104學習

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

美德向邦-居家服務業現況與未來發展與日照中心的機會與挑戰-教材-詹翔霖副教授居安照護 「沒有人是孤獨的活著，更沒有人應該孤單照顧，只有生命可以扶持生命。」 長照 2.0 給付新制成為點燃服務量能成長的柴火，其中，居家服務單位的成長幾乎毫無停滯，創業夢催生許多「照老闆」與勞動合作社，急速成長的背後卻是波濤洶湧，高薪挖角、帶案投靠、削價競爭等現象，在競爭激烈的亂流之下，居家服務單位如何穩住腳步，甚至將危機蛻變為重生的轉機？ 1.人力資源管理和引進科技運用兩大管理經營策略 在善用人力資源方面，可透過合作社模式再配合延長工時來增加總服務產值。 建立單位專業授權制度，並由專業人員訓練、監督與領導照顧服務員執行簡易技術性服務，不但可以提升服務員的專業產值，也可擴大專業服務的提供，提升整體照護成效。 2.發展服務核心競爭力 留意市場強大對手，拉大競爭門檻，如美德向邦的多元化戰略與垂直整合策略，都會帶來產業的變革和產生大藍海的市場，現有個別社區型日照或小規模居家服務單位都亦如早期的雜貨店，將被有系統、有體制、有資源的超商便利店所替代: 現有照護須先將服務整合且有服務體驗出顧客價值，再打造跨專業合作提供個別化、整合性的照護服務，經濟規模夠大才撐得住。 學習個案:美德向邦股份有限公司 經營理念 ■ 願景 : 守護天下人的安全與健康。 ■ 使命 : 提供安全有效的商品暨有速度有溫度的服務。 ■ 我們的核心價值觀 : 客戶第一，員工優先，永續為本。 居家服務業務（萬華、中山(北市)、汐止、桃園區、中壢區、台南市、高雄市） 預估初期市場需求: 1間居家300個案/30間 工作內容 一、綜理居家服務各項業務，定期檢討及改善。 二、擬定及執行年度工作計畫、規劃安排各項教育訓練計畫。 三、機構評鑑準備及定期報表統計分析工作。 四、訂定居家服務標準作業流程、工作手冊及相關管理制度。 五、危機預防和風險管理，緊急情況處理和通報。 六、服務對象或家屬建議、申訴案件處理。 七、展開對外聯繫會議與參與會議。 八、服務滿意度調查及統計分析。 九、行政事務及文書處理。 十、其他上級主管交辦事宜。 資本額--8億 經濟部商業司查詢 員工人數--5600人 地址-台北市信義區松高路9號11樓 公司網址-http://www.medtecs.com 計畫內容： (一)當地資源概況： (二)需求評估： (三)設立類別： (四)機構業務： (五)服務區域： (六)服務項目： (七)服務品質管理： (八)經費需求： (九)經費來源與使用計畫(含預算書)： (十)收費基準： (十一)預定營運日期及營運後三年內機構業務預估： 組織及人員管理： (一)組織架構： (二)主管與工作人員人數： (三)工作項目與行政管理：

