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

當初面試的時候非常開心 因為感覺新公司的主管都很理性且非常重視新人的感受 所以確定4/19到職上班去了！到了新公司 因為準備遷移廠房的關係 舊人忙於趕工作 幾乎沒有完整的教學 一路以來跌跌撞撞的自己摸索也就過了第一個月 再來遷移至新廠 環境很大設備也很完善，本以為可以好好的學習 結果還是一樣的如同第一個月，同事愛教不教的導致我的工作效率很差⋯⋯事倍功半！舊人就開始中傷我 言語侮辱 嘲笑諷刺（雖然他沒有指名）但是大家都知道她在說新人 而且新人只有一個我⋯ 甚至於搶走我的工作 直接大喊 她一個人就可以了 有我沒有我根本沒差啊⋯⋯就這樣過了一個月又三週⋯ 到了最後一週就滿兩個月了 ，課長和班長總是替舊人說話 總是說 ：妳真的不太ok 當然我每每有問題的時候都有當天反應給主管 卻沒有得到幫助 也沒有解決方案的 直到某天課長突然性的把我叫到會議室 裡面有人事副理和課長 和我共3人⋯他們一開口就是說 無法再用我請我離開 因為不適任這份工作 ⋯當然我也有不開心的反應 為何可以這樣 我都還沒有任職兩個月 也沒有犯下什麼錯 怎麼可以強制叫我離職？爭論了一小時後 我還是簽了 帶著眼淚被冤枉似的畫押 這是我人生中最可怕的一個工作經歷 直到現在我還是感到很受傷⋯⋯很不甘心 該怎麼預防下一個新人 可以不要像我一樣受到傷害⋯⋯要如何制止這家公司的惡劣行為⋯⋯請幫助我

更新日期:2026/08/10 想進入人資、招募、就業服務或職涯顧問領域，「乙級就業服務技術士」是台灣相當常見的專業證照之一。它不只出現在人力仲介、就業服務機構的職缺條件中，對於從事招募、人資、職涯諮詢、就業輔導等工作的人來說，也能幫助建立勞動法令與就業服務專業基礎。 如果你正在準備2026年就業服務乙級考試，這篇整理最新報名時間、報考資格、考試內容、官方題庫與備考重點，幫助你一次掌握。 一、乙級就業服務技術士是什麼？ 乙級就業服務技術士，是由勞動部主管的國家級技術士技能檢定之一。 考試內容涵蓋就業服務相關法規、勞動法令、職業介紹、人力仲介、就業媒合、職涯諮詢與就業市場等內容。 常見適用族群包括： 人力資源工作者 招募人員 人力仲介從業人員 就業服務機構工作者 就業輔導與職涯顧問 想轉職HR或就業服務相關工作者 通過技能檢定後，可申請取得乙級就業服務技術士證；若要成為法規所稱的「就業服務專業人員」，仍須依規定取得技術士證並申請就業服務專業人員證書。 二、2026年就業服務乙級考試時間 2026年為民國115年。依115年度全國技術士技能檢定時程，就業服務乙級共有三梯次。 第一梯次 報名：2026/1/2～1/13 測試：2026/3/15 目前已結束。 第二梯次 報名：2026/4/24～5/5 測試：2026/7/5 目前已結束。 第三梯次 報名：2026/8/27～9/7 測試日期：2026/11/8 准考證預計寄送：2026/10/20 試場位置公告：2026/11/5 截至2026年8月，目前準備報考的考生，主要可鎖定第三梯次。 115年第三梯次就業服務乙級一般報檢費用為925元；申請免試學科為735元，申請免試術科為340元。實際費用與報名規定仍請以官方最新簡章為準。 全國技術士技能檢定官方網站： https://skill.tcte.edu.tw/ 三、就業服務乙級報考資格 就業服務乙級的資格規定和部分其他乙級技術士不同。 依現行規定，參加就業服務職類技能檢定者，需具備： 經教育部立案或認可之國內外高中職以上學校畢業，或具有同等學力資格。 因此，不一定要有人資工作年資，也不限定人資、勞工或社會工作相關科系。 如果你是高中職以上畢業，通常即可依規定報考。 相關法規可查詢全國法規資料庫： https://law.moj.gov.tw/ 四、就業服務乙級考什麼？ 考試主要分成學科與術科。 學科 學科主要測驗就業服務、勞動法令及相關專業知識，常見範圍包括： 就業服務法 勞動基準法 就業保險法 性別平等工作法 個人資料保護法 職業訓練與就業促進 就業市場與職業介紹 外國人聘僱相關規定 就業服務相關行政規範 準備學科最有效的方法之一，就是以官方題庫為基礎，大量練習並同步理解法規內容。 術科 術科重點通常不是單純背答案，而是測驗考生是否能把法令與就業服務知識應用到實際情境。 例如： 如何判斷就業服務行為是否合法 不同勞動法規在案例中的適用方式 招募、媒合與職業介紹相關問題 求職者與雇主權益 外國人聘僱及就業服務規範 因此，準備術科時除了讀法條，也要練習「看到情境後，知道應該引用哪一項規定」。 五、2026第三梯次要注意：學科題庫已更新 這是2026年下半年考生最需要注意的地方。 技能檢定中心目前已公布新版「就業服務乙級學科測試參考資料」，並標示： 115/07/01起報檢者適用。 因為2026年第三梯次從8月27日開始報名，所以準備第三梯次的考生，建議直接使用新版官方題庫。 如果你之前已經下載過題庫，也要確認手上的版本是否適用於115年7月1日以後報檢者。 不要只使用舊版補習班講義或幾年前整理的題庫，因為法規名稱、條文與題目內容都有可能調整。 官方題庫與測試參考資料： https://owinform.wdasec.gov.tw/ 六、術科未來可能改採電腦測試 另一個值得注意的變化，是就業服務乙級術科測試方式。 勞動部勞動力發展署技能檢定中心已公告，正在規劃就業服務職類乙級術科改採電腦測試，也已提供相關參考資訊。 不過，截至目前官方仍表示實施日期另行公告。 因此，目前不能直接解讀為2026年第三梯次一定改成電腦測試。 考生在考試前，建議再次確認技能檢定中心最新公告與准考證資訊，以官方公告為準。 技能檢定中心： https://www.wdasec.gov.tw/ 七、就業服務乙級難不難？ 很多考生真正覺得困難的地方，不是學科，而是術科。 學科有官方題庫，只要願意反覆練習，通常比較容易掌握。 術科則需要： 熟悉法規 理解條文 能判斷案例 知道如何整理答案 掌握專有名詞與關鍵字 因此，常見的備考策略是： 第一階段：建立法規架構 先了解各項法規在管什麼，不要一開始就硬背整本法條。 第二階段：大量刷學科題庫 透過題目找出常考規定與容易混淆的法條。 第三階段：整理術科考點 將常見題型分成勞基法、就業服務法、外國人聘僱、職業介紹、就業媒合等主題。 第四階段：練習情境題 看到題目後，練習先判斷問題核心，再找出適用法規與關鍵字。 八、2026考生準備重點 如果你準備2026年第三梯次，建議優先掌握以下四件事。 1. 記住報名與考試日期 第三梯次報名： 2026/8/27～9/7 測試日期： 2026/11/8 不要等到最後幾天才報名，並提前確認需要準備的資料。 2. 一定要下載新版學科題庫 第三梯次屬於115年7月1日以後報檢，請使用新版官方題庫準備。 3. 法規要看最新版 除了刷題，也要確認就業服務法、勞動基準法、就業保險法、性別平等工作法、個人資料保護法等法規是否有更新。 4. 注意術科測試方式公告 官方正在規劃術科電腦化，但實施時間尚未正式公布。考前務必再次查看官方公告。 九、適合用課程準備嗎？ 如果你本身沒有人資或勞動法令背景，只靠自己讀法規，常見問題是「不知道哪些地方重要」。 這時候課程的價值主要在於： 幫你整理考試範圍 解釋難懂的法規 整理高頻考點 帶著做題目 建立術科答題架構 如果你已經有HR或勞動法令經驗，也可以採取「官方題庫＋法規＋考古題」的方式自己準備。 104學習可搜尋就業服務乙級相關課程： https://nabi.104.com.tw/ 也可以在104證照中心查看相關證照與職涯資訊： https://nabi.104.com.tw/certify 十、考到就業服務乙級有什麼幫助？ 乙級就業服務技術士並不代表取得證照就一定能加薪或找到工作，但對特定職務確實具有實用價值。 例如： 就業服務機構 人力仲介公司 派遣與人力服務業 人力資源與招募工作 就業輔導與職涯服務 部分職缺會將就業服務乙級列為必要或加分條件。 如果你的職涯方向原本就在人資、招募、就業服務或人力仲介，這張證照會比單純為了「多一張證照」更有價值。 十一、結論：2026下半年準備，先鎖定第三梯次 如果你打算在2026年取得就業服務乙級，目前最重要的就是第三梯次。 報名時間： 2026/8/27～9/7 考試日期： 2026/11/8 準備時請特別注意三件事： 使用115/07/01起報檢適用的新版學科題庫。 法規內容以最新版本為準。 考前持續確認術科是否有電腦測試新公告。 如果準備時間有限，可以先從官方題庫開始，再搭配法規整理與術科情境題練習，會比從頭逐條硬背法規更有效率。 官方資訊來源 全國技術士技能檢定 https://skill.tcte.edu.tw/ 勞動部勞動力發展署技能檢定中心 https://www.wdasec.gov.tw/ 官方測試參考資料與題庫 https://owinform.wdasec.gov.tw/ 全國法規資料庫 https://law.moj.gov.tw/ 104學習 https://nabi.104.com.tw/

