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視訊面試時緊張卡詞？不確定如何回答專業問題？Parakeet AI 是你理想的 AI 工具！無論是即時生成回應、提供多語言支持，還是根據你的背景調整答案，這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現，輕鬆應對各種挑戰。不僅如此，本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況，讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼？ Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具，它的最大特點就是能夠即時分析面試對話，並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說，無疑是個極大的助力。不僅如此，它還支持多達 59 種語言，讓使用者無論身處何地，都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中，越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者，視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力，讓你能夠專注於展示自己的實力，並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應，並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案，這款工具也能提供建議，讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說，語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言，幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語，還是中文、德語，這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如，在科技業面試時，它會幫助你生成更具技術含量的回答，而在客戶服務業中，則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化？不用擔心！Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點，讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣，你的回答就不會顯得千篇一律，而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時，擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音，所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除，確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本，但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算，適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數，價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數，並額外贈送 2 點，價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數，並額外贈送 6 點，價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶，提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用，適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說，選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具，幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能，讓你無論面對什麼樣的面試挑戰，都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試，Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具！ ➤ 立即試用：https://www.parakeet-ai.com/ ➤ 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！

CCNA認證（Cisco Certified Network Associate）是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念，還是尋求提升職場競爭力，CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源，讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼？ CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫，是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA，您可以認識網路基本運作原理，並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎？ 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款，但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分，考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言，有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎？ 根據104學習精靈的資料，有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格，但除了這張證照之外，工程師的實務操作能力，以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要，甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP（CCNA再高一級的認證）以上等級，因此，證照技能兩不誤，才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件？ 報考CCNA認證沒有限制，任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過，具備以下基礎知識會有助於增加過關機率： ● 基本電腦操作知識：熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念：如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力：CCNA考試的內容多為英文，理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證？ 報考CCNA的步驟如下： 1. 註冊Cisco帳號：前往Cisco官方網站（Cisco官方網站）註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目：目前CCNA的主要考試代碼為200-301，請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試：登錄Pearson VUE考試平台，選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用：CCNA考試的費用約為300美元，依所在地區可能有所變動，支付後即可完成報名。 5. 準備考試：利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試：在預約的時間和地點參加考試，也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何？ CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域，主要包括以下內容： ● 網路基礎：了解網路運作的基本概念，如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術：包括VLAN配置、路由協議（如OSPF、EIGRP）及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎：涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全：基礎防火牆配置、訪問控制列表（ACL）的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路：基礎網路自動化工具（如Python）和SDN（軟體定義網路）概念。 ● 這些內容結合了理論與實務，旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此，CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一，搭配多樣性的工具技能專才，幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作？(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求： https://bit.ly/3TXgEl4

AI不再只是工具，而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 對於沒經驗的新鮮人要怎麼證明你的競爭力，就靠AI證照證明你的自我學習力。 根據104人力銀行最新數據，完成AI課程或擁有AI證照的求職者，面試邀約平均提升4倍；而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元，企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定　所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務，現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言，而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照＝面試敲門磚　搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」：證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」：讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些？官方告訴你！ 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》，目前AI證照可分為： 🟡 素養型：不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用，適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型：需具備程式與模型實作能力，適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型：同時具備AI素養與工具操作實務經驗，可領導大型AI導入專案，並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單（最新重點整理） 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成，僅供參考，實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度：★★★☆ 費用：1200元 通過率：38% （2025第四梯次為例） 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證（資策會） 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上。 難度：★★☆ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：70-80% （平均） 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 特色：分學科與術科，評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作，強調AI實務操作，證書兩年有效，預計2026年開放報名。 難度：★★☆ 費用：報名費2000元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證（資策會） 特色：應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識，有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效。 難度：★★★★ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證（台灣人工智慧學校） 特色：入門最友善，考題偏原理與應用情境，適合跨領域學習者 難度：★☆ 費用：3000元 通過率：90%以上 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI概念，到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型，全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1200元/每等級 通過率：未有相關資料 建議備考時間：4-8週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等，強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1000元/每等級 通過率：未公布，專業級若有商管背景，搭配AI課程，通過率超過90% 建議備考時間：4-12週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師（電腦技能基金會） 特色：測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度：★★★☆ 費用：2000元 通過率：未有相關資料 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級（資策會） 特色：測驗分成學科與術科，術科分數會加權60%，測驗範圍以生成式AI基礎知識，以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主，需擅長各種AI生成工具因應術科題目，適合設計師、社群經營與內容行銷人員，證書有效期兩年。 難度：初級★★、中級★★★☆ 費用：初級2000元、中級3600元 通過率：初級約70%以上，中級未有相關資訊 建議備考時間：3-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049229　(生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230　(生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用，以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一，適合已有AI相關技術開發經驗，以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度：★★★★ 費用：1200元 通過率：63% 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧：機器學習（電腦技能基金會） 特色：以術科考題重視程式技術與模型實作，適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者，是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度：★★★★★ 費用：1800元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照，建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI，建議： 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職，再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓：我不知道從哪張證照開始？ 🅰️：先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓：沒時間準備很難嗎？ 🅰️：多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備，即可通過。 ❓：會提高薪資嗎？ 🅰️：企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓：我已經在職場，還需要嗎？ 🅰️：讓績效呈現可量化成果，是升遷與跨領域轉職武器。

面試對每個求職者來說相當重要，尤其是對工程師這類高技術職位的求職者，穿著打扮也能反映出你的專業和態度。那麼大家很好奇，工程師面試時一定要穿西裝打領帶嗎？尤其天熱穿西裝打領帶，身體又熱又黏，面試的好心情可能都沒了，小編為大家解答！ 其實，最關鍵點取決於公司的文化和行業特性。對於一些傳統的企業或金融行業，穿著正統的西裝和領帶顯得更為專業和拘謹。相較之下，許多科技公司，尤其是初創企業，則更加注重的是技術實力和工作態度，穿著不必過於正式，反而會更偏向於商務休閒風格（business casual）。 ＃怎麼穿最合適呢？ 商務休閒風： 大多數科技公司，特別是軟體工程師崗位，建議選擇商務休閒風格。可以穿一件合身的襯衫搭配西裝褲，外面可以加一件簡約外套或西裝外套，這樣看起來既專業又不會太過正式。 重視細節： 即便不穿西裝領帶，也應確保服裝乾淨整潔，鞋子擦亮，頭髮整理妥當。細節的完善能夠彰顯你對面試的重視和專業態度。 #地雷區： 避免過度休閒，即便科技公司普遍對穿著較為寬鬆，但面試時仍要避免過於隨便的服裝，比如T恤、牛仔褲或運動鞋。這些穿搭可能會讓面試官覺得你不夠重視這次機會。 總之，工程師面試不一定非要西裝筆挺，關鍵是根據公司文化選擇適當的穿著。適合的穿搭既能表達出你的專業，又能讓你在面試中更加自信！

