iPAS 中級科目二考前重點總整理:大數據處理分析與應用複習與準備指南(2026)

iPAS 中級科目二考前重點總整理(文章封面)

AI 考照準備 / 資料更新至 2026 年 11 月

iPAS AI 應用規劃師中級科目二「大數據處理分析與應用」在 2026 年 11 月 14 日(六)15:30 開考。這一科同時考統計、資料架構、分析方法與程式判讀,範圍很廣。這篇考前重點總整理適合考前複習,依官方評鑑範圍,並依 114 年第二次與 115 年第一次公告試題的考點索引編排,不重製題目。

30 秒看重點

50 題

近兩次公告試題各 50 題,90 分鐘

約 25%

官方說明後續程式題型約占整體試題 25%

L224 上升

大數據在 AI 的應用由 6 題增到 15 題

題組題

程式題可能是單選,也可能是題組

防洩漏

先切分再前處理,是反覆出現的考點

主題題數為 TempEDU 教學歸類,不是官方配題比例。其餘資料見文末。

01中級科目二考什麼:命題分布

主題114-2115-1關鍵內容
L221 機率統計基礎129Z-score、分布、檢定
L222 大數據處理技術1511清理、編碼、資料庫、串流
L223 分析方法與工具1715縮放、分群、規則、不平衡、圖表
L224 大數據在 AI 應用615特徵庫、生成式、隱私攻防

02L221 機率統計:公式與檢定選擇

  • Z-score:Z =(x − μ)÷ σ。平均 100、標準差 20、數值 160,Z = 3。
  • IQR:Q3 − Q1,離群界線常用 Q1 − 1.5 × IQR、Q3 + 1.5 × IQR。
  • 右偏:右尾長,常見平均數大於中位數。
  • p 值:假設 H0 成立時,看到目前或更極端資料的機率,不是 H0 為真的機率。
  • 型一錯誤:H0 為真卻拒絕,機率由 α 控制;檢定力是 1 − β。
分布情境記法
二項固定 n 次的成功次數E=np,Var=np(1−p)
Poisson固定區間的事件數平均約等於變異數
負二項計數資料過度離散變異數遠大於平均
指數等待時間無記憶性
t/卡方/F平均推論/類別關聯/變異數比ANOVA 用 F
問題用什麼檢定
同一群前後比較配對 t
兩獨立組平均獨立 t,變異數不齊用 Welch
三組以上平均單因子 ANOVA
兩個比例兩比例 z
類別是否相關卡方獨立性
非常態兩獨立組Mann-Whitney U
線性相關/單調相關Pearson/Spearman、Kendall

03L222 資料處理與儲存

問題策略
偏態缺失值優先考慮中位數
沒有順序的類別One-Hot,避免假順序
有順序的類別Ordinal mapping
尺度差異Standard、MinMax、Robust
極端值多RobustScaler,用中位數與 IQR
檔案遠大於記憶體pandas chunksize 分批讀
儲存適合提醒
關聯式交易、庫存支援 ACID
文件型JSON、欄位多變schema 彈性
鍵值快取、session複雜查詢弱
寬欄大量稀疏欄位、高吞吐依查詢設計
圖社群、知識圖譜擅長關係走訪
向量Embedding 相似搜尋不是交易系統
資料倉儲/資料湖BI 分析/原始多型態資料湖治理差會變沼澤

ACID 指原子性、一致性、隔離性、持久性。Sharding 把不同資料分到不同節點,主要為水平擴展;Replication 複製相同資料,主要為可用性與讀取。依需求混用多種資料庫稱為 Polyglot Persistence。批次吞吐高、延遲高;串流適合 IoT 告警與詐欺偵測。

04L223 分析方法與視覺化

方法重點陷阱
PCA最大變異的正交方向做前要注意尺度
SVD/LSA矩陣分解/文件潛在語意LSA 常用在 TF-IDF 矩陣
K-means指定 k,偏球狀群對尺度與初始值敏感
DBSCAN密度分群,可標雜訊高維距離集中,難選 eps
Apriori逐層找頻繁項集非頻繁項集的超集也不頻繁

關聯規則:support 是 A、B 一起出現的機率,confidence 是 P(B|A),lift 是 confidence ÷ support(B)。lift 大於 1 代表正向關聯,等於 1 接近獨立。

類別不平衡與切分

  • 正類極少時,Accuracy 會失真,看 Recall、F1、PR-AUC。
  • 漏報成本高可降低門檻提高 Recall,但誤報通常增加。
  • SMOTE 只做在訓練資料,先做再切分會洩漏。
  • Class Weight 從損失函數提高少數類重要性。
  • 時間序列用時間順序切分或 walk-forward,不隨機打亂。
  • 分散式計算標準差要注意數值穩定,可用 Welford 類方法。
要呈現圖表提醒
時間趨勢折線圖時間要連續有序
類別比較長條圖截斷 y 軸會誇大差異
兩變數關係散佈圖相關不等於因果
分布形狀直方圖、KDE平均數看不到形狀
跨組分布箱型圖、小提琴圖可比較離群與分散
多變數相關熱圖看方向與強弱

