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在職場中遇到的成員類型往往有所不同，有些人能夠提升團隊的動力和效率，但也有一些類型的成員，是會對團隊造成不利影響。如何去找出這些成員並且加以管理改善，這就是每個主管及專案負責人的重要課題。 1. 不負責任型成員 個人認為這是最重要的，這類成員在面對責任時總是推卸或找藉口，對工作進度造成負面影響。如果一個人無法承擔起自己的職責，團隊的整體運作就可能出現瓶頸。我們可以先選擇進行直接的溝通，嘗試找出他們面臨的困難，並給予具體的行動指導。但如果狀況持續，接下來一定會嚴重破壞到團隊的工作氣氛及積極前進的動力，不得不去正視。 2. 負面思考型成員 負面思維不僅會影響個人的表現，還會滲透到整個團隊，造成士氣低落，甚至產生不必要的內部矛盾。這類成員可能經常抱怨、消極，並散布負面情緒。面對這類型的成員，先嘗試通過「正向引導」來提升他們的自我覺察，並引導他們以積極的方式面對挑戰。 3. 消極抗拒變革型成員 團隊需要保持靈活性，才能應對不斷變化的市場需求或內部調整。消極抗拒變革的成員往往會拖慢團隊的適應速度。這一種類的人在團隊都會有一定的比例，他們可能抱持「我們過往都是這樣做」的心態，對於任何新方案、新工具都表示懷疑。 在這種情況下可以採取Small wins漸進式小變革的方式，透過成果減少他們的抗拒感。但如果成員完全無法適應，可能會影響整個團隊的發展。 4. 缺乏團隊合作精神型成員 在專案中團隊合作是成功的關鍵。那些只關心自己工作、無視團隊需求的成員，可能會讓其他人感到難以合作，進而削弱整體士氣。這時候可以試著用一些團隊活動，來營造出「協同效應」的重要性，讓這些成員看到團隊合作能帶來更好的結果。 5. 無法持續成長型成員 這類型的成員應該是占大宗，隨著企業與市場環境的變化，成員的成長與進步顯得愈發重要。如果某個成員持續缺乏學習動力，不願意提升自己的能力，那怕過往是優秀員工，也會逐漸讓團隊在競爭中失去優勢。 所以定期提供一些學習材料、設計團隊活動分享或是提供單位內獎勵機制，持續對於成員的表現並給予成長建議。才能夠鼓勵成員持續成長。 人力不足對於每個團隊來說都是個嚴苛的考驗，但對於影響團隊的成員，有時需要作出艱難的決策，來辨別哪些成員不適合留在團隊中。團隊的成長與成功，其實是需要每一位成員的共同努力與互相支持，所以任何削弱團隊協作與效率的因素，都應該是主管要優先關心及改善的。

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如Excel官方所說：「樞紐分析表是一項強大的工具，可用來計算、建立摘要和分析資料，讓您比較資料和查看資料中的模式與趨勢。 視您用來執行 Excel 的平臺而定，樞紐分析表的運作方式稍有不同。」 當你有多個項目需要同時縱橫交織分析時，是否希望能一次到位一覽無遺呢。由於使用樞鈕分析表，會是輔助做決策的好幫手，你一定要學會最快最精準的完成它： 請見以下影片。 或搭配著以上簡單的步驟流程： 步驟1.插入樞鈕分析表 步驟2.選取儲存格範圍 步驟3.點選「新工作表」，確定 步驟4..拖曳要分析的項目至區域內，例如:通路在篩選，類別在欄， 製造地在列，銷售總額在值。 （製作人/知識提供者：Tina）

