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資安入門指南:想成為資安工程師不可不知的事
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這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
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
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H100和A100到底差在哪?我幫企業選GPU主機的幾個判斷原則
H100和A100到底差在哪?我幫企業選GPU主機的幾個判斷原則
我常常遇到客戶問我:「我要跑AI,要買哪張GPU?」這個問題看起來簡單,但其實背後有不少需要釐清的事情。我想把我平常跟客戶討論的邏輯整理一下,給正在考慮這件事的人參考。 先從最基本的說起。GPU的記憶體容量是選擇的第一個關卡。你要跑的模型,參數量有多大?大語言模型通常的規則是,7B參數的模型大概需要14GB的記憶體,70B的模型就需要140GB左右。這個估算是最低需求,實際跑起來還要加上推論的緩衝。 RTX 4090有24GB GDDR6X,適合跑中小型的AI模型,或者做AI應用開發和測試。它的性價比很高,3D渲染和AI開發都能用,是最入門的選擇。RTX 5090記憶體升到32GB,用的是GDDR7,速度更快,適合需要稍大記憶體但預算有限的場景。 A100是一個分水嶺。它有80GB的HBM2e,這讓它可以完整跑一個70B的大語言模型,或者做大規模的深度學習訓練。A100還支援NVLink互連,多張卡可以連起來形成一個大的記憶體池,對需要超大模型的場景非常重要。我們的A100方案是最多客戶選的,原因是它在記憶體容量、運算能力和價格之間取得了不錯的平衡。 H100是目前最頂級的選項。3,958 TFLOPS的AI算力,比A100高了好幾倍,而且有Transformer Engine加速,對大語言模型的訓練有特別的優化。如果你要訓練自己的大型語言模型,或者需要大規模的多GPU互連,H100是正確的選擇,但價格也相應的高。 我判斷客戶適合哪個方案,通常問這幾個問題:你的工作負載是訓練還是推論?訓練需要更多算力,推論通常對記憶體頻寬的要求更高。工作是持續的還是間歇的?持續的適合月租,間歇的考慮按小時。你需要多大的模型?這決定了你最少需要多少VRAM。 有一個很多人忽略的點:GPU的算力數字只是一個參考,真實的效能還取決於記憶體頻寬、互連速度、周邊的CPU和系統記憶體配置。我們在搭配主機的時候,A100方案搭配的是256GB系統記憶體和2x 2TB NVMe SSD,H100方案是512GB DDR5,這些配置是根據GPU的特性仔細設計過的。 最後一個建議:不要為了看起來比較厲害而買超過你需要的GPU。H100很強,但如果你只是跑推論服務,A100就夠了,而且便宜很多。把預算放在夠用的GPU加上好的基礎設施,比花很多錢在規格上用不到的部分更聰明。 https://gpu.nss.com.tw/
林尚能 戰勝學院
Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解,一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍,以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉ 這篇文章想用比較實際的方式,分享小編自己的備考流程、讀書方法,以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣,先前已經有其他 AI 素養證照基礎,例如 iPAS AI 應用規劃師初級,那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高;真正需要額外補強的,反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異,以及各種情境題到底該選哪一個服務。 什麼是Microsoft AI-900?主要內容考什麼? Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證,主要測驗內容以人工智慧基本概念為主,不需要程式背景,強調AI的核心應用場景,例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI,同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異,以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。 因此,這張證照適合初學者、商務人員、在學學生,或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說,AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。 Microsoft AI-900認證資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 考試內容: ● 人工智慧工作負載與責任式 AI:理解常見 AI 應用類型,例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI,以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。 ● 機器學習基本原理:認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念,並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。 ● 電腦視覺:影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境,知道對應服務能做什麼。 ● 自然語言處理(NLP):情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。 ● 生成式 AI:大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI,以及Azure上相關服務的定位。 微軟 AI 認證如何計分? 微軟認證採用 1000 分制,及格門檻為 700 分。不過,這裡的 700 分並不等於答對 70% ,因為微軟使用的是量尺分數(Scaled Scoring),會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說,最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比,而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。 ● 題數通常約為 40–60 題;以小編這次實際應試為例,共考了 42 題。 ● 題型:多數題目為單選題,作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現,例如一組包含 3 個是非題,或 3 題拖放配對題。 ● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單,證照通常可於 48 小時內下載。 備考 AI-900策略 小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照,所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時,不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理,而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。 因此,AI-900 最需要額外熟悉的地方,就是 Microsoft Foundry(前身為 Azure AI Foundry,是微軟 AI 生態系工具與平台)的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式,而是考你看到一個需求時,能不能快速判斷應該用哪個工具。例如,題目:「如何辨識圖片上的文字」,就要聯想到電腦視覺中的 OCR(光學字元辨識)能力;如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測,就要想到語言服務;如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力,重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。 ◆ 第 1 週:快速建立全貌,先把 AI-900 的五大主題跑過一次。 ◆ 第 2 週:考古題+AI集中刷題,反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。 ◆ 考前最後整理:把容易混淆的工具功能整理成對照表,例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。 獨家準備心法:官方資源+AI 整理筆記+大量刷題 小編的準備方式其實不複雜,核心就是三件事:先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。 第一步,我會先上 Microsoft 官方學習平台,把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚,而且用語和考題很接近。 第二步,我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記,尤其是「服務名稱-功能-適用情境」三欄對照,這對應付選擇題很有幫助。 第三步,不斷刷題:利用微軟學習平台上的免費練習評量,進行考古題練習,免費測驗總共50題,每次出題都不同,每個題目都有詳細解析,可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分,正式考試時大多可輕鬆過關。 如果你已經取得其他 AI 素養認證,或本來就具備一些機器學習演算法概念,我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節,而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷,不是深度技術實作,所以越接近情境、越容易得分。 如何報名考證(所有微軟認證都適用) ● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ ),可直接進入微軟AI-900認證網站。 ● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址,並填入手機與Email ● 選擇「親自前往考試中心考試」,或「通過OnVUE在線考試」。 ● 若選擇前往考試中心,系統會提醒考試注意事項,以及選擇考試語言,這裡,你可以選擇繁體中文或英語,接著,選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點,目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇 ● 若選擇「通過OnVUE在線考試」,你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE,這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面,一旦發現有違規狀況,例如離開鏡頭或非自然考試行為,監考官有權終止考試 ● 選好考試方式與日期、時間,完成付費,即報名完成。 AI-900 即將退場!AI-900 與 AI-901 的差別 就難度上來說,AI-901難度大於AI-900。 根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊,這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解,以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到,應試者需具備基礎的 Python 語法概念,並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下,AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主,因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善;而AI-901 則更進一步,要求考生不只理解概念,也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。 ● 考試定位:AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識;AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。 ● 內容重心:AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念;AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。 ● 技術期待:AI-900 對非技術背景較友善;AI-901 雖然仍是 Fundamentals,但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。 ● 學習方式:AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過;AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。 考 AI-900 還是直接準備 AI-901? 根據微軟官方公告,AI-900於2026年6月30日正式退場,並由AI-901取代。 如果你已經在準備 AI-900,而且能在2026年6年30 前完成考試,我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照,已取得的認證仍然有效,不會因為考試退場就失效。 另一方面,如果你現在才剛開始,或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容,那就可以直接把重心放到 AI-901。 從官方訊息來看,AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義:不只是知道 AI 是什麼,而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用,特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。 在送出最後一題,系統會彙整考生標籤過不確定的題目,讓你再確認或修改答案,最終確認送出提交所有答案後,系統立刻給分,最終小編以788分,拿到了微軟AI-900認證,官方也在兩、三個小時內,就透過Email發出電子認證。 整體來說,小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景,但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎,兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向,AI-901 也很值得提早關注,尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題,很可能會成為接下來的核心趨勢。 ▉ 學習資源 Microsoft Learn 官方學習路徑:https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/ 104獨家考證課程:生成式AI|三證合一速攻班|高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰|:https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d
104學習 職場熱門證照排行榜
資安證照排行榜:詳解 10 大熱門證照內容、費用與難易度!
資安證照排行榜:詳解 10 大熱門證照內容、費用與難易度!
