104學習

探索性數據分析（EDA）是產品經理在進行深入分析或建模前，用來快速了解數據的一種方法。簡單來說，它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等，以下將詳細介紹： 1. 了解數據的基本特徵：透過統計數據（如平均值、最大值、最小值）快速掌握數據的大概狀況。 2. 可視化數據：使用圖表（如直方圖、散點圖、箱形圖等）來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。 3. 發現異常和缺失值：檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據，以確保數據的準確性。 4. 變量之間的關聯性：檢查數據中的不同變量是否相關，為後續的決策提供依據。 EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據，為後續的深度分析和決策打好基礎。 要運用探索性數據分析（EDA）來幫助做出產品決策，以下是簡單的步驟指南： 1. 定義問題與目標 先明確你要解決的問題。例如，你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。 2. 收集數據 從數據來源（如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等）中收集與目標相關的數據，這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。 3. 進行基本數據檢查 - 數據總覽：查看數據有多少行、多少列，是否有缺失值。 - 統計摘要：快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等，來了解數據的整體分佈。 4. 使用圖表進行可視化 利用簡單的圖表來快速了解數據： - 直方圖：查看用戶行為的分佈（例如使用某個功能的頻率）。 - 散點圖：找出變量之間的關係（例如用戶使用時長與轉換率的關係）。 - 箱形圖：檢查是否有異常值，這些異常值可能會影響分析結果。 5. 檢查數據中的模式與趨勢 - 發現趨勢：例如，通過分析用戶的使用行為，發現某個功能在特定時間段更受歡迎。 - 群體分析：將用戶按不同特徵（如地區、設備、年齡）分群，看看各群體是否存在行為差異。 6. 處理異常值與缺失值 - 對於缺失數據，可以選擇補充或移除它們。 - 對於異常值，決定是否要排除，還是進一步分析其原因。 7. 根據發現制定行動計劃 根據 EDA 的結果，得出有價值的結論，然後制定具體的行動方案。例如，發現某些功能的使用頻率較低，可能需要優化或重新設計。 8. 持續監控與迭代 在產品上做出改變後，繼續收集數據，重複進行 EDA，以確認改進是否有效。 通過這些步驟，EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊，支持數據驅動的產品優化和決策。

今年2025年是經濟部iPAS AI應用規劃師開考的第一年 將原有的機器學習工程師及巨量資料分析師證照整合而成 從2024下半年開始，資策會生成式AI能力認證考照率先推出後 民間各單位AI證照不斷推出 經濟部iPAS AI應用規劃師可以算是目前唯一政府認證的AI證照 我參加了8/16，也就是2025年第三場的考試 根據官方統計數據，前兩次通過率都有50%以上 第三次通過率45% 而參考iPAS其他證照統計數據來看，多數為三成左右 所以可以預料第四次難度應該會再提高，讓通過率降到30%左右 先回顧一下第三場的考試題目好了 考試題目字數多數偏多，且多以實務案例的方式出題考觀念 第三次考試沒有圖靈測試是於哪一年提出？這種沒意義的題目 但針對現存工具的用途考試至少考了兩題 詳細考題內容及類型，網路上已經能夠查到超多人分享 總之考題內容很有鑑別度，也讓這張證照的公信力得以維持 考試的準備方法 首先，一定要看簡章 不管什麼證照或是比賽，要先搞懂遊戲規則 要先知道證照考試方式、範圍等 AI考試範圍看似很廣，但其實基礎理論不外乎特定的一些內容 若無AI相關基礎，建議先閱讀官方提供的教材資源，影片及簡報等 再針對考試範圍，逐個分類去刷題目 都考AI了應該也能知道如何請AI針對考試範圍提供題目刷題吧？ 刷題的時候最重要的不是答對就好 不管答對或錯，只要看到不熟悉的名詞或觀念 務必要找方法搞懂，不論是查資料或問AI 考試建議要有同伴，可以找志同道合的人們成立讀書會 LINE社群中「iPAS AI應用規劃師-AI相關考證資源分享&心得交流」裡面有非常多的資源 有很多熱心的前輩會分享許多資料及觀點 而這張證照的考題會根據時事調整題目重點 例如今年的AI Agent議題、MCP等 第二次考試時也有考到NotebookLM製作Podcast的功能 想要取證，跟上時事也是非常重要的 這個社群的討論有助於讓自己跟上AI最新的技術與觀念 iPAS AI應用規劃師考試沒有考古題，所以沒有背考古題就能考過的事情 考試的方式、題目也非常的活，想要考過一定要弄懂觀念 我個人沒有買書來讀，利用官方提供的線上課程取代書籍，將基礎理論學懂 再利用AI刷題，每天堅持練習至少50題 當然，難度要調高一點 每天把50題搞懂，持之以恆30天 我想應該很少人不會通過的 最後我想說，證照考到只代表你對於AI相關知識有一定掌握且經過認證 不代表你一定高人一等，也不代表考到證照的人一定很懂AI AI世代就是要持續不斷的學習，才不會輕易被淘汰 祝福大家順利取證！ Notion原文連結：https://stevenwublog.notion.site/iPAS-AI-269f7f8f282880ebbe8bc70acd0b99d7

老實說，我第一次聽到OpenClaw這個名字，以為是什麼水產相關的東西。 後來查了一下才知道，它是一個開源的個人AI助理，用你已經在用的通訊軟體操控，可以幫你做各種電腦上能做的事情。 它的官網是openclaw.ai，Logo是一隻小龍蝦，所以才叫這個名字。 我大概試用了兩個禮拜，想分享一下我觀察到的東西，特別是對企業來說有沒有實際價值。 先說最大的差異，OpenClaw跟ChatGPT根本不是同類東西。ChatGPT是你問它、它回答你，就這樣。OpenClaw是你叫它做事，它真的去做。它住在你自己的電腦上，可以讀寫你的檔案、寄信、看行事曆、操控瀏覽器，甚至自己寫程式來擴充自己的功能。 你不需要開一個新的app，就用WhatsApp或Telegram傳訊息給它，就像傳訊息給一個助理一樣。 我試過讓它每天早上傳一個當日的行程摘要給我，設定完之後就再也不用管了，它每天準時自己做。這種事情以前要嘛自己記、要嘛付錢請人做，現在就這樣解決了。 對企業來說，我覺得最有價值的有幾個方向。 第一個是老闆或主管的行政工作。很多主管花大量時間在整理信件、安排會議、追蹤待辦事項。這些事情不需要人腦，但一直在消耗高價值的時間。OpenClaw可以接管這些，讓主管專注在真正需要判斷力的決策上。 第二個是工程師的重複性工作。有人在社群分享，用Telegram傳一句話讓OpenClaw跑測試、整理錯誤報告、開pull request，以前要半天的事情變成等它跑完就好。對於工程師時間很貴的公司，這個價值非常直接。 第三個是對數據安全有要求的公司。因為OpenClaw是開源的，可以部署在自己的伺服器上，數據不需要傳到外部雲端。法律、醫療、金融這些對隱私要求高的行業，這點特別重要。 它現在還很新，上線才幾個禮拜，但社群已經很活躍，每天都有人在分享新的用法。矽谷不少技術圈的人說這是他們自ChatGPT以來第一次有「哇，未來真的來了」的感覺。 我自己的看法是，它現在的設定還是需要一點技術門檻，不適合完全沒有技術背景的人自己搞定。但如果你的公司有一個願意研究的工程師，把它搭起來之後，整個團隊都可以受益。 如果你對企業AI工具評估或導入有需求，AI.com.tw有在提供這方面的顧問服務，從工具選型到落地都可以聊。 https://AI.com.tw

