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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！

本書將以最簡單易懂的方式解說5G技術，能夠幫助您對5G有具體的理解 5G通訊技術的到來，為商業模式與人類的未來生活帶來了無限可能。本書將為你揭開5G的神秘面紗，了解5G背後的技術，以及它與之前的通訊技術有何不同，為何能有如此豐富的話題性。 誰適合閱讀本書： ．想了解行動通訊技術基本架構的人 ．想一探5G這項新技術的人 ．想了解Local 5G動向的人 ．想知道5G帶來哪些新商機的人 透過本書，您將可以了解： ．5G在行動通訊中的定位與角色 ．行動通訊技術的基本架構與運作原理 ．5G技術的特色與工作原理 ．5G智慧型手機的特色 ．5G智慧型手機運作的機制 ．5G技術普及所衍生的新型商業模式 ．5G之後的發展 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN036600

AI不再只是工具，而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據，完成AI課程或擁有AI證照的求職者，面試邀約平均提升4倍；而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元，企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定　所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務，現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言，而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照＝面試敲門磚　搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」：證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」：讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些？官方告訴你！ 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》，目前AI證照可分為： 🟡 素養型：不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用，適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型：需具備程式與模型實作能力，適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型：同時具備AI素養與工具操作實務經驗，可領導大型AI導入專案，並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單（最新重點整理） 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成，僅供參考，實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科，考題靈活且重視實際應用，且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度：★★★☆ 費用：800元 (此為115-116年專屬優惠，原價1200元) 通過率：38% （2025第四梯次為例） 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證（資策會） 特色：有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效，通過率幾乎都有80%以上。 難度：★★☆ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：70-80% （平均） 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 特色：分學科與術科，評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作，強調AI實務操作，證書兩年有效，預計2026年開放報名。 難度：★★☆ 費用：報名費2000元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證（資策會） 特色：應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識，有明確的考試範圍與備考內容，證書兩年有效。 難度：★★★★ 費用：1300元，另可加購雷達圖399元，紙本證書500元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：4-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證（台灣人工智慧學校） 特色：入門最友善，考題偏原理與應用情境，適合跨領域學習者 難度：★☆ 費用：3000元 通過率：90%以上 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI概念，到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型，全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1200元/每等級 通過率：未有相關資料 建議備考時間：4-8週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業（電腦技能基金會） 特色：測驗內容依照等級，從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等，強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度：實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用：1000元/每等級 通過率：未公布，專業級若有商管背景，搭配AI課程，通過率超過90% 建議備考時間：4-12週 (依等級不同) 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師（電腦技能基金會） 特色：測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度：★★★☆ 費用：2000元 通過率：未有相關資料 建議備考時間：3-6週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級（資策會） 特色：測驗分成學科與術科，術科分數會加權60%，測驗範圍以生成式AI基礎知識，以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主，需擅長各種AI生成工具因應術科題目，適合設計師、社群經營與內容行銷人員，證書有效期兩年。 難度：初級★★、中級★★★☆ 費用：初級2000元、中級3600元 通過率：初級約70%以上，中級未有相關資訊 建議備考時間：3-8週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049229　(生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230　(生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級（經濟部） 特色：國家級認證，證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用，以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一，適合已有AI相關技術開發經驗，以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度：★★★★ 費用：1000元 (此為115-116年專屬優惠，原價1500元) 通過率：63% 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧：機器學習（電腦技能基金會） 特色：以術科考題重視程式技術與模型實作，適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者，是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度：★★★★★ 費用：1800元 通過率：未有相關資訊 建議備考時間：6-12週 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照，建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI，建議： 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職，再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓：我不知道從哪張證照開始？ 🅰️：先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓：沒時間準備很難嗎？ 🅰️：多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備，即可通過。 ❓：會提高薪資嗎？ 🅰️：企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓：我已經在職場，還需要嗎？ 🅰️：讓績效呈現可量化成果，是升遷與跨領域轉職武器。

在現今快速變化的科技時代，開發人員面臨著越來越多的挑戰，從撰寫繁瑣的重複性程式碼到應對新的語言和框架。而 GitHub 推出了他們的革命性工具——GitHub Copilot。本文將詳細介紹 GitHub Copilot 的功能、安裝與使用，並提供幾個實際應用案例，讓你在開發過程中充分發揮這個AI工具的潛力！ 【GitHub Copilot 是什麼？】 GitHub Copilot 是 GitHub 於 2021 年 6 月 29 日推出的一款 AI 程式碼工具。它基於 OpenAI 的技術和 GitHub 上大量的開源代碼庫，能夠在你撰寫程式時提供相應的建議。據官方資料顯示，GitHub Copilot 的正確率超過 40%，也就是說，它可以幫助你減少 40% 以上的程式碼撰寫工作。甚至在實際使用中，能讓你達到無腦 coding 的狀態。 【GitHub Copilot 支援的語言＆平台】 GitHub Copilot 支援多種主流程式語言，包括 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Java 和 Go 等等。甚至連 YAML 和 JSON 這些配置語言都能夠使用。你可以在 VSCode、Neovim 和 JetBrains 等編輯器中以擴充功能的方式使用 GitHub Copilott。本文將重點介紹如何在 VSCode 中安裝和使用 GitHub Copilot。 【GitHub Copilot 的安裝＆使用】 ▍申請試用 如果你還沒有使用過 GitHub Copilot，可以先到 GitHub Copilot 官方網站申請試用 ➤ https://github.com/features/copilot/ ▍安裝步驟 ❶ 打開 VSCode，進入擴充功能： 在 VSCode 左側的活動列中，點擊擴充功能圖示，然後在搜尋欄中輸入「GitHub Copilot」。 ❷ 安裝 GitHub Copilot 擴充功能： 找到 GitHub Copilot 擴充功能，點擊安裝。安裝完成後，系統會要求你登入 GitHub 進行授權。 ❸ 授權並開始使用： 登入 GitHub 並授權後，你就可以開始使用 GitHub Copilot 了。如果你的帳號尚未獲得使用權限，系統會提示相應訊息。 【誰適合使用 GitHub Copilot？】 GitHub Copilot 的適用範圍非常廣泛，特別適合以下幾類人群： ● 需要撰寫重複程式碼的開發者：Copilot 能夠自動撰寫大量重複性程式碼，節省時間並提高效率。 ● 對某程式語言不熟悉的開發者：Copilot 可以作為新語言學習的得力助手，提供實時建議和範例。 ● 常需要撰寫單元測試的開發者：Copilot 可以自動生成單元測試，提高測試覆蓋率和質量。 ● 需要進行代碼審查的開發者：Copilot 能夠初步幫助你進行代碼審查，減少手動檢查的工作量。 ● 不喜歡頻繁查詢 library 的開發者：Copilot 會根據上下文自動填充程式碼，減少查詢時間。 ● 需要撰寫註解的開發者：Copilot 能夠根據程式碼片段自動生成註解，方便多人協作。 【GitHub Copilot 的實際應用案例】 ▍案例一：撰寫重複性程式碼 在開發一個網頁應用時，經常需要撰寫類似的表單驗證代碼。比如，你需要在多個表單中驗證電子郵件地址格式。Copilot 能夠根據你的輸入，自動生成驗證函數，讓你不再重複撰寫相同的邏輯。 ▍案例二：學習新語言 假設你是一名熟悉 Python 的開發者，但現在需要使用 Go 語言進行開發。你可以輸入一些基本的程式碼片段，Copilot 會幫助你補全，讓你快速上手新的語言。 ▍案例三：自動生成單元測試 在進行單元測試時，Copilot 能夠自動為你生成測試案例，確保你的程式碼覆蓋率和質量。 這些案例展示了 GitHub Copilot 在不同場景中的應用，讓你可以更加專注於創造性的工作，而不是繁瑣的重複性任務。 GitHub Copilot 是一個能夠大幅提升開發效率的工具，無論你是新手還是資深開發者，都能從中受益。快去試用吧，讓這個AI工具成為你的開發好夥伴！ ➤ 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！