面試讓你感到緊張嗎？想提升自信卻不知道從何開始？Google Interview Warmup AI 工具來救場！這款免費的線上工具，不僅針對各種職業領域提供真實的模擬面試問題，還能即時分析你的回答，提供具體改進建議。從此告別面試焦慮，讓你的面試表現更加出色！本文將深入介紹這個工具的功能與使用方法，幫助你輕鬆迎戰下一場面試。 ▍Interview Warmup 是什麼？ 在求職過程中，面試往往是最令人緊張的一環。無論是剛畢業的學生，還是有豐富經驗的專業人士，都可能因為缺乏面試練習而感到壓力。為了解決這一問題，Google 推出了名為「Interview Warmup」的 AI 工具。這是一個免費的線上模擬面試平台，旨在幫助求職者針對特定職位的需求，練習回答常見的面試問題，提升面試表現。 ▍Interview Warmup 的主要功能 ● 職業導向的模擬面試問題 「Interview Warmup」 為求職者設計了多種職業類別的模擬面試問題，例如數據分析師、數據科學家、用戶體驗設計師、電子商務專員等。使用者可以根據自己求職的目標職位，選擇相應的面試題目，這不僅讓練習更加針對性，也能幫助求職者準備特定行業的面試需求。 ● 即時回饋與建議 許多人在面試時不知道自己該怎麼說才能達到最佳效果。「Interview Warmup」 的 AI 系統會在使用者回答後，立刻提供反饋，提示常用詞語、句式和回答中的關鍵詞，幫助使用者優化表達方式。這樣的即時反饋能夠讓求職者快速掌握面試中的關鍵要素，減少表達時的困惑和不確定感。 ● 深度答案分析 這個工具利用自然語言處理技術（NLP）來分析使用者的回答內容，提供包括用詞重複次數、常見短語、以及未提及的重要概念等詳細數據。這樣一來，求職者能夠更清楚地了解自己在回答中的優勢和需要改進的地方，進一步提升面試表現。 ● 自我反省與持續改進 面試技巧的提升不僅僅靠一次練習就能達到。「Interview Warmup」允許使用者查看、保存自己的回答，並反覆練習，方便日後反省和改進。這種持續的練習機會，使求職者能夠不斷調整自己的應對策略，逐步建立起對各種面試問題的信心。 ▍Google 面試 AI 工具的優勢 ● 免費使用，無需註冊 「Interview Warmup」 是完全免費的工具，任何人只需打開網頁，就能立即使用，不需要註冊或訂閱服務。這使得求職者可以輕鬆地開始練習，而不必擔心額外的成本或複雜的操作。 ● 針對性強，快速準備 無論你是想轉職還是進階職涯，「Interview Warmup」提供的職業導向面試題庫，都能讓你迅速掌握所需的面試技巧。不僅如此，它的智能分析功能還能為你提供精確的改進建議，使你能在短時間內快速提升面試能力。 ● 隨時隨地，靈活練習 因為是線上工具，你可以隨時隨地利用零散時間來練習。無論在家、在咖啡店還是通勤途中，只要有網路，你都能方便地進行面試準備。這種高效靈活的學習方式，讓面試練習不再拘泥於時間和空間。 Google 的「Interview Warmup」AI 工具是一個非常實用的資源，特別適合那些希望提升面試表現的求職者。無論你是初出茅廬的新鮮人，還是想要在職場上更進一步的老手，這款工具都能提供針對性的幫助，讓你在面試中更有自信地展現自己。現在就開始使用「Interview Warmup」，為你的下一場面試做好萬全準備吧！ ➤ 立即使用：https://grow.google/certificates/interview-warmup/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