工程師和程式設計師有什麼差別？這兩個詞常被交替使用，聽起來似乎都是寫程式的高手，但實際上，兩者之間還是有一些許差異。 ＃程式設計師（Programmer）主要專注於寫程式碼，他們的工作就像是把想法轉化為具體的指令，讓電腦依照這些指令運作。程式設計師每天面對的就是無數的程式碼片段，他們必須解決問題的過程，無論是修復Bug還是優化功能。可以說，程式設計師的主要任務是「如何讓程式能動」。 ＃工程師（Engineer）則是一個範疇更廣的角色。除了寫程式碼，他們還要負責整個系統的設計和架構，確保所有的元件可以協同工作，系統穩定運行。工程師不僅僅要考慮「程式能動」，還得考慮「程式運作好」，例如效能、擴展性、安全性等問題。 那麼簡單來說，程式設計師專注於「解決具體問題」，而工程師則更像是「全局的規劃師」，他們需要從更高的層次來思考整個系統。程式設計師就像是把每塊磚頭放在正確位置的工匠，而工程師則像是設計這棟建築的建築師。 當然，在現實中，這兩個角色常常重疊，很多程式設計師具備工程師的思維，很多工程師也必須編寫程式。因此，無論是程式設計師還是工程師，兩者最終的目標都是同一個「讓技術變得更強大，讓系統更加完美」！

不知道各位IT或是SA、PG們會不會被問過系統分析有沒有甚麼方法論？ 有沒有蛇模高深的學問可以直接拿來套用呢？ 所以今天我不藏私，把我個人用了快20年的方法分享給大家喔~~

PRD 是 "Product Requirement Document"（產品需求文檔）的縮寫。PRD 是一份詳細描述產品功能、特性和要求的文檔，通常由產品經理(PM)撰寫。它的主要目的是向開發團隊和其他相關方傳達產品的需求和期望，確保所有人對產品的理解一致。 【PRD 通常包括以下內容】 1. 產品概述：產品的基本介紹，包括目標市場和目標用戶。 2. 目標：產品的主要目標和預期成果。 3. 功能需求：詳細描述產品的各個功能和特性，通常按優先級排序。 4. 用戶體驗（UX）需求：關於用戶界面和用戶互動的要求。 5. 技術需求：包括技術架構、平台支持、性能要求等。 6. 非功能需求：如安全性、可擴展性、兼容性等方面的要求。 7. 測試需求：測試計劃和測試標準。 8. 依賴性和限制：需要的資源、依賴的技術或系統，以及可能的限制。 PRD 在產品開發過程中起到關鍵作用，它能幫助團隊明確目標，避免誤解，確保最終產品符合預期。 ⁋ Spec 是 "Specification"（規範或說明書）的縮寫。在產品開發過程中，Spec 是一份詳細描述產品、系統或組件的技術要求和功能的文檔。Spec 和 PRD 之間有些重疊，但兩者側重點有所不同： 1. 目標受眾： - PRD：主要針對產品經理、開發團隊和設計團隊，目的是傳達產品的需求和目標。 - Spec：通常針對開發團隊、工程師和技術人員，更加技術和細節導向。 2. 內容側重： - PRD：側重於產品的功能需求、用戶需求和商業目標，描述產品應該做什麼以及為什麼這麼做。 - Spec：側重於具體的技術實現細節，描述產品或系統如何運作，包括數據結構、算法、接口、協議等技術細節。 3. 詳細程度： - PRD：比較概括，提供高層次的視圖和用戶場景。 - Spec：非常詳細，提供低層次的實施細節和技術規範。 【Spec 的常見內容包括】 1. 系統概述：系統或組件的總體描述。 2. 功能說明：具體功能的詳細描述，包括輸入、處理和輸出。 3. 技術架構：系統的架構設計和技術棧。 4. 數據模型：數據結構和數據庫設計。 5. 接口規範：API 和其他接口的詳細說明，包括參數、返回值和錯誤處理。 6. 算法描述：關鍵算法的詳細描述和流程。 7. 性能要求：性能指標和優化目標。 8. 測試規範：測試計劃、測試用例和驗收標準。 Spec 通常是技術團隊在開發過程中的主要參考文檔，用於確保技術實現符合設計和需求。在實踐中，Spec 和 PRD 可能會結合使用，以提供完整的產品和技術視圖。

▎ POC（Prove of Concept，概念驗證）是一種展示一個概念或想法的可行性和潛在價值的方法。它通常涉及建立一個初步的、簡化的原型，目的是證明某個想法或技術在實際應用中的可行性，而不是交付最終的產品。 在軟體開發和創新領域，POC有以下幾個主要目的： 1. 驗證可行性：確保該概念或技術能夠實現預期的功能和性能。 2. 風險管理：識別和解決潛在的技術問題或風險。 3. 獲得投資：向投資者、利益相關者或高層管理展示該概念的潛力，以獲得進一步的資源支持。 4. 市場反應：測試市場對該概念的反應，確定是否有進一步開發的價值。 ▎ 產品經理（Product Manager）通常需要了解和參與POC的過程和結果，以下是產品經理可能會關注的一些重點： 1. 市場需求和用戶價值：確保POC所驗證的概念或技術符合市場需求和用戶價值，能夠解決實際的問題或帶來明確的好處。 2. 產品策略和路線圖：根據POC的結果，評估是否該概念應該納入產品路線圖，以及如何最有效地整合這些新技術或功能。 3. 產品定位和競爭分析：了解POC所涉及的技術或功能在競爭市場中的定位和差異化潛力，以確保產品的市場競爭力。 4. 對外溝通和合作：與外部利益相關者（如市場部門、銷售團隊）溝通POC的結果，協調可能的市場推廣策略或銷售支持。 5. 產品生命週期管理：在產品的不同階段，如概念驗證、開發和推出後，協調相應的活動和資源以確保成功的產品上市。 總之，產品經理在POC過程中的角色是確保產品方向和策略與市場需求和用戶期望保持一致，並確保所選擇的技術或解決方案能夠有效地支持產品的整體策略目標。

