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SBIR補助申請完全指南2026|申請資格、補助金額、流程與戰國策數位轉型陪跑
SBIR補助申請完全指南2026|申請資格、補助金額、流程與戰國策數位轉型陪跑
「SBIR是什麼?我的公司可以申請嗎?」「SBIR補助金額最高多少?要準備什麼文件?」「SBIR申請通過後,補助款怎麼撥付、要做什麼配合事項?」這些是想申請政府補助、推動技術研發與創新的中小企業最常面臨的核心問題。SBIR(Small Business Innovation Research,小型企業創新研發計畫)是經濟部產業發展署為協助國內中小企業強化研發能力、提升產業競爭力而設置的補助計畫,自1999年推動以來累計補助超過萬件研發案。本篇將完整解析「SBIR是什麼」、「SBIR計畫」運作邏輯、「SBIR申請資格」、「SBIR補助金額」級距、「SBIR申請」流程,並說明戰國策集團如何在企業通過補助後,以工作流程自動化與數位轉型陪跑,協助你把研發成果落地為實際營運效益。 ──────────────────── 【一、SBIR是什麼?為什麼是中小企業最該掌握的補助計畫?】 SBIR計畫的全名是「小型企業創新研發計畫」(Small Business Innovation Research),由經濟部產業發展署主管,目的是鼓勵國內中小企業投入創新技術、新產品或新服務的研究發展。SBIR補助款並非貸款,而是政府對通過審查之研發計畫的「現金補助」,企業不需返還,因此被視為中小企業推動研發最具吸引力的政府資源之一。 SBIR的核心精神有三:其一是「鼓勵創新」,補助對象必須是具創新性、市場性與可行性的研發題目;其二是「降低風險」,由政府分擔部分研發成本,讓中小企業敢於投入長期技術開發;其三是「強化競爭力」,協助企業從代工製造、傳統服務升級為具有自有技術、自有品牌的創新型企業。對於想布局AI、自動化、數位轉型、永續綠能、智慧製造的中小企業而言,SBIR是把研發構想轉為實際產品的重要起點。 ──────────────────── 【二、SBIR申請資格:哪些公司可以申請?】 要申請SBIR補助,企業必須同時符合多項基本條件,而不是「只要是中小企業就可以」。第一是公司型態,必須是依《中小企業認定標準》認定的中小企業,亦即實收資本額在新台幣一億元以下,或經常僱用員工數未滿200人之公司行號。第二是設立年限,需為依法登記成立的本國公司,且具備獨立財務報表與研發執行能力。第三是研發題目的「創新性」,計畫主題必須具備技術突破或商業模式創新,不能只是既有產品的小幅改良。第四是「可行性」,企業須提出明確的技術路線、人力配置、預算規劃與時程,並具備執行該計畫的核心研發人員。第五是「無重複補助」,同一研發題目不得同時接受其他政府計畫補助。第六是「財務健全度」,企業需提供近年度財務報表,作為履約能力的審查依據。 戰國策集團累積25年企業服務經驗,雖未承接SBIR代辦業務,但在企業取得補助後,能協助規劃工作流程自動化、ERP/CRM導入、AI應用落地與數位轉型藍圖,讓研發成果真正創造營運價值。 ──────────────────── 【三、SBIR補助金額與級距:可以申請多少錢?】 SBIR補助金額依計畫類型不同而有差異,整體可分為「先期研究/先期規劃」、「研究開發」、「加值應用」三個主要層級。先期研究/先期規劃補助個別申請上限約新台幣100萬元,補助比例約計畫總經費的50%,執行期約6個月,適合尚在概念驗證階段的企業。研究開發是SBIR的核心層級,個別申請上限約500萬元、聯合申請上限約1,000萬元,補助比例同樣約50%,執行期12至24個月,適合已有明確技術藍圖、需投入正式開發的企業。加值應用則針對既有研發成果的延伸應用,補助上限約100萬至500萬元不等。 實務上,多數中小企業會以「先期+研究開發」階段性申請,先以小規模驗證題目可行性,通過後再申請主階段補助,降低一次性投入的失敗風險。 ──────────────────── 【四、SBIR申請流程:從題目發想到撥款的6個關鍵階段】 SBIR申請流程是一條需要紮實準備的長路。第一階段是「題目發想與內部評估」,企業要釐清題目是否具備創新性、是否符合公司中長期策略,並評估自身研發人力是否足以執行。第二階段是「計畫書撰寫」,這是SBIR成敗的關鍵,計畫書需涵蓋研發背景、技術內容、創新性、市場潛力、預算編列、執行時程與風險管理。第三階段是「線上送件」,透過SBIR官方平台(經濟部產業發展署SBIR計畫網)提出申請,並上傳所有附件與佐證文件。第四階段是「書面審查」,由產官學專家組成的審查小組進行初步評分。第五階段是「簡報審查」,企業需親赴現場進行15至20分鐘簡報,並接受委員質詢。第六階段是「核定與撥款」,通過後簽訂計畫書、依里程碑撥款,並接受期中、期末查核。 整段流程從送件到核定約需3至6個月,企業在執行期間需提交工作報告、財務憑證與研發進度,這也是許多企業在通過後仍需要外部數位工具協助管理的原因。 ──────────────────── 【五、SBIR申請後的隱形成本:研發管理、流程合規與資料保存】 很多中小企業聚焦在「如何寫好計畫書」、「如何通過審查」,卻忽略了通過後執行階段的隱形成本。第一是研發人力工時記錄,補助款核銷時必須提出研發人員投入該計畫的工時佐證,傳統用Excel人工填寫不僅耗時,還容易在查核時被質疑真實性。第二是憑證管理,所有與計畫相關的發票、單據、合約都需建檔保存5年以上以備查核。第三是進度管理,計畫書中載明的里程碑必須如期達成,延遲將影響後續撥款。第四是研發成果驗證,期末需提出實際成果(如雛型、專利、報告),需有完整的版本控管與成果保存。第五是內部稽核,補助款使用是否合規、是否有挪用,都會影響企業未來再申請其他補助的可信度。 戰國策集團的工作流程自動化服務,能協助通過SBIR的企業以RPA、自動化簽核、電子憑證歸檔、研發工時自動統計等工具,把這些隱形成本壓到最低,讓研發團隊專注在創新本身。 ──────────────────── 【六、戰國策數位轉型陪跑:SBIR通過後如何把補助效益最大化】 戰國策集團不承接SBIR代辦業務,但我們是業界領導品牌、推薦廠商,提供企業通過SBIR後的「研發成果落地」與「營運數位轉型」陪跑服務。其一是工作流程自動化導入,透過RPA、AI Agent與自動化串接工具,把研發成果整合進企業日常營運流程,避免「補助結案後就束之高閣」。其二是企業一站式管理系統規劃,協助企業整合ERP、CRM、HR、財務、簽核等系統,讓研發專案的成本與成效可被量化追蹤。其三是AI應用落地顧問,若SBIR題目涉及AI、機器學習、智慧製造,戰國策可協助企業把模型部署為日常可用的工具。其四是數位轉型藍圖規劃,從補助專案延伸到企業3至5年的長期數位策略。其五是後續補助接力,協助企業評估是否續接CITD、A+企業創新、地方型SBIR等其他資源。 戰國策的價值,不在SBIR那本計畫書本身,而在補助通過後,協助企業把研發投入轉化為可持續的營運競爭力。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1:SBIR補助款需要返還嗎? A1:不需要。SBIR是政府補助而非貸款,通過審查並完成結案的企業無須返還補助款,但需配合查核與成果驗證。 Q2:SBIR申請資格中,「中小企業」如何認定? A2:依《中小企業認定標準》,實收資本額在新台幣一億元以下,或經常僱用員工數未滿200人之公司行號即符合。 Q3:SBIR補助金額最高可申請多少? A3:依層級不同,個別申請最高約500萬元,聯合申請最高約1,000萬元,補助比例約計畫總經費的50%。 Q4:SBIR申請通過率高嗎? A4:通過率依年度與題目類型而異,整體約落在30至40%之間,計畫書品質與創新性是關鍵。 Q5:SBIR計畫書要寫多長?要包含哪些章節? A5:通常50至80頁,需涵蓋研發背景、創新性、技術內容、市場潛力、預算、時程、團隊、風險管理等章節。 Q6:通過SBIR後,企業要承擔什麼義務? A6:須依計畫書執行、提交期中期末報告、配合查核、保存憑證5年,並於結案後提供成果應用情形。 Q7:戰國策有提供SBIR代辦嗎? A7:戰國策集團未承接SBIR代辦業務,但提供企業通過SBIR後的工作流程自動化、ERP/CRM導入、AI落地與數位轉型陪跑。 Q8:SBIR與地方型SBIR有什麼差異? A8:中央SBIR由經濟部主管、補助規模較大;地方型SBIR由各縣市政府辦理(如新北市、台北市、台中、高雄),補助上限較低但審查時程較短。 Q9:SBIR可以同時申請其他政府補助嗎? A9:同一研發題目不得重複補助,但不同題目可分別申請CITD、A+企業創新、產業升級等其他資源。 Q10:通過SBIR後,如何用數位工具管理研發進度與憑證? A10:建議導入RPA自動化工時統計、電子簽核、雲端憑證歸檔系統,戰國策可協助規劃整套工作流程自動化方案。 ──────────────────── 【戰國策工作流程自動化|業界領導品牌.SBIR通過後最佳數位轉型夥伴】 戰國策集團累積25年企業服務資歷,是工作流程自動化與數位轉型的推薦廠商、業界領導品牌。我們不承接SBIR代辦,但能在你通過SBIR後,協助把研發成果落地為實際營運效益,包含RPA流程自動化、AI Agent導入、ERP/CRM串接、電子簽核與憑證自動歸檔。 服務專線:0800-003-191 LINE 諮詢:@119m 官方網站:RPA.com.tw
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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
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告別語言隔閡!DeepSRT 雙語字幕神器,讓你輕鬆看懂全世界 YouTube 影片! (Chrome 外掛推薦)
