【學涯領航】科技業「演算法之源」 數學系人才如何成為AI決策奠基者？
媒體中心／台北報導
在數位經濟與AI席捲全球的時代，大數據、演算法、晶片設計與金融科技等領域持續擴張，數學系畢業生因具備強大邏輯思維與數理能力，成為科技業中最稀缺且高價值的核心人才。
然而，現代科技業所需的數學人才，已從過去的「純粹理論研究者」轉變為能夠掌握計算工具和數據應用的專家。數學系學生必須認知到這項關鍵轉變，將深厚的理論基礎與產業需求結合，才能在科技業中創造卓越的職涯。
核心轉變：傳統與現代數學人才的差異
傳統的數學系訓練，著重在抽象代數、微積分、機率論等基礎理論，強調數學證明與嚴謹邏輯，抽象邏輯、嚴謹推導、模型構建能力，正是解決複雜 AI 演算法、金融量化交易、以及高階數據科學問題的根基。
只不過，現代科技業的需求已從「理論證明」轉向「計算實現」和「模型應用」。像是軟體、AI演算法設計，需要將數學邏輯轉成程式碼；資料分析與機器學習，需將統計、線性代數化為模型；金融科技及風控模型則需運用機率、隨機過程、最佳化。
數學系學生若想進入科技產業，必須具備 能把理論轉為工具、把邏輯轉為產品的能力。
超前部署：鎖定「計算」與「統計」的交集
數學系學生若想順利進入科技業，應在大學期間鎖定以下核心技能進行準備。
- 強化程式設計與數值計算能力
計算是將數學理論轉化為產業價值的必要手段。
核心技能深化：熟練掌握 Python（數據科學標準工具）和 C/C++（高效能運算或量化交易）。深入學習數值分析、優化理論等課程。
演算法實作：積極修習資工系的資料結構與演算法，並嘗試將學到的數學模型（如蒙地卡羅方法、線性規劃）實際編寫成程式碼。
- 跨領域選課與應用知識積累
選擇一個具體應用領域，將數學工具落地。
跨領域課程建議：
- 統計學系－高等機率論、統計推論、迴歸分析、機器學習。
- 資訊工程學系－資料庫管理（SQL）、電腦視覺、深度學習。
- 財務金融學系－衍生性商品、數理金融、計量經濟學。
實戰經驗：參與數據分析競賽（如 Kaggle）、金融量化交易模擬或在科技公司擔任數據分析助理的實習，展現解決實際問題的能力。
數學系獨有優勢：科技業的「模型與邏輯」專家
即使畢業前沒有特別規劃，數學系的核心訓練仍賦予畢業生進入科技業的強大優勢。
- 終極的抽象與邏輯思維：數學人習慣處理高度抽象、沒有具體物理意義的概念，這使得他們在面對複雜系統的建模、推導和高維數據的理解時，比其他工程師更具優勢。
- 強大的模型構建能力：科技業的核心在於透過模型（演算法）預測未來。數學人能從基礎原理設計出更穩健、更具解釋性的模型，無論是在AI晶片的效能優化、半導體良率預測，還是在金融交易風險控制中，都極為關鍵。
- 快速掌握新技術的核心：由於所有技術的底層都是數學，數學系畢業生能夠迅速理解並掌握新的演算法（如最新的神經網路結構、加密技術或區塊鏈原理），具有極高的學習遷移效率。
大學網執行長胡志彬表示，台灣的科技業，特別是金融科技、半導體製程優化領域，對於對能夠把複雜問題數學化，並提供量化解決方案的人才需求不斷攀升，除了工程師之外，也需要能看懂資料、設計模型、優化流程、打造演算法的數理人才，數學系學生應強化運用微分方程或矩陣代數來優化現有的工程模型，證明自己具備從最深層次理解並解決問題的能力，才能從眾多工程背景的求職者中脫穎而出。
