104學習

在數位化辦公環境中，Google 文件因其便捷性和協作功能而備受青睞。然而，許多使用者經常遇到Google 文件格式跑掉的問題，這可能影響文件的專業性與可讀性。無論是在貼上內容時格式失真，還是在不同設備上查看時出現排版問題，這些狀況都會影響工作效率。本文將深入分析導致 Google 文件格式跑掉的原因，並提供多種實用解決方案，幫助你在工作中保持文件格式的一致性。 口訣：「清格式、調樣式，文件整齊不煩惱！」 ✅為什麼格式會跑掉？ 當你從其他來源（如 Word 文檔或網頁）複製內容並貼上到 Google 文件時，原始格式可能會干擾 Google 文件的排版。這包括字體、段落間距和圖片位置等，導致文件看起來雜亂無章。此外，當你將文件發佈為網頁時，也可能會出現格式不一致的情況。 ✅解決方案 1. 使用純文字貼上 在貼上內容時，使用「Ctrl + Shift + V」(Windows)或「Command + Shift + V」(Mac)將內容作為純文字貼上。這樣可以避免帶入不必要的格式。 2. 清除格式 貼上內容後，選擇文本並使用「格式」>「清除格式」選項，將所有不必要的格式移除，恢復為預設樣式。 3. 使用 Google Doc Publisher 這是一個專門的工具，可以幫助你將 Google 文件發佈為不跑版的網頁。只需將文件網址貼入該工具，即可生成一個正確顯示的網址。 4. 調整段落和字體樣式 檢查段落間距和字體樣式是否一致，手動調整以保持整體外觀協調。 5. 測試不同瀏覽器 有時候，不同瀏覽器可能會影響 Google 文件的顯示效果。嘗試在不同瀏覽器中打開文件，以確保最佳顯示。 面對Google 文件格式跑掉的挑戰，其實只要掌握合適的技巧，便能輕鬆解決這些問題。透過使用純文字貼上、清除格式等方法，你可以確保文件排版的整齊與專業性。隨著這些技巧的運用，無論是個人還是團隊協作，Google 文件都能成為你高效工作的得力助手。

當你完成夢想彩繪後。接下來，可以開始思考自己要憑藉什麼條件，來實現彩繪的夢想。 習題二：尋找優勢：盤點過去，從心流經驗找生涯優勢 心理學家米哈里·齊克森 （Mihaly Csikszentmihalyi）將心流 （flow） 定義為當人投注某種活動時產生的興奮感及成就感。你可以拿出另一張圖畫紙，用蠟筆畫出一條橫向的X軸，與一條縱向的Y軸。在X軸上標示出你開始有記憶的年齡到現在的年齡，在Y軸標示0-10表示心流經驗的高低。然後開始回想自己曾經有的心流經驗，將這些心流經驗用關鍵字（或圖示）寫在便利貼上（一個心流經驗寫一張），並在關鍵字旁標示出此心流經驗發生時，你的年紀與對這個活動的心流反應（從0-10）。然後再將這些便條紙，貼到圖畫紙上的相對位置。 此時，你可以開始慢慢地回想圖畫紙上這些心流經驗，有沒有什麼共同點，例如：心流經驗的背後是否有共同的人事物，或剛好都有運用到你哪些共同的天賦、特質或能力。 如果你想對心流有更多的瞭解，可以觀看米哈里·齊克森 這場在TED「心流，幸福的秘密」演講。 https://www.youtube.com/embed/E4nmA5oVflo 習題三：運用心流經驗，實現生涯彩繪 接著，你可以依序再次省思每張心流經驗便利貼的內容，並將便利貼依序貼在習題一完成的生涯彩繪圖上的適當位置。例如你的心流經驗有張與「團隊合作」有關的便利貼，而生涯彩繪圖中有個畫面與團隊合作有關，此時你就可以將「團隊合作」便利貼轉貼到生涯彩繪圖的旁邊。如果我們很多張心流經驗的便利貼都有團隊合作這個元素，那就表示未來你在實現彩繪的夢想時，可以善用自己團隊合作的天賦或能力。相反地，如果你生涯彩繪圖的某些關鍵點都沒有相關的心流經驗，哪就表示未來你在實現夢想時，需要建構完成關鍵點的能力與資源。但因為每個的時間有限，建議你先選擇可以運用心流經驗完成夢想的關鍵點切入，一方面可以快速累積成功經驗，二方面可以培養自己開展第二人生的勇氣與信心。 實現彩繪生涯的第二人生時，我建議可以先從自己目前所處的組織及從事的工作找機會開始執行。例如，我們可以跟公司的主管溝通，爭取透過專案的執行或部門的輪調，來開始體驗自己想要的第二人生。如果公司沒有這樣的機會，你也可以到與自己夢想有關團體或機構擔任志工，或利用公餘時間以兼職、外包的方式，看看自己有沒有機會從中體驗，甚至獲得金錢報酬。此外，你可以參與讀書會、成長團體或創業團隊的方式，透過共讀、討論、合作專案…方式，開始往自己的夢想生涯前進。 我在FB個人頁的封面，是我再2017年假時彩繪的夢想「2nd Life」。希望2027年可以回到宜蘭故鄉，成立第二人生探索中心。 祝福大家有個開展天賦、心想事成的第二人生。 Spring的FB個人頁網址 https://www.facebook.com/spring.wang.517/

在人工智慧時代，生成式 AI（AIGC）成為焦點，本文旨在介紹其核心概念、應用領域和未來趨勢. 🤖🚀 1. AIGC是什麼？核心概念： AIGC，或生成式 AI，全名為Artificial Intelligence Generated Content，是一種利用機器學習及深度學習演算法模型的技術. 🧠💻透過分析龐大數據庫，訓練AI學習並模仿人類情感表達，AIGC能自動生成文字、圖像、音樂、影片等原創內容. 2. AIGC應用領域及常見工具： 文字創作： 如ChatGPT、NotionAI，能根據指令生成文字重點摘要. 📝🤖 圖像生成： 包括Midjourney、StableDiffusion等工具，能根據文字描述生成圖像. 🎨🖼️ 音樂生成： 例如Mubert、Soundful，能根據主題、風格生成音樂. 🎶🤖 影片生成： 使用如CapCut、FlexClip等軟體，能根據文字稿生成完整影片. 🎥🤖 搜尋引擎： Google Bard、Microsoft Bing等AIGC搜尋引擎能回答更複雜的用戶需求. 🔍🤖 3. 生成式 AI 的挑戰與道德考量： 雖然AIGC提高了內容生產效率，但基於大數據學習，生成內容可能不完全正確，並引發智慧財產權法律問題. 使用者應謹慎小心，避免觸碰法律或道德底線. ⚖️🤔 4. AIGC的未來發展趨勢： 生成式 AI的未來將影響元宇宙發展. AIGC能高效生成元宇宙所需的虛擬世界、角色、對話、場景，加速推動元宇宙的發展，縮短人類與元宇宙之間的距離. 🌌🚀 5. AIGC應用於元宇宙的實例： Jumbo Computer提供的「出發吧！進攻元宇宙」課程，由知名3D遊戲設計師親自授課，引導學員從基礎軟體操作到3D角色設計、場景製作，助力學員提早進入元宇宙產業鏈. 🎮🌐 總括而言，AIGC的崛起為人工智慧領域注入新動力，然而在使用時應謹慎，並持續關注相關法律和道德議題. ⚠️👁️‍🗨️

