104學習

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＞

「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

▉ 從 AI 素養基礎到 Microsoft Foundry 工具理解，一篇整理 AI-900 準備重點、考試範圍，以及 AI-901趨勢命題的完整心得。▉ 這篇文章想用比較實際的方式，分享小編自己的備考流程、讀書方法，以及觀察到的考題方向。如果你和小編一樣，先前已經有其他 AI 素養證照基礎，例如 iPAS AI 應用規劃師初級，那麼 AI-900 的準備門檻其實不算太高；真正需要額外補強的，反而是 Microsoft AI 生態系中的工具定位、服務差異，以及各種情境題到底該選哪一個服務。 什麼是Microsoft AI-900？主要內容考什麼？ Microsoft AI-900 是 Microsoft Azure AI Fundamentals 基礎認證，主要測驗內容以人工智慧基本概念為主，不需要程式背景，強調AI的核心應用場景，例如機器學習、電腦視覺、自然語言處理與生成式 AI，同時也會測驗Azure相關 AI 服務的用途與差異，以及包含公平性、隱私、安全與透明性等AI治理原則。 因此，這張證照適合初學者、商務人員、在學學生，或想快速建立 Microsoft AI 生態系基礎知識的考生。簡單來說，AI-900 是一張幫助你理解「AI 能做什麼、在 Microsoft 平台上怎麼應用」的入門證照。 Microsoft AI-900認證資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 考試內容： ● 人工智慧工作負載與責任式 AI：理解常見 AI 應用類型，例如預測、電腦視覺、NLP、生成式 AI，以及公平性、可靠性與安全性、隱私與安全、包容性、透明性、問責等責任式 AI 原則。 ● 機器學習基本原理：認識監督式學習、非監督式學習、回歸、分類、分群等概念，並理解 Azure 中機器學習的基本使用方式。 ● 電腦視覺：影像分類、物件偵測、臉部分析、OCR 光學辨識、影像描述等情境，知道對應服務能做什麼。 ● 自然語言處理（NLP）：情緒分析、關鍵字擷取、實體辨識、翻譯、語音辨識、語音合成等文字與語音相關能力。 ● 生成式 AI：大型語言模型、提示詞、生成內容、負責任使用生成式 AI，以及Azure上相關服務的定位。 微軟 AI 認證如何計分？ 微軟認證採用 1000 分制，及格門檻為 700 分。不過，這裡的 700 分並不等於答對 70% ，因為微軟使用的是量尺分數（Scaled Scoring），會依題目難易度與權重套用計分公式。也就是說，最終成績並不是單純以答對題數直接換算百分比，而是經過加權後得出的結果。這套計分公式目前微軟並未公開。 ● 題數通常約為 40–60 題；以小編這次實際應試為例，共考了 42 題。 ● 題型：多數題目為單選題，作答通常不倒扣。部分題型會以題組方式出現，例如一組包含 3 個是非題，或 3 題拖放配對題。 ● 考試結束後通常會立即顯示成績與成績單，證照通常可於 48 小時內下載。 備考 AI-900策略 小編大約花了兩週準備 AI-900。因為先前已經取得 iPAS AI 應用規劃師初級證照，所以對機器學習、AI 基本概念、常見應用場景不算陌生。這讓我在準備AI-900時，不需要從零開始理解什麼是分類、迴歸、電腦視覺或自然語言處理，而是把重點放在「Microsoft 的服務怎麼對應這些場景」。 因此，AI-900 最需要額外熟悉的地方，就是 Microsoft Foundry（前身為 Azure AI Foundry，是微軟 AI 生態系工具與平台）的服務定位與功能特色。很多題目其實不是考你會不會寫程式，而是考你看到一個需求時，能不能快速判斷應該用哪個工具。例如，題目：「如何辨識圖片上的文字」，就要聯想到電腦視覺中的 OCR（光學字元辨識）能力；如果題目問的是文字情緒分析、關鍵字萃取、語言偵測，就要想到語言服務；如果題目是在問生成內容、提示詞互動、模型能力，重點就會轉向生成式 AI 與相關平台能力。 ◆ 第 1 週：快速建立全貌，先把 AI-900 的五大主題跑過一次。 ◆ 第 2 週：考古題+AI集中刷題，反覆確認每一種情境要對應哪個 Microsoft AI 服務。 ◆ 考前最後整理：把容易混淆的工具功能整理成對照表，例如 OCR、影像分析、翻譯、文字分析、生成式 AI 的適用情境。 獨家準備心法：官方資源＋AI 整理筆記＋大量刷題 小編的準備方式其實不複雜，核心就是三件事：先看官方學習資源、再用 AI 幫忙整理筆記、最後透過刷題把概念轉成「看情境就能選服務」的反應速度。 第一步，我會先上 Microsoft 官方學習平台，把 AI-900 對應模組全部看過一次。官方內容的好處是架構清楚，而且用語和考題很接近。 第二步，我會把每個主題透過AI整理成自己的筆記，尤其是「服務名稱－功能－適用情境」三欄對照，這對應付選擇題很有幫助。 