一. 選文動機 今天的文章比較特別，主要是想從求職者的角度出發，分享給大家如何建立自己的個人品牌。因為最近在人資小週末有上到賴俊銘老師的數位行銷招募課程，課程中老師介紹了許多有關於經營LinkedIn的方法，讓我們除了人力銀行外，也多了一個管道求職，覺得十分受用，因此找了相關的文章供大家參考。 二. 文章摘要 LinkedIn目前在台灣有250萬用戶，定位為「打造專業人脈的社群」。與人力銀行最大的不同在於招募模式。人力銀行招募管道是”B2B2C”，LinkedIn是”C2C”，企業可在社群內發佈職缺，讓主動求職者應徵，且工作機會不限於台灣。因此善於管理自己在LinkedIn上的履歷呈現，不但能累積人脈，也等於向世界遞出名片。 （一） LinkedIn四大功能 1. 曝光：將個人欄位填寫完整，越容易推播給企業端 2. 連結：有計畫地連結高品質的１度人脈，如想找公司，可連結目標公司的人資 3. 交流：專業工作者可定期發表或分享文章，新鮮人可按讚留言加深對方對自己的認識 4. 轉換：不論是人才求職、企業求才，透過保持連結，能增加更多媒合機會 （二） LinkedIn四大視覺重點 1. 照片：可請攝影師幫自己拍專業形象照，勿放出遊、鬼臉、團體等照片 2. 名字：建議中英文並列，盡可能使用原生英文名，不要放中文英譯 3. 頭銜：可放入自我定位，置入「職能關鍵字」，比如專精招募的人資，就以「招募專家」建立個人定位 4. 簡介：說明自己是誰、工作規劃等，並以量化數字說明工作結果。 LinkedIn人脈網由1度、2度、3度所組成，「傳遞訊息」僅限1度會員，「搜索」會出現3度以內會員，如何管理自己的人脈網絡，決定未來的潛在機會。如求職者可找到目標公司的人資建立1度連結後，他們的人脈就會成為求職者的2度連結，透過這種「弱連結」，可預先了解未來工作樣貌。 三. 個人心得 透過這篇文章，讓我想到之前應徵foodpanda的實習計畫時，也被要求附上自己的LinkedIn網站，這使我意識到個人品牌的重要性，讓人資有多一個管道認識你的機會。而除了從求職者的角度外，我認為企業HR也可以思考如何從LinkedIn上招募潛在求職者，例如發個訊息給他，建立弱連結，或利用網站與其他的人資夥伴交流，增加自己的知識與人脈。除此之外企業也可以經營自己的LinkedIn帳號增加自己的雇主品牌，因為說不定求職者在面試或接受offer前會先上網搜尋，若企業經營的好，可以增加求職者的好感，增加報到機會。 資料來源：陳建銘（2020）不被淹沒在求職海！８大要領建立好你的LinkedIn履歷　Cheer快樂工作人 https://web.cheers.com.tw/issue/2020/fightforjobs/article04.php

CISA已自2024/8/1調整考試章節比例分配及取消繁中考試 可能台灣的考生真的不多吧 對於內部稽核人員來說考過CISA的好處有一項就是可以參加CIA挑戰考 https://www.iia.org.tw/news_more_detail.aspx?news_item=03&news_id=3384 考過CISA後只要考一科就可以再取得CIA證照 挑戰考的Package還包含教學資源及練習考題 缺點是考試費用稍貴且只有全英文版本，所以是否能用就看個人囉！ 以下是我過往靠CISA時利用過的資源，有些連結已失效的我就不提供了 我並非資訊相關科系學生，在資安領域的學習路徑是先考取了iPAS資訊安全工程師、ISO27001 對資訊安全有點概念後再來看CISA相對來說輕鬆一些 若是跨領域的考生，可以考慮這個路徑能夠學習得更為札實 準備CISA考試前首先來閱讀一下網路上前輩的考試心得： ISACA CISA考試準備心得 https://hackmd.io/@9dCJrgb6QHGd8dRfgHO0zg/B10zpbZTo 知乎CISA考试高分（564分）通过-完整攻略分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351055875 課程資源：(以下是我知道的線上課程，但我當初備考沒有購買線上課程，而是報名電腦稽核協會的實體課程) CISA® 稽核證照完全準備指南｜從稽核流程到資產保護全面解析 https://hiskio.com/courses/1634?s=ad Udemy https://www.udemy.com/ 理論筆記： CISA Exam Study(英文版) https://cisaexamstudy.com/ 知乎IT審計專欄 https://www.zhihu.com/column/c_1409245314239397888 官方試題練習題庫： CISA Questions, Answers & Explanations Database https://store.isaca.org/s/store#/store/browse/tiles 查考場：https://home.psiexams.com/#/test-center?p=Z97SE74H 考試通過後申請認證的QA https://support.isaca.org/s/article/How-do-I-apply-for-certification 因為現在已經取消繁中考試了，若英文不是太好的考生，只能選擇簡體中文考試 簡體中文與繁體中文在一些詞彙的用法不同 建議若真的要以簡體中文進行考試，教材就使用簡體中文，再以英文輔助 才不會有詞彙不同造成的誤解問題 另外既然只有簡體中文能選擇，考試教材也可以看看淘寶等管道購買 但要注意小心，不要被騙哦！