你可能沒想過，一家企業的強盛，不只在市場策略、經營手法，有時更關鍵的是「時機與運勢」—而這，正是我為什麼會用奇門遁甲導入企業經營佈局決策的原因。 很多人以為奇門遁甲是迷信，是古人打仗用的東西，和現代企業八竿子打不著。但我用奇門遁甲做了幾件事，讓我徹底改觀： 1.用奇門遁甲排出「最佳洽談時辰」，成功談下一個原本難度極高的大客戶 2.用奇門盤測算「合作夥伴的心態與真實意圖」，避開了一場幾百萬的合作風險 3.用奇門斷出「哪位主管適合升遷」，人選一換上，整個團隊戰力大升級 你說這些是巧合？我認為，所謂高手，就是把變數變成規劃的一部分。 奇門遁甲是什麼？簡單來說，它是一套「天時地利人和」的判斷系統 它不是看風水，也不是求神問卜，而是一種戰略式思維工具。 奇門透過時間、方位、格局，來分析你要做的事，是「順勢」還是「逆勢」，這件事的推動時機是否成熟，參與者的心態與真實角色是什麼，甚至可以幫你看清楚潛在風險與機會點。很多頂尖企業家、政界人物、軍事領導，其實都在用這套奇門遁甲來做決策輔助。只是大家不說而已，因為奇門遁甲是有效的工具，是留給知道怎麼用的人。 企業主該怎麼用奇門遁甲？以下是我實際運用過的三個案例： 1.用來「選對時機」—推案、開幕、談合作，不再瞎撞 每個案子都有「時機成熟點」。 不是你準備好了，對方就一定會買單。 奇門盤可以幫你排出哪一天、哪個時段洽談會比較順，甚至可以選擇更適合的對話方式（親訪、線上、由誰出面）。 親身經歷：我曾經一場合作會議原本定在週四下午，奇門老師一看說：「這時間主對方易變卦，談判易破局，建議改週五午間，主對方妥協、配合。」 我聽了，照改，結果週五一談就簽了。你說神不神？我說是掌握了節奏。 2.用來「選對人」—團隊布局、人事安排更有方向 很多老闆升錯人、用錯人，導致內部爭鬥或效率崩盤。 奇門可以透過出生資訊與當下盤勢，分析這個人目前的能量狀態、是否適任某職、是否為貴人或耗損者。 有一次我要升一位主管為分公司負責人，從履歷背景來看是最合適的人。但奇門盤斷他目前心神不定、內外壓力大，不宜負重任。結果果然，那人後來主動提出離職。若當初強升他，整間分公司可能已垮了。 3.用來「解決關鍵難題」—破局、談判、轉型都有方向 企業最怕遇到卡關點，例如談判遲遲無法突破、內部團隊矛盾無法解決、轉型方向舉棋不定、法律訴訟。 這時候奇門不只是輔助判斷，還能提供「化解建議」，包含行動方式、出手時機、可用資源與方法。這種高度客製化的策略，讓我少走了很多彎路。 企業經營不是玄學，但能懂玄機者，走得特別穩 我不是迷信的人，我是一個精算、控制風險的企業經營者。 但我相信，當你開始「聽懂宇宙的節奏」，你會發現原來不是你不夠努力，而是你老是選錯時間、錯了人、錯了方向。 奇門遁甲讓我用另一種維度，重新審視企業中的每一個選擇。 它不是解答，而是一個照妖鏡，也是一個羅盤。 願你我在面對重大決策時，都有一套能看清局勢的工具，少一點撞牆，多一點順勢而為。 #奇門遁甲 #企業決策 #老闆思維 #戰略工具 #企業顧問 #管理新思維

如果你是直接要找軟體代購商，歡迎與我們聯絡 【戰國策軟體代購服務｜業界領導品牌．2026 AI軟體代購推薦首選】 不再煩惱海外 AI 工具的訂閱、付款、發票與報帳問題。讓戰國策集團為您的企業打造一站式 AI軟體代購 解決方案。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/ai-purchase 「公司要導入 AI 工具了，但 ChatGPT、Claude、Cursor 的訂閱該怎麼處理？哪家 AI軟體代購 推薦廠商最值得信賴？」——這是 2026 年台灣中小企業老闆與 IT 主管最頻繁諮詢的問題之一。 隨著 AI 工具的爆炸性成長，台灣市場湧現了大量「AI軟體代購」服務商，但品質、合規性、價格透明度差異極大。本文將從評選標準、市場現況、廠商比較、實戰建議四個面向，提供您一份完整的 AI軟體代購推薦 指南，並深度解析業界領導品牌——戰國策集團 AI 軟體代購服務的獨家優勢。 ──────────────────────── 【一、為什麼 AI軟體代購推薦 越來越受企業關注？】 過去三年，台灣企業對 AI 工具的需求從「實驗性嘗試」進入「全公司部署」階段。當訂閱規模從 1-2 個帳號擴展到 30-100 個帳號時，企業才驚覺自行採購的行政成本根本無法承擔。 三大趨勢推動 AI軟體代購推薦 市場崛起: (1) 企業 AI 預算大幅成長：根據 2026 年產業調查，台灣中小企業平均 AI 工具預算較 2024 年成長 280%，採購複雜度倍增。 (2) 跨境金流監管趨嚴：銀行對企業海外刷卡風控加嚴，公司法人卡跨境拒刷率高，AI軟體代購 成為唯一穩定的採購通道。 (3) 稅務合規要求提高：國稅局加強 SaaS 訂閱費用的稽核力度，企業必須取得合格台灣統一發票才能安心入帳。 ──────────────────────── 【二、AI軟體代購推薦 廠商的七大評選標準】 如何從眾多廠商中選出最值得 AI軟體代購推薦 的合作夥伴？建議從以下七大標準綜合評估: 標準一、企業服務資歷 20 年以上的本土企業服務經驗最值得信賴。戰國策集團自 2000 年起服務超過 3 萬家台灣中小企業，是業界資歷最深的領導品牌。 標準二、合格發票開立能力 合格三聯式統一發票是必要條件。若廠商僅能提供收據或代轉海外 invoice，立即排除。 標準三、定價透明度 優質 AI軟體代購推薦 廠商會公開定價公式。戰國策公開「原廠價 × 1.8」公式，無任何隱藏費用。 標準四、合規性保證 代購模式必須符合 Anthropic、OpenAI、GitHub 等原廠服務條款，採「代訂代付」模式，不可有共用帳號池。 標準五、開通速度 24 小時內完成帳號開通是業界基本標準。 標準六、售後支援 包含續訂提醒、價格異動通知、技術支援、帳號管理表單等完整服務。 標準七、生態系延伸能力 能同時提供採購、培訓、顧問、技術導入的「一站式」廠商，是企業 AI 落地的最佳推薦夥伴。 ──────────────────────── 【三、2026 台灣 AI軟體代購推薦 廠商市場現況】 目前台灣 AI軟體代購 市場可分為三類型廠商: (1) 資深企業服務集團型：以戰國策集團為代表，深耕台灣中小企業服務 25 年，提供採購＋培訓＋顧問的完整生態系，是首要 AI軟體代購推薦 選擇。 (2) 新興代購工作室型：成立時間短、規模小、價格相對便宜，但缺乏稅務合規文件、客服支援不穩定、有倒閉斷線風險。 (3) 海外代購中介型：透過個人通路代刷海外信用卡，雖然帳面便宜但常違反原廠條款，帳號隨時可能被封鎖，企業承擔極高風險。 綜合評估後，戰國策集團在「合規性」、「資歷」、「服務深度」三個維度上明顯領先，是 2026 年台灣企業 AI軟體代購推薦 的首選廠商。 ──────────────────────── 【四、為什麼戰國策是業界領導品牌？四大推薦理由】 理由一、25 年企業服務底氣 戰國策集團自 2000 年起服務超過 3 萬家台灣中小企業，熟悉本地公司的會計、採購、稅務細節。「我們知道你的會計部會怎麼問，也知道老闆會擔心什麼。」這份在地深耕的底氣，是新興代購業者難以複製的核心競爭力。 理由二、完整 AI 落地生態系 戰國策旗下擁有「戰勝學院」，提供 AI 應用實戰培訓。買訂閱可以，但真正讓員工會用、敢用、用得好，需要的是方法論。這是 AI軟體代購推薦 市場上少數能同時提供「採購＋培訓＋顧問」三軌服務的領導品牌。 理由三、稅務與合規的最高標準 合格統一發票、清楚的合約條款、可追溯的金流記錄。所有交易經得起會計師、外部稽核、國稅局的隨機檢視，讓財務長安心、老闆放心。 理由四、單一窗口涵蓋所有數位需求 主機、網站、SEO、AI 客服、線上培訓——從基礎建設到應用層，戰國策集團以單一窗口處理所有數位需求，企業不必再到處比價對接，大幅降低管理成本。 ──────────────────────── 【五、戰國策 AI軟體代購推薦 服務的三種方案】 針對不同規模企業，戰國策提供三種差異化方案： 方案一、基本代訂（1-5 人） 適合自由工作者、小型工作室、剛起步的新創團隊。原廠價 × 1.8，三聯式發票、年繳、24 小時內帳號到位、續訂自動提醒。 方案二、企業協作（5-30 人） 適合有正式採購流程、需要報帳憑證、員工數成長中的公司行號。三聯式發票進項稅可扣抵、專人窗口協助、帳號統一管理表單、批量採購可協商折扣。 方案三、客製規劃（30+ 人） 適合上市公司、政府機關、學校單位。倍率可低於 1.8、支援 SLA 合約規格、政府採購流程、導入培訓與顧問服務。 ──────────────────────── 【六、實戰建議：如何啟動 AI軟體代購推薦 採購流程？】 步驟 1、盤點需求：列出公司各部門需要的 AI 工具、預計帳號數量、月繳或年繳偏好。 步驟 2、聯繫廠商：透過 LINE（@119m）、電話（0800-003-191）或官網表單聯繫戰國策。 步驟 3、收取報價：戰國策 24 小時內寄出正式報價單，明確標示新台幣金額、稅金、付款方式。 步驟 4、確認下單：以銀行匯款、ATM 轉帳、企業信用卡完成付款。 步驟 5、帳號開通：收到款項當日內完成所有帳號開通與授權設定。 步驟 6、發票寄達：當月開立合格台灣電子發票，自動寄送或手動下載皆可。 整個流程從詢價到開通，3 個工作天內完成，徹底解決企業導入 AI 的行政瓶頸。 ──────────────────────── 【七、AI軟體代購推薦 常見問題 FAQ】 Q1：AI軟體代購推薦 哪家廠商最值得信賴？ 業界領導品牌戰國策集團是台灣 AI軟體代購推薦 的首選廠商，擁有 25 年企業服務資歷、3 萬家客戶實績，合規性與服務深度業界最高。 Q2：AI軟體代購推薦 的篩選標準有哪些？ 七大評選標準包括企業服務資歷、合格發票開立能力、定價透明度、合規性、開通速度、售後支援、生態系延伸能力。 Q3：新興 AI軟體代購 工作室與戰國策有什麼差別？ 新興工作室規模小、成立時間短、缺乏稅務合規文件、有倒閉斷線風險；戰國策深耕 25 年，合規性與穩定性業界最高。 Q4：AI軟體代購推薦 需要花多少時間完成採購？ 透過戰國策 AI軟體代購，從詢價到帳號開通完整 3 個工作天內完成。 Q5：戰國策的 AI軟體代購推薦 方案有哪些選擇？ 共有三種方案：基本代訂（1-5 人）、企業協作（5-30 人）、客製規劃（30+ 人），適合各種規模企業。 Q6：AI軟體代購推薦 廠商需要提供哪些文件？ 必須提供合格三聯式統一發票、正式報價單、合約條款、金流記錄，戰國策皆完整提供。 ──────────────────────── 【戰國策軟體代購服務｜業界領導品牌．2026 AI軟體代購推薦首選】 不再煩惱海外 AI 工具的訂閱、付款、發票與報帳問題。讓戰國策集團為您的企業打造一站式 AI軟體代購 解決方案。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/ai-purchase