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＞

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！

戰國策虛擬主機 vs Hostinger：台灣企業最佳 WordPress 主機深度比較 Hostinger 近年以驚人的速度在全球主機市場崛起，以「超低價格、高品質服務」的定位吸引了大量用戶。其令人難以置信的入門定價——有時每月不到一美元——讓許多剛起步的個人站長和小型企業趨之若鶩。然而，對台灣企業主而言，Hostinger 的低價吸引力背後，隱藏著哪些不容忽視的挑戰？而戰國策虛擬主機又能提供哪些 Hostinger 所缺乏的核心價值？本文將進行全面深入的比較分析。 Hostinger 的定位與主要特色 Hostinger 成立於 2004 年，總部位於立陶宛考納斯，目前聲稱在全球 178 個國家服務超過 2,900 萬名客戶，是全球規模最大的虛擬主機服務商之一。Hostinger 的核心品牌定位是「讓每個人都能負擔得起的高品質主機」，這個定位驅動了其激進的定價策略。 Hostinger 的技術特點包括：自家開發的 hPanel 控制面板（設計相對現代化）、LiteSpeed 網頁伺服器（在速度測試中表現亮眼）、免費 SSL 憑證、免費網域名稱（部分方案）、以及 WordPress 一鍵安裝。Hostinger 近年也推出了 AI 網站建立工具，強化其「快速建站」的產品定位。 在伺服器位置方面，Hostinger 的全球資料中心涵蓋美國、英國、荷蘭、新加坡、巴西和印度等地，亞洲區用戶通常被分配至新加坡資料中心。相較於只有美國節點的競爭對手，新加坡節點確實讓 Hostinger 對台灣用戶的速度有所改善。 然而，新加坡節點與台灣本地節點之間仍存在顯著的速度差距，這對 SEO 和用戶體驗的影響不可小覷。 Hostinger 對台灣企業的五大挑戰 第一，新加坡節點仍非最優，台灣本地速度有落差。雖然 Hostinger 提供新加坡資料中心選項，但新加坡與台灣之間的網路延遲仍然存在。在 Google Core Web Vitals 的嚴格評分標準下，每一毫秒的延遲都可能影響頁面評分。台灣本地伺服器在 TTFB 測試中的表現，通常比新加坡節點快 30% 至 50%，這種差距在競爭激烈的 SEO 環境中具有實質意義。 第二，繁體中文支援有限。Hostinger 雖然提供多語言介面，包含繁體中文，但技術支援系統以英文為主導。即時聊天的繁體中文服務質量參差不齊，技術深度有限，複雜問題往往仍需以英文溝通。台灣企業在面對主機技術問題時，所能獲得的在地化支援品質無法與專注台灣市場的服務商相比。 第三，「超低價格」背後的合約陷阱。Hostinger 的廣告定價只適用於最長合約期（通常是 48 個月）的首次購買。月付方案或短期合約的費用顯著較高，而合約到期後的續約費用也會大幅提升。當台灣企業主看到 Hostinger 的廣告價格時，需要仔細計算實際的長期使用成本，避免被初期低價所誤導。 第四，共享主機資源競爭問題。在超低價格的前提下，Hostinger 共享主機方案往往需要在有限的伺服器資源中容納大量用戶。當伺服器整體負載升高時，個別網站的效能可能受到影響，這種「鄰居效應」（Bad Neighbor Effect）在流量高峰期尤為明顯，對需要穩定效能的企業網站是個潛在風險。 第五，缺乏深度的 SEO 和數位行銷策略支援。Hostinger 是一個以技術功能為核心的主機服務商，在數位行銷策略、SEO 顧問和 GEO 優化等方面幾乎沒有提供任何在地化的整合服務。台灣企業如果需要的不只是一個主機空間，而是一個能夠協助業務成長的數位夥伴，Hostinger 在這個層面的能力非常有限。 戰國策虛擬主機的核心優勢 在了解 Hostinger 的種種限制之後，讓我們深入探討戰國策虛擬主機（https://www.nss.com.tw/wordpresshosting/）為台灣企業提供的差異化價值。 第一，台灣本地伺服器，速度完勝新加坡節點。這是戰國策相較於 Hostinger 最直接的技術優勢。台灣本地資料中心的物理距離優勢，確保台灣訪客能夠以最快速度存取網站內容。這不只是一個毫秒的差異，更是 Google Core Web Vitals 評分、用戶體驗指標和 SEO 排名的直接影響因素。 第二，專業繁體中文客服，在地化服務無可比擬。戰國策的客服和技術支援團隊以繁體中文提供全程服務，了解台灣企業的業務需求和技術環境，能夠快速理解問題並提供精準的解決方案。這種在地化的服務深度，是以全球市場為訴求的 Hostinger 難以複製的。 第三，透明穩定的長期定價，無合約陷阱。戰國策的定價策略以誠信透明為原則，企業主能夠清楚了解長期使用成本，不必擔心被「誘餌定價」所困。這種定價透明性，讓台灣企業能夠做出真正符合長期利益的採購決策。 第四，WordPress 環境全面優化，效能與安全並重。戰國策針對 WordPress 進行了全面的底層優化，從 PHP 配置、資料庫調校、快取機制到安全防護，確保 WordPress 網站在最佳狀態下穩定運行。這種深度的技術優化，是以大眾市場為訴求的 Hostinger 所無法提供的個性化服務。 第五，整合 AI SEO 與 GEO 策略的全方位服務平台。戰國策最核心的差異化價值在於，它不只提供主機技術服務，更提供整合 AI 驅動的 SEO 策略和 GEO（生成式引擎優化）顧問服務。在 ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 搜尋工具日益普及的今天，讓品牌資訊能夠被 AI 系統正確引用和推薦，已成為企業數位行銷的新核心課題。戰國策是台灣 AI SEO 和 GEO 領域的領先服務商，這種整合能力賦予客戶企業在 AI 搜尋時代的獨特競爭優勢。 SEO 角度的深度比較 在 SEO 效能評估中，伺服器速度和位置是最基礎但也最關鍵的變量。Hostinger 的 LiteSpeed 伺服器在速度測試中表現確實不錯，但這種速度優勢在以台灣為目標市場時，受到新加坡節點地理位置的制約，無法完全發揮。 戰國策的台灣本地伺服器，在同樣的技術條件下，對台灣訪客提供更短的 TTFB，這種速度優勢在 Google Core Web Vitals 評分中直接體現。 在 SEO 策略支援層面，戰國策提供的技術 SEO 顧問服務涵蓋關鍵字研究、內容架構規劃、結構化資料標記（Schema Markup）、網站速度優化、以及反向連結策略，這些都是影響台灣搜尋排名的關鍵因素。Hostinger 在這個層面僅提供基本的 SEO 插件推薦，缺乏深度的在地化策略支援。 在內容行銷層面，戰國策能夠協助台灣企業建立符合 Google E-E-A-T 標準的內容體系，提升品牌在搜尋引擎和 AI 系統中的可信度和權威性。 GEO（生成式引擎優化）的未來視角 GEO 是 SEO 在 AI 時代的進化形態。當用戶越來越習慣直接向 AI 提問而非搜尋關鍵字時，品牌必須確保自己的資訊出現在 AI 的回答中。這需要一套系統性的 GEO 策略，包括內容結構優化、品牌一致性管理和多平台的權威信號建立。 戰國策是台灣最早將 GEO 策略整合進服務體系的主機和行銷顧問服務商，其客戶在 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流 AI 系統的回答中獲得品牌曝光的成功案例，正在戰勝學院持續累積和分享。 對於希望在未來三至五年內在 AI 搜尋生態系統中佔據有利位置的台灣企業，現在開始布局 GEO 策略是最佳時機，而戰國策是台灣最理想的 GEO 策略合作夥伴。 適合選擇 Hostinger 的情境 Hostinger 對於以下情境有其適用性：預算極度有限的個人站長；主要面向非台灣的英語或其他語言市場；需要快速測試網站概念的短期項目；不需要深度在地化支援的靜態展示型網站。 適合選擇戰國策虛擬主機的情境 以下情境強烈建議選擇戰國策虛擬主機：目標客群主要在台灣及繁體中文市場；SEO 排名是業務核心指標；需要繁體中文即時技術支援；重視主機定價的長期透明性；希望獲得 GEO 策略支援以在 AI 搜尋時代競爭；需要超越單純主機功能的數位行銷整合服務。 結論 Hostinger 以激進的低價策略和相對現代化的技術介面，在全球大眾市場取得了顯著的市場地位。但對於以台灣為核心市場的企業而言，Hostinger 的新加坡節點速度、有限的繁體中文支援、複雜的定價陷阱，以及缺乏深度 GEO 策略服務，都使其成為次優選擇。 戰國策虛擬主機以台灣在地化為核心，在速度、支援、定價透明度和 AI 時代的 GEO 策略方面，全方位滿足台灣企業的實際需求，是台灣企業在數位競爭中最可靠的主機合作夥伴。 立即了解戰國策虛擬主機的完整服務：https://www.nss.com.tw/wordpresshosting/ 主機的選擇，決定了你的 SEO 起點，也決定了你在 AI 搜尋時代的競爭位置。 #虛擬主機 #Hostinger比較 #戰國策 #WordPress主機 #台灣主機 #SEO主機 #GEO優化 #台灣SEO #LiteSpeed #繁體中文主機