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是不是常常在 YouTube 上看到許多有趣、有價值的國外影片,卻因為語言不通而感到困擾呢?別擔心!今天我要為你介紹一款超實用的 Chrome 擴充功能:DeepSRT 雙語字幕翻譯工具!它就像你的專屬即時翻譯小幫手,讓你輕鬆跨越語言障礙,暢遊全球影音內容! 【DeepSRT 強大功能特色,讓你一看就愛上!】 DeepSRT 之所以受到許多使用者喜愛,正是因為它具備以下令人驚豔的功能: ★即時雙語字幕,同步呈現超貼心: 安裝 DeepSRT 後,當你在 YouTube 上觀看外語影片時,它會自動在影片下方同步顯示原文和翻譯後的繁體中文字幕。再也不用辛苦地切換字幕或擔心看不懂啦!兩種語言並列,讓你學習語言也更有效率呢! ★AI 智慧翻譯,告別生硬翻譯腔: DeepSRT 採用先進的 AI 翻譯技術,力求提供更自然、更貼近語意的翻譯結果。告別過去那種生硬、不知所云的機器翻譯,讓你更能理解影片的真正含義。 快速掌握重點,影片摘要好幫手 (部分資訊提及): 聽說 DeepSRT 除了字幕功能外,還能幫助你快速生成影片的重點摘要!這對於想要快速了解影片內容,或是回顧影片精華片段的朋友來說,簡直是一大福音! ★支援多種語言,溝通無國界: DeepSRT 不僅支援翻譯成繁體中文,還能應對多種語言的互譯需求,讓你無論想看哪個國家的影片,都能輕鬆應對。 操作超簡單,新手也能快速上手: DeepSRT 的安裝和使用都非常簡單直覺,不需要複雜的設定。只要在 Chrome 瀏覽器中安裝後,就能立即在 YouTube 上使用,讓你輕鬆享受便利的功能。 ★完全免費,CP 值爆表: 這麼強大的功能,竟然是免費提供的!還不趕快裝起來,體驗一下它帶來的便利性! 【DeepSRT 安裝教學,三步驟輕鬆搞定!】 安裝 DeepSRT 非常簡單,只需要短短幾個步驟: 1. 開啟 Chrome 線上應用程式商店: 在你的 Chrome 瀏覽器網址列輸入「chrome://extensions/」或直接在 Google 搜尋「Chrome 線上應用程式商店」並進入。 搜尋 DeepSRT: 在商店的搜尋欄位中輸入「DeepSRT」並按下 Enter。 2. 新增至 Chrome: 找到 DeepSRT 的擴充功能後,點擊右方的「加到 Chrome」按鈕,並在彈出的視窗中點擊「新增擴充功能」確認安裝。 3. 安裝完成後,你就可以直接前往 YouTube 開始體驗 DeepSRT 的強大功能囉! 【如何使用 DeepSRT,輕鬆享受雙語字幕?】 使用 DeepSRT 更是簡單到不行! 1. 開啟 YouTube 影片: 隨意選擇一部你想觀看的外語 YouTube 影片。 2. 啟用 DeepSRT: 在影片頁面的右上角,你會看到 DeepSRT 的擴充功能圖示。點擊該圖示,即可啟用雙語字幕功能。 3. 享受雙語字幕: 影片下方就會同步顯示原文和翻譯後的繁體中文字幕啦!你還可以根據自己的喜好調整字幕的樣式和位置 (如果 DeepSRT 提供相關設定的話)。 有了 DeepSRT,看外語 YouTube 影片再也不是難事!它就像一位貼心的語言老師,隨時為你提供即時翻譯,讓你輕鬆學習新知識、拓展視野、享受影音娛樂。 趕快將這個實用的 Chrome 外掛分享給你的朋友吧! DeepSRT https://chromewebstore.google.com/detail/mdaaadlpcanoofcoeanghbmpbdbhladd #DeepSRT #Chrome外掛 #YouTube字幕 #雙語字幕 #AI翻譯 #語言學習 #科技 #效率工具 #免費外掛
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瑪麗手作烘焙 Mary's Kitchen從「麵包產品」變成「品牌故事」的行銷
瑪麗手作烘焙 Mary's Kitchen從「麵包產品」變成「品牌故事」的行銷
瑪麗手作烘焙 Mary's Kitchen從「麵包產品」變成「品牌故事」的行銷 Mary's Kitchen 的幾個特色 1. 「天然、無添加」是品牌核心 官方將「純天然的麵包」放在品牌目標的第一位,並強調使用高品質、無添加的天然食材讓品牌比較容易建立「安心、健康、家庭感」的形象。 2. 手作感非常鮮明 強調「每一款糕點都出自闆娘的巧手」,從備料到成品都親自投入,這種「小店、手作、親自製作」的故事,本身就是品牌價值。 3. 「少量、用心」可以成為差異化 Mary's Kitchen最大的優勢未必是價格,而是手作與個人化;小型手作烘焙坊則可以強調:每一個麵包,都有人認真對待,非常符合現在消費者對「天然、手作、安心」的需求。 4. 品牌故事具有發展空間 不要只介紹「我們賣什麼麵包」,而是把故事延伸成: 為什麼開始做麵包 → 為什麼堅持天然 → 為什麼不使用多餘添加 → 每天如何製作 → 希望客人吃到什麼,這樣就會從「麵包產品」變成「品牌故事」。
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「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>
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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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公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
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
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有AI技能平均薪資提高47%!求職履歷該放上的3張AI證照
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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】
如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略
如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師,打造更穩定、具成長性的技術職涯?無論你是剛開始學習程式語言的新手,或正在尋找明確學習方向的職場工作者,這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作,你將更有信心地踏入後端領域,成為職場中真正被需要的技術人才。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處?掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處? 🎯 後端工程師工作內容 後端工程師(Backend Engineer)主要負責伺服器端的邏輯開發,包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互,並提供穩定的數據與服務。 🎯相近職類比較:DevOps、全端、前端、後端工程師差別 職位主要負責技術負責範圍後端工程師(Backend Engineer)伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理,確保前端能夠存取正確的資料前端工程師(Frontend Engineer)HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計,開發與使用者互動的前端界面全端工程師(Full Stack Engineer)前端 + 後端技術能獨立開發完整應用,涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師(DevOps Engineer)Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護,提升開發效率 🎯 為什麼選擇後端開發? 後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域,適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入: 就業市場穩定成長:隨著數位化轉型普及,後端開發職缺在各行各業皆有需求,從新創到大型企業都有穩定徵才。 強調邏輯與架構設計:後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等,適合喜歡系統設計與架構思考的人。 職涯彈性大:從初階後端工程師到系統架構師,甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。 遠端與自由接案機會多:後端開發技能通用性高,較容易接國際案或轉為遠距工作者。 AI 與資料應用的基礎:資料庫管理、API 串接、運算效能等能力,也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。 🎯 誰適合轉職後端工程師? 後端開發適合各類背景者,關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入: ✅ 設計/前端背景:具備良好使用者體驗與前端邏輯,轉後端可成為 Full-Stack 工程師,提升職涯彈性。 ✅ 商管背景:邏輯能力佳且理解商業流程,適合轉後端結合業務邏輯,強化企業系統開發應用。 ✅ 理工背景(如物理、數學):邏輯與抽象能力強,容易掌握資料結構與演算法,是進入後端的優勢群體。 ✅ 非資訊領域自學者:只要有堅強動機與自律力,透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。 ✅ 現職 IT 工程師(如測試、維運):已具備技術背景,轉入開發領域有明顯加速效益。 ✅ 資料分析師:熟悉資料處理與 Python,轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。 掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭 後端工程師技能、工具分類表 語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL(PostgreSQL / MySQL)資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL(MongoDB / Redis)基本資料模型設計身分驗證(JWT / OAuth)API 文件設計(Swagger)*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構(CAP / CQRS / Event Sourcing)Kubernetes、服務網格(Service Mesh)監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP)*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗(如 Hackathon)*AWS Certified DevOps Engineer*CKA(Kubernetes Administrator)▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 後端工程師學習地圖與路徑(搭配AI工具) 🔰 初學者階段(0–6 個月) ✅ 目標:熟悉基礎程式語言與網路知識,能夠開發基本 API。 