AppFlowy 是一個開源的筆記與生產力管理工具，常被視為 Notion 的替代品。有人認為 AppFlowy 可能取代 Notion，主要因為它具備一些 Notion 沒有的特點，吸引了部分用戶和開發者，特別是在以下幾方面： 1. 隱私與控制權：AppFlowy 是開源的，允許使用者在本地端或私有伺服器上託管，掌控自己的數據存儲位置和安全性。對於一些對隱私和數據安全要求高的用戶來說，這種自由度是 Notion 難以提供的。 2. 高客製化與開源社群：AppFlowy 的開源特性讓使用者和開發者可以根據需求擴充功能或調整使用體驗。隨著社群和貢獻者的加入，AppFlowy 的功能也有望快速擴展，並與 Notion 競爭，甚至在某些功能上超越 Notion。 3. 離線支持：AppFlowy 可以完全在離線模式下使用，而 Notion 雖然支援部分離線功能，但並不完善，特別是無法穩定同步和編輯的情況下，使用體驗會受到限制。對於需要在無網路環境中工作的用戶，AppFlowy 的離線支持是一大優勢。 4. 無使用限制：Notion 的免費版有使用限制（如區塊數量限制），而 AppFlowy 作為開源軟體，並沒有這些限制，尤其在長期大量使用的情境下可能更加經濟。 5. 隨著社群需求發展：開源專案的另一大優勢是能夠迅速根據社群需求進行調整和優化，而不需要等待官方發布更新。因此，如果使用者對某個特定功能有需求，AppFlowy 的社群可以更靈活地滿足。 ▎這些因素讓一些人認為，AppFlowy 具有與 Notion 競爭的潛力，特別是在注重隱私、控制、客製化和無網路使用需求的使用者群體中。隨著 AppFlowy 的開發進展，若能持續提升穩定性、功能豐富度與易用性，或許可以在未來成為 Notion 的有力替代者。 ▎雖然兩者在功能上有相似之處，但也有一些顯著差異： 1. 開源性：AppFlowy 是完全開源的，這意味著使用者可以查看、修改、甚至自行部署 AppFlowy 的程式碼。Notion 則是專有軟體，用戶無法自由查看或修改其原始碼。 2. 隱私和控制：由於 AppFlowy 是開源的，用戶可以選擇自行託管，將數據完全掌握在自己手中，這對隱私要求較高的用戶來說是一大優勢。Notion 的資料則存儲在其雲端伺服器中，使用者無法完全掌控數據的存儲地點和安全性。 3. 客製化：AppFlowy 的開源性讓使用者可以自定義界面和功能，以符合其需求；Notion 提供了相當多的自訂功能，但無法進行深層次的客製化。 4. 社群和擴展：AppFlowy 有一個活躍的開源社群，使用者可以提出需求或貢獻功能，使得它隨著社群需求快速成長。Notion 有第三方的擴展與社群支持，但仍需依賴官方的更新與新功能發布。 5. 離線使用：AppFlowy 可以在離線環境中使用，適合對網路連接要求較高或不穩定的場景。Notion 的離線支援有限，用戶須在特定環境下才能完全同步和編輯。 若使用者看重開源、自行託管和高度客製化，AppFlowy 會是值得考慮的選擇；但若偏好現成、穩定的服務，Notion 可能會更合適。 官網：https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjmpdDO69aJAxU7nK8BHXD6Aa4QFnoECB8QAQ&url=https%3A%2F%2Fappflowy.io%2F&usg=AOvVaw0SWr_9KliT0lljt0I2wwQ5&opi=89978449

我在追 GTC 2026 的時候，看到 NVIDIA 宣布 NemoClaw，第一個反應不是驚訝，而是「果然」。 因為這個缺口擺在那裡太久了。OpenClaw 在今年年初以近乎瘋狂的速度爆紅，三週內的採用速度超過了 Linux 早期的成長，這是一個很誇張的數字，但它確實發生了。問題是，OpenClaw 從頭到尾都是一個社群專案，設計邏輯是個人用戶，不是企業。它的開放性是優點，也是企業部門主管最不敢碰它的原因。 然後 OpenAI 在今年二月把 OpenClaw 收購了。 對很多企業來說，這是一個訊號：這個賽道真的起來了，但我們現在沒有一個中立的、可控的、安全的選擇。NVIDIA 看到的就是這個空窗期，NemoClaw 就是它的回應。 我自己帶過企業內訓，接觸過很多大型公司的數位轉型主管，我很清楚他們在想什麼。對他們來說，導入一個 AI 工具，光「好用」是不夠的，還要能過法務、過資安、過稽核。OpenClaw 這種個人助理型的工具，你讓它住在公司電腦上、連接公司的 Gmail 和行事曆，IT 部門光聽到就搖頭。 NemoClaw 是從另一個方向長出來的，它一開始就是為了解決這些問題。 NemoClaw 是 NVIDIA 推出的開源 AI 智慧代理平台，官網是 nemoclaw.bot。它的核心定位很清楚：讓企業能夠安全、可控、可客製化地部署 AI 代理，自動化日常業務工作。 它跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合，如果你的公司本來就有 NVIDIA GPU 基礎建設，部署的阻力會小很多。 但我覺得最值得注意的設計決定，是它的硬體無關性。它可以跑在 AMD、Intel 或其他處理器上，不是只有 NVIDIA 的硬體才能用。 很多人看到這裡可能覺得「啊那 NVIDIA 的 GPU 有什麼優勢」，但我的解讀完全相反。這個設計決定說明 NVIDIA 的目標不是把客戶鎖在自己的硬體上，而是要把軟體生態系統的標準制定權搶過來。只要 NemoClaw 成為企業 AI 代理的主流框架，不管你跑在誰的硬體上，NVIDIA 都在這場遊戲裡。這是更大的野心。 合作夥伴名單也說明了這不是一個測試性的小專案：Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike。這些不是在給新創公司站台，這是 NVIDIA 在打企業軟體市場的全力佈局。 Salesforce 是全球最大的 CRM 系統，整合進去就意味著 AI 代理可以自動跑業務流程、更新客戶資料、觸發銷售動作。CrowdStrike 是企業資安龍頭，整合進去代表 AI 代理可以自主偵測威脅、回應事件。這些不是概念，這是具體的企業工作流。 我自己對 NemoClaw 有一個觀點，我想直接說出來。 很多人在討論 AI 代理的時候，還停留在「這東西可以幫我省幾個小時」這個層次。我覺得這個框架太小了。AI 代理真正的影響，不是幫你省時間，而是讓一個人能夠驅動原本需要一個團隊才能驅動的工作量。 這件事的商業意義非常巨大。一個公司如果能讓每個主管的工作效能乘以三到五倍，它在市場上的競爭力就不是線性成長的，是結構性的重塑。早布局的公司，跟晚布局的公司，幾年後會站在完全不同的位置上。 NemoClaw 不是 OpenClaw 的企業版，它是一個不同層次的東西。OpenClaw 是個人生產力工具的革命，NemoClaw 是企業運營基礎設施的革命。前者讓你一個人做更多事，後者讓一家公司用更少人做更大規模的事。 對台灣企業來說，我特別想提一點。台灣有很多中型製造業、電子業、服務業，他們有一個共同的困境：人才貴、人才難找，但流程複雜。AI 代理在這種場景下的價值非常直接——整合現有系統、自動化例行工作、讓有限的人力去做更有價值的判斷。 NemoClaw 的開源設計，讓這些企業不需要依賴昂貴的閉源 SaaS 訂閱，可以把系統部署在自己的環境裡，數據不外流，客製化彈性高。對於預算有限但有技術能力的公司，這是一條比買商業套件更有長期競爭力的路。 我一直強調一件事，無論是在內訓課程還是平時的分享：AI 工具本身不會創造競爭優勢，會正確評估、選擇、導入 AI 工具的能力才是。NemoClaw 是一個選項，但它是不是適合你公司的選項，需要有人認真評估。 如果你的公司正在考慮 AI 代理的導入方向，AI.com.tw 有在提供企業 AI 策略顧問與工具評估服務，可以去了解看看。 https://AI.com.tw

