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零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用
您將能學到 課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具能夠自動抓取網路上豐富的金融資訊 專案實作教學,開發爬蟲程式抓取股市、匯率、利率、大盤等資訊 資料庫基礎教學,將抓下來的資訊儲存至資料庫與檔案當中,往後能夠有效的利用 資料視覺化教學,使用 Plotly套件繪製技術分析圖,包含K線和各技術指標 抄底工具程式實作,整合以上所學,透過成交量、技術指標、融資餘額資訊分析抄底時機 課程介紹 這堂 「零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用」課程,主要分為五個主題 + 一個HTML與CSS補充章節。 將從 Python 程式教學入門開始,搭配金融資訊相關的程式範例實作,接著學習如何使用SQL語法並有效抓取數據,並善用Pandas、Plotly視覺化套件,製作出K線、成交量、移動平均線、RSI 指標等圖表,最後進行抄底程式工具實作。 此外,有鑑於 Yahoo 更新網站後,整個 HTML 的結構完全不同,因此課程中特別新增了 Yahoo 股市爬蟲程式教材,並提供整堂課完整的程式碼範例,零基礎者也能輕易上手。 金融爬蟲流程簡介 課程中將學習到完整金融爬蟲方式,從分析網頁架構到儲存金融數據,最後資訊視覺化金融資訊。讓您在第一時間以最聰明便捷的途徑簡化投資歷程, 掌握投資先機,投報率即刻到手! → 確認資料來源 (臺灣證券交易所),分析網頁的架構,要抓的資料所在位置 → 透過爬蟲程式解析網頁內容,清理資料,從中抓取所需的數據 (Pandas) → 將整理的數據儲存至資料庫中 (SQL) → 未來就可以從資料庫中提取資料並繪製圖表 (Plotly) 200%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Line Notify整合實作」 在這堂解鎖課程中,會實作讓程式能夠一覽股市資料的即時通知工具。將金融資訊爬蟲下來後,使用Plotly套件繪製成一張張簡潔的視覺化資訊圖表,並透過 LINE Notify來傳送給使用者。 400%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Excel整合實作」 適合對象 零程式基礎,想踏入金融科技領域的人 對股票投資有經驗,想打造屬於自己可視覺化股票投資工具的投資人 對學習整合金融網路爬蟲、資料庫和資訊視覺化有興趣的工程師 教師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 一、Python 程式基礎 1. 程式開發環境建立 2. 認識變數和資料型態 3. 流程控制 4. 常用的容器型態 5. 函式、模組和套件 6. 檔案的讀取與寫入 7. 例外處理 8. try-except 類別與物件 二、Python 爬蟲程式應用 1. 認識網路爬蟲 2. 網路爬蟲相關技術 3. 認識 HTML 4. 認識 Chrome開發人員工具 5. BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 6. BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 7. Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 8. Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 三、數據的儲存:SQL圖表 1. CSV檔案讀取與寫入|銀行利率爬蟲 2. 資料庫基礎教學 1 3. 資料庫基礎教學 2|股票清單爬蟲 四、數據處理、資料分析與視覺化 1. Pandas 基礎教學 1 2. Pandas 基礎教學 2|股票日成交資訊 3. Plotly 基礎介紹 4. K線圖製作 5. 整合K線與成交量|子圖的製作 6. 移動平均線圖製作 7. RSI 指標圖製作 五、抄底工具程式實作 1. 台灣證券交易所|大盤指數爬蟲 2. 爬蟲抓取每日大盤【歷史資料】與資料庫整合實作 3. 爬蟲抓取每日大盤【成交資訊】與資料庫整合實作 4. 抄底工具:大盤K線與成交量圖製作 (含圖表週期轉換) 5. 抄底工具:大盤KD指標技術分析圖製作 6. 爬蟲抓取每日大盤【融資餘額】與資料庫整合實作 7. 抄底工具:大盤融資餘額圖製作 補充章節:HTML & CSS 基礎 1. HTML 基本介紹 2. 下載前端開發工具 3. HTML 結構 4. HTML 內容 5. HTML 圖片 6. HTML 超連結 7. 基本CSS介紹 8. 設定文字樣式 9. 設定顏色 10. 使用 Class 與 ID 11. CSS 區塊模型 12. 網頁布局 13. 美化網站 14. 定位方式 解鎖內容 講座1:LINE視覺化圖片即時通知 講座2:網路資源視覺化與Excel整合實作 講座3:Python爬蟲與PDF檔案下載整合實作 課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電 課程中所使用到的軟體都是免費的,都會在課程中說明
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結構式目標選才面談技巧
