1111人力銀行在今年3月底開辦「AI應用規劃師培訓班」，學員在結訓後獲得主辦單位－輔大AI人工智慧發展中心和《科技島》核發的「AI應用規劃師培訓一般證照」。馬偕護專學生吳佳芸說，透過培訓班課程認識到更多AI應用軟體，不管是求學或工作都能找到更多適合的工具，若進一步考到國家IPAS AI應用規劃師證照，對於找工作、談薪水，更有加分效果。記者李琦瑋／台北報導

1111人力銀行在今年3月底開辦「AI應用規劃師培訓班」，學員在結訓後獲得主辦單位－輔大AI人工智慧發展中心和《科技島》核發的「AI應用規劃師培訓一般證照」。馬偕護專學生吳佳芸說，透過培訓班課程認識到更多AI應用軟體，不管是求學或工作都能找到更多適合的工具，若進一步考到國家IPAS AI應用規劃師證照，對於找工作、談薪水，更有加分效果。

[caption id="attachment_172318" align="alignnone" width="2560"] 1111人力銀行12日舉行受贈儀式，頒發「AI應用規劃師培訓一般證照」給5位代表學員，輔大AI中心分析師楊育婷（左）、馬偕護專學生吳佳芸（右）分享課程心得。（圖／記者李琦瑋 攝）[/caption]

1111人力銀行的「AI應用規劃師培訓班」透過大量模擬試題與完整課程內容備考國家IPAS AI應用規劃師證照，吸引超過670人報名、逾500人實體上課，最終有421人通過考試，今年6、7月將在中南部加開場次，協助上班族為自身職能鍍金。

延伸閱讀：歷史系畢業也能當AI應用規劃師 輔大培訓班助攻大數據應用

馬偕醫護管理專科學校人工智慧暨醫療應用科四年級學生吳佳芸表示，自己本身就讀AI相關學科，但課程與實際應用還是會有落差，此次報名培訓班就是想強化雙邊的結合、強化應用能力；透過培訓班認識到更多專業的AI軟體，包括創造文本、簡報、創作音訊等，不管是在學校做報告或日後求職，都能找到合適的AI工具，協助工作減壓。

吳佳芸說，若之後考到國家IPAS AI應用規劃師證照，因為該證照受到許多企業認可，在求職或談薪水的時候，可以更有話語權。

輔大AI中心分析師楊育婷說，自己本身有運用AI作數據分析，目前主要和各大醫療院所合作，分析健保資料庫數據，將分析內容提供給醫師參考、使用；培訓班課程主要是加強她對AI的理論，以及歷史發展的了解，補充更多的AI知識，當別人問起時，可以更有系統的解釋。她也認為，考到經濟部AI證照對日後職涯有幫助，「一定會比沒證照的人更具優勢」。

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1111人力銀行在今年3月底開辦「AI應用規劃師培訓班」，結訓後獲得主辦單位－輔大AI人工智慧發展中心和《科技島》核發的「AI應用規劃師培訓一般證照」。1111人力銀行於12日記者會上舉行受贈儀式，頒發證照給5位代表學員，其中剛從輔大歷史系畢業、現任輔大AI中心秘書的張東惠說，自己是文科生、初學者也學得會，培訓班創建的學習社群對她非常有幫助，證照也對職涯更加分。記者李琦瑋／台北報導

1111人力銀行在今年3月底開辦「AI應用規劃師培訓班」，結訓後獲得主辦單位－輔大AI人工智慧發展中心和《科技島》核發的「AI應用規劃師培訓一般證照」。1111人力銀行於12日記者會上舉行受贈儀式，頒發證照給5位代表學員，其中剛從輔大歷史系畢業、現任輔大AI中心秘書的張東惠說，自己是文科生、初學者也學得會，培訓班創建的學習社群對她非常有幫助，證照也對職涯更加分。

[caption id="attachment_172313" align="alignnone" width="2560"] 1111人力銀行於12日記者會上舉行受贈儀式，頒發「AI應用規劃師培訓一般證照」給5位代表學員。（圖／記者李琦瑋 攝）[/caption]

1111人力銀行的「AI應用規劃師培訓班」透過大量模擬試題與完整課程內容，協助學員備考國家IPAS AI應用規劃師證照，吸引超過670人報名、逾500人實體上課，最終有421人通過考試，今年6、7月將在中南部加開場次，協助上班族為自身職能鍍金。

延伸閱讀：輔大「AI應用規劃師培訓班」開跑！在學學生、產業人士均可參與

張東惠表示，目前AI為趨勢，再加上自身在AI中心工作，想精進職能，因此報名「AI應用規劃師培訓班」，希望學習到最新的AI資訊，入班後發現上課人數遠大於預期，學員年齡差也很大，從20歲到60歲都有，很感謝老師創建學習社群，讓文科生、初學者遇到不懂的問題時，可以隨時發問，大家都會及時回覆。

張東惠提到，另外，每週都會有模擬考，從一天100題到一天300題，幫助她在錯誤中學習、加深課程印象，讓她更理解AI原理、操作方式，對於日後在AI中心的祕書工作更加值。