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/

當你的Notion有著龐大的內容，尤其是拿來做筆記的時候，在 Notion 中建立目錄可以幫助你更好地組織和導航內容，以下提供兩個方式使用 Notion 創建目錄，附上詳細步驟： 【自動生成】添加目錄塊 1. 在新頁面中，點擊頁面的空白處，或者使用快捷鍵 `/` 打開命令選單。 2. 輸入“Table of Contents”並選擇“Table of Contents”塊。這將自動生成一個目錄，包含頁面中所有標題的連結！ ►注意：要確保頁面中已有不同層級的標題（Heading 1, Heading 2, Heading 3），目錄才會顯示內容。 3. 現在notion也可以側邊預覽目錄了！（如以下GIF所示) 點開頁面右上角三個點點→打開Table of Contents→側邊目錄就自動出現啦 【自訂目錄】使用錨點連結創建 如果你想創建一個自訂的目錄，可以使用 Notion 的頁面連結功能： 1. 在頁面中添加各級標題（Heading 1, Heading 2, Heading 3）來組織內容。 2. 回到你的目錄頁面，輸入你希望作為目錄的文本，例如： ►一級標題 ►二級標題 ►三級標題 3. 選中這些文本，並創建內部鏈接(copy link to block)： 選中一級標題文本，點擊彈出的工具欄中的“連結”圖標，使用 `Cmd+K` (Mac) 或 `Ctrl+K` (Windows) 快捷鍵來快速添加連結。

如何撰寫軟體產品經理（PM）的履歷？本文將提供一份軟體產品經理履歷範本，涵蓋PRD撰寫、Mockup設計、Google Analytics（GA）、Google Tag Manager（GTM）等核心技能，並以具體數據佐證，助你在求職過程中脫穎而出。 【軟體業PM產品經理 - 履歷範本】 1. PRD撰寫與管理 ◯ 撰寫並維護詳細的產品需求文檔（PRD），包括產品功能、用戶需求和技術規格，累積20多個專案。 ◯ 確保開發團隊和利益相關者對產品目標有清晰的理解，從而提高產品開發效率30%。 2. 用戶需求分析 ◯ 主導市場和用戶需求調查，收集並分析數據，調查涵蓋500多名用戶。 ◯ 將用戶需求轉化為具體的產品功能和特性，成功增加新功能，使產品使用率提高25%。 3. 跨部門協作 ◯協調設計、開發、測試和市場行銷等跨部門團隊，管理團隊規模達50人。 ◯ 確保產品開發和上市過程的順利進行，縮短產品上市時間20%。 4. Mockup設計 ◯ 使用設計工具（如 Sketch、Figma、Adobe XD）製作產品的原型圖（Mockup），設計超過100個界面。 ◯ 展示產品的視覺設計和用戶交互方式，根據反饋進行多次迭代，提升用戶滿意度40%。 5. 用戶故事與流程設計 ◯ 撰寫用戶故事 (User story) ，設計用戶流程圖 (User flow)，確保產品滿足目標用戶的需求和期望。 ◯ 提高用戶體驗評分至4.5/5分。 6. 產品測試與反饋 ◯ 組織並參與產品測試，收集用戶反饋，進行100多次測試迭代。 ◯ 根據反饋進行產品優化和改進，將產品故障率降低50%。 7. 數據驅動決策 ◯ 使用 Google Analytics 分析產品使用情況，並根據數據制定優化策略 ◯ 成功將用戶留存率提高15%，並提升月活躍用戶數至100萬人。 8. GTM（Google Tag Manager）管理 ◯ 設置和管理 Google Tag Manager，實現精確的數據跟蹤和事件監控。 ◯ 通過 GTM 的數據標籤優化，提高數據收集效率25%，增強數據分析的準確性。 【參考撰寫重點】 1. PRD撰寫與管理： 詳細描述產品需求，涵蓋功能、用戶需求和技術規格。 2. 用戶需求分析： 收集和分析數據，將用戶需求轉化為具體功能，量化成果。 3. 跨部門協作： 協調設計、開發和市場團隊，確保項目順利進行，並量化協作成果。 4. Mockup設計： 使用設計工具製作原型圖，展示產品設計和交互方式，根據反饋進行迭代。 5. 數據驅動決策： 利用Google Analytics（GA）和Google Tag Manager（GTM）進行數據分析和優化，量化提升效果。 ### 貼心提醒 此工作能力摘要僅供參考，請根據自己的實際經歷進行擷取和改寫，不可直接全部複製貼上，以確保履歷的真實性和個人特色。請確保所有內容均能真實反映您的技能和經歷。

如果你問我這1~2年工作上最大的變化是什麼？ 不是工具變多（也真的多到學不完..）、不是流程變更快，而是—— 開始習慣跟 AI「一起工作」。 這幾年因為工作與授課緣故，在與產官學界的先進前輩們交流的過程中，越來越確定AI的平民化已經逐步實現。 不誇張，連日常生活我也會讓 AI 加入： (1)旅遊行程 → AI規劃初稿 (2)簡報架構 → AI提供幾個版本給我參考 (3)報表分析 → AI先幫我歸納跟洞察 (4)社群貼文 → AI幫忙寫草稿 但說真的，「會用」跟「用得好」兩者間還是差很多～ 差在哪裡？我認為就是差在 AI 素養。 大概整理了幾個面向： (1) AI素養的三大核心能力 (2) 四種角色定位（可看一下目前在哪一個位置？） (3) 五項提升AI素養重點 內容會以我這些年在產、官、學界交流的心得，分享對於職場工作者應該具備的AI素養核心能力，並提供幾張易懂的圖表給大家參考～ 👉 點擊閱讀：https://jasondiginote.com/ai-literacy-skills-development/

C++基礎必修課(涵蓋「APCS大學程式設計先修檢測」試題詳解) 資深教師共同執筆，結合運算思維、程式設計與APCS先修檢測，是⼀本入門好上⼿的學習書！ ．資深教師共同執筆：由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學初學者學習程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。 ．程式設計技能養成：書中範例程式有別於市面程式設計入門書，特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆進入C++程式設計的殿堂。 ．內容多元豐富範例：內容涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，融入APCS重點解說，提供範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 ．APCS先修檢測訓練：每章皆整理歷屆APCS觀念題詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。 書籍完整資訊：https://bit.ly/46Iu35O

