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[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
[證照]經濟部iPAS AI應用規劃師初級考照分享
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
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
你知道學AI其實不需要花大錢嗎?Google、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Meta這五大科技原廠,早已推出完全免費的高品質AI課程,含金量甚至超越市面上許多收費課程! 【為什麼選原廠課程?】 原廠課程有三大優勢:資訊最即時準確、課程架構完整嚴謹、部分課程完成後可獲得官方認證徽章,對履歷加分效果十足。 【五大平台推薦】 ▍Google AI 學習中心(grow.google/ai) 最適合AI零基礎的新手!「AI Essentials」課程不需要程式背景,教你用Gemini和NotebookLM提升工作效率,完成後可獲得Google官方數位徽章。另有教育工作者與學生專屬課程。 ▍Anthropic Academy(anthropic.skilljar.com) 想精通提示工程(Prompt Engineering)必看!提供15門以上完全免費課程,深入拆解如何寫出穩定高品質的Prompt。「Building with Claude API」長達13小時,涵蓋API串接到AI Agent建構,不需帳號即可學習。 ▍Microsoft Learn(learn.microsoft.com/training) 上班族的最佳選擇!專注Microsoft 365 Copilot在Excel、PowerPoint、Teams、Word的實務應用,讓你在不改變工作習慣的前提下,用AI大幅提升效率。 ▍NVIDIA 深度學習學院 DLI(nvidia.com/training) 技術工程師的殿堂!涵蓋深度學習、生成式AI/LLM、加速運算等六大領域,完成實作測驗後可獲DLI認證證書,是向雇主證明技術實力的最佳利器。 ▍Meta AI 資源庫(ai.meta.com/resources) 開源AI的最佳入口!提供Llama模型文件、PyTorch框架與地端部署指南,特別適合需要將AI部署在內部伺服器、資料不能上雲的金融或醫療企業。 【不同角色的學習路徑建議】 全體員工 → Google AI Essentials 建立基礎認知 行政業務人員 → Microsoft Copilot 提升日常效率 行銷企劃人員 → Anthropic 提示工程 優化AI產出 IT工程師 → NVIDIA DLI + Meta開源資源 深耕技術 善用這些免費資源,就能打造自己的AI競爭力!你目前在學哪個平台的課程呢?歡迎留言分享 👇
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VIBE CODING 智能體工程開發實戰
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身為開發者,還在為日復一日的程式碼撰寫感到疲憊嗎?想提升開發效率卻苦無對策? AI時代,工程師的超能力就是「Vibe CodingX智能體工程」! 《VIBE CODING 智能體工程開發實戰》線上直播課,專為有程式基礎的你設計,從原理到實戰,手把手教你打造AI驅動的開發流程。 讓 AI Agent 成為你的神隊友,告別低效,迎接高產能開發! 【這堂課你將帶走什麼?】 ✅ 建立 AI 協作開發思維:運用 Scaffolding Prompt 模式,用自然語言驅動 AI 組織專案結構、分層與規範。 ✅ 精通 AI 驅動 SQL 資料庫技術:掌握資料庫核心設計,實作 Text-to-SQL 與 RAG 原型。 ✅ 掌握最新AI開發工具:掌握 VS Code、Github Copilot 等 AI 開發工具,搭配 Claude Code 推理模型與 GitHub 協作流程。 ✅ Agentic 思維: 教你如何把 AI 視為「員工」而非「工具」,學習拆解任務、分配角色、建立 AI 工作的標準作業程序(SOP)。 ✅ 五大專案作品集: 包含行事曆管理系統、OCR自動化進銷存系統、全天候 Line Bot 智能助理等,實現可直接落地的 MVP。 ✅ 完成從零到一的專案部署實戰:透過 5 件實作成品,學習優化代碼並將成品部署至雲端環境。 15人小班制教學 名額有限,額滿為止❗️ 🔥 早鳥8折優惠實施中:現折 NT$14,400! (個人/企業團報更優惠) 立即掌握 AI 時代的「十倍速開發」法, 現在就立即了解報名課程👉https://user135527.pse.is/8yxqwu
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面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
面試新神器!Parakeet AI:即時回應、語言支持、個性化面試輔助,幫你輕鬆應對全球視訊面試|功能介紹、方案費用