資安證照有哪些?該如何選擇? 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照,打穩扎實資安技能! 💻🏆 隨著科技發展日新月異,資訊安全開始受到業界重視,也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明,未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照,幫助你選定合適的方向努力,距離夢想更接近! 🚀 資安證照有哪些?該如何選擇? 在了解該考取哪張資安證照前,首先應該要先釐清,在未來的資安職涯中,自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白,可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中,攻擊方(紅隊)會模擬駭客入侵,而守備方(藍隊)則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能,資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求,再鎖定發展方向,才能替未來做好準備! 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象:經驗豐富的安全管理專家 費用:749 美元 難易度:高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象:中階系統稽核人員深造 費用:會員 575 美元/非會員 760 美元 難易度:中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象:職涯初期的網路安全技術員 費用:392 美元 難易度:中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象:資安紅隊的從業者 費用:1,699 美元 難易度:高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象:欲轉型管理職的技術人員 費用:會員 575 美元/非會員 760 美元 難易度:中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象:IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用:1,299 美元 難易度:中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象:親自使用安全系統的開發者 費用:249 美元 難易度:低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象:高階網路安全技術員 費用:494 美元 難易度:高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象:想提升事件處理能力的資安管理者 費用:949 美元 難易度:中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象:進階安全測試人員 費用:999 美元起 難易度:高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始!資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃,並輔導考取入門資安證照(CompTIA Security+),即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點! 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能,更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度,把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升
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什麼是 JAVA Spring Boot?為何要學會它?
什麼是 JAVA Spring Boot?為何要學會它?
當今的軟體工程界,JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。 根據TIOBE調查,Java在全球已有900萬+的開發者,而將近97%的企業電腦在運行著java,其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜,前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。 Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式,java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式,無所不在。根據104人力銀行調查,JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過3千多人,並且每年以20%左右的速度成長。 然而,隨著 JAVA Spring Framework 的出現,開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。 Spring Framework的優勢是 1.能爭取更多維運時效性 2.提升40%穩定性與效能 在 JAVA 開發領域當中, Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件,可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架,Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。 以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異: 1.簡化的配置:Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式,這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。 2.簡單的開發:Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具,如 Spring Initializr,可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式,減少了開發人員的工作量。 3.微服務:Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。 4.開箱即用的功能:Spring Boot 預置了許多常用的功能,如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式,而不必花費太多時間來處理底層細節。 使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處,例如: 1.自動配置:Spring Boot 可以自動配置您的應用程式,包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。 2.易於管理:Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式,例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。 3.優化的性能:Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能,包括自動配置快取、使用內存數據庫等。 4.可擴展性強:Spring Boot 非常容易擴展,您可以很容易地添加新的功能和服務,並將它們整合到現有的應用程式中。 因此,學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式,同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員,亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師,學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。 想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始 不仿就從「全線上|JAVA Spring Boot 全端軟體工程師養成班」這門課開始吧! 從現在開始至4/20前報名 享6折優惠 限額十名 欲報從速! 課程連結 👉https://reurl.cc/Y8Opan 線上諮詢 👉https://line.me/R/ti/p/%40992fqarq
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面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
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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!
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Lucidchart-雲端流程圖、圖表繪製工具,PM展現視覺化流程的好幫手
Lucidchart-雲端流程圖、圖表繪製工具,PM展現視覺化流程的好幫手
Lucidchart 是一款基於雲端的圖表工具,能讓用戶創建流程圖、線框圖、流程圖以及其他視覺化圖表。這對產品經理(PM)來說是非常有價值的工具,因為它能幫助他們視覺化地展現想法、系統和流程。以下是產品經理使用 Lucidchart 的一些方式: 1. 用戶流程和用戶旅程圖:產品經理可以繪製用戶旅程和交互流程,幫助團隊了解用戶如何在產品中進行操作。 2. 線框圖和原型設計:在開發之前,產品經理可以創建線框圖或簡單的原型,幫助可視化產品的佈局或功能想法。 3. 流程圖:產品經理通常需要記錄工作流程或開發過程,不論是用於內部團隊還是為了描述產品開發週期。 4. 功能路線圖:通過路線圖圖表,產品經理可以視覺化產品的時間線或功能發布計劃,讓相關方清楚了解優先事項和開發順序。 5. 系統架構圖:對於技術型產品,產品經理可以與工程師一起使用 Lucidchart 繪製系統架構或 API,確保產品和技術團隊保持一致。 6. 協作功能:Lucidchart 允許多個團隊成員實時合作,這對跨職能團隊進行頭腦風暴、文檔編寫和產品概念迭代非常有幫助。 官方網站>> https://www.lucidchart.com/ 📌Lucidchart 提供免費版本,但也有付費計劃。免費版本有基本功能,適合個人用戶和小型項目,但有一些限制,比如圖表的複雜度和可用形狀的數量。具體來說,免費版本允許: - 創建 3 個可編輯文檔 - 使用 60 個形狀 - 基本的協作功能(如與他人共享) 如果需要更多高級功能(如無限制的文檔、更多形狀庫、數據可視化、高級協作工具等),就需要升級到付費版本。付費計劃包括: 1. 個人版:提供更靈活的圖表創建和更多形狀。 2. 團隊版:針對小型團隊設計,擁有高級協作和共享功能。 3. 企業版:適用於大規模組織,包含更強大的安全性和整合工具。 價格根據不同的訂閱級別會有所不同,因此可以根據需求選擇合適的計劃。
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Excel 日期處理技巧:增加年、月、日與週數的公式及格式變更方法
Excel 日期處理技巧:增加年、月、日與週數的公式及格式變更方法
在 Excel 中, DATE函數是一個強大的工具,能夠根據指定的年、月、日生成日期。在實際操作中,經常需要對日期進行調整,例如增加年數、月數、天數或週數。對於增加週數,可以使用 IF函數結合簡單的計算公式來實現。此外,調整後的日期可能還需要變更日期格式,以滿足不同的需求。本文將詳細介紹如何運用 DATE 函數來增加各種時間單位,並教你如何輕鬆變更日期格式,以便在工作中更有效地處理時間數據。 公式=DATE( year, month, day ) ▍多加年數 =DATE(YEAR(A2)+B2,MONTH(A2),DAY(A2)) ▍多加月數 DATE(YEAR(A3),MONTH(A3)+B3,DAY(A3)) ▍多加天數 =DATE(YEAR(A4),MONTH(A4),DAY(A4)+B4) ▍多加週數 輸入=IF(A5,A5+(B5*7),"")函數>變更日期格式 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文,也歡迎免費加入共學✨
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從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
在軟體工程領域,擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比,軟體工程師對AI相關證照的關注度更高,顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理,各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照,幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧:機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計,涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試,TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力,以便參與國際專案、閱讀技術文件,甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科(Cisco)提供的網路技術認證,涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說,這是一項極具價值的證照,可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證,適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理(NLP)等概念,適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格,對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證,工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理,適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性,特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP(現為OCPJP)是Oracle提供的Java專業認證,專為有一定Java開發經驗的工程師設計,適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP(Project Management Professional)是全球最具公信力的專案管理認證,此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能,能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。
104學習 職場熱門證照排行榜
網友考照經驗分享 :如何在60日內取得AI應用規劃師初級證照
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想準備 iPAS AI 應用規劃師初級考試,卻不知道該從哪裡開始嗎?這篇文章分享作者在約 60 天內完成備考並順利通過測驗的實際經驗。作者從閱讀官方學習指引與歷屆試題開始,重新整理成自己的筆記,再搭配 Gemini 每日產生練習題,透過大量刷題、訂正錯題與反覆複習,加深對人工智慧基礎及生成式 AI 應用的理解。 文章也整理兩個考科的準備重點、較具挑戰的內容,以及電腦測驗當天的作答方式與注意事項。對於剛接觸 AI、非技術背景,或正在尋找有效讀書方法的考生而言,都具有實際參考價值。不過,AI 產生的題目與答案仍可能出錯,建議以官方資料為主要依據,並做好內容查核。 想了解完整備考流程、刷題方法及考試心得,可點擊連結閱讀完整文章: https://www.dcard.tw/f/talk/p/261350889
104學習 iPAS AI應用規劃師考照共學群
非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
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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。
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從 0 到 1 成為前端工程師的 3 本推薦書籍
從 0 到 1 成為前端工程師的 3 本推薦書籍
👉 《#JavaScript大全》 網址:https://www.tenlong.com.tw/products/9789865027322?list_name=trs-o 俗稱犀牛書的《JavaScript 大全》,從零開始的 JavaScript,不怕不讀,就怕太厚讀不完。 👉 《#JavaScript-#優良部份》 網址:https://www.tenlong.com.tw/products/9789866840272?list_name=rd 少少的 100 多頁,把 JavaScript 好與不好的地方都寫得清楚。對於在使用 JavaScript 時,可以更深地了解每個 JavaScript 的特性。 👉 《#深入淺出設計模式》 網址:https://www.tenlong.com.tw/products/9789865029364?list_name=srh 設計模式(工作上比較用英文 design patterns)是在開發時使用的寫法,這些寫法是經過時間考驗,在遇到類似情境的時候,使用設計模式推薦的結構來撰寫程式,可以讓自己寫出更簡潔、複用性更高的程式碼,減少未來遇到需求變更、更改程式碼時,因為耦合度過高造成開發成本的增加。 👉 #同場加映《JavaScript: Understanding the Weird Parts》 線上課程網址:https://www.udemy.com/course/understand-javascript JavaScript 寫多了以後,會發現這個程式語言有難以置信,不禁讓人露出黑人問號表情的面相,Udemy 的這堂線上課程算是羅列了各種 JavaScript 奇怪的部分。 不論是犀牛書還是另外兩本,我都偏向推薦已經是前端工程師的讀者再來閱讀,理由無他,就是這幾本書讀完要花費的時間實在是太多了,對於想要踏入前端世界的初學者來說,內容與無字天書無異。 如果真的是從 0 到 1,我會比較推薦讀者跟自己信任的老師學,而不是自己看書。因為如果有不懂的地方,至少可以有人即時地回覆,而保哥說的觀念沒學好會吃大虧,至少在專業的老師帶領下,比較能夠建立起基本的概念。 上面推薦的書雖然不見得適合當初入前端的第一本書,但對我在往後的工作上幫助都不小,推薦給大家。
Larry 下班後的產品工程師
2025資安人才企業愛用證照排行搶先看!