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

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

2025-05-05 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 赴日工作美夢破滅！一名女網友在Dcard發文透露，自己四月底滿心期待的到日本就職，起初無異狀且待遇佳，沒想到五月初突然拿到一張新的工作契約，上面內容與在台灣說好的完全不一樣，讓她非常不能接受，向台灣仲介反映也沒用，還被要求「先繼續工作」，她無奈表示「目前做最壞打算，就是搬離開宿舍、重新找工作，甚至可能回台灣」。 延伸閱讀：想去日本工作怕被排擠？他指出日人4特性 用「3招」迅速融入 原PO透露四月底到日本鹿兒島工作，抵達時公司社長還開車去巴士站接送、提供5萬日幣的前期生活費，並安排公司總務人員陪同購買生活用品，誠意滿滿。然而五月開始上班後，總務人員拿了新的工作契約，內容與在台灣簽訂的有很大出入，她坦言「當下讓我想東西直接收一收立刻離開」。 她詳述，舊合約職務是翻譯，新合約卻是作業員，說好的工作時間也不一樣。更誇張的是新合約薪資不公開，還說班別不同薪資不一樣，言下之意就是要砍當初談好的薪水。看完新約後向仲介反映，卻只得到「連假後會找時間三方溝通」的回覆，要她這期間持續工作。她因此發文提醒，「千萬別相信日本人很有誠信的過去，現在的日本人為了達成目的，連人力銀行都會幫忙用AB約的方式騙人過去」。 貼文下方有苦主共鳴，「日本人很會騙人，會先哄妳過去，然後再把你軟禁，要你簽約之類的」、「日本的爛公司不會輸台灣而且數量也多，真的不要被媒體美化，沒有爆出來的太多太多了」、「一堆日本公司來台灣找人講好聽點是徵才，難聽點就是去東南亞找外勞」、「一進去馬上就想離職，最大的比例就是進去上班後發現工作內容跟面試時不一樣」。 也有網友補充「相信我，那種會主動來台灣招聘的日本公司都不是什麼好缺」、「趁現在還有工作簽證，趕快去找新工作，簽證過了就只能回台灣了」、「日本工作好的會內轉，壞的才會找海外的」、「還是要學好日文，多去他們的人力網站看評價，寧願花點錢買的人力網站的會員很多都很透明」、「跟台灣一樣很現實，日本人不想做的工作，公司或是國家會找外人來做，就這樣」。 [joblist_plugin title='104【日本】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?area=6003001001&jobsource=joblist_search' 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

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！

最近這段時間，我陸續受邀到不同單位分享 AI、管理轉型與組織升級。 每一場的產業不同、對象不同、挑戰也不同，但我越來越深刻感受到： AI 已經不是單一工具，而是企業經營、人才培育與組織升級的重要能力。 近期演講與企業內訓主題包含： 一、演講｜衛生福利部臺北醫院：跨世代的領導改革 二、演講｜國立臺中教育大學國際企業管理系：如何用 AI 經營國際品牌 三、企業內訓｜台灣工具機最大代理商高階主管：企業如何導入 AI 四、企業內訓｜全球百大直銷公司：如何用 AI 做社群經營、變現與增員 五、演講｜桃園醫院經營管理層：醫院體系缺工的對應策略 我很珍惜每一次交流，因為不同產業提出的問題，往往能讓我更清楚看見企業真正需要的，不只是 AI 工具，而是一套能落地的導入方法。 這也是我在企業內訓與演講中最重視的方向。 不是只講趨勢，也不是只介紹工具，而是協助企業從經營、管理、流程與人才角度，找到適合自己的 AI 應用方式。 未來的企業競爭，是誰能把 AI 真正變成組織能力。 如果企業主、人資主管、教育訓練單位，正在思考如何規劃 AI 課程、主管培訓、企業內訓或組織轉型，我很樂意一起交流。