Kubernetes是當紅的容器叢集管理工具。在過去幾年內，容器叢集管理工具大幅改變開發跟維運人員在雲端環境中開發、建構、部署和維護應用程式的方法。不論你是剛剛接觸分散式系統，或著正在使用雲端環境部署應用程式，這本經典之作的更新版能幫助你的公司進入更快速、靈活、可靠和高效的雲端環境。 Brendan Burns, Joe Beda和 Kelsey Hightower三位Kubernetes的專家，將帶領讀者瞭解如何利用Kubernetes部署分散式應用程式。您可以藉由本書學到如何使用工具及API來自動化具有可擴充性的分散式線上服務、機器學習應用程式，甚至是使用Reapberry Pi建立叢集。 ．建立並運行一個簡單的叢集來學習Kubernetes的運作 ．深入了解如何使用Kubernetes、Pod、Service、Ingress和ReplicaSet來部署應用程式 ．在Kubernetes中整合容器化微服務與儲存區 ．學會使用Kubernetes中的DaemonSet、Jobs、ConfigMaps和Secret物件 ．提供開發及部署應用程式的Kubernetes實用範例 「由三位世界上令人尊敬且具有高度權威性的雲端原生系統作者所撰寫，本書可以幫您奠定使用Kubernetes的基礎觀念，並藉由其中的範例探索Kubernetes的世界」- Liz Rice, Aqua Security 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A632

「Open Book 考試反而更難？改為線上測驗後， ISO 27001 主導審查員證照究竟該怎麼準備？真相是：這張證照從來不考臨時抱佛腳，考的是你腦海裡的『條文雷達網』！ 只要掌握條文架構、理解題目變形邏輯，就能在時間充裕的考場上游刃有餘。 本文整理了最真實的實戰應試秘訣，幫你把龐雜的條款轉化為解題武器，順利解鎖資安職涯新里程！」 🔗 參考資源連結：https://ucomedu.blogspot.com/2024/08/iso-27001202408.html

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＞

16 個面試最常被問到的 Excel 問題和答題攻略 ► 內容綱要 00:00 開場白 00:10 (1) 相對參照/絕對參照 01:30 (2) 移除重複資料 01:44 (3) 資料剖析 02:15 (4) 列印分頁設定 02:51 (5) 凍結窗格 03:06 (6) 篩選與排序 03:46 (7) 條件式格式設定 04:21 (8) COUNTIF/SUMIF 函數 05:41 (9) 樞紐分析表 06:23 (10) 表格轉置 06:46 (11) 建立圖表 07:13 (12) 自動加總 07:36 (13) IF 函數 08:52 (14) VLOOKUP 函數 10:37 (15) 下拉選單 11:10 (16) 保護工作表 影片來源 : PAPAYA 電腦教室

如果學歷不夠頂尖，進入台積電或半導體產業的機會有多大？是否會在HR篩選階段就因為學歷被刷掉？學士、碩士、博士的學歷差異，是否影響薪資及未來升遷機會，學歷更吃香還是實務經驗更吃香？針對種種疑問，我們整理了台積電資深前端工程師—林彥成的分享內容，幫助大家了解學歷對於求職的影響！ 文／104人力銀行小編整理 本文目錄（點擊可快速前往） 想進入台積電/半導體產業有什麼學歷求職門檻🔹 科技業大徵才時期，學歷門檻可能放寬🔹 頂大理工碩士學歷，在科技業有加分🔹 工廠vs軟體公司，學歷標準不同想進入台積電或是半導體業，學生階段如何準備求職？非相關背景和科系也有機會進入半導體業嗎？該如何提升競爭力？結論 【重量級講師】林彥成｜台積電資深前端工程師本文節錄台積電資深前端工程師—林彥成的【台積電Q&A】分享內容部分精華，你想知道怎麼進台積電？聽說進「台積電軟體工程師」是祖墳冒煙？真的嗎？好奇在半導體巨頭的日常工作是什麼樣？邀請業界頂尖的前端工程師，不管是面試、技術挑戰、工作經驗、轉職建議全收錄！👉 登入免費領60頁精華簡報&講座影片 想進入台積電/半導體產業有什麼學歷求職門檻 🔹 科技業大徵才時期，學歷門檻可能放寬 當企業急需人才時，這時是否擁有研究所學歷並非絕對因素，例如IT部門的UI/UX設計職缺，藝術相關科系的畢業生也有機會進入，並且晉升至資深職等。 🔹 頂大理工碩士學歷，在科技業有加分 如果條件允許，取得頂尖大學的理工碩士學位（即使是專班）仍然有助於提升競爭力，因為部分企業，包含台積電是會依學歷，例如學校在全世界的排名，來決定新人職等與簽約獎金。 🔹 工廠vs軟體公司，學歷標準不同 相較於軟體公司相對重視實務能力，半導體產業（如台積電）因員工人數眾多，特別是在無法直接評估求職者能力的情況下，學歷仍是HR初步篩選的重要條件之一。 [joblist_plugin title='【台積電 資訊軟體】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%22%E5%8F%B0%E7%81%A3%E7%A9%8D%E9%AB%94%E9%9B%BB%E8%B7%AF%E8%A3%BD%E9%80%A0%E8%82%A1%E4%BB%BD%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8(%E5%8F%B0%E7%A9%8D%E9%9B%BB)%22&jobcat=2007000000&isJobList=1&order=15&page=1' amount='3'] 想進入台積電或是半導體業，學生階段如何準備求職？ 在學期間，除了學習技術本身，還可以透過以下方式提升競爭力： ✅ 提升語言能力，加強英語或其他第二外語，有助於與國際團隊協作。✅ 積極參與實習，累積實務經驗，提升職場適應力。✅ 建立良好人脈，與校友及學長姐交流，許多機會往往來自於日常交流。✅ 參加 IT 幫幫忙鐵人賽等技術競賽，即使實務經驗不足，也可透過撰寫大量技術文章展現學習能力與專業成長。 非相關背景和科系也有機會進入半導體業嗎？該如何提升競爭力？ 台積電資深前端工程師 林彥成 分享了他的學習經驗——雖然他大學主修工程科學系，與前端工程師的工作並不直接相關，但他認為學習期間，程式語言本身並非最關鍵，真正重要的是掌握核心概念與解決問題的能力。 他強調，提升實力的關鍵在於：✅ 閱讀——不只是識字，而是深度理解內容✅ 搜尋——不只是被動接受資訊，而是主動探索與查找✅ 寫作——不只是輸入，而是組織思考並表達觀點✅ 實作——不只是空想，而是動手驗證與執行 這些能力不僅適用於程式開發，也是在職場中持續成長的重要基礎。 延伸閱讀：．台積電、半導體產業的履歷面試懶人包：要刷題嗎？履歷怎麼寫？．【半導體職涯】聯發科學長分享半導體工程師職涯、碩士工作選擇｜附履歷模板、講座影片．台灣半導體公司vs外商科技業薪水福利、文化、職涯比一比｜附半導體、外商職缺 結論 學歷在半導體產業的IT部門確實具有影響力，取得頂大理工碩士學位或是專班，都會是提升競爭力的方式，學校在世界的排名也可能影響到新人簽約獎金和職等。未來真正能讓求職者脫穎而出的，仍是自身的學習能力、技術實力與解決問題的能力，除了獲取學歷以外，積極參與實習、提升語言能力、拓展人脈，或透過技術競賽展現專業實力，都是幫助自己在職場更進一步的關鍵。 想看更多關於台積電、半導體產業的真實故事嗎？🔥突破400位報名，92分高滿意度講座！🔥超過60頁的精華QA簡報及影片開放領取中！ ✔ 台積電資深工程師親自回答✔ 最真實的職場故事和工作秘辛✔ 超過60頁的Q&A精華簡報👉登入免費領60頁精華簡報&講座影片 [joblist_plugin title='更多104【半導體業軟體／工程】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&indcat=1001006000&page=1&jobcat=2007001000' amount='3']

恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/48/1 恆逸學員曾信夫：意外的資安之路 身為公司OA部門少數(但不稀有)的開發人種，需求訪談、系統分析、進度掌控的種種自然不在話下；但某一天突然得知自己將成為資安種子人員？而且還要備課開講？ 老實說"資安"二字對我這種半途出家野蠻生長的開發人員其實只是個模糊的概念，但現在整個資訊業界的新聞，舖天蓋地不是AI就是資安，可見當前資安事件已經可能隨時會發生在我們身邊，要用更謹慎的態度來看待。 雖然開發人員習慣運用網路查詢大量獲取資訊，但往往只流於片面之談，要將模糊的概念變成清晰的思維架構，還可以同時大量吸收去蕪存菁後的資訊，還是得上課才行，就決定報名本次CSSLP課程。 課程體驗與老師風格 講師唐老師上課善用比喻，把抽象的概念用具體的事物連結起來，不僅生動又容易記憶。課程中金句連發，像： "寫代碼跟講話一樣，不清不楚容易被斷章取義拿來攻擊。" "帶著舊思維進不了新時代。帶著舊地圖進不了新大陸。" "你可以停下腳步 世界只會狠狠棄你而去。" "框架就像游泳圈 學會游泳就要把它放開。" (剛才看到教材某段，腦中突然迴響老師的聲音，果然要新思維還是得來上唐老師的課才行。) 課程挑戰與收穫 五天的課程，每天都有許多新名詞，很想打開專案看看熟悉的程式碼緩解壓力，但真的需要連續專注八小時集中心力接收，一稍有閃神就會錯失上下文，幸好只要發問，講師還是會很貼心地回來等等落後的同學。 另外提到一些駭客攻防的經歷，煞是有趣。(同學，就算聽不懂也要跟著笑才行啊。) 講師還有提點在公司內部導入資安開發的一些心法，幫我驅除内心不少迷惘，會擔心是因爲後來得知其實CSSLP課程是讓"有資安背景經歷的工作者補充軟體開發的知識面"，藉以重新審視整個開發流程，從源頭(系統設計)就加入資安要素。 開發者眼中的資安視角 因為開發人員往往著重系統，設想在一個理想的使用環境中，不會考量外部威脅和攻擊手法，因此只有單純開發經歷的工作要補充的功課會很多。 對於開發者，最快最好的方法還是實戰，邊學邊做，把課本教材比對目前手邊的專案，先定義可接受的風險，建置控管機制並評估在控管後的風險是否能緩解、迴避或接受，還有思考在開發各個階段要用什麼標準、什麼工具來盤點評估資通系統功能的安全性，把需求量化指標及合乎客戶規定、威脅建模、決定防護/測試/定義事故應變的標準程序等。 結語與展望 在結業後，發現知道的愈多，才明白自己懂得愈少，只是踏到資安界新手路的一塊磚而已；要充實知識和實務面，後續再考慮證照考取。期望將來能夠通過考試，成為名符其實的CSSLP證照擁有者。 索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CSSLP&mediaSrc=104

個人非常認同曹興誠先生最近給年輕人的建言: "年輕人為何要買房子？當20年房奴？美好人生都去做房奴，父母要跟年輕人講，賺的錢要去投資，投資自己的能力，能力好薪水就會好... "。 企業家也應該鼓勵並支持員工，積極投入專業能力的培養，才能培養人才留住人才，為企業和個人創造價值。 如果你很幸運地獲得老闆支持考APICS證照，或是個人終於下定決心自費投資自己的未來。以下是根據我的實戰經驗及學生的經驗分享，給一些 APICS CSCP、CPIM、CLTD 及 SCOR-P 考生的建議： 1. 深入瞭解考試內容範圍(ECM)： APICS的每個專業證照(certification) 都會正式公布相關考試指南Exam Content Manual (ECM), 例如 CSCP ECM, CPIM ECM，CLTD ECM 和 APICS最新發布的證照CTSC ECM。證照考試的出題委員必須嚴格遵守ECM的規定範圍還出題，考生當然必須逐字了解ECM的指引。 通過ECM了解考試內容，你可以更有效率的準備考試。 你可以通過APICS官方網站下載最新版本的ECM或參加APICS認可的培訓課程，透過代理商或講師的介紹來了解考試內容。 2. 制定學習計劃： 制定一個合理的學習計劃，可以幫助你更好地準備考試。你可以根據自己的時間表和學習進度來制定學習計劃。 根據個人職涯參加PMP CPM CPSM CSCP CPIM CLTD 等國際證照都是一次高分通過的經驗，我建議每個APICS證照的學習計畫安排如下: a. 安排100~150小時總時數的課後學習計畫， b. 每周安排6~10小時學習，註明特定學習活動 (研讀課文，研讀slides，完成練習題Quiz，完成pretest, post test, practice exam)，並依據章節細化學習進度(每周完成特定Module 和 Sections ) c. 參加學習群組 (Line 或 WeChat) 可與同學交流準備重點，如有講師加入群組可即時解答困惑會更好 d. 每周末檢查進度，並安排補足進度的時間 3. 參加培訓課程：參加APICS認可的培訓課程可以幫助你更好地準備考試。這些課程由APICS認可的培訓講師授課，可以幫助你更好地理解考試內容。 4. 善用APICS官方學習資源(Learning System)：APICS官方網站上提供了豐富的學習資源，包括教材、模擬試題和學習指南等。使用這些資源可以幫助你更好地準備考試。 APICS正版的教材除了提供印刷精美的紙本書之外，會包含一套智能化的個人線上學習系統(Learning System)，系統包含3大部分: a. ACCESS: 提供Pretest 150課前模擬考題，讓學員在課前先了解個人實力，系統並提供成績報告，分析學員在各個章節(topics)的答對率，系統上也介紹學習技巧的video. b. Study: 學員可在線上學習系統閱讀各章節完整課文並逐章節做練習題Quiz，Learning system 會詳細記錄你的進度及透入的時間，並且提供完整的每一題Quiz的答題記錄和詳細的解答說明。你也可以選擇下載完整課文的電子書及講師上課的全部slide，在無需上網的環境中自行研讀。 c. Practice: 系統提供1套post test 課後測驗及1套Pratice exam 模擬考題(比照正式考試介面，150題限時210分鐘完成) 供考生在應考前充分準備。不同於Quiz練習題是由教材編委所提供，這幾套題目都是由正式考試的出題委員提供的，因此會比較接近證照考試的難度和考試內容重點及題意表達方式。強烈建議考生多做幾遍，並盡可能在考前兩三天請假在家密集複習和刷題。 做模擬試題可以幫助你更好地了解考試題型和難度，並且提高你的答題速度和正確率。建議在預約考場及考試日期之前，先在學習系統上做到模擬考題答對率80%以上，且答題速度平均每題大約花1分鐘，這樣在實際考試中大約花150分鐘可以做完150題，並留下約60分鐘可以檢視沒有把握答對的題目 (考試系統提供"Mark"功能可以標註沒把握的題目，並在最後點選"review marked" 來重新檢視答案。建議盡可能控制Marked 題數在 30~40題之間。 希望這些資訊對你有所幫助。 如需更詳細的APICS考試輔導或經驗交流 歡迎查詢APICS官網或代理商德泰官網: www.ascm.org www.dt-scm.com