想在求職市場脫穎而出？根據104人力銀行最新數據顯示，有證照的求職者比沒有證照者多出35%的面試機會。2026年1月熱門證照排行榜出爐！從當紅的AI應用、財會、工程、人資到穩定的長照服務，這10張證照不僅是求職加分項，更是轉職加薪的最佳投資。 ❇️物業管理類_事務管理人員（總幹事）證照 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029198 公寓大廈管理條例規定，一定規模以上的社區必須聘用具證照的總幹事。隨著老屋管理需求增加，這張證照的職缺持續成長，穩定度高且具發展性。 適用職務： 社區總幹事、物業管理人員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/98c486e6-8ec7-44da-b07c-d3799eaed113 ❇️工程建築類_公共工程品質管理人員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 政府工程及大型建設專案的必備證照，具備此證照的人才在工程界炙手可熱。課程涵蓋施工品質管理、驗收程序及相關法規知識。 適用職務： 品管工程師、工地主任、營造業從業人員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/d074f13b-3cf6-42e9-82ea-90c61f619bfe ❇️工程建築類_乙級職業安全衛生管理員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10046740 《勞工職業災害保險及保護法》施行後，企業對職安證照的需求大增。超過九成相關職缺都要求此證照，就業市場需求強勁。 適用職務： 職安管理員、勞安主管、工安專員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9e3f75d6-01c6-4d46-98b6-347dc9f76b35 ❇️科技AI類_iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定（初級） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 AI浪潮席捲各行各業，這張由經濟部產業發展署推出的證照，是進入AI領域的最佳敲門磚。 適用職務： 適合想轉型AI領域的工作者，無需深厚技術背景也能考取。 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️科技AI類_生成式AI課程認證 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 ChatGPT、Midjourney等生成式AI工具已成為職場必備技能。取得認證能證明你掌握AI工具應用，在行銷、設計、內容創作等領域都能大幅加分。 適用職務： 行銷企劃、社群小編、內容創作者、品牌經理 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️財會金融類_丙級會計事務技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 會計領域的入門證照，適合想從事財會工作的新鮮人或轉職者。考試內容涵蓋基礎帳務處理、報表編製與稅務實務，是財會職涯的第一步。 適用職務： 會計助理、出納、記帳士助理、財務行政 通過率： 約52.6%（2023年數據） 面試加分： 可提升1.4倍面試邀約率 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11 ❇️語言類_TOEIC（多益測驗） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 外商企業與跨國公司的必備門檻，金色證書（860分以上）更是求職加分利器。多益成績已成為企業判斷求職者英語能力的標準指標。 建議分數： • 外商公司：750分以上 • 金色證書：860分以上（高階職位必備） 適用職務： 幾乎所有需要英文溝通的職位 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic ❇️ 服務照護類_照顧服務員單一（丙）級技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 台灣邁入高齡社會，長照需求持續攀升。這張證照門檻友善、考試彈性，是投入照護產業的最佳起點，政府長照2.0政策持續支持。 適用職務： 照顧服務員、居家照護員、機構照護員 通過率： 約77.5%（2023年數據） ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae ❇️ 服務照護類_乙級就業服務技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 人資領域唯一的國家級證照，每年考試三次。無論是人力銀行、人力仲介還是企業人資部門，這張證照都是求職轉職的必備資格。 適用職務： 招募專員、就業服務人員、人資顧問、獵頭顧問 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/343d8c62-b9aa-4af3-8fa2-b3b684908277