Google Analytics 4（GA4）作為 Google 最新一代的分析工具，為企業和開發者提供了強大的數據分析能力。GA4 採用「事件」導向模型，靈活且詳細地追蹤用戶互動，超越傳統頁面瀏覽數據的限制，不僅限於頁面瀏覽，例如，點擊按鈕、提交表單、下載文件、觀看影片等行為都可以被定義為事件，GA4 能滿足各種分析需求，幫助企業做出數據決策，這篇文章將深入探討 GA4 事件的功能與應用，展示其如何提升數據分析的精確性和實用性。 【GA4 事件的主要特點】 1. 靈活性高：GA4 的事件模型非常靈活，允許用戶自定義事件以滿足不同的業務需求，你可以定義並追蹤任何有意義的用戶行為。 2. 無需設置目標：不同於傳統的目標設置，GA4 直接使用事件來追蹤特定行為，減少了配置的複雜性。 3. 自定義參數：每個事件可以包含多個參數，提供更多上下文訊息，例如，你可以在 「影片觀看」 事件中加入 「影片名稱」 和 「觀看時長」 等參數。 【GA4 事件的分類】 GA4 中的事件可以分為四大類： 1. 自動收集事件（Automatically Collected Events）： ◆ 這些事件是 GA4 自動追蹤的基本互動，例如 ' first_visit '（第一次訪問）、'page_view'（頁面瀏覽）等。 2. 增強測量事件（Enhanced Measurement Events）： ◆ 這些事件可以在 GA4 界面中簡單地打開或關閉，如 `scroll`（滾動）、`outbound_click`（外部連結點擊）、`site_search`（站內搜尋）等。 3. 推薦事件（Recommended Events）： ◆ 這些是 Google 建議的事件，涵蓋一些常見但非自動追蹤的互動行為，如 `purchase`（購買）、`sign_up`（註冊）等，這些事件需要手動配置，但 Google 提供了具體的事件名稱和參數建議。 4. 自定義事件（Custom Events）： ◆ 這些事件是完全自定義的，允許用戶根據自己特定的需求來定義，例如如果你想追蹤某個特定按鈕的點擊次數，你可以創建一個 `button_click` 事件，並添加相應的參數如按鈕名稱等。 【如何設置和使用 GA4 事件】 1. 在 GA4 界面中設置： ◆ 你可以在 GA4 的管理界面中，通過事件配置頁面來定義新的事件。 2. 使用 Google Tag Manager（GTM）： ◆ 通過 GTM，可以更靈活地設置和管理事件追蹤，例如，你可以設置觸發條件，當用戶觸發某些行為時，發送事件到 GA4。 3. 直接在網站或應用程式中設置： ◆ 你可以在網站或應用程式的代碼中，直接使用 GA4 的 API 來發送事件。例如，在 JavaScript 中可以使用 `gtag('event', 'event_name', {parameter: value});` 來發送事件。 【事件數據的分析】 一旦事件被設置並開始收集數據，你可以在 GA4 界面中查看和分析這些數據。你可以使用探索（Exploration）工具來創建自定義報表，查看不同事件的表現，並基於這些數據做出業務決策。 GA4 的事件模型大大提高了數據收集和分析的靈活性，使得追蹤用戶行為和優化網站或應用程式變得更加容易和高效。

🤝加入「AI人才就緒計畫」開啟AI學習歷程 由104學習與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」（6堂課，共3.5小時）與「技術開發技能」（10堂課，共6小時），總共16堂、不到10小時的免費課程，已在104學習課程中心正式上線。不限學歷科系、不限背景，就能免費加入學習。完成AWS線上課程之後，系統將自動為你產出完課證明，並直接同步至你的104履歷表中，協助你在求職時明確展現自身的AI 學習成就與行動力，形成「學習→認證→求職」完整就業鏈路。 🚩立即開始免費學習：https://nabi.104.com.tw/course/aws - 只需三個步驟，即可開始學習： 先選擇主題課程 👉 商業應用：https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 👉 技術開發：https://nabi.104.com.tw/course/aws/cebb89ee-4f93-4c90-a060-8aa73909d36b 使用104帳號登入學習精靈平台：免註冊、免安裝 彈性安排學習時間：每堂課約20~40分鐘，自由學習進度 - 💪完課證明是邁向AWS證照的最佳起點 完成這些免費生成式 AI 課程後，不僅奠定學習基礎，也能成為挑戰 AWS 正式認證的跳板。根據 Skillsoft 的《IT 技能與薪資調查》，AWS 認證普遍位居全球最高薪 IT 證照榜單，其中多項證照年薪平均高達十萬美元以上。這不只是證照，更是市場對你 AI 能力的信任保證。 🚩立即探索所有AWS認證考試：https://104_3672.pse.is/82p999 - 還沒準備好嗎？104提供豐富AWS認證培訓課程！ 🫂助你快速取證：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=AWS%20AI%20%E4%BA%BA%E6%89%8D%E5%B0%B1%E7%B7%92%E8%A8%88%E7%95%AB