第三步，不斷刷題：利用微軟學習平台上的免費練習評量，進行考古題練習，免費測驗總共50題，每次出題都不同，每個題目都有詳細解析，可以幫助考生把容易混淆的地方反覆記熟。只要練習到評量平均超過90分，正式考試時大多可輕鬆過關。 如果你已經取得其他 AI 素養認證，或本來就具備一些機器學習演算法概念，我會建議你不要花太多時間糾結在理論細節，而是把重點放在「微軟這套服務如何落地」。AI-900 很多題目考的是應用判斷，不是深度技術實作，所以越接近情境、越容易得分。 如何報名考證（所有微軟認證都適用） ● 透過Google搜尋或微軟認證官網(https://learn.microsoft.com/zh-tw/ )，可直接進入微軟AI-900認證網站。 ● 點選認證頁面「與Pearson Vue排程」、用英文輸入所在地址，並填入手機與Email ● 選擇「親自前往考試中心考試」，或「通過OnVUE在線考試」。 ● 若選擇前往考試中心，系統會提醒考試注意事項，以及選擇考試語言，這裡，你可以選擇繁體中文或英語，接著，選擇適合的考試時間與你想要選擇的考試中心地點，目前台灣北中南都有微軟合作的訓練中心可選擇 ● 若選擇「通過OnVUE在線考試」，你需要下載微軟官方指定的考試平台程式OnVUE，這個程式同時是遠端監考系統也是考試介面，一旦發現有違規狀況，例如離開鏡頭或非自然考試行為，監考官有權終止考試 ● 選好考試方式與日期、時間，完成付費，即報名完成。 AI-900 即將退場！AI-900 與 AI-901 的差別 就難度上來說，AI-901難度大於AI-900。 根據目前微軟官方已公開的 AI-901 考試資訊，這張認證相較於 AI-900 更強調考生對 Microsoft Foundry 的理解，以及如何在 Azure 情境中實際應用 AI 服務。官方也提到，應試者需具備基礎的 Python 語法概念，並熟悉 Azure 資源、REST API、SDK 與CLI 等基本使用觀念。相較之下，AI-900 仍以 AI 基礎概念、常見工作負載與服務辨識為主，因此對沒有平台實作經驗的初學者相對友善；而AI-901 則更進一步，要求考生不只理解概念，也要能掌握 Microsoft Foundry 在生成式 AI、agents 與應用建置上的角色與使用情境。 ● 考試定位：AI-900 偏向 AI 概念與 Azure AI 服務辨識；AI-901 更強調以 Microsoft Foundry 為核心的實作理解。 ● 內容重心：AI-900 著重在機器學習、電腦視覺、NLP、生成式 AI 的基礎概念；AI-901 則更明確納入生成式 AI app、agent、Foundry 工具與模型應用。 ● 技術期待：AI-900 對非技術背景較友善；AI-901 雖然仍是 Fundamentals，但官方已提到候選人需要具備基礎 Python 語法與 Azure 資源配置概念。 ● 學習方式：AI-900 可以靠概念理解與刷題快速通過；AI-901 可能更需要搭配平台操作經驗與情境實作理解。 考 AI-900 還是直接準備 AI-901？ 根據微軟官方公告，AI-900於2026年6月30日正式退場，並由AI-901取代。 如果你已經在準備 AI-900，而且能在2026年6年30 前完成考試，我會認為仍然值得考。因為這張屬於Fundamentals基礎證照，已取得的認證仍然有效，不會因為考試退場就失效。 另一方面，如果你現在才剛開始，或希望學到的是更貼近 Microsoft 最新 AI 平台方向的內容，那就可以直接把重心放到 AI-901。 從官方訊息來看，AI-901 代表的是 Microsoft 對新一代 AI 基礎能力的重新定義：不只是知道 AI 是什麼，而是更重視你能不能用 Microsoft Foundry 理解並實作現代 AI 應用，特別是生成式 AI、AI agents、以及更貼近實務的建置思維。 在送出最後一題，系統會彙整考生標籤過不確定的題目，讓你再確認或修改答案，最終確認送出提交所有答案後，系統立刻給分，最終小編以788分，拿到了微軟AI-900認證，官方也在兩、三個小時內，就透過Email發出電子認證。 整體來說，小編覺得 AI-900 是一張很適合建立 Microsoft AI 全貌的入門證照。它不會要求你有很深的技術背景，但會幫你建立「看到需求、判斷工具、理解場景」的基本能力。如果你本來就有一些 AI 素養基礎，兩週其實是有機會準備完成的。至於未來如果想接軌 Microsoft 更新的 AI 發展方向，AI-901 也很值得提早關注，尤其是 Microsoft Foundry、生成式 AI、AI agents 這幾個主題，很可能會成為接下來的核心趨勢。 ▉ 學習資源 Microsoft Learn 官方學習路徑：https://learn.microsoft.com/zh-tw/credentials/certifications/azure-ai-fundamentals/ 104獨家考證課程：生成式AI｜三證合一速攻班｜高分思維 × 解題框架 × 刷題實戰｜：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d