2025資安人才企業愛用證照排行搶先看!
全球資安人才缺口高達400萬人。iThome 2023年資安大調查顯示,企業對資安人才的需求持續強勁,每10家企業,就有4家在招募資安人才,甚至有金融業斥資行情兩到三倍薪資挖角。104人力銀行透過企業招募人才大數據統計,帶你一次掌握2025年1月份企業愛用資安證照排行榜 第1名 🟡ISO 27001資訊安全管理系統主導稽核員 許多機關、企業欲導入ISO 27001資訊安全管理系統國際標準,內部必須有專人負責資安的稽核、教育訓練等工作,擁有本證照有助於溝通與實行相關步驟… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 第2名 🟡CCNA 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,是Cisco的入門級認證,適用於希望進入網路領域的IT專業人員… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 ✅ CCNA好考嗎?2025認證攻略https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_21b83e1d-c747-4262-93f0-81653f984fd7 第3名 🟡CEH CEH(Certificated Ethical Hacker)被業界稱之為道德駭客認證。它是一個中立型資安技術認證,延自美國聯邦調查局(FBI)訓練人才的課程… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028035 第4名 🟡CISSP 由 ISC2(International Information System Security Certification Consortium)核發的資安管理證照,被業界廣泛視為資安領域的頂端認證之一… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10002011 第5名 🟡CCNP CCNP Enterprise,即Cisco Certified Network Professional - Enterprise,是Cisco Systems提供的高級網路專業認證。該認證專注於企業網路技術和解決方案,驗證個人在企業網路設計、實施、操作和維護方面的深入知識和技能… 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000638 👉快速測試資安職能適合度,挖掘你的職涯潛能 : https://nabi.104.com.tw/assess/16e0ae02-a53c-4129-986e-640b33d1b7ac 👉資訊安全大挑戰,你能拿幾分? https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security 👉延伸課程推薦 《資安人才培育計畫第四期》 ACSI 資安專業職能驗證:資訊安全維運工程師 🤔這門課程適合誰? ✅ 大專院校應屆畢業生;資管、企管、資安科系為佳 ✅ 欲轉職到資安工作之社會新鮮人 https://nabi.104.com.tw/course/acad/39b201f3-ab01-4be4-87cf-ac907be317c1
104學習 職場熱門證照排行榜
有AI技能平均薪資提高47%!求職履歷該放上的3張AI證照
有AI技能平均薪資提高47%!求職履歷該放上的3張AI證照
AI在職場上的重要性,如同10到15年前的Microsoft Office,不是「加分項」,而是「沒有就不會錄取」的技能。AI專家提醒,「AI素養」不只是會在ChatGPT輸入指令而已。推薦3種有幫助的AI證照,幫助縮小知識差距,把AI應用在特定的工作領域上,並用來優化、設計出新的工作流程,為履歷加分。 文/樂羽嘉編譯 由天下雜誌授權轉載 本文目錄(點擊可快速前往) 擁有AI技能的4個好處企業想看到的「AI素養」是什麼?3張2025年履歷必備AI證照為什麼這3張證照特別重要? 如果你希望在2025年進入一家具有前瞻性思考能力的企業工作,AI素養與技能是100%沒得商量的基本條件。 現在,AI在職場上的重要性,如同10到15年前的Microsoft Office,不是「加分項」,而是「沒有就不會錄取」的技能。 若沒有AI技能和素養,即使你勉強獲得錄取,也很可能在第一波裁員中被淘汰,跨國企業Accenture近期就裁撤多達1萬1000名無法適應AI的員工。 有充分的職場數據能證明AI素養已經企業非常需要的基礎職場能力,不只能幫助企業導入AI,更能直接為你的職涯加分。 即使你不是程式設計師或開發者,也必須從基本的AI認知,進一步學會如何實際應用在自己的工作職能與團隊中。Amazon Web Services最新研究顯示,92%雇主已經把AI技能列為職缺要求。 延伸閱讀:數發部《AI產業人才認定指引》發布!盤點AI認證資源、熱門職缺及職涯圖解 擁有AI技能的4個好處 擁有AI技能的好處包括: 1. 薪資加成 Indeed和Amazon Web Service研究顯示,具備生成式AI技能的員工,平均薪資可提高多達47%。 2. 更多工作機會向你敞開大門 世界經濟論壇(World Economic Forum)預估,到了2027年,AI將淘汰9200萬個工作,同時創造7800萬個新職位。擁有嫻熟AI技能的你,可以好整以暇地等待一份薪資優渥的前瞻AI工作。 3. 更有力的職涯槓桿 擁有AI能力的員工能創造解方、解決團隊的鴻溝,這是別人做不到的事情,對企業而言是不可多得的稀缺資產,尤其是高階工作職位。 4. 提升生產力與幸福感 有效運用 AI可以減少你花在行政雜務和瑣事的時間,釋放創造力與專注力,讓你有更多心理能量決定戰略和焦點,也能減少工作負擔,更能按照自己的步調產生高品質的工作。 AI專家威爾絲(Rachel Wells)提醒,「AI素養」不只是會在ChatGPT輸入指令而已。那不是策略,也不是組織要尋求的能力。 企業想看到的「AI素養」是什麼? 那麼雇主到底想在履歷上看到什麼? 威爾絲幾個星期前在倫敦的工作創新峰會(Work Innovation Summit)透過與Asana執行長羅傑斯(Dan Rogers)的對話和議程獲得了答案。 對企業來說,「AI素養」是指能應用AI策略,完全重新設計出清楚、乾淨的工作流程,同時搭配正確的安全框架。 威爾絲以此為出發點,推薦3種有幫助的AI證照,幫助你縮小知識差距,把AI應用在特定的工作領域上,並用來優化、設計出新的工作流程,這些證照可以為你的履歷加分,也成為面試時討論的切入點。 3張2025年履歷必備AI證照 AI策略建構證照(Building AI Strategy Certificate) 發證單位:ISC2 學習內容:「建立AI技術的基本知識,自信地參與AI科技,強化資安策略,符合國際標準,並推動企業內部讓AI以安全、合規、符合倫理的方式落地。」 適合對象:資安主管 前往查看證照資訊> IBM應用AI開發者證照(IBM Applied AI Developer Certificate) 發證單位:edX 學習內容:Python程式設計、提示工程技巧、使用HTML、CSS、JavaScript開發網頁 適合對象:希望打造AI工具,直接解決組織實際工作痛點的專業人士 前往查看證照資訊> 工作流程專家證照(Workflow Specialist Certificate) 發證單位:Asana 學習內容:學習如何規劃、建構、部署成功的工作流程,幫助團隊掌握最佳做法。」 適合對象:專案經理、營運主管、效能顧問。 前往查看證照資訊> 為什麼這3張證照特別重要? 這些證照不只是一般的「生成式AI入門」,而是能立即提升你在履歷上的專業形象。 這些證照顯示你和潛在雇主一樣,對AI的導入和應用非常認真,證明你正在順應變革、主動替未來做準備,而不是對抗AI。這將讓你的能力與企業策略高度對齊,幫助你在求職者中脫穎而出。 別擔心,即使你只是剛開始上這些AI課程,或正在修課的過程中,也一樣可以放進履歷,展現你積極投入新技能的態度。 (資料來源:Forbes、Amazon) (原文標題:求職必備 2025年應該放上履歷的3張AI證照) 推薦閱讀: 104發布2026調薪調查:6成企業預期調薪4.5%、AI人才薪資加碼9.5%起跳 搶手!「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬  史丹佛專家:AI時代必備的5項關鍵能力 AI時代的資工人該何去何從?專家:向「文組」取經 28歲AI億萬富翁建議青少年:把所有時間拿去做一件事
【104職場力】
工程師面試不用穿西裝!別踩地雷區 靠專業也能拿下Offer
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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!
