色彩學是一門廣泛應用的專業知識,但也是生活科學,舉凡空間建築、服飾彩妝、產品設計、平面傳播、視覺藝術、印刷紡織到影像顯示,無不與色彩有著密切的關係。能夠靈活運用色彩所傳達的內涵,不僅在職場中做出的簡報更有說服力,與客戶的溝通也能更順利,甚至幫助你贏得商業談判。 通過SSE色彩學國際認證,代表你能運用色彩學於各種專業領域與生活空間;這份色彩學認證,會是你人生當中重要的一項技能證明。

SSE 色彩學國際認證 | Chromatics

色彩學是一門廣泛應用的專業知識,但也是生活科學,舉凡空間建築、服飾彩妝、產品設計、平面傳播、視覺藝術、印刷紡織到影像顯示,無不與色彩有著密切的關係。能夠靈活運用色彩所傳達的內涵,不僅在職場中做出的簡報更有說服力,與客戶的溝通也能更順利,甚至幫助你贏得商業談判。 通過SSE色彩學國際認證,代表你能運用色彩學於各種專業領域與生活空間;這份色彩學認證,會是你人生當中重要的一項技能證明。 更多
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報考資格

無限制

報名方式

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考試費用

3000元

考試內容

基礎色彩理論(Color Theory)
色彩特性 (Characteristics of Color)
色彩系統基本知識 (Color System)
色彩心理學應用 (Color Psychology)
數位色彩基礎應用 (Color of Digital Equipment)
配色原理 (Color Scheme)
色彩與印刷 (Color and Printing)
燈光對色彩的影響 (Color and Light)

考試地點

請洽發證單位官網
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小編

2023/09/10

ColorWise|用顏色說故事
「在全球各地的企業中,顏色的不當運用屢見不鮮,每天都在影響資料的閱讀和理解。正確使用顏色能將資料敘事和儀表板設計推向新的高度。Kate Strachnyi在本書中整合了你需要掌握的色彩運用知識和觀念,有助於提升資料視覺化的成果。」
— Bernard Marr,暢銷書《Data Strategy》作者
在當今商業領域,資料被譽為最具威力的工具,因此,有效地呈現資料故事變得至關重要。然而,在資料視覺化過程中,「顏色」這一關鍵資訊傳遞要素卻經常被忽略。在本書中,DATAcated創辦人Kate Strachnyi為讀者呈現了一份關於圖表、表格和資訊圖表中顏色運用的終極指南。
本書內容實用且具啟發性,非常適合資料分析師、商業分析師、資料科學家以及從事資訊圖表和資料視覺化設計的專業人士。書中深入探討了顏色運用的技巧和訣竅,包括色彩背後的理論、各種色彩搭配的效果與成因。此外,本書還涵蓋了顏色的心理學、歷史和文化等多方面知識,更是學習如何運用顏色提升資料敘事技巧和儀表板設計的絕佳教材。
本書會帶給你:
‧深入了解色彩學在資料視覺化和敘事中所扮演的角色
‧掌握各種有助於改善資料視覺化效果的顏色運用技巧
‧明白顏色如何影響觀眾對資料視覺化內容的理解
‧學會巧妙地搭配顏色,並有效引導觀者的閱讀方式
‧掌握使色覺缺陷者也能輕鬆閱讀的顏色應用技巧
‧學會如何將本書的原則應用於專案中
Kate Strachnyi是 DATAcated公司的創辦人,為數據公司提供品牌加值服務。她曾主持過眾多與資料敘事、儀表板設計技巧以及視覺最佳實務範例等相關的課程和演講。亦曾主辦DATAcated研討會,吸引了數千名資料專業人士參加,並主持《DATAcated On Air》podcast頻道。Kate分別在2018年和2019年被評選為LinkedIn資料科學與分析領域的頂尖聲音(Top Voices)之一。
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11/03 10:50

AI寫企劃、看數據總是不能用?4種工作先排順序再交代,第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表,結果常常看起來很完整,卻不能直接用?
問題多半不在AI的能力,而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」,讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作,可以共用同一個骨架:
1. 交代目的與標準:給誰看?看完要做什麼決定?
2. 排好先後步驟:先要中間產物,確認後再往下做
3. 要求附上依據:出處、算法、引用原文,讓你能驗收
套到四種工作,各有一個先後順序:
① 寫企劃|架構先定,內容後補
先寫明讀者與目的,請AI只給三個主張和大綱;確認後才補內容,每個數據都附出處,查不到就標「待查證」。
② 做研究|大題切小題,說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題;每題比對三種來源、標出年份;說法互相衝突時,請AI並列出來,由你判斷。
③ 看數據|問題先行,數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」,先寫成決策問題,例如「上季回購率下滑,是哪一群顧客流失」;講好期間、欄位和比較基準,只要兩三個關鍵發現,並附計算方式。
④ 審提案|先找漏洞,後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重;再依事先講好的配分計分;最後請AI扮反方,提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤:
・一開口就要整篇成品,方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數,分數被第一印象帶走
小練習:挑一件你這週要交的工作,寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給__看,看完要他__。」
「先給我__(大綱/小題清單/漏洞清單),我確認後再繼續。」
比較一下,和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明,104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線,免費報名就能看:
第1堂|5分鐘學會用AI寫企劃
第2堂|5分鐘學會用AI做研究
第3堂|5分鐘學會用AI看數據
第4堂|5分鐘學會用AI審提案
也歡迎在留言分享:這四種工作,你最常請AI幫忙哪一種?有沒有哪一次的第一版特別好用(或特別難用)?
使用提醒:AI可能出錯,重要數字請自行查證;上傳資料前先確認公司規定,並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
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