一、每天都在發生的三個場景 一家二十多人的貿易公司，會計每個月月底要把三個系統的資料各自匯出，再貼進同一張 Excel 對帳。這件事她做了六年，每次大約花兩天。老闆知道她辛苦，但也說不出能怎麼改，只能在月底那幾天少交代一點事情。 另一家做電商的公司，客服主管每天早上第一件事，是把前一天各平台的訂單下載下來，整理成出貨單再轉給倉庫。只要她請假，出貨就會晚半天。公司不是沒想過多請一個人，但這份工作說穿了只是複製貼上，請來的人通常做不久。 還有一位製造業的業務經理，每週一要彙整上週的報價紀錄、客戶回覆與庫存數量，做成一份週報給總經理。資料散在信箱、ERP 和幾個共用資料夾裡，光是找齊就要半天左右。 這三件事有個共同點：規則固定、步驟重複、不需要判斷，卻長期占用公司裡最熟悉業務的人。這正是 RPA 適合處理的工作。 二、RPA 是什麼，和工作流程自動化有什麼關係 RPA 是 Robotic Process Automation 的縮寫，中文多半譯為機器人流程自動化。它不是實體機器人，而是一套軟體，能模擬人在電腦上的操作：登入系統、點選按鈕、複製資料、填寫表單、寄出信件。人怎麼做，它就照著做，只是速度更快，也不會因為疲勞而出錯。 工作流程自動化的範圍比 RPA 更大。它關心的是一件事從開始到結束，中間經過哪些人、哪些系統、哪些簽核，哪些環節可以交給程式處理。RPA 是其中一種手段，另外還有 API 串接、表單系統、排程工具，以及近兩年逐漸成熟的 AI 代理。 對多數中小企業來說，不必一開始就分得很細。比較實際的理解方式是：工作流程自動化是目標，RPA 是其中最容易上手的一條路。因為它不需要更動既有系統，舊的 ERP、沒有 API 的網站後台、政府申報平台，只要人能操作，RPA 大致上都能接手。 三、哪些工作適合交給 RPA 判斷一項工作適不適合自動化，可以看四個條件。 第一，規則明確。每一步該做什麼都說得清楚，不需要臨場判斷。 第二，重複發生。每天、每週或每月都要做，次數越多，效益越明顯。 第三，資料是數位的。來源是系統、試算表、電子郵件或格式固定的 PDF，而不是手寫紙本。 第四，流程穩定。短期內不會大幅更動，否則機器人要跟著一直修改。 常見的應用包括：跨系統對帳與資料轉檔、訂單與出貨單處理、發票與進銷項整理、報表彙整與定時寄送、人事出勤與薪資資料核對、網站資料蒐集與比價、客戶資料建檔與更新。這些工作單看都不難，加總起來卻往往占掉行政與後勤人員三到四成的時間。 四、導入 RPA 最常遇到的四個問題 多年來協助企業做數位化，我們看到的失敗案例，原因很少出在工具本身。 一是流程沒有先整理。原本的作業方式就有許多例外和口頭約定，直接拿去自動化，只是把混亂做得更快。 二是期待過高。有些老闆以為導入之後就能減少人力，實際上 RPA 省下的是時間，這些時間要轉去做什麼，需要另外安排。 三是沒有人維護。系統畫面改版、欄位調整、密碼更新，機器人都可能停擺。如果公司內部沒有人看得懂，廠商又只負責建置，半年後多半就擱著不用了。 四是買了過大的方案。國際大廠的授權費用以年計算，功能完整，但對只有三五個流程要處理的公司來說，成本與效益不容易打平。 五、RPA 廠商怎麼選：三種類型的比較 市面上的 RPA 廠商，大致可以分成三類。 第一類是國際軟體原廠與其代理商，例如 UiPath、Automation Anywhere、Microsoft Power Automate。優點是產品成熟、功能齊全、文件與社群資源豐富，適合流程數量多、有專職資訊人員的中大型企業。相對地，授權與導入費用較高，也需要內部有人投入學習。 第二類是系統整合商。他們通常代理一到兩套工具，再搭配客製開發，能處理與 ERP、MES 等大型系統的深度整合。適合預算充足、需求複雜的專案，但專案週期長，後續修改多半要另外報價。 第三類是顧問服務型廠商。這類廠商不以賣授權為主，而是從流程盤點開始，協助企業判斷哪些值得做、用什麼工具做，再負責建置與後續維護。對沒有資訊部門的中小企業來說，這種方式的門檻最低，因為公司不需要自己養一位 RPA 工程師。 三種類型沒有絕對的好壞，差別在於企業自己的規模與人力。如果公司有資訊團隊，願意自己學，原廠工具是合理的選擇。如果公司只有幾十人，行政人員已經很忙，找一個能從頭陪到尾的服務型廠商，通常比較走得下去。 六、評估 RPA 廠商的六個重點 1. 是否先做流程盤點。願意花時間了解現行作業，而不是一開始就報價的廠商，後續出問題的機率比較低。 2. 是否能從小規模開始。先做一到兩個流程，看到成果再擴大，比一次簽下整年度的大專案穩健。 3. 費用結構是否清楚。授權費、建置費、維護費、修改費，哪些是一次性，哪些是每年都有，要在簽約前問明白。 4. 維護與應變的方式。系統改版導致機器人失效時，多久能處理，是否包含在維護範圍內。 5. 是否有教育訓練。至少讓內部一到兩位同仁了解機器人的運作邏輯，遇到小狀況能初步判斷。 6. 是否具備 AI 整合能力。現在許多流程卡在非結構化資料，例如客戶來信、掃描文件、合約內容。能把 RPA 與 AI 辨識、語言模型搭配使用的廠商，可處理的範圍會大很多。 七、RPA廠商推薦：戰國策集團辦公室工作流程自動化服務 如果是中小企業，希望有人從流程盤點一路協助到上線維護，可以參考戰國策集團的辦公室工作流程自動化服務。 戰國策集團成立超過二十六年，服務過三萬家以上的企業客戶，長期經營主機、網站、SEO 與企業 AI 導入。對中小企業的資訊環境與人力限制相當熟悉，也清楚老闆在意的是投入之後多久能看到成效。 這項服務的做法，是先了解企業目前的作業流程，找出重複性高、耗時長的環節，評估哪些適合自動化，再依照企業既有的系統與預算規劃方案。重點不在於導入哪一套工具，而在於讓辦公室裡那些每天重複的事情，確實有人接手。 對於還在觀望的企業，建議先從一個流程開始。選一件每週都要做、做起來很煩、規則又很固定的事，先讓它自動跑起來。看到第一個成果之後，內部同仁對自動化的接受度會高很多，後續要擴大也比較順。 戰國策集團辦公室工作流程自動化服務 網站：https://rpa.com.tw/ 免付費電話：0800-003-191 LINE ID：@119m 八、導入的建議步驟 第一步，列出清單。請各部門寫下每週重複做的工作，以及大約花多少時間。 第二步，排出順序。優先挑選耗時多、規則清楚、出錯會造成困擾的項目。 第三步，試做一個流程。用四到六週左右的時間完成建置與測試，確認實際節省的工時。 第四步，建立維護機制。指定內部負責人，並和廠商約定異常處理的方式。 第五步，逐步擴大。把成功經驗複製到其他部門，再考慮結合 AI 處理更複雜的工作。 九、常見問題 問：RPA 會不會取代員工？ 答：實務上被取代的是工作內容，不是人。重複性作業交給機器人之後，同仁可以把時間放在需要溝通和判斷的事情上。 問：公司沒有資訊人員，可以導入嗎？ 答：可以。選擇含建置與維護的服務型廠商，內部只需要有一位熟悉流程的窗口。 問：導入 RPA 需要更換現有系統嗎？ 答：通常不需要。RPA 是在既有系統的操作介面上運作，這也是它適合中小企業的原因。 問：多久可以看到成效？ 答：單一流程從盤點到上線，一般在一到兩個月之間，上線後節省的工時當月就能計算出來。 結語 工作流程自動化不是大企業才需要的事。人力越精簡的公司，越需要把人放在有價值的位置上。選擇 RPA 廠商時，工具的名氣不是最重要的，能不能理解公司的流程、願不願意陪著把第一個流程做起來，才是後續能否持續的關鍵。如果想了解自己公司有哪些流程適合自動化，可以到 https://rpa.com.tw/ 查看服務內容，或撥打 0800-003-191、加入 LINE @119m 洽詢。