經過一連串的招募面談,人資單位與用人單位好不容易把人找進來了,每每在試用期間,總還是會發生新人的積極度不夠、專業知識不足、配合度不好…等狀況,或發現新人在面談所說的和實際工作情況落差很大。 以上這些不適任的理由,其實都可以在面談過程中,透過結構式的提問,對應徵者有更深入的瞭解,幫助主管與HR在進行人選評估時,有更完整、全面的資訊進行判斷。 你將可以學到: • 瞭解結構式面談的程序與準備步驟 • 清楚工作職能與人才標準的關係 • 掌握行為式選才面談要點 課程簡介: 引導學習者認識結構式選才應具備的成功七要素及招募的三階段;並瞭解要找到適合的人才需從訂定人才規格開始,這正是企業招募前最重要的基礎工程。 當有了人才需求的規格後,用人單位及HR單位就能依據此規格進行人員的篩選及遴選;整系列的課程中,也同時說明招募面談流程前/中/後應掌握的作業要點及技巧,協助主管及人資單位可以更有品質的找到符合企業需求的人才。 課程單元: 單元一:招募與結構式選才 單元二:職能導向人才標準 單元三:審閱履歷表要點 單元四:面談前的準備 單元五:面談流程與互動要點 單元六:行為事例提問 單元七:面談資料整合與決定 林素琴 講座簡介 · 臺灣行動學習協會(WIAL-TW)監事 · ICF國際教練聯盟臺灣總會(ICFTaiwan) 常務監事暨HR私董會召集人 · IAF 國際引導師協會合格會員(International Association of Facilitators) · 澳洲國際教練學院(International Coach Academy) 專業認證企業教練(CPC) · ASK123集團績效發展總監​ · 104人資學院顧問、太毅國際專任顧問授課實績:·  金融保險 日盛金控、永豐金控、元大寶來投信、保德信投信、中國太平洋保險、中國人民保險、中國平安(人壽、數科、銀行)、中德安聯保險、陸家嘴國泰、臺灣人壽、新光人壽、富邦人壽、保德信人壽、三商美邦人壽、工銀安盛保險、第一金人壽、華泰人壽、宏泰人壽、中國信託、富邦銀行、浦發銀行、遠東商銀、國泰世華銀行、法巴銀行、國泰產險、國泰證券、元富證券、元大證券、統一證券、康和證券、遠智證券、仲利國際、勤業眾信、安侯建業、三菱東京日聯銀行、安達人壽 · 科技電子 聯華電子、菲利浦、鴻海精密、台達電、英業達、友達光電、廣達電腦、台灣樂金、晶元光電、達運光電、羅姆半導體、迪芬尼聲科、冠捷科技、新武精密、威剛科技、威光自動化科技、詠業科技、住華科技、仁寶科技、撼訊科技、宏正科技、富威科技、歐朗科技、聚光科技、奕力科技、阿托科技、明泰科技、乾坤科技、台灣晶技、立端科技、奇美電子、創意電子、鉅晶電子、優力國際、宜特科技、美光記憶體、台灣愛普生、臺灣港建、勁永國際、臺灣電力、星恒電源、易能電力、阿特斯太陽光電、韓華新能源、美國動力轉換、加百裕工業、凱士比泵業、艾默生、東元電機、中國珂納電機、派克漢尼汾、西子奧的斯、日立空調、佳能半導體、麥格納國際、科林研發、捷安特、庫柏中國、捷豹路虎、福特汽車、台灣賓士、裕隆日產、TOYOTA · 流通服務業 SOGO百貨、吸引力百貨、香奈兒、歐舒丹、歷峰集團、迪悅化妝品、誠品文化、星巴克、全聯社、中信房屋、金科房產、天驕集團、亦谷服飾、鑫晨服飾、Bossini、冠彣企業、DHL、OCS、飛力達物流、中外運、海通國際汽車物流、勤時通貨運、江蘇中和集團、特力集團、報喜鳥集團、廣州智樂、中賽實業、寶盛國際、Adidas、神腦國際、馥盛、美樂家、如新、玫琳凱(中國)、六福集團、和潤… · 網絡通訊 遊戲橘子、鈊象、億泰利、京群超媒體、三商電腦、鼎新電腦、晶睿通訊、資拓科技、鴻程系統、天躍科技、潘朵信息科技、東方通信、蘇寧雲商、網易、聯動優勢、程曦資訊、勝意科技、台灣大哥大、遠傳電信、宏華國際、台灣之星、遠鑫票證、MOMO富邦媒體、資策會… · 食品醫療 上海強生(Johnson & Johnson)、台灣嬌生、博士倫、可口可樂、多美滋(Dumex)、君樂寶、美麗健乳業、思念食品、統一企業、康師傅、南橋食品、新希望六和集團、碁富食品、泰格醫藥、雷允上藥業、慈濟醫院、馬偕醫院、萬芳醫院、門諾醫院… · 建築塑化製造 亞洲水泥、大陸工程、建國工程、建發集團、永光化學、擎邦科技、冠軍磁磚、國揚實業、國民澱粉化學、ICI (China)、亞東工業、遠紡工業、飛雁紡織、昆嶺薄膜、哈利瑪化成集團、恒力化纖、駿馬奔騰塑業、台英煙草帝國、金科房產、廣西金桂漿紙…
104人資市集
用Python操作Excel|實現職場自動化與理財工具開發
課程介紹 Excel是各行各業必備的工具,時常有各種資料要整理,要從網路上擷取資料,不斷的複製貼上,整理格式,統計各種表格內容,不知不覺中時間就這麼過去了,發現很多時候,自己的時間並不是在有價值的分析上,而是重複性的操作上,一整天下來,感覺很累,眼睛很酸,肩膀很硬,想到明天還有資料要整理,整個心情就好不起來。 其實只要作業流程確定,這些重複繁瑣的操作,都可以使用Python操作Excel來自動完成! 這堂課將會學習使用Python讓所有操作的步驟自動化,將能夠減省大量的時間和繁複無趣的重複性操作。 課程主要分 7 個章節,在第一個章節,你將會學習 Python 的 xlwings 套件基礎,透過程式開啟或建立檔案、彈性單筆到多筆資料的讀取與寫入、公式的應用到工作表的操作。 有了操作基礎後,自第二章節將實作更進階的應用與操作,透過程式抓取網路開放資訊,做資料的清理。並整理至 Excel,再設定格式與凸顯資料,最後透過 Pandas 做資料的統計。 資料視覺化在資料分析中是很重要的一個環節,在第三章節將學習使用程式來建立 Excel 原生圖表,和學習整合 Plotly 和 Matplotlib 這兩款強大視覺化套件至 Excel,最後實作一鍵自動完成統整資料的案例。 