L22 含 Python 程式題 約 25% 擇一報考
程式題特別說明（約 25% 題數）
L22 有約 12–13 題 Python/PySpark 程式碼閱讀題。不需要會寫程式，但要能看懂以下操作的邏輯和結果：
# 分組統計
df.groupby('category').agg({'sales': 'sum', 'count': 'mean'}).reset_index()
# 表格合併
merged = df1.merge(df2, on='user_id', how='left') # left join
# 資料清理
clean_df = df.dropna(subset=['revenue']).query('revenue > 0')
重點：看懂執行邏輯和輸出結果，不需要背 API 名稱
115 年新考點
- PySpark DataFrame 程式碼閱讀（groupBy/agg/join/filter）
- Apache Kafka 串流架構（Producer-Consumer-Topic-Partition）
- Delta Lake（可靠資料湖，支援 ACID）
- Feature Store 概念（特徵集中管理、重複使用）
約 25% 為 Python/PySpark 程式碼閱讀題，不需寫程式但要能看懂操作邏輯
知識點地圖（依評鑑範圍）
L221 機率統計基礎（預估 12–15 題）
敘述性統計
- • 集中趨勢：平均數 / 中位數 / 眾數
- • 離散程度：標準差 / 變異數 / 四分位距
- • 偏度（Skewness）與峰度（Kurtosis）
假設檢定（重點）
- • H₀（虛無假設）vs H₁（對立假設）
- • p 值 < α → 拒絕 H₀（顯著）
- • Type I Error = 拒絕真實 H₀（= α）
- • Type II Error = 接受假 H₀（= β）
L222 大數據處理技術（預估 10–12 題）
ETL vs ELT
- • ETL：Extract → Transform → Load（傳統倉儲）
- • ELT：Extract → Load → Transform（現代資料湖）
- • 批次處理（Batch）vs 串流處理（Streaming）
儲存架構
- • Data Warehouse vs Data Lake vs Data Lakehouse
- • OLTP（交易）vs OLAP（分析）
- • Kafka：事件串流（Producer → Topic → Consumer）
L223 大數據分析方法（預估 12–15 題）
資料不平衡處理
- • SMOTE：合成少數類別樣本（過採樣）
- • 欠採樣（Undersampling）
- • 加權損失函數
程式碼閱讀重點
- • groupby().agg()：分組 + 聚合
- • merge() how 參數：left/right/inner/outer
- • pivot_table：多維交叉分析
常見陷阱
陷阱
groupby().agg() 的執行順序：先分組，再對每組套用聚合函數
陷阱
join type 語意：left join 保留左表所有列；inner join 只保留兩表都有的列
陷阱
Type I/II Error（同 L11 勘誤）：Type I = 拒絕真 H₀；Type II = 接受假 H₀
陷阱
p 值判斷：p < α 時拒絕 H₀（顯著）；p > α 時無法拒絕 H₀
備考計畫
7 天速成建議
- Day 1–2：L221 統計基礎（假設檢定、p 值判斷）
- Day 3：L222 ETL vs ELT + 資料架構
- Day 4：Python/pandas 程式碼閱讀練習（groupby/merge）
- Day 5：L223 資料不平衡 + 視覺化
- Day 6–7：做題 + 錯題複習
策略：程式碼閱讀題不需背語法，要能看懂「這段程式在做什麼」和「執行結果是什麼」；pandas/PySpark 的 groupby、merge、pivot 是重點