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本活動進行至2024/4/30結束
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2022/06/01

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SCJP 的考試重點是著重在Java的程式語言本身,諸如運算子、語句、邏輯比較、屬性與方法、事件宣告與處理、變數與常數等等,以及Java本身所提供的內建基礎類別館,例如 java.io、java.lang.Thread、java.lang.Runnable、java.lang.Comparable與java.lang.String等類別與命名空間等的操作與使用,大多數的考試重點不會因為版本更動而改變,但在版本更替或是 Java 語言與類別館的演進時,考試重點可能會有所變更(例如早期會考 Abstract Window Toolkit,現在已廢考)。
以 SCJP 6.0 為例,目前考試主題分為七大項:
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綜合:基本原理。
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軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師、技術副理,經手許多金控及公家機關等開發專案。
現任 緯育TibaMe Java雲端服務開發技術養成班、前端工程師專業技術養成班等5大就業養成班授課講師
Reds老師
軟體產業5年開發、管理、規劃資歷。
曾任資深軟體工程師,軟體專案主管。擁有半導體、政府、中小型企業軟體專案開發與維護經驗,包含台灣惠普(HP)、民航局、神腦…等。
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文大推廣部
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使用 MariaDB 成為全方位資料庫管理者
課程介紹 MariaDB 是開源的資料庫管理系統,為 MySQL 的分支版本,因此高度兼容於 MySQL,自從 MySQL 被 Oracle 收購後,許多企業都轉投 MariaDB 懷抱,包括知名企業如 Google、Facebook 都從 MySQL 轉換到 MariaDB。 這門課程旨在提供學員完整的 MariaDB 資料庫管理和開發知識,從安裝和啟動管理開始,逐步深入介紹資料庫語法、權限管理、定義語言、操作語言等重要主題。 在課程初期,學員將學習到定向資料庫與非定向資料庫的差異,並探索 MySQL 和 MariaDB 之間的區別。此外,你將學習在 Windows 和 Linux 系統上安裝 MariaDB 的方法。 隨著課程的進展,我們將介紹 SQL 命令結構、注意事項和資料型態,使你能夠熟悉 SQL 語法並運用它們來操作資料庫。 本課程還包括資料庫權限管理、定義語言、操作語言、運算單元、搜尋、常見函數、群組化概念、關聯式資料庫設計、資料匯入匯出、備份管理、View 的概念與實作、Store Procedure 的概念與實作以及觸發器的概念與實作等主題。 透過這門課程,你將獲得在 MariaDB 中管理和開發資料庫所需的實用技能和知識,並能應用於實際情境中。無論是初學者還是有一定經驗的開發者,都能從中受益並提升對資料庫的理解與應用能力。 課程特色 全面深入的 MariaDB 學習:涵蓋安裝、管理、操作語言、資料庫設計等主題。 實例操作與應用案例:透過實際操作和案例學習,深入理解 MariaDB 的應用。 從做中學課程中會有實例操作,並且會隨後提供解答,讓學員可以依照操作來學到更多。 這堂課適合誰 1.想成為資料庫管理員的人 2.軟體工程師與開發人員 3. 科技領域的資料處理工作者 4.