AI不再只是工具，而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據，完成AI課程或擁有AI證照的求職者，面試邀約平均提升4倍；而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元，企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定　所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務，現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言，而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照＝面試敲門磚　搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」：證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」：讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些？官方告訴你！ 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》，目前AI證照可分為： 🟡 素養型：不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用，適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型：需具備程式與模型實作能力，適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型：同時具備AI素養與工具操作實務經驗，可領導大型AI導入專案，並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單（最新重點整理） 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成，僅供參考，實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度：★★★☆ 費用：800元 (此為115-116年專屬優惠，原價1200元) 通過率：38% （2025第四梯次為例） 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證（資策會） 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上。 難度：★★☆ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：70-80% （平均） 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 特色：分學科與術科，評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作，強調AI實務操作，證書兩年有效，預計2026年開放報名。 難度：★★☆ 費用：報名費2000元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證（資策會） 特色：應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識，有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效。 難度：★★★★ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證（台灣人工智慧學校） 特色：入門最友善，考題偏原理與應用情境，適合跨領域學習者 難度：★☆ 費用：3000元 通過率：90%以上 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI概念，到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型，全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1200元/每等級 通過率：未有相關資料 建議備考時間：4-8週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等，強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1000元/每等級 通過率：未公布，專業級若有商管背景，搭配AI課程，通過率超過90% 建議備考時間：4-12週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師（電腦技能基金會） 特色：測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度：★★★☆ 費用：2000元 通過率：未有相關資料 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級（資策會） 特色：測驗分成學科與術科，術科分數會加權60%，測驗範圍以生成式AI基礎知識，以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主，需擅長各種AI生成工具因應術科題目，適合設計師、社群經營與內容行銷人員，證書有效期兩年。 難度：初級★★、中級★★★☆ 費用：初級2000元、中級3600元 通過率：初級約70%以上，中級未有相關資訊 建議備考時間：3-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049229　(生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230　(生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用，以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一，適合已有AI相關技術開發經驗，以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度：★★★★ 費用：1000元 (此為115-116年專屬優惠，原價1500元) 通過率：63% 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧：機器學習（電腦技能基金會） 特色：以術科考題重視程式技術與模型實作，適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者，是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度：★★★★★ 費用：1800元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照，建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI，建議： 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職，再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓：我不知道從哪張證照開始？ 🅰️：先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓：沒時間準備很難嗎？ 🅰️：多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備，即可通過。 ❓：會提高薪資嗎？ 🅰️：企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓：我已經在職場，還需要嗎？ 🅰️：讓績效呈現可量化成果，是升遷與跨領域轉職武器。

求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張！本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱，快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責，在找工作時可別投錯履歷了！ ▍R&D（Research and Development）研發工程師 ● 職位解析：研發部門負責新產品和技術的開發，創新是其核心工作。 ● 職責：研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品，以及進行技術研究。 ● 常見職稱： R&D Manager (研發經理)：負責領導研發團隊，規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師)：專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA（Management Associate） ● 職位解析：管理培訓生，參與公司不同部門的工作，了解整體業務運作，並為未來的管理職位做準備。 ● 職責：輪調至公司內不同部門進行學習和實踐，積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱： Management Associate （管理培訓生）：通過工作輪調深入了解公司運營，參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate （高級管理培訓生）：完成一定階段的培訓後，開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT（Management Trainee） ● 職位解析：管理培訓生，通常是為未來的管理職位而進行培養，參與不同部門的工作輪調。 ● 職責：學習公司業務運營，參與各種部門的項目及管理流程，準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱： Management Trainee (管理培訓生)：通過不同部門的輪調，獲得全局視野。 ▍HR（Human Resources）人力資源 ● 職位解析：人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利，以及員工發展。 ● 職責：制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱： HR Manager (人力資源經理)：負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員)：專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT（Information Technology） ● 職位解析：資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責：維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱： IT Manager (資訊技術經理)：管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員)：解決員工技術問題，提供技術支持。 ▍PM（Project Manager） ● 職位解析：項目經理負責規劃、執行和監控具體項目，確保按時完成。 ● 職責：制定項目計劃、管理資源、時間和預算，確保項目目標達成。 ● 常見職稱： Project Manager（項目經理）：負責全面領導項目團隊，確保項目按計劃推進。 ▍PM（Product Manager）產品經理 ● 職位解析：產品經理負責產品的全生命周期管理，從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者，協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持，以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責： 1. 市場研究：了解客戶需求和市場趨勢，分析競爭產品。 2. 產品策略：制定產品路線圖和策略，確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調：與研發、設計、行銷和銷售團隊合作，確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理：定義產品功能、技術規格和開發進度，確保項目按時完成。 5. 監測和優化：跟踪產品上市後的表現，根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱： Associate Product Manager（助理產品經理）：負責部分產品線或支持資深產品經理，通常是初階角色。 Product Manager（產品經理）：全權負責一個或多個產品的管理，制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager（高級產品經理）：管理更複雜的產品或多個產品線，並具有更多的決策權。 Head of Product（產品總監）：領導整個產品團隊，負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA（Quality Assurance） ● 職位解析：品質保證部門負責產品和服務質量的監控，確保符合標準。 ● 職責：實施質量檢查流程，找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱： QA Manager（品質保證經理）：負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist（品質專員）：檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR（Public Relations） ● 職位解析：公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理，並與媒體保持良好關係。 ● 職責：制定公司對外公關策略，處理媒體關係，管理公司的公共形象。 ● 常見職稱： PR Manager（公關經理）：領導公司對外公關活動，制定溝通策略。 PR Specialist（公關專員）：負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD（Business Development） ● 職位解析：商業拓展部門負責開發新的商業機會，建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責：尋找新市場、開發新客戶，推動公司收入增長。 ● 常見職稱： Business Development Manager（商業拓展經理）：負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive（商業拓展專員）：執行商業拓展活動，聯繫潛在客戶。 ▍QC（Quality Control） ● 職位解析：品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測，確保產品符合規範和標準。 ● 職責：對產品進行檢測和監控，確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱： QC Manager（品質控制經理）：監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector（品質檢測員）：執行產品的檢測工作，確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域，從管理層到專業技術人員，都是公司運營中的重要角色，了解不同職務的專業和英文縮寫，下次與對方往來就不會感到陌生了，也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔！ 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f

總是在第一關就過不了?是不是履歷表踩雷了呢?快來看看哪種履歷不OK~ https://www.youtube.com/watch?v=COaD8Pxv6Jo&t=20s