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

根據職責的不同，PM可分為銷售產品經理（Sales PM）、產品經理（Product PM）和研發產品經理（RD PM）。他們分別專注於銷售推廣、產品策略以及技術研發，共同協作推動產品的成功，不過通常是規模較大的公司才會將PM去細分。 以下是 RD PM 與 Sales PM 和 Product PM 的區別： 【職責範圍】 𒀸 RD PM（研發產品經理） 1. 技術開發和研發管理：負責產品的技術開發過程，協調研發團隊的工作，確保項目按計劃進行。 2. 技術規格和需求定義：與技術團隊和其他利益相關者合作，定義產品的技術需求和規格，確保產品設計符合技術要求。 3. 資源管理：管理研發資源，包括人力、設備和技術資源，確保有效利用。 4. 技術難題解決：負責解決技術開發過程中的難題，提供技術支持和指導。 5. 技術路線圖：制定技術路線圖，確保產品技術發展與公司長期戰略一致。 𒀸 Sales PM（銷售產品經理） 1. 客戶需求和市場需求：了解和滿足客戶需求，制定和執行銷售策略。 2. 銷售支持：提供產品培訓和支持，推動銷售業績。 3. 市場反饋：收集市場和客戶反饋，協助改進產品。 𒀸 Product PM（產品經理） 1. 產品策略和路線圖：制定產品策略，管理產品路線圖。 2. 需求分析和產品設計：進行市場研究，定義產品需求和設計。 3. 產品開發管理：協調設計、開發和測試團隊，確保產品按計劃交付。 【關注點】 𒀸 RD PM（研發產品經理） - 主要關注產品的技術開發和工程管理。 - 需要深入理解技術細節和研發流程。 - 更側重於技術創新和研發效率。 𒀸 Sales PM（銷售產品經理） - 主要關注如何推動產品銷售，提升銷售業績。 - 更側重於市場和客戶需求。 𒀸 Product PM（產品經理） - 主要關注產品的整體發展和長期戰略。 - 更側重於市場趨勢、競爭環境和產品路線圖。 【技能要求】 𒀸 RD PM（研發產品經理） - 深厚的技術背景和工程管理經驗。 - 優秀的問題解決能力和技術判斷力。 - 強大的項目管理和資源管理能力。 𒀸 Sales PM（銷售產品經理） - 優秀的溝通和協調能力。 - 深入了解市場和客戶需求。 - 銷售策略和技術的知識。 𒀸 Product PM（產品經理） - 強大的分析和規劃能力。 - 技術背景和產品開發經驗。 - 對市場和競爭環境的深刻理解。 PM 在技術和研發方面扮演著關鍵角色，確保產品在技術層面上成功開發並符合設計規範。他們與 Product PM 和 Sales PM 的協作是產品成功上市和銷售的重要保障。三者各有側重，但都對產品的最終成功至關重要。 更詳細的介紹可參考>> https://www.managertoday.com.tw/articles/view/59756