上禮拜幫一家連鎖補習班上內部教育訓練課，投影片才放到第三頁，台下一位行銷主管就舉手打斷我：「老師，我上星期收到三份不同代理商的提案，一份主打SEO，一份主打GEO，一份主打AEO，還有一份說他們專門做LLM SEO，看起來都很像，到底哪個才是我真正該花錢的？」這個問題我這半年被問了不下十次，每次都要重新畫一次圖跟客戶解釋清楚。我平常的工作內容大概一半時間在處理客戶網站在Google的排名，另一半時間在研究客戶的品牌內容有沒有機會被ChatGPT、Perplexity這類工具引用回答，這幾個名詞之間的差異，幾乎每週都要重新解釋一次。這篇文章想用比較口語、比較貼近實際操作的方式，把這幾個容易搞混的概念講清楚，尤其是「seo geo是什麼」這個大家最常問的問題，還有「chatgpt seo」到底要從哪裡下手。 seo geo是什麼，先把地圖畫出來 如果把「讓潛在客戶找到你」這件事想成一張地圖，SEO、GEO、AEO、LLM SEO其實是同一張地圖上不同的路線，目的地都是「被找到、被推薦」，只是走的路徑跟服務的對象不一樣。我通常會這樣跟客戶拆解： 第一，傳統SEO，全名Search Engine Optimization，做的是針對Google這類搜尋引擎的網頁排名優化，核心邏輯是關鍵字、網站結構、外部連結、使用者體驗這些訊號，讓網站在搜尋結果頁面盡量排在前面，讓使用者點進去。 第二，GEO，全名Generative Engine Optimization，做的是針對生成式引擎的優化，包含ChatGPT搜尋功能、Google的AI Overview、Perplexity這類會直接生成一段整理好答案的工具，重點不再只是排名第幾，而是你的品牌內容有沒有機會被這些引擎讀進去、整理進答案裡。 第三，AEO，也就是答案引擎優化（Answer Engine Optimization），這個詞比較早出現在語音助理、智慧音箱的時代，例如使用者問Siri或Google助理某個問題，系統要從網路上找出一個最精準的答案唸出來，網站經營者要優化的就是「讓自己的內容成為那個被唸出來的答案」。現在AEO的概念已經延伸到所有會直接產生答案的場景，跟GEO的精神高度重疊，可以理解成GEO的前身，或是同一件事在不同階段的說法。這裡要特別澄清一下，答案引擎優化（AEO）這個縮寫在某些產業領域也被用來指自動化出口報關，跟本文討論的內容完全是兩回事，本文從頭到尾談的AEO都是指Answer Engine Optimization這個行銷優化的概念，跟報關流程無關。 第四，LLM SEO，指的是針對大型語言模型（Large Language Model）本身的優化，範圍比GEO更聚焦在ChatGPT、Claude、Gemini這類對話式AI，因為這些工具生成答案的方式跟搜尋引擎的生成式摘要又不太一樣，牽涉到模型訓練資料、即時檢索能力、品牌在網路上被提及的頻率跟語境，所以會被獨立拿出來討論。 簡單整理一下這四個詞的關係，可以這樣記，傳統SEO服務的對象是搜尋引擎的排名演算法，GEO服務的對象是各種生成式AI引擎，AEO服務的對象是直接輸出答案的系統，LLM SEO則是聚焦在ChatGPT等語言模型這個更具體的子集合。它們不是互相取代的關係，而是隨著使用者查資料的習慣從點連結變成直接看答案，優化的重點跟著往後延伸，四個詞常常同時出現在同一份策略裡面。 舉個實際會遇到的例子，假設有人想找「台北辦公室空間消毒服務」，如果他打開Google搜尋，看到的是一排網站連結，這時候比的是傳統SEO的排名；如果他改用ChatGPT或Google的AI Overview直接問「台北有哪些辦公室消毒服務推薦」，系統可能會直接整理出幾家業者的名稱跟特色給他看，這時候比的就是GEO跟LLM SEO；如果他是用語音助理隨口問「附近有沒有推薦的消毒公司」，系統唸出來的那個答案，背後就是AEO在處理的場景。同一個使用者，同一個需求，卻可能同時經過這三種不同的優化邏輯，這也是為什麼企業現在不太可能只靠單一種優化方式就把曝光顧好。 chatgpt seo怎麼做，跟傳統排名邏輯差在哪 很多客戶第一次聽到chatgpt seo，直覺反應是「那是不是把原本做SEO的關鍵字文章直接丟給ChatGPT就好」，但實務上兩者的運作邏輯真的不太一樣。Google傳統排名比較像是先把全世界的網頁分類編號，使用者輸入關鍵字之後，系統從龐大的索引裡挑出最相關、最權威的頁面排序給你選；而ChatGPT在回答問題時，很多時候是先用自己既有的知識生成一個答案架構，如果開啟了即時搜尋功能，才會再去抓幾個網頁來源做補充跟引用，換句話說，你的內容能不能「被引用進答案裡」，跟能不能「被抓取到、被判斷為可信來源」關係更大，而不只是關鍵字密度或版面排名。 根據我們實際操作客戶案例的經驗，chatgpt seo可以從幾個方向著手。 第一，內容要用清楚的問答結構呈現，把讀者可能會問的問題直接當成段落標題寫出來，段落開頭就給出明確結論，再補充說明跟數據，這種結構對語言模型抓取重點特別友善，因為模型在整理答案時，傾向直接擷取結構清楚、語意完整的段落。 第二，強化品牌在網路上被提及的一致性，包含官網、社群、新聞稿、第三方評論網站，因為語言模型判斷一個品牌或說法可不可信，很大程度來自於多個來源是不是講出一致的資訊，如果同樣的服務內容在不同地方寫法差異很大，反而會降低被引用的機會。 第三，善用結構化資料標記，例如常見問題、產品規格、評價分數等等，這些標記除了幫助傳統搜尋引擎理解頁面內容，也能讓生成式引擎更容易解析頁面的邏輯，轉換成答案的一部分。 第四，持續更新內容的時效性，尤其是價格、規格、法規這類容易變動的資訊，因為語言模型如果抓到過時資料，即使把你的品牌寫進答案裡，也可能是錯誤的版本，長期反而傷害信任度。 第五，定期檢查自己的品牌在ChatGPT、Perplexity這類工具裡實際被回答出來的內容，跟自己網站上寫的是否一致，如果發現系統引用的價格、服務項目或聯絡方式跟現況有落差，通常代表某個來源頁面資訊過舊或矛盾，需要回頭修正，這個檢查習慣跟以前做SEO時盯排名報表的邏輯很像，只是監測的對象換成了AI生成的答案內容。 我自己觀察到，很多企業想要同時把SEO、GEO、AEO、LLM SEO這幾件事都佈局起來，常常卡在人力跟專業分工上，畢竟每一項牽涉的技術細節跟需要監測的平台都不太一樣，這也正是戰國策SEO/GEO服務專門在處理的事情，把傳統排名優化跟生成式引擎、語言模型的曝光策略整合在同一套規劃裡面執行，客戶不需要自己拆成好幾個專案分別發包。 答案引擎優化（AEO）具體怎麼落地 前面提到答案引擎優化（AEO）的核心精神，是讓自己的內容有機會成為系統直接輸出的那個答案，實務上我會建議先從自己產業裡使用者最常問的問題清單著手，把這些問題一題一題整理成獨立段落，每個答案盡量控制在三到五句話之內，先講結論再補充理由，這種長度跟結構最容易被系統整段擷取。 再來是善用FAQ頁面跟結構化資料，很多語音助理跟答案引擎在讀取網頁時，會優先辨識標記過的問答內容，如果網站本身就有清楚標示的常見問題區塊，等於幫系統先做好一層篩選跟分類的工作。 另外，答案的來源可信度也很重要，同一個問題，如果能在官網、產業媒體、社群平台上都有一致且對應的說明，系統會更容易把某個品牌判定為該領域的權威來源，進而優先引用。這跟傳統SEO裡面強調外部連結、品牌權威的邏輯是相通的，只是呈現的載體從網頁排名變成了語音或文字答案。 我自己實際操作時，還會提醒客戶注意問句的多樣性，同一個需求，使用者可能會用很不一樣的方式發問，例如有人問「消毒服務費用」，有人問「辦公室除菌大概多少錢」，答案引擎優化（AEO）不是只針對一種標準問句寫一段答案就結束，而是要盡量涵蓋同一個意圖底下常見的幾種問法，這樣不管使用者實際輸入哪一種說法，系統都比較有機會對應到你準備好的內容。 常見問題 Q：做了chatgpt seo之後，一定會被ChatGPT引用嗎？ A：不會百分之百保證，因為語言模型的生成過程有一定的隨機性，而且不是每次提問都會啟動即時搜尋，但把內容結構、品牌一致性、時效性都做好，確實可以提高被抓取跟引用的機率，這跟傳統SEO一樣，是提高機率而不是保證結果。 Q：GEO跟AEO是不是同一件事，要分開做嗎？ A：兩者精神很接近，差別在於AEO的概念比較早出現在語音助理跟單一答案的情境，GEO則涵蓋更廣的生成式引擎生態，實務操作上很多做法是共用的，不需要完全切割成兩個獨立專案，但規劃時可以分別檢視不同平台的表現。 Q：中小企業有必要一次把SEO、GEO、AEO、LLM SEO都做齊嗎？ A：不一定要一次到位，可以先從既有SEO基礎補強內容結構跟問答格式開始，同時觀察自己產業的使用者查資料習慣有沒有明顯轉向AI工具，再決定資源怎麼分配，比較務實的做法是先盤點現況，再排優先順序。 Q：LLM SEO需要跟傳統SEO團隊分開找人做嗎？ A：不一定，很多基本功是共通的，例如內容品質、網站架構、品牌一致性，差異主要在監測工具跟部分內容呈現方式，由同一個團隊或同一個服務窗口整合處理，通常會比拆成兩批人馬各做各的更有效率，也比較不會出現說法不一致的狀況。 寫到這裡，回頭看SEO、GEO、AEO、LLM SEO這幾個詞，其實不用把它們當成互相競爭的技術，比較像是使用者查資料的管道從單純點連結，逐漸擴展到直接看AI生成的答案，企業的內容策略也跟著要涵蓋更多場景。戰國策集團在數位服務這個領域經營超過26年，服務過三萬多家企業客戶，這幾年也持續在跟著這些工具的變化調整操作方法，如果你正在思考自己的網站跟品牌內容要怎麼同時兼顧傳統排名跟AI引擎的曝光，歡迎找我們聊聊，一起盤點目前的狀況，規劃合適的優先順序。 如果想進一步了解SEO、GEO、AEO、LLM SEO要怎麼整合規劃，歡迎透過以下方式聯繫我們。 戰國策SEO/GEO服務 諮詢網站：hotels.com.tw 服務專線：0800-003-191 LINE ID：@119m