Claude有什麼特色？要付費訂閱嗎？本文整理Claude免費版與付費方案差異，包括2026年9月Chat、Cowork合併改版後的最新功能架構，以及Docs、Slides、Design及Claude Code功能的適用情境，幫助快速判斷怎麼開始用。 ※更新日期：2026/09/21 文／《104職場力》整理 本文目錄（點擊可快速前往） 【2026年9月更新】Claude整合Chat與Cowork，並推出Docs、Slides功能Claude是什麼？適合用於哪些工作？Claude可以免費使用嗎？Claude最新訂閱方案與價格整理Claude有哪些功能？Chat／Cowork整合與付費功能比較Claude有哪些模型可以選？怎麼開始用Claude？以生成簡報PPT為例使用Claude要注意什麼？資料安全與人工查核 【2026年9月更新】Claude整合Chat與Cowork，並推出Docs、Slides功能 Anthropic於2026年9月16日宣布整合Claude的Chat與Cowork功能，並推出Docs、Slides工具。更新重點如下： Chat與Cowork整合：過去使用Claude時，需要自行選擇「Chat」聊天、或切換到「Cowork」處理多步驟任務，功能合併後，使用者直接說明需求，Claude會自行依照任務需求回答問題，或執行研究、整理資料、製作檔案等多步驟工作。 新增Claude Docs：可在對話中建立文件，支援共同編輯、留言、加入圖表與視覺內容，並分享或匯出成果。 新增Claude Slides：可從筆記、報告或對話直接生成簡報，直接在Claude內編輯、播放，或匯出PowerPoint與PDF。 Claude Design整合進對話：可直接在對話中建立及修改設計、互動原型與視覺內容，原本獨立的Design入口也繼續保留。 哪些用戶可以使用？官方指出，Chat與Cowork的整合體驗正向Pro、Max用戶分批推出，涵蓋網頁、電腦與手機；官方預告Team與Free方案將陸續跟進；Enterprise組織變更前，會至少提前30天通知管理員。若用戶仍看到Chat與Cowork選項，代表帳號尚未切換新版。 Claude Docs、Slides與Design為付費方案的Beta功能，使用時會計入訂閱方案的用量額度；Enterprise用戶須依管理員設定開放。Claude Code仍保留獨立入口。 Claude是什麼？適合用於哪些工作？ 圖／Claude 使用工具：Claude 網頁版：https://claude.ai/ 電腦版：https://claude.com/download 手機APP：iOS下載、Android下載 Claude in Chrome：下載安裝（付費訂閱功能） Claude是由Anthropic推出的AI助理，使用方式和多數生成式AI工具相同：可以用自然語言輸入問題、貼上資料、上傳文件，請它協助整理、分析、改寫、發想或產出內容，是能夠協助處理文字、資料與工作流程的數位工作夥伴。 Anthropic官方指出，Claude可以協助撰寫不同格式與風格的內容、學習新知、摘要長篇文字、撰寫程式、腦力激盪、翻譯，以及分析圖片與圖表。應用在職場上，可以運用於文章與Email改寫、長文件摘要、會議紀錄整理、企劃發想、資料比較、研究學習與程式輔助等工作。 Claude功能強項職場應用撰寫不同格式與風格的內容撰寫Email、文章初稿、簡報文字與社群文案 摘要長篇文字整理報告、會議紀錄、訪談內容與產業資料腦力激盪與討論不同觀點發想企劃方向、提案切入點與可能風險 學習新知解釋陌生概念、協助理解工作工具或專業知識翻譯語言翻譯信件、文章或跨國溝通內容建立與編輯檔案製作或編輯試算表、文件、簡報與PDF編寫程式碼撰寫、解釋與修改程式碼圖片與視覺資料分析解讀上傳的圖片或圖表，建立圖表、流程圖及互動式視覺內容多步驟任務代理交付需要多個步驟、跨檔案的工作，由Claude自行拆解執行排程工作定期產出摘要或報告 Claude可以生成圖片嗎？ 和其他AI圖片生成工具不同，Claude不會直接產生照片或插畫。但Claude可以分析使用者上傳的圖片，並在對話中建立圖表、流程圖與互動式視覺內容，這些內容是以HTML與SVG產生。 因此，Claude較適合分析圖片與呈現資訊，而不是取代專門的AI生圖工具。 Claude可以免費使用嗎？Claude最新訂閱方案與價格整理 Claude可以免費使用，也提供付費訂閱方案。免費版採用基於工作階段的使用限制，額度每5小時重設一次。由於官方並未提供免費版每個工作階段固定可傳送的訊息數，實際用量會受到對話長度、任務複雜度、模型等因素影響。 與免費版相比，付費方案（Pro、Max、Team等）除了提供較高的使用容量，也包括Claude Code、Claude Docs、Claude Slides、Claude Design、Research等進階功能。 Claude個人方案比較 方案價格（美元）使用容量官方說明Free免費有限偶爾使用Pro$20/月；$200/年繳（約$17/月）標準定期使用Max 5x$100/月Pro每個工作階段的5倍經常用Claude處理各種任務Max 20x$200/月Pro每個工作階段的20倍每天大量使用，經常與Claude協作完成多數任務 圖／Claude Claude用量怎麼計算？5小時與每週上限怎麼看？ 需要注意的是，Claude的實際用量不以固定訊息數計算，而會受到對話長度與複雜度、使用功能、模型及思考程度影響；在claude.ai、Claude Code與Claude Desktop等介面的使用量，也會共同計入方案額度。以Pro、Max個人訂閱為例，每週上限於帳號指定的固定時間重設、工作階段用量每5小時重設；部分模型或功能可能另有使用限制，須以「設定＞用量」顯示為準。 至於如何評估「要不要付費訂閱Claude」？