📌 學習內容: 選一門後端語言(Python / JavaScript / Java):選一門主流語言打好程式基礎,進入開發世界。 Git 與版本控制(GitHub / GitLab):讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。 理解網路基礎與 HTTP 協議:理解網站如何運作與資料如何傳輸。 SQL 資料庫(PostgreSQL / MySQL):學習資料查詢語言,管理網站背後的資料。 REST API 開發:學習建立網頁服務的後端接口。 Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 📌 AI 工具應用: ChatGPT 協助語法學習與除錯:快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。 GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼:協助補上程式片段。 📌 備選學習: Go 語言:效率高但語法嚴謹,對初學者略具挑戰。 Node.js(JavaScript 後端):若未來想走全端路線可以學。 ✅ 適合考取的證照: Python 程式設計證照(PCAP) ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證 Oracle MySQL Database Developer AWS Certified Cloud Practitioner(雲端基礎,有助於未來學 DevOps) [course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1] [course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1] 🚀 中階階段(6–12 個月) ✅ 目標:熟悉進階 API 設計、資料庫優化,學習 DevOps 工具。 📌 學習內容: 學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) :掌握常用的後端框架。 身份驗證與授權(JWT、OAuth):幫使用者安全登入,讓資料不被偷看。 NoSQL 資料庫(MongoDB、Redis):適合儲存彈性格式的資料或快取機制。 Docker 容器化:讓你的程式「打包好、帶著走」。 CI/CD 自動部署(GitHub Actions):程式更新後自動上線,省時又省心。 📌 AI 工具應用: 使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置:不懂也能靠 AI 輔助上手。 協助設計 API 架構與資料庫 schema:加速設計與重構過程。 📌 備選學習: GraphQL:適合複雜資料查詢,但非所有團隊使用。 gRPC:適合內部高效通訊場景,小型專案可暫不碰。 Jenkins(較舊型 CI/CD 工具):學習成本高,可視需求使用。 HATEOAS(超媒體 API):學術價值高,實務上較少見。 ✅ 適合考取的證照: MongoDB Developer Certification Docker Certified Associate (DCA) Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) HashiCorp Terraform Associate(如學有餘力涉略基礎 IaC) [course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1] 🏆 進階階段(12 個月以上) ✅ 目標:學習架構設計,提升可擴展性與效能。 📌 學習內容: 微服務架構(CAP 理論、CQRS、Event Sourcing):學會如何將大系統拆小管理,處理資料一致性問題。 Kubernetes 與服務網格(如 Istio):讓多個服務能自動部署與協調運作。 高效能資料庫設計與分片策略:設計能承受高流量的資料系統。 系統監控與安全性實踐(如 Prometheus、Grafana):確保系統穩定、安全運作。 📌 AI 工具應用: AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖:快速理解與部署分散式架構。 系統瓶頸分析助手:用 AI 分析 log 或效能資料,加快除錯與優化。 📌 備選學習: Istio 等 Service Mesh 工具:適合大型微服務團隊,維護成本高。 Event Sourcing:較進階模式,建議有實務需求時再深入。 ✅ 適合考取的證照: Certified Kubernetes Administrator (CKA) AWS Certified Solutions Architect – Associate Google Cloud Professional Cloud Architect DevOps Engineer Professional(AWS / Azure) [course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業|前後端整合開發與應用' amount=1] 5個後端工程師應具備的軟技能特質: 邏輯思維與問題解決能力 能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯,並針對錯誤快速找到根本原因。 【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測|104學習精靈 溝通與跨部門協作能力 後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作,良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。 【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測|104學習精靈 學習與自我成長動能 後端技術(如框架、資料庫、API標準)快速演進,必須持續學習與更新知識。 細心與責任感 後端處理大量資料及邏輯,細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。 時間管理與自我管理能力 在遠端工作日益普遍的環境下,自律與時程安排變得尤為重要。 轉職後端工程師的學習策略 🎯 初學者或轉職者的學習策略 轉職或初學後端工程,建議採取階段式、任務導向的學習策略,以下列點歸納: 設定明確學習階段:分為基礎語言(如 Python/JavaScript)、資料庫應用、框架學習(如 Django、Node.js)、部署維運。 專案導向學習:每學完一個階段,就進行小型專案驗證所學,例如 Todo List、部落格、會員系統等。 培養問題解決能力:鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT,建立獨立解決 bug 的習慣。 學習版本控制與團隊協作:掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD,增加求職競爭力。 善用 AI 工具輔助學習:例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。 參與社群與實戰活動:參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案,強化實務經驗與人脈。 建立個人學習履歷:記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。 🎯 不同領域的客製化學習策略對照表 學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗,參與社群或實習累積履歷非資訊理工(如數學、物理)邏輯與數學能力強,適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用,透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯,轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手,逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強,善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言(如 Python)為起點,結合專案題材(如 CRM、報表系統)學習效果更佳在職 IT 工程師(測試、維運)已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習,搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言(如 Python)、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧,從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入 後端工程師薪資行情與職涯發展 後端工程師薪資概況 📌台灣後端工程師薪資 初階(3年以下經驗):月均薪約6.2萬。 中階(3- 5年經驗):月均薪約 6.5 萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約7.3萬。(以上資料來源:104薪資情報) 📌影響薪資的因素 技術棧與專精程度熟悉高效能架構(如微服務、分散式系統)、熱門語言(如 Go、Rust)、或 DevOps/雲端技能者,薪資會更高。 產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。 作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。 