「沒有經驗不代表沒有機會」。盡可能地透過網路和社群多方了解各間公司對於PM的期望以及持續調整應試的方向，是提高求職勝算的重要關鍵，並且，「抓住每一個讓對方看見你的潛力的關鍵時刻」。 有關更多的內容，請參考如下連結： https://vocus.cc/article/687cb415fd897800014aaccb

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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/

在這個AI技術迅速發展的時代，AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇？這篇文章將為你全面解析，幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師，並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼？ AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧（AI）系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛，AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術，確保系統在實際應用中運行流暢，從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化，以下是一些主要職責： ● 系統設計與架構：AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構，確保各組件之間的協同運作，達到最佳性能。 ● 技術選型：選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案，包括機器學習框架、數據庫、雲平台等，這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署：AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署，確保模型在生產環境中運行良好，並達到預期的效果。 ● 跨部門協作：AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作，將AI技術應用到具體產品或服務中，實現企業目標。 ● 技術指導與培訓：他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術，並組織相關的培訓活動，提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化：持續監控AI系統的性能，進行必要的優化和改進，確保系統穩定運行，並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能，以下是一些必備技能： ● 數學和統計知識：理解機器學習和深度學習算法的基本原理，這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能：精通Python、R、Java、C++等編程語言，尤其是Python在機器學習中的應用，這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架，這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力：能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析，這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計：具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗，這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台：熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用，這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力：能夠快速解決技術問題，並提出創新的解決方案，這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同，以下是一些大致的數據： ● 美國：AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間，高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣：AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間，具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明，隨著AI技術的不斷進步，AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括： ● 持續學習新技術：AI技術日新月異，AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法，以保持競爭力。 ● 專業領域深化：AI架構師可以在某些專業領域（如自然語言處理、計算機視覺等）深入發展，成為該領域的專家，從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作：與其他學科（如生物學、物理學等）合作，推動AI在更多領域的應用，這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位：隨著經驗的積累，AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位，負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業，對於那些熱愛技術和創新的人來說，是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情，並且具備相關的技能，那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展，並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

如果你是一名前端工程師，正在準備技術面試，那麼你絕不能錯過 GreatFrontEnd。這個專門為前端開發者設計的平台，提供了豐富的練習題庫，涵蓋從 JavaScript、CSS 到系統設計的各種面試題目。無論你是剛入門還是經驗豐富的工程師，GreatFrontEnd 都能幫助你針對性地提升面試成功率，避免面試失敗的風險。本文將深入探討 GreatFrontEnd 的功能優勢及其為前端工程師面試提供的價值。 ▍GreatFrontEnd 是什麼？ GreatFrontEnd 是一個針對前端開發者的線上學習平台，專注於幫助使用者準備技術面試。該平台由多位曾在 FAANG（Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google）等科技巨頭任職的資深工程師共同打造，提供超過 200 道精選練習題目，涵蓋了從基本的 HTML/CSS 到高階的 JavaScript 及系統設計題目。 平台上的題目類型多樣，從簡單的知識問答、程式碼撰寫，到更複雜的使用者介面設計和系統架構設計應有盡有。這些題目不僅有助於鞏固前端開發的基礎知識，還能幫助使用者掌握面試過程中經常遇到的問題形式。 ▍GreatFrontEnd 功能優勢 ● 全面的題庫覆蓋：GreatFrontEnd 提供從初級到高級的前端面試題目，無論是 JavaScript 的閉包（closure）概念，還是 CSS 的盒模型（Box Model），甚至是前端系統設計的架構問題，都可以在這裡找到對應的練習題目。 ● 詳盡的解答與解析：每道題目都配有詳細的答案解析，幫助使用者不僅理解解題步驟，還能掌握背後的原理。這些解析由有豐富經驗的前 FAANG 工程師撰寫，保證了內容的專業性和實用性。 ● 模擬真實面試場景：平台設計了多種面試模擬，包括 JavaScript 程式碼撰寫、使用者介面設計、系統設計等，讓使用者在實際面試中能夠應對自如。 ● 靈活的學習方式：使用者可以依據自己的學習進度，選擇不同難度和主題的題目進行練習，這使得學習變得更加個性化。 ▍為什麼選擇 GreatFrontEnd 作為工程師面試工具？ ● 針對性強：與其他通用的面試準備平台不同，GreatFrontEnd 專注於前端技術，這意味著每道題目和每個功能都是為了提升你的前端技能而設計的。這讓它成為前端工程師面試準備的最佳選擇之一。 ● 實用性高：平台上的題目大多取自實際的面試問題，並根據最新的技術趨勢進行更新，這讓使用者在學習過程中不僅能夠掌握基本知識，還能夠應對可能在面試中遇到的實際問題。 ● 可靠的專業支持：GreatFrontEnd 的內容由經驗豐富的工程師團隊精心打造，這不僅保證了題目的質量，還能夠為使用者提供專業的指導與建議，確保在面試過程中發揮最佳表現。 ▍GreatFrontEnd 方案費用 GreatFrontEnd 提供多種訂閱方案，滿足不同學習者的需求。以下是平台主要的訂閱方案與價格，及其對應的功能： 【免費方案（Free Plan）】 ● 價格：免費 ● 提供有限的題庫練習，讓使用者可以嘗試部分題目。 ● 簡單的練習題目與部分模擬測試。 ● 無法使用高階功能與完整解答解析。 【個人方案（Individual Plan）】 ● 價格：每月 $29 或年付 $299 ● 全面解鎖題庫，包含所有前端相關練習題目。 ● 提供詳細的解題解析與專業建議，幫助使用者深入理解。 ● 享有面試模擬與系統設計練習。 ● 每月獲得一小時的 1:1 專家輔導，解答學習中的疑問。 【團隊方案（Team Plan）】 ● 價格：每月 $99 起（依使用者數量調整價格） ● 包含個人方案的所有功能。 ● 適合公司內部培訓，提供團隊學習報告，追蹤每個成員的學習進度。 ● 設計專屬的團隊挑戰題目，提升團隊合作能力與技術水平。 【企業方案（Enterprise Plan）】 ● 價格：依需求報價 ● 定制化題庫與專業培訓計劃，根據企業需求設計課程內容。 ● 享有更高階的技術支援與專業輔導。 ● 無限使用平台所有功能，包含進階模擬測試與專屬系統設計題目。 這些方案的定價根據使用者的需求和學習目標提供靈活選擇，無論你是個人學習還是企業培訓，都能在 GreatFrontEnd 找到合適的方案來提升技術能力​。 在面對競爭激烈的前端開發市場，選擇一個合適的面試準備工具至關重要。GreatFrontEnd 不僅能夠幫助你全面提升技術實力，還能夠讓你在面試中脫穎而出。如果你正準備踏上前端工程師的求職之路，GreatFrontEnd 絕對是你不可或缺的利器。無論是練習題庫的覆蓋範圍，還是解題的深度，這個平台都能幫助你解決面試準備中的痛點，助你一臂之力。 ➤ 立即使用：https://www.greatfrontend.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