運用ChatGPT分析數據和提供策略建議，分析準確嗎？實例示範運用ChatGPT解析Excel數據，從購買行為洞察、客群分群，到制定具體銷售策略，以及最關鍵的查核與修正盲點，才能真正發揮AI的輔助價值。本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。 文／Excel 廣播電台｜張予 本文目錄（點擊可快速前往） 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察【ChatGPT數據洞察2】銷售策略【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ ChatGPT不僅能根據你的指令提供數據摘要，還能根據分析結果給出實用建議！舉例來說，當你看到前一篇的折線圖，你可能會好奇：「為什麼6月的銷售額表現最好？」或者想知道：「如何改善4月和9月銷售下滑的情況？」這時候，善用ChatGPT，它能幫你深入分析數據，提供洞察與策略，讓決策更加精準！ 【根據數據提問】問題示範：為什麼6月的銷售額表現最好？如何改善4月和9月銷售下滑的情況？ （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 用「三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮」來形容ChatGPT給予的協助，無疑是個最佳比喻。即便是經驗豐富的資料分析師，也可能會因為盲點而忽略關鍵資訊。但ChatGPT就像是一個全方位的數據顧問，能夠從多個角度切入，提供你可能沒想到的分析觀點，甚至具體的行動建議，幫助你從資料中挖掘出隱藏的黃金資訊。如果你能提供更完整的背景資料，它的建議將會更加貼近實際需求，甚至能針對你的分析需求量身打造具體的策略。 除了根據分析結果提供見解，你還可以直接告訴ChatGPT你的目標，請它根據目標設計行動策略。舉例來說，假設你希望以今年的用戶購買行為為基礎，制定隔年的銷售策略，ChatGPT就能根據數據表現，幫助你制定具體方案。現在，就來看看ChatGPT如何發揮數據分析的實力吧！ 指令：「協助分析用戶的購買行為，並制定隔年的用戶銷售策略」 由於ChatGPT的回覆較長，以下將分為三部分介紹： 【ChatGPT數據洞察1】用戶購買行為洞察 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT根據我提供的Excel資料表，快速整理出用戶購買行為分析結果，包含購買次數、平均消費額、地區等關鍵資訊。接著，它透過購買次數與平均消費額的關係，將用戶分群，識別出高價值客戶和忠誠客戶，並清楚定義分類標準。最後，它還深入分析北、中、南地區的消費行為差異。這一切，只需短短幾秒鐘！ 想像一下，如果要手動完成這項分析……你需要先整理資料表，再用肉眼觀察購買次數與平均消費額的關係。或許可以透過數據視覺化來加速分析，但問題來了――該選擇哪種類型的圖表？講了一堆，是不是很複雜？那麼下次不妨交給ChatGPT，讓它幫你快速整理、分析，省時又高效！ 【ChatGPT數據洞察2】銷售策略 （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） 在完成用戶行為分析後，ChatGPT進一步推導出2024年的銷售策略，針對高價值客戶、忠誠客戶、不同區域用戶，以及不同註冊時間的客群，提供個別的行動建議。這些策略不是憑空想像，而是根據Excel資料表中的實際數據，所推論出的具體建議，讓決策更有依據，提升執行效率與成功機率！ 【ChatGPT數據洞察3】短中長期策略與行動方案 （圖／旗標出版提供） 最後，ChatGPT收斂並整理出2024年的短、中、長期銷售策略，確保這份分析報告能立即轉化為可執行的行動方案。如果你希望獲得更詳細的策略細節，或需要更多具體的行動建議，只需輸入指令，ChatGPT就能提供進一步分析，讓數據真正為決策帶來價值！ 【ChatGPT數據洞察4】AI分析準確嗎？如何查核與修正？ 你可能會好奇～AI進行數據分析的準確度如何？會不會出錯？ 其實，ChatGPT並非完美，這點從聊天室下方的提示「ChatGPT可能會發生錯誤，請查核重要資訊」便可看出。 （圖／旗標出版提供） 如果對結果有疑問，你可以直接詢問ChatGPT它的推論依據。舉例來說，在分析區域消費差異時，ChatGPT提出：「台北與高雄的用戶消費較高，而台南用戶的消費額相對較低」。若你想知道它是根據哪些數據推論的，只需請它提供數據支持，結果如下： （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經整理出各地區的消費表現表格，從總消費來看，台南的消費力確實較台北和高雄弱，這證明AI並非憑空猜測，而是基於數據分析得出的結論。然而，再重申一次～AI並不完美，你是否注意到「台中」的數據被忽略了？從表格來看，台中的總消費額其實是四個地區中最低，理論上應該比台南更值得關注，但ChatGPT並未主動提及這點。 總消費額為最低（圖／旗標出版提供） 當你發現這類問題時，可以直接指正，並要求ChatGPT修正。例如：請它補充台中的數據分析，確保結果更加完整。  （圖／旗標出版提供） （圖／旗標出版提供） ChatGPT已經根據指令進行修正！（圖／旗標出版提供） AI工具雖然強大，但仍有其不足。最理想的方式是將AI視為協作助手，而非完全取代人的判斷。透過人機互補，不僅能提升分析的精準度，也能確保結果更加全面。掌握這樣的心態，你將能更高效地運用AI進行數據分析，讓決策更加精準。 節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著 更多【AI工作術】推薦： ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 ChatGPT可以產生流程圖嗎？用Excalidraw和ChatGPT快速搞定 Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學

很多人以為紅帽認證就是考個 RHCSA 就結束了。2026年最新認證路徑圖教你直攻 Level 3/4 認證！別"再"原地打轉運用「2+1」考照策略，用最低成本為未來兩年卡位高薪！ https://supr.link/W0N4Z 詳情可參考 : 【原廠授權考試中心】https://supr.link/frKDR 【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify/unit/144dee33-1f93-4d30-86c8-0283de6978ed

每個月，台灣企業正在搶10萬名AI人才 根據104學習最新發布的《2026 AI人才趨勢報告》，今年企業平均每月招募AI相關職缺已達10萬人，近5年AI人才需求成長97.6%，幾乎是整體招募市場同期成長速度的4倍。 這場搶人大戰，缺的不是想學AI的人，缺的是真正具備企業要的能力的人 ❇️【企業到底想要什麼？三項硬技能排名】 報告明確列出2026年AI職缺最常見的技能需求： 1️⃣ 流程自動化（近5年成長233%） 從製造到行政業務，效率提升最直接的技能，不只是工程職需要，製程規劃、生產管理、品保品管都在找 2️⃣ 機器學習演算法（近5年成長64%） 監督式學習的核心，廣泛應用於分類與預測任務，資料分析、產品開發、研究職高度相關 3️⃣ 自然語言處理（近5年成長147%） 文本理解與語義分析，適用於客服、行銷、法務等多個職類，不需要自己建模型，但要懂得如何應用 ❇️【工具會用哪些？企業點名這三個】 技能之外，企業也直接在職缺中點名求職者要會使用的AI工具： • ChatGPT：從辦公自動化到創意協作、文字生成，已成企業首要指定工具 • PyTorch：深度學習模型訓練，AI研發職位的主流框架 • TENSORFLOW：企業 AI 應用首選，支援模型部署與擴展 ▶ ChatGPT、Gemini雙雙入榜，說明LLM的應用已不只是技術人員的工具，而是各職類工作者的日常配備 ❇️當技能相近時，證照是讓履歷被看見的加速器 • iPAS+ AI應用規劃師：經濟部核發的國家級AI應用認證，是企業評估數位轉型人才的判斷標準之一 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%2BAI ▶️【點我免費做 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶️【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e • 機器人工程師證照：針對製造業自動化場景，是企業識別硬體整合型AI人才的重要指標 https://nabi.104.com.tw/ability/10049172 ❇️【從哪裡開始？】 中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出，AI變化太快，學習AI不只是學一門課，而是要獲得「理解未來的核心能力」。 三個月學一項技術的節奏已跟不上市場。重要的是找到自己職務最需要的AI技能，精準切入，而不是什麼都學一點。 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 👉 立即進入104學習AI專區 https://nabi.104.com.tw/ai ➡️【免費下載｜2026 AI 人才趨勢報告】適合新鮮人、在職者與想轉職的人 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e6bc6bfe-0bf0-4d19-82ca-a2d1090738db 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

AI 時代，程式不只是寫，還能「聊」出來！ 學會 Vibe Coding， 讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent， 真正結合後端工程 + AI 實戰。 🌟 你將學到 ✅ 精通 C# / ASP.NET Core（MVC、API、雲端部署） ✅ LLM × Vibe Coding 實戰，從 Prompt 到應用落地 ✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署 ✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作 ✅ 分組 Side Project，實務專題製作 💡 課程特色 1⃣️ 小班真人線上（10 人以下），Discord 即時答疑。 2⃣️ 避開平日上班時間，便於在職者學習。 3⃣️ 全程錄影，缺課可回放 4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程 🎯 適合誰？�想成為 AI 工程師的畢業生 ✅ 有基礎的在職工程師 ✅ 企業中高階主管。 ✅ 創業想做 MVP 的產品人。 🗓️ 開課資訊 預計開課：2025/12月 平日晚上（日期另行公告） 課程時數：共計288小時 / 約32週 上課方式：全線上 ⚡ 名額有限，立即報名，搶先升級你的開發力！ 報名連結👇 https://user135527.pse.is/7ze3yz