當AI Agent開始自動化篩選履歷、甚至代發郵件，HR的效率看似翻倍，背後卻潛藏法律與資安的地雷。104人資長江錦樺深入剖析AI招募的三大隱患：從複製性別偏見的「AI幻覺」，到觸犯個資法跨境傳輸的違規風險，甚至是內部通訊被駭的資安危機。在科技浪潮下，HR 的角色已從傳統的「人際橋樑」進化為「人與AI的守門員」。本文將教你如何在享受AI自動化便利的同時，確保招募流程的專業與安全。 文／江錦樺（104資訊科技 人資長 Sherry） 本文目錄：轉職換跑道如何抉擇？（點擊可快速前往） 偏見歧視隱憂資料蒐集違規資安外洩危機HR使用AI的兩點建議 在HR領域，AI應用在招募的討論不少。 Sherry陸續也看到有人用AI Agent（如 Claude 或 OpenClaw）直接操控瀏覽器後，自動登入人力銀行掃描分析履歷，推薦及寄送適合人才給用人主管。 AI 篩選人才越來越普遍，但背後風險也愈來愈多。 今天來跟大家分享三大隱患。 延伸閱讀：HR用AI分析履歷可能觸法？如何應對AI履歷找到對的人？解析招募AI應用隱性地雷​ 偏見歧視隱憂 AI 學舊資料訓練， 如果企業過去錄取名單存在特定傾向， 如：男性居多，則AI可能就會複製性別偏見。 AI也可能因資料理解限制或模型偏誤，對非典型職涯產生錯誤判讀，或產生「幻覺」，將求職者沒有的技能無中生有， 亦有可能導致面試到錯誤人選。 資料蒐集違規 求職者履歷表上滿滿個資， 原先僅授權在人力銀行平台上「特定目的」使用， 而非授權到其他平台應用。 若又是大陸的AI平台， 則可能已違勞動部依據《個資法》第21條規定 「禁止人力仲介業將當事人個資傳輸至大陸地區」。 除違反個資的風險，亦可能違反人力銀行平台使用條款，例如「不得將人才查詢系統帳號、 密碼提供予第三方使用」及 「禁止轉載或利用履歷資料進行特定目的外利用」。 資安外洩危機 若使用不當AI工具 （如免費版或未簽署資料保護協議），可能存在資料被留存或不當使用之風險。 若 AI Agent 能自動寄發郵件，則可能賦予了它「讀取與發送公司信件」的權限。一旦AI遭到駭客，可能就會透過此Agent注入提示詞，來竊取公司內部通訊紀錄。 延伸閱讀：HR用AI篩履歷有觸法風險嗎？解析企業招募的AI隱性地雷 HR使用AI的兩點建議 那要如何避免以上風險呢？Sherry建議： 資料脫敏處理 使用AI時，應將資料去識別化， 最好採用企業級AI才不會有資料被拿去訓練的風險。 AI定位為輔助，不論是人選推薦及錄取的決策， 仍取決與HR、主管。 Sherry身為HR的信念之一「成為人與人之間的橋樑」， 而今AI盛行，我相信HR也能扮演好「人與AI之間的橋樑」。 （原文標題：AI招募熱潮背後：HR 必知的風險）

Python在不同工作領域中的幫助與常見問題解答，104線上課程推薦您，可透過Python線上課程來幫助你更了解該技能；Python是一種多用途、高效且易於學習的編程語言，廣泛應用於各種工作領域。無論您是初學者還是有經驗的開發者，透過Python線上課程學習都能為您的工作帶來便利。本文將介紹Python在不同領域的應用，並回答一些常見的問題。 Python對那些工作有幫助？ 資料科學家和分析師 Python在資料科學領域中扮演著重要角色。它的豐富庫（如NumPy、Pandas）和數據視覺化工具（如Matplotlib、Seaborn）能幫助專業人員清理、分析和視覺化數據。同時，Python的機器學習庫（如Scikit-learn、TensorFlow）也使得模型建立和訓練變得更加便捷。 網頁開發人員 Python的Web框架（如Django、Flask）能夠協助網頁開發人員建立高效、可擴展的網站和應用程序。這些框架提供了豐富的功能，從URL處理到資料庫管理，都能簡化開發過程。 自動化測試工程師 Python對於編寫自動化測試腳本非常有幫助。您可以使用Selenium等測試框架來自動測試Web應用程序，或者使用unittest內建模組進行單元測試。 科學研究人員 科學家和研究人員可以使用Python進行科學計算、數值模擬和數據分析。科學計算庫（如SciPy）提供了許多功能，從線性代數到微分方程解求解。 教育工作者 Python的易學性使其成為教育領域的理想選擇。學生可以使用Python學習編程基礎，並通過創建小型項目來培養解決問題的能力。 常見問題與解答 Q1：我需要有編程經驗才能學習Python嗎？ A1： 不需要。Python適合初學者，課程通常從基本概念開始，無需任何編程經驗。 Q2：我應該選擇哪個版本的Python？ A2： 建議選擇最新的Python 3.x版本，因為它包含最新功能和修復的bug。 Q3：Python適用於哪些工作領域？ A3： Python廣泛應用於Web開發、資料科學、機器學習、自動化測試、科學研究等領域。 Q4：物件導向程式設計（OOP）對於Python重要嗎？ A4： 是的，OOP是Python的重要概念，有助於更好地組織和管理代碼。 Q5：我該如何處理程式中的錯誤？ A5： 使用try-except語句進行錯誤處理，以防止程式意外崩潰。 Q6：課程結束後我可以做些什麼項目？ A6： 嘗試創建簡單的小程式，如文字遊戲或計算機應用，以實踐所學知識。 Q7：如何提升我的Python技能？ A7： 閱讀進階主題，參與線上課程，閱讀文件和參考書籍，並參與線上社群以獲取支援。 Q8：我可以在哪裡獲得學習支援？ A8： 參加線上社群如Stack Overflow、Reddit的/r/learnpython版塊，尋求幫助並與其他Python開發者交流經驗。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 【熱門線上課程推薦】 🟠🟠🟠指定課程輸入折扣碼【vip99】享9折🟠🟠🟠 Python 新手村｜練就扎實基本功 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/00fc45db-3803-47c3-973a-6a921f7a58a2 從踏入新手村的觀念講解 + 6單元傳授招式 + 4個新手任務實作 + 最後踏出新手村。 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/00610c80-a60f-453c-bd63-28b929f1e3ee 發現從傳統學習基礎語法的方式，相當枯燥無趣，更難快速理解程式語言的邏輯系統，於是透過自身的經驗，針對自己過往學習時所遇到的瓶頸，設計了獨創的學習模式，希望每個自學的學員不必再走過他曾走過學習的冤枉路。 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/d0060434-f6d3-4f0e-830d-37c2a649a2ba 老師將以淺顯易懂的語言，傳授最全面的爬蟲技巧 ，這堂課將解析網路的基本原理，不僅涵蓋圖片、文章、表格、影片等多種網路爬蟲技術，更融入實際生動的案例，讓你深入了解如何運用程式語言的特性。 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/55666e52-05cb-470b-83f6-aada8110fbc9 堆疊式課程架構，從開發環境、語法、到主題應用，以學習的需求來規劃，不論你是曾經接觸過程式語言的初學者，或是曾撰寫過但想更深入瞭解程式的原理的使用者，都可以透過老師精心的設計，讓你擁有最充實且高效的學習體驗。 全端工程師必修-Python迅速開發網站實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9eebfb5e-5f34-447a-b63b-07aac1b07631 本課程以Python語法專注於網站開發，從無到有開發一套「社群部落格平台」，透過實作幫助學員了解網站完整的開發過程，學習前端和後端與資料庫的結合與應用。 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f8f5c1b7-5209-45ce-ad7f-25abb9868f86 這個學習痛點讓我們幫你解決，從最基本的系統環境安裝設定、語法學習與套件運用、專案實作與範例，講師都將每個操作步驟進行完整拆解，不怕跟不上或學不會。 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/5ccd95fb-9bba-4b7a-9821-3a03ee667057 62 支影片近 5小時的時間帶你從網路「爬蟲基本功」 到「爬蟲實作」掌握爬蟲的 八大關鍵知識！ Python 輕鬆上手學 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/b7a8f09c-22fc-447d-a4d0-f6067e34ef47 為了能夠讓程式變得更簡潔、更模組化，我們必須學習將程式碼包裝成函式。之後，方能套用函式在不同資料上，根據不同資料產生各自的輸出結果。本課程中，我們一開始介紹函式，接下來將介紹到變數範圍的搜尋順序，最後將介紹到該怎麼處理錯誤與例外狀況。 更多Python