面試中最關鍵的，就是「面試你未來的老闆」。大多數面試是由面試官主導過程，只在最後問你有沒有問題想問。其實，準備好要問的問題，不只是為了提高被錄取率，而是要提高找到適合自己工作的機率。 文／游舒帆（探索原力創辦人） 本文目錄（點擊可快速前往） 挑選自己能學習、能共事的主管雙向面試：從主管看團隊雙向面試：從主管看公司但是，到底該問那些問題呢？面試如何反問？以果決、為部屬著想、向上管理舉例 聚會中大家聊到面試的問題，我問大家：「各位知道面試中最關鍵的事是什麼嗎？」 不等大家回答，我直接說：「就是面試你未來的老闆。」 多數的面試，都是由面試官主導了整個面試的過程，大多由他主動提問，只在最後問你有沒有其他問題想要問的，所以你永遠都處於被動狀況，他能看到你面對問題時的反應與神態，但你提的問題則永遠在他的預期之內，包含職涯發展、薪資福利、加班休假以及專業相關的問題，你很難看到面試官的全貌。 但我認為，面試時，準備好要問的問題，但這不是為了提高被錄取率，而是要提高找到適合自己工作的機率。在面試時為何你要好好的反過來面試對方呢？以下幾點是我的觀點。 挑選自己能學習、能共事的主管 為何面試時不敢問問題，或者只敢問套路問題呢？ 很多人給我的答案是：「擔心不禮貌，不好意思提問。」，但我不禁想問： 「如果你花費了很多的時間，也推掉了其他家的offer，興高采烈的報到，到職後才發現跟這主管價值觀合不來，在這邊耗了兩三個月才離職，那你為何不先拋開自己會不好意思的念頭，在面試的時候就直接提問呢？」。 你有一大堆在意的事情，最後都可能導致你離職，但你卻一件也不問，甚至當對方問你前一份工作離職原因時，你又怕他對你有負面觀感，不願意說出自己離開的真正原因。這就導致你在資訊不充足的狀況下報到了，報到後大概就是擲骰子，一切憑運氣了。其實在面試時對主管提問，除了看此人跟你的合拍程度外，還有幾個很顯著的意義，以下我依序說明。 雙向面試：從主管看團隊 如果你在面試時有仔細的觀察與聆聽主管的應答，你應該能獲得很多資訊，例如這個主管是否尊重面試者，問的問題是否專業到位，回答問題是否井然有序，談到公司的制度與文化時能侃侃而談，對於你的提問不會含糊其詞或模擬兩可帶過，言行是否一致，這些都能很清楚的反應出這個人是否真誠，或戴著面具，隱瞞了些資訊不想透漏。如果他抱持的心態跟你相同，都是希望找到合適的人，減少彼此時間的浪費，而非想隨便找個可以做事的人進來，那你可以期待他團隊中應該不會有太多濫竽充數的成員，團隊整體素質應該是可期的。 而面試過程中，你也絕對要提專業性的問題，因為一個主管的專業水平到哪，他所帶領的團隊水平大概也相去不遠，因為一個卓越的主管，配上一個優秀的團隊很常見，但一個平庸的主管，往往只會帶出三流的團隊，如果這個主管的專業能力不行，甚至都被你問倒了，那你可以預期他所帶領的團隊程度應該不怎麼樣，你很可能就是這個團隊的天花板，未來你將很難在團隊成員身上學到東西。 而他對你的提問也很關鍵，你可以看看他的要求到什麼水平，對專業的堅持，對做事態度的重視，對團隊精神的在意都是觀察指標，如果他對這些都不太在意，你也能基本猜到他的團隊水平應該參差不齊，因為主管本身的要求就不高，根本無法預期團隊會有好的成果產生。 雙向面試：從主管看公司 一個主管在面試時的表現，通常就是一家公司文化的縮影，如果他面試時喜歡用羞辱性面試來磨練抗壓性，很可能他日常工作中就時常面對這樣的狀況，他的主管或老闆，就是習慣用辱罵性言語來「激勵」員工。 如果你在面試時的提問，總被面試官以「機密無法告知」、「等你進來就知道」、「這無法跟你說太多」來搪塞你，那你也需要警惕，因為要不就是他自己也不了解（那你也可以說他不夠敏銳，可以做為你評斷他能力的考量點之一），要不就是公司真的有太多的秘密不足為外人道，而一家有許多機密（非商業機密）的公司，基本上也有一定的問題存在。 如果面試官在談論到工作時，非常具有熱情，即便談到辛苦的地方，他仍抱持著樂觀與正面的心態，那你可以認為這家公司雖然辛苦，但文化上可能仍願意善待員工，相反的，如果面試官在跟你談到工作時有滿滿的抱怨，那你就該仔細考慮了，因為能擔任主管的人，往往對公司與工作抱持的態度應該都比一般員工更正面，但他已是這個樣子，可以想見底下的成員應該也不會太好，而一個對工作抱持負面心態的團隊或公司，能有多好？這早就可以預見。 一家公司如果派出來招募的人是這個樣子，你還期待什麼呢？ 但是，到底該問那些問題呢？ 這個問題其實跟面試官到底要問什麼問題才能找到合適的人一樣，都還是從價值觀出發。問問自己，找工作時，你在意那些事？公司文化、工作內容、加班問題、同事好不好相處、管理制度、培訓、主管管理風格/專業能力、學習機會、薪資、升遷…… 上述很多內容都是可以從網路、朋友或面試中感覺出來，唯一最難判斷的就是主管的人格特質與價值觀問題。所以，你必須花點時間思考一下，你對主管的期待是什麼？ 面試如何反問？以果決、為部屬著想、向上管理舉例 假設你腦袋裡面想著這三件事： 如果你覺得「果決」很重要，那什麼樣的行為叫做果決呢？你要問那些問題，並從他的回答與採取的行動來識別他是否果決？ 如果你覺得「為部屬著想」很重要，那做到怎樣才叫為部屬著想呢？你要問那些問題，並從他的回答與採取的行動來識別他是否是個為部屬著想的主管呢？ 如果你覺得「向上管理」能力很重要，那你要給他什麼樣的情境題，才能看得出他向上管理的能力呢？ 有了明確的期待、行為後，緊接著就是要設定面試的問題。當然了，我們不可能直接問他「你跟老闆溝通還好嗎？」，這樣的問法太笨也問不出什麼來，對方可能會感到一頭霧水，合適的問法可能是： 「請問，工作中如果碰到老闆插單，但本來的專案又不能delay時，我們通常都怎麼做啊？」 如果對方回答：「通常我會先跟老闆討論插單的必要性，並釐清專案的優先順序，不會讓大家做無意義的加班。」 此時你可以補問：「所以公司的老闆在這部分是很能溝通的囉，一般我們用什麼來判斷必要性與優先順序啊？」 只要接連兩個問題，你就能明白他平常對老闆的溝通模式，以及他看待工作角度，如果他向上管理能力真的不錯，合理來說他對於老闆的喜好應該是能把握的，把握了喜好，合理的應該也會知道用什麼樣的角度去跟老闆談成功率會比較高，如果這一題他回答的比較含糊，基本上很難期待他具備足夠的向上管理能力。 我建議你在面試過程中盡可能反問各種可能的問題，把本來的單向面試，變成雙向面試，你才能藉此對這份工作有更通徹的了解，如果對方是個適合你的主管，應當能理解你主動提問的行為具有正面意義，並更願意跟你互動。 面試過程，其實是一個互相選擇的過程，千萬別以為只有資方才有資格做決定，而勞方只能被動受選擇，從下次開始，就反過來面試你的面試官吧。 更多履歷面試的相關文章，也可以參考： 履歷 | 10個讓你獲得夢想工作的，履歷表決勝重點！ 履歷被已讀不回怎麼辦，要再投一次嗎？揭投履歷沒回應原因 破解104履歷演算法！「8個」關鍵區寫對超加分 履歷 7 大致命錯誤！為何你的履歷表被當垃圾？ 英文履歷和 Cover Letter 怎麼寫？想進外商必讀！ 自傳範例 | 常見內容結構範本與撰寫秘訣 人資必問13道面試問題！3分鐘快速增進面試技巧 ★先下載【104工作快找App】快速查詢應徵記錄&面試邀約