AI會先取代誰，又會留下哪些位置給人類？李開復以工作內容自由度與人際互動依賴度，提出智力、體力工作兩張職場地圖，解析難被AI取代的關鍵，以及未來最值得培養的5種能力。本文節錄自《AI未來已來》。 文／李開復 本文目錄（點擊可快速前往） 兩張地圖：我的工作還安全嗎？智力工作的四象限地圖體力工作的四象限地圖李開復：3個方向，未來的路成為團隊裡最會用AI的那個人 兩張地圖：我的工作還安全嗎？ 現在把鏡頭從你的公司拉到整個勞動力市場上。每個人都想要一張能進行自我對照的地圖，以判斷自己的工作到底安不安全。很多年前我就做過AI將改變、甚至取代人類工作的預測，事實證明我的邏輯是對的。隨著AI的飛速進步，我把這個預測更新成下面兩張地圖：一張給智力工作者，另一張給體力工作者。 下面先講兩條由兩張地圖共用的軸。 橫軸表示的是一份工作的內容自由度。低自由度意味著工作環境中有標準答案，邏輯清楚、對錯分明，機器在這裡有壓倒性優勢；高自由度意味著工作中沒有標準答案，這種工作可能看起來有一些模糊、很新穎，對隨機應變能力有很高的要求，有時連問題本身都不容易說清楚，人在這裡有優勢。這條軸的兩端並非總是截然兩分的，但大體上可以認為自由度愈低，機器愈占上風。 縱軸表示的是一份工作對人際互動的依賴度。在低依賴度一端，價值是你工作的速度、規模、成本、品質等，在這些方面，機器在未來都會更強；在高依賴度一端，價值是誰能在場承擔責任、誰值得被信任、誰能說服他人、誰能創建合法性、誰能關心別人、誰能被另一個人需要，在這些場景中，人更強。 這兩條軸劃分出四個區域：機器最占優勢的是「工作內容自由度低＋人際互動依賴度低」區域，人最占優勢的是「工作內容自由度高＋人際互動依賴度高」區域。 智力工作的四象限地圖 圖／《AI未來已來》 下面具體介紹智力工作四象限地圖的4個區域。 機器主場（工作內容自由度低＋人際互動依賴度低） 在這個區域，每項工作都有清晰且可遵循的標準答案，不需要某個特定的人在場，比如資料輸入、帳務處理等。一個很「扎心」的事實是，以前我們認為人類能力的高點之一——基礎程式碼撰寫，居然也在這個區域。因為程式碼對不對是有標準答案的。正因為有這把客觀的尺，AI在寫程式碼上才進步神速。所以如果今天你只是一個「寫程式的封閉執行者」，那麼你能留在機器主場的日子就不多了。 人機協作（工作內容自由度低＋人際互動依賴度高） 機器已經比人更會執行這個區域的工作的核心環節，但這個區域的工作仍然需要保留一部分人——可能是為了取得信任、擔負責任，或者確保合法。比如，AI已經能解讀放射科提供的影像資料了，但簽字負責的仍是主治醫生。又如，法官做出的裁決可能本就基於AI的推薦，但這一判決必須由人來做出才有合法性。 這個區域的工作者面臨的風險就是可能變得只會「蓋章」。若是如此，那麼其遲早會被取代。 開放成果（工作內容自由度高＋人際互動依賴度低） 這個區域的工作的特點是：內容很雜、很新穎，所以還得由人來做，但沒人在乎由哪一個人來做。這一類工作沒有關係溢價，如前沿研究、原創寫作、腦力激盪、給全新問題想出第一版策略等，它們處於人類智力和創造性的前沿，但很少涉及人際關係。這個區域的工作者暫時安全，但這種安全性會隨AI技術的進步逐漸下降。 人性核心（工作內容自由度高＋人際互動依賴度高） 這個區域的工作特點是內容很雜且是關於人的。這類工作的從業者多為資深人員，包括心理治療師、優良教師、資深業務等。這是目前人類最有優勢，也最安全的區域。 體力工作的四象限地圖 體力工作的四象限地圖是類似的。（如圖22所示） 圖／《AI未來已來》 左上方的部分，還涉及很多人際互動，收銀員有時要和客戶互動、理髮師需要和客戶聊天溝通，機器的滲透還相當有限。 左下方是機器主場，涵蓋的工作包括倉庫分揀、流水線裝配、產品品質檢驗等，機器正在一塊塊拿下這個區域。 在圖中愈往右的區域，機器的優勢愈小。右下方的工作包括老屋水電改造、災後救援、管道搶修等，對於這些雜亂的工作，工作者需要在不可預測的空間裡隨機應變，人仍然穩穩占優勢。而右上方涵蓋的工作，如護理、臨終關懷、助產、到府私廚等，更是隱藏著機器無法觸碰的人性核心。 這裡還有一個反直覺的現象。十年前，絕大多數人認為AI會先搶走工廠工人和卡車司機的工作，知識工作者最安全。但真實結果是大腦能幹的活比我們以為的更封閉，手腳能幹的活比我們以為的更開放。這正是「摩拉維克弔詭」在四象限地圖上的樣子。 在AI 1.0剛出現的時候，包括我在內的很多人都把創意工作當成人類的安全區，沒想到生成式AI一腳就踏了進來。創意工作可以分為以下兩種。 重組式的創意工作——公式化的行銷文案、圖庫插畫、範本設計，這類工作很快就被推到了「封閉＋交付結果」區域，AI在此已占上風。 原創式的創意工作——真正去界定一個新問題，這是AI很難觸及的，這類工作仍處於「開放＋交付結果」區域。 所以「創意能讓你安全」本身是一個過度簡化的結論，重要的是你得分清你做的是哪一種創意，究竟是有跡可循的公式重組，還是原創性極強的新想法。 李開復：3個方向，未來的路 本節的內容是給每個人的一張行動地圖，這也是你能轉達給身邊其他人的建議。地圖的價值在於告訴你：哪些仗別再打了，以及哪些方向真的通向人還占優勢的地方。整體有以下3個方向供你參考。 方向一：往「開放」靠 你要主動去尋找那些最難、標準化程度最低、最沒人願意去做的事，去問題還沒被定義清楚的地方。如果你是工程師，與其更快地寫一段標準函數，不如去啃那個連需求都沒人說得清的專案。你要去做靠品味和判斷、沒有清晰對錯的事，成為那個決定什麼值得做的人。當執行幾乎免費，稀缺的就不再是「做」，而是「選」。培養品味、磨練同理心都很有價值，你要大量去看你所從事的產業裡最好的作品，逼自己講清楚它好在哪裡。 方向二：往「複雜、風險、把關」靠 高風險的把關、跨部門的協調、要照顧各方利益與進行合規的判斷，這些愈是依賴人和規則的專案，AI愈啃不動。而且出了事，只有人能承擔責任，AI無法承擔責任。你要把自己放到「出了事要由你負責」的位置上去，那正是價值聚集的地方。 方向三：往「溫度、信任」靠 未來人類參與最多的工作，不是前沿技術領域的工作，而是「另一個人特意為我付費」的服務工作。當一個人有了更多的時間和更厚的錢包，他要的往往不只是一頓飯、一堂課，而是「我無條件信任他」、「有個人真的把心放在了我身上」的感受。人與人的關係很多時候需要時間和經歷的累積，這是AI完全無法取代的。 這裡再分享5種無論朝哪個方向走都該努力培養的能力，按重要性由高到低排列如下： 一是模糊中的判斷力（資訊不全時做對決定，並知道什麼值得做）。 二是建立信任與關係的能力（讓他人希望你在場）。 三是共情與在場能力（真正聽懂他人的話）。 四是指揮AI的能力（界定問題、拆解、委派、驗證、整合）。 五是獨特的品味與策展能力。 成為團隊裡最會用AI的那個人 最後，如果挑一件清晰且可以執行的事情來幫助你在未來獲得更強的競爭力，那麼它會是：從2026年起，成為你的團隊裡最會用AI的那個人，這是你能買到的最便宜的保險，而且別只用它追求「更快」，要用它追求「更高」，讓它把你托舉到原來達不到的層級。這正是破解「斷梯」難題的辦法。AI先取代的恰恰是初級職位，新人一開始就要和AI競爭，這第一級台階反而是最困難的；而善用AI，新人能直接交付出過去要熬幾年才拿得出的東西。 節錄自：天下文化《AI未來已來）：變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略》／李開復 著