想學習資料庫但對資料完全沒概念者 課程大綱 第1章 資料庫安裝、啟動管理 定向資料庫 vs 非定向資料庫 MySQL 跟 MariaDB的差異 Windows 安裝 MariaDB Mac 安裝 MariaDB Linux 安裝 MariaDB 第2章 資料庫語法基本介紹 SQL 命令結構 SQL 敘述注意事項 SQL 註解 SQL 資料型態 第3章 控制資料庫權限管理-DCL 資料庫與資料表的權限設計概念 新增、刪除、修改使用者權限 實例操作遠端、本地端用戶的差別 第4章 定義資料庫結構-DDL 資料庫的建立與刪除 資料表的建立與刪除 資料表欄位屬性的設定 索引、主鍵的概念與實作 第5章 處理資料庫指令-DML 搜尋、新增、刪除、修改 概念介紹 搜尋、新增、刪除、修改 實作 第6章 資料庫運算單元介紹 加減乘除的應用 比較運算單元的應用 資料庫對於空值的處理 第7章 資料庫搜尋詳解 In、Between 邏輯判斷介紹 模糊搜尋 正則表達式 第8章 資料庫常見函數 數值相關常見函數 字串相關常見函數 時間相關常見函數 第9章 群組化概念與實作 群組化概念介紹 群組化的基本操作 聚合函數的應用 實例操作應用 第10章 關聯式資料庫的設計  關聯式資料庫設定概念  外部鍵約束  資料表合併概念  交叉結合、內部結合、外部結合 第11章 資料庫匯入匯出  指令列大型資料匯入  SQL大型資料匯入  指令列大型資料匯出  SQL大型資料匯出  金融數據合併實例操作  金融大數據搜尋優化實例 第12章 資料庫備份管理  資料庫備份 實例操作  資料庫還原 實例操作
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科技業專案經理必備的三個重要能力
在前一篇文章中提到了「科技業專案經理必備的三個重要特質」。無論是在履歷撰寫或是面試過程中,如果能將這些特質和個人經驗巧妙結合,清楚而完整地傳達出來,必定能夠提高錄取的勝算率。然而,除了展現相符的人格特質之外,我們還能多傳達些什麼資訊讓自己更有機會進到理想的公司呢?其中,「能力」也會是一個非常關鍵的因素,舉例來說:有些工作會要求需具備基礎的程式語言、有些則是需要有基本財務知識…等。若能在求職前了解職缺必須具備的能力條件,並且在履歷及面試中對症下藥,相信更能有力地說服面試官,讓他們相信自己是能夠勝任這份工作的。
因此,接下來這篇文章想聊聊「科技業專案經理必備的三個重要能力」:
1. 善於溝通與協調衝突的能力
在過去一年中,我常在104履歷診療室向朋友詢問為什麼他們想從事專案經理或是產品經理的職務。其中最常見的一個原因是:「我喜歡與人相處,因此想找一個能夠與團隊大量合作或是應對客戶的工作。」在我自己找第一份工作的時候,也常常在面試的過程中用類似的答案回覆面試官。儘管這個回答有好有壞,但回到專案經理工作的本質,確實每天都需要大量與內部團隊及客戶進行溝通,包括專案時程的制定、專案進度回報會議、產品設計問題討論…等。由於需要經常跨部門合作,團隊之間的衝突也難免出現。因此,成為一位傑出的專案經理,必須擅長溝通和協調衝突,以確保專案順利進行。
舉個常見的案例,專案經理在新手時期最常碰到的狀況是:客戶告訴你這周五以前需要一份有關產品設計變更的評估報告。但身為菜鳥的你,在和內部工程師討論後,工程師斬釘截鐵地拒絕你,A單位跟你說:「這做不到啦,一周怎麼可能做得出來!」B單位跟你說:「做這有什麼意義?份內的事情都做不完了,沒時間做。」面對這樣的情況,有些專案經理無法凝聚團隊,也失去了客戶的信任。如果這種情況多次重複發生,又無法有效改善,就會讓專案經理感到非常痛苦,甚至可能陣亡而離職。但有些專案經理則會運用一些技巧來和團隊溝通,譬如說:先同理團隊的感受與反應,接著讓他們了解這項任務的重要性,以及如果沒有準時完成會對專案造成多大的影響,最後,向他們表達如果有需要幫忙協調人力或是調動更多資源來協助,我都會盡最大的努力做到。「溝通與協調」的方式沒有一套標準答案,但卻是專案經理必須在實戰經驗中持續精進並學習的技能之一,只有如此,才能做到「讓團隊願意跟你合作」,並且確保專案順利推進,達成目標。
2. 具備同理心與換位思考的能力