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大家知道HR通常都花多久時間來看一份履歷嗎??-----(答案是30-60秒) 該如何寫出一份能吸引企業目光,並獲得面試邀約的履歷及自傳呢?? 一起來看看Baylor老師的【#履歷自傳撰寫攻略】吧! 📌履歷-著重結構有邏輯且清晰、簡潔明瞭為主,確保易於閱讀 📌自傳-故事化呈現,把握展現個人特質及描述過往經歷的機會 人資經驗豐富的Baylor老師特別強調,當學員在投遞履歷時,求職信是增加面試機會的小撇步,不妨替職缺客製一封求職信,展現對職位的興趣和專業能力,不要放過任何推銷自己的機會😉 想學習更進階的履歷面試技巧? 報名TalentNXT Fresh 人才培育計畫,順利結訓即可參加工作坊! 兩分鐘完成報名👉https://forms.office.com/r/KG6NPKkEtu 計畫詳情👉https://lihi.cc/vRlIf 原文出處:https://www.facebook.com/share/p/rpn6pNuQnmbeQSSA/
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「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
Verilog是一種硬體描述語言(HDL),用於設計、模擬數位電子系統。於1985年由Phil Moorby和Prabhu Goel開發,目的是在簡化數位電路的設計流程。Verilog廣泛使用在集成電路(IC)和FPGA(程式設計閘陣列)開發,是硬體、數位IC設計工程師主要工具之一。 #為什麼選擇Verilog? 1.簡單易學:相比其他硬體描述語言,Verilog屬於較為簡單語法,讓初學者可以更快上手。 2. 高效模擬:Verilog支援數位電路模擬設計,允許工程師在實際製造之前進行功能驗證,減少錯誤和修改成本。 3. 廣泛應用:從微控制器到大型處理器,Verilog在各種數位設計項目中都有應用,許多EDA(電子設計自動化)工具支援。 #Verilog主要功能 *模組化設計:Verilog允許設計者將複雜的電路分解為更小的模組,這不僅提升了可讀性,也方便團隊合作。 *支援時序和組合邏輯:透過Verilog,設計者可以描述數位系統中的時序邏輯和組合邏輯,精確模擬硬體行為。 *同步和非同步電路設計:Verilog能夠靈活地描述同步與非同步電路,適用於各種不同的應用需求。 #Verilog應用領域 Verilog在許多領域都有應用,尤其是在電子設計和半導體行業。它常被用於ASIC(應用專用晶片積體電路)設計、FPGA開發、數位信號處理(DSP)系統設計等。 總結來說,Verilog是設計和驗證數位系統的強大工具,對於希望進入數位電路設計領域的工程師來說,是不可或缺的技能。如果你想深入了解數位電路的運作原理,Verilog將是你學習的首選工具。
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AI PM搶手!「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬,和傳統PM有什麼不同? 
AI PM搶手!「AI產品經理」年薪輕鬆逾百萬,和傳統PM有什麼不同? 
人工智慧產品經理AI PM(product manager),無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同?AI PM又和AI工程師有何差異?為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬?104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼?!年薪上看150萬!不用精通程式,但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到,AI PM不見得要精寫程式,但必須懂技術,尤其要具備讓AI落地於產品的能耐;相較於傳統PM,AI PM的薪資可能多30%;年薪因專業度和年資而不同,80~150萬不難,150~250萬有機會,主管職或上市櫃公司有望超過250萬。  ※更新日期:2026/08/31 文/104職涯診所Podcast 本文目錄(點擊可快速前往) 「AI PM」人工智慧產品經理,在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪?以履歷表功能為例 不會寫程式也ok?AI PM需具3大核心能力:技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」,創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少?年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM?傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎? AI PM展現出色的溝通力,拉近技術與用戶的距離  【來賓】  王之璘,104人力銀行產品暨價值營運處資深協理,從輔大企管系畢業之後,曾任屈臣氏儲備幹部,優仕網Youthwant業務助理、網站企劃,ABC好車網網站企劃,一路發展成為產品經理PM(Product Manager),進入104人力銀行前後近10年,目前擔任產品團隊主管,帶領超過30位夥伴負責主要的AI產品,也是104人銀行最年輕的處級主管,職涯歷程豐富。  「AI PM」人工智慧產品經理,在傳統職責疊加AI技術應用  AI PM指的是與AI相關的產品經理(Product Manager)。  不過,討論AI PM之前,必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向:一是功能導向(從0到1),把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向,負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發,例如,對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外,傳統PM特別注重用戶介面(UI/UX)的優化與改善,並根據用戶的使用數,提供回饋給開發單位。綜合來說,PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。  AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調,將AI技術應用在產品的流程或發展中。  AI PM的職責面向主要有二:首先,運用AI改善公司內部的作業流程與效率,加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如,AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度,與AI互動,快速產出產品需求文件PRD(Product Requirement Document)或設計畫面,大幅節省工程師的時間。其次,利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者,讓使用戶願意為了AI功能而付費。  AI PM和傳統PM差在哪?以履歷表功能為例  以履歷表功能為例,傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」,透過增加欄位或使用文字引導,讓欄位更容易填寫,優化介面。  然而,AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如,AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表,把相關內容自動轉移到系統的欄位,節省求職者的時間。也就是說,AI能分析求職者的學經歷或社團經驗,自動產出自傳內容,或分析履歷內容有哪裡不足,對應求職者想應徵的職務,然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考,會比使用者想得更多、看得更遠,避免求職挫折、提升求職效率。  不會寫程式也ok?AI PM需具3大核心能力:技術、市場、整合  如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在:懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序,王之璘認為的優先順序為:懂技術(第一)、懂市場(第二)、能整合(第三)。  1.  技術的基礎理解(優先):AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力,例如機器學習、深度學習、大型語言模型(LLM)或自然語言處理(NLP)等。重點不在於寫程式(Coding),而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制,做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本(例如Token的使用成本),並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。  2.  市場與商業思維(次要):PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維,避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶,創造非用戶,甚至讓用戶願意付費。  3.  整合與溝通協作(基礎):整合能力涉及評估AI是否可行,並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上,除了傳統PM面對的工程師和設計師之外,還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要,AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通,以避免認知落差與時間浪費。  整體來說,AI PM對於技術理解的程度,必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險,例如資料漂移或幻覺(AI產出不符合事實或使用者能力)的問題。如果AI PM了解這些限制,就能知道撰寫Prompt時,應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係,但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制,將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中,AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力,透過與AI對話,來完成網頁基礎介面設計的能力。  AI PM的「AI思維」,創新探求與落地能力  AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出,所謂的AI思維,指的是,具備創新的想法,一方面用在改善PM本身的工作流程,另一方面,把AI技術深入落地到產品中,這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從0到1把產品做出來,更強調如何從1到100,讓產品能夠落地。  AI PM薪資比傳統PM高多少?年薪輕鬆逾百萬  王之璘認為,最厲害的AI PM,應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異,幾乎每週都有新的產品發表,AI PM必須像海綿一樣,持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度,能夠挖掘機會點。  反映在薪資,AI PM的月薪通常比傳統PM稍高!3到5年經驗的AI PM,月薪通常在5到6萬左右。8到10年經驗者,年薪則輕鬆破百萬,甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。  如何轉型AI PM?傳統PM、非相關背景的職涯路徑  對於現任PM想轉型為AI PM,最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程,或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識,轉型會相對簡單。  對於非傳統PM背景的人,建議從生活中探索從0到1的創新思維,關注生活中的痛點,嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題,例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁,培養用AI解決問題的能力。  AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎?  PM的養成大多依賴自學與應用,國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元,包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。  AI PM若有以下的產業背景也會特別加分:  1.資訊業/軟體業:幾乎是最順暢的轉型路徑,因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。  2.金融業/會計領域:這些產業接觸的數據量大,更重要的是,他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時,能夠更加嚴謹,也能快速學習複雜的商業邏輯,有助於控制成本並確保產品具體落地。  3.醫療背景:具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗,有助於快速找到與AI協作的脈絡。  在科系背景上,資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景,能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強,能夠有脈絡的調校AI的學習方向。 然而,一位頂尖優秀的AI PM,重點不在學位、也不是科系,而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格,與工程師溝通,帶領團隊開發。  AI PM展現出色的溝通力,拉近技術與用戶的距離  總結本次討論,AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑,需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要,但只需達到理解和評估的程度,並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是,AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識,並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。  多數公司為了推動AI,提高專案效率或將AI轉化為商轉機會,對於具有AI思維和技能的PM,徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人,無需過度擔心自身背景或科系,反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。  [course_plugin api_type='course_id' title='104推薦:AI產品經理學習營' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&order=15&jobcat=2004003009&page=3' amount='5']
【104職場力】
2026最新AI補助申請!台北市青年最高4000元、新竹市3000元,申請資格整理
2026最新AI補助申請!台北市青年最高4000元、新竹市3000元,申請資格整理
台北市及新竹市陸續推出青年AI工具補助計畫,補助包括ChatGPT、Claude、Canva等AI工具的訂閱費。北市18~35歲一般青年每年最高補助4,000元,新竹市則為16~40歲最高補助3000元。本文整理申請資格、期限、必備文件與常見問題一次看懂。 文/《104職場力》整理 本文目錄(點擊可快速前往) 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點台北市青年AI工具補助計畫重點新竹市AI領航青年數位工具補助重點 台北市、新竹市青年AI工具補助盤點 台北市 vs. 新竹市 青年AI工具補助,差在哪? 台北市|青年AI工具補助計畫新竹市|AI領航青年數位工具補助計畫年齡18~35歲16~40歲身分條件設籍台北市滿6個月以上的大專院校在學生和115年應屆畢業青年。並曾修習AI相關課程或參與青年以戰代訓銜接職場計畫設籍新竹市,不限學生身分受理期間2026/8/1~10/31訂閱,最遲11/10前提出申請。依申請對象別及申請先後順序審核撥款,當年度經費用罄後即公告不再受理。2026/4/2~11/30受理,額滿或經費用罄為止補助額度依訂閱費用實報實銷。一般青年每人每年最高補助4,000元;低收入戶/中低收入戶最高8,000元。補助購買金額的50%,一般青年每人最高補助3,000元;特定對象及文化語言保存者補助90%,最高6,000元補助次數每年1次,最多2項AI工具最多補助1次申請方式依青年局公告辦理線上申辦注意事項●中國大陸開發之工具軟體不予補助●中國大陸開發之工具軟體不予補助 台北市青年AI工具補助計畫重點 誰可以申請北市青年AI工具補助? 年齡與戶籍:18歲以上至35歲(即未滿36歲),且設籍台北市滿6個月。年齡與設籍天數都以「提出申請補助日」回推計算。 學籍:具經教育部承認之大專院校、研究所學籍,或115年度應屆畢業生。 AI學習經歷:曾修習人工智慧(AI)相關課程,或參與青年局「青年以戰代訓銜接職場計畫」,並取得學分、及格成績或結業證明。 台北市青年AI工具補助計畫說明 北市青年AI補助申請時間、補助金額怎麼算? 計畫採「先訂閱、再申請」,AI工具的訂閱週期必須落在補助期間8/1~10/31之間: 補助期間:2026年8月1日至10月31日止。 申請期限:應於AI工具補助條件最後達成日次日起1個月內提出申請,最遲應於11月10日前提出申請。每年度以申請1次為限;每次最多得申請2項AI工具費用補助。雖沒有名額限制,但經費用罄後即公告不再受理,想申請的人越早備齊文件越好。 補助額度:依訂閱費用憑證實報實銷,每人每年最高補助4,000元;低收入戶或中低收入戶最高補助8,000元。 補助期間的訂閱金額怎麼認定? 訂閱未滿一個月不補助:補助期間內,AI工具之訂閱週期未滿一個月者,不予補助。例如只訂閱20天,不能按比例申請。 月訂閱制補助認定: 8/10訂閱到9/9 → 可申請1個月補助。 8/10訂閱到11/9 → 只有「8/10~9/9」與「9/10~10/9」為補助期間內的完整月訂閱週期,可申請2個月。 年訂閱制補助認定:以年費總額按比例折算每月訂閱費用來核算補助,計算方式為「年費 ÷ 12 個月 × 截至10/31止補助期間內的訂閱月數」,最高補助4,000元。 訂閱期間不得申請退款:訂閱週期內若向軟體公司申請退款,該筆費用不予補助。 北市青年AI工具補助,哪些AI工具可以申請? 官方列出補助AI工具應以個人使用版本為原則,包含但不限於以下4類工具: 通用型AI:ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity 影像類AI:Canva、Adobe、Midjourney、Figma 辦公類AI:Copilot、Copy.ai、Jasper、NotebookLM 學習類AI:Notion AI、Grammarly、Speak、Elicit AI 不符合補助資格的情況: 企業版、家庭版等多人共用版本:僅補助個人使用版本。 中國大陸開發之工具軟體:如CapCut、Kling、Meitu/美圖秀秀、Wink、WHEE、SenseAvatar等。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 AI只是附加功能的軟體:如軟體主要用途並非AI應用,例如筆記軟體內建有AI輔助功能,不符補助項目。若有疑義建議訂閱前先致電北市青年局確認。 無法拆分的套裝方案:例如Adobe Creative Cloud這類全家桶,若無法單獨區分AI工具的訂閱項目與費用,不符合補助;若方案中的AI工具可獨立訂閱並提供載明名稱與費用的付款證明,原則上可申請。 北市青年AI補助,申請文件要準備什麼? 申請書 新式戶口名簿影本,或最近三個月內之戶籍謄本 在學證明或115年度畢業證書 AI課程修習證明(如成績單或學分證明,若欲認列之課程,其證明文件上之名稱未明確包含「人工智慧」、「AI(Artificial Intelligence)」等文字,申請人需額外檢附授課單位或教師開立之證明書,證明修習之課程內容包含AI相關專業)) AI工具訂閱紀錄及購買憑證(發票或收據,購買人須為申請人本人或其法定代理人) 領據正本及本人金融機構存摺封面影本 AI工具使用心得一篇(申請每項AI工具字數至少300字) 補助案件自主檢核表 低收入戶/中低收入戶者,另附身分證明文件 其他經北市青年局規定應檢附之相關文件 申請文件如有欠缺,北市青年局會通知限期補正;屆期未補正或補正不全,得駁回申請或依現有文件逕為審核。申請書表、計畫全文與常見問題PDF皆可於青年局補助專頁下載。(台北市政府青年局:青年AI工具補助計畫) 北市青年AI工具補助常見問題QA Q:補助有名額限制嗎? 沒有名額限制,但依申請對象別及申請先後順序審核撥款,當年度經費用罄後即公告不再受理。想申請的人越早備齊文件越好。 Q:海外學生也能申請嗎?可以申請,就讀學校須屬於教育部公告之外國大學參考名冊,或大陸地區大學及高等教育機構認可名冊。 Q:人工智慧課程認定,若名稱沒有「AI」怎麼辦? 原則以課程名稱認定,若名稱未明確包含「人工智慧」或「AI」字樣(例如計算機概論、進階程式設計、科技與社會),需另外檢附授課單位或教師開立的證明書,證明課程內容包含 AI 相關專業。官方有提供〈AI課程證明書(範本)〉可下載。 Q:可以申請兩個AI工具嗎? 可以。第一個月用A軟體、下個月改用B軟體也可以,只要兩者都在補助期間內完成訂閱且未退款,即可於最後一項補助條件達成之日起1個月內提出申請;惟最遲應於2026年11月10日前提出。每人每年度以申請1次為限,每次最多得申請2項AI工具之訂閱費用補助。 Q:用父母的信用卡訂閱AI軟體可以嗎? 若購買人為申請人的法定代理人可以,但須另附證明購買人身分、與申請人關係及法定代理權的文件。若父母依法不具法定代理權,則不符規定。 Q:可以在第三方平台買嗎? 原則應向官方網站或官方授權銷售平台訂閱。透過第三方平台購買者仍須提供可證明工具名稱、訂閱期間、付款金額、購買人與實際付款情形的憑證;如無法確認帳號使用權歸屬、實際訂閱內容,或屬共用帳號或帳號租用,不符規定。 Q:補助款要繳稅嗎? 會列入受補助人當年度所得,由青年局依所得稅相關規定辦理所得申報,實際應繳稅額視個人年度所得總額、免稅額與扣除額而定。 [course_plugin api_type='course_id' title='104學習AI課程推薦' id='4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c,3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e,075ebdc6-ab36-4d5c-b231-32983e10f517,9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c'] 新竹市AI領航青年數位工具補助重點 新竹市AI領航青年數位工具補助,怎麼申請? 新竹市青年發展中心自2026年4月推出「AI領航青年數位工具補助計畫」,在8月中旬宣布加碼500萬元經費,同時把申請年齡從18歲下修到16歲、並新增特定對象與文化語言保存者的加碼補助,8月14日起改為線上申辦。 申請時間為即日起至2026年11月30日申請額滿或經費用罄止。 數位申辦平台:AI領航青年數位工具補助計畫申請 新竹市AI補助申請資格 設籍新竹市。 年齡16歲至40歲以下。 不限學生身分。 須自行先完成購買並付款,再檢附憑證申請(先買再補)。 新竹市AI補助金額怎麼算? 身分補助比例補助上限一般青年購買金額50%3,000元特定對象及文化語言保存者(低收入戶、中低收入戶、身心障礙者、原住民、新住民等)購買金額90%6,000元 新竹市AI補助有哪些AI工具可以申請? 官方列舉4類(不補助中國大陸開發之軟體): 通用型AI:ChatGPT、Google AI的訂閱方案、Grok、Claude、Perplexity等。 影像類AI:Canva AI、Adobe Firefly及其他Adobe AI創作工具、Midjourney、Figma AI等。 辦公類AI:Microsoft Copilot、copy.ai、Notion AI、Jasper等。 學習類AI:Grammarly、Speak、Elicit等。 新竹市AI補助要準備什麼文件? 身分證正反面清晰照片 購買憑證/發票(官方收據、繳款憑證;以外幣付款需附換算新臺幣的單據) 存摺封面影本 親筆簽名的切結書 若由他人代為付款,另附代付人簽名的切結書 具特定對象及文化語言保存者,另附相關證明 線上申辦 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
【104職場力】
[稽核]流程自動化機器人(RPA)介紹-以Power Automate Desktop為例