認識Linux系統 🖥️ 作為一個免費且開放源代碼的作業系統，Linux一直以其卓越的穩定性、安全性和極大的自由度而備受推崇。現在很多企業也都是以Linux來作為員工的桌面平台，因此工程師學習Linux不論是對精進自己還是找工作都很有幫助。 Linux 的基本架構 🏗️ Linux是指一種作業系統核心，是Unix-like（類似Unix）的作業系統。它的基本架構可以簡單地分為以下幾個部分： 硬體 包括中央處理器（CPU）、記憶體（RAM）、硬碟、輸入/輸出裝置（鍵盤、滑鼠、顯示器等）等。 內核 內核是操作系統的核心，負責管理硬體資源，如處理器、記憶體、輸入/輸出裝置、文件和網路系統等。 殼層 提供用戶與系統互動的介面，用戶可以透過Shell來執行指令和作業系統。 文件系統 Linux使用文件系統來組織和存儲檔案，常見的檔案系統包括Ext4、XFS、Btrfs等。 應用程式 Linux包含許多內建的系統工具和應用程式用來管理和作業系統，例如:文字編輯器（如Vi或Nano）、檔案管理器（如cp、mv、rm等指令）等。 用戶空間和核心空間 Linux作業系統區分為用戶空間和核心空間，用戶空間是用戶執行應用程式的區域，而核心空間是核心運行的區域。 學習Linux的優勢 🚀 1. 企業需求 💼 隨著企業越來越依賴開源技術，Linux 技能的需求也隨之增加。許多企業使用 Linux 作為其伺服器和基礎設施的作業系統。 2. 免費和開源 💰 Linux系統不但免費而且是開源系統，原始程式碼是公開的，提高了系統的透明度，有助於發現和修復潛在的安全漏洞，安全性與穩定性都很高。 3. 安全性高 🔒 Linux 通常被視為相對較安全的作業系統，開源的特性使得系統漏洞能夠更迅速地被發現和修復。 4. 多任務處理 🔄 Linux 能夠有效地處理多任務，這對於伺服器和高效能運算環境非常重要。 5. 跨平台 🌐 Linux 系統可以在各種不同的硬體上運行，從嵌入式設備到伺服器，具有很強的跨平台性。 哪些工作會用到Linux？找什麼工作會需要學Linux 🛠️ 系統管理員（System Administrator） 負責安裝、配置、管理、監控和維護伺服器及網路系統，需要熟悉 Linux 及其他操作系統。 網路工程師（Network Engineer） 負責設計、開發和維護網路基礎設施，Linux 目前在許多企業的網路設備和伺服器上被廣泛使用。 開發人員（Developers） 隨著AI學習時代的興起，開發人員需要學習在 Linux 中進行應用程式的開發和測試。 數據分析師（Data Analyst） 在數據分析和科學領域，Linux 常用於設置伺服器、執行分析工作流程和處理大數據。 資料庫管理員（Database Administrator） 負責管理和維護數據庫系統的專業人員可能需要使用 Linux 來操作和優化資料庫伺服器。 科學家和研究人員 Linux在科學家和研究人員中非常受到歡迎，常被用於執行模擬、分析實驗數據和處理科學計算。 學習Linux系統，不僅可以讓你在職場上更具競爭力，還能夠體驗到開源世界的精彩！ 🌐🚀

在我的職涯當中有在五間外商服務過，其他有三間是被膩稱為假外資的僑外資，所謂的僑外資就是經濟部獎勵華僑回台投資所開設的公司，細節請行check相關法規。在我服務的這五間公司當中僅有一間日商，其餘的都是來自北美的企業。 外商的申請方式不外乎兩種，一是透過人力銀行去申請，另一種會在人力銀行刊登廣告，但要求職者與HR連絡，如果是前者，建議善用104所提供的所有欄位，並附上英文CV及全英文的自傳，送出前請務必請專人check文法及拼字，切記不要使用Google翻譯，雖然準確度有提高，但自動翻譯的文法錯誤百出，且翻不出台灣慣用的贅詞。最近在履歷健診時都發現不少Taker是先寫好中文自傳再用Google翻譯產出的，文法事小，很多根本詞不達意，根本展現不出自身的優勢。 英文自傳撰寫請參考我的另一篇文章 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ee3918bd-982b-4638-8994-c1b18ccad5cd 若是請求職者直接連絡HR或到企業官網投遞時，通常會要求提供CV及Cover Letter，英文CV建議可依要申請的公司去做版面的設計，如果是較活潑的廣告公關公司，不妨用較花俏甚至特別的設計來吸引企業的注意，網路公司會比較再意個人社群上的呈現，也的確有些用人主管是以IG或FB來決定的，可善用Canva提供的工具來創造與眾不同的CV，前幾年流行的Infographic CV 在台灣的求職者中比較少見，但卻是申請新創或FMCG產業時很棒的呈現方式。 Canva 線上創意設計工具 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_2d2f3da9-82ba-4bbf-b25e-c0539f7a3186 Cover Letter 其實就是求職信，要按照英文書信的標準寫法去寫，內容可以參考Job Description (JD) 去寫，但請不要100% clone，還是要搭配您的學經歷及專長去寫，但我建議求職者可以先寫一份通用版，先將學經歷、專長、優勢及個性等先寫出來，再針對每一間企業的JD去客製化，切記不要使用Cover Letter產生器，因為經過實測，所有的內容都會大同小異，根本無法放大個人的亮點。 如果還是沒有頭緒，推荐可以參考這篇文章，是為初學者所設計的https://novoresume.com/career-blog/how-to-write-a-cover-letter-guide 根據我的經驗，大的跨國外商，在流程上比較嚴謹，是真的會向推荐人徵詢您的狀況，所以要慎選真的可以幫助到您的推荐者，另一方面有句話說要留些好映像給別人探聽，就是在這個時候啦!!! 無論外商在台的企業規模，我一定都是穿全套的正式西裝去面試，女生建議穿正式套裝，服裝代表您對這份工作的重視程度，我曾經在某A品牌的櫃台看過HR請求職的女生回去換裝後再來，就算是相對的活潑的行銷部門，在面試的時候也不能隨便。 此外，建議準備3-4份紙本的中英文CV隨身帶上，有的主管會問是否有帶履歷表，您可能會想阿我不都已經申請了嗎!? 你怎麼還要跟我要呢!? 這有幾種狀況 ~ 1. 剛有提到外商 processing time較長，我有個朋友去Google面試，從第一關到第二關的間隔是三個月，這期間變化很多，備上最新的履歷表沒有壞處 2. 很多用人主管是等人已到公司後才抓時間看HR或助理幫忙印出的履歷，甚至有時根本來不及印就匆忙的趕到會議室，這時您若貼心的準備好也很加分喔! 最後，也是最重要的，請務必準備英文自我介紹，這是必考題，下次會針對英文自我介紹及外商面試的常問題跟大家分享!!! FB 粉專 https://www.facebook.com/ieltsaidtw/