如果使用需求不高，Claude免費版已經能用基本功能，只是使用量有限制，當對話變長、任務複雜或使用頻率較高，就可能較快碰到用量上限。 而除了評估用量限制之外，由於Pro提供更多功能及模型，也可以評估是否需要多步驟任務、程式開發、深度研究或專案整理等進階功能。若經常需要排程工作，或使用Docs、Slides、Design製作與編輯成果，也可納入付費評估。 延伸閱讀：告別Token焦慮！Anthropic提供4個降低Claude Code成本祕訣 Claude有哪些功能？Chat／Cowork整合與付費功能比較 Claude正逐步將一般聊天與原Cowork的任務執行能力整合到同一個對話中。新版使用者不必先選擇模式；尚未更新的帳號，仍可依原介面使用Chat與Cowork。Claude Code主要用於程式開發；Docs、Slides與Design則分別支援文件、簡報與視覺設計。但免費版方案不包含Claude Code，需要訂閱用戶才能使用。 功能／工具官方說明方案支援平台Claude對話Chat及Cowork合併後的主要入口。適合快速提問、腦力激盪、撰寫初稿，也能直接交付複雜、多步驟的代理式任務，並產出完成的文件或成果免費版可用基本功能；付費方案提供較高用量網頁版、電腦版、行動版；Chrome側邊欄限付費方案Claude Code互動式程式開發助理，可讀取程式專案、撰寫與修改程式碼，並讓使用者即時檢視及批准變更Claude免費方案不包含Claude Code；可透過支援的付費訂閱使用，或另採API按量計費網頁版、電腦版、Cursor、CLI、VS Code、JetBrains 功能說明方案Claude Docs支援共同編輯、選取文字留言並請Claude修改，也能加入圖表與視覺內容；手機可提出建立要求及查看，編輯需網頁或電腦版；可匯出Word、PDF、Markdown與Google Docs付費BetaClaude Slides從資料或對話生成簡報，可直接編輯、播放，匯出PowerPoint、PDF或HTML，也可用連結分享付費BetaClaude Design建立與修改設計、互動原型與視覺版面，現已可從任一對話啟用；獨立入口仍保留付費BetaResearch針對問題進行多輪搜尋與資料分析，整合不同來源並附上引用，適合產業研究、資料比較與報告準備付費方案可用Scheduled排程任務，依指定時間重複執行資訊整理、摘要或報告工作。付費方案可用，雲端排程可在電腦離線時執行付費方案可用ArtifactsClaude產出的文件、簡報、設計與互動內容等成果免費版可用；Docs、Slides、Design目前另限付費方案Projects整理相關對話與文件免費版最多5個，付費方案不限 ※分享限制：Docs、Slides與Design產出的成品都能以單一連結分享，分享範圍依功能及方案而異，開啟分享連結需有Claude帳號。其中，Claude Docs在Team與Enterprise方案僅限組織內分享 延伸閱讀：Claude Cowork怎麼用？要付費嗎？解析操作流程、權限設定及模型選擇Claude Cowork排程任務怎麼用？讓AI定時工作，自動產出報告教學Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做？Anthropic設計師建議使用技巧 關閉電腦後，Claude任務還會繼續嗎？ 雲端任務在關閉筆電後仍會在背景執行，排程任務也不需要裝置在線。但若任務需要存取電腦中的本機檔案、瀏覽器或應用程式時，則仍需保持電腦開機連線，並開啟Claude Desktop。 Claude還能在哪裡用？Chrome與Office整合 除了網頁、電腦與手機App，Claude也能直接進到日常工作的工具裡： Claude in Chrome：瀏覽器擴充功能，開放付費方案使用。Claude可以讀取頁面、輸入文字、點擊連結、在頁面間導航與填寫表單，適合處理沒有API整合的內部系統或舊系統。（※使用瀏覽器代理功能時，仍建議避開涉及金流、帳號設定與對外發布的操作，並逐步確認Claude的每個動作） Claude for Microsoft 365：提供Excel、Word、PowerPoint與Outlook的外掛，可在Microsoft 365應用程式中協助處理資料、文件與郵件；付費方案可用，其中Outlook目前為Beta。 【補充】Claude for Microsoft 365外掛，是在Word、Excel等應用程式內操作；Microsoft 365 Connector則是在Claude中連接Microsoft資料。兩者的使用資格不同，Connector也開放Free方案，但需符合工作帳號及管理員授權條件。 Claude有哪些模型可以選？ Claude的用量會受到所選模型影響。目前主要可用的模型如下： 模型主要定位免費／付費Claude Haiku 4.5快速、成本較低，適合較單純的任務免費與付費方案可用Claude Sonnet 5兼顧能力與速度免費與付費方案可用Claude Opus 5深度推理、複雜程式與多步驟工作付費方案可用Claude Fable 5.1更高難度推理、長時間執行的複雜任務付費方案可用，另有用量與計費規則比較以官方最新資訊為準，實際可選模型版本依方案、帳號介面及組織設定而異 建議一般職場文書、摘要與企劃工作，可先嘗試Sonnet 5，若需要深度分析或多步驟任務時，再切換到Opus 5。Pro用戶若要使用Fable 5.1，須以額外的按量計費額度支付，不包含在原訂閱用量中。 ※Claude Mythos 5僅開放經審核的機構申請使用，一般訂閱者的模型選單中不會出現；對外開放的對應版本是加上防護機制的Claude Fable。 怎麼開始用Claude？以生成簡報PPT為例 第一次使用Claude，可以先從網頁版開始。進入claude.ai並登入帳號後，就能建立新對話，直接輸入問題、貼上文字，或上傳文件請Claude協助處理。 