在專案經理的職務中,由於必須進行大量的跨團隊合作,人際相處的挑戰自然也少不了。為了確保順順利完成任務,我們經常需要優先處理人際關係上的問題。舉例來說:在工程、業務、生產等不同單位中,每個團隊的特性各異,成員個性、價值觀甚至是工作模式也不盡相同。當我們和對方產生意見分歧,甚至是發生激烈衝突的時候,我們應該用什麼樣的方式進行溝通呢?我們該用哪些方法來順利完成工作?如果溝通仍不順暢,應該怎麼應對呢?所有這些問題都與專案經理是否具備「同理心」和「換位思考」的能力息息相關,唯有具備這樣的能力,我們才能夠善意對待他人情緒,進而推動任務順利進行,直至完成專案目標。
舉個常見的案例,在專案經理的日常工作中,參加各式各樣的會議是司空見慣的事情。然而,有趣的是,即使面對相同的議題,每位專案經理報告方式上的呈現都不盡相同。有些專案經理雖然在簡報資料準備上充足,但常常在報告過程中被老闆或是客戶打斷,常被質問:「所以你想表達的重點是什麼?結論是什麼?這對專案會造成什麼影響?」等問題。然而,有些專案經理卻能以簡潔快速的方式讓聽眾理解全貌,避免冗長的文字,而是巧妙運用表格和圖表來傳達關鍵訊息,既有效率又能獲得肯定。隨著專案經驗的持續累積,我發現這兩種類型的專案經理之間最大的差別在於是否具備「換位思考」的能力。那些擁有換位思考能力的專案經理會事先了解與會者的角色、關切點以及期望聽到的資訊。接著,他們會進一步預測可能在會議中被問及的問題並提前做好準備,以展現自己的專業價值。
3. 運用邏輯思考解決問題的能力
作為一位專案經理,每天都面臨著各種大小不一的問題,譬如說:供應商因為COVID-19導致人力嚴重不足,影響了生產進度;產品功能出現嚴重的BUG,引起客訴;以及沒有一個單位願意承接專案任務…等。處理這些問題時,最大的挑戰在於「缺乏可參考的經驗」,詢問同事或主管也未必能夠得到答案。此時,我們必須要仰賴邏輯思考的能力,逐步探析問題、找出原因並提出對策。因此,培養自己的「解決問題模式」是想要成為一位傑出的專案經理不可或缺的關鍵能力。
舉一常見例子,身為專案經理,我們經常需向客戶做專案進度報告,報告的內容可能涵蓋超過十個以上的單位,簡報的頁數就高達三、四百頁以上。然而,在簡報過程中,我們不可能一頁一頁從頭到尾講過去,客戶更不可能有耐心聽我們講完。此時,我們必須事先消化所有單位準備的報告,在篩選出關鍵訊息向客戶報告的同時,更要重新梳理報告的脈絡,以簡潔的方式讓客戶快速了解目前專案的進度是否如期,若有延誤,我們的補救計畫是什麼?產品研發是否遭遇問題?是否仍有未解決的BUG?這些都需要平時「邏輯思考」能力的訓練,釐清處理事務的優先順序,明確定義問題,找出真正的原因並提出有效對策,才能高效解決問題。
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🚀 Midjourney 發佈新功能:AI 一致化角色形象
最新消息來啦!Midjourney 宣布推出全新的 AI 功能,可以根據用戶提供的描述,生成多個不同場景的角色圖片,而且不用再擔心角色前後不一致的問題啦!🖼️✨
這項新功能目前正在測試階段,用戶可以透過他們的測試網站體驗一番。Midjourney 的這一步將會是影片、動漫或小說創作者的福音,因為他們將能夠輕鬆地創造出連貫一致的角色形象。📽️🎬📚
雖然市面上已經有許多生成式 AI 工具可以幫助創作者製作出精美的人物影像,但現存的問題是角色前後不一致,也就是我們俗稱的「不連戲」。這是因為現有的工具大多基於擴散模型,根據用戶輸入的文字生成相應的圖像,但並未考慮到角色形象的一致性。😕
Midjourney 正在努力解決這個問題,並且已經在測試一些新的指令,用戶可以在文字提示後加上一些特定的指令,例如 --cw 可以控制服裝、臉部表情或頭髮的一致性,而 --ref 則可以控制動作。當然,這項功能還在開發中,一些限制是無法完全複製出雀斑、痘痘或 Logo,但這項功能將會特別適用於 MJ6 或者更適合動漫開發的 Niji6 模型,而且在 MJ 模型上效果最佳。👩‍🎨🤖
根據《Venturebeat》的分析,這項新功能將會讓 Midjourney 從一個個人玩家的 AI 玩具變成真正專業用戶也需要的工具,這將會是一個巨大的進步!💼🌟
這次的更新可謂令人振奮,對於創作者們來說,將會是一個極大的助力,讓我們期待 Midjourney 更多的創新功能吧!💪✨