畢業了，履歷上只有學歷和社團，卻不知道怎麼讓企業多看你一眼，這幾乎是每個新鮮人都走過的第一道坎。 好消息是，2026年2月台灣就業市場共有105萬個正職工作，其中78萬個不限工作經歷，歡迎新鮮人投遞，占比高達75%。機會不是沒有，問題在於：在履歷長相差不多的情況下，你用什麼讓企業先約你去面試？ 答案之一就是「對的那張證照」。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，但坊間證照百百種，到底該考哪一張？本文不按產業分，改從你自己的科系背景，來告訴你2026年最值得考的證照。 ❇️【文組篇】 🎯 文組新鮮人最常遇到的問題：「你們科系學什麼都能做，但也好像什麼都不專精。」──這句話的解法，就是用一張或兩張認證，給自己一個明確的能力標籤。 ① TOEIC 多益測驗　 📌 104熱搜 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 為什麼文組先考這張：語言能力是文組求職最直接的競爭優勢，多益是外商、跨國企業的通用語言門票 • 目標分數建議：600分是基本門檻，多益分數達到 700 分以上者，獲得面試邀約的機率平均可提升 20% 以上，金色證書（860分以上）直接讓你站上另一個起跑線 ② 104 AI 通用素養檢測 🔥 2026全新推出 🔗 104 AI 通用素養檢測 報名連結：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/9759690a-9a20-4575-8dce-492636a1206c • 為什麼文組也要考 AI 認證：AI職缺一年暴增38%，內容創作、行銷企劃、公關等文字職類正快速被要求具備AI工具應用能力 • 這張的最大優勢：不需寫程式、新鮮人與在職者都適合，完成後可直接在104履歷匯入，讓HR看到你的AI能力，是目前AI認證中的入門選擇 • 費用與方式：線上檢測，購買後取得測驗連結，限量領1折券再送AI陪練考證課，只要$99 ❇️【商科篇】 🎯 商科新鮮人的困境：科系廣泛、職務選擇多，但正因為什麼都能做，反而顯得優勢不夠聚焦。一張指向特定職類的認證，可以直接告訴企業「我要進這個方向」。 ① 金融市場常識與職業道德測驗　💰 銀行業必備入門 🔗 104證照中心連結： https://nabi.104.com.tw/ability/10028883 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/7006d9f4-c61e-4e20-91c0-3a709e21568d • 為什麼商科先考這張：「金融市場常識與職業道德測驗」是進入銀行、證券、保險、金控等金融機構的基本入門認證，多數與金融業務相關的職缺，都會要求已通過或規定入職後需在一定期限內取得。 ② iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔥 104熱搜 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 • 為什麼商科也需要 AI 認證：104人力銀行數據顯示，AI 相關業務銷售職缺年增約 76%，企業特別需要「懂 AI 又懂商業」的跨域人才，商科背景如果取得 iPAS AI 初級證照，在應徵 AI 業務、行銷或數據相關職位時會有明顯優勢。 • 不需程式背景：主要考核 AI 概念、生成式 AI 應用、Prompt 與 No-code 工具運用，以及 AI 導入規劃的基本邏輯，全為選擇題，特別適合商科、文科等非工程背景，同學通常安排約 1–2 個月系統準備即可應考。 ❇️【理工科】 🎯 理工科新鮮人的盲點：技術能力強，但不知道哪張證照對找工作最有效。很多人花時間考了一張企業根本不太在意的認證，反而忽略了含金量更高的國際或政府認可證書。 ① 乙級職業安全衛生管理員　📌 104熱搜 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10046740 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9e3f75d6-01c6-4d46-98b6-347dc9f76b35 • 為什麼理工科先考這張：多數製造業、工程業、化工廠和半導體廠因屬高風險產業，規模達一定門檻就依法要有職業安全衛生管理員，擁有乙級職安衛管理員證照，是應徵這些產業相關職務時很實用的加分資格。 ② Microsoft Azure AI-900 🌐 國際認可 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 • 為什麼理工科考國際 AI 認證：AI相關職缺一年暴增38%，具備AI技能的求職者企業面試邀約次數可提高1.5倍（資料來源:104人力銀行歷史數據） ③ AWS Certified AI Practitioner　 🌐 雲端首選 🔗 104證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：特別適合資工、電機等科系，想往雲端 AI 應用或後端開發的職場新鮮人。 • 考試說明：主要驗證 AI/ML 與生成式 AI 概念、AWS 上各類 AI 服務的應用，以及負責任使用 AI 的基本原則，屬於基礎級認證，但情境題較多，對初學者仍有一定挑戰。 對新鮮人來說，2026年的職場競爭不是拼誰的證照多，而是拼誰的履歷訊號更清晰。找到你的科系位置，選定第一張，直接報名。