剛看到一則新聞：OpenAI 和 Anthropic 正在投入大量資源招募「企業導入顧問型工程師」。 我的第一個反應是：等等，這不是工程師吐？為什麼不是招募更多研究員或 AI 験証師？ 後來我明白了。這就是 AI 產業現在面對的最真實的問題。 【AI 人才大戰的背景】 OpenAI 和 Anthropic 目前招募的不只是模型研究員，还包括大量的「Forward Deployed Engineer（FDE）」幾也可以翻譯成「企業現場導入工程師」。 這種工作是什麼？簡單說，就是進進到客戶的公司內部，和客戶的業務團隊一起工作，幫助他們設計和導入 AI 工作流程。 這不是延酢工程師，也不是窔前館業務專家。而是一种全新的角色：準確理解 AI 技術的上限和下限，同時猜應業務流程，能夠將兩者結合。 【為什麼所有人都在招這種人？】 這很有趣。讓我說一个哲學層面的問題：為什麼最先進入一個產業的 AI，往往不是最好的 AI？ 因為 AI 的價値不只在於它「多聰明」，而在於它是否能被正確地導入到正確的地方。 一個錄言機放在辦公室裡不會自動提升效率。同樣的，一個 AI 工具放在企業裡，如果沒有人將它與業務流程整傖、沒有人對員工做訓練、沒有人持續追蹤效果，它就只是一個暴費的訂閱費。 FDE 的工作就是解決這個問題。 【未來最値錢的人才不是 Prompt 工程師】 這是我想重點說的一件事。 兩年前，「Prompt Engineering」是很熱門的語彙。大家隔業粗訞地以為，會寫 Prompt 就是 AI 時代最刻累的技能。 但很快我們發現，這不一樣。AI 模型越來越聰明，它們對 Prompt 的實寬度全面提升。一些需要第五十個字的指令才能嗚懂的事情，現在用十個字就能處理。 這代表什麼？代表「Prompt 補漏洞」的做法危値越來越低。你不再需要一個專門的人寫完美的 Prompt，你需要的是一個能幫你公司設計、導入、和維護整個 AI 工作流程的人。 這個人的名字就叫做：AI 導入顧問 ＋流程設計師。 【這種人才的核心能力是什麼？】 根據我的觀察和與業界朋友的討論，我認為這種人才需要具備三個核心能力組合： 第一，對 AI 的透徹理解。不只是會用工具，而是清楚不同 AI 的能力邊界、適用場景、限制與風险。 第二，對業務流程的深度理解。你必須知道客戶的業務如何運作，哪個環節最浪費時間，哪個獏亂點最容易被 AI 解決。 第三，跟人溝通的能力。導入 AI 最大的阔磓不是技術。是人。員工的抵抗、管理層的疑慮、使用上的惣想，這些都需要下功夫去處理。 【對臺灣職場的意義：什麼樣的人最具備這種潛力？】 我觀察了幾個導入 AI 比較成功的人，發現他們有一些共同特徵： 很多來自管顧、咡售、專案管理等背景的人，在這个路徑上走得出奇地對。因為他們同時懂業務語言和 AI 能力。 還有一署是產品經理転型的人。產品經理的工作本質就是「了解用戶需求」、「協調資源」、「設計流程」。轉型到 AI 導入顧問，這些技能全部用得上。 【對現在正在找工作的人一個訞懂的建議】 如果你想進入這個領域，不要只學「用 AI 工具」，而要學「導入 AI」。 具體來說： 導入點，選一個你熱涱的產業或企業類型，深入了解它的業務流程。 解決點，找出這個產業中大量重複、耗時、低價値的工作。 決方案，研究哪些 AI 工具和流程可以對接這些問題。 實證，自己廝一個小專案來驗證你的方案。 這個公式就是 AI 導入顧問的工作方式。 OpenAI 和 Anthropic 正在投入大量資源招募 FDE，這不只是招募訊息，而是一個涸風回答：未來几年內，AI 導入顧問和流程設計師，將會是 AI 産業里最穩定、最值錢的工作。 --- 對 AI 工作要有更多興趣，想轉型 AI 導入顧問？ 👉 AI.com.tw 提供 AI 人才發展資源、導入案例分析、以及實用的 AI 工作流程教學。幫助你找到屬於你的 AI 職涯路徑。立即前往 https://ai.com.tw ！

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。

「外商公司一定要會英文嗎？英文能力要多好在外商工作才夠用？」前外商公司資深行銷人指出，英文測驗成績（例如多益）也許是某些公司開職缺的基本條件，但實際上看的還是能否在使用英文的環境中把事做好。如何判斷有足以應付該職缺英文面試的能力？除了語言能力之外，還得加上專業能力、清楚表達能力、個人觀點等3個綜合表現。 文／Cindy Lu（職場C引力） 本文目錄：外商工作英文多好才夠用？3件比英文檢定更重要的事 1. 專業能力2. 清楚表達的能力3. 個人觀點 如果在網路上搜尋「外商 英文能力」、「職場 英文能力」相關的內容，可以看到很多文章都在強調考多益的重要性。 多益成績也許是某些公司開出職缺的基本條件之一，但從實際面來看，多益金色證書、大學英文系主修、甚至國外學歷都不能保證在工作上就有如魚得水的英文能力。 在外商職場以及工作面試中，英文聽說讀寫的能力很少被單獨拿來做評估，語言是用來輔助工作的工具，最終看的是個人能不能在需要使用英文的環境裡把事情做好，而不是測驗時能考出多高分。 這就是為什麼有蠻多外商公司會選擇安排英文面試的關卡，直接看求職者如何使用英文來表達工作相關的內容，而不以多益成績為門檻。 那英文要多好在外商的職場上才夠用呢？我認為可以用有沒有「足以應付該職缺英文面試」的語言能力來做判斷。不同部門運用到英文的比重不同，不同職級需要展露的語言熟練度也不同，面試中能應對，在實際的工作上就算夠用。而足以應付面試的英文能力是語言程度結合以下3點的綜合表現： 1. 專業能力 在職場中，個人的價值在於累積的專業能力能為公司帶來貢獻，只要在所屬領域有一定的經驗和專業，就會得到認可，即使英文沒有這麼流利。在我熟悉的消費品外商公司中有很多業務就是這樣的類型，他們熟悉通路操作也有採購的人脈，但英文不好。只要還能溝通，管理台灣分公司的老外主管仍然會想用這樣的人才。 2. 清楚表達的能力 英文流利不代表英文表達能力好。曾經有美國長大再回到台灣工作的同事，英文流利且沒有口音，但老闆卻因為常常聽不到重點而質疑他的能力。我也協助過一位大學和研究所都是英文主修且擁有多益金色證書的求職者做英文面試準備，他有很好的英文實力，但在過去的工作中缺乏表達的訓練，因此在準備面試時花最多時間的是調整他想表達的內容結構，讓人能聽到重點，而不是將他想講的內容轉成英文。 反之，我也遇過一些英文不好的同事，他們擅長運用自己熟悉的單字來組合以表達觀點，沒有人覺得跟他合作有溝通上的問題。工作上能清楚表達是語言程度加上組織能力的運用，學會妥善組織自己的想法能某種程度補上語言能力的不足。 3. 個人觀點 公司決定錄用一個人是因為看中他的某些經歷能對公司帶來幫助，而觀點就是基於個人專業經歷的一種輸出。所以從面試到最終決定錄用，公司期望的是找到能在專業上為團隊帶來經驗和獨特觀點的人，而不只是能說流利英文的人。 有個人觀點是在外商面試和職場中脫穎而出的關鍵，語言的部分只要不是絆腳石，有能自我表達清楚的英文能力就夠了。 這篇文章並不是在說英文不重要，而是想強調進入外商職場需要的英文程度並沒有想像中的高，也不需要等到多益考到幾分的程度才算做好準備，好的硬實力和軟實力都能幫忙補上語言能力的不足。 自認英文不夠好但想進入外商的職場工作者可以重新思考，如果已經具備足以自我表達的英文能力，比起持續準備多益考試，也許進一步建立職能上的專業以及能清楚表達的組織能力才是幫助自己進入外商的實際作法。當然，在進入外商職場後，為了提升個人競爭力以順利的發展職涯，持續加強英文能力仍然是一門重要的功課！ （原文標題：在外商工作英文多好才夠用？3個比考多益更重要的事） [joblist_plugin title='更多104【外商】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&zone=4,5' amount='3'] 更多【外商求職】好文推薦給你： 外商公司「休假多」、「啤酒可樂暢飲」超狂福利！推薦外商精選職缺看這裡 外商公司愛哪種人才？想應徵面試「美商」先掌握3種特質 英文履歷面試攻略》面試回答範例、實用單字、精選職務 英文面試懶人包：外商面試常見6大問題、12個實用句型整理