[稽核]流程自動化機器人(RPA)介紹-以Power Automate Desktop為例
什麼是流程自動化機器人(RPA)? 流程自動化機器人(Robotic Process Automation, RPA)是一種技術,透過軟體模擬人類在電腦上的操作,來執行重複性高、規則明確的工作,例如資料輸入、報表生成、郵件處理等,也是現在No code、Low code議題常用的工具之一。RPA透過自動化執行這些任務,不僅能減少人為錯誤,還能提升效率、降低成本,並讓員工能夠專注於更具價值的工作。 市面上主要RPA工具的比較 目前市面上主流的RPA工具包括 UiPath、Emily、Zapier、Albato、Automation Anywhere、Power Automate等等。每種工具都有不同的優缺點,在選擇RPA工具時,需要根據需求、預算及技術能力進行評估選擇,如:是否支援所需的應用場景,如Web、桌面應用程式、API整合等?是否提供錄製功能?是否提供無程式碼或低程式碼介面,降低使用者學習難度?是否符合企業內部的資訊安全標準?是否能夠匯出流程以做到分享及大規模部署目的? 不管是哪款RPA工具,想要解鎖進階功能,通常都得付費,畢竟,開發商也是要付房租、買咖啡、養團隊的,總不能喝西北風吧! 以下就簡單為大家介紹微軟的Power Automate這款RPA工具吧! Power Automate Desktop 簡介 Power Automate Desktop(PAD)是Microsoft提供的一款RPA工具,能夠幫助使用者透過無程式碼或低程式碼的方式,自動化各類桌面與Web應用程式的操作。其功能涵蓋UI自動化、文件處理、數據擷取、應用程式整合等,最大的優勢在於能夠與Microsoft產品無縫整合。Power Automate分為雲端板與桌機板(Power Automate Desktop)。 Power Automate Desktop的基本使用介紹 1. 安裝與設定 - 開啟Microsoft Store搜尋並安裝Power Automate Desktop。 - 安裝完成後,使用Microsoft帳戶登入。 2. 新建自動化流程 1. 開啟Power Automate Desktop,點擊左上角**「+新流程」**。 2. 為流程命名。 3. 進入流程編輯器,開始添加動作。 3. 進行自動化流程錄製 1. 於流程編輯器中點擊上方「擷取要轉換成流程動作的自動化步驟」按鈕。 2. 即可進行畫面操作的錄製,類似於Excel錄製巨集的功能。 4. 以範例進行自動化流程撰寫 1. 點擊左列選單中的範例,即可開啟Microsoft內建的範本。 2. 點擊進入適當的主題。 3. 點擊範例中的鉛筆圖形即可進行流程編輯。 4. 稽核部應用範例 範例1:自動擷取網頁資料 1. 設定「顯示自訂表單」,製作UI介面,並供使用者輸入相關條件。 2. 設定「顯示選取資料夾對話方塊」,供使用者選擇路徑。 3. 啟動瀏覽器(Chrome或Edge)並連線至指定網址。 4. 根據UI介面中使用者輸入的資料自動填寫網頁中的表單內容。 5. 點擊網頁中的查詢按鈕。 6. 網頁截圖存檔至指定路徑。 效益:稽核部需要擷取相關資料作為工作底稿的呈現,但集團公司多,常常需要耗費精、氣、神,一個一個網頁進入擷取,透過RPA工具輸入查詢年月份、存檔路徑後,上個廁所回到座位就自動擷取完畢了。 範例2:自動產生大量郵件草稿 1. 透過Excel的格式輸入每封郵件不同之處,例如:收件人、副本、姓名、部門等。 2. 執行RPA時,使用「顯示選取檔案對話方塊」,讓使用者選擇讀取的Excel檔案路徑。 3. 啟動Excel,設定「從Excel工作表中取得第一個可用資料行/資料列」讓RPA工具讀取Excel中最後一筆資料位於第幾行、列。 4. 利用前面讀取到最後一筆資料位於第幾行、列,設定「讀取自Excel工作表」,讓RPA工具讀取整份檔案內容。 5. 啟動Outlook,「透過Outlook傳送電子郵件訊息」設定收件者、副本、密件副本、主旨、本文等內容,且可透過HTML進行編寫,若不會寫HTML可詢問GPT來撰寫。這邊建議另存為草稿記得要勾選,否則執行RPA後就會直接寄出信件了,除非很有把握,不然建議存成草稿,人工一封一封確認後再發送出去會比較好哦! 6. RPA執行完畢後,到Outlook草稿中即可看到產生出來的草稿信件啦! 效益:有些公司稽核部沒有自己的內控自評作業系統,每年進行內控自評時常常需要一次性發送大量的信件,這時只要將彙整表的Excel整理成RPA工具可以讀取的格式,就能一鍵產生所有的信件草稿,減少許多時間,也能避免因為自行撰寫信件內容或附件而在檢查時產生盲點,透過數位員工自動生成信件草稿,稽核員審核無誤後再發送,提高效率與準確性。 6. 進階應用 與雲端Power Automate整合(須付費) Power Automate Desktop可與雲端Power Automate串接,例如: - 當Teams收到新訊息時,自動觸發桌面流程。 - 透過SharePoint觸發檔案處理流程。 7. RPA是AI工具嗎? RPA不是AI工具,但可以與AI技術結合使用。 RPA主要是用來自動執行規則明確、重複性高的任務,比如點擊按鈕、填寫表單、處理資料等。它的強項是模擬人類在電腦上的操作,但不具備「推理思考」或「學習」能力。 當RPA透過API串接AI工具,例如用AI辨識手寫內容,再由RPA設定相關的流程判斷式自動進行相應的動作,則成為了IPA (Intelligence Process Automation)。 在RPA的基礎上加入AI、機器學習(ML)、自然語言處理(NLP)等技術,可自動處理非結構化數據(如文件、語音、圖片),且具備決策能力,能適應變化,不再只是單純的「按鍵機器人」時,則為APA (Agentic Process Automation) 簡單來說,RPA是「手腳」,AI是「大腦」,兩者的搭配程度決定了這些工具智慧自動化的程度! 結語 RPA是能夠提升效率的關鍵技術,而Power Automate Desktop以其簡單易用、合法授權、無痛整合Microsoft產品的特性,成為一般使用者易上手的自動化流程工具。透過本篇介紹,希望能幫助大家快速入門,能夠思考如何應用於日常工作中,提升生產力與工作效能。 自動化帶來效率,同時更要注意安全防護不能忘!確保選用的RPA工具符合企業安全標準,避免上傳企業機敏資訊至網路,也應避免使用未受信任來源的插件或腳本。 參考資料:從RPA到IPA再到APA,看懂企業營運流程自動化如何再進化-MetaAge 邁達特https://www.metaage.com.tw/news/technology/693 Notion原文連結:https://stevenwublog.notion.site/RPA-Power-Automate-Desktop-196f7f8f282880b5860ff1776d7110b5
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨,企業數位轉型的需求應運而生,因此數據工程師(資料工程師)在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師,強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能(點擊可跳至章節): 基本技能(程式語言與資料架構) 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路?了解數據工程師工作日常 【數據/資料工程師】推薦職缺 【數據/資料工程師】職場常見證照整理 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦 文/LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先,以下是最基本的必修技能,也是想進入這個行業需要的優先入手技能,包含: SQL:SQL即「Structured Query Language」,也稱做「結構化查詢語言」,是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言,用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作,如數據檢索、修改和定義,且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言:數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據,如 R、Scala、Java等,但首推 Python,因為Python容易上手,並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源,使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此,Python還有豐富的開發者社群,讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git:即「Global Information Tracker」,Git是版本控制的重要工具,可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作,幫助資料工程師協作開發數據工程項目,並確保團隊成員之間的協同工作,可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本:Linux是一種常用的作業系統,數據工程師經常使用它來處理數據,常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令(例如cd、pwd、cp、mv等)和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法:數據工程師需要對資料結構(Data Structures)和演算法(Algorithms)有足夠的理解和解決問題的技能,以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上,因此工程師常需接觸與處理VM(虛擬機)、伺服器和 API(應用程式介面),而此時就需要對 IP(互聯網協議)、DNS(域名伺服器)、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API(應用程式介面)概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,相關概念包含: 基礎知識:資料庫是存儲數據的空間,包含表(Table)、行(Column)、列(Row)、鍵(Key)、連接(Join)、合併(Merge)和模式(Schema)等基本概念。 SQL:雖然前面提過了,但要知道在使用這些資料庫時,SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法,因此這邊再提一次。。 ACID:是原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)的縮寫,旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模:指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程,包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展:包括垂直擴展和水平擴展,它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP:OLAP(在線分析處理)、OLTP(在線交易處理)是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統;OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫:Relational Database,是大多數應用程式使用的傳統資料庫,用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫:Non-relational Database,也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同,它們不使用固定的表格模式,而是以更靈活的方式存儲數據,適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型: 鍵值資料庫:如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫:如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫:如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統,它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據,而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據,可以是文本、圖像、影音等,也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲(Object