證照與專業認證(如 AWS Certified、Kubernetes、GCP)對某些企業或外商來說是加分項。 英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞,也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。 英文能力 - 線上免費檢測 後端工程師的職涯發展路徑 🔵 技術專精路線(Individual Contributor / IC Path) 從「後端工程師」起步,專注於技術深度與系統設計,逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。 ▶ 初階 / 中階後端工程師(Backend Engineer) 負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。 ▶ 資深後端工程師(Senior Backend Engineer) 擁有跨模組開發與維護經驗,熟悉系統效能優化、API 設計規範。 ✳️ 學習前端技術 → 全端工程師(Full-Stack Engineer) 技能補充: React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。 應用情境: 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。 ✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師(Software/System Architect) 技能補充: 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性(Observability)。 應用情境: 適用於中大型系統升級或技術重構專案。 ✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師(DevOps Engineer) 技能補充: GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。 應用情境:經由緊密的開發+運營合作,使企業更高效推出高品質產品。  ▶ 全端工程師(Full-Stack Engineer) 獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。 ▶ 系統架構師(System Architect) 負責設計全系統技術藍圖,定義模組邊界、資料流設計與技術選型。 ✳️ 進階發展  → 技術總監 / Technical Director 職責: 統籌技術方向,領導技術專案與架構決策,跨部門協作。 技能補充: 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。 ▶ DevOps 工程師(DevOps Engineer) 專精於部署、CI/CD、環境自動化。 ✳️ 進階發展  → 雲端工程師(Cloud Engineer) 職責: 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。 技能補充: 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術(如 K8s、Terraform)。 🟢 團隊管理路線(Team & People Management) 此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者,從帶小團隊到參與公司策略。 ▶ 後端 Team Lead / 技術主管 同時參與開發與團隊管理,負責人力分配、專案交付與人員指導。 技能補充: Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。 ▶ 技術經理(Engineering Manager) 管理多組技術團隊,協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。 負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。 ▶ 技術總監(Technical Director)或 VP of Engineering 結合技術與策略視角,影響公司中長期技術方向。 需要具備技術深度 + 商業理解力。 🟠 技術轉職/橫向拓展路線(Cross-functional Path) 探索其他工程領域,發揮後端背景延伸價值,適合追求多元發展者。 ▶ 資料工程師(Data Engineer) 優勢: 熟悉 API 設計&模組化架構:資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。 熟悉系統效能:幫助處理大規模資料運算與資源調度。 熟練程式語言(如 Python、Java):可快速上手資料工程工具 可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。 技能補充:  資料處理:Spark、Kafka、Airflow、dbt 資料庫:PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake 資料管線:ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構 編程與基礎統計:Python、SQL、資料品質檢查 職涯發展路徑流程圖 🔹 總結路徑圖說明 (起點) 後端工程師 │ ├── A. 學習前端 → 全端工程師 ├── B. 提升架構能力 → 系統架構師 │ └── 技術決策 → 技術總監 └── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師 └── 深入雲端架構 → 雲端工程師 哪些產業需要後端工程師? 後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」,以下是常見產業範疇: 📌電商與零售:處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技(FinTech):開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台:如論壇、影音平台、交友 App,後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務:提供線上系統給其他企業使用,如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸:如外送、倉儲、車隊派送,依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技:處理病例、預約、穿戴裝置資料等,需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業:遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統:如戶政、健保、交通資訊等數位服務。 後端工程師的挑戰與機會 🚀 6個常見的後端工程師挑戰 技術複雜度高:需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。 看不見的貢獻:成果不如前端「有畫面」,但卻是維運的關鍵,常常被低估。 資安責任重大:系統若當機、資料異常,後端通常是第一個要排解問題的人,需確保數據安全,防止攻擊與資料洩漏。 需快速跟上技術演進:如容器化(Docker)、微服務架構、雲端部署等都不斷更新 高效能與擴展性要求:需設計能夠處理大量請求的系統,確保穩定性與效能。 跨團隊協作:需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作,確保系統順利運行。 🌟 後端工程師4大機會 可轉職多種技術職:例如 DevOps、技術主管、架構師,或橫移到前端/全端。 全球需求穩定成長:任何需要「運作」的數位產品,都需要後端支撐。 遠端與海外機會多:因後端較少受地域限制,常見國際合作或海外招募。 進可攻、退可守:進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台,退可穩定就業於各類企業內部系統開發。 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】
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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四種關聯式數據庫管理系統(RDBMS)懶人包
四種關聯式數據庫管理系統(RDBMS)懶人包
MySQL、Oracle、SQL Server 和 PostgreSQL 是四種不同的關聯式數據庫管理系統(RDBMS),它們在功能、性能、許可證模型和用途等方面存在差異。以下是它們的一些主要差異: 1. 開發商: 【MySQL】:由 Oracle 公司開發,屬於開源軟件,通常與 LAMP(Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl)堆棧一起使用。 【Oracle】:由 Oracle 公司開發,是一個商業關係型數據庫系統,功能強大且廣泛用於企業級應用。 【SQL Server】:由 Microsoft 公司開發,是專為 Windows 系統設計的關係型數據庫系統,與 Microsoft 的其他產品整合性強。 【PostgreSQL】:PostgreSQL 全稱為 Postgres,是一個開源關係型數據庫系統,由全球志願者共同開發和維護。 2. 許可證模型: 【MySQL】:采用雙許可證模型,即開源社區版本(GPL)和商業版(MySQL Enterprise Edition)。 【Oracle】:是一個商業數據庫,需要購買許可證才能使用。 【SQL Server】:也是一個商業數據庫,需要購買許可證才能使用。 【PostgreSQL】:採用開源許可證(如PostgreSQL License、MIT License等),免費且開放源碼。 3. 功能和性能: 【Oracle 和 SQL Server】是企業級數據庫系統,提供了豐富的功能,如高可用性、集群、數據庫安全性等,但相對較昂貴。 【MySQL 和 PostgreSQL】 也提供了許多高級功能,如觸發器、存儲過程、視圖等,但通常更適合中小型項目或初創企業使用。 在性能方面,每個數據庫系統都有其優點和限制,通常取決於特定應用的要求、硬件配置以及優化程度。 4. 跨平台支持: 【MySQL、Oracle 和 SQL Server】 都有對多個操作系統的支持,但各自更加傾向於特定的平台。 【PostgreSQL】 具有廣泛的跨平台支持,可以在多個操作系統上運行,包括 Linux、Windows、macOS 等。 這些數據庫管理系統在不同的場景下有不同的適用性,可以根據具體需求和項目特點來選擇適合的數據庫系統。