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！

#資訊安全 資安入門指南：想成為資安工程師不可不知的事 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 邀請到台灣知名資訊安全專家 #方丈，分享資訊安全工程師不可不知的3大重點， 第一點10大安全性漏洞與防駭方法；第二點如何持續增進自己攻防能力的方法；第三點是國際認證的考照秘笈。 ℹ活動詳情資訊 # 時間：8/16(二) 20:00 -21:00 # 主講者：黃建笙(方丈老師) # 直播主題：資安入門指南：想成為資安工程師不可不知的事 # 於TibaMe粉絲團首播，先追蹤避免錯過喔 ℹ參加這場直播你可以學到... # 資安國際認證的基礎框架 # 成為資安人必須具備的能力及準備 # 不知攻，焉知防-弱點產出的原因、進攻性的安全性、攻擊的秘密 # OWASP Top10之外的弱點清單與防駭方法 # 不必花大錢就能考資安證照的小秘密 ℹ關於方丈老師 #台灣知名資訊安全專家，現任登豐數位科技擔任技術總監 #台灣唯一 自2010年連續當選Microsoft MVPs(企業安全領域) #台灣第五位 取得ISC2 CISSP-ISSMP(Information System Security Management Professional)認證 #台灣2018年第一位 取得EC-Council LPT Master滲透測試認證的專家，擁有CEH、ECSA、CHFI、ISO/IEC 27001 & BS-10012 Lead Auditor等資訊安全相關認證 #微軟認證講師，具有多項MCSE、MCITP等IT認證 立刻免費報名👉https://www.surveycake.com/s/9pDvO 參加直播還有機會獲得 # 方丈老師白帽駭客認證課程超過千元折價券

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。

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！

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']

1.範例題目之設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威! 2.範例題目共七大類，HTML5、CSS3與JavaScript的基本概念、HTML5頁面設計、HTML5表單設計、HTML5多媒體設計、CSS3樣式設計、動態效果設計、HTML5與CSS3之整合應用 ，以上內容包含HTML5的主要技能發展與特性，讓您學習紮實觀念與能力。 3.透過本書所附光碟之認證範例題目練習系統依類別進行自我測驗。 4.配合中華民國電腦技能基金會(http://www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。 本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AEY042000

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

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

我發現好多人推薦的熱門 AI 語音筆記工具都不是免費的😭 只能免費試用把錄音轉成文字逐字稿幾分鐘，就跳出付費升級會員的提醒... 對每天都要開會、上課的人來說，聲音轉錄的免費額度肯定不夠用⌛️ 時間用完只能再找別的 AI 工具，這篇我要分享完全不限時間！ 3 個完全免費的 AI 逐字稿工具，你一定要收藏❤️ 懶得看使用教學的話，點這裡看重點功能比較表！ 3 個完全免費 AI 逐字稿工具：（點擊快速抵達） Easemate.AI - 免費線上即時轉錄聲音的 AI inFin - 免註冊手機電腦都可用的 APP NotebookLM - Google 的免費 AI 筆記助理 功能比較表：3 個免費 AI 逐字稿生成工具 1. Easemate AI Easemate AI 網站的工具之一「AI 會議記錄者」可以免費線上即時轉錄聲音🎙️轉成文字的基本功能，像時間戳記、辨識講者、重點摘要都有比較特別好用的地方是跟 AI 聊天！ 錄音檔擱置太久沒聽，忘記在講什麼可以點右上的「 AI 聊天」問 AI ，🔍請他幫忙找音檔裡面的內容讓我馬上恢復記憶🧠✨ 點擊快速回目錄⤴ 2. inFin inFin 是手機、電腦都可使用的語音筆記 APP不只免費，還免註冊！！！而且，他的 AI 逐字稿總結功能超好用 點下面「✨inFin+」按鈕AI 一鍵自動幫我整理成：摘要總結、會議記錄、課程重點、待辦事項這樣開會、上課都不用再自己做筆記了～雖然 inFin 的精準度比較差一點還是要再自己檢查辨識出來的文字但我覺得有這些免費功能，已經很佛心了💗 點擊快速回目錄⤴ 3. Notebook LM NotebookLM 是 Google 的免費 AI 筆記助理只要匯入檔案就能生成語音摘要跟其他 AI 工具比較不一樣的功能是 他可以把音訊轉成心智圖、簡報影片「不用聽」錄音，也能「馬上看懂」重點👀✨ 點擊快速回目錄⤴ 4. 功能比較表：3 個免費 AI 逐字稿生成工具 免費 AI 逐字稿工具功能特點Easemate AI・免下載 APP ，網頁線上即時轉錄・辨識區分講者・跟 AI 聊天提問inFin・不用註冊帳號・自動整理會議記錄・生成待辦事項Notebook LM・登 Google 帳號免費用・生成語音摘要・音訊轉心智圖・音訊轉簡報影片 點擊快速回目錄⤴ 有了這 3 個免費的 AI 逐字稿工具就不用再花時間找其他免費試用的工具了～而且現在 AI 轉錄速度超快大大節省 80% 人工聽打的時間！如果你對品質或功能有更高的要求可以看我寫的另一篇，介紹更多 AI 語音筆記工具裡面有評比 Vocol 、雅婷逐字稿、 cSubtitle 、 Litok 唷！最後，記得～收藏這篇❤️ 以免之後要用找不到～ 我以前常困擾，怎麼在社群讓別人看到我厲害的地方我想要其他人來找我合作，多賺一點錢💰但我把專業寫在 IG 或 Threads 的介紹都沒用==認真想想，可能這兩個平台都是玩樂性質的關係吧後來，我看到同事在用台版 LinkedIn，超酷！每個人名字旁邊都會顯示職業，不怕別人不知道我是做什麼的我馬上創了一個帳號！現在有閒就發炫耀文📱就是可以展現自己專業知識的貼文，比如：我怎麼用 AI 做超屌的動畫之類的我還在上面建一個可公開又比較輕鬆版的履歷沒想到發文刷存不到一個月，就收到合！作！邀！約！現在變得好忙哈😆 除了正職還多了 2 個副業💰💰💰真的很推薦想增加收入的來一起玩人才社群～～～ 作者：職迷不霧點我追蹤職迷不霧 IG ❤️❤️❤️ 延伸閱讀：【AI語音筆記】超推薦5個AI轉文字工具！幫你生成逐字稿與會議記錄重點，免費vs訂閱、優缺點評比【AI聊天機器人】推薦選哪個？4大AI比較！馬上找到適合的AI助手：ChatGPT、Grok、Gemini、Deepseek【AI做報告】4個超推薦AI報告工具！幫你生成報告、找文獻、做簡報PPT、套設計模板必備【AI翻譯工具】最推薦5個AI即時翻譯，幫你自動翻譯任何語言，免費vs訂閱、優缺點評比一次看！【AI懶人包】看這篇就夠！2026推薦AI免費vs訂閱工具大全，提高工作生產力&職場競爭力！（持續更新)

