數據分析師證照大揭密 哪些最值得考取?

作者:帆軟行業化團隊

2025年3月06日 · 17 min read

來源:帆軟
數據分析師證照大揭密
Image Source: unsplash

在數據驅動的時代,數據分析師證照已成為提升職場競爭力的重要工具。你可能會發現,數據分析是一個快速發展的領域,持續學習並掌握如何分析數據至關重要。考取專業證照,例如Google數據分析證照,不僅能提升你的專業資格,還能幫助你在職場中脫穎而出。


一、數據分析師證照是什麼?完整解析與職涯定位

1. 數據分析師證照的定義與重要性

數據分析師證照是一種專業認證,透過官方機構(如 Microsoft、Google、IBM 等)的考試,來驗證持有人具備數據清理、數據視覺化、統計分析與商業應用的能力。這些證照不僅是能力的象徵,也能讓企業快速判斷人才是否具備專業水準,對求職、升遷與跨領域轉職都有顯著幫助。

2.數據分析師是什麼?角色與就業市場需求

在數據驅動決策的時代,數據分析師的角色越來越重要。持有數據分析師證照的專業人士,能在零售、金融、電商、製造等行業中找到高需求的職位。根據國際調查,數據相關職缺持續高速增長,未來十年需求將持續攀升,因此取得數據分析師證照已成為提升競爭力的必要條件。

“延伸閱讀:數據分析師是做什麼?必備技能、工具與職涯發展全攻略


二、為什麼數據分析師證照課程值得投入?技能與價值分析

1.學習數據分析師證照課程能獲得什麼技能?

參加數據分析師證照課程,學員通常會學到數據整理(ETL)、SQL 查詢、資料庫管理、數據視覺化工具(如 FineBI、Tableau、FineReport等)、以及統計與基礎機器學習等技能。這些都是數據分析師日常工作不可或缺的核心能力。

2.數據分析師證照課程對職涯的價值

許多企業在招募時,會將數據分析師證照視為專業能力的保證。擁有證照代表不僅懂理論,還能透過實作證明解決真實數據問題的能力。對於剛入門的新手來說,課程與證照是進入數據領域的最佳捷徑。


三、熱門數據分析師證照課程推薦與比較( FineBI、Google、FineReport 等)

數據分析師證照的類型
Image Source: pexels

1.FCBP(FineBI Certified Business Professional)

FCBP專注於帆軟FineBI工具的商業智慧分析,適合需快速生成數據洞察的業務分析師或行銷人員。學習內容包含數據儀表板設計(動態篩選、聯動分析)、自助式分析(拖曳式操作)及數據建模(多表關聯、指標計算)。

FineBI的數據分析介面.gif
FineBI的操作介面

FCBP認證在亞太地區的製造、零售業需求高,帆軟提供免費線上教學企業級案例庫

資料分析師證照:帆軟FCBP

2.FCRP(FineReport Certified Report Professional)

FCRP針對FineReport企業級報表開發,強調複雜報表設計(交叉表、分組統計)與系統整合(Java API、權限管理)。

FineReport的開發介面.gif
 FineReport 的開發介面

學習重點包括動態參數設定、報表效能優化及行動端適配。此認證適合IT部門或數據工程師,尤其金融業與政府單位處理大量報表需求。帆軟提供技術社群支援與免費試用授權。

資料分析師證照:帆軟FCRP

3.Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

這項認證專注於微軟Azure雲端平台資料科學應用,適合希望深入雲端技術的學習者。考試內容包括數據清洗、特徵工程、機器學習模型訓練及模型部署。考生需熟悉Python或R語言,並具備基礎統計知識。

要獲得證書,需要通過1次考試。適合已有數據分析經驗、想轉型雲端數據工程或AI開發者。微軟官方提供線上學習路徑(Microsoft Learn),包含實務實驗室與模擬試題。

數據分析師證照:Microsoft Azure

4.IBM Data Science Professional Certificate

由IBM與Coursera合作推出的證照,涵蓋數據科學全流程,包含Python程式設計、數據可視化、機器學習及資料庫操作(SQL)。完成一系列課程後可獲得IBM認證,適合零基礎初學者或非技術背景轉職者,學習時間約3-6個月(每週10小時),費用為Coursera訂閱制(約每月50美元)。

數據分析師證照:IBM

5.Google Professional Data Engineer Certification

專注於Google Cloud Platform(GCP)的數據工程技術,考試內容包括數據管道設計、大數據處理及機器學習模型部署。考生需具備雲端架構設計能力,並熟悉SQL與Python。此證照在跨國企業與新創公司中認可度高,適合已具備數據工程基礎、想提升雲端技術的專業人士。Google提供官方學習指南與實戰實驗室。