步入 2026 年，職場分水嶺不再是學歷，而是誰能更有效率地與 AI 協作。 面對轉職潮，單純在履歷上寫「會用 AI」已不足以說服面試官，現在企業更看重「即戰力」。資策會有兩張證照，分別從「基礎通識」與「職場實戰」切入，讓非技術背景的人才也能擁有標準化的專業背書。 除了 AI 素養，具備國際公認的管理框架也是加薪關鍵。根據 PMI (國際專案管理學會) 於 2025 年 11 月發布的《薪資調查報告：第 14 版》(Earning Power: Project Management Salary Survey, 14th Edition) 指出，持有 PMP 證照的專業人士，其薪資中位數在 21 個受訪國家中平均比未持有者高出 33%。這反映出企業對於「具備專業框架」且懂「商業敏銳度」人才的重視。 💡2026 熱門證照快報 ❇️iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 ❇️生成式AI能力認證（資策會） 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上，目前已開放2026年1-3月場次報名。 ❇️生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9bfaea95-16af-4183-ba6f-0a0b5506cfc1 特色：分學科與術科，評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作，強調AI實務操作，證書兩年有效，將於2026年3月進行考試。 ❇️國際專案管理師PMP 👉擁有此證照面試邀約可提升45% 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/43b8030e-af5a-48fb-babb-80f048956582 特色：全球公認的專案管理專業資格，代表你掌握了專案規劃、執行、監控與結案的完整知識體系，能有效提升跨部門溝通協調、進度控管及風險管理能力。 挑選一張與您工作場景契合的證照，這將是您在數位浪潮中不被取代的生存證明。 ➡️【推薦給你的考照學習資源】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d

「到底該考哪張？」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多，但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照，也有人因為一張對的認證，在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上，依據 104 人力銀行數據與市場最新需求，將高含金量證照整理為三大類方向：AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類，找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、各職類在職者，無需任何技術背景 • 費用：完全免費，完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（中級）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象：已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用：適合 IT 工程師、數位轉型專員，作為初級的進階升級，進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象：想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色：聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境，強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900（AI 基礎知識） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象：有跨國求職需求，或任職於使用 Microsoft 365／Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明　 🔗 課程報名連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象：任何職類皆可跨域取得，文組、非理工背景均適合 • 職場應用：104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象：化工、環境工程、製造業從業人員，或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用：綠領職缺企業要求 Top 1 證照，環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象：製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員，或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象：ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員，或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向，適合希望在現有職類基礎上加值，或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用：外商企業通常要求 600 分以上入職門檻，金色證書（860 分以上）在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證（GA4）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象：數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃，或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用：數位行銷與網站經營者必備分析工具，是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強

NPI 的全名是「新產品導入」（New Product Introduction），是一個常見的商業術語，在製造業和產品開發領域中使用。這表示將新產品或服務引入市場的過程，包括產品概念、設計、開發、測試和最終上市等階段。NPI 過程通常是複雜的、多階段的，旨在確保新產品成功推出，並滿足市場需求。 【NPI 各工作階段】 當一家公司決定推出新產品或服務時，NPI 過程將成為實現這一目標的核心。這個過程涉及多個階段和各種活動，以下是 NPI 過程的一般步驟： 1. 概念階段：在此階段，公司確定新產品的初步概念和目標。這可能涉及市場調查、競爭分析和顧客需求評估。 2. 設計階段：在這個階段，公司開始設計產品的外觀、功能和特性。工程師、設計師和其他相關人員將合作開發產品原型。 3. 開發階段：一旦設計確定，就進入開發階段。這包括製造試驗樣品、進行測試和評估產品的可行性。 4. 測試與驗證：在這個階段，公司將對產品進行各種測試，包括功能測試、性能測試和可靠性測試。同時，也會對產品進行用戶測試，以確保產品符合客戶的期望。 5. 生產準備：當產品經過測試和驗證後，公司將準備進入量產階段。這可能包括供應鏈管理、生產流程優化和培訓工人等活動。 6. 市場推出：最後一個階段是產品的市場推出。這包括制定市場推廣計劃、培訓銷售人員、準備促銷材料等，以確保產品成功進入市場並獲得客戶的關注和接受。 【PM在NPI過程中的角色】 在新產品導入（NPI）過程中，PM在各個階段都扮演著重要的角色，並在整個過程中提供領導和協調。以下是專案經理在每個階段可能承擔的角色： 1. 概念階段：在這個階段，專案經理可能負責協調團隊進行市場調查和競爭分析，以確定產品的概念和目標。他們可能會與市場部門合作，收集客戶反饋，確定產品的市場需求。 2. 設計階段：在設計階段，專案經理可能負責管理產品開發的時間表和里程碑。他們需要確保設計團隊按時完成工作，並在需要時解決任何問題或障礙。 3. 開發階段：在這個階段，專案經理可能需要協調不同部門的工作，包括工程、製造和測試團隊。他們需要確保開發過程順利進行，並在需要時調整計劃。 4. 測試與驗證：在測試階段，專案經理可能需要確保測試計劃按照預定計劃執行。他們可能會監督測試團隊的工作，並跟蹤測試結果，以確保產品符合要求。 5. 生產準備：在進入生產階段之前，專案經理需要確保供應鏈的準備情況良好，生產流程的優化工作進行順利，並準備好應對任何潛在的問題或風險。 6. 市場推出：在市場推出階段，專案經理可能需要協調市場營銷活動的執行，確保市場推廣計劃的有效實施。他們可能會與銷售團隊合作，確保產品順利進入市場並達到銷售目標。 專案經理在 NPI 過程中的角色是確保整個過程順利進行，各個階段之間的協調和溝通，以確保新產品成功推出並達到預期的業務目標。