Storage)系統來存儲大量數據,如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲,每個對象都包含數據本身、元數據(metadata)和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織,並且具有元數據以描述數據的特徵和用途,能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲(Data Warehouse)是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中,以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含: SQL(略) 規範化與非規範化:在數據倉儲中,數據可以以規範化(Normalized)或非規範化(Denormalized)的方式進行組織和存儲,具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性;而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP(略) 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中,多台機器(稱為節點或伺服器)組成叢集並共同協作,這些機器可以在不同的地方執行,彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性,同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性,這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此,為了開發與佈署這些系統,數據工程師需要使用叢集管理技術或工具,如Kubernetes、Databricks,或者自行建立Hadoop叢集等。此外,還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s,是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程,這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時,通常會使用各種工具和框架,具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架: Pandas:Pandas是一個好用的Python套件,常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數,適合用於數據轉換和清理。 SQL:(沒錯,又是它)由於多數數據倉庫支持SQL語言,因此SQL是一個常用的工具,用於執行數據轉換操作,尤其適用於處理結構化數據。 Spark:Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架,它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作,性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming:Spark Streaming是Spark的一個模塊,用於處理流式數據。它可以實時處理數據流,非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習(Machine Learning)是一種人工智慧(AI)的子領域,它教導電腦如何從數據中學習,以自動改進和做出決策,而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域,如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說,了解機器學習的不同類型,包括監督學習、非監督學習和增強學習,以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型,並學會處理數據、調整模型參數,以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等,這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型,並構建更準確的工作流程,幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外,還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方,如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面,使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排(orchestration)是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行,以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖(DAG)來記錄工作流程,讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程,並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景,可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具,可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務,提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板(dashboard)是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據,並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說,Jupyter Notebook 是一種常用的工具,它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具,是許多資料科學工作者選擇 此外,儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau,以及 Python 套件如Dash 和 Gradio,也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板,讓用戶輕鬆探索數據,查看不同的視覺化結果,並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具,建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關,它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說,如果您想建立一個網站或應用,可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫,以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些,還有一些雲端技術可供使用,例如G oogle Cloud Platform(GCP)的 Vertex AI API 和 AutoML APIs,這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架,因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術,來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化,有助於提高效率、降低錯誤,並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面: 基礎設施即程式碼(Infrastructure as Code):這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理,使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署(CI/CD):指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質,並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化:即使用Docker和Docker Compose等工具,將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程,可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師,如何培養能力? 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程,或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外,網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源,也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源! 要記得,這些相關技術日新月異,即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的,正因為技術不停在改變,你也不需要強求把上面所有技能練到精通,而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼? 數據工程師日常就是與數據打交道,主要包含收集、讀取、清理,探勘與管理企業的資料,以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法,產生更有價值的結果或應用方式,幫助企業做出更好的決策、優化業務流程,例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此,數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而,企業想挖掘數據最大價值,並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊,通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色,各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色,互相協作,完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調,除了技術以外,溝通與協作等軟技能也非常重要! (原文標題:2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能) [joblist_plugin title='推薦【數據/資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據/資料工程師】職場常見證照整理: 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者,您應該具備主題專業知識,能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料,整合...<詳情>Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...<詳情>Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論,以及虛擬化、容器化的技術成熟...<詳情>Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格:1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...<詳情>Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外,應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...<詳情>社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照<前往> 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦: 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中,我們將帶你從學習基礎 Python 出發,了解各種常見資料檔案格式與編碼,透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...<課程介紹>GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計,以第一線網站數據分析工作者角度,剖析 GA4 四大要領,從觀念的理解到上手實作,提升你的數據分析能力。…<課程介紹>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!…<課程介紹>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…<課程介紹>更多數據相關課程<前往>