科技、製造、服務等跨國公司，將英語能力作為招聘的必要條件，TOEIC多益測驗專注於在職場環境中的英語應用能力，也成為企業最常用的指標。根據最新資料，台灣部分公司在招募時會要求應徵者提供多益成績，且分數門檻依職位和產業不同有所差異。以多益證書分級，860分以上是官方認定金色證書的標準，已經足以有效運用英文表達工作所需和社交。而905分以上，官方則表示趨近於英語母語人士，能流暢表達意見、主持英語會議！ 每個產業都有各自的能力要求，沒有考到金色證書也不灰心！以下整理科技業、金融業、服務業的英語標準一覽： ✔️科技產業：許多科技公司，尤其是國際化程度高的公司，如台積電、鴻海、廣達等，對高階職位有較高的英語能力要求，至少需多益750分以上。 ✔️金融業：金融公司在特定崗位有不同的多益成績要求，特別是與國際業務相關職位，可能需要750分以上的成績。在銀行MA 儲備幹部的條件中，多會設定多益分數須達750分以上或同等英文能力做為門檻，而公股銀行中的第一銀行更是要求多益840 分以上。 ✔️服務業與航空業：如長榮航空、華航、星宇航空等，對於需要與外國客人接觸的職位，通常要求多益700-800分。走向國際的餐飲業也相當要求求職者的外語能力，以鼎泰豐內部統計為例，員工外語成幾多半落在606分到780分。 總體來說，若應徵職位涉及國際業務或需要頻繁使用英語，較高的多益成績對於求職者而言相當加分。而近年來，許多企業更加在乎求職者實際的英語溝通能力（如口語與書信寫作），英語口說也慢慢成為面試考核的環節之一，求職者在取得TOEIC成績外，進一步提升實際的英語溝通技能才能在面試上脫穎而出！

人工智能（AI）已經成為了不可或缺的一部分。無論你是想要踏入AI領域的新手，還是希望進一步拓展自己技能的專業人士。這篇文章將一起探索 Google 官方的 3 個免費的AI學習資源，幫助你建立堅實的 AI 基礎，輕鬆開始你的 AI 之旅！ 1. Google AI Essentials Course Google AI Essentials 是一門自定進度的課程，旨在幫助不同角色和行業的人學習AI技能，提升生產力。由 Google 的 AI 專家領導，課程包含實踐性的課程，教你如何在Google Workspace 的 Docs、Sheets、Slides 等工具中使用 Gemini 技術。 ⟡ 適合族群：想要學習 AI 技能、提高生產力的人。 ⟡ 獲得的能力：開發想法和內容、做出更明智的決策、加快日常工作速度。 ⟡ 未來的職業發展：能夠在工作中更靈活地應用 AI 技術，提高工作效率和創新能力。 ⟡ 了解更多：https://grow.google/ai-essentials/ 2. Prompt Guide 101 良好的提示是利用生成式AI技術的關鍵。為了幫助你撰寫清晰、簡潔且有影響力的提示，我們提供了Prompt Guide 101電子書。這本入門手冊提供了實用的場景、例子和可用的提示，適用於各種任務。 ⟡ 適合族群：想要深入瞭解 AI 技術、提高提示撰寫能力的人。 ⟡ 獲得的能力：撰寫更具影響力和效果的提示，提高 AI 應用的效率和準確性。 ⟡ 未來的職業發展：能夠在工作中更有效地使用 AI 技術，推動創新和業務發展。 ⟡ 了解更多：https://inthecloud.withgoogle.com/gemini-for-google-workspace-prompt-guide/dl-cd.html 3. Beyond the Prompt Series Beyond the Prompt 系列提供了關於如何更好地使用 Google Workspace 的 Gemini 技術的實用例子和專家技巧。這將幫助你在日常工作中發揮 AI 的最大潛力，提高生產力和創造力。 ⟡ 適合族群：想要更深入瞭解 AI 在工作中的應用、提高 AI 使用效果的人。 ⟡ 獲得的能力：更好地利用 Gemini 技術，解決工作中的挑戰，提高工作效率和創造力。 ⟡ 未來的職業發展：在工作中成為 AI 應用的專家，為企業創造更多價值和創新。 ⟡ 了解更多：https://workspace.google.com/blog/ai-and-machine-learning/welcome-to-beyond-the-prompt 透過以上的免費 AI 學習資源，你可以建立起堅實的AI基礎，並且不斷拓展自己的知識和技能。Google AI Essentials 課程、Prompt Guide 101 和 Beyond the Prompt 系列都是寶貴的學習資源，可以幫助你更深入地理解AI技術，提高工作效率和創造力。讓你成為AI 時代下不可或缺的人才！ ➤ 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！

3月21日，iPAS AI初級應用規劃師「115年第一次能力鑑定」已順利完成考試。這張由經濟部核發的國家級證照，正逐漸成為職場AI能力的重要指標。自2025年首次開辦以來，四梯次共吸引超過 1.4萬人到考，目前已有逾 6,500人通過認證成為「有照」AI專業人才，同時已有超過 4,500家企業響應iPAS，承諾提供通過者優先聘用與薪資獎勵。 🏆 榮登2026年2月 Top3 熱門證照：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做初級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【點我免費做中級模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ▶️【考前衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 💰 費用史上最低，現在入場最划算 初級每科只要 400元（約原價3折），中級 500元 優惠期限：115〜116年，117年起恢復原價 🔄 考題持續進化：更強調「能不能解決問題」 本屆題目設計不只考名詞定義，更大量出現企業實務情境，考生需要判斷如何在真實場景中選擇並應用 AI 解決方案。觀察本屆題目走向，光懂技術已不夠用——能把 AI 說清楚、算清楚、做安全，才是這張證照真正在篩選的人。 📋 科目一核心考點（人工智慧基礎概論） • 模型評估與防雷思維：看到高Accuracy不能高興太早，要會識別 Data Leakage（資料洩漏）、類別不平衡等陷阱，並知道如何用SMOTE或資料增強補救 • 可解釋AI（XAI）題型明顯增加：要能根據溝通對象選對工具——向工程師用SHAP找問題根源、向客戶用反事實解釋說明如何改善結果、影像模型用Saliency Map確認模型有沒有「看錯地方」 • 情境應用題比重提升：題目給出真實業務場景，考生需判斷該用分類、偵測還是分割任務，並考量邊緣AI部署與Buy vs. Build決策 📋 科目二核心考點（生成式AI應用與規劃） 科目二聚焦生成式AI的應用與規劃，從商業評估到安全合規，涵蓋多個實務面向（以下考點整理供參考，實際範圍以官方簡章為準）： • 商業評估：計算ROI、TCO、API Token費用，能用商業語言評估專案可行性 • 提示工程與LLM：掌握思維鏈（CoT/ToT/GoT）等提示設計模式 • RAG企業知識庫（本屆重點）：理解資料分塊（Chunking）策略、MCP協議與AI Agent框架，解決「AI為何回答不準」 • 模型部署與優化：LoRA微調、知識蒸餾、負載平衡等落地工程概念 • AI安全合規：同態加密、SynthID、C2PA標準，防範Deepfake與資料洩露

▉ 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

無論講座或履歷健診，幾度從學生那邊聽到"履歷只要一頁，超過沒人要看"的說法。 但也發現每個人自製履歷的一頁格式都不同。 有人表頭設計就超過5公分高度，表尾還有插圖。 字級大小不一，行距高度不同，照片尺寸也不一樣。 還有美編插圖，有直式、橫式，大小尺寸都不同。 因此每個人的一頁字數落差很大。 👉但履歷的重點在於頁數、字數嗎？ 看過長篇小說、金庸小說或哈利波特嗎？他們還是暢銷書呢!! 履歷寫好還能幫助面試，降低面試時產生「遞減效應」 履歷的頁數要如何斟酌？重點在哪？ →詳全文 https://reurl.cc/AAgye3 #職場新鮮人系列 ♟️品牌管理 🎁行銷自己 🌍brand 🎯marketing 🚀career 💪職涯 👊履歷 👌求職 🐳brandmarketingcareer