輔仁大學統計資訊系應用統計碩一學生劉品沛表示，自己是統計背景，現在的統計工作不只是計算，還需要AI輔助，才有辦法進行大數據應用，因此想透過「AI應用規劃師培訓班」，增進程式能力，此外也學會對生成式AI下指令，協助查找、整理文獻，對於之後碩士論文很有助益。

馬偕醫護管理專科學校人工智慧暨醫療應用科四年級學生陳鵬任說，參與培訓班最大收穫就是了解AI的歷史，了解AI起源到現在趨勢的過程非常有趣，課程中還有題目的練習，對於考證照或個人能力提升都有幫助，另外也了解到AI的應用，幫助他思考未來該如何結合AI與醫療應用；透過培訓班考到AI證照，代表自己對AI應用熟成生巧，對於任何行業、工作來說，都很加分，可以證明自己有能力運用AI輔助工作。

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隨著生成式AI種類與應用越來越多元，「數據」的重要性開始受到台灣各大產業重視，「統計分析師」（有的又稱數據分析師、資料分析師）便成為協助管理層定義問題，把蒐集到的資料中整理出有價值的資訊的角色。

記者／孫敬 Archer Sun

隨著生成式AI種類與應用越來越多元，「數據」的重要性開始受到台灣各大產業重視，「統計分析師」（有的又稱數據分析師、資料分析師）便成為協助管理層定義問題，把蒐集到的資料中整理出有價值的資訊的角色。

如果正在面對求職、轉職人生十字路口，未來想要透過統計分析師一同參與公司、企業的營運決策，究竟需要具備哪些專業能力？

延伸閱讀：數據分析師　數據圖像化與關鍵決策者的重要夥伴

目錄

統計分析師日常工作

統計分析師日常工作，大方向跟數據分析師沒有差到太多，主要協助決策層根據目標，蒐集並整理、篩選出有價值的資訊，以圖表呈現內容參與營運策略，所以對自身所處的產業要有足夠的認知，唯一比較會有差異的在於使用的統計／數據分析工具、程式語言略有不同。

跨部門協作上，統計分析師也要能理解其他單位的工作內容跟營運目標，是一個需要常常跟不同層級溝通、掌握其他人的需求。

軟硬實力和專業能力需求

主要能力需求，硬實力圍繞在「數據分析工具」、「資料視覺化軟體」兩個面相，軟實力則看中溝通跟團隊合作，每日需配合不同背景跟部門的同事，針對需求找出數據、產出報表。

數據分析工具

最常見的數據分析工具，從最入門基礎的Excel／Google Sheet，進一步則會操作SQL、更深入的統計分析還會碰到Python、R。

入門基礎以Google Sheet為例，眾多優點好比說能導入Google Sheet、外掛批次寄送email工具「Mergom mail merge」，還擁有實用性超高的Google Sheet QUERY、FILTER、ARRAYFORMULA、FLATTEN來過濾數據。

然而若是想進階到Python、R等程式語言的統計／數據分析師，那就不能忽略SQL的重要性。資料到數據的過程：「載入」、「清理」、「轉換」、「視覺化」、「建模」、「溝通」皆為SQL所產生，隨後才透過Python、R來清理、轉換及視覺化，雖然可以用Python、R做資料載入，但不會比SQL來的有效率。至於學習難度，網路上部分推薦先學Python再回頭看SQL，其實沒有一個固定的學習路徑，只要自己用起來順手即可。

資料視覺化軟體

將資料用圖表呈現絕對是不可或缺的技能之一，只有數字跟表格的內容無法精準的找到需要的資訊，以下推薦兩種常用的視覺化軟體。

Tableau

簡單的拖拉即可做出圖表，具有高度客製化圖表、支援多個數據資料庫（SQL Server、Excel、Google Sheets）的優點，適合需要處理大量不同資料來源的公司，沒有技術背景也能輕易上手。

Power BI

由微軟所開發，可跟Excel等其他微軟生態系的工具整合使用，能產出豐富的視覺化報告及圖表，也能串聯雲端資料庫（Azure SQL Database、Salesforce、Google Analytics），跨系統（Android、iOS）與其他人共同編輯協作，且不需要技術背景即可使用。

相關進修與證照

如果沒有經過一套完整系統的學習（大學或研究所），用證照的方式快速掌握重點是個好的出發點，但已經有一定工作經驗的話，將實際的案例做成報告、簡報來呈現會更有加分。

Google：Data Analytics Professional Certificate

適合完全沒有資料分析背景的初學者，大目標課程共有8堂，資料分析、定義問題、理解資料型態跟資料獲取方法、SQL操作、資料視覺化、R語言基本用法、資料庫實戰案例，唯一缺點就是內容較廣，學的深需要再找其他學習資源。

Coursera：使用Tableau實作資料視覺化專案課程

課程內容包含4大學習方向，Tableau功能教學、評估數據品質並進行探索性分析、為目標受眾建立和設計視覺化和儀表板、結合數據產出符合需求的內容ㄡ

微軟：Power BI Data Analyst Associate

該證照提供Power BI四項能力認證，資料轉換、建立資料模型、視覺化資料跟資源共享，將資料視覺化後該如何呈現有效的解決方案。

薪資區間

統計分析師跟數據分析工作與專業能力需求相差不大，以人力銀行的數據分析師公開職缺和薪資做參考，每月平均薪資約落35,000至69,000不等，平均月薪中位數為43,000到45,000，涵蓋的產業如軟體、海運、食品、博弈、金融、半導體。