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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Amazon Web Services（AWS）發布的一項研究說，懂AI的人的薪水可能會 漲到39%！尤其是在IT和研發領域，這可是一次難得的職涯機會！🎉 來參加我們的【生成式AI雲端應用開發工程師養成班】吧！ 這是一個專門為待業青年和轉職者設計的課程，課程時間從113/9/23到114/1/9， 總計320小時。我們的課程從生成式AI技術的基礎開始，深入探討如何在雲端環境中 進行應用開發和系統整合。課程內容涵蓋雲端平台操作、AI模型應用、資料分析、影 像辨識、NLP開發、以及大型語言模型的實際應用，讓你在結業時擁有強大的技術實 力！✨ 📆報名截止：113/9/9 17:30 📆甄試日期：113/9/12 課程不僅有理論，還包含大量的實戰演練和專案開發，讓你在學習過程中充分應用所 學知識。更棒的是，課程結束後，我們還會安排廠商面試機會，助你快速踏上高薪職 涯，成為AI時代的技術專才！未來的你，可以成為雲端AI應用開發工程師、API開發 工程師，甚至是雲端解決方案架構師，職涯發展將充滿無限可能。 課程優點： 🟢全額學費補助：課程由勞動部全額補助，讓你無後顧之憂。 🟢豐富的實戰練習：320小時的課程涵蓋了多個實戰項目，讓你真正學以致用。 🟢結訓面試機會：結訓後我們會安排廠商面試，助你迅速踏上高薪職涯。 📞 聯絡方式： 有興趣嗎？不要猶豫，快來報名我們的說明會吧！ 聯絡人：林小姐 電話：02-66414002 報名說明會： https://forms.gle/1cUa7fDmYNrVjVUn8 📚詳細課程內容 https://www.tibame.com/goodjob/GAC

顧客開發（Customer Development）是由創業專家Steve Blank提出的一種方法論，旨在幫助初創企業發展成功的產品或服務。這個方法論主要分為四個階段： 1. 客戶發現（Customer Discovery）： 這一階段的目標是確定客戶的需求和問題。創業者通過與潛在客戶進行密切互動，了解他們的痛點、期望和行為，從而確定市場需求和潛在的客戶群體。 2. 客戶驗證（Customer Validation）： 在這個階段，創業者試圖驗證他們的假設是否正確，並確定他們的解決方案是否能夠滿足客戶的需求。這通常包括建立原型、進行測試和收集客戶反饋，以確保產品或服務的可行性。 3. 客戶創造（Customer Creation）： 一旦產品或服務經過驗證，創業者就需要制定銷售和市場策略，吸引更多的客戶並建立客戶基礎，這可能涉及到市場推廣、銷售活動和建立合作關係，以促進產品或服務的增長。 4. 公司建立（Company Building）： 最後一個階段是建立一個穩健的組織架構，支持產品或服務的持續增長和發展，這包括建立團隊、擴大業務範圍、優化流程等。 顧客開發強調了對市場和客戶的深入了解，以及不斷迭代和改進產品或服務，從而實現企業的成功和增長，產品經理在顧客開發過程中扮演著關鍵的角色，確保產品的設計和策略與客戶需求和市場動態保持一致。

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前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 Java Script）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單： 前端工程師 必備工具： ⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。 ⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。 ⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。 ⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。 ⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。 推薦證照： ⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。 ⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。 ⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。 相關課程推薦： Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/ee965aa9-eb02-43d5-ae79-1dcd50f965dc 成為前端工程師｜Java Script 入門：帶你逐步培養網頁開發技能 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9e6b7b79-2849-4f24-80ef-a620b94471a5 第一次就上手，前端工程新手指南 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/6e43b10e-45e7-40e2-92c0-1b4d6aeb955c 後端工程師 必備工具： ⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。 ⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。 ⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。 ⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。 ⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。 推薦證照： ⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。 ⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。 ⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。 推薦課程： 成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c24de9ca-27e6-46cb-80f4-9d7b27d9ca47 全端工程師 必備工具： 🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。 🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。 🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。 🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。 🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。 推薦證照： 🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。 🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。 🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。 工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。