獨家內容 加入就送 7 大類別,共 39 個 Python 程式範例 檔案路徑資料解析 列出所有資料夾內指定檔案類型的檔案 批次修改多個檔案名稱(可含子資料夾) 一次搜尋多個特定檔案(自動走訪檔案) list資料讀寫 Dictionary資料讀寫 Numpy資料讀寫 Series資料讀寫 建立、複製與刪除工作表 複製工作表至另一個活頁簿 複製工作表標籤顏色 隱藏與顯示工作表 保護與取消工作表 設定指定的列高與欄寬 工作表中新增與刪除列與欄 將單欄資料拆成多欄資料 將多欄資料合併成單欄資料 凍結工作表窗格 設定字型、大小、粗體、斜體、底線和顏色 設定數字格式 設定儲存格框線樣式 設定儲存格對齊方式 設定合併儲存格 公式與函數的使用 Excel原生折線圖&3D折線圖 Excel原生長條圖&3D長條圖 Excel原生圓餅圖&3D圓餅圖 Matplotlib折線圖 Matplotlib長條圖 Matplotlib長條堆積圖 Matplotlib圓餅圖 Matplotlib散佈圖 Plotly泡泡圖 Plotly雷達圖 建立樞紐分析表 Excel 轉成 PDF 檔 Excel 工作表列印 課程特色 課程教學使用 Jupyter Notebook,說明每一行程式是如何運行的 課程中所使用到的軟體和爬蟲所抓下來的資料均是免費來源,不需要額外付費才能進行課程 課程包含豐富的實戰教學,各實戰中都可以從中學習到不同的技巧和技術 課程後台有專屬討論區,和全體同學一同線上學習,學習過程中有問題,都可以直接提出 彈性的學習時間與地點,只需要一台電腦就可以在任何地方無時間限制的重複觀看與練習 適合對象 想讓繁複作業自動化的人 想增加資料分析工作效率的人 想學習Python結合Excel做統計分析的人 想節省時間,讓大量重複性行政作業自動處理的人 想用Python自動整理金融資訊的價值投資人 上完課程後,你能夠學會 Python搭配xlwings模組,自動輕鬆操作Excel 學習網路爬蟲與Excel整合,自動化抓取資料、清理資料、整合資料、統計資料、產生圖表並整理至Excel 使用Python做Excel密碼保護 整合Matplotlib與Poltly視覺化圖表至Excel 學習整合網路公開資源抓取,並於Excel中產生統計圖表 用Python製作FIRE財務自由計畫Excel試算表 用Python製作美股價值投資工具 講師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 第一章 利用Python輕鬆操作Excel 講座 1 Anaconda 開發環境安裝與架設 講座 2 使用Python操作Excel基礎 (開啟Excel、單筆資料讀寫、儲存格名稱設定和公式應用等) 講座 3 多筆資料讀寫操作 講座 4 操作 Excel 工作表 (新增刪除工作表,一次複製12月份工作表並自動命名) 第二章 網路公開資訊擷取與 Excel 整合應用 講座 1 Converter 的應用 (字典與DataFrame資料型態的Excel讀寫) 講座 2 使用Python抓取網路公開資訊 (空氣品質指標為例,包含資料清理與寫入Excel) 講座 3 使用Python自動化操作設定格式與凸顯資料 (字體、位置、格式和邊框等設定,依分類設定儲存格顏色) 講座 4 自動化資料統計應用 (統計各縣市空氣品質指標為例) 第三章 運用Python自動操作Excel資料視覺化圖表 講座 1 Excel 原生圖表資料視覺化 (製作折線圖、長條圖為例,套件有提供74種圖表可自行設定) 講座 2 Plotly 資料視覺化 (製作折線圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 3 Matplotlib 資料視覺化 (製作折線圖、圓餅圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 4 Python 資料視覺化實戰案例 (以第二章節空氣品質指標統計為例) 講座 5 一鍵自動化統整資料至Excel【從數據下載、資料清理、統計數據、凸顯資料到製作圖表】 第四章 Python X Excel 專案實戰 1 (FIRE 財務自由計畫試算表) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 使用Python自動計算試算表 講座 3 自動操作設定凸顯資料(點我試看) 講座 4 自動產生資料視覺化圖表 講座 5 一鍵自動化試算FIRE財富自由計畫 第五章 Python X Excel 專案實戰 2 ( 美股投資工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 Python網路爬蟲與Excel整合實作 講座 3 多頁爬蟲與Excel整合實作 講座 4 一鍵自動化整理價值投資清單 第六章 Python X Excel 專案實戰 3 ( 辦公室自動化工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 統整多份訂單資料(讀取多份Excel訂單資料,統整至單一清單,含 CSV 文件處理) 講座 3 各客戶銷售統計(產生統計表資訊與圓餅圖,大客戶一目了然) (點我試看) 講座 4 各產品類別銷售統計(產生統計表資訊與堆積長條圖, 找出明星商品) 講座 5 每月營收統計 - (產生統計表資訊與折線圖, 一張圖看每月營收狀況) 講座 6 使用Python做Excel密碼保護 第七章 補充章節 講座1:驗證儲存格資料 講座2:設定條件式格式設定 Python 程式基礎 程式開發環境建立 認識變數和資料型態 流程控制 常用的容器型態 函式、模組和套件 檔案的讀取與寫入 例外處理 try-except 類別與物件 Python 爬蟲程式 認識網路爬蟲 網路爬蟲相關技術 認識 HTML 認識 Chrome 開發人員工具 BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 上課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電(Windows或Mac) 電腦需要有Microsoft Excel軟體 課程會說明如何安裝Anaconda與Python和所需的套件,皆是免費 xlwings套件,支援.xlsx/.xls/.xlsm/.xlsb格式
Mastertalks
知識貓星球

