中級除了共同的科目一，要從科目二「大數據處理分析與應用」和科目三「機器學習技術與應用」選一科。怎麼選，看的是你自己的狀況，不是哪一科比較好考。依序問自己三個問題就能決定：有沒有舊證照可以抵免？想用 AI 做什麼？現在比較熟哪一邊？
為什麼不看哪科好考？先猜猜看：官方公布的 3 次中級成績裡，科目二和科目三，哪一科的及格比例比較高？
答案是：每次都不一樣。114 年第一次是科目三比較高，第二次換成科目二，115 年第一次又換回科目三。只有 3 次資料，比較高的那一科就換了兩次，所以「哪科比較好考」不是好的選擇依據。
所以回到那三個問題，下面一個一個看。
第 1 個問題：有沒有舊證照可以抵免？
這一題最先問，因為它可能直接改變答案。iPAS 原本的「巨量資料分析師」和「機器學習工程師」已在 114 年起停辦，內容整合進 AI 應用規劃師中級。依官方的中級科目抵免說明，有這些舊證照或舊科目成績的人，可以抵免中級科目二或科目三：
- 巨量資料分析師（初級）通過科目 2，可以抵免科目二。
- 機器學習工程師（初級）通過科目 2，可以抵免科目三。
- 巨量資料分析師（中級）通過科目 1，科目二或科目三二選一抵免。
抵免的好處是可能一次拿到兩張證書。例如已經有巨量資料分析師（初級）的人，這次考科目一和科目三，兩科都達 70 分，就能同時拿到數據分析和機器學習兩張證書，因為科目二由舊證照抵免。
要注意三件事：抵免資格保留到 116 年底；每個人只能用一次；而且科目一沒有抵免，一定要考。完整條件請以官方抵免說明為準。
第 2 個問題：你想用 AI 做什麼？
兩科的差別，可以從官方評鑑內容範圍看出來：
- 科目二：機率統計基礎、大數據處理技術、大數據分析方法與工具，以及大數據在 AI 的應用。重點是資料從進來、清理、儲存到分析和呈現的整個過程。
- 科目三：機器學習基礎數學（機率統計、線性代數、數值優化）、機器學習與深度學習、建模與參數調校，以及機器學習治理。重點是模型怎麼學、怎麼選、怎麼調。
用同一個專案比較會更清楚。假設公司想預測哪些會員下個月會流失：
| 問題 | 比較接近哪一科 |
|---|---|
| 會員資料散在好幾個系統，怎麼整合、清理？ | 科目二 |
| 流失的會員有什麼特徵，要畫什麼圖給主管看？ | 科目二 |
| 要用哪一種模型，參數怎麼調才不會過擬合？ | 科目三 |
| 模型預測得準不準，要用哪個指標評估？ | 科目三 |
如果你平常的工作比較常做前兩件事，例如整理報表、處理資料，科目二比較貼近；如果你想做的是後兩件事，科目三比較貼近。兩科其實是同一個專案的前後段，沒有哪一科比較高級。
第 3 個問題：你現在比較熟哪一邊？
兩科的題目風格也不一樣。我把官網公布的兩次中級試題翻了一遍，數了每份試卷的程式相關題：
| 試卷 | 程式相關題 | 程式內容偏向 |
|---|---|---|
| 科目二 | 每份 10～11 題 | Pandas、Spark 等資料處理 |
| 科目三 | 每份 5～8 題 | scikit-learn、PyTorch 等建模 |
科目二的程式題比較多，但內容多半是資料表的篩選、分組、合併，讀得懂資料怎麼變化就能作答；科目三的程式題比較少，但考綱另外列了線性代數、數值優化這類機器學習數學，題目會問到矩陣、梯度與優化。
所以第 3 個問題可以這樣判斷：統計、Excel、SQL 或 Pandas 比較熟的人，科目二的起點比較近；對矩陣、微分或模型原理比較有感覺的人，科目三的起點比較近。不確定的話，就兩科各做一份官方公布的試題，看哪一科的錯題比較少、補起來比較快。
兩科可以先看的文章：
- 科目二：〈中級科目二怎麼讀？〉、〈Python 題看不懂？〉
- 科目三：〈機器學習數學題怎麼讀？〉
兩邊都可以的話，先選一條考過
如果三個問題問完還是兩邊都可以，就先選一條考過。單科考到 70 分以上，成績可以保留三年度；以後想拿另一張證書，只要再補考另一科。不必一開始就想同時準備三科，那樣兩邊都容易讀不深。
報考人數也可以看一下：114 年第一次，科目二 217 人、科目三 282 人；到了 115 年第一次，科目二 1,288 人、科目三 963 人，科目二變成比較多人選的一科。不過人多不代表比較適合你，選科還是回到上面三個問題。
我也做過一支影片，以某次考試的及格率比較兩條路線：中級科目二或科目三？從當次及格率比較準備方向。考試時間怎麼分、程式題放在哪裡，可以接著看〈中級考試技巧〉。
讀完試試看
小陳已經有「巨量資料分析師（初級）」證照，平常的工作是整理報表，但他對模型很有興趣，想學怎麼建模。他這次該考科目二還是科目三？
想好再往下看。參考答案：考科目三比較划算。他的巨量資料分析師（初級）可以抵免科目二，所以這次考科目一和科目三，兩科都達 70 分，就能同時拿到數據分析和機器學習兩張證書。科目三又剛好是他想學的建模內容。要注意的是，抵免資格保留到 116 年底，而且只能用一次。
本文的科目內容依官方 115 年 6 月版評鑑內容範圍，抵免規定依官方 115 年度中級科目抵免說明（115.01 版），及格比例與報考人數取自 iPAS 官網「歷年成果」公布的中級統計表；程式相關題數是作者以程式統計官網公布的中級公告試題（114 年第二次、115 年第一次）後抽題確認的結果。本文為個人自學整理，非 iPAS 官方教材。報考、抵免與獲證規則，請以 AI 應用規劃師官方專區與考試資訊的最新公告為準。