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

2026年的台灣製造業，正處於數位轉型的最關鍵時刻。半導體、電子、機械、汽車組件等產業面臨全球供應鏈重組、勞動力短缺、永續要求與AI技術爆發的挑戰。MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統）已不再是可選工具，而是企業提升產能、降低成本、實現智慧工廠的必備基礎。 MES能即時串聯ERP與現場設備，達成生產追蹤、品質控管、設備管理、物料流動與數據分析等功能，幫助工廠從「經驗管理」轉向「數據驅動」。本文根據台灣市場實際導入案例、廠商在地支援能力、技術成熟度（AIoT、數位孿生、雲端部署）、產業適配性與客戶口碑，整理出台灣七大MES系統廠商推薦排名，供製造業主與數位轉型團隊參考。 選型重點提醒：大型企業偏好全球標準與ERP無縫整合；中小企業重視在地快速支援、彈性客製與CP值；高科技業則看重設備聯網（OT/IT整合）與預測維護能力。 一、MES 是什麼？ MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統），是介於 ERP 與現場設備（機台、人員、製程）之間的關鍵系統，負責把「計畫中的生產指令」真正落實到工廠現場，並即時回收生產過程中的所有數據，讓管理者看得見、管得動、追得到。 如果你曾經遇過「ERP 看起來一切正常，但現場卻天天救火」，那 MES 幾乎就是為了解決這個問題而存在。 在眾多實際輔導製造業數位轉型的經驗中，MES 的價值從來不只是「系統導入」，而是讓工廠從憑經驗管理，轉為憑數據決策。MES 在現場主要扮演以下幾個關鍵角色： 第一：生產即時監控 MES 會直接串接產線、機台、工站，讓你即時看到每張工單目前做到哪一道製程、良率多少、是否延誤。這件事在沒有 MES 的工廠，往往只能靠人工回報或下班後整理報表，等你看到數據時，問題早就發生完了。 第二：製程與品質控管 MES 不只記錄「有沒有做完」，而是完整留下「怎麼做的」。包含參數設定、作業人員、機台狀態、檢驗結果，全部自動留痕。當客戶追溯不良品、內部要做品質分析時，不再是翻紙本、問老員工，而是系統一查就有。 第三：工單與人機料管理。 MES 能清楚掌握「誰、在什麼時間、用哪台機器、做哪一張工單、用了哪些原料」。這對於多品項、少量多樣的工廠尤其重要，因為錯料、插單、急單，往往就是混亂的開始。 第四：數據即時回饋給管理層。 MES 不是只給現場用，而是把即時生產數據往上回饋，讓主管在辦公室就能看到真實產線狀況，而不是只看到美化後的月報。 簡單說，MES 就像工廠的「即時神經系統」，少了它，ERP 再強，現場依然是黑盒子。 二、如何挑選最適合的MES數位轉型夥伴？ 1. 評估自身痛點：是生產透明度不足？品質追溯困難？還是設備稼動率低？ 2. 考量整合性：是否需與現有ERP、PLM或IoT平台串接？ 3. 重視在地服務：台灣廠商通常在客製化速度與售後反應上更有優勢。 4. 未來性：優先選擇支援AI、邊緣運算、雲端混合部署與數位孿生的方案。 建議步驟：先定義需求 → 邀請2-3家進行現場訪談與Demo → 選定1-2家做POC → 簽約導入並分階段上線。 三、台灣七大MES系統廠商推薦排名 1. 鼎華智能：離散製造龍頭，亞太經驗最豐富 鼎華智能源自台灣鼎新電腦，深耕製造業40餘年，在離散型製造（如電子、機械、汽車組件、PCB、半導體後段）市占領先。鼎華智能專注MES與APS解決方案，累積超過2000家離散企業與200多家半導體客戶，涵蓋台灣、中國與東南亞。 核心優勢：AI融合生產排程、IoT數據中台、數位孿生應用；與ERP高度整合；在地服務網絡完整。適合追求全場景數位轉型的中大型製造業，尤其半導體與精密機械領域。2026年其「雅典娜」工業互聯網平台在AI Agent與預測維護上表現突出。 2. SAP：全球企業標準，ERP整合無敵 SAP ME/MII 是許多台灣上市櫃企業與跨國集團的選擇，尤其已導入SAP ERP的組織。適合大型電子、半導體與高科技製造業。 核心優勢：與S/4HANA無縫整合、即時數據分析強大、全球最佳實務模板豐富；支援複雜供應鏈與多廠區管理。缺點是導入成本與週期較高，適合有堅強IT團隊的大型企業。2026年其雲端與AI強化功能持續領先。 3. 西門子（Siemens Opcenter）：自動化與數位孿生專家 西門子憑藉強大的工業自動化背景，在台灣高科技與精密製造市場表現優異。Opcenter MES適合需要深度設備整合與模擬優化的企業。 核心優勢：數位孿生技術成熟、可與Siemens PLC/自動化設備完美結合；邊緣運算與高頻數據處理能力強；適合半導體、面板、汽車等追求零缺陷與預測性維護的產業。2026年在工業4.0生態系中仍具領先地位。 4. 羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）：離散製造與效能優化強項 Rockwell在台灣市場成長快速，尤其半導體供應鏈、製藥與傳統產業轉型案。FactoryTalk MES適合注重OEE（整體設備效能）與能源管理的企業。 核心優勢：PLC與MES整合度高、AI節能應用實績亮眼（如鋼鐵、水泥等產業大幅降低用電）；在地團隊支援積極。2026年受惠製造業回流與節能趨勢，台灣業績表現突出。 5 . 台塑網科技：台塑集團實戰智慧，穩定可靠 台塑網是台塑企業的數位轉型核心單位，MES系統來自集團內部大量實戰經驗，特別適合塑膠、化工、機械加工等流程與離散混合產業。 核心優勢：系統穩定性高、成本相對親民；擅長少量多樣生產、排程優化與品質追溯；結合集團大數據分析能力。適合追求務實轉型、已有台塑供應鏈關係的台灣製造業。 6. Honeywell：流程產業與生命科學MES專家，Forge平台AIoT領先 Honeywell在台灣以漢威聯合股份有限公司為在地據點，全球Process Solutions事業部提供專業智能生產管理執行系統（MES），廣泛應用於石化、煉油、製藥、生命科學、礦業等流程型產業。近年推出Manufacturing Excellence Platform（MXP）與Forge工業物聯網平台，在台灣舉辦多場AIoT智慧製造安全與永續研討會，展現強大在地能量。 7. 資通電腦 ciMes：台灣本土首選，支援最到位 資通電腦是台灣資深上市軟體公司，ciMes經歷上百家台灣企業實戰淬鍊，獲台灣精品獎、Gartner建議台灣MES廠商、微軟ISV認證等多項肯定。特別適合金屬加工、汽車零件、電子組裝、石英元件、電動車相關產業。 四、什麼樣的企業最需要 MES？（不是只有大型工廠才要） 很多中小企業會以為：「我們規模不大，應該還用不到 MES。」 但筆者的實務經驗剛好相反，越是人力吃緊、產品複雜度高的工廠，越需要 MES。 以下幾種狀況，只要你點頭超過兩項，MES 幾乎是遲早要導入的： 1. 生產品項多、客製化高，常常插單、改單 2. 品質問題難以追溯，只能靠經驗判斷 3. 產線資訊分散在 Excel、紙本、LINE 群 4. 主管每天被現場問題追著跑，卻看不到全貌 5. 想導入自動化、智慧製造，但沒有即時數據基礎 MES 並不是「為了跟風智慧製造而買」，而是當管理複雜度已經超過人腦與人工流程能承受的時候，唯一可行的解法。 五、MES 導入會卡關在哪？先講結論給決策者聽 （一）最致命的卡關點：流程沒定義，就急著上系統 MES 導入真正卡關的，從來不是系統功能，而是「組織準備度、流程成熟度，以及對現場真實狀況的誤判」。 筆者實際參與過多起 MES 導入與重整專案，失敗或延宕的原因，幾乎都不是技術問題，而是「人、流程、期待」三件事沒有先對齊。下面直接用實務角度，帶你看清 MES 最常卡關的關鍵點。 很多企業在導入 MES 時，第一步就走錯方向，急著問：「這套 MES 功能多不多？能不能客製？」 但筆者必須很直接地說一句重話：流程不清楚，MES 只會把混亂自動化。 實務上最常見的狀況包括： 1. 同一個產品，不同班別做法不一樣 2. 製程條件寫在老師傅腦袋裡，而不是文件 3. 發生異常時，每個人各自處理，沒有標準回報流程 在這種情況下導入 MES，系統商只能「配合現況硬做」，結果就是： 1. 表面看起來有上線 2. 實際數據無法信任 3. 現場人員開始亂填、跳過流程 如果原本流程就不穩定，MES 只會讓問題被看得更清楚，但不會自動幫你解決。 （二）現場抗拒，是 MES 導入最容易被低估的風險 在簡報裡，MES 永遠很美；在產線上，MES 常常被嫌麻煩。 筆者觀察過不少案例，導入卡關的真正原因，其實是現場人員心理過不了那一關。 常聽到的聲音包括： -「以前這樣做也沒問題，為什麼現在要多填系統？」 -「這是不是在監控我們的效率？」 -「產線已經很忙了，還要操作電腦？」 如果企業只用「管理命令」推 MES，而沒有解釋： 1. MES 為什麼對現場有幫助 2. 它能減少哪些重工、追責、誤會 3. 哪些數據是用來改善流程，而不是找人麻煩 那結果通常只有一個：系統在跑，但資料是假的。 成功的 MES 導入，一定會把「現場使用體驗」放在第一順位，而不是只滿足管理報表。 （三）資料來源不乾淨，MES 只會產出錯誤洞察 MES 很吃資料品質，但這一點常被企業嚴重低估。 筆者看過不少工廠，問題不是 MES 不準，而是： 1. 機台訊號沒有標準 2. 人工輸入沒有驗證機制 3. 不同系統的資料定義不一致 例如： 1. 「停機」在 A 部門是換線，在 B 部門是異常 2. 生產數量到底是「良品數」還是「投料數」？ 當這些基本定義沒有統一，MES 再怎麼即時，產出的分析結果都只是在精準地算錯誤。 MES 導入前，一定要先做一件很枯燥、但極關鍵的事： 就是資料定義與欄位標準化。這一步沒做，後面全部都是假進步。 （四）把 MES 當成一次性專案，而不是持續優化工程 很多企業在導入 MES 時，心態是：「這次上線就一次到位。」 但現實是，MES 是一條長期路線，不是一次交付。 常見錯誤包括： 1. 導入後沒人持續維護流程 2. 報表一堆，卻沒人真的拿來開會決策 3. 現場問題改了，系統卻沒同步調整 4. MES 真正的價值，不在「上線那一天」，而在於： 5. 能不能每季優化一次製程 6. 能不能用數據調整排程與人力 7. 能不能逐步往智慧製造前進 如果沒有專責團隊或顧問角色持續優化，MES 很容易變成「看起來很先進的電子看板」。 總結論： 台灣製造業的韌性來自不斷升級。2026年，選擇對的MES夥伴，不僅能立即看到產效提升，更能為未來AI工廠與智慧供應鏈打下堅實基礎。 文章參考資料： 1. https://vocus.cc/article/68625bd6fd89780001f0181d 2. https://big-data-knowledge.com/top-3-mes-system-developers/ 3. https://hao.cnyes.com/post/180506