喵星人

10/24 10:21

不用懂技術也可以降低技術風險?可行性研究、原型開發、多階段測試,專案經理如何進行風險管理
降低技術風險是專案管理中非常關鍵的部分,尤其在面對技術挑戰或不確定性的專案中,專案經理需要採取一些有效的措施來減少風險,這通常涉及可行性研究、原型開發、測試,並與技術主管、開發團隊、品質保證團隊等相關職位進行有效溝通,確保風險得到妥善處理,專案能夠按計劃進行。
▎ 如何降低技術風險?
1. 可行性研究:
- 在專案初期,進行詳細的可行性研究,以確定所選技術方案是否能滿足專案需求。這有助於評估新技術、工具或流程的成熟度,並發現可能的技術限制和挑戰。
- 通過評估不同技術解決方案的優缺點,專案經理能夠為專案選擇最具可行性、風險最低的技術路徑。
☞ 具體措施:
- 技術探索和技術文檔審核。
- 尋求業界專家的建議和技術評審。
- 與供應商或技術合作夥伴進行技術交流,了解可能的技術風險。
2. 原型開發:
- 開發一個簡單的原型(Prototype)是驗證技術假設的有效方法。透過原型測試,可以提前發現設計和技術實現過程中的潛在問題,並及早進行修正。
- 原型允許團隊在不投入過多資源的情況下試驗技術可行性,並降低後期技術風險。這在軟體開發、硬體設計以及複雜系統集成中非常有效。
☞ 具體措施:
- 開發小規模的 MVP(Minimum Viable Product,最小可行產品)。
- 進行技術試驗或概念驗證(Proof of Concept,POC)。
- 在測試環境中進行快速迭代和驗證。
3. 測試:
- 在開發過程中進行多階段的測試,尤其針對技術風險較高的部分,如性能瓶頸、安全漏洞或系統整合問題。測試可以幫助及時發現錯誤和技術瓶頸,並降低交付失敗的風險。
- 使用自動化測試工具或負載測試(如性能測試、壓力測試)來確保系統在不同負載情況下的穩定性。
☞ 具體措施:
- 單元測試、整合測試、系統測試和接受測試。
- 定期進行安全性測試和壓力測試。
- 使用持續集成(CI)工具來檢測程式碼錯誤和質量。
4. 技術監控與持續改進:
- 持續監控專案中的技術實現,並根據技術進展進行調整。通過風險監控計劃,專案經理可以及時發現技術問題,並在早期階段進行糾正措施。
- 定期進行技術評審(Technical Review)和審查,確保開發過程中沒有偏離技術目標。
▎ 風險發現後專案經理的溝通對象
專案經理發現技術風險後,通常需要與不同職位的成員進行溝通,以便協作解決問題。以下是專案經理應該溝通的關鍵職位:
1. 技術主管 / 技術負責人(CTO/Tech Lead):
技術層面的最終決策者。技術主管負責整體技術架構和決策,因此當技術風險發現後,專案經理需要與技術主管討論可能的解決方案、替代技術路徑和技術資源的分配。
2. 系統架構師(System Architect):
如果技術風險與系統設計或架構有關,專案經理應與系統架構師進行溝通,評估現有架構是否有潛在問題或需要改進。架構師可以提供關於技術路徑的建議,並協助規劃技術優化方案。
3. 開發團隊(Developers):
針對具體的技術挑戰或問題,開發團隊是技術落地的關鍵實施者。專案經理應與開發人員溝通技術風險,了解技術難點,並確保他們有足夠的資源和時間來解決問題。
4. 品質保證經理 / 測試主管(QA Manager / Test Lead):
當技術風險涉及系統的穩定性或功能問題時,專案經理需要與 QA 團隊協作,制定測試計劃,確保測試能夠覆蓋潛在的風險點並檢測技術缺陷。
5. 運維團隊(Operations Team):
如果技術風險涉及系統部署或運維(如性能問題或擴展性問題),需要與運維團隊進行協調,確保風險在實施和運行環節得到控制。
6. 利害關係人(Stakeholders):
若技術風險可能影響專案的交付或目標達成,專案經理需要與外部的關鍵利害關係人(如客戶、合作夥伴)溝通,確保他們了解風險狀況及其對專案的潛在影響。
7. 風險管理團隊(Risk Management Team):
專案經理應與專門負責風險管理的團隊或人員密切合作,以便識別風險的級別,並制定針對性的風險緩解策略。
▎溝通流程範例
1. 發現風險:開發團隊發現新技術框架的性能問題。
2. 技術評審:專案經理與技術主管、系統架構師及開發團隊進行技術評審,評估性能問題的範圍和影響。
3. 制定應對方案:與技術主管討論技術替代方案,並安排原型開發進行測試。
4. 執行測試:與品質保證經理協調,進行性能測試以驗證解決方案的可行性。
5. 風險通報:如果風險可能影響到專案進度,專案經理與利害關係人進行風險通報,討論延遲或修改需求的可能性。
6. 實施調整:根據測試結果和風險評估,調整技術方案,並由開發團隊實施修改。
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知識貓星球

喵星人

2小時前

PM 如何開始學習數據分析?由淺至深的學習步驟分享
學習數據分析對產品經理(PM)來說非常有幫助,透過掌握數據分析技能 PM 可以更深入理解用戶行為、產品績效以及市場趨勢,進而支持產品策略制定、優化功能、並做出更準確的決策。下面是更詳細的學習步驟和重點:
1. 學習基礎概念
- 統計基礎:了解平均值、標準差、變異數等統計學概念,這些基礎知識有助於理解數據的分佈和趨勢。例如,標準差可以幫助 PM 判斷數據是否集中,而變異數可以用於評估不同用戶群之間的行為差異。
- 概率和分佈:學習常見的數據分佈 (如常態分佈、正態分佈) 有助於理解 A/B 測試中的數據變異。了解基本的概率知識可以幫助 PM 理解樣本數據代表性,以便在小樣本測試中做出更可靠的決策。
2. 掌握數據處理工具
- Excel 或 Google Sheets:這些表格工具是初學者最容易上手的,且功能豐富。PM 可以學會如何使用公式進行數據篩選、樞紐分析 (Pivot Table)、VLOOKUP、篩選和排序。這些技能有助於簡單的數據清理和匯總,能快速得到初步結論。
- SQL:學會 SQL 是 PM 提升數據處理能力的有效方式。SQL 可用於直接從數據庫中提取和分析數據,如 MySQL、PostgreSQL 等。推薦練習查詢語句 (SELECT)、篩選條件 (WHERE)、分組和聚合 (GROUP BY) 等基礎語法,這些技能讓 PM 能夠有效地自助式查詢數據。
- 數據庫基礎:了解數據庫結構和基本概念(如表、字段、主鍵和外鍵)有助於 PM 更好地與數據團隊合作,並理解數據架構如何支持產品的數據需求。
3. 學習數據可視化
- 可視化工具:學會使用 Tableau、Google Data Studio 等工具來創建數據圖表,這可以幫助 PM 把複雜的數據結果以圖表呈現,更直觀地向團隊和利益相關者展示關鍵數據。
- Python 視覺化:若 PM 希望進一步加強數據分析能力,可以學習 Python 基礎語法,並使用 Matplotlib 和 Seaborn 等視覺化庫來生成高度自定義的圖表。透過這些工具,可以創建用戶行為趨勢圖、產品使用頻率圖等可視化報告。
- 了解圖表選擇:學會選擇合適的圖表來呈現數據,比如用折線圖來展示趨勢,用長條圖來比較類別數據,或用散點圖來查看兩個變量的關係。這樣 PM 可以根據數據特性選擇最佳圖表,有效呈現洞見。
4. 進階分析技能
- A/B 測試:A/B 測試是一種經常用於產品決策的方法。學習如何設計和解讀 A/B 測試結果有助於 PM 在產品改動中做出更科學的選擇,例如測試新功能的影響或不同設計版本的效果。了解統計顯著性和樣本量計算是 A/B 測試中重要的概念。
- 假設檢定:掌握 t 檢定、卡方檢定等基本統計檢定,這可以幫助 PM 驗證假設,判斷某項改變是否具有顯著性影響,從而更科學地進行功能優化。
- 回歸分析:學習簡單的線性回歸分析,這能幫助 PM 找出不同變量之間的關係,例如評估用戶行為(如登入次數)對留存率的影響,這有助於預測產品某些改動對用戶的影響。
5. 練習解讀結果
- 分析數據報告:PM 可以從定期數據報告中開始練習,學會辨別和解讀指標變化、趨勢走向,並根據數據中的異常找出原因。例如,使用者活躍度異常降低可能與某次功能改版相關。
- 數據駕駛儀 Dashboard:學會設計和使用數據駕駛儀 (Dashboard) 有助於追蹤產品的關鍵指標,PM 可以根據需要定期檢查主要數據,快速掌握產品現況,並及時反應問題。
- 形成洞見並提出建議:除了查看數據變動,PM 應練習從數據中發掘潛在洞見並提出改進建議。例如,若數據顯示用戶在某些步驟的流失率較高,可以考慮簡化操作流程,提升轉化率。
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知識貓星球