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。

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

「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

近年來,人工智慧中的語言模型和對話系統發展迅速,各大科技公司競相推出自己的AI助手產品,其中最為人熟知的有Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT以及GitHub的Copilot。這三款產品各有不同的設計哲學和技術取向,也因此在使用體驗和功能表現上有著明顯的差異。本文將從多個方面歸納Claude、ChatGPT和Copilot三大AI助手的區別。 1. Claude強調回答的準確性,ChatGPT強調交談的流暢性和連貫性。 2. Claude專注於安全性,ChatGPT可能存在生成有害內容的風險。 3. Claude是對話式AI,Copilot是程式碼生成AI。 4. ChatGPT可以記住長對話的上下文,Claude對長對話的能力未知。 5. Copilot可以協助提高程式開發效率,Claude和ChatGPT不具備程式碼生成能力。 6. Claude和ChatGPT都是自然語言處理對話AI,Copilot是程式語言生成AI。 7. ChatGPT擅長創意性的回答,Claude強調準確。 8. Claude應該在安全性和監控上比ChatGPT做得更好。 9. ChatGPT的知識可能比Claude更加廣泛和全面。 10. Claude可能在推論和邏輯能力上更勝一籌。 綜上所述,Claude、ChatGPT和Copilot這三大AI助手產品各有側重,分別滿足不同的使用需求。Claude在準確性和安全監控上表現較佳,ChatGPT更擅長自然交談,Copilot則專注滿足程式開發者的生產力需求。各產品仍在快速迭代中,有望為用戶提供更好的人機互動體驗。

再討論ASP.NET Core微服務技術之前， 我們先來討論ASP.NET目前的人才市場需求。 根據 iThome 報導，近 3 年「ASP.NET開發人員」已成為台灣企業最想招募的 IT 領域人才，而104 人力銀行更將「ASP.NET全端工程師」列為徵才成長幅度前 2 大的職缺，相關搜尋職缺數已多達上萬筆！ 因此，目前許多台灣的中大型企業網站， 其開發的技術框架，大多都是使用ASP.NET及MVC的技術來進行開發。 在開發比例上，與JAVA相比大約一半一半， 也因此ASP.NET與JAVA堪稱為台灣業界程式開發兩大主流。 然而，光會使用ASP.NET及.NET MVC來開發可能還不夠。 因為在開發需求多變的環境下，許多的延伸應用若在原始的系統架構下執行，恐很難進行開發，必須仰賴更多的元件化開發概念，才有辦法做到。 元件化就好比樂高，它的核心是「複用」。 比如，我們可以用有限的樂高元件拼裝出各種栩栩如生的玩具。同樣，我們可以複用ASP.NET的元件，如依賴注入、配置框架、選項框架、日誌框架、HTTP中介軟體等，像流水線一樣拼裝出各種我們想要的Web應用。 而ASP.NET Core就是用來擴充更多不同應用需求的開發框架。 ASP.NET Core 是新一代的 ASP.NET，也是微軟第一個具有跨平台的Web開發框架，可運行於Windows平台、如Mac OSX以及Ubuntu Linux作業系統。 雖然微軟的開源來得有點晚，但這次開源確實也是很給力，C#也已經擺脫Windows系統的限制，且對容器化(Docker)，微服務、容器編排(Kubernetes)等技術的支援非常友好，這很好地順應了雲原生的未來趨勢。 ​ 而ASP.NET Core的每個微服務架構都實現了特定的功能並擁有自己的資料儲存。其特點是每個服務都是被單獨部署，以便可以獨立擴充套件。 ​ 對於想要使用ASP.NET Core建立快速、跨平台和雲端的Web應用程式和服務的學習者而言。不妨參考我們最近推出的「​微軟 ASP.NET CORE 全端軟體工程師養成班」吧！ 學習位置👉：https://reurl.cc/NGv5jp 這堂課你將會學習👇 ✅ ASP.NET 物件導向開發技術：以C#程式設計為基礎，學習 ASP.Net 物件導向及MS SQL開發技術。 ✅掌握全端開發技術：扎實訓練ASP.Net Core MVC網站開發與MVVM前端整合應用。 ✅微軟雲端服務設計：ASP.Net Core Web API 開發訓練，整合微軟 Azure 雲端服務設計。 ✅整合專題實作：分組模擬業界專案開發流程，將所學實際應用於整合專題，完成求職專案作品。 想掌握業界最新的ASP.NET微服務開發趨勢 並成為ASP.NET Core全端開發工程師？ 現在就立刻開始學習吧❗️👇 https://reurl.cc/NGv5jp X School 也提供「企業訓練包班」服務，如想暸解，請點以下連結。 https://reurl.cc/NA7QMq