Claude原本就能建立可下載的PowerPoint檔案；2026年9月16日宣布推出的Slides，進一步提供在Claude內直接編輯、播放與分享簡報的流程。兩者都能協助製作簡報，但成果介面不同。 方法一、透過對話建立PowerPoint檔案 以下實作透過Claude對話建立可下載的PowerPoint檔案： 1. 登入Claude網頁版或電腦版 2. 建立新對話，說明簡報需求、提供參考資料 開啟新對話，輸入簡報需求，可以包括：主題、用途、目標讀者、預計頁數、內容架構、視覺風格等，說明越清楚生成結果會越貼近需求；若簡報需要根據既有報告、試算表、會議紀錄或研究資料製作，也可以一併上傳。如果公司有固定簡報格式，也可上傳既有簡報或品牌規範，說明希望參考的字體、色彩、語氣與版面。 舉例輸入提示詞： 製作提供給部門主管的專案進度簡報，根據上傳的資料，建立一份10頁的PowerPoint簡報（.pptx）。簡報請包含：封面、專案目標、目前進度、重要成果、關鍵數據、遭遇問題、風險、下一步行動與結論。每頁最多4個重點，每點不超過25字；適合以圖表呈現的數據，請製作成圖表。整體採簡潔專業的商務風格。只使用我提供的資料，原始資料沒有提到的內容請標示「待補充」，不要自行捏造。 如果想先建立簡報大綱，不必請Claude直接建立檔案，也可以要求：「先提出10頁簡報架構，等確認後再建立PowerPoint檔案。」 3. 等待Claude建立簡報並下載檔案 Claude會分析資料、規劃簡報結構並建立PowerPoint檔案。完成後，對話中會出現可下載的.pptx檔案。 圖／實測Claude生成簡報PPT結果 圖／實測Claude生成簡報PPT結果 4. 檢查內容或繼續要求修改 產出的簡報仍需人工檢查，確認數據、內容正確性，以及版面、圖表與文字是否容易閱讀。如果需要調整，可以在同一段對話中繼續下指令修改。 註：Claude內建PowerPoint Skill，當使用者要求建立簡報時，系統會在功能開啟的情況下自動判斷並使用，不必另外輸入Skill名稱。 方法二、使用Claude Slides（付費方案） 在對話中明確要求使用Claude Slides，或從輸入框的Output選擇簡報類型，也可由Artifacts範本開始。提供相同的資料與需求後，檢查Claude產出的投影片，直接編輯或透過對話要求修改，再於Claude內播放、分享連結，或匯出PowerPoint或PDF。 圖／明確要求使用Claude Slides產出的投影片，於Claude內可直接編修，也可播放、分享連結或匯出檔案 圖／使用Claude Slides產出的投影片，可於Claude內播放、分享連結，或匯出PowerPoint、PDF 功能比較建立PPT檔案Claude Slides主要成果可下載的.pptx檔案Claude內可持續編輯的簡報，並可下載檔案修改方式請Claude修改檔案或下載後編輯直接編輯投影片或用對話修改播放方式下載後用簡報軟體播放可在Claude內直接播放方案免費與付費方案可用付費方案Beta 【補充】Skills、Connectors與Plugins是什麼？ Claude在建立簡報、文件或試算表時，可能會自動使用Skills。Skills可以理解成Claude執行特定工作的「操作說明與工具包」，讓它能依照較固定的流程完成任務。 Anthropic目前提供PowerPoint、Word、Excel與PDF等內建Skills，開放免費版與付費方案使用。只要開啟「程式碼執行與檔案建立」功能，當使用者要求Claude建立PowerPoint簡報時，系統會自動判斷並使用相關Skill，不必另外輸入Skill名稱。 除了內建Skills，使用者也能建立個人Skill，例如加入公司的簡報規範、品牌色彩或固定報告格式，讓Claude日後依照相同標準產出內容。 Connectors則是讓Claude連接外部工具與資料來源。例如，連接Google Drive後，可以請Claude搜尋或整理雲端硬碟中的文件；連接Slack、Notion或其他服務後，Claude可在授權範圍內搜尋、讀取或分析資料；部分Connector也支援建立或修改內容，實際能力依服務與權限設定而異。 Plugins可把特定工作需要的Skills、Connectors等能力打包，讓使用者依職務或需求安裝，例如行銷、人資或資料分析工作。目前開放付費方案使用。 延伸閱讀：Claude Skills怎麼用？內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 使用Claude要注意什麼？資料安全與人工查核 若使用個人Claude帳號處理工作內容，需注意避免將企業機密資料輸入外部AI工具。不論是客戶個資、員工薪資、帳號密碼、API金鑰、未公開營運數據及機密文件，都不應直接貼進對話或任意開放存取權限。 另外也建議確認「對話是否用於改進模型」的設定：個人方案可在「Settings（設定）>Privacy（隱私）>Help Improve our AI models」自行開關。Team與Enterprise方案資料則預設不會用於模型訓練。 Claude產出的內容也可能包含錯誤、過時資訊或不存在的引用，應回到原始資料或官方來源確認，不能把AI回答當成唯一依據。 當Claude執行任務、存取檔案或使用外部工具時，可能對資料做出實際修改。建議只開放完成任務所需的資料夾，並替重要檔案保留備份，涉及刪除、寄送、公開發布或修改重要資料時，均應再次確認。 更多【AI工具應用】推薦： AI大神Karpathy的「LLM Wiki」是什麼？改善工作流、打造知識複利 NotebookLM簡報可直接修改了！6招編輯方法改AI簡報，轉PPTX、線上都行 憑借書證免費用GPT、Claude！教育部推「館館有AI」 擴及47所大學