喵星人

10/21 17:28

同樣都是專案管理圖形化工具,PERT圖與甘特圖差別在哪?比較一次看
PERT 圖(Program Evaluation Review Technique,計畫評核術)是專案管理中的一種圖形化工具,用來幫助專案經理規劃、分析和控制專案中的任務進度,特別是當專案涉及許多相互依賴的任務時。PERT 圖也用於計算專案的關鍵路徑,並幫助專案經理評估專案的完成時間。
而和大家熟知的甘特圖雖然都是專案管理中常用的工具,但它們各自有不同的用途和呈現方式,適合不同的專案管理需求。以下是兩者的主要區別:
1. 圖表形式
- PERT 圖:是網狀圖,以節點和箭線的形式顯示任務之間的依賴關係。每個任務用箭頭表示,節點代表任務的開始或結束。它強調任務之間的依賴順序,幫助管理者清楚看到哪些任務必須在其他任務完成後才能開始。
- 甘特圖:是條形圖,以時間軸為基礎,橫條形表示任務的開始、持續時間和完成時間。甘特圖直觀地展示了專案時間進度,特別適合跟踪專案的實際進度。
2. 焦點
- PERT 圖:主要用於任務之間的相互依賴關係分析,幫助專案經理了解任務的順序和依賴性。它強調的是如何安排任務,並識別關鍵路徑,特別適合複雜的專案。
- 甘特圖:更注重時間進度,讓專案經理能夠在視覺上追踪每個任務的開始和結束時間。它強調的是專案的時間表管理,讓專案經理清楚了解每個任務的進度情況。
3. 應用場景
- PERT 圖:通常適用於不確定性較高的專案,因為它允許對任務時間進行多種估算(樂觀、最可能、悲觀)。這種估算方式適合於時間預估不精確的專案,尤其是技術難度高或風險較大的專案。
- 甘特圖:適用於確定性較高的專案,尤其是在已知任務時間的情況下。它可以直觀地顯示任務的進行狀態,適合進度跟踪和協調資源分配。
4. 計算關鍵路徑
- PERT 圖:專門設計來計算專案的關鍵路徑,顯示任務依賴關係並確定哪些任務對專案的總時間影響最大。它非常適合用來分析和管理複雜的專案路徑。
- 甘特圖:雖然也能顯示任務的相互依賴性,但不直接顯示關鍵路徑。不過,許多現代的甘特圖工具都能自動計算並標示關鍵路徑,但這不是它的主要功能。
5. 時間估算
- PERT 圖:使用三種時間估算(樂觀時間、最可能時間、悲觀時間),以更好地預測不確定性下的任務時間。它適合於時間不確定性較大的專案。
- 甘特圖:一般使用單一確定的時間估算,展示任務的開始和結束日期,適合於時間較為固定的專案。
6. 複雜度
- PERT 圖:適合用於分析大型、複雜的專案,因為它能夠清楚地顯示任務之間的相互依賴性,特別是當專案涉及很多互相關聯的任務時。
- 甘特圖:適合用於時間跟踪和資源管理,相對來說對於專案團隊更為直觀,特別是對於需要簡單查看進度的團隊成員。
7. 視覺效果
- PERT 圖:由於其網狀結構,對於任務之間依賴關係的呈現非常清晰,但對於專案進度的直觀展示較弱。
- 甘特圖:對於專案進度的呈現非常直觀,團隊成員可以立即看到每個任務的時間段和當前的完成狀態,但對於任務之間的依賴關係顯示較為有限。
8. 例子
- PERT 圖:
- 一個新技術研發專案,時間預估不確定性高,需要對任務之間的依賴進行詳細分析。
- 使用情境:專案經理想知道哪個任務是關鍵,並希望根據最可能、樂觀和悲觀時間來估算總體完成時間。
- 甘特圖:
- 一個市場推廣專案,任務時間較確定,重點是跟踪每個任務的進度和資源安排。
- 使用情境:專案經理想簡單地跟踪進度,確保所有任務能在既定的時間範圍內完成,並調配資源。
【結論】
- PERT 圖:更適合分析任務依賴性、計算關鍵路徑,並適用於不確定性較高的專案。
- 甘特圖:更適合跟踪專案的時間進度,適用於時間安排較為確定、需要簡單查看進度的專案。
專案經理可以根據專案的需求來選擇適合的工具,甚至將兩者結合使用:先使用 PERT 圖來確定任務依賴關係和關鍵路徑,然後再用甘特圖追蹤實際進度。
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Python全方位期貨課程 - 從基礎、爬蟲、回測、LINE提醒到AI應用
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知識貓星球