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！ 🌐🚀

每一個經營網路生意的老闆，遲早會在某個深夜被同一件事困住：「為什麼客人按了結帳卻沒付款？」「為什麼這個月的對帳單和銀行入帳對不起來？」「為什麼隔壁同行手續費比我低 0.3%？」這些看似零碎的痛點，全都指向同一個核心問題——你選的網路金流，到底對不對。 當電商、訂閱制 SaaS、線上課程、團購平台百花齊放，網路金流早已不再是「能收錢就好」的後勤角色，而是決定你毛利率、退單率、轉換率，甚至品牌信任感的關鍵基礎建設。台灣市場上從藍新、綠界、紅陽、ECPay 到國際級的 Stripe、PayPal，每一家在費率、結算週期、串接難度、客服支援上都有明顯落差。也因此，「如何選擇網路金流」「網路金流費用怎麼算」「網路金流推薦哪一家最划算」幾乎是每一位老闆與工程師最頭痛的三大難題。本文將從評選邏輯、費用結構、廠商比較三個角度，帶你看懂網路金流的全貌，並介紹業界領導品牌——戰國策集團的網路金流服務，為你打造一站式的線上收款方案。 ──────────────────── 【一、網路金流的本質：它不只是一個收款工具】 許多人把網路金流理解為「線上版的刷卡機」，其實它的角色遠複雜得多。一套完整的網路金流系統，背後同時整合了發卡銀行、收單銀行、聯合信用卡中心、3D 驗證、風控引擎、會計對帳，並對接 ATM 虛擬帳號、超商代碼繳費、Apple Pay、Google Pay、Line Pay、街口、行動支付，甚至跨境信用卡與電子錢包。 當客戶在你的網站按下「結帳」的那一瞬間，金流商在數百毫秒內必須完成發卡端授權、3D 認證、風控判斷、回傳結果與資料庫寫入——任何一個環節卡住，就可能讓辛苦投入的廣告費全數蒸發。對企業而言，網路金流的好壞，直接決定了你的轉換率與營收上限，也決定了你能否從「賣產品」進階到「賣訂閱」「賣分期」「賣海外」這些更具規模的商業模式。也正因如此，網路金流早已不是 IT 部門才需要關心的議題，而是經營者必須親自看懂的策略議題。 ──────────────────── 【二、如何選擇網路金流？六大決策面向】 在實務上，業界判斷一家網路金流是否值得長期合作，通常會從六個面向綜合評估，而非單純比較費率。 第一是支付方式的廣度。現代消費者習慣分散：年輕族群偏好行動支付與 Apple Pay，主婦族群仍習慣超商代碼，B2B 客戶要 ATM 匯款，跨境訂單則需要國際信用卡。能否覆蓋你的目標客群所有付款習慣，是金流商的首要門檻。 第二是手續費與結算週期。手續費高低固然重要，但結算週期更關鍵——有的金流隔日撥款，有的卻要 T+15 甚至 T+30，對現金流吃緊的中小企業而言，遲撥兩週可能就是斷頭與否的差別。 第三是風控與爭議處理機制。Chargeback、盜刷、惡意退款是線上生意躲不掉的陰影。優質金流商會主動提供風控規則、異常行為偵測，甚至協助賣家應對爭議款，避免商家在無聲中被銀行扣回款項。 第四是技術串接的友善度。是否提供 RESTful API、Webhook、官方 SDK、Shopify／WooCommerce／Cyberbiz 等主流開店平台外掛，將直接影響工程導入成本。對沒有專職工程師的中小企業而言，這往往是決勝關鍵。 第五是合規與資安認證。PCI DSS Level 1、ISO 27001、金管會核可名單，是金流商不可妥協的基本盤，攸關客戶刷卡資料是否安全、企業是否會在外洩事件中被連帶求償。 第六則是售後服務與顧問能力。中小企業導入金流時，常需要從稅務、發票、退款、對帳、ERP 串接一路被陪伴。戰國策集團作為網路金流推薦廠商，最大的差異就在於提供「顧問式服務」而非「平台式服務」，這也是業界領導品牌與一般金流轉介商最大的分野。 ──────────────────── 【三、網路金流費用完整解析：你究竟在付什麼錢】 網路金流費用看似複雜，其實只要拆成「開辦費」「手續費」「加值服務費」三層，就會清晰許多。 開辦費包含建置設定、API 串接、商家審核等一次性支出，多數金流商落在 NT$0 至 30,000 之間，國際金流如 Stripe、PayPal 雖無開辦費，但需自備海外公司與銀行帳戶，實際導入成本反而更高。手續費才是長期支出的主力，本土信用卡平均落在 2.0–2.8%、ATM 虛擬帳號 NT$10–15/筆、超商代碼 NT$25–35/筆、行動支付 1.5–2.5%、跨境信用卡則需加收 0.5–1%。費率會依產業類別、月交易量、信用評等浮動，業界領導品牌通常能為長期客戶爭取到優於行情的議價空間。 加值服務費則是常被忽略的一塊：發票整合、分期付款、訂閱扣款、ERP 串接、客製化報表，每一項都可能額外計費 NT$3,000 至 30,000 不等。也因此，光看單一手續費比價並不能反映真實成本，戰國策的網路金流推薦方案以「全包式報價」為原則，將所有可能費用一次說明清楚，避免簽約後才出現意料外的支出。 ──────────────────── 【四、網路金流推薦：戰國策業界領導品牌的差異化價值】 戰國策集團能在網路金流領域被公認為業界領導品牌，靠的不只是時間累積，而是把「網站開發、行銷代操、金流串接、企業服務」整合成完整解決方案的能力。25 年品牌資歷代表的不只是經驗，而是能在客戶遇到問題時，迅速調度設計、技術、行銷、財務四個團隊協同處理。 具體而言，戰國策的差異化體現在四個面向：其一，與台灣主要本土金流商（藍新、綠界、紅陽）皆有合作協議，並能依客戶業態建議最划算的組合；其二，自有工程團隊可協助客戶從 Shopify、WooCommerce、Cyberbiz 到自製網站的串接，省去另外發包成本；其三，提供發票自動化、ERP 同步、訂閱制扣款等加值整合，讓金流不再只是收款，而是企業營運的數據樞紐；其四，以「長期顧問」為服務心態，客戶開通後仍享有持續諮詢與費率審視服務。這也正是業界推薦廠商與一般金流轉介最大的差別。 ──────────────────── 【五、不同業態的網路金流策略建議】 實體零售轉電商的店家，初期建議以「綠界或藍新 + 信用卡 + 超商代碼」起步，先求穩定再求多元；訂閱制 SaaS 與會員制服務則建議導入支援「自動續扣、Token 化付款」的方案，這方面戰國策可協助串接國際 Stripe 或本土訂閱模組。 線上課程平台需要「分期付款 + 發票自動化」，課程客單價較高，分期是轉換率的關鍵推手。B2B 大宗交易則以 ATM 虛擬帳號為主，搭配對帳系統可大幅降低財會人力。跨境電商與品牌出海業者，建議國內金流之外另搭 Stripe 作為國際備援，並透過戰國策推薦廠商方案整合海外公司、銀行、稅務一條龍服務。 ──────────────────── 【六、網路金流導入流程：戰國策的 SOP】 戰國策的服務從免費諮詢開始：顧問會依你的產業別、月交易量、客單價、客群結構，建議最合適的金流組合。確認方案後便進入文件審核階段，本土金流約 5–10 個工作日，國際金流則依國家審核速度而定。 接著由戰國策的技術團隊協助 API 串接、後台設定、Webhook 測試、發票整合、ERP 同步，並在正式上線前完成全流程模擬交易。上線後仍持續提供月對帳檢查、費率優化、爭議款協助等長期服務，這也是業界推薦廠商與一般轉介商最大的分野。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：網路金流費用大約多少？ A：開辦費 NT$0–30,000，本土信用卡手續費約 2.0–2.8%、ATM 約 NT$10–15/筆、超商代碼約 NT$25–35/筆，戰國策推薦廠商方案採全包式透明報價。 Q2：手續費可以議價嗎？ A：可以。月交易量達一定門檻或長期合約，多數金流商願意調整，戰國策業界領導品牌可協助議價。 Q3：結算多久撥款？ A：依金流商與付款方式不同，常見 T+1 至 T+15，可依現金流需求選擇方案。 Q4：要不要同時用多家金流？ A：建議主備搭配，例如本土金流負責主流量、Stripe 處理跨境，降低單一供應商風險。 Q5：跨境收款怎麼選？ A：建議搭配 Stripe 或 PayPal，戰國策可協助規劃海外公司與銀行帳戶。 Q6：刷卡被盜刷誰負責？ A：依爭議款流程處理，部分責任由發卡銀行承擔，戰國策推薦廠商提供完整爭議協助。 Q7：可以開立發票嗎？ A：可以。多數金流可串接電子發票系統，戰國策提供自動化整合方案。 Q8：訂閱制扣款可以做嗎？ A：可以。Stripe Billing 或本土訂閱模組皆可，戰國策業界領導品牌提供顧問建議。 Q9：金流商會看財報嗎？ A：會。部分金流商會依年營收、信用紀錄審核，戰國策可協助申請與資料準備。 Q10：戰國策網路金流推薦的最大優勢是什麼？ A：25 年企業服務資歷、業界領導品牌、本土與跨境金流整合、自有技術團隊、長期顧問支援。 ──────────────────── 【戰國策網路金流服務｜業界領導品牌．25 年企業服務資歷】 戰國策集團網路金流推薦廠商，提供從金流商比較、串接導入、發票整合、訂閱扣款到爭議款處理一站式服務，協助電商、SaaS、線上課程、跨境品牌全面提升收款效率與轉換率。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官網了解更多：https://www.nss.com.tw/cashflow2

