科技業搶的不只是工程師 數學系人才成演算法與數據戰關鍵

媒體中心／台北報導

在AI席捲全球、數位經濟發展的時代，大數據、演算法、晶片設計與金融科技等領域持續擴張，數學系相關景的人才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。

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、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。

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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，應在大學期間強化程式設計與數值計算能力，並熟練掌握 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。

在跨領域選課與應用知識積累方面，除了統計學的統計推論、迴歸分析、機器學習課程之外，財務金融學系的數理金融、計量經濟學，以及資訊工程學系的資料庫管理（SQL）、電腦視覺、深度學習等課程。

在科技業中，數學系的訓練使其成為優秀的資料科學家、演算法工程師、軟體工程師或韌體開發人員，負責數據建模與系統優化。在金融業，他們是轉職為精算師、量化分析師或風險管理師的熱門人選，運用統計和機率模型進行金融商品的評估與預測。

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。

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