「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

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

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

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

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

「ERP 上線兩年了，但業務、會計、倉管還是天天 Excel 互寄，到底要怎麼把 RPA 跟 ERP 整合起來？」「workflow erp 跟 rpa erp 有什麼差別？」「n8n workflow 怎麼跟 SAP、Odoo、鼎新、正航 ERP 串接？」這是 2026 年中小企業資訊主管最常問的三個問題。坦白說，ERP 上線只是第一步，真正讓 ERP 發揮 ROI 的關鍵在於把 ERP 與 LINE、CRM、官網表單、電子發票、Google Drive 自動串接，而 RPA + ERP 整合就是 2026 年最務實的路徑。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 rpa erp 整合、n8n workflow、workflow erp 自動化、ERP 與 CRM/LINE 整合。本篇用「一張圖」的概念帶你看懂 RPA + ERP 整合的六大實戰場景、n8n workflow 設計重點、避開地雷的具體做法。 ──────────────────────── 【一、什麼是 RPA + ERP 整合？跟 workflow ERP 差在哪】 要看懂 rpa erp 整合，必須先釐清 workflow erp 跟 rpa erp 的本質差異。其一是 ERP 是企業資源規劃系統，負責進銷存、會計、人資、生產等核心模組。其二是 workflow erp 通常指 ERP 內建的審核流程引擎，例如 SAP Workflow、Odoo Studio、鼎新 e-Flow，主要在 ERP 系統內部跑流程。其三是 rpa erp 指用 RPA 機器人模擬人類操作 ERP，把 ERP 與其他外部系統（LINE、官網、Email、CRM、發票平台）串接起來，讓資料自動流動。其四是 n8n workflow 是一種雲端 + 自架的 workflow 自動化工具，可視覺化串接 ERP API 與其他 SaaS，2026 年 RPA + ERP 整合主流方案之一。其五是三者並非互斥：ERP 內部用 workflow ERP 跑審核、ERP 外部用 RPA + n8n workflow 串接其他系統，組合起來才是完整的自動化。 ──────────────────────── 【二、RPA + ERP 整合六大實戰場景】 rpa erp 在 2026 年中小企業最常見的整合場景有六個。第一是官網表單 → ERP 訂單自動建立，客戶在官網下單，n8n workflow 自動把資料寫入 ERP 訂單模組、開立出貨單，省去業務員 5 到 10 分鐘人工輸入。第二是 LINE 官方帳號 → ERP 訂單查詢，客戶在 LINE 問「我的訂單到哪了？」，RPA 自動從 ERP 撈出狀態、回覆 LINE。第三是 ERP 出貨 → 物流追蹤碼自動推播 LINE，ERP 開立出貨單後自動推送追蹤碼到客戶 LINE。第四是 ERP 應收帳款 → 自動催款 LINE/Email，逾期 7 天自動發催款提醒、逾期 30 天主管接手。第五是 ERP 發票 → 財政部電子發票自動串接、自動寄送客戶。第六是 ERP 庫存 → 自動補貨提醒，庫存低於安全水位時 RPA 自動建立採購單、通知採購主管。這些場景每一個都能省下大量人工時間，且降低人工錯誤。 ──────────────────────── 【三、n8n workflow 設計 RPA + ERP 串接的關鍵】 n8n workflow 是 2026 年最熱門的 workflow 自動化工具，設計 RPA + ERP 串接時要注意幾個關鍵。第一是觸發節點（Trigger），可選擇 Webhook、定時、Email 收信、檔案上傳等多種觸發方式，依場景選擇最低延遲的方式。第二是 ERP 連接節點，主流 ERP 如 SAP、Odoo 都有官方 API、鼎新與正航需要透過資料庫直連或 Web Service。第三是錯誤處理（Error Workflow），ERP API 偶爾會 timeout 或回 500，n8n 內建 Error Trigger 可在失敗時自動通知 IT。第四是資料清洗節點，從 LINE、官網表單收到的資料格式不一，要在進 ERP 之前用 Function 節點清洗、補欄位、去重。第五是審核串接，若訂單金額超過某門檻，n8n 可在進 ERP 前先丟 LINE 給主管審核，通過再寫入 ERP。第六是日誌與監控，每筆執行記錄寫到 Google Sheet 或 Notion，方便事後追查與優化。 ──────────────────────── 【四、不同 ERP 品牌的 RPA 整合難度】 很多人問「我用的 ERP 適不適合做 RPA 整合？」這裡用敘述方式整理常見 ERP 與 n8n、make.com、UiPath、Power Automate 的整合難易度。其一是 SAP B1、SAP S/4HANA，官方有完整 OData/REST API，整合難度低，但授權成本高。其二是 Odoo，開源 ERP，REST API 完整、有 n8n 官方節點，整合難度極低，是中小企業最推薦的選擇。其三是台灣本土 ERP 鼎新 Workflow ERP、鼎新 Smart ERP、正航 ERP，多數要透過資料庫直連或自訂 Web Service，整合難度中等，需要原廠或熟悉這些 ERP 的 SI 協助。其四是雲端 ERP 如 NetSuite、Microsoft Dynamics 365、Acumatica，API 完整、難度低。其五是自架早期 ERP（10 年以上、無 API），通常要用 UiPath 或 Power Automate 模擬桌面操作，難度較高但仍可行。整合策略要依 ERP 品牌、版本、預算、工程資源綜合決定。 ──────────────────────── 【五、RPA + ERP 整合常見地雷】 很多企業 rpa erp 整合失敗，原因高度集中在五個地雷。第一是沒有先盤點 ERP 原本的流程，直接做整合，導致整合上線後 ERP 內部流程衝突、財務帳對不起來。第二是沒有處理錯誤與異常，n8n 失敗時資料卡在中間，業務員不知道、客戶等不到回覆。第三是過度依賴 RPA 模擬桌面操作（UI Automation），ERP 改版或欄位位移就壞掉，維護成本失控。第四是沒有日誌與監控機制，發生問題時無法回溯，老闆責任歸屬不清。第五是把所有邏輯都塞在一個巨大 workflow，無法重用、無法擴展，半年後變成沒人敢動的怪獸。避開地雷的最有效方法是把 workflow 拆小、優先用 ERP 原生 API、加上完整日誌監控、定期 code review。 ──────────────────────── 【六、戰國策怎麼協助 RPA + ERP 整合】 戰國策工作流程自動化專注在 rpa erp 整合的實際導入。第一是 ERP 流程盤點，協助你釐清 ERP 內部哪些流程適合自動化、哪些要保留人工。第二是 ERP 與外部系統串接設計，把 LINE、官網、Email、電子發票、Google Drive、CRM 等與 ERP 之間的資料流程設計好，並用 n8n workflow、make.com 或自架 RPA 實作。第三是錯誤處理與監控建置，所有 workflow 都有日誌、異常告警、自動重試機制。第四是教育訓練與內部知識轉移，協助你的 IT 同仁能夠維護、優化既有 workflow。第五是後續優化，每季檢視 workflow 執行成效，調整節點、新增場景、降低錯誤率。我們不只交付一份 workflow 檔案，而是把 RPA + ERP 整合變成你企業的長期能力。 ──────────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：我們公司用鼎新 ERP，n8n workflow 能整合嗎？ A1：可以，多數鼎新版本透過資料庫直連或自訂 Web Service 即可整合，建議由熟悉鼎新欄位結構的工程師協助設計，避免影響原本 ERP 流程。 Q2：RPA + ERP 整合會不會影響 ERP 效能？ A2：設計良好的整合幾乎不會影響 ERP 效能，重點是避免高頻輪詢、改用 Webhook 或事件驅動，並在離峰時段執行大量批次任務。 Q3：n8n 自架還是用雲端版好？ A3：對資料敏感度高的企業（如財務、醫療）建議自架；對中小企業且不介意資料放雲端，n8n Cloud 更省維運成本。 Q4：workflow erp 跟 rpa erp 可以同時用嗎？ A4：可以，且建議同時用。ERP 內部審核用 workflow ERP（如 SAP Workflow、鼎新 e-Flow），ERP 對外資料流用 RPA + n8n workflow，互補不互斥。 Q5：RPA + ERP 整合會被 ERP 原廠抗議違反授權嗎？ A5：絕大多數 ERP 授權允許透過官方 API 整合，但 UI Automation（模擬桌面操作）部分原廠合約有限制，建議事前確認合約條款。 Q6：n8n workflow 一份要花多久建置？ A6：簡單場景（官網表單 → ERP）約 1 到 3 天，中型場景（LINE + ERP + 發票）約 1 到 2 週，大型整合（多模組 + 多系統）約 1 到 3 個月。 Q7：RPA + ERP 整合失敗會怎樣？ A7：設計完善的整合會有 Error Trigger 自動通知 IT、自動重試、自動回滾，並把失敗資料寫到待處理清單，不會造成資料遺失。 Q8：n8n workflow 跟 make.com、Power Automate 怎麼選？ A8：n8n 適合自架、客製化高、開源；make.com 介面最直覺、適合非工程師；Power Automate 適合既有 Microsoft 生態（M365、Dynamics）的企業。 Q9：戰國策提供 RPA + ERP 整合的長期維運嗎？ A9：戰國策提供 workflow 建置、教育訓練、季度優化、異常告警維運服務，並協助企業內部建立自動化團隊，把能力留在你的組織內。 Q10：我們沒有工程師，能做 RPA + ERP 整合嗎？ A10：可以，戰國策提供完整 workflow 建置與後續維運，你的同仁只要懂業務流程即可，工程細節由戰國策團隊處理。 ──────────────────────── 【戰國策工作流程自動化｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 如果你正在評估 RPA + ERP 整合、n8n workflow 串接、workflow erp 設計，或想知道怎麼把 ERP 與 LINE、官網、CRM、電子發票自動串接，歡迎與戰國策聯繫。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 rpa erp 整合、n8n workflow、ERP 與 LINE/CRM/官網的工作流程自動化導入。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官方網站：RPA.com.tw