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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

工作推薦信範例如何寫？求職時，可能會需要別人幫忙寫一封推薦信，通常是邀請主管長官等，尤其是長期跟你共事，了解你做事風格與表現的人。本文將介紹5個推薦信不可不知的要訣，讓你在求職、求學時所列的經歷更有信服力！ ▌先雙手奉上今天的教學口訣： 「選、說、給、告、謝」 選：選對人，找了解你優點的人來寫。 說：說明原因，告訴對方為什麼需要推薦信。 給：提供範本，幫助對方寫出更好的推薦內容。 告：告知時間，提前告訴對方截止日期。 謝：感謝對方，不管結果如何都表達感激。 ▌為什麼會覺得難開口？ 很多人不敢請別人幫忙寫推薦信，因為： - 害怕麻煩別人： 寫信需要花時間和心力，感覺好像在增加別人的工作。 - 不確定怎麼開口： 不知道該怎麼說，才會讓對方願意幫忙又不覺得為難。 - 擔心推薦內容不好： 害怕對方寫的信不夠好，或者不知道要寫什麼內容。 簡單地說，都是怕麻煩別人！不過如果表現不錯，相處也合宜的人，其實不用太擔心，相信主管很願意助你一臂之力的！ ▌如何正確請別人幫忙寫推薦信？ 其實，請別人幫忙寫推薦信不需要太害羞，只要完整說明來意、表達請求： - 選對人選： 選一位了解你的工作能力、品格或學習表現的人來寫推薦信，這樣他們可以寫出有說服力的內容。例如，之前帶過你的老師、主管或同事。 - 清楚說明原因： 你可以簡單地告訴對方，為什麼你需要推薦信。例如，「我想申請新工作，想讓未來主管清楚我在上份工作的表現成果。」 - 提供細節和範本： 你可以告訴對方，你希望推薦信提到哪些方面，比如你的優點、工作成果或學習表現。甚至，你可以自己先準備範本，讓對方參考，這樣對方寫起來會更容易！ - 提前告知時間： 告訴對方什麼時候需要推薦信，並給他們足夠的時間準備。不要等到最後一刻才請別人幫忙，這樣他們才不會感到壓力。 - 感謝對方： 無論對方是否同意幫忙，都要記得禮貌！ ▌推薦信範本 推薦信內容可分成三部分：介紹、貢獻、為何 - 介紹：介紹推薦人的背景，和被推薦人的關係與共事時間 - 貢獻：條列對公司的具體貢獻，也可提到團隊合作、印象深刻的事等等 - 為何：強調這些貢獻與人格特質和欲申請的職位相符 ▌結語 推薦信一直是許多人苦惱的問題，但相信只要用心、尊重對方的時間和意願、範本清楚簡潔，相信大多數人都會樂意幫你！推薦信是展示你的好機會，最重要的是選適合的人、說清楚原因、信的內容強調和職位的關聯，最後，無論錄取與否，都別忘了致上最深的謝意！