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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?
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?
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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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/
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全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
在這個AI技術迅速發展的時代,AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇?這篇文章將為你全面解析,幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師,並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼? AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧(AI)系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛,AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術,確保系統在實際應用中運行流暢,從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化,以下是一些主要職責: ● 系統設計與架構:AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構,確保各組件之間的協同運作,達到最佳性能。 ● 技術選型:選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案,包括機器學習框架、數據庫、雲平台等,這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署:AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署,確保模型在生產環境中運行良好,並達到預期的效果。 ● 跨部門協作:AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作,將AI技術應用到具體產品或服務中,實現企業目標。 ● 技術指導與培訓:他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術,並組織相關的培訓活動,提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化:持續監控AI系統的性能,進行必要的優化和改進,確保系統穩定運行,並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能,以下是一些必備技能: ● 數學和統計知識:理解機器學習和深度學習算法的基本原理,這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能:精通Python、R、Java、C++等編程語言,尤其是Python在機器學習中的應用,這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架:熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架,這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力:能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析,這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計:具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗,這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台:熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用,這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力:能夠快速解決技術問題,並提出創新的解決方案,這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同,以下是一些大致的數據: ● 美國:AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間,高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣:AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間,具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明,隨著AI技術的不斷進步,AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括: ● 持續學習新技術:AI技術日新月異,AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法,以保持競爭力。 ● 專業領域深化:AI架構師可以在某些專業領域(如自然語言處理、計算機視覺等)深入發展,成為該領域的專家,從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作:與其他學科(如生物學、物理學等)合作,推動AI在更多領域的應用,這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位:隨著經驗的積累,AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位,負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業,對於那些熱愛技術和創新的人來說,是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情,並且具備相關的技能,那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展,並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 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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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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UTM的參數種類有什麼不同?在GA中要如何找到他們
UTM的參數種類有什麼不同?在GA中要如何找到他們
UTM參數是一組用於追蹤網站流量來源和行銷活動效果的標準化參數。它們通常附加在URL末尾,用於標識流量來源、媒介和具體的行銷活動。以下是五個主要的UTM參數: 1. utm_source(流量來源):代表訪問你網站的用戶是從哪個網站、搜索引擎或其他渠道來的。例如,Google、Facebook、Twitter等。 2. utm_medium(流量媒介):表示訪問你網站的用戶是通過什麼方式來的。例如,有機搜索、付費搜索、社交媒體等。 3. utm_campaign(行銷活動名稱):用於標識引入流量的具體行銷活動。例如,春季促銷、新產品發佈等。 4. utm_term(關鍵字):主要用於付費搜索廣告,標識用戶點擊廣告時使用的關鍵字或搜索詞組。 5. utm_content(廣告內容):用於區分相同廣告的不同版本,例如不同廣告創意或文案。 在Google Analytics中找到這些參數的位置如下: ► utm_source和utm_medium: 在GA中,你可以在"Acquisition"(獲取)> "All Traffic"(所有流量)> "Source/Medium"(來源/媒介)報告中找到這些信息。 ►utm_campaign: 你可以在"Acquisition"(獲取)> "Campaigns"(活動)報告中查看不同行銷活動的數據,包括活動名稱和相關流量數據。 ►utm_term: 如果你在廣告中使用了utm_term來標識關鍵字或搜索詞組,你可以在"Acquisition"(獲取)> "Campaigns"(活動)> "Paid Keywords"(付費關鍵字)報告中找到這些信息。 ►utm_content: 如果你在廣告中使用了utm_content來區分不同版本的廣告創意或文案,你可以在"Acquisition"(獲取)> "Campaigns"(活動)> "Ad Content"(廣告內容)報告中查看這些信息。 通過在Google Analytics中查看這些報告,你可以輕鬆了解不同參數的流量來源,以及這些行銷活動的效果如何。
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用 Claude Code 打造全端應用,AI 結對編程讓開發效率大幅提升!