數據分析師證照:GCP

6.Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer

針對大數據工程師設計,主要考察在 Cloudera CDH 環境下高效收集、處理與分析數據的能力。要取得此證書,你必須通過線上考試,獲得至少 70% 的分數。此認證難度高,但深受金融、電信等需處理海量數據的行業重視。Cloudera提供付費培訓課程與模擬考試,費用約400美元。

數據分析師證照:CDP

7.SAS Certified AI & Machine Learning Professional

專攻SAS Viya平台的AI與機器學習應用,考試強調模型解釋與商業應用。SAS在金融、醫療領域廣泛使用,此證照適合需與企業既有系統整合的數據分析師。SAS官方提供免費學習資源與付費實驗室。

要取得此證書,必須通過 3 場考試:

  • 機器學習測試:測驗建立、訓練、測試性能與優化監督機器學習模型的能力
  • 預測與優化測試:測試處理、視覺化數據、建立數據管道與解決優化問題的能力
  • NLP 與電腦視覺測試
數據分析師證照:SAS

8.TensorFlow Developer Certificate

由Google開發,考核TensorFlow框架的實作能力,包括神經網路設計、模型訓練與部署。此證照適合AI工程師、研究員或深度學習愛好者,需具備Python中級程度與線性代數基礎。Google提供免費教學(TensorFlow官網)與付費模考。TensorFlow 開發者證書的的有效期限是 3 年,到期後必須重新考試,確保能力與 TensorFlow 同步。

數據分析師證照:TensorFlow

四、商業數據分析師證照 vs 一般數據分析師證照差異

1.商業數據分析師證照(Business Data Analyst Certification)是什麼?

這類證照強調商業應用與決策,課程設計通常著重於如何解讀數據報表、做出商業決策建議。對於希望轉型成商業顧問或管理職的人士特別有價值。

2.技能導向的差異

一般數據分析師證照更注重技術能力,例如 SQL、Python、機器學習模型。而商業數據分析師證照則偏重於如何將數據轉化成商業策略與決策,對數學或編程要求較低,更適合具備商業背景的人。

3.適合人群的不同

如果你是 IT 或工程背景,建議考一般數據分析師證照;若你在市場行銷、產品經理或商業顧問領域,商業數據分析師證照會更符合需求。


五、如何準備數據分析師證照考試?必備資源與準備技巧

1.熱門數據分析師證照課程推薦

學習數據分析的第一步是選擇適合的學習資源。以下是一些推薦的線上數據分析課程與書籍,能幫助你快速入門:

帆軟不僅提供數據分析工具教學,還精心設計貼合企業實際場景的課程。不僅有系統化的線上課程,還有 7 天打卡營,幫助數據分析新手從 0 基礎快速掌握數據分析工具,提升實戰能力。

“延伸閱讀:不會寫程式也能學?文科生都說讚的數據分析課程

2.程式語言(Python、R)

學習程式語言是大數據分析師的基礎技能之一。Python 是數據科學界的熱門選擇,因為它擁有簡單易懂的語法和強大的數據科學庫,例如 NumPy、Pandas 和 Matplotlib。這些工具能幫助你快速處理數據並進行分析。另一方面,R 語言則專注於統計分析與數據視覺化,提供許多專業的套件來處理資料並建立模型。雖然 R 的學習曲線可能較陡,但它能創造出高度客製化的視覺化結果,對於進行深入分析非常有幫助。

數據分析技能:Python
Image Source: pexels

3.數據庫管理(SQL)

SQL 是數據庫管理的核心工具,幾乎所有數據分析工作都需要使用它來提取和處理數據。你需要熟悉基本的 SQL 語法,例如 SELECT、JOIN 和 GROUP BY,這些指令能幫助你快速從大型數據集中提取有用的資訊。

數據分析技能:SQL
Image Source: pexels

4.數據可視化工具(FineReport&FineBI)

數據可視化工具能幫助你將複雜的數據轉化為直觀的圖表,幫助企業提升決策效率。

FineReport 適合數據分析師處理企業級固定報表需求,幫助他們透過SQL取數+拖拉拽的方式高效製作精細化數據報表,如交叉分析報表、儀表板等,確保不同部門獲取準確、一致的數據:

核心需求場景FineReport 對數據分析師的優勢體現解決的實際痛點
企業級固定報表快速製作支援 SQL 取數 + 拖拉拽操作,可快速生成交叉分析報表、儀表板等精細化報表擺脫傳統 Excel 手動調整格式、重複寫 SQL 的繁瑣流程,原本 2 天完成的月度經營報表,現可 1 小時內生成
視覺化報表內建 70+2D/3D 圖表,支援動態輪播、捲動效果,無需代碼即可實現高階視覺化解決分析師報表無法豐富化的問題
週期性報表自動化生成支援設定定時調度功能,可按日 / 週 / 月自動生成週期性報表,並直接推送至指定郵箱、APP 或 Line/WeChat,無需人工重複操作解決分析師「每月重複修改同結構報表」的問題,避免漏發、延發風險,每月節省至少 8 小時重複性工作
資料填報功能支援行動端現場採集錄入、Excel 批次匯入,減少手動操作;資料校驗功能降低錯誤率傳統方式需現場手抄資料後再錄入系統,或透過 Excel 整理資料後手動錄入,操作繁瑣、耗時長,易出現人為錯誤
靈活的數據查詢與深度分析提供強大參數設定功能,支援數十種查詢方式;支援報表間聯動、鑽取分析,幫助快速定位數據異常根因不用在龐大數據集中手動篩選資訊,例如分析銷量下滑時,可透過鑽取直接查看某區域、某產品的詳細數據,分析效率提升 50%
低程式碼搭建戰情室與大屏看板支援 PC、大屏、行動端自適應,可整合多系統數據,實時展示核心指標(如生產進度、銷售達成率)分析師可輕鬆搭建「銷售大屏」「工廠監控大屏」
FR1.png

從上述表格可見,FineReport 對數據分析師的價值,不僅是「提升工具使用效率」,更能幫助分析師從「重複性數據處理」中解放出來,聚焦核心的「數據洞察與業務支持」。

  • FineReport 的類 Excel 功能貼合數據分析師習慣:支援 Excel/Txt/CSV 等文字資料源,相容 Excel 公式,匯入檔案能保留公式,如 SUM、VLOOKUP 等可直接用,還能多 Sheet 間計算,透過SQL取數+拖拉拽就能輕鬆製作報表。
  • 例如,傳統模式下,分析師每月需花費大量時間整合 ERP、CRM 的數據,手動製作月度報表,還要應對業務部門臨時的數據查詢請求;而透過 FineReport多源數據整合、定時調度、行動端查詢等功能,這些工作可實現自動化或高效化,讓分析師有更多時間挖掘數據背後的業務規律。
 FineReport 支援異質資料來源
 FineReport  支援異質資料來源
  • 此外,FineReport的「權限細顆粒度管控」「數據預警」等功能,還能幫助分析師解決「數據一致性」「異常數據不及時發現」的痛點。如透過角色權限設置,可確保銷售部門只能查看本部门的銷量數據,財務部門可查看利潤數據但無法修改,避免數據口徑混亂;而當庫存低於預警線時,系統可自動推送通知給分析師與採購部門,提前規劃補貨。
FineReport數據預警
FineReport數據預警

FineBI 則是一款自助式商業智慧BI 工具,讓業務人員即使不懂程式碼也能輕鬆探索數據,進行多維度分析和視覺化展示:

優勢面向FineBI 優勢解決的企業痛點 / 典型場景
資料對接能力支援 30+ 大數據平台與 SQL 資料源,涵蓋 Hadoop、Hive、NoSQL、Excel、API 等打破 ERP、CRM、MES 等異質系統的資料孤島,整合分散資料
高效能數據處理提供直連、抽取、大數據三種模式,搭配 Spider 引擎支援千萬級以上數據查詢解決看板載入卡頓,支撐億級數據量的分析需求
直覺的視覺化介面簡單易上手比Excel還簡單,更適合企業事業部門使用。只需拖拉操作即可完成資料抽取與視覺化分析,資料分析超流暢。對於零基礎的非常友好降低 IT 開發壓力,讓業務人員也能快速完成數據清洗與準備
視覺化能力強大豐富的dashboard製作功能,支援豐富圖表元件(KPI 卡、地圖、日曆圖),並能製作互動式儀表板讓數據呈現更直觀,方便管理層即時監控關鍵業務指標
協作與共享公共數據中心、多角色協作、數據預警與訂閱保證數據口徑一致,降低溝通成本,推動部門協作
  • 強大的資料對接能力:支援 30+ 大數據平台與 SQL 資料源,包括 Hadoop、Hive、NoSQL 等,並能同時處理 Excel、API、文字檔等異質資料,幫助企業打破資料孤島,將 ERP、CRM、MES 等不同系統的資料整合到一個分析平臺中。
FineBI強大的資料對接能力
FineBI強大的資料對接能力
  • 全面的資料清洗與預處理:透過低程式碼方式整合異構資料,並提供資料轉換、任務調度等功能。提供類 Excel的操作介面,支援新增列、過濾、合併等編輯,降低學習門檻。
  • 優秀的數據分析與視覺化展示:內建 多維度探索分析,支援同期環比、佔比、排名等進階運算。提供 豐富的圖表元件(如 KPI 卡片、地圖、日曆圖),並能建立互動式儀表板,方便決策者即時監控。
FineBI視覺化圖表
FineBI視覺化圖表
  • 高效的協作與數據消費:支援多人協作分析、公共數據中心、權限管控,確保企業內部資料的一致性。提供數據預警、公共連結分享與自訂數據門戶,讓不同角色快速獲取所需資訊。
FineBI的數據分析介面.gif