喵星人

10/08 14:59

產品經理(PM)與設計師溝通上常遇到的溝通問題如何解?
在產品經理(PM)與設計師的合作中,經常會遇到溝通上的挑戰,這些挑戰往往來自於角色職責、目標、工作流程等方面的差異,如需求與目標不明確可能會導致出現偏差或設計師反覆修改;或是雙方優先級不一致,可能導致工作進度延宕等等,以下將分享一些常見的問題及解決方法:
1. 需求與目標不明確
問題:
PM提出的產品需求或目標不夠清晰,導致設計師對於要解決的問題和設計範疇沒有明確方向,最終出現偏差或反覆修改。
解決方法:
- 提供明確的需求文檔:PM需要在與設計師溝通前,準備詳細的需求文檔,涵蓋功能需求、目標用戶、業務目標、使用情境和用戶痛點。這樣可以幫助設計師更好地理解產品的核心價值。
- 協作定義成功標準:PM與設計師共同定義設計的成功標準,確保設計師明確知道在設計中應達到的具體結果。
2. 缺乏用戶觀點的理解
問題:
PM專注於業務目標和功能需求,而設計師則專注於用戶體驗與視覺表現,雙方可能會忽略對方的重點,導致產品設計無法同時滿足業務與用戶需求。
解決方法:
- 共同關注用戶需求:PM與設計師應共同參與用戶研究、用戶測試和需求分析,建立對用戶需求的共識。通過數據驅動的用戶洞察,找到業務與用戶體驗的平衡點。
- 跨領域學習:PM應多了解用戶體驗設計的原則,而設計師則可學習產品管理和業務需求,這樣雙方能更容易理解彼此的觀點,促進合作。
3. 優先級不一致
問題:
PM經常面對多個業務需求和項目,可能會要求設計師優先處理某些設計任務,而設計師則可能認為某些設計工作應該更加完善,兩者之間的優先級可能衝突。
解決方法:
- 透明化優先級設定:PM應該明確告知設計師優先處理哪些需求及其背後的原因,並與設計師討論這些優先級的合理性。確保設計師理解業務上的緊迫性,同時尊重設計流程所需的時間。
- 協同規劃設計時間:設計師也應向PM清晰表達設計任務所需的時間和質量要求,雙方協商設計的里程碑和時間表,避免無法達到彼此預期的狀況。
4. 溝通頻率與方式不當
問題:
PM和設計師的溝通頻率或方式可能過於稀少或頻繁,導致設計進度不明確或反覆修改的情況。過少的溝通會讓設計師方向偏離,過多的溝通則會打斷設計師的創作過程。
解決方法:
- 設置定期會議:PM與設計師應定期舉行簡短的會議,如每週一次的設計進展檢視會議,避免過度打擾設計師的日常工作,同時能及時獲取設計進展和方向調整。
- 使用適當的溝通工具:對於日常小問題,可以使用如Slack、Email或其他即時通訊工具進行簡短溝通,避免開會頻繁打斷工作的情況。
5. 對設計方案期望不一致
問題:
PM可能對設計方案的期望與設計師的理解不同,導致最終輸出的設計方案與PM的預期不符,進而出現反覆修改或彼此不滿意的情況。
解決方法:
- 早期視覺原型驗證:在設計初期,設計師可以展示低保真原型或概念草圖,與PM共同檢查設計方向,及時確認是否符合需求和預期,減少後期大幅修改的風險。
- 持續反饋循環:設置定期的設計評審會議,讓PM參與設計的各個階段並給予及時反饋,這樣設計師能根據反饋逐步調整,減少大規模的修改需求。
【總結】
PM與設計師之間的溝通挑戰來自角色間的差異,但通過建立明確的溝通流程、共同關注用戶需求、協商優先級、保持合適的溝通頻率以及明確期望,可以有效減少這些問題,促進高效合作和產品的成功。
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工作機會

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待遇面議

資產交換交易員(可轉債交易部)

永豐金證券股份有限公司

台北市中正區 2年以上 大學

待遇面議

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知識貓星球

喵星人

11/09 11:32

「請再說一次」英文怎麼表達?各種場合的禮貌用語與實用例句總整理!
在日常交流中難免會有聽不清楚或需要對方重複的情況,禮貌地請別人「再說一次」英文該如何表達呢?本篇文章將分享七個常用的英文句型,幫助你根據不同場合選擇合適的表達方式。
1. Can you say that again?
你可以再說一次嗎?
⇨ 這是最直接的說法,適合一般會話中使用,語氣禮貌且不過於正式。
• 例句:Sorry, I missed that. Can you say that again?
抱歉,我沒聽清楚。你可以再說一次嗎?
2. Could you repeat that, please?
你可以重複一次嗎?
⇨ 用「Could」使句子更禮貌,適合用於職場中與同事或客戶的正式場合。
• 例句:I didn’t quite catch that. Could you repeat that, please?
我沒完全聽清楚。你可以再說一次嗎?
3. I’m sorry, could you go over that one more time?
抱歉,可以再說一次嗎?
⇨ 此句型特別適合會議中使用,帶有禮貌且語氣正式。
• 例句:I’m sorry, could you go over that one more time?
抱歉,可以再說一次嗎?
4. Would you mind saying that again?
你介意再說一次嗎?
⇨ 使用「Would you mind」能使語氣更委婉而禮貌,在與上司或重要客戶交談用這句話準沒錯!
• 例句:Would you mind saying that again? I want to make sure I understand correctly.
你介意再說一次嗎?我想確認我有聽清楚。
5. Could you clarify that, please?
你可以解釋得更清楚一些嗎?
⇨ 當你不僅僅需要對方重複一次,而是希望他解釋得更清楚時,可以用這種表達方式。
• 例句:I’m not sure I fully understood. Could you clarify that, please?
我不確定我有完全理解。你可以解釋得更清楚一些嗎?
6. I didn’t quite catch that. Could you say it again?
我沒聽清楚,可以再說一次嗎?
⇨ 這是稍微輕鬆的說法,適合在與熟悉的同事朋友交談時使用。
• 例句:I didn’t quite catch that. Could you say it again?
我沒聽清楚,可以再說一次嗎?
7. Sorry, I missed that. Do you mind repeating it?
抱歉,我沒聽到。你介意再重複一次嗎?
⇨ 這句話中帶有歉意,有點像是因為自己不小心恍神沒聽清楚,導致需要對方再說一次。
• 例句:Sorry, I missed that. Do you mind repeating it?
抱歉,我沒聽到。你介意再重複一次嗎?
學會這些英文表達句能幫助你與他人溝通表達更加流暢!
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知識貓星球