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iPAS機器學習工程師考照班
AI即未來!各大產業離不開機器學習,人工智慧如火如荼發展,整個產業勢必向智慧化靠攏, AI人才需求也倍數增長!iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級所需人才, 整合產官學研所建立的鑑定體制。有專業能力認證,更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。艾鍗學院授課講師皆取得iPAS認證,章章精彩、片刻不冷場,帶給學員最實戰的應試指南,打穩機器學習工程師的基本功! 學習目標 1. 帶你了解機器學習產業發展趨勢及應用方向 2. 養成資料特徵與資料預處理能力,並能運用探索式資料分析(EDA),洞悉數據關聯性。 3. 教你機器學習和深度學習的專業術語與觀念,並能了解其背後的意義及數學意義。 4. 漸進式熟悉機器學習演算法與模型建立流程,後續模型訓練成效之驗證。 5. 從提供之iPAS樣題詳細解析中,了解更多觀念與實作技巧 章節架構 初級 Part 1. 機器學習觀念打底 Section A:資料處理分析與特徵選擇 1. 人工智慧與機器學習簡介 2. 機器學習如何進行學習 3. 資料與特徵 4. 機器學習建立模型的流程 5. 探索式資料分析(EDA)與資料預處理方法 6. 如何挑選好的特徵? Feature Selection v.s. Feature Extraction Section B:監督式機器學習演算法 1. 迴歸模型: 線性迴歸▼ iPAS ML linear regression Ridge v.s. Lasso 線性迴歸 評估迴歸模型的性能指標 2. 分類模型: Logistic Regression 演算法 KNN 演算法 決策樹演算法 SVM 演算法與數學原理 評估分類模型的性能指標 3. Ensemble Method Random Forest隨機森林 Adaboost Section C:非監督式機器學習演算法 1. 降維: PCA 演算法▼ iPAS ML The Algorithm of PCA c 2. Clustering: K-means 演算法 Hierarchical Method 演算法 3. 強化學習 強化學習的架構 Q-learning 演算法 Section D:深度學習 1. 深度學習技術簡介 2. 類神經網路運算模型原理 3. 深度學習建立模型的流程 4. 深度學習框架TensorFlow/Keras 程式架構說明 5. 其他網路結構簡介:RNN/LSTM、CNN Part 2. Python實作機器學習 1. 資料處理工具: Numpy、Pandas▼ iPAS ML Pandas 2. 視覺化工具: Matplotlib▼ iPAS ML Matplotlib c 3. 機器學習工具:Scikit-learn 4. 迴歸模型實作 y=f(x) 的函式預測 價格預測模型 5. 鳶尾花花卉分類與探討▼ iPAS ML iris 使用Logistic Regression 使用KNN 使用Decision Tree▼ iPAS ML Decision Tree 使用SVM▼ iPAS ML SVM 使用Random Forest 使用Adaboost 6.PCA 降維使用Scikit-learn▼ iPAS ML PCA降維使用Scikit learn 7.K-means分群使用Scikit-learn▼ K means分群使用Scikit 8.Hierarchical方法分群使用Scikit-learn▼ iPAS ML Hierarchical Scikit learn 9.強化學習-找寶藏地圖實作解析▼ iPAS ML Reinforcement learning iPAS ML Q learning value function Part 3. iPAS機器學習工程師範例試題詳解
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