視訊面試時緊張卡詞?不確定如何回答專業問題?Parakeet AI 是你理想的 AI 工具!無論是即時生成回應、提供多語言支持,還是根據你的背景調整答案,這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現,輕鬆應對各種挑戰。不僅如此,本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況,讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼? Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具,它的最大特點就是能夠即時分析面試對話,並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說,無疑是個極大的助力。不僅如此,它還支持多達 59 種語言,讓使用者無論身處何地,都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中,越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者,視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力,讓你能夠專注於展示自己的實力,並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應,並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案,這款工具也能提供建議,讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說,語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言,幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語,還是中文、德語,這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如,在科技業面試時,它會幫助你生成更具技術含量的回答,而在客戶服務業中,則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化?不用擔心!Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點,讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣,你的回答就不會顯得千篇一律,而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時,擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音,所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除,確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本,但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算,適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數,價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數,並額外贈送 2 點,價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數,並額外贈送 6 點,價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶,提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用,適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說,選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具,幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能,讓你無論面對什麼樣的面試挑戰,都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試,Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具! ➤ 立即試用:https://www.parakeet-ai.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!
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【最新】AI應用規劃師證照解析:誰適合考?有什麼優勢?
【最新】AI應用規劃師證照解析:誰適合考?有什麼優勢?
AI 技術快速滲透各行各業,為了讓不同專業背景的人才掌握 AI 應用能力,經濟部產業發展署 2025年推出 AI 應用規劃師能力鑑定證照(初級與中級)。該證照不僅能提升職場競爭力,也能幫助企業找到適合的 AI 人才。本文將帶你快速了解這兩張證照的特色、優勢、差異,以及適合的報考對象。 證照特色與優勢 1. 政府認證,企業認可度高:由 經濟部產業發展署 主導,工業技術研究院執行,擁有高公信力。 2. 對應不同領域需求:初級證照適合非技術背景人士,中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. 提升職場競爭力:幫助考生掌握 AI 技能,提高職場價值與薪資成長機會。 4. 學以致用,提高工作效率:透過 AI 工具應用,幫助工作自動化,提高生產力。 初級 vs. 中級:考試重點與適合對象 ✅初級 AI 應用規劃師(適合文組、非資工專業人士) 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 目標:幫助非技術背景人士學習 AI 工具應用,提升職場競爭力。 考試重點: • 人工智慧與資料處理基本概念 • 機器學習、鑑別式 AI、生成式 AI 基礎 • AI 工具應用於工作,如:報表生成、文稿分析,提高工作效率 適合對象:上班族、行政人員、行銷、企劃、管理職等 初級證書:永久有效,可作為 AI 入門技能證明。 🟡初級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ✅中級 AI 應用規劃師(適合 IT、資通訊專業人士) 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 目標:培養能夠 協助企業導入 AI 的技術專業人才。 