OpenAPI 規範是一種標準化格式，用於詳細描述 RESTful API 的端點、方法和數據結構；API 是應用程式介面，定義軟體之間通信的函數和程序，允許應用程序訪問功能或數據。 OpenAPI 規範和 API（應用程式介面）之間的關係如下： 1. 描述和定義 API： ➛ API：API 是應用程式介面，用於不同軟體系統之間的通信。API 定義了一組函數和程序，允許應用程序彼此訪問功能或數據。 ➛ OpenAPI 規範：OpenAPI 規範是一種用於描述 API 的格式。它詳細說明了 API 的端點、方法、參數、響應和其他相關細節。OpenAPI 規範文件是一種結構化的文檔，用來精確描述 API 的行為。 2. 標準化和一致性： ➛ API：每個 API 的設計和文檔風格可能不同，這會導致在使用和理解 API 時出現困難。 ➛ OpenAPI 規範：提供了一種標準化的描述方法，使 API 的設計、開發和文檔保持一致。這樣，無論是開發者還是用戶，都能更容易地理解和使用 API。 3. 工具支持和自動化： ➛ API：開發 API 需要編寫大量的代碼和文檔，這是一個繁瑣且容易出錯的過程。 ➛ OpenAPI 規範：由於其標準化格式，可以使用許多工具來自動生成 API 文檔、測試、模擬服務器和客戶端代碼。例如，Swagger UI 可以根據 OpenAPI 規範自動生成互動式 API 文檔，而 Swagger Codegen 可以生成服務器和客戶端代碼，減少手動編寫代碼的工作量。 4. 可發現性和可讀性： ➛ API：要了解某個 API 的功能和使用方法，開發者可能需要查看分散在不同地方的文檔。 ➛ OpenAPI 規範：通過一個統一的規範文件，可以全面了解 API 的所有功能和使用方法。這個規範文件是機器可讀的，也可以轉換為人類可讀的格式，例如 HTML 文檔。 5. 版本控制和演進： ➛ API：API 的版本控制和更新可能難以追蹤和管理，特別是對於大型和複雜的 API。 ➛ OpenAPI 規範：通過詳細的規範描述，可以更容易地跟踪和管理 API 的版本更新和變更，並且可以自動生成更新後的文檔和代碼。 總結來說，OpenAPI 規範是一種用於描述和定義 API 的標準化格式。它不僅使 API 的設計和文檔更加一致和易於理解，還提供了豐富的工具支持，從而使得 API 的開發、測試和維護更加高效。

步入 2026 年，職場分水嶺不再是學歷，而是誰能更有效率地與 AI 協作。 面對轉職潮，單純在履歷上寫「會用 AI」已不足以說服面試官，現在企業更看重「即戰力」。資策會有兩張證照，分別從「基礎通識」與「職場實戰」切入，讓非技術背景的人才也能擁有標準化的專業背書。 除了 AI 素養，具備國際公認的管理框架也是加薪關鍵。根據 PMI (國際專案管理學會) 於 2025 年 11 月發布的《薪資調查報告：第 14 版》(Earning Power: Project Management Salary Survey, 14th Edition) 指出，持有 PMP 證照的專業人士，其薪資中位數在 21 個受訪國家中平均比未持有者高出 33%。這反映出企業對於「具備專業框架」且懂「商業敏銳度」人才的重視。 💡2026 熱門證照快報 ❇️iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 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。 ❇️生成式AI能力認證（資策會） 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 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，目前已開放2026年1-3月場次報名。 ❇️生成式AI辦公室應用能力認證 （資策會） 考試資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9bfaea95-16af-4183-ba6f-0a0b5506cfc1 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，將於2026年3月進行考試。 ❇️國際專案管理師PMP 👉擁有此證照面試邀約可提升45% 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/43b8030e-af5a-48fb-babb-80f048956582 特色：全球公認的專案管理專業資格，代表你掌握了專案規劃、執行、監控與結案的完整知識體系，能有效提升跨部門溝通協調、進度控管及風險管理能力。 挑選一張與您工作場景契合的證照，這將是您在數位浪潮中不被取代的生存證明。 ➡️【推薦給你的考照學習資源】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/ee5e6072-07e8-486f-9e11-2d7d5bfb2f2d

資安證照有哪些？該如何選擇？ 🛡️🤔 10大熱門資安證照排行榜 巨匠電腦輔導考照，打穩扎實資安技能！ 💻🏆 隨著科技發展日新月異，資訊安全開始受到業界重視，也增加不少相關的職缺需求. 擁有資安證照不僅能提供最實質的能力證明，未來求職還能幫助提升個人競爭力. 接下來帶您解析資安界的十大熱門證照，幫助你選定合適的方向努力，距離夢想更接近！ 🚀 資安證照有哪些？該如何選擇？ 在了解該考取哪張資安證照前，首先應該要先釐清，在未來的資安職涯中，自己想專精於哪個層面. 如果是初次入門的資安小白，可以先從紅隊、藍隊兩大方向開始發想延伸. 🎓🔴🔵 在資訊安全的世界中，攻擊方（紅隊）會模擬駭客入侵，而守備方（藍隊）則協助加強系統安全. 對應不同紅隊、藍隊職能，資安證照可粗略分成稽核、管理、技術三類別. 先釐清各隊伍所需具備的能力要求，再鎖定發展方向，才能替未來做好準備！ 🎯🛡️💼 🏆 10大熱門資安證照排行榜 🏆 CISSP - 💼💰 #資安專家 適合對象：經驗豐富的安全管理專家 費用：749 美元 難易度：高 CISA - 📊📈 #系統稽核 適合對象：中階系統稽核人員深造 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中 Security+ - 🌐🔒 #網路技術 適合對象：職涯初期的網路安全技術員 費用：392 美元 難易度：中低 CEH - 🎓👾 #駭客技能 適合對象：資安紅隊的從業者 費用：1,699 美元 難易度：高 CISM - 🕵️‍♂️💼 #管理職 適合對象：欲轉型管理職的技術人員 費用：會員 575 美元／非會員 760 美元 難易度：中高 GSEC - 📑🌐 #資安專業 適合對象：IT 經理或具備資安背景的管理人員 費用：1,299 美元 難易度：中 SSCP - 👨‍💻🛡️ #安全系統 適合對象：親自使用安全系統的開發者 費用：249 美元 難易度：低 CASP - 🚀🔐 #高階技術 適合對象：高階網路安全技術員 費用：494 美元 難易度：高 GCIH - 🚨🔍 #事件處理 適合對象：想提升事件處理能力的資安管理者 費用：949 美元 難易度：中高 OSCP - 🌐💡 #滲透測試 適合對象：進階安全測試人員 費用：999 美元起 難易度：高 踏入資安領域的第一步就從巨匠電腦開始！資安網管人才培訓班有縝密的課程規劃，並輔導考取入門資安證照（CompTIA Security+），即使是零經驗的資安小白也能輕鬆掌握學習重點！ 🎓💡✨擁有基礎的技術人員也能透過課程精進資安職能，更容易在眾多競爭者中脫穎而出. 藉由證照獲取來增加您的專業可信度，把經歷變成看得見的真・實力. 💼🔒 #資安 #證照 #巨匠電腦 #資訊安全 #技能提升