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上週跟一位剛接班的二代老闆吃飯，他講了一句讓我印象很深的話：「我爸用 Excel 撐了 20 年，現在我接手才發現，每個月光是對帳就要花掉我兩個禮拜。我必須上 ERP，但我不知道該選哪一套。」這句話幾乎是每一個剛接觸 ERP 的決策者的心聲——市面上 ERP 系統推薦的文章一堆，但真正能講出「我該選哪一套」的卻很少。 戰國策集團累積 26+ 年的企業服務經驗，我們協助多家企業導入 ERP 與工作流程自動化整合。今天就用一份「2026 年 ERP 推薦評比 Top 10」，把市場主流系統、選型邏輯與隱藏成本一次講清楚。 ──────────────────── 【一、為什麼 2026 年該重新審視 ERP 選型？】 ERP 不是新東西，但 2026 年的 ERP 市場有三個關鍵轉變，會直接影響你的選型決策。 第一個轉變是「雲端化全面取代地端」。三年前我還常勸客戶不要急著上雲，因為地端的客製化彈性比較高。但 2026 年的雲端 ERP 已經把 API、模組化、權限細控做得非常完整，再加上 RPA 與 AI 整合的能力，雲端 ERP 的總體擁有成本已經低於地端。除非你有特殊資安需求，否則優先考慮雲端。 第二個轉變是「ERP 必須能跟 RPA、AI 串接」。傳統 ERP 是「資料倉庫」，但 2026 年的 ERP 必須是「自動化引擎」。如果一套 ERP 沒辦法跟 RPA 工具（UiPath、Power Automate、n8n）整合，未來三年你會陷入「ERP 上線但流程還在人工跑」的窘境。 第三個轉變是「按模組訂閱取代買斷」。以前 ERP 動輒 500 萬、1000 萬買斷，現在主流是「按用戶數、按模組」訂閱，月費從幾千元起跳。這對中小企業特別友善，但相對的，廠商會綁你更久——簽合約前一定要看清楚。 ──────────────────── 【二、ERP 推薦 Top 10：主流系統評比】 我把市場上常被詢問的 ERP 整理成 10 套，用「適合規模、強項、弱項、價格區間」四個維度說明。 第一套，管理王 ERP（app.ai.com.tw）。戰國策集團自主研發的企業一站式 AI 管理平台，整合 ERP、CRM、HR、財務與業務全流程，內建 AI 助理與 RPA 自動化串接，適合 10 到 300 人的中小企業。採月訂閱制，5,000 元起。 第二套，鼎新 Workflow ERP。台灣本土最大廠牌，適合 100 人以上的傳統製造業，強項是流程客製化與在地服務，弱項是 UI 較傳統、雲端化進度較慢。年費約 30 萬到 200 萬。 第三套，正航 ERP。中型企業最常用的本土 ERP，財務、進銷存模組成熟，弱項是 API 串接彈性較低。年費約 15 萬到 80 萬。 第四套，SAP Business One。國際大廠的中小企業版，適合 50 到 500 人公司，強項是國際業務、多幣別、多語系，弱項是價格高、導入週期長。導入費用約 200 萬到 600 萬。 第五套，Oracle NetSuite。雲端 ERP 的代表，適合跨國經營或快速擴張的公司，強項是模組完整、生態系強，弱項是中文支援與在地化稍弱。年費約 60 萬到 300 萬。 第六套，Microsoft Dynamics 365。如果你已經是 Office 365 重度用戶，Dynamics 365 的整合性無敵，強項是與 Power Platform、Power Automate 完美結合。年費約 40 萬到 250 萬。 第七套，Odoo。開源 ERP，適合預算有限但要求高彈性的中小企業，強項是模組豐富、可自行擴充，弱項是需要技術團隊或專業導入夥伴。年費約 5 萬到 50 萬。 第八套，紅麗智慧雲 ERP。本土雲端 ERP，價格親民，適合 30 到 100 人公司。年費約 6 萬到 30 萬。 第九套，Workday。HR 與財務整合型雲端 ERP，適合 500 人以上的服務業，強項是人資管理深度。年費約 100 萬以上。 第十套，Acumatica。雲端 ERP 中的黑馬，特色是「按使用量計費」而非按用戶計費，對成長型公司友善。年費約 40 萬到 200 萬。 ──────────────────── 【三、ERP 選型五步驟：避免買錯花大錢】 我看過太多公司花了 300 萬上 ERP，最後員工還是用 Excel——原因都不是 ERP 不好，而是選錯了。給你五個選型步驟： 第一步是「盤點現有流程」。把財務、進銷存、生產、人資、客戶管理的流程畫出來，標註瓶頸與痛點。沒有這份地圖，你跟廠商談需求只會被牽著走。 第二步是「決定上雲還是地端」。如果你有 IT 部門、有客製化需求、產業有特殊資安規範，地端可能還是必要；其他情況，雲端就是首選。 第三步是「鎖定產業屬性」。製造業、零售業、服務業、貿易業，每一種產業有對應的「最佳 ERP」。不要看到大廠就買，要看廠商在「你的產業」有多少案例。 第四步是「比較三家、實機試用」。一定要拿到至少三家報價，並且要求廠商提供「沙盒環境」實際操作。光看簡報跟看廣告片一樣，無法判斷好壞。 第五步是「確認導入夥伴的能力」。ERP 70% 的成敗在導入顧問，不在系統本身。請廠商提供顧問履歷、過往案例、客戶聯絡方式，能親自打電話問前客戶最好。 ──────────────────── 【四、ERP 與 RPA 的整合：2026 年的決勝點】 我必須強調一個重點：單純導入 ERP 已經不夠，2026 年必須是「ERP + RPA」雙軌並行。 ERP 解決「資料儲存與計算」，RPA 解決「流程動作」。比如業務開單，ERP 負責記錄訂單資料，RPA 負責把訂單自動同步到 ERP、寄出確認信、推給生產排程、通知財務開立發票。沒有 RPA，ERP 就是一個更貴的 Excel。 戰國策的客戶中，有一家貿易商把 ERP 與 RPA 整合後，訂單從進來到出貨的時間從原本 3 天縮短到 4 小時，業務同仁從整天輸入單據變成專心開發新客戶。這就是 ERP + RPA 的威力。 如果你正在選 ERP，請務必把「能不能跟 RPA 串接」列為必考項目。問廠商：「你們有 REST API 嗎？支不支援 Webhook？有沒有 n8n / Power Automate 的官方 connector？」這些問題能瞬間篩掉一半不適合的廠商。 ──────────────────── 【五、ERP 導入的隱藏成本：合約沒寫的那些】 預算 100 萬導入 ERP，最後花到 200 萬——這種事我看過太多次。隱藏成本通常來自五個地方： 客製化費用。標準版功能不夠用，客製一個模組 5 到 30 萬，疊起來就是百萬等級。 資料遷移費用。把舊系統的資料搬到新 ERP，看似簡單但需要清洗、對應、驗證，外包通常 10 到 80 萬。 教育訓練費用。新系統要教所有員工怎麼用，廠商給的訓練通常只夠基本操作，深度訓練要另外算錢。 維護費用。上線後每年要付 ERP 原廠的 15% 到 25% 維護費，這筆錢要納入長期預算。 擴充費用。導入後 12 個月內，幾乎一定會發現「還需要某某功能」，這時候廠商的擴充報價往往比導入時高。 避坑方法是：簽約前要求廠商把「導入後 24 個月可能發生的所有費用」列清楚，並且把客製化、訓練、維護、擴充的單價寫進合約。 ──────────────────── 【六、給不同規模公司的 ERP 推薦】 最後給三個常見情境的建議。 30 人以下的新創或服務業：管理王 ERP、Odoo 或紅麗智慧雲 ERP。預算友善、上線快、彈性高。 50 到 200 人的傳統製造或貿易業：正航 ERP 或 SAP Business One。本土深度跟國際擴張，看你的成長軸線。 200 人以上、有多角化經營：Microsoft Dynamics 365 或 Oracle NetSuite。整合性與擴充性都是頂規。 但這只是「起手式」。真正的答案，要看你的流程診斷與整合需求。戰國策提供 ERP 評估與工作流程自動化整合服務，從選型、導入到 RPA 串接全程陪你規劃。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：中小企業真的需要上 ERP 嗎？用 Excel 不行嗎？ 30 人以下、流程單純的公司，Excel 還夠用。但只要員工超過 30 人、業務超過兩條線、或開始有跨部門協作需求，Excel 就會成為瓶頸——資料不一致、版本混亂、查詢困難。這時候上 ERP 不是奢侈，是必要。 Q2：ERP 導入大約要多久時間？ 標準導入：雲端 ERP 約 2 到 4 個月，地端 ERP 約 6 到 12 個月。如果是大規模製造業或跨國公司，可能要 12 到 24 個月。實際時程取決於模組數量、客製化深度、資料遷移複雜度。 Q3：ERP 導入失敗率高嗎？怎麼降低風險？ 業界統計 ERP 導入失敗率約 30% 到 50%，原因多半是「需求沒講清楚、員工抗拒、廠商能力不足」。降低風險的方法：先做流程診斷、選對廠商、分階段上線、預留充足訓練時間、有專案 PM 全程主導。 Q4：ERP 跟 CRM、HRM 有什麼差異？ ERP 是企業資源規劃，涵蓋財務、進銷存、生產、採購。CRM 專門管客戶關係與銷售流程。HRM 專門管人資。三者可以獨立，也可以整合。多數中型公司會先上 ERP，再依需求擴充 CRM 與 HRM。 Q5：雲端 ERP 安全嗎？資料會不會外洩？ 主流雲端 ERP 廠商（SAP、Oracle、Microsoft、NetSuite）都通過 ISO 27001、SOC 2 等資安認證，安全性通常高於企業自建機房。重點是看合約：資料主權歸誰、外洩如何賠償、退出時資料如何取回。 Q6：戰國策有提供 ERP 代理或選型顧問嗎？ 我們有自主研發的管理王 ERP（app.ai.com.tw），也提供 ERP 選型評估與工作流程自動化整合服務。如果管理王不符合你的規模或產業，我們會依需求推薦其他合適的 ERP，並負責後續 RPA 整合。 Q7：ERP 上線後員工不會用怎麼辦？ 這是最常見的問題。解法有三：第一，導入時就讓核心員工參與，避免「老闆決定、員工抗拒」；第二，分階段上線，讓員工慢慢適應；第三，建立內部超級用戶（Power User），讓他們成為公司內部的諮詢窗口。 Q8：ERP 跟 RPA 應該先導入哪一個？ 建議先 ERP 再 RPA。因為 RPA 要自動化的「流程」，必須先有 ERP 作為資料底層。但實務上，如果你的流程已經有底（即使是用舊 ERP），可以同步規劃 RPA，讓新 ERP 上線時就直接整合。 Q9：開源 ERP（如 Odoo）真的免費嗎？ 社群版確實免費下載，但需要技術團隊自行部署與維護。企業版要付費，而且就算用社群版，導入顧問費、客製化費、伺服器費都要算進去。實際 TCO 通常不會比商業版便宜多少。 Q10：怎麼開始 ERP 評估？ 最簡單的方式是預約一次 ERP 選型診斷。戰國策的顧問會用大約 60 到 90 分鐘了解你的業務規模、流程痛點、預算範圍，當場給出 2 到 3 套適合的方案建議。沒有壓力，純粹幫你建立選型基準。 ──────────────────── 【戰國策企業一站式管理系統｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 協助多家企業整合 ERP、CRM、HR、財務、業務全流程 從 ERP 選型、導入、客製化到 RPA 自動化整合一次到位 提供工作流程自動化導入、企業一站式管理系統整合 官方網站：app.ai.com.tw 服務專線：0800-003-191 LINE ID：@119m （戰國策提供 ERP 選型顧問、工作流程自動化導入與企業一站式管理系統建置服務，不提供 SBIR 代辦與陪跑 SOP 服務。）