★★職業安全衛生業務主管唯一聖經，500精選，讓您一擊必中，一次就考過!!★★ 職業安全衛生業務主管分為「甲種、乙種、丙種」三類，事業單位規模未滿30人適用「丙種」，30~99人適用「乙種」，「甲種」則是適用100人以上。除此之外更分為：「營造業」和「非營造業」（或稱為一般業），營造業的證照名稱為「營造業甲種職業安全衛生業務主管」，非營造業則為「甲種職業安全衛生業務主管」。 甲乙丙種職業安全衛生業務主管為電腦化測驗，測驗題庫不公開採四選一選擇題，進行電腦上機考試，題目將由電腦連線抽題80題。根據「職業安全衛生教育訓練規則」規定，營造業職業安全衛生業務主管訓練時數為甲種42小時、乙種35小時、丙種26小時；訓練內容包含「法規、管理制度與專業實務課程」，本書之編撰即採用此架構編寫，精選必考之500題精華題目，將各個章節考題分門別類後撰寫詳細解析，提供最輕薄且最精華的內容，協助考生在有限的時間內，掌握答題方向及技巧，有效率的準備甲乙丙種職業安全衛生業務主管電腦測驗，輕鬆且順利通過考試取得證照。 本書特色： ★陣容最強之作者群 本書作者群由職業安全衛生領域頂尖講師共同編纂，合力打造最優質參考書籍。 ★精選考題全面解析 精選模擬試題500題並全面解析，從實戰中自我評量，有效率的準備考試並考取證照。 ★配合業務主管教育訓練課程 與教育訓練課程教材100%吻合，參照各單元章節課後研讀，確實掌握學習狀況。 ★考試職種分類標註 每一小節均標註適用考試職類，不需耗費時間背誦不適宜之考題。 ★最新修訂之職業安全衛生法規 精選題解之解析，均參照最新修訂之職安衛法規內容予以編寫。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACR010800

作者之前錄的NPI流程說明，供大家參考，如有需要PDF，供個人學習用，歡迎與我連絡 https://www.youtube.com/watch?v=IeDt1ZFww2I&t=1280s

面對AI時代巨變，全球產業對AI人才需求正急速增長。根據104人力銀行最新統計，2025年第二季AI相關工作機會已達12.1萬個，年增9.1%1。其中60.3%職位不再限於科系，企業更渴求具備AI應用及解決實務問題的跨域人才。 對於渴望在AI領域尋求突破、提升職場競爭力的求職者，取得專業AI證照無疑是通往成功的關鍵，本文將深入解析近一個月備受求職者關注的四張AI證照。 🟡 熱門AI證照重點Q&A 為了幫助求職者更全面地了解這些熱門AI證照，我們整理了各自的重點FAQ。 1. Google 生成式AI課程認證 ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 Q1：Google生成式AI課程認證的目標是什麼？ Google生成式AI課程認證，目標是讓學習者掌握生成式AI的基礎概念、實際應用及工具操作能力。內容包括大型語言模型（LLM）、生成式AI如何提升工作效率，以及Google Cloud的相關技術應用。此證照注重商業實務與策略，並涵蓋模型優化技巧及負責任、創新導入AI於組織與工作流程。 Q2：哪些人適合考取這項認證？ • 生成式AI初學者或轉職AI領域者 • 希望在行銷、產品開發、內容創作、商務管理導入AI的專業人士或管理階層 • 無需先前技術經驗，但對AI有興趣者可從入門開始 2. iPAS經濟部產業人才能力鑑定：AI應用規劃師能力鑑定(初級) ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 Q1：考取iPAS初級AI應用規劃師證照對職涯有何幫助？ 考取iPAS初級AI應用規劃師證照可證明具備AI應用規劃基礎能力，在數據分析、產品規劃、專案管理、行銷科技等多元職位競爭中明顯加分。 Q2：與其他國際證照相比，iPAS的特色在哪裡？ iPAS由經濟部產業發展署主導、工研院執行，為台灣唯一政府認證AI應用人才鑑定，結合本地企業職能標準、落實在地產業需求，在台灣企業有高度公信力與認可度。初級證照適合非技術背景人士，中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. AWS 生成式 AI 商業應用技能證書 ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10049144 Q1：我的工作不是技術職，是否也適合考取？ 本證書特別為非技術職設計，如產品經理、商業分析師、行銷與管理人員等。課程強調理解AI商業價值、溝通協作與案例應用，不要求程式基礎，旨在助非工程背景者掌握生成式AI如何賦能業務與產品創新。 Q2：學習時間要多久？ • 課程內容：6 門課，約 3.5 小時 • 特色：懂得在工作中應用 AI 工具，強化工作效率 • 商業應用技能共6堂課https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 4. AWS 生成式 AI 技術開發技能證書 ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10049145 Q1：AWS生成式AI技術開發技能證書與商業應用證書有何不同？ 技術開發證書重點在於底層原理、提示工程、模型訓練與優化，以及相關AWS基礎架構服務的深度應用，並要求具備程式設計基礎，適合工程師或技術人員 Q2：如何學習? 如何取得證書? • 技術開發技能共10堂課：https://nabi.104.com.tw/course/aws/cebb89ee-4f93-4c90-a060-8aa73909d36b • 領AWS證書步驟→ 1. AWS官網：https://104_3672.pse.is/82p4mj 2. 隨意點擊一部課程影片，觀看2-3分鐘，隨後即會收到測驗通知 測驗完成後，即可獲得AWS官方證書 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691