2026 年，Microsoft AI 基礎認證迎來改版。AI-900 已於 2026 年 6 月 30 日退場，接棒的是 AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals。新版更重視 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI Agent、多模態，以及 Python、SDK 與 REST API 的應用。 關於MS AI-901證照介紹：https://nabi.104.com.tw/ability/10049446 官方綱要與應考重點： 💡 領域一：識別 AI 概念與能力（40～45%） 重點包括負責任 AI（Responsible AI）六大原則，並能從情境判斷適用原則。 也要理解生成式 AI、模型部署與各類 AI 工作負載。 🛠️ 領域二：使用 Microsoft Foundry 實作 AI 解決方案（55～60%） 這是 AI-901 的重頭戲，包含模型部署、Prompt、單一 Agent，以及 Python、SDK、REST API 與 CLI 的基礎應用。 微軟 AI 認證如何計分？ AI-901 採量尺分數（Scaled Score），1～1,000 分，700 分以上及格，但不等於答對 70%。Microsoft 認證考試通常約 40～60 題；小編這次遇到 42 題。答錯不倒扣，結果通常在考後數分鐘內顯示。 小編先前已通過 AI-900，這次約花一週準備。最大的感受是：AI-900 比較像問「這是什麼？」；AI-901 更常問「遇到這個情境，你會怎麼用？」 ※本文只分享考試範圍與準備方向，不涉及考題；內容以 Microsoft 官方公告為準。 小編實際考完，AI-901 哪些地方最值得畫重點？ 1. 自然語言處理（NLP）：熟悉情感分析、實體偵測、關鍵字擷取與摘要，並能從題目需求判斷應使用哪一項文字分析能力。 2. Microsoft Foundry／Playground：了解模型選擇、部署與 Prompt。題目可能提供不同輸入，要求判斷適用的模型或 Foundry Tool，因此不能只背「支援多模態」。 3. Python 程式碼辨識能力：要看得懂 SDK 與語音輸出的組合。遇到程式題，可依序找出 import speechsdk、服務設定、輸出設定、合成器與執行方法。例如 AudioOutputConfig(filename="output.wav") 代表將語音存成檔案；SpeechSynthesizer 會接收 speech_config 與 audio_config；speak_text_async(...).get() 則執行文字轉語音並取得結果。若程式缺少輸出設定或未把 audio_config 傳入合成器，就要能判斷輸出行為會受影響。 4. 電腦視覺（Computer Vision） 與 OCR：影像分類判斷圖片類別，物件偵測找出物件與位置，OCR 讀取圖片文字；視覺理解可回答圖片問題，影像生成則依 Prompt 建立新圖片。 5. 負責任的AI（Responsible AI）：六大原則要用情境理解。例如自動駕駛在異常環境仍須安全運作，對應可靠性與安全性；避免模型對不同族群不公平，則對應公平性。 6. Azure Speech：此處專注在能力與情境判斷。Speech-to-Text 是語音轉文字，Text-to-Speech／Speech Synthesis 是文字轉語音；看到會議錄音轉逐字稿、語音助理朗讀回覆等需求，要能選出正確功能。 7. REST API：看懂 Endpoint、Authentication、Request 與 Response；流程可想成「程式 → Client／API → AI 模型 → Response」。SDK 是方便的程式封裝。 8. Model Catalog／模型選擇：依文字、圖片或語音等輸入模態、模型能力與部署需求選擇，不能只記模型名稱。 9. Multimodal 多模態 AI：理解文字、圖片、語音與影片如何成為輸入，並區分「理解既有內容」與「生成新內容」。 10. 系統提示詞（System Prompt）：又稱 System Message，用來設定助理在整段對話中應遵守的角色、任務、語氣、輸出格式、範圍與安全界線；一般的 User Prompt 則是使用者當下提出的問題或任務。考題若要求 AI「固定扮演客服」「只回答公司政策」「一律輸出 JSON」「超出範圍時拒答」，應設定 System Prompt；若只是「摘要這段文字」「翻譯這封信」或詢問單次問題，則屬於 User Prompt。也要知道系統提示詞只能引導模型，不能保證完全遵守，仍須搭配測試與安全措施。 準備 AI-901，推薦掌握兩個重點 1. 使用官方「AI技能導航器」刷題 Microsoft 已將 AI-901 的官方練習評量整合至 AI技能導航器https://aiskillsnavigator.microsoft.com/credentials/cert-83587e0a0754cfee561ade3e27d9fa1cdaf15ae03be52d2413b2b858d1b4eda4 登入後即可進行模擬練習，一次模擬包含 50 題，介面與題型和真正考試情境相同，作答過程中可以查看答案與解析，適合用來熟悉專有名詞、確認觀念並累積知識題的判斷經驗。 不過，截至本文撰稿為止時，AI技能導航器模擬練習題僅提供英文內容，但正式考試可選擇繁體中文。若閱讀英文題幹或解析較吃力，可以搭配 AI 協助翻譯，再用自己的話重新說明題目考點；同時保留並記住重要英文關鍵字，例如 speech synthesis對應「語音合成」、fairness對應「公平性」。透過中英文對照，不只比較容易理解題意，也能加深對 AI 專有名詞的記憶，避免正式考試或閱讀技術文件時，因中英文用語不同而判斷失誤。 另外也要特別提醒：AI技能導航器的題目並不是正式考題，也不能完全代表正式考試的題數與難度。它對知識題的複習很有幫助，但正式考試的情境題通常需要更多判斷。因此刷題時不要只記選項或背答案，而要進一步理解：題目描述的是哪一種 AI 工作負載？為什麼這個模型、服務或工具最適合？其他選項又錯在哪裡？能說清楚背後的理論與應用情境，才算真正掌握。 2. 搭配官方課程進行實務模組練習 不是每位備考者都有實際操作 Azure 與 Microsoft Foundry 的經驗，但官方學習路徑的部分單元附有引導式練習，可以先透過瀏覽器熟悉操作概念。 以 Microsoft Learn 的「探索自然語言處理概念」https://learn.microsoft.com/zh-tw/training/modules/introduction-language 單元為例，可進入 Microsoft Learning 的 「探索文本分析」https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-concepts/Instructions/exercises/03-language.html 頁面，依照步驟開啟 Chat Playground，設定 Instructions、輸入 Prompt，並使用生成式 AI 模型將文章摘要成指定格式。接著還能操作 Language Playground，練習語言偵測與個人識別資訊（PII）擷取，將課本中的 NLP 名詞轉化為實際操作經驗。 這些瀏覽器式 Playground 是依 Microsoft Foundry 入口網站概念製作的簡化練習環境，不等同於實際 Azure 資源或正式 Foundry 專案；但對沒有雲端操作經驗的考生來說，已足以建立「輸入資料、設定指示、執行分析、檢視輸出」的基本流程。完成練習後，再回頭閱讀 Microsoft Learn 的服務說明與程式碼範例，會比只看文字更容易理解題目情境。 小編怎麼用一週準備 AI-901？ 因為小編已通過 AI-900，所以把時間集中在 AI-901 加深的實作內容。 如果只有七天，可以這樣安排：第 1 天看考綱並做一次 AI技能導航器模擬練習題，找出弱項；第 2 天複習負責任的AI（Responsible AI）、生成式 AI 與常見工作負載；第 3 天操作 Foundry，練習選模型、部署與 Prompt；第 4 天讀文字分析、語音與相關 SDK；第 5 天準備電腦視覺、影像生成與 Content Understanding；第 6 天集中閱讀 Python、REST API 與 Agent 範例；第 7 天重做錯題、複習英文術語，並操作AI技能導航器熟悉介面與標記題目的方式。 也可把官方教材整理進 AI 工具，請它依AI-901的核心考點出情境題，但答案仍要回 Microsoft Learn 核對。有效的循環應是「閱讀 → 理解 → 測驗 → 找出弱點 → 回官方文件複習」，而不是只背答案。 官方AI技能導航器，建議刷到多少才去考？ 官方題庫模組最大的優勢就是，每次題型組合都不重覆，小編建議練習超過10 次，最後幾次穩定在 90% 以上，但不能只背答案。每次都要回看猜對與答錯題目的解析。模擬練習題是用來找出知識缺口，不是正式題庫。 考試當天：最大的敵人可能不是不會，而是時間 考試作答時間為 45 分鐘，如果是遠端考試約 65 分鐘。第一輪先完成有把握的題目，困難題先標記，最後再檢查，不要在單一題目停留太久。 證件也不要到考試當天才確認 須出示有效且符合規定的政府核發身分證件，報名姓名必須與證件完全一致。若選擇 OnVUE 線上監考，請提前用同一台電腦與同一地點完成系統測試。 最後心得：AI-901 最重要的不是背 Azure，而是理解「AI 怎麼被用起來」 AI-901 仍是基礎等級，重點是能否判斷情境、選擇模型與工具，並理解 AI 如何透過 Azure 與 Foundry 形成應用。若你完全沒有 Azure AI 基礎，建議多留時間走完兩條官方學習路徑：多刷AI技能導覽器題庫以及實務模組練習。 延伸閱讀： 更多AI證照相關課程：https://nabi.104.com.tw/ai?id=2007001015 更多微軟AI證照課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%BE%AE%E8%BB%9F 附註：小編是2026年5月先通過AI-900測驗，後於2026年8月通過AI-901測驗，但兩項測驗實屬同一個微軟AI基礎認證，所以小編的認證證書日期以第一次取得為主，但附上AI-901測驗通過通知，以此說明。

恆逸PMP學員丁維儀考取PMP認證心得 「讀書計畫：因平時要忙於家庭跟工作，所以我依照張憲中老師的建言，平日讀書兩個小時，假日讀書四小時，然後於考前幾天請假加碼到每天讀八小時，統計時間：恆逸上課、恆逸總複習班、筆記、讀書合計200小時。 先把恆逸的三大本講義讀一遍做筆記，重點在於ITTO及各項工具的應用，把三大本的講義濃縮成70頁的活頁紙(寫過一遍可以增加記憶)，考前一週把恆逸講義ITTO流程組的那頁裁切下來做成小冊子，在上面濃縮筆記，將小冊子如影隨形地帶在身上複習(通勤、空閒....直到考試當天) ​ 以上的心得分享希望可以給有志考PMP的人一些幫助，最後感謝所有在考照過程中幫助我的人，謝謝大家。」 ​ 完整心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/315