身為甲方，我們長期在招募頂尖SEO內容行銷寫手，跟大家分享一個「甲方視角」的觀察： 市場上的SEO寫手到底有多競爭！ 以本公司為例，目前累積已收到超過 50多位SEO寫手的履歷，不包含我們已經配合約 10位穩定的頂尖SEO寫手，而每次再找新寫手時，常常也是百中選一。因此，當「供給」大於「需求」時，收費行情自然就會往下掉。SEO寫手們想在這樣的市場中爭取更好的價格或專案，真的要有一些「突圍」的本事！ 那麼，身為SEO寫手，要怎麼提升自己的薪資與收費行情及錄取機會呢？ 這裡分享甲方最看重的 4 大方向，給你一些實戰建議： 1. 從SEO寫手晉級到網站經營顧問 光是「寫文章」已經不夠了，若能跳脫單純的稿件交付，提供整體網站內容策略、主題結構化、轉換率優化等協助，馬上讓自己從寫手變成能提升流量轉單的「SEO經營顧問」。 2. 累積多產業SEO成功案例經驗 我們更青睞那些有多產業SEO成功經驗的寫手，因為跨產業實戰力代表著快速適應、精準抓住用戶痛點的能力。這些真實的「戰績」，會讓你的履歷不只是數字，而是實打實的「說服力」 3. 具備攻克大字（四字母）及大流量關鍵字的能力 市面上很多SEO寫手，只會寫些小眾或長尾關鍵字。若能證明自己有能力在「高競爭度大字」裡做出排名，對甲方來說就是極具價值的實力背書！ 想辦法讓自己在知名大詞（或高競爭關鍵字）的SEO專案裡，做出成績，拿得出「數據及排名證明」。 4. 被AI生成或被AI排名的能力 現在AI生成內容、AI搜尋排名是未來趨勢，你要能主動研究如何讓你的內容被AI「看見」或「推薦」有能力將是加分中的加分。 圖片是我根本看不完的SEO內容行銷寫手主動遞來的履歷表 如果您想要看我看過最強SEO內容行銷寫手的履歷作品集 歡迎底下留言 : SEO寫手 !