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

人工智慧產品經理AI PM（product manager），無疑是當前職場最紅的職務之一。AI PM和傳統PM有什麼不同？AI PM又和AI工程師有何差異？為什麼AI PM年薪能輕鬆超越百萬？104職涯診所Podcast EP560【AI PM紅什麼？！年薪上看150萬！不用精通程式，但要懂AI技術、能和工程師溝通】提到，AI PM不見得要精寫程式，但必須懂技術，尤其要具備讓AI落地於產品的能耐；相較於傳統PM，AI PM的薪資可能多30%；年薪因專業度和年資而不同，80~150萬不難，150~250萬有機會，主管職或上市櫃公司有望超過250萬。  ※更新日期：2026/08/31 文／104職涯診所Podcast 本文目錄（點擊可快速前往） 「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用 AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例 不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合 AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力 AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬 如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑 AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？ AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  【來賓】  王之璘，104人力銀行產品暨價值營運處資深協理，從輔大企管系畢業之後，曾任屈臣氏儲備幹部，優仕網Youthwant業務助理、網站企劃，ABC好車網網站企劃，一路發展成為產品經理PM(Product Manager)，進入104人力銀行前後近10年，目前擔任產品團隊主管，帶領超過30位夥伴負責主要的AI產品，也是104人銀行最年輕的處級主管，職涯歷程豐富。  「AI PM」人工智慧產品經理，在傳統職責疊加AI技術應用  AI PM指的是與AI相關的產品經理（Product Manager）。  不過，討論AI PM之前，必須先界定傳統PM的工作內容。傳統PM通常分為兩大導向：一是功能導向（從0到1），把全新的產品從無到有、建立起來。二是營運導向，負責觀測用戶行為、發現數據問題並進行優化與開發，例如，對於104人力銀行這樣已有多年線上服務的網站進行改善與優化。此外，傳統PM特別注重用戶介面（UI/UX）的優化與改善，並根據用戶的使用數，提供回饋給開發單位。綜合來說，PM是介於技術端與用戶之間溝通的橋樑。  AI PM的工作是疊加在傳統PM任務之上的。核心任務特別強調，將AI技術應用在產品的流程或發展中。  AI PM的職責面向主要有二：首先，運用AI改善公司內部的作業流程與效率，加速技術和流程的串接。這點是傳統PM比較少關注的。例如，AI PM可以利用對Prompt語法的熟悉度，與AI互動，快速產出產品需求文件PRD（Product Requirement Document）或設計畫面，大幅節省工程師的時間。其次，利用AI發展具有商務價值的工具或服務給使用者，讓使用戶願意為了AI功能而付費。  AI PM和傳統PM差在哪？以履歷表功能為例  以履歷表功能為例，傳統PM會觀察求職者填寫履歷過程中的「卡點」，透過增加欄位或使用文字引導，讓欄位更容易填寫，優化介面。  然而，AI PM會把AI技術直接應用在產品服務之中。例如，AI PM會用AI分析求職者已有的PDF或Word履歷表，把相關內容自動轉移到系統的欄位，節省求職者的時間。也就是說，AI能分析求職者的學經歷或社團經驗，自動產出自傳內容，或分析履歷內容有哪裡不足，對應求職者想應徵的職務，然後提供求職者哪裡可以再加強的建議。AI PM會進一步思考，會比使用者想得更多、看得更遠，避免求職挫折、提升求職效率。  不會寫程式也ok？AI PM需具3大核心能力：技術、市場、整合  如果把AI PM的三個關鍵職務能力聚焦在：懂技術、懂市場、能整合。若要進行排序，王之璘認為的優先順序為：懂技術（第一）、懂市場（第二）、能整合（第三）。  1.  技術的基礎理解（優先）：AI PM需要具備對AI相關知識的基本理解和評估能力，例如機器學習、深度學習、大型語言模型（LLM）或自然語言處理（NLP）等。重點不在於寫程式（Coding），而是在於掌握AI的邏輯、技術原理及限制，做為規劃與開發之間的橋樑。這種理解能幫助AI PM評估產品的可行性、成本（例如Token的使用成本），並丕確保產出內容的品質和語句的正確性。  2.  市場與商業思維（次要）：PM必需思考如何將想法產品化並且制定策略。AI PM必須具備商業思維，避免「為了AI而AI」。他們需要思考如何用AI吸引用戶，創造非用戶，甚至讓用戶願意付費。  3.  整合與溝通協作（基礎）：整合能力涉及評估AI是否可行，並與技術團隊順暢協作。AI PM在協作上，除了傳統PM面對的工程師和設計師之外，還需和資料科學家或研發單位密切討論深度學習模型的優化方向、正確率、品質校正與實驗內容。高效的溝通能力極為重要，AI PM需使用精確的技術術語與工程師溝通，以避免認知落差與時間浪費。  整體來說，AI PM對於技術理解的程度，必需能明確評估AI可以做到哪些功能、有哪些限制與風險，例如資料漂移或幻覺（AI產出不符合事實或使用者能力）的問題。如果AI PM了解這些限制，就能知道撰寫Prompt時，應該注意哪些地方。即便不會寫程式也沒有關係，但如果能理解基礎的程式架構、前端後端語言與限制，將會有助於與開發團隊進行更順暢的溝通。甚至在某些職缺中，AI PM需要具備利用AI進行Vibe-Coding的能力，透過與AI對話，來完成網頁基礎介面設計的能力。  AI PM的「AI思維」，創新探求與落地能力  AI思維比AI技術的理解更需要天分和時間投入。王之璘指出，所謂的AI思維，指的是，具備創新的想法，一方面用在改善PM本身的工作流程，另一方面，把AI技術深入落地到產品中，這就需要探索的能力和商業思維。優秀的AI PM不僅要從0到1把產品做出來，更強調如何從1到100，讓產品能夠落地。  AI PM薪資比傳統PM高多少？年薪輕鬆逾百萬  王之璘認為，最厲害的AI PM，應該具備條件創新和強大的學習動機或好奇心。因為AI技術的發展日新月異，幾乎每週都有新的產品發表，AI PM必須像海綿一樣，持續更新知識。他們需要對市場具有極高的敏感度，能夠挖掘機會點。  反映在薪資，AI PM的月薪通常比傳統PM稍高！3到5年經驗的AI PM，月薪通常在5到6萬左右。8到10年經驗者，年薪則輕鬆破百萬，甚至達到150萬是常見現象。AI PM薪資比傳統PM高出兩到三成是可以想像的。  如何轉型AI PM？傳統PM、非相關背景的職涯路徑  對於現任PM想轉型為AI PM，最好的方式是在自己的工作中嘗試用AI思維改善流程，或利用Vibe-Coding產出設計網頁。若具備傳統PM的技能加上AI PM的基礎知識，轉型會相對簡單。  對於非傳統PM背景的人，建議從生活中探索從0到1的創新思維，關注生活中的痛點，嘗試利用UI/UX的改善或AI技術來解決問題，例如練習用ChatGPT或Vibe-Coding工具設計網頁，培養用AI解決問題的能力。  AI PM有加分的產業背景或科系背景嗎？  PM的養成大多依賴自學與應用，國內缺乏專門的PM科系。王之璘的團隊成員背景非常多元，包含業務助理、行銷、前端工程師、客服甚至服務業。  AI PM若有以下的產業背景也會特別加分：  1.資訊業/軟體業：幾乎是最順暢的轉型路徑，因為具備豐富的產品知識、開發流程經驗(如瀑布流或敏捷式開發)、以及對於UI/UX的基礎認知。  2.金融業/會計領域：這些產業接觸的數據量大，更重要的是，他們擁有風險控管、法規遵循的背景。這使得他們在思考產品時，能夠更加嚴謹，也能快速學習複雜的商業邏輯，有助於控制成本並確保產品具體落地。  3.醫療背景：具備基礎統計知識和管理豐富病歷的經驗，有助於快速找到與AI協作的脈絡。  在科系背景上，資管、資工、電機、統計、數學等科系會稍有加分。資管或資工因為具備技術背景，能用相同的語言和工程團隊溝通。統計或數學背景則因系統思維能力強，能夠有脈絡的調校AI的學習方向。 然而，一位頂尖優秀的AI PM，重點不在學位、也不是科系，而是能否將流程痛點或商業機會轉化為實際的規格，與工程師溝通，帶領團隊開發。  AI PM展現出色的溝通力，拉近技術與用戶的距離  總結本次討論，AI PM是技術與非技術團隊之間的橋樑，需要具備出色的溝通協作能力。技術雖然重要，但只需達到理解和評估的程度，並不需要具備前端的研發能力。最關鍵的是，AI PM必須具備極大的學習動機、持續更新知識，並善於將抽象問題轉換為具體的產品功能來解決。  多數公司為了推動AI，提高專案效率或將AI轉化為商轉機會，對於具有AI思維和技能的PM，徵才的積極度會更高。對於有興趣轉職為AI PM的人，無需過度擔心自身背景或科系，反而應該更專注於知識學習、留意自身是否具備擁抱創新的人格特質。  [course_plugin api_type='course_id' title='104推薦：AI產品經理學習營' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&order=15&jobcat=2004003009&page=3' amount='5']