未來職涯發展

職涯發展的選擇，統計／數據分析師擁有非常多轉職、跨領域發展的機會，行銷、產品、公司營運跟財務分析，要熟悉實體通路、社群與網路行銷操作，以及使用者體驗、財報分析能力。

往理工專業前進的話，可考慮資料工程師，專精Python與雲端資料庫AWS服務，另外SQL的基礎會要求更高，但不變的共同點就是統計／數據分析師，要不斷的充實自身所處領域的專業知識跟市場最新動態。

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數據分析師（Data Analyst）又稱資料分析師，一般定義是能將原始數據轉化成可用於制定決策的資訊，具有數據洞察力有能力處理數據轉化成知識的人。

文／ALPHA Camp

什麼是數據分析師（Data Analyst）？

數據分析師（Data Analyst）又稱資料分析師，一般定義是能將原始數據轉化成可用於制定決策的資訊，具有數據洞察力有能力處理數據轉化成知識的人。

「數據分析師」也是資料產業中一個重要的職能之一，而且這個位置在資料科學熱潮之前就存在已久。

資料科學家和數據分析師的差別是，數據分析師比較強調的是「如何找到適合資料可以解決的問題」，對資料理解與定義問題的敏銳度。數據分析師在資料探索及資料視覺化的要求會高一點。而資料科學家則更重視模型與理論，需要比較完整的資料知識體系，例如統計，最佳化及資料模型這方便的了解。

如何成為數據分析師：必備的工作技能

三個成為數據分析師的學習重點：專業技能、產業知識、及批判性思考：

• 專業技能：Excel、程式語言 SQL、R / Python。此外資料視覺化工具例如Tableau、統計知識，也是資料分析師需要培養的能力。
• 產業知識：不同產業的分析面向，差異很大。建議「一開始就先選定特定產業，了解它如何運作、自己又該補足哪些知識。」
• 批判性思考：多運用框架幫助思考，如 AIDMA 行銷框架、AARRR 產品框架，把宏觀的現象拆解成一個個可驗證的步驟。另外，目標導向思考也很重要，能幫助自己「了解對方為什麼要做這件事？我們的觀點又是什麼、該如何幫助對方？」做到目標導向的思考，才能釐清對方的需求、真正解決問題。
• 軟實力：能夠團隊合作解決問題的能力，關注數字的細節和準確性，擅長口頭與書面的溝通表達包含寫報告和進行presentation。

資料分析師兩大工作內容：需求確認及分析

資料分析師一天的時間分配，工作有一半時間在做分析工作「SQL 跑資料、畫報表」，然而每天花最多時間的，反而是「需求確認」！與部門同事討論、了解他們的資料分析需求。例如：

• 為什麼他們需要資料？
• 這些資料能夠解決他們的問題嗎？
• 除了他們所需的資料，我們如何挖掘其他資料，幫助他們了解的更多？

從事數據分析工作通常要經歷幾個步驟

1. 定義要解決的問題
2. 收集正確數據
3. 清理數據
4. 數據分析與解讀

數據分析的類別大致上有這四種：

• 描述分析（Descriptive analysis）：描述性分析回答 What happened 這個問題，確定已經發生的事，雖然沒辦法從中做出預測，但是整理好的描述分析能確認數據以有意義的方式呈現，並打好進一步分析的基礎。
• 診斷分析（Diagnostic Analysis）：診斷分析幫助你了解 Why did it happen 為什麼會發生這樣的狀況，資料分析師能找到過去存在類似的模式，將可能導致這個結果的因素建立相關性，例如電商結帳失敗提高的原因，可能是結帳頁面要填的資料太多導致客戶流失，可以從過去與現在填寫完成率做比較。
• 預測分析（Predictive Analysis）：預測分析則是回答 What will happen 未來可能會發生什麼，透過找到過去數據的規律，預測未來的可能趨勢和潛在問題。例如透過過去數據的觀察，第四季是電商購物的旺季，廣告投放產生的效益和其他季有明顯差異。
• 處方式分析（Prescriptive Analysis）：處方式分析則是混合了其他數據分析，因為你知道希望的結果是什麼，為了達成這個目標，可以事前做出哪些相應的動作。例如保險業想要獲利最大化，就通過數據搜集預測誰是高風險族群，將他們的保費提高。

數據分析師工作機會

根據Glassdoor的資料，在台灣的數據分析師工資大概在年新月薪4萬到14萬之間，基本上是看資歷與工作經驗。電商的數據分析師職缺也很多，大部分的薪資都在四萬之上，根據1111人力銀行統計，目前數據分析師這個職缺就有近8000個工作機會。

不同的產業也都對數據分析師的需求非常旺盛，從軟體業到傳統的金融業、房仲業，都需要數據分析師的相關人才。

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