【104職場力】
給資深工作者的履歷修改建議
給資深工作者的履歷修改建議
最近收到不少年資超過10年以上的資深Taker的履歷修改,看得出來都是工作多年的老手,但也是履歷準備的新手,因此我將自身的經驗及修改超過千份的經驗在此分享。 以這樣的年資來說,我會建議將年輕時打工或實習的經驗從自傳及工作經歷中省略,因為您近期的表現才是重點,同時不要以過多的段落去描述求學時的美好,那對有五年以上的年資者來說是不必要的。 請善用104的所有可用的欄位,把參展或參賽的內容轉放在『專案成就』中,並搭配照片;如果有作品要分享請放在附件,很多人會提供雲端硬碟的連結,但很多企業基於資安的需求是不允許員工使用外網低,這些是要特別留意的。 最重要的是自傳,請濃縮到只有一頁 A4-page 的長度,不須要去描述每一份工作經驗的豐功偉業,儘量focus在最近的這一份工作上,其他的可以簡述。重點請放在您的個人專長及優勢,而不是每一份工作的心得。撰寫一篇有說服力的自傳是一個成功求職的關鍵步驟。以下是一些撰寫自傳時需要注意的建議: 1. 強調您的經驗和技能:對於年資10年以上的求職者來說,學歷可能已經不是最重要的因素了。相反,您的經驗和技能才是最值得強調的部分。請在自傳中描述您的職業生涯,強調您的成就和技能,並展示您的專業能力。 2. 針對求職職位,突出您的價值:每個職位都有不同的需求,請確認您的自傳內容與求職職位的需求相符合。請思考您的技能、經驗和價值觀如何對申請的職位有幫助,並在自傳中展示出這些優勢。 3. 使用具體的例子來說明您的成就:使用具體的例子來說明您在過去的工作中所取得的成就。提供實際的數字和統計數據,以說明您的貢獻和成功。這些具體的例子能夠幫助雇主更好地了解您的專業能力和經驗。 4. 注意選用正確的詞彙:選擇適當的詞彙和專業術語,有助於展示您的專業知識和技能。同時,請避免使用過於口語化或不恰當的用語。 5. 突出您的自我價值觀和品格特質:您的自我價值觀和品格特質是您與他人不同的地方,也是您在工作中能夠為團隊帶來價值的重要因素。請在自傳中強調您的自我價值觀和品格特質,以展示您的個人魅力和領導力。 6. 請不要使用 AI 生成的中英文自傳去充版面,因為這類的內容相當空洞,寫不出您個人的特色及優勢,這種類似作弊的文章反而提早將您打入黑名單,就算進入面試關卡也很容易被識破,下場也是一樣的喔!!! 最後請務必注意是否有語法上的錯誤或錯別字,並附上我個人的履歷給您參考 https://profile.104.com.tw/3z7aIGVUeAV/about?mode=preview
謝建章 職涯修煉室
RHCSA讓我擺脫舊石器時代
RHCSA讓我擺脫舊石器時代
我是資訊系統整合業的軟體監控系統工程師 目前工作所屬產業為資訊系統整合業,我是其中軟體監控部門的系統工程師,工作內容會需要在各種環境建置監控系統,許多客戶系統為RHEL。 工作上常常會遇到Linux的環境,包含RHEL,因此認為需要更加充實這方面的專業知識。恆逸為業內首屈一指的教育訓練機構,品質精良。 針對原廠教材,講師都做好了準備說明重點,有時候用一張圖做講解,比課本的文字描述更加精確有效率,也使人更能看懂整體概念。 課堂上除了課本內容,講師也會補充實務上常見的情況與用法,搭配一些講師的個人經驗或興趣,結合或應用在其他領域,用清晰的口條來傳授豐富的知識,讓人了解學習後能完成什麼事情。 學習如果不是靠興趣或是成就,是非常難以堅持下去的,看得到的實際層面的應用,能幫助自己實作出某些成果,才能獲得成就的回饋,並以此為動力,持續努力的深入探究與學習。學海無涯且如逆水行舟,若無法持續鑽研與精進,學過了就忘,那是不可取的。 掌握Linux磁碟管理新技術,告別舊時繁瑣操作 上課過程最有收穫的地方是學到了Linux系統的磁碟切割與磁碟容量擴增或縮減的使用方式。因為上這門課程之前,我有自己去圖書館借了"Linux新手的12門課",書中也有說明磁碟切割與擴增或縮減的方法,上課前本以為我已掌握,結果發現自學書籍中教的是早期的舊方法,雖然現在依舊可以使用,不過過程與操作都過於繁瑣。 透過這門課聽了老師的講解,才知道現在有新一代的磁碟新增與切割工具,效率以及使用方式都比傳統舊方法還要快速好用,而且操作簡單。如果不是因為這門課程而學習到與時俱進的知識,我想我可能還會停留在舊石器時代使用著傳統方法。 以前在工作上接觸到的Linux環境,遇到問題時,常一邊查閱網路資料,一邊下達指令。如果不小心誤信網路惡意的操作指令,可能會導致客戶端環境毀滅性的操作失誤。而且一邊查一邊做,同時也使工作效率降低,客戶對我的專業度觀感也可能因此降低。 雖然如上一題所說有自學Linux,不過在工作使用上依舊會力不從心。好在有恆逸實機訓練,提供了優質的環境與教材,除了有服務到位的行政人員,配合知識與經驗豐富的講師,讓我在Linux作業系統的操作,從無到有,一步一步從基礎紮根,透過系統化的全面學習,打下了RHEL紮實的基礎,往後到了客戶環境,能夠輕鬆自在地執行操作。 https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12819
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2025年(114年) 台灣37間大專院校/大學:英文(多益)畢業門檻整理
2025年(114年) 台灣37間大專院校/大學:英文(多益)畢業門檻整理
台灣各大學英文畢業門檻反映全球化趨勢,學生需達標如TOEIC或雅思等國際英語測驗。門檻設定促進英語學習,準備學生於國際舞台競爭。學校提供多元支持,助學生達成目標,如TOEIC 650分或雅思5.5分,確保畢業生具備基本英語溝通能力。 🟠【國立大學英文畢業門檻】🟠 國內頂大如台大、成大、清大的畢業門檻皆要求多益至少750分以上: 1. 台灣大學:多益785,雅思6.0 2. 成功大學:多益785,雅思5.5 3. 清華大學:多益750,雅思6.0 4. 中央大學: 管院 _ 多益700,雅思5.5 文客院 _ 多益670,雅思5.5 理工醫 _ 多益600,雅思5.0 5. 中正大學:多益590,雅思5.5 6. 中山大學:多益600,雅思5.0 7. 中興大學:多益670,雅思5.5 8. 台北大學:多益600,雅思5.0 9. 臺南大學:多益550,雅思4.0 10. 屏東大學:多益450,雅思3.5 11. 東華大學:多益600,雅思5.0. 12. 高雄大學:多益590,雅思5.0 🟠【私立大學英文畢業門檻】🟠 私立大學的英文畢業門檻雖無國立大學來的高,但也多要求多益550-600分之間: 13. 東吳大學:多益550,雅思4.0 14. 銘傳大學:多益600,雅思4.5 15. 實踐大學:多益550,雅思4.0 16. 靜宜大學:多益550,雅思4.0 17. 中原大學:多益550,雅思4.0 18. 元智大學:多益550,雅思4.0 19. 亞洲大學:多益500,雅思3.5 20. 大同大學:多益450,雅思3.5 21. 義守大學:多益550,雅思4.0 22. 長庚大學:多益600,雅思5.0 23. 臺北醫學大學:多益550,雅思5.5 24. 中國醫藥大學:多益520,雅思5.0 25. 高雄醫學大學:多益550,雅思5.5 🟠【國立科大英文畢業門檻】🟠 26. 台灣科技大學:多益550,雅思4.0 27. 台北科技大學:多益550,雅思4.5 28. 臺中科技大學:多益550,雅思4.0 29. 勤益科技大學:多益387(L110, R115),雅思3.5 30. 虎尾科技大學:多益450,雅思3.5 31. 雲林科技大學:多益500,雅思3.5 32. 高雄科技大學:多益550,雅思4.5 33. 屏東科技大學:多益350,雅思3.5 🟠【私立科大、技術學院英文畢業門檻】🟠 34. 龍華科技大學應用外語系:多益350,雅思4.0 35. 醒吾科技大學應用英語系:聽讀各275,雅思4.0 36. 致理科技大學國際貿易系:多益550 37. 明志科技大學:多益550,雅思4.0 相關資料來源與整理:https://www.ynso.com.tw/newExam/education/inside?str=89538E3826702015B29961262368E81D 英文畢業門檻反映了社會對英語能力的重視,以及教育體系對學生全面發展的期望。隨著時間的推移,這些門檻可能會根據社會需求和教育目標的變化進行調整。對於學生來說,提前規劃並積極提升自己的英語能力,將有助於順利完成學業,並為未來的學術追求或職業生涯奠定堅實的基礎。 考多益前線上模擬測驗,快來免費挑戰 https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 【更多提升自我(多益)英語能力課成推薦】 1. NEW TOEIC 新多益線上高分速成班🟢 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe 2. Jumbo 的多益單字獨門記憶法🟢 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a6fd9479-3c34-4f29-bf66-27b1a4f9c73b 3. TOEIC多益先修班🟢 https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%A4%9A%E7%9B%8A 4. 上班族開會英語線上實戰班🟢 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/4677b2d9-6054-4c2c-b5b4-927d37e596af 5. 超實用英語會話必備 700 句🟢 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/3cf564dc-0f0d-4c90-b536-13c19a1d90ea 6. 老師希望你別再說錯的英語易混淆字!🟢 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/2596639c-8609-469a-9ff3-a02b52b1566a
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多益分數要考幾分?2024各大企業徵才標準一覽,了解自己的多益成績位於哪個英文程度!
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科技、製造、服務等跨國公司,將英語能力作為招聘的必要條件,TOEIC多益測驗專注於在職場環境中的英語應用能力,也成為企業最常用的指標。根據最新資料,台灣部分公司在招募時會要求應徵者提供多益成績,且分數門檻依職位和產業不同有所差異。以多益證書分級,860分以上是官方認定金色證書的標準,已經足以有效運用英文表達工作所需和社交。而905分以上,官方則表示趨近於英語母語人士,能流暢表達意見、主持英語會議! 每個產業都有各自的能力要求,沒有考到金色證書也不灰心!以下整理科技業、金融業、服務業的英語標準一覽: ✔️科技產業:許多科技公司,尤其是國際化程度高的公司,如台積電、鴻海、廣達等,對高階職位有較高的英語能力要求,至少需多益750分以上。 ✔️金融業:金融公司在特定崗位有不同的多益成績要求,特別是與國際業務相關職位,可能需要750分以上的成績。在銀行MA 儲備幹部的條件中,多會設定多益分數須達750分以上或同等英文能力做為門檻,而公股銀行中的第一銀行更是要求多益840 分以上。 ✔️服務業與航空業:如長榮航空、華航、星宇航空等,對於需要與外國客人接觸的職位,通常要求多益700-800分。走向國際的餐飲業也相當要求求職者的外語能力,以鼎泰豐內部統計為例,員工外語成幾多半落在606分到780分。 總體來說,若應徵職位涉及國際業務或需要頻繁使用英語,較高的多益成績對於求職者而言相當加分。而近年來,許多企業更加在乎求職者實際的英語溝通能力(如口語與書信寫作),英語口說也慢慢成為面試考核的環節之一,求職者在取得TOEIC成績外,進一步提升實際的英語溝通技能才能在面試上脫穎而出!
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