喵星人

10/08 09:19

PMO專案管理辦公室(Project Management Office),主要類型、職責有哪些?
PMO(Project Management Office,專案管理辦公室)是一個在組織內部負責標準化專案管理流程、提升專案執行效率以及確保專案成功的部門或團隊。PMO的具體職能和職責可能因組織的規模、行業及需求而有所不同,但其核心目標通常是提供支援、指導和監控,以促進專案的有效管理和實施。
► PMO的主要類型
根據其功能和影響範圍,PMO可以分為以下幾種類型:
1. 支持型PMO(Supportive PMO)
- 特點:提供專案管理的模板、工具和最佳實踐,主要依賴專案經理自主使用這些資源。
- 適用情境:組織中專案管理需求較為靈活,專案經理具有較高自主權和經驗。
2. 控制型PMO(Controlling PMO)
- 特點:除了提供工具和模板外,還設立標準和指南,並要求專案遵循特定的管理流程。
- 適用情境:需要在專案管理上保持一定的一致性和標準化,但不需要全面控制。
3. 指揮型PMO(Directive PMO)
- 特點:直接負責專案的管理,指派專案經理並全權控制專案執行。
- 適用情境:組織內專案數量多且複雜,需要中央集權式的管理和控制。
► PMO的主要職能與職責
1. 標準化專案管理流程:制定和維護專案管理的標準、流程和方法論,確保全公司專案管理的一致性和高效性。
2. 提供專案管理工具和資源:提供專案管理軟體、模板、報告工具等,幫助專案團隊更有效地計劃、執行和監控專案。
3. 專案支援與培訓:為專案經理和團隊成員提供培訓、指導和支援,提升他們的專業能力和管理技能。
4. 專案監控與報告:追蹤專案進度、成本、風險等關鍵指標,並定期向高層管理層報告專案狀況,確保專案按計劃進行。
5. 資源管理:協調和分配組織內的資源(人力、財務、設備等),確保專案能夠獲得所需的支持。
6. 風險管理:協助專案識別、評估和管理風險,制定應對策略,減少專案失敗的可能性。
7. 績效評估與改進:評估專案的成功率和績效,分析失敗原因,並持續改進專案管理流程和方法。
► PMO在組織中的重要性
1. 提升專案成功率:通過標準化流程和提供專業支援,減少專案失敗的風險,提高專案按時、按質、按預算完成的可能性。
2. 增強組織透明度:提供全面的專案狀況報告,讓高層管理層能夠及時了解專案進展,做出明智的決策。
3. 促進資源優化:有效管理和分配組織資源,避免資源浪費和衝突,提升整體運營效率。
4. 推動組織學習與知識管理:收集和分享專案經驗和最佳實踐,促進組織內的知識積累和持續改進。
► PMO的挑戰與應對
1. 文化阻力
- 挑戰:組織內部對新制度和流程的抵觸情緒,可能影響PMO的推行。
- 應對:通過有效的溝通、培訓和領導支持,逐步改變組織文化,獲得員工的認同和支持。
2. 資源限制
- 挑戰:PMO自身可能面臨人力、財務等資源不足的問題。
- 應對:合理規劃和優化資源配置,優先支持關鍵專案,逐步擴展PMO的能力。
3. 維持靈活性
- 挑戰:過於僵化的流程可能限制專案團隊的創新和靈活性。
- 應對:在標準化和靈活性之間找到平衡,根據專案需求靈活調整管理方法。
4. 持續改進
- 挑戰:專案環境和需求不斷變化,PMO需要不斷更新和改進自身。
- 應對:建立持續改進的機制,定期評估PMO的效能,並根據反饋進行調整。
【實例說明】
例如,一家大型軟體開發公司設立了PMO來統籌所有軟體開發專案。PMO負責制定統一的開發流程、提供專案管理工具、進行專案培訓,以及監控專案進度和質量。通過PMO的支持,公司的專案成功率顯著提高,資源利用效率也大幅提升,最終促使公司在競爭激烈的市場中取得了更好的業績。
【總結】
PMO作為組織內專案管理的中樞,通過標準化流程、提供支援和監控專案,能夠有效提升專案的成功率和組織的運營效率。然而,建立和運營一個高效的PMO需要克服文化阻力、資源限制等挑戰,並不斷適應和改進。對於希望提升專案管理水平和整體競爭力的組織而言,PMO無疑是一個重要且不可或缺的存在。
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104學習精靈精選課程
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成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案
課程介紹 人力銀行徵才上,不只是資訊科技業,而是化工業、台灣大車隊、金融業、電信業、甚至是房仲業,各行各業都在搶數據分析師! 徵才月薪至少有四萬元以上,對於大學畢業生及工作一兩年想轉職的人,都是極佳的投入機會。 想要當數據分析師,不一定非要資工資管背景,跟著容噗老師學習,文科生也能轉職成為數據分析師! 有別於市面上的資料分析課程都是以程式教學為大宗,非工科生有點難以進入。 容噗老師以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你! 學會本課,讓你徹底掌握數據分析師的必備技能,充分的模擬資料分析練習,學完還讓你帶走三個具有高度移植性的資料分析專案,提供程式碼下載,以利與職場接軌。 文科生不用怕,容噗老師會教導Python基本程式邏輯及技巧,懂了邏輯,運用網路免費程式資源將如魚得水! 為什麼需要這門課? 資料分析演算法眾多,到底哪些才是第一線在用的? 別多花時間學用不到的,學習最實用的數據分析實戰技巧! 分析思維與職場溝通不是看看網路文章就可以簡單學會的,一份資料的分析方向是需要透過自己清晰的思路,以及與各單位溝通結果來決定的。 看圖說分析的檢討報告時代已過,老闆們更想知道的是未來會發生甚麼事,Python的預測模組非常完善,本次課程會帶領學員正式接觸預測模型。 大數據時代下,資料量日與遽增,傳統Excel能處理的資料量有限,Python這種程式語言會是未來的趨勢。 以最短的時間輕鬆上手Python工具,邁入數據分析師的領域。 課程大綱 PART1: 數據分析師簡介 大數據及常見分析工具的介紹,R、Python、SQL、Excel優缺點 數據分析師的專業技能: 資料整理、資料分析、分析報告 數據分析師的職場定位&工作夥伴 學習資源介紹: Kaggle平台操作 & YouTube 頻道介紹 PART2: PYTHON基礎 Python – Anaconda安裝 Python – Spyder啟用 Python – 介面介紹 Python – 套件安裝 Python – Pandas、sklearn套件介紹 Python – 函式介紹與使用 PART3: PYTHON新手村: 巨量資料整理 資料整理 vs 資料清理 Pandas – data格式簡介&檔案讀取與輸出 Pandas – 行列整理、篩選 Pandas – 排序、移除重複、取代 Pandas – 格式轉換(character、date、float、int) Pandas – 合併、串接 Pandas – 字串取代、篩選、合併 Pandas – 樞紐 PART4: FACEBOOK用戶資料探索(EDA) - 模擬公司會員資料(CRM) 你將學習到本專案藉由Facebook資料來模擬職場真實的會員資料(CRM),透過一層層收斂的分析邏輯,準確提供需求方有用的資訊,例如男性會員與女性會員的價值差異,哪些客群應該投入更大的行銷資源,以換取更大的利益。 