受訓前早就耳聞這張主導審查員證照並不輕易，尤其是改成線上考試的模式後，整體難度與考驗更是隨之提升。為了能順利通過，我在參訓前便多方參考過往學員的經驗分享，提前掌握準備方向，事後也驗證了這些策略確實非常管用。 想要順利考取證照，關鍵的第一步就是對 ISO 27001:2022 的本文條款與附錄 A 控制措施建立極高的熟悉度。在正式上課前，我特地找了條文與附錄內容進行自主預習，即使一遍看不懂就反覆閱讀兩到三遍。預習的目的並非要立刻死記所有細節，而是要在腦海中建立清晰的章節架構與目錄地圖。當第一天課程快速講解完所有本文與附錄後，這樣的預習基礎讓我能在後續四天的實戰應用與情境演練中，迅速跟上講師的步調並融會貫通。 應考的關鍵除了對條款位置瞭若指掌外，每天課後務必扎實複習講義，並徹底熟練練習網站提供的題庫。線上考試雖然採 Open Book 開放查閱，但唯有清楚知道條文出現在哪個章節，翻閱查找時才能快精準。題庫演練則能幫助習慣敘述方式，因為許多考題問題點、問答方向或選項描述會進行變形，無法靠死記答案應付。此外，每位考生的題組不盡相同，題目會明確規範複選數量，也會出現選項多於題目數量的配對題。 應試時的時間相當充裕，建議保持冷靜，善用刪除法先處理有把握的題目，面對看不懂的題目則多讀幾次並擷取關鍵字，聯想其對應的本文條款或附錄控制措施。這張證照無法靠投機取巧或臨時抱佛腳考取，若評估自己對內容仍不夠熟悉，建議善用一個月內的延遲考試機制，在做好充分準備後再上陣。希望這份從預習到應試的整理，能幫助大家消除考前焦慮，順利拿下證照！ 🔗 參考資源連結：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/8796

使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理 「Wes更新了這本新版本的內容，確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」 —Paul Barry 講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者 這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新，用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中，你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。 作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人，在這本書中，以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組，本書非常適合剛接觸Python的分析師，以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。 ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算 ‧學習NumPy基礎和進階功能 ‧認識pandas程式庫的資料分析工具 ‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料 ‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表 ‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總 ‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料 ‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題 完整資訊前往 | https://www.gotop.com.tw/books/BookDetails.aspx?Types=l&bn=A709

數位發展部在2026年5月正式發布「AI產業人才認定指引3.0」，這是台灣官方對AI人才能力的最新定義標準，不管你是想轉職、想升職，還是想知道自己跟市場差多少，這份指引就是你的對照表，看完這篇你就知道自己現在站在哪，下一步該補什麼。 ❇️【政府把AI人才分三類，你是哪一種？】 指引把AI人才分成三大類別： • AI應用人才：用AI工具提升工作效率、創造價值，不需要寫程式。適合各行各業在職者，包含行銷、業務、行政、人資等。 • AI開發人才：用技術把AI做出來，包含ML工程師、LLM工程師、資料科學家等技術職務。 • AI研究人才：做AI底層研究、發論文、推進技術邊界，通常需要碩博士背景。 大多數在職者和求職者，其實落在AI應用人才這一塊，不需要寫程式，但要真的會用、懂AI。 ❇️【3.0版新增了什麼？兩件大事】 • 新增「AI治理素養」：因應今年1月上路的《人工智慧基本法》，你要知道AI的風險在哪、什麼不能做、資料輸入有什麼限制，不只是技術問題，而是每個用AI的人都該具備的基本意識。 • 新增「AI協作與開發」：Vibe Coding、Agentic AI已經是現在進行式，AI不再只是輔助工具，而是你的工作夥伴，這項能力要求你能用自然語言指揮AI完成任務、設計工作流程。 ❇️【先搞清楚自己的AI能力在哪裡】 很多人以為「AI能力 = 會用ChatGPT」，但企業真正在意的其實是三件事： • AI工具應用：能不能選對工具、解決實際問題 • AI判斷能力：能不能判斷AI輸出的內容、做出決策 • AI工作解決力：能不能整合應用、真正創造價值 會問問題、會做摘要、會生圖，只是起點，不是終點，未來比的不是誰會AI，而是誰真的能跟AI協作。 不確定自己現在落在哪個位置？可以先做一個快速檢測，104 AI通用素養檢測只要幾分鐘，就能找出你的能力落點，測驗通過還能回傳到104履歷，讓企業主動找到你。 👉立即測試AI通用素養 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041 ❇️【你缺哪塊能力？5大類型對照學習】 指引把AI能力分成五大類型，以下是重點整理： 1️⃣ AI應用素養（No-code） 了解AI基本原理、道德倫理、應用限制與風險辨識，新增AI治理素養，重點在於風險判斷與合規意識 ▶ 商業應用技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式 ：https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 ▶ iPAS AI應用規劃師衝刺班：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶ 生成式 AI 能力課程：https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/46267952-18a1-4b5c-a0dd-052b04d1a418 2️⃣ AI工具應用（No-code） 會用ChatGPT、Midjourney、Runway、ElevenLabs等工具完成文書、圖文、影像、音源、自動化等實際任務，並能整合進工作流程 ▶ ChatGPT 實戰應用-讓AI成為你的超級助手 ：https://nabi.104.com.tw/course/lunglungai/b5566bfa-71f7-4ed9-b7b4-5d4c406f8e21 ▶ AI行政管理力實戰課｜高效會議記錄 × 精準SOP × 掌握AI工具： https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/615567ab-cd6f-423e-9277-841af2dd7031 ▶ n8n自動化工作術：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/fe53158a-175d-4ec1-aac1-4d3f04e1fb43 3️⃣ AI程式語言應用（Low-code） 能用自然語言指導AI協作撰寫程式、使用GitHub Copilot、Cursor等工具，設計AI Agent工作流程，不需精通語法，但要懂邏輯與除錯 ▶ 文組人一定要會的 Vibe Coding：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/f8202e4f-3029-464f-9f2d-57dd65702913 ▶ AI助理GitHub Copilot | 提升前端開發效率：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c ▶ AI Agent 零基礎打造個人工作流：https://nabi.104.com.tw/course/cwlearningtop/e4e74b5f-a403-44d4-894d-8bfbb24b0b88 4️⃣ AI模型訓練（Pro-code） 使用TensorFlow、PyTorch等框架訓練AI模型，涵蓋機器學習、強化學習、fine-tuning與RAG等進階技術 ▶ 技術開發技能1-9 如何利用 AWS 儲存服務加速生成式 AI 與機器學習訓練 ：https://nabi.104.com.tw/course/aws/38612d3f-e05e-499c-a5e1-8d4f63192ada ▶ PyTorch生成模型全解析：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/1908197d-6314-491e-b1ff-08aed83c8dc0 ▶ AI資料科學家全方位課程：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/48cff3f9-685f-4dcc-9d2e-6e058d3e4de4 5️⃣ AI服務開發（Pro-code） 整合NLP、LLM、CV等技術開發完整AI應用服務，包含模型部署、API串接與系統整合 ▶ 自然語言處理與大型語言模型 ：https://nabi.104.com.tw/course/ittraining/ad7af932-6033-457a-b8be-9735444d02ec ❇️【對應這份指引，哪些證照值得考？】 指引中明確列出推薦認證，以下是與一般在職者、求職者最相關的幾張： 一、 素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級（經濟部） • 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 • 建議備考時間：4-8週 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證（資策會） • 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上。 • 建議備考時間：3-6週 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 二、 工具類 1. iPAS AI應用規劃師 中級（經濟部） • 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用，以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一，適合已有AI相關技術開發經驗，以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 • 建議備考時間：6-12週 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 2. 生成式AI美術設計能力 初級/中級（資策會） • 特色：測驗分成學科與術科，術科分數會加權60%，測驗範圍以生成式AI基礎知識，以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主，需擅長各種AI生成工具因應術科題目，適合設計師、社群經營與內容行銷人員，證書有效期兩年。 • 建議備考時間：3-8週 • 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049229 　(生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230 　(生成式 AI 美術設計能力中級) 三、 專案類 1. TQC+ 人工智慧：機器學習（電腦技能基金會） • 特色：以術科考題重視程式技術與模型實作，適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者，是一張具AI實務鑑別度的證照。 • 建議備考時間：6-12週 • 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 完整認證資源請參考: https://moda.gov.tw/ADI/services/publications/1611#qaH19692