用 Claude Code 打造全端應用,AI 結對編程讓開發效率大幅提升!
陳贈文 文章分類:AI課程 參訓課程:掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班 現  職:軟體工程師 用 Claude Code 打造全端應用,AI 結對編程讓開發效率大幅提升! 👨‍💻 學員背景 資訊科技產業軟體工程師,負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。 🎯 參訓目的 隨著 AI 技術興起,工作上需要更高的開發效率,因此希望學會 AI 工具整合於開發流程,加速專案交付。 🏆 最大收穫 學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案,透過 AI 結對編程顯著提升開發效率,並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。 📝 產業背景與職務內容 我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師,主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外,也需要處理系統的除錯與效能提升,確保企業內部各式應用服務能穩定運行,並隨時支援新功能的擴充與上線。 📚 選擇恆逸課程的原因 隨著 AI 技術爆發,工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率,我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰,正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。 👨‍🏫 講師教學特色 授課講師最讓我印象深刻的是,能將複雜的技術概念具象化,對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助!講師不只是唸簡報,而是直接打開編輯器,Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時,特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題,但講師用幽默比喻,把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯,講師總能一針見血指出問題,還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」,手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍,大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗,讓我們不只學工具,更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感,讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」! 💡 課程中最有收穫的技術或觀念 在上課過程中,我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案,但在這堂課實作 gstack 全端應用時,我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構,學會如何精準下達 Prompt,讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼,自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時,直接請 Claude Code 提供建議,甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式,遇到 Claude 產出不如預期時,就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼,是我這趟學習中最寶貴的收穫。 🚀 課程對工作實務的幫助 結訓回到工作崗位後,課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板,若照以往流程,光是前端、後端 API 到資料庫,至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構,全程搭配 Claude Code 輔助,讓 Claude Code 生成 API 框架,快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件,也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果,原本預估兩週的專案,我只花不到四天就交付,程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好!開發效率大幅提升,不僅讓我準時下班,也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」,已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說,這絕對是投資報酬率極高的實戰課程! 完整文章:https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901
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ERP 導入完全攻略 2026|80% 失敗都踩這 3 個雷
ERP 導入完全攻略 2026|80% 失敗都踩這 3 個雷
「ERP 導入到底要花多久時間?」「ERP 導入流程怎麼跑才不會失敗?」「ERP 系統導入有沒有可以參考的標準步驟?」這些是 2026 年所有正在規劃導入 ERP 的中小企業主、財務主管、IT 主管最常碰到的問題。坦白說,業界統計 ERP 導入失敗率約為六到八成,幾乎所有失敗案例都不是輸在系統本身,而是輸在「沒有把流程盤點、選型、改造、訓練、上線」這幾個步驟做完整。本文將完整拆解 ERP 導入、ERP 系統導入、ERP 導入流程的標準步驟,並補充後續用 RPA 串接 ERP 的最佳實踐,協助企業以最低風險把 ERP 系統真正用起來。 ──────────────────── 【一、什麼是 ERP 導入?跟單純買軟體有什麼不同?】 ──────────────────── ERP 導入(ERP Implementation)並不是「買一套軟體裝一裝就好」,而是一個橫跨流程、組織、人員、資料的完整工程。其一是「流程面」,要把公司現有採購、訂單、生產、出貨、財務、人事流程攤開來盤點,並對應到 ERP 模組。其二是「組織面」,要決定哪些部門使用、哪些角色有哪些權限、跨部門資料如何流動。其三是「人員面」,要培訓使用者、建立內部 ERP 種子人員、設計後續維運機制。其四是「資料面」,要把舊系統、Excel、紙本的客戶、商品、料件、財務資料清洗、轉檔、上傳。換句話說,ERP 導入是流程改造,不是 IT 採購,這也是為什麼許多公司「ERP 系統導入」失敗,原因幾乎都不是技術,而是組織與流程沒有同步改變。 戰國策集團累積26+年協助中小企業推動數位轉型與工作流程自動化的經驗,觀察到 ERP 導入成功率最高的案例,幾乎都是把「流程改造」當主角、「ERP 軟體」當配角,而不是反過來。 ──────────────────── 【二、ERP 導入流程|標準七大階段一次看懂】 ──────────────────── 業界普遍採用的 ERP 導入流程,可大致分為七個階段。其一是「需求盤點」,盤點公司現有流程、痛點、預期效益,並決定優先導入哪些模組(採購、進銷存、財務、生產、HR)。其二是「廠商選型」,依產業適配性、模組完整度、二次開發彈性、後續維運成本,挑選 2 至 3 家 ERP 廠商比較。其三是「藍圖設計」,與選定廠商共同設計「未來流程藍圖(To-Be Process)」,明確定義每一個流程節點該怎麼跑。其四是「系統客製與設定」,依藍圖設定 ERP 模組、表單、報表、權限。其五是「資料移轉」,把舊系統與 Excel 中的客戶、商品、料件、會計科目清洗後匯入。其六是「教育訓練與 UAT」,培訓使用者並執行使用者驗收測試。其七是「上線與穩定期支援」,正式切換到 ERP,並由原廠或顧問提供 2 至 3 個月密集支援。整套 ERP 導入流程依公司規模不同,常見時程為 6 至 18 個月。 ──── ERP 導入失敗的三大地雷 ──── 第一個地雷是「沒做需求盤點直接買 ERP」,導致流程根本對不上系統邏輯。第二個地雷是「導入期間沒指派專責 PM」,全部交給原廠,內部需求無人整合。