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。

🗣來賓：伊原力科技 營運總監Kevin 什麼是「影音購物」？影音購物的轉換率如何？影音購物跟直播帶貨有何差別？Firework 是什麼樣的平台？提供哪些服務？Firework還有提供AI生成文字功能及聲音？無印良品等知名品牌也在使用「影音購物」？目前台灣導入「影音購物」的現況？Firework可以同時在FB、IG聯播直播嗎？哪些產業適合使用Firework技術？未來影音跟電商的趨勢？ 📌伊原力科技官網：https://may4s.com.tw/ 案例分享： 美國零售 Walmart 案例：https://bit.ly/3WSQcK7 日本二手車案例：https://bit.ly/43LHuQ3 日本服飾品牌案例：https://bit.ly/3Nc4gLK 📌更了解林克威 專欄｜https://cnews.com.tw/author/cnews132/ IG｜https://www.instagram.com/ecpro.tw FB｜https://www.facebook.com/ecpro.tw 贊助我們一杯咖啡｜https://pay.firstory.me/user/ecpro 本節目由【聲歷其境】團隊製作播出，線上收聽：https://podcasts.apple.com/tw/podcast/ep162-%E5%BD%B1%E9%9F%B3%E8%B3%BC%E7%89%A9%E6%99%82%E4%BB%A3%E4%BE%86%E8%87%A8-%E5%B8%B6%E7%B5%A6%E4%BD%A0%E4%BA%94%E5%80%8D%E8%BD%89%E6%8F%9B%E7%8E%87-%E4%BA%94%E5%80%8D%E5%81%9C%E7%95%99%E6%99%82%E9%96%93-%E4%B8%89%E5%80%8D%E7%9A%84%E8%A8%82%E5%96%AE%E9%87%91%E9%A1%8D/id1510723809?i=1000616506038