那天我的夥伴跟我分享，他辭職在家蹲了一年半才悟到的真相 1.家裏沒礦不要裸辭，先找好下家，因爲你不一定找得到 2.原來委屈還有跟小人合作，也是工作的一部分 3.以前在大公司一個月給你10萬，現在小公司你自己跟人家開8萬，人家都不要你 4.離開大公司才發現，原來不是自己的背景硬，而是公司的背景硬 5.當你連下一餐在哪裏都不知道的時候，真的會每天失眠 6.等你從大公司離開之後，什麼關係、什麼人脈、什麼資源啊，就都跟你沒有關係了 以上6點值得我們，好好思考 https://www.youtube.com/shorts/6633Q0whLc8

2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 Meta的新AI代理Muse推出不到兩周，就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首，截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方，是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點： 一、下載速度驚人 截至21門 ，Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂，排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式，以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天，就累積73萬次下載。 二、從答題變代辦 使用者交代任務，Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱，甚至協助議價和網購，功能比一般聊天機器人更進一步。 三、入口容易上手 除了獨立App，使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務，省去適應新介面的麻煩。 四、創造廣告以外的收費機會 Muse基本版免費，另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API，向使用其AI模型的開發者與企業收費。 五、網站接不接受Muse是重點 亞馬遜因隱私與安全疑慮，封鎖Muse進入旗下購物網站；Shopify則與Meta合作，開放AI代理人結帳。Muse能不能普及，也取決於各家網站願不願意讓它代辦。 六、下載熱潮能否延續有待觀察 下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載，但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事，還很難說。 Meta的新AI代理Muse 網址：https://ai.meta.com/muse/

領導者和管理者，一定要讀道德經 道德經的本質是教天子怎麼為君，儒家的論語是教你怎麼為臣 道德經說要"處無為之事" 無為就是你，別亂做、做少一點 如果上位者，什麼都要做 證明什麼？抓不住重點 你什麼都做，底下的人不明白到底要專注什麼?沒有方向 "無為"不是啥都不做，而是要聚焦，只做重要的事 你說什麼都很重要!那有沒有最重要的?有沒有更重要的? 你要能判斷"權重" 第二個叫做"行不言之教" 教就是教育培訓，培訓不要老是用講的，你要以身作則，做給屬下看 還有一招，就是持續招募(請用104)、還有開除人 你招個高手來，你們看人家怎麼做的 不行的人，不用批評直接送走 留下來的人是不是就發現有進有出，慢慢地規矩就出現了 你自己琢磨吧，琢磨不透，腦子不夠，那遲早也得走人 https://www.youtube.com/watch?v=wtyx_NluWH8

104 工作快找 App 最新版本 v3.8.0 推出了令人驚豔的功能，只需簡單上傳 PDF 檔案，AI 就能幫你自動填寫基本履歷表，讓你快速完成履歷，立即應徵找工作！本文將詳細介紹這項功能的使用教學，讓你輕鬆掌握求職新利器！ ▍AI 掃描履歷功能教學 1. 開啟 App 並進入「我的履歷表」 打開 104 工作快找 App，進入「關於我」頁面，找到「我的履歷表」選項。 2. 新增履歷表並勾選 AI 掃描 在「我的履歷表」頁面，點擊右下角的「+」新增履歷表按鈕，勾選「AI 掃描履歷」選項。 3. 上傳 PDF 檔案 點擊「上傳 PDF」，開啟檔案選取工具，僅可選取 PDF 格式的檔案。選好檔案後，點擊「新增」。 4. 等待 AI 掃描完成 上傳 PDF 後，系統會顯示「AI 掃描履歷匯入中需等待數分鐘」的提示。這段時間你可以先使用 App 的其他功能。 5. 檢查並完成履歷表 幾分鐘後，重新進入「我的履歷表」，如果 AI 掃描完成，會顯示這份履歷表的名稱並標示「AI 掃描」。點擊開啟 AI 掃描履歷，檢查填寫內容，並補充標示「未完成」的項目，將整份履歷完成至 60%，即可開始應徵工作。 ▍AI 掃描履歷功能需要付費嗎？ AI 掃描履歷功能目前為 Beta 版本，每月僅提供 3 次體驗機會，請務必確認履歷內容無誤後再進行應徵。 104 工作快找AI 履歷功能，讓你只需上傳 PDF 檔案，AI 就能幫你自動填寫基本履歷表。這不僅解決了求職過程中最麻煩的部分，也讓你更快、更準確地完成履歷表，立即應徵找工作。 ➤ 立即下載更新（Android）：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.m104 ➤ 立即下載更新（iOS）：https://apps.apple.com/tw/app/104%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%BF%AB%E6%89%BE/id437817158 ➤ 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！

想轉職數據分析師、資料分析師？Python、R 語言、Tableau 你還缺哪一項分析工具？一次比較七大數據分析工具課，推薦自學的你快速逃脫新手村組合包！ 正在找數據分析師工作的你，打開求職平台網頁，看到職缺需求寫著： - 熟悉至少一種數據分析語言：R / Python - 熟悉資料庫之 SQL 語法 - 熟練至少一種視覺化分析工具：Tableau / Power BI 突然感到一陣恐慌，怎麼辦！！！我還缺那一個！！！ 雖然網路上的學習資源很多，但是東一個西一個，對想快速上手工具的新手來說，很難找到系統化的學習路徑。 不要擔心！我們一次整理了數據分析師要會的 4 種分析工具，搭配精選的線上課程，帶你剖析課程重點差異，快速選擇適合你的自學資源！ 想要學現在最熱門的程式語言 Python？ ▶︎ 請直接跳到 ① Python 入門課程推薦 想學的是專注於資料分析的 R 語言？ ▶︎ 請直接跳到 ② R 語言自學線上課 想快速上手資料視覺化工具 Tableau、Power BI ▶︎ 請直接跳到 ③ Tableau、Power BI 資料視覺化 如果你還想學，應用數據分析到電商、社群產品上 ▶︎ 請直接跳到 ④ 同場加映：用數據分析打造好產品 Python 入門課程推薦 ▶︎ Python 資料分析 - 網頁爬蟲與視覺呈現 這堂專為想扎實入門的 Python 新手設計，帶你從基礎概念、操作開始，學習資料處理、分析、視覺化，概念教學，穿插綜合實作範例，打好實際操作能力！ ▶︎ Python 行銷資料科學 ：基礎語法入門最前線 這堂結合「 Python 基礎教學」和「商務情境應用」的 Python 入門課，以商務案例實戰為導向，用大量案例打造你的商業資料分析腦。適合零基礎自學 Python 的你，不怕學了程式技術，不知道怎麼應用！ 詳見原文> https://hahow.in/cafeteria/articles/6062c2ce64445a40f0e5acd3