它的智慧解釋功能能夠幫助用戶快速發現異常資料背後的原因,做出更精準的決策。此外,FineBI 的超級函數支援一鍵完成各類指標分析,使用者無需撰寫複雜函式還能應對大數據分析師在複雜分析場景下的進階計算,實現更深入的數據挖掘。

“延伸閱讀:數據分析工具哪個好?全網熱門工具對比評測


六、數據分析師證照與薪水天花板:不同資歷與產業薪資行情

1.初級數據分析師薪水範圍

持有證照的新手數據分析師,在台灣的平均年薪約落在新台幣 60–90 萬之間。雖然剛開始薪資不算最高,但入門門檻較低。

2.中高級數據分析師薪水天花板

具備 3–5 年經驗並持有專業數據分析師證照的人,薪資可達到新台幣 120–180 萬。若能結合商業洞察力,還有機會晉升數據科學家或數據顧問,薪水天花板更高。

3. 不同產業的薪資比較

金融、科技與電商對數據分析師需求最大,薪資水準通常高於傳統產業。持有國際認可的數據分析師證照,能在這些產業中大幅提高薪資談判力。


數據分析師證照能幫助你在不同職涯階段提升競爭力。選擇適合的證照,像帆軟的全球資格認證考試(FineBI與FineReport),能讓你在國際市場中脫穎而出。持續學習並考取相關證照,能為你的職涯發展奠定堅實基礎。現在就開始規劃你的學習路徑,讓自己在數據分析領域更具優勢!

FineBI

FAQ

數據分析師要讀什麼科系?
沒有嚴格限定,但以下科系更易銜接:本科優先選統計學、數學、資訊管理、市場營銷(統計學和數學打資料計算基礎,資訊管理練工具使用,市場營銷適配業務分析需求);若傾向技術型分析,可選計算機科學、資料科學(強化程式設計與資料處理能力)。非相關專業也可透過補學Excel、FineReport、FineBI 等工具,彌補專業差異。
數據分析師會被ai取代嗎?
數據分析師不會完全被AI 取代,但部分重複性、低技術含量的工作將被取代。 AI 的發展促使數據分析師必須提升自身技能,從「執行者」轉變為「策略設計者」,專注於複雜問題解決、業務邏輯理解和跨領域知識整合等AI 難以取代的能力,並與AI 協作以發揮最大效益。
如何選擇適合的數據分析工具?
選擇工具時,考慮易用性與功能性。FineBI 是一個適合初學者的工具,提供自動化數據分析與可視化功能,幫助你快速上手並提升效率。
哪些數據分析師證照適合初學者?
如果你是初學者,建議選擇基礎證照,例如IBM Data Science Professional Certificate或帆軟的FCBP認證。這些證照涵蓋數據分析的基本概念與工具操作,幫助你快速入門。
帆軟的全球資格認證考試有什麼優勢?
帆軟的FCBP與FCRP認證專注於FineBI與FineReport工具的應用,特別適合台灣市場需求。這些證照不僅提升數據可視化與報表設計能力,還能讓你在國際市場更具競爭力。
什麼樣的人適合當數據分析師?
適合擔任數據分析師的人通常具備好奇心、批判性思維、細心等特質,同時也要有良好的溝通表達、解決問題的能力,並且擅長學習與應用程式語言(如SQL、Python)和數據分析工具(FineBI、FineReport),並對特定產業的業務知識有所了解,能夠將數據轉化為企業決策的洞見。

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