2023TIOBE程式語言排名前5名依序： 🏆Python 🥈C 🥉C++ 🏅Java 🏅C# 從2021開始 Python、C 穩坐前兩名，然而歷久不衰的C語言的，它最大優勢是通用於各個平台。讓業界程式設計師告訴你為什麼要學習C與C++、有什麼幫助❓不論0基礎想入門、新手想晉級都應該來更加了解C與C++優勢。 【案例一】 https://supr.link/EAihW 【案例二】 https://supr.link/3JLc2 【案例三】 https://supr.link/A2t4k 🤩台北、新竹、台中、高雄都有開課

輝達開出年薪 650 萬台幣找簡報設計師，引發網友熱烈討論，這件事點出職場最真實的現實：把複雜事情講清楚，本來就是超高價值的專業，但每個人履歷都寫自己擅長簡報，主管到底憑什麼相信你？ 1️⃣不只是排版，高薪買的是「把複雜講成簡單」 很多人以為做 PPT 只是找漂亮模板、調調字型，但輝達願意開出這種高階年薪，買的其實是「資訊轉譯」的硬實力。科技巨頭每天要面對投資人、跨國客戶與內部高層，講台上不能有一句廢話。簡報師的工作是把深奧的 AI 技術與複雜數據，轉化成對方一聽就懂、願意買單的商業故事。現在 AI 工具隨手一按就能生出一份投影片，操作軟體早就不是門檻；真正值錢的，是你能不能抓出重點、梳理邏輯，並促成最後的商業決策。 2️⃣求職最大痛點：每個人都說自己「精通簡報」 打開 104 履歷，十個人裡面有九個人都會在技能欄勾選「擅長 PowerPoint、具備簡報溝通提案能力」，但對人資和用人主管來說，這反而是最難在面試前驗證的模糊技能。畢竟口說無憑，很多人自稱精通，做出來的頁面卻塞滿整段密密麻麻的文字；加上主管不可能每個人都找來現場試講，而在學校報論文、做小組作業的經驗，拿到職場商務提案也常常不管用。這種「大家都在寫，卻沒人拿得出證據」的狀況，正是為什麼越來越多求職者選擇直接考一張 具公信力的簡報實力認證 來證明自己。 https://104bc.pse.is/9drvtt 3️⃣業界三大名師背書：20分鐘線上測驗，直接替履歷加分 想在海選履歷中一眼被看見，你需要一套具備公信力的客觀標準。台灣簡報與溝通教育訓練領域的三位代表性人物：企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥），以及台大簡報大賽創辦人葉丙成教授，聯手制定了這套標準化的評測機制。 💡這次推出的 104 × 台灣簡報認證-初級 門檻很親民，不考軟體操作、也不用上台演練，純粹檢核你的「簡報核心觀念」，內容涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構與群眾分析等六大能力。 • 測驗方式：線上測驗，單選加複選共 30 題，70 分及格。 • 彈性快速：約 20 分鐘就能完成，即報即考、不限時間地點。 • 履歷連動：測驗通過後，104學習於3-5個工作天將直接把認證回傳至你的 104 履歷資格認證欄位，讓你的實力被看見。 4️⃣提早卡位建立差距，就是最划算的職涯投資 初級認證只是起點，未來還能一路挑戰中級（作品審查）與高級（實體上台，由福哥、憲哥親自評定），現在考等於提早卡位，拉開跟其他求職者的差距。 從日常向主管回報進度、跨部門協調爭取預算，到對外向客戶提案競標，簡報力決定了你在職場上的能見度與說服力。與其在自我介紹裡花大篇幅解釋自己多會溝通，不如在履歷放上一張有公信力的認證，讓你的實力一眼就被看懂。 ❇️立即報名【104 × 台灣簡報認證-初級】https://104bc.pse.is/9drvtt

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

📊【2026 ASCM Supply Chain Salary & Career Report：供應鏈人才價值持續攀升】 ASCM 最新發布的《2026 Supply Chain Salary & Career Report》顯示，在全球供應鏈持續面對地緣政治風險、關稅政策變化、AI技術快速發展、人才短缺及營運韌性挑戰的環境下，供應鏈專業人才的市場價值仍持續成長。 幾項值得關注的重要發現： 🔹 美國供應鏈專業人士薪資中位數已達 US$98,500 🔹 77%受訪者於過去一年獲得加薪 🔹 跳槽者有61%獲得超過12%的薪資成長 🔹 升遷者有38%獲得超過12%的薪資成長 🔹 近70%的求職者在6個月內成功找到新工作 🔹 持有至少一項 APICS 認證者，薪資中位數高出20% 🔹 持有三項以上專業認證者，薪資溢價高達32% 💰 供應鏈職涯價值已獲市場充分驗證 本次調查顯示，供應鏈專業人員在各教育層級的薪資表現，均明顯高於美國全體勞動市場平均水準： ▪ 高中畢業從事供應鏈工作者，薪資中位數達 US$78,000，較全美平均高出61% ▪ 副學士學歷供應鏈專業人士，薪資中位數達 US$84,000，甚至超越全美大學畢業生平均薪資 ▪ 碩士學歷供應鏈專業人士，薪資中位數達 US$124,000，較全美同等學歷平均薪資高出30% 這些數據再次證明，供應鏈管理（Supply Chain Management）已從過去的支援功能，躍升為企業創造價值、提升韌性與驅動成長的核心職能，因此也反映在高於全國平均水準的薪資表現與人才需求上。 📈 AI時代來臨，供應鏈人才的價值正在重新定義 報告指出，雖然63%的供應鏈從業人員已經開始使用AI Chatbots，但企業最迫切的人才缺口仍集中在： ✔ Data Analytics（數據分析） ✔ Leadership（領導力） ✔ Demand Planning（需求規劃） ✔ Risk Management（風險管理） ✔ S&OP（銷售與營運規劃） 同時，Critical Thinking、Problem Solving、Collaboration及Adaptability等能力，已成為企業最重視的核心競爭力。 這也說明： AI不會取代供應鏈專業人才，但將重新定義專業人才的價值。 未來的供應鏈領導者，不僅需要掌握流程與技術，更需要具備跨部門整合、數據驅動決策及推動組織變革的能力。 🎓 DTSCM 德泰管理顧問有限公司 ASCM Premier Elite Partner for APICS Training 作為 ASCM/APICS 官方最高等級授權培訓合作夥伴（Premier Elite Partner），DTSCM 長期致力於推動供應鏈專業人才發展，協助企業建立供應鏈卓越營運能力，培育具備全球競爭力的供應鏈管理人才。 透過 ASCM 國際認證體系，DTSCM 提供完整的供應鏈職涯發展路徑： ▪ CPIM (Certified in Planning and Inventory Management) 建立需求規劃、生產規劃、庫存管理及營運執行核心能力 ▪ CSCP (Certified Supply Chain Professional) 培養端到端（End-to-End）供應鏈管理與全球供應鏈策略思維 ▪ CLTD (Certified in Logistics, Transportation and Distribution) 強化物流、運輸、配送及供應鏈網路規劃專業能力 ▪ CTSC (Certified in Transformation for Supply Chain) 聚焦供應鏈轉型、AI應用、數據分析及變革管理能力 從 **Plan（規劃）→ Execute（執行）→ Integrate（整合）→ Transform（轉型）**，ASCM/APICS 認證體系已成為全球企業衡量供應鏈專業能力的重要標準，也是培養世界級供應鏈人才的重要里程碑。 💬 您認為未來5年最重要的供應鏈核心能力是什麼？ 📖 詳細《2026 ASCM Supply Chain Salary & Career Report》 請參閱 ASCM 官方網站 🌐 [www.ascm.org](http://www.ascm.org) 🌐 德泰管理顧問有限公司 DTSCM ASCM Premier Elite Partner for APICS Training [www.dt-scm.com](http://www.dt-scm.com) 📞 APICS 國際認證課程諮詢 Shelly Wu 0988-319-777 #ASCM #APICS #PremierElitePartner #CPIM #CSCP #CLTD #CTSC #SupplyChain #SupplyChainManagement #SupplyChainLeadership #SupplyChainTransformation #SupplyChainTalent #CareerDevelopment #DigitalTransformation #ArtificialIntelligence #Logistics #OperationsManagement #DTSCM