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

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

自從踏入資訊領域後，我經常聽到恆逸教育訓練中心的名字，但一直沒有機會上課。我的現職工作是資訊公司解決方案售前顧問(Presales)，平時協助客戶進行雲端服務的導入規劃，工作中接觸AWS已有兩年多，靠自學取得了AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C01)和AWS Certified Solutions Architect (SAA-C02)證照，但我認為自己的能力不止於此，決定挑戰AWS Certified Solutions Architect–Professional認證。 剛好公司與恆逸教育訓練中心合作，提供了Advanced Architecting on AWS課程，這門課專門針對AWS Certified Solutions Architect–Professional認證，我便報名參加，希望能提高自己的AWS能力，並以AWS Certified Solutions Architect–Professional認證考試為目標，吸收更多相關知識。 由於住在桃園，我每天一早就搭車通勤到台北，參加為期三天的全天課程。台北恆逸教育訓練中心位於捷運南京復興站附近，幸運的是桃園家附近交通方便、我可以搭乘9069客運直達南京復興，但需要早起以免遇上通勤人潮。第一天抵達後，我與親切的櫃台人員報到，確認課程內容並領取專屬硬碟，這硬碟可以存放三天課程中的文件和LAB操作資訊。教室外提供無限暢飲的熱咖啡，對於寒冬早起的我來說是精神糧食，課程中還有小點心，讓人感到溫馨。 『Advanced Architecting on AWS』課程內容豐富，適合有一定AWS基礎和經驗的人參加。老師除了講解考試重點，還分享了許多實用的AWS實作經驗，並安排了實際操作的LAB，讓我們在課堂上動手實作。恆逸的老師因為帶過許多業界的學長學姊，教學經驗豐富，對於我在課堂上提出的業界應用問題，都能回覆疑問讓我迎刃而解。 課程結束後，除了加強複習老師上課時所做的筆記外，針對題庫更是不斷刷題，辛苦認真讀書一陣子後，我順利取得了AWS Certified Solutions Architect–Professional認證；未來計劃繼續取得更多AWS認證，如果有機會，我還是會選擇參加恆逸教育訓練中心的課程。 另外，取得AWS Certified Solutions Architect–Professional這張原廠資格認證後，除了在協助客戶規劃雲端架構更有概念外，在與客戶推廣雲端知識時也更有底氣，能夠充分展現自己的專業度。對於公司要取得一些Partner資格認證，如Solution Provider、MSP...等某些代理商認證資格的條件時也能夠增加幫助。 完整學習心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/7787 推薦學習課程：https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm 洽詢課程資料：https://reurl.cc/nx1LLd

