本系的師資的師資不同於一半的應數系或統計系，而是同時涵蓋了這兩個領域的範疇。除了提供應用數學及資料科學能力並蓄的教育環境。教育目的著重在培養數學教育、應用數學、與數據或統計應用人才。專業學識養成過程除特別注重學生的邏輯思考與獨立分析能力的養成，並輔以電腦軟體為工具，使學生具有以數學或數據科學專業知識解決實際問題的核心能力。
本系課程內涵具多樣性，除了基本的理論數學、應用數學和統計學，近年來更深耕科學計算和 AI 領域。因此特別將這領域簡述如下:
A. 科學計算
諺云：數學為科學之母，指的是數學的符號、運算與方程式是量化描述各種不同學科與工程問題最具一般與嚴謹性的共同語言，而科學計算可視為使用電腦幫助實現複雜的數學運算，並達到可控的誤差範圍；傳統的科學方法包括理論分析和實驗方法兩個部分，近代電腦硬體與軟體高度快速發展後，現在科學計算已與理論分析、實驗方法鼎足而立，成為人類解決問題重要工具的第三個組成部分。 藉由電腦幫助研究，探討科學問題的主要過程是：一. 觀察現象、實驗與搜集數據, 二. 建立數學模型, 三. 數值模擬與實驗數據相佐證, 四. 修正模型並追蹤來解決問題, 其中流程 三、四 正是科學計算所扮演的角色，因此科學計算已成為許多領域不可或缺的研究工具，更多的實際應用正在影響我們的生活，例如每天天氣預測，每年的颱風路徑預測，每天發電比例預估及能源消耗，飛機設計，汽車的碰撞實驗，醫學的製藥模擬，新材料的研發，衍生性金融產品的定價，甚至核子試爆的模擬等等，都是透過相關領域學者的觀察與實驗，最後再透過超級電腦的科學計算模擬來驗證。
B. AI 領域
AI 的時代早已來臨，相關職缺及待遇持續蓬勃發展(可搜尋各人力銀行關於人工智慧、資料科學、統計等關鍵字)。人工智慧的"學習"就是使用數據配適模型並尋找關聯性，這便是一種最佳化的過程，接著從模型中解釋觀察到現象、分析、進行分類或預測等各種有價值的應用工作。我們課程設計在期望同學可以學習從蒐集資料開始、清理資料、選擇及評估模型直到 產出有應用價值的分析及預測等一連串工作的所需觀念、知識及軟體工具。不僅是人工智慧，在我們周遭的社會活動，或者是自然界的生物，本來就處處充滿了隨機現象。想要從數據面向探究隨機現象背後的規律、數學和數據科學的課程是非常適合的工具。
本系的教師在數學理論、最佳化、程式語言、科學計算、統計模型、機器學習及深度學習都有長久的教學研究經驗。於理論數學、工業、醫學、生物統計方面也有卓越的研究成果，相關選修課程也會經常開設。同學如果選擇本系，可以接受多面向的訓練。我們也會竭盡所能，培育年青的一代。