數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。 【數據孤島的特點】 - 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。 - 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。 - 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。 【數據孤島的成因】 1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。 2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。 3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。 【數據孤島的影響】 ✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。 ✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。 ✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。 解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法： 【解決數據孤島的技術手段】 1. 數據集成平台 數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。 2. 數據倉庫和數據湖 數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。 3. 統一的數據治理框架 建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。 4. 雲ERP系統 雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。 5. API和微服務架構 功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。 6. 數據虛擬化技術 功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。

UI/UX（使用者介面/使用者體驗）是設計和開發網站、應用程式和軟體的關鍵元素。 1、使用者介面（UI）：UI著重於產品的視覺和互動部分。它包括使用者在螢幕上互動的所有元素，例如按鈕、選單、圖示和版面配置。優秀的UI設計旨在建立一個美觀且直觀的使用者介面。 UI設計的關鍵方面包括： 視覺設計：使用色彩、字型、圖示和圖片來創建視覺上吸引人的介面。 版面配置：將元素配置在螢幕上以實現清晰度和效率。 互動設計：使用者如何透過按鈕、表單和導覽選單與介面互動。 2、使用者體驗（UX）：UX設計關注使用者在產品中的整體體驗。它涉及了解使用者的需求、目標和痛點，並設計產品以滿足這些需求，提供無縫、愉快的體驗。 UX設計的關鍵方面包括： 使用者研究：收集有關目標受眾、其行為和喜好的見解。 資訊架構：為便於導覽而結構化和組織內容和功能。 可用性：確保產品易於使用和理解。 使用者測試：根據使用者反饋收集意見並進行漸進性改進。 總之，UI關注產品的外觀和使用者互動的方式，而UX則關注使用者在使用產品時的整體體驗和滿意度。UI和UX設計都是確保產品成功的重要因素，因為它們影響使用者是否喜歡和能夠有效地使用產品。