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

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

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

OpenAI推出ChatGPT青少年版（ChatGPT for Teens），從學習模式、作業提醒到防止AI情感依賴，AI開始不只追求「給答案」，這項改變對未來職場人才有何啟示？ 文／《104職場力》 本文導覽 AI不再只負責「給答案」，而是開始要求你自己想從「幫我做」變成「教我做」，AI正在重新定義學習不只怕抄作業，OpenAI更在意「孩子是否愛上AI」家長可管「什麼時候用AI」，其實職場人也該想想！ OpenAI 8月18日宣布推出「ChatGPT for Teens」，針對13～17歲青少年打造更強調學習、安全與健康使用的ChatGPT體驗，如果系統判定使用者未滿18歲，或使用者自述年齡介於13至17歲，將自動套用青少年版體驗。 這次更新的背後透露出一個重要訊號：AI公司開始不只思考「AI能幫使用者完成什麼」，而是開始思考「AI應該怎麼幫大家成長」。 這件事其實不只和學生有關，上班族、HR與企業主管也值得提前思考：當AI越來越會回答問題，下一代工作者真正需要培養的能力，究竟會是什麼？ AI不再只負責「給答案」，而是開始要求你自己想 ChatGPT for Teens其中一項重要設計，就是讓AI從「答案機器」變成「學習教練」，例如學生遇到一道數學題，現在會透過提問、提示與逐步拆解，引導學生自己找到解法。 OpenAI也將「Study Mode」納入青少年體驗，透過引導式問題、逐步支援與知識檢核，讓學生理解問題，而不是單純複製最後答案；此外，還提供測驗及學習視覺化工具，協助學生確認自己到底有沒有真正理解。 更有意思的是，AI開始「避免直接替使用者完成作業」！系統加入「Responsible Homework Reminders」，如果AI判斷學生似乎只是想快速取得作業答案，而不是學習，便可能將使用者引導至學習模式。 從「幫我做」變成「教我做」，AI正在重新定義學習 想像兩種使用AI的方式： 第一種是：「幫我寫一份報告。」AI直接產出一份完整內容，使用者複製、貼上、交出去。第二種則是：「我需要做一份關於AI對未來職場影響的報告，你先問我5個問題，幫我整理思考方向，但不要直接寫答案。」 兩者都在使用AI，但前者單純省下時間、後者則強制思考跟學習，長期使用下來，最後培養出的能力可能截然不同，這是OpenAI這次推出青少年版ChatGPT時特別強調的方向。 不只怕抄作業，OpenAI更在意「孩子是否愛上AI」 這次更新另一個受到關注的設計，是OpenAI明確限制青少年與AI之間可能產生的情感依賴。 針對未滿18歲使用者，ChatGPT不應使用浪漫語言、鼓勵情感依賴，也不能暗示自己具有感情或自我意識；而浪漫及性意味的角色扮演行為等也都受到限制。 此外，ChatGPT for Teens也加入休息提醒、強化「你正在與AI互動」的提示，以及敏感圖片上傳提醒等設計，希望讓青少年保持與現實世界的連結。 家長可管「什麼時候用AI」，其實職場人也該想想！ 除了AI本身的防護，ChatGPT for Teens也提供家長更多控制功能，例如家長可以設定「Quiet Hours」限制特定時段使用；也能管理部分設定，並在少數高風險情境收到安全通知；另外OpenAI也新增「Study Hours」，可以在特定時間預設開啟學習模式。 這件事其實很像企業正在面對的AI治理問題，企業不能只告訴員工「AI很好用，大家快去用」還必須進一步引導、規範，例如： 哪些工作可以交給AI？ 哪些資料不能輸入？ AI產出的內容誰負責確認？ 什麼情況下必須由真人做最後判斷？ 員工應該把AI當助理、老師，還是決策者？ AI治理的核心是建立一套「怎麼正確使用」的規則！這也是現在企業培養AI人才時，越來越不能忽略的一環。 ChatGPT for Teens的出現，對青少年來說，可能是學習方式的改變；但對明天的職場而言，則可能是人才競爭規則的改變，想成為真正有競爭力的工作者，除了駕馭AI、驗證AI、修正AI，更要學會做出自己的判斷！ [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 延伸閱讀： Gemini學生方案1年免費！Google AI Plus申請資格、功能與4大用法一次看！ 更懂你了？ChatGPT新功能 可記憶Mac滑鼠點擊、鍵盤輸入 別只會開ChatGPT！寫企劃、查資料、解任務該找誰？全球數據揭職場AI的「真實專長」 AI虛擬夥伴「心」機重重？數據揭露：青少年恐有潛在心理健康危機！ 你會放感情與AI聊天？研究示警：ChatGPT重度使用者可能更孤單！

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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＞

Oracle公司在2009年主導Java後，將Java SE版本的證照區分為OCAJP基礎認證與OCPJP進階認證；並於2019/01/01起，以Java SE8的考試科目1Z0-808與1Z0-809全面取代Java SE7： ◎SE8 OCAJP認證聚焦於Java基礎，主要是讓初學者能了解基本語法與物件導向程式的撰寫方式，以及新功能簡介。 ◎SE8 OCPJP認證著重在Java實務，主要有物件導向應用與設計模式、常用API使用方式、interface變更、lamdba表示式、Stream API等新功能深入剖析。 因應這樣的改變，國外著作多將認證與學習書籍分冊出版；本書作者酌於世界潮流，亦推出《Java SE8 OCAJP專業認證指南》與本書《Java SE8 OCPJP進階認證指南》。讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌握新版Java SE8的特色，並了解OCPJP認證的重點。 【本書特色】 1.掌握新版規格：參考原廠文件與歐美著作，條理呈現新版Java SE的特色。 2.認證考試介紹：於章末引述原廠命題範圍，輕鬆了解認證考試方向和本文內容關聯。 3.圖表提綱挈領：所有重要觀念皆以條列說明，或以表格歸納，或以圖形分段講解，加深學習印象。 4.擬真試題演練：透過範例及試題演練，熟悉新版功能及考試題型。 https://www.tenlong.com.tw/products/9789864343997?list_name=srh

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！

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

Vibe coding（氛圍編程）是一種新興的 AI 輔助程式設計方式，由 OpenAI 聯合創辦人暨前特斯拉 AI 領導者 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出。程式設計師不再逐行撰寫程式碼，而是透過自然語言或對話形式，向大型語言模型（LLM）描述需求，由 AI 負責產生程式碼，程式設計師則引導、測試、優化和調整：如他所言：「完全順應感覺（vibes）、忘記程式碼的存在」。 這種方法讓使用者不需專精程式語法，只需以生活語言表達想法，AI 自動生成原始碼，開發者將更多精力集中在創意與需求上。 然而，Vibe coding的優點與缺點是什麼？程式設計師會被取代嗎？還是能變成一種新的混合模式加速開發？ 來看看以下這篇文章吧！👇 https://www.xschoolkh.com/post/what-is-vibe-coding

資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。 資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。 這本實用指南可以幫助你： ．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析 ．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 ．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A697