在團購、點餐或活動報名時，最麻煩的就是「統計訂單數量」。每次都要一筆筆整理，甚至還得開 Excel 計算，實在太費時了！ 其實，LINE 內建的「回應」與「標註回應」功能，能幫助你快速收集並統計大家的訂購資訊，不需要額外使用 Google 表單或 Excel，就能輕鬆管理訂單數量。以下教你兩個超實用的小技巧！ 🔹 方法 1：使用「回應」功能快速統計 這個方法適合 統計數量 的情境，例如：團購、點餐、活動報名等。 操作步驟： 1️⃣ 建立一則統計訊息（例如：「🍕 訂午餐，請回應想要的品項！」） 2️⃣ 成員直接對該訊息點「回應」（按住訊息 → 選擇「回應」） 3️⃣ 輸入訂購內容（如：「2 份雞排」或「小王：珍奶 1 杯」） 4️⃣ 長按訊息，點擊「查看回應」，就能快速看到所有人的回應內容！ ✅ 這樣做的好處： ✔️ 所有回應集中管理，不會散亂在群組內 ✔️ 一鍵展開統計，快速查看所有人的點單資訊 ✔️ 適合團購、點餐、名單收集等場合 🔹 方法 2：使用「標註回應」來分類統計 如果你的團購內容比較複雜，例如「A 餐 10 份、B 餐 5 份、C 餐 3 份」，可以使用這個方法來整理。 操作步驟： 1️⃣ 發送統計訊息（如：「請訂購 A/B/C 餐，直接回應」） 2️⃣ 成員對特定品項的訊息標註回應（如：「@小明 A 餐 2 份」） 3️⃣ 開啟聊天記錄，點擊該則訊息，就能看到所有標註的內容 ✅ 這樣做的好處： ✔️ 方便分類整理，不同品項的訂單能清楚歸類 ✔️ 適用於多種場合，例如活動報名、收集名單、工作分配等 🔹 哪些場合適合用這兩個方法？ ✨ 團購訂單統計（點餐、飲料、零食等） ✨ 活動報名（登記參加人數、座位分配等） ✨ 意見收集（快速統計大家的建議或想法） ✨ 內部溝通（登記工作事項、任務分配等） 這兩個 LINE 隱藏功能 不僅能讓統計變得更簡單，還能減少人工整理的時間，讓團購變得更高效！ 下次開團時，快試試這些技巧吧！💡 你還有其他好用的 LINE 技巧嗎？歡迎留言交流！😆