Tufte 的資料密度

在可讀的前提下提高有效資料占比,不是刪光標籤,也不是塞滿裝飾。

05L224 大數據在 AI 的應用與隱私

  • Feature Store:統一訓練與線上特徵,降低 training-serving skew。
  • Batch size:大批次吞吐高、梯度穩,小批次噪音較大,是取捨問題。
  • 位置編碼:自注意力本身沒有順序概念,所以要加入位置資訊。
  • Text-to-SQL:要精確聚合與權限稽核時,讓資料庫計算,比純 RAG 合適。
  • Gini:1 − Σp²,二元各半為 0.5,純節點為 0。
隱私技術或攻擊核心記法
K-anonymity每組準識別資訊至少 k 人怕同質性攻擊
差分隱私限制單一個體影響,用 ε 表示常加雜訊
同態加密密文上直接運算成本高
聯邦學習資料留端點,聚合更新更新仍可能洩漏
成員推斷攻擊猜樣本是否在訓練集過擬合會提高風險

06程式判讀:這幾段要看得懂

題目通常考常見 API 與流程,先預測輸出再選答案。

可變預設參數

def add(x=[]):
    x.append(1)
    return x

add()
print(add())   # [1, 1]

預設 list 在函式定義時只建立一次,第二次呼叫沿用同一個物件。

分組、加總、取前幾名

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': ['A', 'A', 'B', 'C'],
                   'rev': [10, 30, 25, 5]})
print(df.groupby('id')['rev'].sum().nlargest(2))
# A    40
# B    25

前處理不能重新 fit 測試集

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)   # 只有 transform
語法記法
df.isna().sum()每欄缺失數
merge(how=’inner’)只留兩邊都有的鍵
astype(‘Int64’)可空整數
poisson.pmf/cdfP(X=k)/P(X≤k)
f1_score(average=’weighted’)各類 F1 依樣本數加權
虛擬碼特徵演算法
算到所有訓練點距離、取 k 個投票KNN
選中心、分配、重算中心K-means
輪流用一折驗證後取平均k-fold

07考前準備指南:情境題先圈這些條件

1

有沒有時間順序

有就不能隨機切分。

2

正類是否稀少

稀少就不要只看 Accuracy。

3

需要交易一致性嗎

要 ACID,先想關聯式資料庫。

4

資料是否高維

DBSCAN 距離可能失效,先降維。

5

能不能看明文

不能就想同態加密或聯邦學習。

考場提醒

科目二在下午第二節,15:30 到 17:00。計算機限考選部核定機型,Z-score 與 lift 類計算先寫式子再按。

提示詞/考前弱點練習

請擔任 iPAS AI 應用規劃師「中級科目二」的考前複習助教。
我想加強的觀念是:SMOTE 與資料洩漏

請依序進行:
1. 用一個職場例子,三句話內解釋這個觀念。
2. 出 3 題四選一的原創情境題,先不要給答案。
3. 等我作答後,逐一說明每個選項對或錯的原因。
4. 最後整理一句我考場上可以用的判斷口訣。

不要宣稱題目來自官方。不確定的法規或考試規定請直接說不確定,提醒我回官方資料查核。

08考前自我檢測

第 1 題|每小時客訴數平均 8、變異數 42,較適合?

(A) Poisson (B) 負二項 (C) 常態 (D) 均勻

看答案與解析

答案 (B)。變異數遠大於平均,代表過度離散。

第 2 題|同一批員工導入工具前後比較完成時間,用?

(A) 獨立 t (B) 配對 t (C) 卡方 (D) ANOVA

看答案與解析

答案 (B)。同一群人前後比較是配對資料。

第 3 題|p=0.03、α=0.05,正確敘述是?

(A) H0 為真機率 3% (B) 拒絕 H0 (C) H1 為真機率 97% (D) 證明 H0

看答案與解析

答案 (B)。p 小於 α 就拒絕 H0,但 p 不是假設為真的機率。

第 4 題|Lift=1.6 代表?

(A) 接近獨立 (B) 高於獨立預期 (C) 一定會買 (D) support=1.6

看答案與解析

答案 (B)。lift 大於 1 是正向關聯。

第 5 題|訓練集已 fit scaler,處理測試集該用?

(A) fit (B) fit_transform (C) transform (D) 不處理

看答案與解析

答案 (C)。沿用訓練集學到的參數,避免洩漏。

常見問題

科目二和科目三怎麼選?

已經報名的考生以報名科目為準。科目二通過可搭配科目一取得數據分析證書,內容偏統計、資料工程與分析。

程式題要會自己寫嗎?

以讀懂 Python、pandas、SciPy、scikit-learn 片段為主,建議親手跑過常見語法,才能準確判斷輸出。

統計不好還來得及嗎?

先掌握第 02 節的檢定選擇表和 Z-score、IQR、p 值。這些屬於反覆出現的基本題,投報率較高。

本文重點

  1. 科目二 90 分鐘,11 月 14 日 15:30 開考。
  2. 程式題預計約占 25%,形式含單選與題組。
  3. 檢定題先判斷資料是配對、獨立,還是比例。
  4. 先切分再前處理,SMOTE 只做訓練資料。
  5. 資料庫選型從交易、彈性、關係、相似搜尋來想。

資料來源

  1. 經濟部產業發展署(2026 年 4 月,115.04 版)。115 年度 AI 應用規劃師能力鑑定簡章(初級、中級)
  2. 經濟部產業發展署(2026 年 2 月)。AI 應用規劃師能力鑑定評鑑內容範圍參考(115.02 更新)
  3. iPAS 經濟部產業人才能力鑑定。AI 應用規劃師學習資源:學習指引、樣題與公告試題
  4. CCChen 轉載官方公告(2026 年 3 月)。AI 應用規劃師中級程式題型比重說明

本文為 TempEDU 原創整理,自我檢測為原創題,不是官方試題。考試規定請以 iPAS 官方最新公告與考試通知為準。本文封面插圖為 AI 生成的示意圖。


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