在 Notion 中，Callout 和 Quote 都是用來幫助你強調和組織資訊的格式選項。以下是對每個功能的簡介： 1. Callout（重點提示） ✦ 用途：Callout 块用於突出重要信息，使其在內容中更加醒目。它通常用來強調需要特别注意的內容、重要的提醒或提示。 ✦ 特點：Callout 块會帶有一個圖標，可以是預設的圖標（如燈泡、星星等），也可以自定義。文本背景會有一個彩色框，讓這部分內容更容易被發現。 ✦ 使用方法：你可以通過輸入 `/callout` 快速添加 Callout 塊，然後在其中編輯文字內容和圖標。 2. Quote（引用） ✦ 用途：Quote 塊用於引用他人說過的話，或者想要強調的段落。它有助於在長篇文本中突出某一段特定的內容。 ✦ 特點: Quote 塊的格式會自動縮進，並且字體會略微加粗或者斜體，這使得引用的文字更加明顯和獨立。 ✦ 使用方法：輸入 `/quote` 即可插入一個 Quote 塊，然後你可以在其中添加你想引用的文字。 【補充1】想要Callout達到純線條的效果？ 可以點選擇color>Default Backtround 就會只留下線框不會有底色囉！有時候頁面已經有很多其他顏色、又想凸顯某個區塊內容時，就可以使用這個方法。 【補充2】想要延伸Quote範圍？ 按shift+enter即可讓Quote加長

日常新聞中，常會聽到半導體的架構 X86，ARM，這些名詞，到底是在講什麼概念呢?一言以敝之，在PC端，主要就是X86的處理器，而移動端手機、平板就要屬ARM的天下了。 IC 三大架構，X86、ARM 與 RISC-V。擁有 X86 授權的有 Intel 跟 AMD，在桌機、NB、伺服器等領域，Intel 幾乎是佔有絕對優勢。在NVIDIA要收購ARM時，基於ARM的CPU設計公司擔心未來架構授權問題，開源的RISC-V走向了CPU的舞台，成為了各家IC設計公司的新焦點。 1、X86 X86是微處理器執行的計算機語言指令集，指一個Intel通用計算機系列的標準編號縮寫，也標識一套通用的計算機指令集合。1978年6月8日，Intel 發布了新款16位微處理器8086，開創了一個新時代：X86架構。 2.ARM ARM架構是一個32位精簡指令集處理器架構，廣泛地使用在嵌入式系統設計。由於節能的特點，ARM處理器非常適用於移動通訊領域，符合其主要設計目標為低耗電的特性。ARM 的低耗電特性，使得 ARM 架構在手機、平板等應用，擁有 90% 以上市佔率的絕對優勢。 X86 是封閉架構，而 ARM 的授權金較高，因此開放性架構的 RISC-V，讓開發者可以靈活且迅速的設計，並製造出低成本的 IC，使得 RISC-V 在穿戴裝置、IoT 等應用機會大增。。例如Amazon採用 ARM 架構，開發自有伺服器晶片。而 RISC-V 架構的產品，也被應用於 Google、Intel 等公司的雲端伺服器當中。 PC 時代叱吒風雲的 Intel。如果真如 ARK 女股神Cathie Wood於2022年報告所預測， 2030 年，ARM/RICS-V 將佔據伺服器 SoC 7 成以上市占率，那Intel就承受非常大的壓力 ARM 架構的優點是省電，而且 ARM 不生產 IC，而是授權給客戶自行設計、生產。當 ARM 架構成熟，運算能力也越來越強大，Amazon、Apple等公司，便開始自行設計 IC。如Amazon Graviton、Graviton 2，蘋果的 M1 等。 3.RISC-V RISC-V是基於 精簡指令集計算（RISC）原理建立的開放指令集架構（ISA），RISC-V於指令集不斷發展和成熟的基礎上建立的全新指令。RISC-V 指令集完全開源，易於移植Unix系統，Module化設計，同時有大量的開源實現案例。 先進製程遇到瓶頸，加上 AMD、ARM/RISC-V 的強力挑戰，過去的龍頭老大哥Intel該如何走出新的局面? 半導體賽局精彩下半場即將開打!! 本文參考 1.What Are the Differences Between ARM and x86 Processor Cores?https://www.alliedcomponents.com/blog/arm-vs-x86 2.https://ninjadrive.com/index.php?route=journal3/blog/post&journal_blog_post_id=15

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)

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

最近收到一家金控公司的邀請， 將進行一場主題為 「OpenClaw：開源 AI Agent 的崛起與產業應用新機遇」 的專題演講。 這場分享將聚焦在OpenClaw自動化與企業系統整合，內容包含技術架構、產業應用案例，以及未來 AI 自動化市場的發展趨勢。隨著 AI 技術快速成熟，許多大型企業已開始思考如何從「使用 AI 工具」，進一步升級到「打造 AI 生產力系統」，讓 AI 能真正參與企業的營運流程。 本次演講將深入探討幾個核心議題： 一、LLM、Workflow 與 Agent 架構的演進，以及 AI 從問答工具走向自主行動系統的趨勢。 二、OpenClaw 的技術架構解析，包括 Hub-and-Spoke 架構、記憶系統、安全防護與 API 整合。 三、企業導入 AI Agent 的實務部署方式，例如 Docker 容器化、雲端部署與企業系統串接。 四、金融、電商、醫療與企業營運等不同產業的 AI 應用案例。 五、AI 自動化與 Agent Marketplace 未來可能帶來的產業變化。 對我而言，能受邀到金融產業分享 AI Agent 的技術與應用趨勢，也代表大型企業已開始高度關注 AI 自動化與企業數位轉型 的下一個階段。 未來企業的競爭力，很可能不再只是人力與資本，而是 AI 與自動化系統的整合能力。 當 AI 能夠 24 小時運作、協助處理資訊與流程時，企業的效率與決策速度將出現非常大的差異。 如果未來有企業或組織，也希望深入了解 AI Agent、OpenClaw 或企業 AI 自動化導入， 歡迎與我們聯絡，洽談 企業內訓、顧問輔導或專題演講合作。...