考試重點: • 演算法、物聯網架構設計 • 大數據分析、深度學習 • 自然語言與音訊處理 • AI 導入評估規劃與風險管理 適合對象:AI 工程師、數據科學家、軟體開發人員、IT 技術專家 中級證書:有效期 5 年,需累積 48 小時 AI 相關訓練或工作經驗 以換證,確保技能持續精進。 🟡中級線上模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe 為什麼要考 AI 應用規劃師證照? ✅ 文組人士也能掌握 AI,提升職場競爭力 ✅ 技術專業者獲得 AI 進階能力,助企業數位轉型 ✅ 政府認證,企業高度認可,提升就業與升遷機會 無論你是 AI 初學者,還是希望在 AI 領域深入發展的技術專業人士,AI 應用規劃師證照 都將是你的最佳職場加分利器,幫助你迎接 AI 時代的挑戰! https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691
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Android程式設計入門、應用到精通-第五版
Android程式設計入門、應用到精通-第五版
本書涵蓋以下三大學習主軸! 1.完整介紹App開發技術,培養扎實的實作能力 2.學習Android Studio操作技巧,晉級專業App開發人員 3.學習導入人工智慧與擴增實境功能 App開發除了要懂程式相關技術之外,還要能夠善用Android Studio的強大功能,如:程式碼輔助編輯、檢視專案架構、程式碼重構。善用這些功能可以大幅提升App的開發效率和品質。筆者根據多年的教學和實務經驗,規劃出一條由淺入深的學習路徑。搭配簡單明確的單元主題和步驟式講解,讓您在學過之後,都能立即上手實作。此次改版特別加入詳細的程式碼和圖片輔助解說,讓讀者更快掌握重點,提升學習效率。相信本書一定可以帶領您從入門開始,一路晉升成為開發Android App的專家。 本書內容特色如下: *介紹Android Studio操作技巧,讓初學者能夠善用它的輔助功能,提升App開發效率。 *涵蓋各種Android技術主題,像是UI元件、Material Design、Fragment、Action Item/View、動畫效果、影音播放、拍照…等。 *完整的Intent相關技術,包括Activity資料傳送和接收、Intent Filter、Broadcast、Service…。 *Google地圖與定位技術,讓您學會開發Location-Based Service (LBS) App。 *學習導入Firebase ML Kit和TensorFlow Lite人工智慧功能。 *學習使用ARCore套件實作擴增實境。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_AEL022400
碁峰資訊GOTOP 電腦技能的領航員-碁峰資訊
【免費課程】台北數位大學校25堂AI、數位課即日起開放報名!
【免費課程】台北數位大學校25堂AI、數位課即日起開放報名!
從短影音行銷、AI客服到自動化業務流程,AI與數位工具正快速改變企業營運模式,為了協助企業在AI浪潮中搶占先機,並將產業痛點轉化為市場競爭力,臺北市政府產業發展局將於5月下旬正式啟動「台北數位大學校Digital Campus Taipei」系列課程,推出涵蓋AI應用、跨境電商、數據分析與數位營運等25堂免費實戰課程,期許幫助企業強化數位實力並加速轉型升級。 文/《104職場力》整理 本文導覽 台北數位大學校報名資格與上課資訊台北數位大學校5大主題課程介紹系列1│網路行銷與短影音實作(共6堂,5/27起開課)系列2│打造跨境行銷加速器(共3堂,預計6月第2週開課)系列3│AI自動型業務工作流(共6堂,預計7月第3週開課)系列4│數位主管專案協作(共5堂,預計8月第3週開課)系列5│數據驅動洞察客戶(共5堂,預計9月第2週開課) 台北數位大學校報名資格與上課資訊 產業發展局表示,根據PwC《2025臺灣企業轉型現況及需求調查》,現今企業的數位轉型不再只是導入工具,而是更重視「AI如何實際應用於營運流程與提升經營效益」,對AI人才及數位技能的需求亦大幅提升。 因此,今年的進修計畫不僅資源豐富,更主打靈活與高便利性的學習模式,非常適合想要提升數位思維與AI實務能力的企業報名,相關資訊如下: 報名對象:設籍台北市之企業負責人或職場人(不限產業) 課程費用:採線上免費報名(協助企業零成本加速升級轉型) 報名期限:各系列將於開課前3週開放報名,並於每堂開課日前一日截止報名 報名方式:有興趣者可至「台北數位企業發展中心」官網,點選「台北數位大學校/主題課程」專區查詢,或加入「數位企業@Taipei」LINE官方帳號(@dbctaipei)掌握第一手開課消息。 北市府期許透過本次課程協助企業將數位工具應用於行銷、營運與客戶管理等流程,提升企業端的市場競爭力。 台北數位大學校5大主題課程介紹 為加速轉型,今年度課程聚焦AI應用、跨境電商、數據分析與數位營運等主題,共拆分成6大系列: 系列1│網路行銷與短影音實作(共6堂,5/27起開課) 學習重點:涵蓋短影音趨勢、AI工具及社群行銷策略,教導運用生成式AI與影音編輯工具進行圖文生成、影音剪輯及素材製作。 職場應用:協助企業大幅提升內容產製效率、品牌曝光度及行銷轉換效益。 系列2│打造跨境行銷加速器(共3堂,預計6月第2週開課) 學習重點:包含海外市場分析、品牌策略、關鍵字布局與成效追蹤,並運用AI市場分析工具進行市場與客群分析及跨境品牌案例解析。 職場應用:協助企業強化跨境行銷判讀與市場布局能力,是海外拓銷不可錯過的實戰指南。 系列3│AI自動型業務工作流(共6堂,預計7月第3週開課) 學習重點:聚焦AI業務流程與自動化工具應用,協助建立名單管理、客戶跟進及帳款管理等流程機制。 職場應用:有效提升業務單位的執行效率與流程管理能力。 