📌 Week3 工作坊資訊 課程時間：9/14（日）13:00 - 17:00（13:00 開放入場） 課程連結：https://us05web.zoom.us/j/82542046648?pwd=a0COZWtaolIdRaxV6EQMbUR9nIcXtF.1） 📌 當日議程： ➊ 總助教時間｜學習 Recap 與第一週作業覆盤 ➋ 第二週作業 Pitch Time ➌ 助教回饋分享 ➍ 第三週工作坊｜產品設計 & Wireframe & 驗證 ➎ 總營運時間｜作業提醒與內部提案日說明 ➏ 自由討論時間（Zoom 辦公室營業到 18:00） 📚 預習提醒 請同學於週日前，至少觀看以下單元： 第四章《提出有價值的解決方案》： - 01_增加勝率的解法探索流程 - 02_從定義需求到發想解法 - 03_依據商業價值做排序 - 04_驗證假設 另外課程中，將帶大家繪製 Wireframe，Wireframe 主要為產品設計時，先以簡單線條、色塊繪製，以溝通產品架構、功能、內容等資訊的溝通工具，此部分於預錄課程中無對應單元，大家可先行透過以下文章做預習： 1. Wireframe 是什麼？認識網站UI 設計排版草圖與資訊架構 https://tw.alphacamp.co/blog/wireframe 2. Wireframe 線框圖是什麼？學 UIUX 設計必懂的專業名詞！ https://frankknow.com/what-is-wireframe/ 此外，9/9（二）的 Office Hour 影片回放已經上架，有需要複習、瀏覽的同學，可再自行點擊觀看，並再次提醒，Week2 作業繳交時間為明日 12:00 點前，再請各位把握時限前繳交作業喔！

想免費學 AI、拿官方技能證書強化履歷嗎？104 與 AWS 聯手推出「AI 人才就緒計畫」，不限科系、不限背景，完成課程並通過測驗即可獲得技能證書 🔥快速看懂「AI人才就緒計畫」FAQ 🔥 【Q1：有哪些證書可以拿？學習時間要多久？】 你可根據職涯方向選擇以下兩種： ▶️生成式 AI 商業應用技能證書 https://nabi.104.com.tw/ability/10049144 • 適合：行銷、企劃、管理職等非技術背景 • 課程內容：6 門課，約 3.5 小時 • 特色：懂得在工作中應用 AI 工具，強化工作效率 ▶️生成式 AI 技術開發技能證書 https://nabi.104.com.tw/ability/10049145 • 適合：工程師、開發者 • 課程內容：10 門課，約 6 小時 • 特色：強化程式整合、AI 模型操作與應用力 【Q2：AI 人才計畫有什麼特色？】 👉 由 104 人力銀行 × AWS 合作推出，結合雲端課程、履歷系統與求職媒合，幫助你完成三大步驟： • 線上免費學習： https://nabi.104.com.tw/course/aws • 學習紀錄回寫履歷：加強履歷亮點，企業主動搜尋更精準 • 搭配職缺媒合：AI職缺曝光更有利，提升面試機會 學習完課紀錄還能自動寫入 104 履歷。從學習到求職，一站式打造 AI 即戰力，是轉職、升遷、求職者搶先卡位的最佳機會！ 【Q3：這個計畫影響力大嗎？】 • 預估首年觸及超過 3 萬人，導入學習紀錄至 104 履歷系統，為台灣職場注入 AI 即戰力！ 【Q4：我不是資訊背景，也能學嗎？】 • 當然可以！目前 AI 工作有 60.3% 不限科系，企業更重視「懂應用」與「解決問題」的跨域人才。 【Q5：哪裡可以開始學？】 • 商業應用技能共6堂課 https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 • 技術開發技能共10堂課 https://nabi.104.com.tw/course/aws/cebb89ee-4f93-4c90-a060-8aa73909d36b 【Q6：如何拿證書？】 領AWS證書步驟→ 1. AWS官網 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program 2. 隨意點擊一部課程影片，觀看2-3分鐘，隨後即會收到測驗通知 測驗完成後，即可獲得AWS官方證書