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！ 🌐🚀

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)

一個在乎專案管理的組織，有很大的機率也會在乎流程。跨部門之間的溝通是否清楚、需求是否明確、執行與交付的時機點是否合適…這類問題的答案，很多時候可以透過流程來回答，而這些，也正是專案被管理的內容。 然而，在職場中我們時常聽見這樣的抱怨：「這公司怎麼一點流程也沒有…」「流程好亂啊，怎麼每個人講的不一樣…」「流程文件怎麼這麼久沒更新了？」「流程跑到哪裡了？怎麼這麼久都沒下落？」 於是，管理階層介入，也許指派屬下成立特別小組，或是透過外部顧問，開始規劃、輔導、導入該產業所公認的最佳流程標準。這些流程小組於是將雷達打開，開始對公司內部作業進行掃描，運轉中的專案也往往會成了最直接的標的。 只不過，對專案經理來說，流程究竟是造就時程，還是拖垮時程？ 推動流程，可降低出錯的機率，剔除反覆或無謂的工作，為公司省下產品開發與重置成本，這是管理階層所在乎的；但是對正如火如荼執行著的專案來說，有時強硬導入標準流程，卻意味著專案團隊可能失去了創新、走出聰明捷徑的機會。在軟體界這樣的思維，也反映在近年來 CMMI (Capability Maturity Model Integration) 與敏捷開發這兩大議題的爭辯上。但是，軟體開發者也慢慢梳理出了兩者相輔相成的脈絡，從開發團隊當下的規模與運作狀況，找出合適的答案。 導入清晰俐落的流程、定期審視並持續優化，這些初衷都是好的，相信專案成員以客觀的角度來看也會認同；但是對於一個正透過既有流程、行雲流水順暢前進的專案來說，則有可能會干擾了現有的節奏，延遲了專案的進度。 我們相信流程的制定與施行，最終將為團隊生產力帶來改善，只是是否適合以手上的專案來進行，卻值得專案經理與流程改善團隊共同思考。 例如： - 是否有其他替代的內部專案可以先施行，再複製到外部專案以降低對企業營收的影響？ - 是否有尚未啟動或處於規劃初期的專案，適合用來導入新的流程？ - 若確認必須針對執行中的專案進行流程優化，有沒有什麼方法能將專案延誤降至最小？新的流程能為專案帶來哪方面的好處？可以縮短哪個階段的時程、降低哪些成本？ 透過思考找出共識，流程可為專案時程打好穩固的基礎；若兩方為達到各自目標，而淪陷為團隊間的衝突與內耗，那就有極大可能成了彼此的絆腳石了。

Lucidchart 是一款基於雲端的圖表工具，能讓用戶創建流程圖、線框圖、流程圖以及其他視覺化圖表。這對產品經理（PM）來說是非常有價值的工具，因為它能幫助他們視覺化地展現想法、系統和流程。以下是產品經理使用 Lucidchart 的一些方式： 1. 用戶流程和用戶旅程圖：產品經理可以繪製用戶旅程和交互流程，幫助團隊了解用戶如何在產品中進行操作。 2. 線框圖和原型設計：在開發之前，產品經理可以創建線框圖或簡單的原型，幫助可視化產品的佈局或功能想法。 3. 流程圖：產品經理通常需要記錄工作流程或開發過程，不論是用於內部團隊還是為了描述產品開發週期。 4. 功能路線圖：通過路線圖圖表，產品經理可以視覺化產品的時間線或功能發布計劃，讓相關方清楚了解優先事項和開發順序。 5. 系統架構圖：對於技術型產品，產品經理可以與工程師一起使用 Lucidchart 繪製系統架構或 API，確保產品和技術團隊保持一致。 6. 協作功能：Lucidchart 允許多個團隊成員實時合作，這對跨職能團隊進行頭腦風暴、文檔編寫和產品概念迭代非常有幫助。 官方網站>> https://www.lucidchart.com/ 📌Lucidchart 提供免費版本，但也有付費計劃。免費版本有基本功能，適合個人用戶和小型項目，但有一些限制，比如圖表的複雜度和可用形狀的數量。具體來說，免費版本允許： - 創建 3 個可編輯文檔 - 使用 60 個形狀 - 基本的協作功能（如與他人共享） 如果需要更多高級功能（如無限制的文檔、更多形狀庫、數據可視化、高級協作工具等），就需要升級到付費版本。付費計劃包括： 1. 個人版：提供更靈活的圖表創建和更多形狀。 2. 團隊版：針對小型團隊設計，擁有高級協作和共享功能。 3. 企業版：適用於大規模組織，包含更強大的安全性和整合工具。 價格根據不同的訂閱級別會有所不同，因此可以根據需求選擇合適的計劃。

Excel INDIRECT 函數會文字串所指定的參照，並立刻計算和顯示那個單元格的內容。這個函數不僅能幫助你實現動態引用，還能輕鬆地在不同工作表之間進行數據匯總。本文將介紹如何使用 INDIRECT 函數的基本語法和功能。 函數：INDIRECT ➤功能：根據儲存格的位置，得到其內容 ➤語法：INDIRECT(文字位置,[a1]) *文字位置可以為 一個單元格=INDIRECT(“A1”) 一個範圍=INDIRECT(“A1:B2”) 不同工作表中的單元格=INDIRECT(“Sheet2!A1”) *a1說明 如果 a1 為 TRUE 或省略，則 文字位置會被解釋成 A1 樣式參照 如果 a1 為 FALSE，則文字位置會被解譯成 R1C1 樣式參照 ➤舉例：於D2輸入=INDIRECT(C2)代表D2儲存格會根據C2儲存格中要參照的位置，顯示其內容 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