系列4│數位主管專案協作(共5堂,預計8月第3週開課) 學習重點:以數位協作與專案管理為主軸,內容涵蓋AI會議整理、自動化協作及工作流程整合等。 職場應用:協助主管與團隊強化文件管理、任務追蹤與跨部門協作效率,適合管理人才進修。 系列5│數據驅動洞察客戶(共5堂,預計9月第2週開課) 學習重點:聚焦客戶數據分析與應用,涵蓋AI輔助數據分析、客戶輪廓分析及儀表板應用等。 職場應用:協助企業建立數據分析與商業決策機制,提升行銷與營運的判讀敏感度,實踐數據驅動的經營模式。 (更多課程資訊請上「台北數位企業發展中心」官網查詢,實際課程時間及內容,仍依後續開課公告為準。) 點擊按鈕前往「台北數位大學校」瀏覽課程 面對快速變動的市場,掌握數位工具與AI應用就是掌握未來的職場話語權,無論是想帶領團隊突圍的企業主,還是期望提升個人價值的專業工作者,不妨好好把握「台北數位大學校」的免費進修資源,即學即用,為企業和自己的數位實力鍍金! 除了AI,想精進其他專業領域技能或提升職場軟實力的工作者,也可以上104學習尋找合適的課程或免費測驗! 點擊按鈕前往「104學習」開啟你的職涯競爭力 (資料、圖片來源:臺北市政府產業發展局)
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[證照][職涯]AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)考照分享
[證照][職涯]AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)考照分享
因為技術的突破,AI蓬勃發展 公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰 台灣以中小企業為主,大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型 這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案 剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫 https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html 參加了AWS AI 認證加速營 先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程 課後有個小測驗會取得證書,這個算是熱身,不算是太厲害的證照 而課程比起許多國際考試,AWS很友善的以繁體中文錄製 所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多 因為我並非相關技術背景,所以選擇商業應用的課程內容 而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容 另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀 https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90 雖然都是英文的內容,但透過翻譯還是可以閱讀使用的 另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題:https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html# 官方的模擬考試有英文也有簡體中文版:Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese):https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese 以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試 如果英文不是頂呱呱的考生,我推薦報名簡體中文版考試 (目前還沒有繁體中文版) 考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容,就不需要擔心翻譯太爛的問題 以上備考的方式題目真的不夠多,所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT 「要進行考取AIF-C01證照的準備,給我十道模擬試題及答案,並逐題詢問我回答後告知是否正確」 考試結束後會有一些簡單的小調查,成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績 而是會另外以Email方式通知,官方告知約4個工作天 但我早上考試,當天晚上就收到Email通知了 接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單 100-1000分的分數量表,700分以上時為通過 這個考試不算太難,在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章 https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/ 這個標章有什麼用呢,可能單純是爽度問題而已 不過因為參加認證加速營,所以考試半價外,還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品 這項考試題目蠻應用面的,能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識 另外對於AWS AI的相關產品是否理解,雖然不是所有企業都會使用AWS的產品 但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度,未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
什麼是 JAVA Spring Boot?為何要學會它?