【 N 篇：20 個 N 開頭術語一次搞懂！】 N 字頭的行銷術語雖然不像 M 字頭那麼多， 但只要你有碰過 Newsletter、Native Ad、Niche Market， 你就知道：這些詞，老闆愛講、業務愛問、小編愛假裝懂！ ​ 😵「Newsletter 設定排程，結果跑去垃圾信！」 🤯「Native Ad 要寫得像內容但不能太像，？？？」 ​ 今天 Steven 小編幫你一口氣釐清 N 字頭的必懂術語， 讓你在開會時不再 N 在原地！ ​ 📌 建議收藏＋轉貼給還分不清 Notification 跟 Notification Frequency 的行銷朋友！ ​ 🚩【 N 篇 】數位社群行銷術語防呆包 01. Newsletter（電子報） 👉 發給名單的內容信件，有人覺得是干擾，有人覺得是驚喜。 02. Native Ad（原生廣告） 👉 偽裝成一般貼文的廣告，寫得好＝自然，寫得爛＝詐騙。 03. Niche Market（利基市場） 👉 人少但超精準的市場，小編常用來證明我們不是沒流量，是流量「剛好」。 04. Notification（通知） 👉 平台推播提醒，設得好是貼心，設太多變騷擾。 05. Notification Frequency（通知頻率） 👉 一天幾則通知會讓人退追？小編的試錯地獄。 06. Net Promoter Score（淨推薦值 NPS） 👉 測粉絲會不會推薦你的關鍵指標，低的時候老闆臉色也會變。 07. Navigation Menu（導覽選單） 👉 網站最容易被忽略的區塊，偏偏老闆最愛改這裡。 08. No-Follow Link（不傳遞權重的連結） 👉 告訴 Google「我有貼連結，但別把我跟它扯上關係」。 09. New User（新用戶） 👉 平台最愛炫耀的數字，但沒有留存就只是數據泡泡。 10. Naming Convention（命名規則） 👉 團隊共用資料夾的生存之道，沒統一＝每次都在猜「最新_final3」是哪個。 11. Network Effect（網絡效應） 👉 人愈多愈好用的產品特性，像 LINE、Facebook，使用者才是行銷。 12. Negative Feedback（負面反饋） 👉 包含按檢舉、隱藏、退訂等，小編看到會心跳加快那種數據。 13. Non-Branded Keyword（非品牌關鍵字） 👉 不含品牌名的搜尋詞，拿到曝光才代表內容真的有被認可。 14. Noise（雜訊） 👉 指會分散使用者注意力的內容，小編最怕自己變成「背景音」。 15. Native Content（原生內容） 👉 真心製作、平台適應度高的內容，不推銷但更容易被信任。 16. Net Reach（淨觸及） 👉 去除重複曝光後的真實觸及人數，數字少但誠實。 17. Notification Opt-in（通知訂閱同意） 👉 使用者願意接收提醒的那刻，是小編的高光時刻。 18. Network Optimization（網絡最佳化） 👉 廣告系統用來優化投放的平台選擇策略，小編沒得選，只能相信機器。 19. New Feature Announcement（新功能公告） 👉 小編最常寫的貼文類型之一，但粉絲常常只在意有沒有抽獎。 20. News Feed（動態消息牆） 👉 你發的貼文會出現在這裡，但出不出現還是要靠演算法點頭。 ​ 💬 還有哪個 N 字頭你也曾經假裝懂過？ 留言告訴我們，我們幫你寫進下一版防呆包！ ​ #社群防呆包 #小編智商救援計畫 #數位社群行銷術語A到Z #Steven數位社群行銷研究室 #N篇Nice理解！

📌 重點連結 #工作坊影片 & 簡報連結 1. 回放影片：https://reurl.cc/gYeDDN 2. 課程簡報（老師、助教提醒）：https://reurl.cc/3M6xbR 3. 訪談工作坊簡報：https://reurl.cc/Y34ee0 #作業連結 1. 作業提交表單：https://forms.gle/xnFkMr1ZDZEA3pWv9 繳交內容包含「訪綱」及「至少一份故事文本」，繳交格式不拘限 Word、PPT、Notion 等格式，如有超過 2 份檔案，可直接填寫資料夾連結，並請務必確認： 👉 開啟至少文件「加註」權限，否則助教無法查看、給予回饋 必請務必於 8/30（六）12:00 中午前提交，並如果希望作業被選為公開好作業分享、8/31（日）課程中向老師提案，再請於表單對應提問中點選。