跨域智慧創新學程

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【教育部】跨域智慧創新人才培育計畫

取得微學程認證，成為最搶手的人才

哈佛商業評論曾經將資料科學家(Data Scientist)比喻為21世紀最性感的工作，依據LinkedIn的統計，在美國與商業數據分析相關的人力需求在過去五年之間成長了六倍，2018年光是在全美各大都市的需求缺口就已經超過15萬人；在台灣，根據104人力銀行所公布的調查，2016年國內與數據分析相關的人才缺口逾1.7萬人，而且這一類人才的需求將會以倍數成長，在2020年之前達到10萬人的規模。在高度數位化的社會裡，商業數據分析是現代企業最重要的核心能力，在可見的未來，同時具備程式設計、機率統計和商管專業知識的跨領域經理人才將會是帶領企業轉型最關鍵的人力資源。為了塡補這一個關鍵的人才缺口，中山大學理學院將於2019年春季推出：商業大數據分析，數位行銷與電子商務和金融科技與服務創新這三個微學程(如下圖)。學程之中我們整合了哈佛商學院、華頓商學院、麻省理工史隆商學院等十餘所知名商學院的線上課程內容，將學習目標設定為「讓所有科系的同學都能學會使用大數據與人工智慧，在各種商務情境之中運用先進的分析方法，藉以判斷局勢、預測事件、模擬狀況、溝通策略和規劃對策。」

不論系所，對數據分析有興趣，願意全心投入學習， 就可以參加

我們可以觀察到，目前業界真正具有商業數據分析能力的經理人很多都不是出身於資訊相關科系，具有創意天分和創業決心的創新人才也未必都在商學院，所以本計畫將對中山大學所有的系所、大三以上的在校生進行招生；然而，非資訊背景的同學想要學會大數據和人工智慧的程式設計並不容易，在參考過國外名校(哈佛大學、麻省理工學院、賓大華頓商學院、加州柏克萊大學、哥倫比亞大學等等)專為非資訊背景的學生所開設的相關線上課程之後，我們認為花多一點時間把基礎打好確實是有其必要的(況且也只有在學校的環境才可能完整而有系統的為學生打好紮實的基礎。)因此，我們計畫在2019年春季和秋季，分別先推出R程式語言、機率統計與商業實務和大數據運算、機器學習與人工智慧這兩個跨學程的共同課程，為本計畫的第三個專業課程預先做好準備，同學上完前兩個課程，將學會：結合程式設計與機率統計、使用大數據和人工智慧技術，整理、探索、分析巨量資料，根據分析結果預測事件、模擬情境、優化選項，並以視覺化工具溝通策略；在接下來的專業課程(2020年春)之中，三個不同學程的同學將透過一系列的資料案例，分別在一般商業管理、數位行銷和金融創新這三個領域的各種不同情境之下，練習運用以上這一些重要的技能、透過資料分析進行策略規劃與溝通。

微學程的定位與學習重點：

從管理學院的角度出發，我們將這一系列學程定位在商管應用(而不是資訊工程)的層面，在既有中山管理學院 商業大數據應用平台的基礎之上，我們將大量引用高階套件，利用預先寫好的程式模板和半自動化工具覆蓋複雜的演算法和運算流程，將學習重點擺置在商業邏輯和商業實務應用上面。對於非資工管背景的同學，你將學會透過高階介面實際操作大數據、雲端運算和人工智慧這一些技術，並進一步將它們運用到你自己的專業領域，利用這一些技術來帶動創新應用和企業轉型；對於資訊背景的同學，你將學會如何將你的資料科學專長應用到品牌行銷、財務會計、人力資源、產品規劃 、定價與競爭等等，這一些公司層級的策略管理活動裡面，讓你有更多的機會從機房走進辦公室，從系統管理員晉升為高階經理人。不論你來自於哪一個系所、原本有沒有寫程式的經驗，我們希望你都能透過本計畫所規劃的三個微學程，成長為同時具備程式設計、機率統計和商管專業的跨領域商業數據分析人才。

微學程的共同特色：

本計畫三個微學程的共同特色包括：

  • 所有同學都有機會使用大數據和人工智慧技術做商業數據分析
  • 不管甚麼科系，只要對數據分析有興趣，能全心投入學習， 就可以參加
  • 不會寫程式也沒關係，每周會有兩次助教時間，手把手教寫程式
  • 使用高階介面覆蓋複雜的模型和演算法，強調商業實務與創新應用，而不是編寫程式
  • 引用哈佛、麻省理工等名校最新的線上課程內容，提供中文導讀影片，並協助取得名校認證
  • 整合世界級商學院的課程精華，有系統的介紹大數據相關技術在商管領域的創新應用
  • 依商業情境編寫資料個案，透過市場模擬演練商業模式，活用分析方法解決實務問題
  • Capstone專案將邀請國內企業提供資料進行實務分析
  • 完整的的大數據運算系統搭配產業規模的巨量資料，讓同學都有實際操作大數據的經驗
  • 善用雲端資源，每一位同學都會架設、擁有一台個人的雲端深度學習主機
  • 強調互助學習，透過小組專案與競賽讓不同系所的同學之間能夠互補專長、互助成長
  • 擇優獎勵個人作業與小組專案作品，並協助製作主題網頁或微課程短片
  • 透過管院網站發表作品，藉由社群推播提高能見度，藉以增同學的就業機會

點擊下圖之中的相關圖示，就可以看到各學程與各課程的主要特色、教學目標、課程內容等資訊。 (圖形下載有時較慢，請稍等一下)