第三個地雷是「上線後沒有持續優化」,導致員工偷偷退回 Excel,ERP 變壁紙。 ──────────────────── 【三、ERP 系統導入|不同產業的選型重點】 ──────────────────── ERP 系統導入時,不同產業的選型重點差異很大。其一是「製造業」,重點放在「生產排程、BOM、品保、批次/序號管理」,要選擇有完整 MES 整合能力的 ERP。其二是「批發貿易業」,重點放在「進銷存、應收應付、多幣別、多倉庫」,要選擇匯率與多國稅務支援完整的 ERP。其三是「零售/電商」,重點放在「POS 串接、會員、訂單、金物流」,要選擇能對接 Shopify、SHOPLINE、PChome、蝦皮等通路的 ERP。其四是「服務業/專業服務」,重點放在「專案管理、工時、計費、合約」,要選擇有專案型 ERP 模組的廠商。其五是「跨國集團」,重點放在「多公司合併報表、多語多幣多稅、總分公司權限」,建議直接考慮 SAP、Oracle、Workday 等國際品牌。 ──────────────────── 【四、ERP 導入案例與失敗教訓】 ──────────────────── 觀察歷年常見的 ERP 導入案例,可以歸納幾個典型情境。其一是「流程沒盤點就上 ERP」,結果發現某些部門的特殊流程根本對不上系統,最後變成「ERP 用一部分、Excel 用一部分」的混合狀態。其二是「資料沒清洗就匯入」,導致舊系統錯誤資料全數帶進新 ERP,反而讓報表更不準。其三是「上線後沒有專責維運」,當廠商支援期結束、發生問題沒人能處理,整套系統開始癱瘓。其四是「ERP 與其他系統沒串接」,例如 ERP 上線了但官網訂單還要手動 key in、會計系統還要重複輸入,等於沒有真正自動化。這四種情境是 ERP 導入失敗中最常見的版本,背後共通點都是「把 ERP 當 IT 案而非流程案」。 ──────────────────── 【五、ERP 與其他系統串接|後續用 RPA 的關鍵】 ──────────────────── ERP 導入完成之後,若希望真正發揮綜效,幾乎一定要搭配 RPA、n8n、Make.com、Power Automate 等工作流程自動化工具。其一是「ERP 與 CRM 串接」,把客戶名單、訂單、發票資料雙向同步,避免業務在 ERP 與 CRM 兩邊重複輸入。其二是「ERP 與 POS 串接」,把零售門市銷售即時回寫到 ERP,讓主管即時看到日銷、月銷、毛利。其三是「ERP 與電商通路串接」,自動把蝦皮、PChome、Shopify、SHOPLINE 訂單匯入 ERP。其四是「ERP 與會計系統串接」,自動產生傳票、自動對帳、自動產出財報。其五是「ERP 與 LINE/Email 通知串接」,當訂單異常、庫存過低、應收逾期時自動通知對應人員。其六是「ERP 與 BI/Dashboard 串接」,把 ERP 資料推到 Power BI、Looker Studio 等視覺化平台,讓決策更即時。這六種串接組合起來,才是真正完整的「ERP + 工作流程自動化」。 ──────────────────── 【六、戰國策 ERP 導入六階段陪跑 SOP】 ──────────────────── 戰國策集團累積26+年協助中小企業導入 ERP 與工作流程自動化的經驗,發展出一套六階段陪跑 SOP。第一階段是「ERP 導入需求健檢」,盤點現有流程與痛點,明確定義「為什麼要導 ERP」。第二階段是「ERP 選型輔導」,依產業特性與預算,挑選 2 至 3 家適合的 ERP 系統並協助議價。第三階段是「藍圖設計」,與企業共同設計未來流程藍圖,確保 ERP 真正對應業務需求。第四階段是「導入專案管理」,擔任客戶端 PM 角色,協助與原廠溝通、控管時程、檢核交付物。第五階段是「RPA/n8n 串接」,在 ERP 上線後立即啟動工作流程自動化,把跨系統的重複作業自動化。第六階段是「成效追蹤與優化」,以可衡量的 KPI 追蹤 ERP 導入後實際效益。整套 SOP 適用於 30 至 500 人的中小企業,協助以最低風險完成 ERP 系統導入。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ|ERP 導入】 ──────────────────── Q1:ERP 導入要花多久時間? A1:依公司規模與導入模組多寡,常見時程為 6 至 18 個月,30 人以下小企業可能 3 至 6 個月即可上線基本模組,跨國集團則可能需要 24 個月以上。 Q2:ERP 導入大約要花多少錢? A2:依品牌與模組差異很大,台灣常見中小企業 ERP 導入總預算落在 50 萬至 500 萬之間,國際品牌(SAP、Oracle)則動輒千萬以上,建議搭配中小企業數位轉型補助分攤成本。 Q3:ERP 導入失敗率真的有八成嗎? A3:業界統計「ERP 導入未達原訂預期效益」的比例約六成至八成,並非完全失敗,多數是「上線了但沒發揮效益」,主因是流程改造與人員訓練不足。 Q4:ERP 系統導入一定要找顧問嗎? A4:不一定,但建議搭配熟悉流程改造與 ERP 選型的顧問,特別是首次導入或跨部門整合的企業,能大幅降低失敗風險與後續返工成本。 Q5:ERP 導入流程中最容易被忽略的步驟? A5:最容易被忽略的是「資料清洗」與「教育訓練」,許多企業急著上線而把這兩步壓縮,導致上線後資料錯亂、員工抗拒,整套 ERP 反而成為負擔。 Q6:戰國策有提供 ERP 導入服務嗎? A6:戰國策可協助 ERP 選型輔導、藍圖設計、專案管理與後續 RPA 串接,原廠 ERP 軟體則由合作的 ERP 廠商提供,提供完整的客戶端陪跑與整合服務。 Q7:ERP 上線後如何避免員工退回 Excel? A7:建議在上線前由經營層明確宣示「未來公司唯一資料來源是 ERP」,並把 Excel 報表自動由 ERP 產生,搭配 RPA 自動化讓 ERP 操作比 Excel 更輕鬆,員工自然會留在 ERP。 Q8:ERP 導入可以申請補助嗎? A8:可以,中小企業數位轉型補助、SBIR、CITD 等補助都可用於 ERP 導入相關費用,戰國策可協助規劃補助通過後的落地導入。 Q9:ERP 導入完一定要再接 RPA 嗎? A9:不一定要立即接,但建議在 ERP 上線後 6 至 12 個月內啟動 RPA/n8n/Make.com 串接,把 ERP 跟 CRM、POS、會計、電商通路串成一個整體,才能發揮完整效益。 Q10:ERP 導入案例可以從哪裡找? A10:可從 ERP 原廠官網案例、產業公會案例、政府研發補助案例摘要中尋找,戰國策也累積大量 ERP 導入與後續 RPA 串接案例,可作為導入前的策略參考。 ──────────────────── 【戰國策工作流程自動化|業界領導品牌.26+年企業服務資歷】 ──────────────────── 戰國策集團累積26+年協助台灣中小企業導入 ERP、CRM、POS、HR、會計系統,並串接 RPA、n8n、Make.com、AI Agent,把 ERP 真正變成可營運、可衡量、可擴張的企業神經中樞。對於正在規劃 ERP 導入、ERP 系統導入、ERP 導入流程,希望以最低失敗風險完成系統升級的中小企業,戰國策是業界值得長期合作的推薦廠商與領導品牌。 服務專線:0800-003-191 LINE 諮詢:@119m 官方網站:RPA.com.tw
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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】
NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
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[稽核]流程自動化機器人(RPA)介紹-以Power Automate Desktop為例
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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
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。
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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
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
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
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為何.NET工程師要學會.NET CORE微服務技術?