常用統計量的應用說明: 四分位、眾數、MSE、MAE、MAPE、R2、acc 資料探索(EDA) 資料清洗 – NA值處理 資料清洗 – 離群值處理 資料視覺化 資料探索結論 提供程式碼下載 PART5: IKEA 商品折扣預測 - 模擬公司商品銷售資料 你將學習到本專案藉由IKEA資料來模擬職場真實的商品銷售資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測哪些商品該給予折扣,哪些商品不用,以避免公司內折,換取更大的利益。 分析需求確認 | vs 行銷人員&主管&老闆 資料探勘 | vs 資料庫人員: 資料理解 資料探勘 | 隨機森林、XGBoosting、SVM演算法教學 特徵篩選 | R2教學 特徵壓縮 | PCA教學 隨機抽樣 | 28 & 37法則 模型調參 | 各演算法重要參數說明 模型診斷 | 損失函數說明 模型結果說明 提供程式碼下載 PART6: 特斯拉股價預測 - 模擬公司營收資料 你將學習到本專案藉由特斯拉資料來模擬職場真實的營收資料,透過一層層收斂的分析邏輯,預測未來的股票價格,讓高層了解公司未來走向,提早做好策略。 特斯拉股價預測 預測盲點補充 模型準確度不佳怎麼辦? 提供程式碼下載 300%解鎖: 模擬客服文字資料第1步 - GOOGLE評論資料清理 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,無論是公司內部或是網路輿情,文字資料無所不在,就讓容噗老師由文字資料清理,帶你進入自然語言處理(NLP)的領域吧。 安裝套件by終端機 文字資料介紹&整理 – jieba斷詞 文字資料清洗 – stopword 500%解鎖: 模擬客服文字資料第2步 - GOOGLE評論資料探索 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,快速理解民眾每天所討論的內容,節省人工閱讀的時間。 文字常用統計量 – TF-IDF 文字資料視覺化 文字資料探索結論 700%解鎖: 模擬客服文字資料第3步 - GOOGLE評論資料探勘 專案說明:本專案藉由Google評論資料來模擬職場真實的客服文字資料,透過一層層收斂的分析邏輯,抓出風向者、關鍵主題,節省人工閱讀評論的時間。 文字資料探勘 – 風向者偵測 文字資料探勘 – 主題挖掘LDA演算法 1000%解鎖: GITHUB介紹 程式人用的GOOGLE CLOUD 如何用 GitHub 製作履歷,增加轉職成功率 教師介紹 容噗老師 學歷:東吳大學資料科學系碩士 專長:巨量資料分析、統計檢定、機器學習(預測建模)、跨部門溝通 經歷:上市櫃公司之數據分析師 教學經驗:YouTube千人訂閱教學頻道-- 容噗玩Data、R語言線上講師
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Excel VBA |自動化表單、大量資料處理與股票分析
課程介紹 學習程式與軟體時,最可怕的就是許多令人費解的專業術語及用詞。遇上這種狀況,即使課程影片看了再多次都沒用。 因此,擁有超過18年的軟體教學經驗、在網路上累積授課時數超過2萬小時、部落格累積有千萬觀看的「電腦學習園地」創辦人——鄭勝友老師,會將專業術語轉化成我們生活中常見的景象,以最平易近人的方式進行教學。 本課程中,將以實際案例來說明 VBA 的使用技巧,透過「如何設計自訂表單、資料如何快速匯整、將網路資料抓取到Excel分析、大量資料處理、透過 Email 自動寄送加密檔案」等教學,逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,並新增「資料防呆輸入」小節,省去後續整理資料錯誤的工作時間。即使沒有任何程式設計基礎,也能輕易上手 VBA 的程序,縮短並簡化日常工作中的重複作業,自動化工作流程。 課程最後,將以產品銷售資料為例,說明如何在多位業務製作的報表間進行篩選,並將每一位客戶資料單獨成報表。完課後可應用在:教師輸出學生個人成績單、會計輸出不同客戶的資料、行銷輸出各渠道的銷售狀況等工作場景。 獨家內容 新增自訂函數計算儲存格顏色數量 一口氣開啟相關活頁簿 儲存關閉活頁簿 插入新的工作表 選取工作表 修改工作表名稱 移動復製工作表 刪除工作表 隱藏工作表 在儲存格中設定計算式 複製/貼上儲存格資料 自動設定欄寬與列高 自動設定儲存格格式 自動設定儲存格內容對齊 自動設定儲存底色與字體顏色 自動產生表格 自動修改工作表顏色 自動新增註解 自動產生 QRCode 與條碼 With 陳述式 您將能學到 設計多功能自動化表單 使用VBA自動化統整單據 一鍵產生自動化股票數據分析 辦公室報表資料大量處理 學員好評 James同學:教學的速度對初學者非常適合 教材很實用,我不用再特地去找老師上課。 Jackson Tsai同學:程式及教學非常有用 看了您的影片,才知道VBA自動化怎麼做,真是感激。 Rose同學:老師超會教~~ 感謝老師分享,老師的教學讓我更為理解Excel了,獲益良多。 適合對象 已經精熟Excel,想更近一步提升競爭力的人 工作與Excel密不可分,想提高工作效率者 日常工作中,需處理大量數據及資訊者 教師介紹 電腦學習園地——鄭勝友老師 專長: Excel VBA Microsoft系列軟體(Word、PowerPoint、Excel) Adobe系列軟體(Photoshop、Illustrator、After Effects) 工業軟體-AutoCAD 經歷: 鄭勝友老師從事電腦教育工作超過兩萬小時,授課無數,教學網站更有破千萬的的瀏覽次數。 證照: TQC Microsoft OFFICE Master TQC Powerpoint OFFICE Master Autodesk AutoCAD 原廠國際認證 勞委會軟體應用丙級認證 課程大綱 章節 1:Excel VBA 基本操作與語法介紹 如何進入VBA操作環境與調整 建立第一個VBA程序 在Excel 使用VBA程序的方式 使用VBA操作儲存格內容 判斷條件使用 使用迴圈執行反覆處理 如何使用除錯找出有問題的地方 章節 2:使用者表單應用 建立自訂對話輸入視窗 表單控制項使用 控制項事件處裡(點我試看) 核取方塊、按鈕、下拉選單應用 將表單內容傳遞到工作表中 資料防呆輸入 章節 3:資料自動匯整處理 資料匯總觀念說明 建立資料匯總表 將單據資料轉錄到匯總資料表中 章節 4:一鍵自動產生股票分析資料 證交所交易資料匯整至Excel中 自動整理刪除多餘內容 插入需要的公式欄位內容 自動產生圖表 章節 5:自動化大量資料處理 資料自動化處理功能說明 啟用篩選功能 設定篩選條件 範圍與多鍵值條件篩選 篩選與轉錄資料-薪增工作表 篩選與轉錄資料-加入篩選與複製結果 自動繪製表格與格式調整、版面修改 將篩選結果轉成PDF檔 加入大量處理資料迴圈功能 自動分割大量工作表變成個別檔案 章節 6:自動寄送大量附件資料Email給使用者 學習內容說明 Gmail自動寄信 加入寄信延遲時間 透過Outlook自動寄信 設定PDF加密碼前置作業 將工作表內容保存PDF並加入密碼保護 將大量工作內容存成PDF並加入個別密碼 加入一鍵產生PDF加密按鈕
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職場力

10/07 16:05

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職場力

10/07 14:32

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