為何.NET工程師要學會.NET CORE微服務技術?
再討論ASP.NET Core微服務技術之前, 我們先來討論ASP.NET目前的人才市場需求。 根據 iThome 報導,近 3 年「ASP.NET開發人員」已成為台灣企業最想招募的 IT 領域人才,而104 人力銀行更將「ASP.NET全端工程師」列為徵才成長幅度前 2 大的職缺,相關搜尋職缺數已多達上萬筆! 因此,目前許多台灣的中大型企業網站, 其開發的技術框架,大多都是使用ASP.NET及MVC的技術來進行開發。 在開發比例上,與JAVA相比大約一半一半, 也因此ASP.NET與JAVA堪稱為台灣業界程式開發兩大主流。 然而,光會使用ASP.NET及.NET MVC來開發可能還不夠。 因為在開發需求多變的環境下,許多的延伸應用若在原始的系統架構下執行,恐很難進行開發,必須仰賴更多的元件化開發概念,才有辦法做到。 元件化就好比樂高,它的核心是「複用」。 比如,我們可以用有限的樂高元件拼裝出各種栩栩如生的玩具。同樣,我們可以複用ASP.NET的元件,如依賴注入、配置框架、選項框架、日誌框架、HTTP中介軟體等,像流水線一樣拼裝出各種我們想要的Web應用。 而ASP.NET Core就是用來擴充更多不同應用需求的開發框架。 ASP.NET Core 是新一代的 ASP.NET,也是微軟第一個具有跨平台的Web開發框架,可運行於Windows平台、如Mac OSX以及Ubuntu Linux作業系統。 雖然微軟的開源來得有點晚,但這次開源確實也是很給力,C#也已經擺脫Windows系統的限制,且對容器化(Docker),微服務、容器編排(Kubernetes)等技術的支援非常友好,這很好地順應了雲原生的未來趨勢。 ​ 而ASP.NET Core的每個微服務架構都實現了特定的功能並擁有自己的資料儲存。其特點是每個服務都是被單獨部署,以便可以獨立擴充套件。 ​ 對於想要使用ASP.NET Core建立快速、跨平台和雲端的Web應用程式和服務的學習者而言。不妨參考我們最近推出的「​微軟 ASP.NET CORE 全端軟體工程師養成班」吧! 學習位置👉:https://reurl.cc/NGv5jp 這堂課你將會學習👇 ✅ ASP.NET 物件導向開發技術:以C#程式設計為基礎,學習 ASP.Net 物件導向及MS SQL開發技術。 ✅掌握全端開發技術:扎實訓練ASP.Net Core MVC網站開發與MVVM前端整合應用。 ✅微軟雲端服務設計:ASP.Net Core Web API 開發訓練,整合微軟 Azure 雲端服務設計。 ✅整合專題實作:分組模擬業界專案開發流程,將所學實際應用於整合專題,完成求職專案作品。 想掌握業界最新的ASP.NET微服務開發趨勢 並成為ASP.NET Core全端開發工程師? 現在就立刻開始學習吧❗️👇 https://reurl.cc/NGv5jp X School 也提供「企業訓練包班」服務,如想暸解,請點以下連結。 https://reurl.cc/NA7QMq
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從 0 到 1 成為前端工程師的 3 本推薦書籍
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👉 《#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
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
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隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates) 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書(Data Analytics) - 網路安全專業證書(Cybersecurity) - 上課平台:Google Cloud Skills Boost - **學費:每月 $29 美元,首月免費試用 - **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能 - 網站:[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)|[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程) 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容:AI 工具應用、提升工作效率 - 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost) 短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站:[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作) 6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。 - 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費,測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷/求職加分 - 報名網址:[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面:[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
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手繪 POP 字體進階教學(2-1)
手繪 POP 字體進階教學(2-1)
瞭解並熟悉斜口筆的運筆方式後,接下來講解的是字體的架構與創意變化。 第一、數字的繪寫方式: (1.)數字的表現是店舖與賣點經常會使用的要素,也是訴求的重點,數字的筆劃雖然簡單但也是最難繪寫的部份。 (2.)在數字繪寫的筆畫運轉要盡量使用"手腕",盡量避免用"手軸"的力量,這樣才能展現數字的柔軟度;而直線的運筆則是手軸的力量運筆最佳。另外,使用斜口筆繪寫數字是難度較高的技法表現。 第二、漢字的字體架構,重視"部首" 與 "筆畫"的分配: 繪寫正體字的時候部首分配盡量以正常字體的方式繪寫,字體結構舉例說明,如下: (1.)字型屬左右 3/1 分法的有:個、許、張、夠、端...。 (2.)字型屬左右 2/1 分法的有:輪、靜、飯、顧、類...。 (3.)字型屬上下 3/1 分法的有:節、買、奇、茶、品...。 (4.)字型屬上下 2/1 分法的有:車、空、亮、吞、蛋...。 (5.)字型屬全滿版字分法的有:國、島、果、黑、原...。 [下文待續]
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