什麼是 JAVA Spring Boot?為何要學會它?
當今的軟體工程界,JAVA 一直是非常流行的一種程式語言。 根據TIOBE調查,Java在全球已有900萬+的開發者,而將近97%的企業電腦在運行著java,其下載量每年達到了10億。而TIOBE也公布全球程式語言排行榜,前五名依次是 Java、C、Python、C++ 和 C#。由此可見Java程式語言在實際開發中仍是最受歡迎的。 Java 相關技術與開發工具多採開放原始碼方式,java能運用於金融、電信、物流、醫療等大型企業。舉凡社交媒體、Web 和遊戲應用程式及網路與企業應用程式,無所不在。根據104人力銀行調查,JAVA技術在軟體工程師職缺排行中佔據第一名。java人才所需超過3千多人,並且每年以20%左右的速度成長。 然而,隨著 JAVA Spring Framework 的出現,開發人員可以更容易地開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式。 Spring Framework的優勢是 1.能爭取更多維運時效性 2.提升40%穩定性與效能 在 JAVA 開發領域當中, Spring Boot 是 JAVA Spring Framework 的一個重要組件,可以讓開發人員快速、簡單地創建 Spring 應用程式。相較於傳統的 Java 框架,Spring Boot 提供了更高效、更簡潔的方式來構建應用程式。 以下列出了 Spring Boot 與傳統 Java 框架之間的幾個主要差異: 1.簡化的配置:Spring Boot 採用許多預設值來配置應用程式,這些預設值可節省開發人員的時間和精力。傳統的 Java 框架通常需要在配置文件中進行大量的手動配置。 2.簡單的開發:Spring Boot 提供了豐富的快速開發工具,如 Spring Initializr,可以快速構建一個基本的 Spring Boot 應用程式,減少了開發人員的工作量。 3.微服務:Spring Boot 非常適合構建微服務架構。Spring Boot 可以使用 Spring Cloud 框架來實現服務發現、負載均衡和數據處理等功能。 4.開箱即用的功能:Spring Boot 預置了許多常用的功能,如資料庫連接、安全性、日誌紀錄和許多第三方庫的支持等。這些功能使得開發人員可以更快速地構建應用程式,而不必花費太多時間來處理底層細節。 使用 Spring Boot 開發 Web 應用程式還有其他的好處,例如: 1.自動配置:Spring Boot 可以自動配置您的應用程式,包括自動配置數據庫連接、自動配置 Web 應用程式、自動配置安全性等。 2.易於管理:Spring Boot 非常容易管理和維護。您可以使用一些內建的功能來管理應用程式,例如健康檢查、日誌管理、性能監控等。 3.優化的性能:Spring Boot 可以幫助您優化應用程式的性能,包括自動配置快取、使用內存數據庫等。 4.可擴展性強:Spring Boot 非常容易擴展,您可以很容易地添加新的功能和服務,並將它們整合到現有的應用程式中。 因此,學習 Spring Boot 可以幫助開發人員快速開發高效率且可擴展性強的 Web 應用程式,同時提高開發人員的工作效率和生產力。如果您是 JAVA 開發人員,亦或是未來想轉職成為 JAVA 工程師,學會 JAVA Spring Boot 是非常值得的。 想進入 JAVA Spring 和 JAVA Spring Boot 卻不知從何開始 不仿就從「全線上|JAVA Spring Boot 全端軟體工程師養成班」這門課開始吧! 從現在開始至4/20前報名 享6折優惠 限額十名 欲報從速! 課程連結 👉https://reurl.cc/Y8Opan 線上諮詢 👉https://line.me/R/ti/p/%40992fqarq
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從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
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。
104學習 職場熱門證照排行榜
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近,X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論,不是因為它鼓吹速成,而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點:現在企業需要的 AI 工程師,很多時候不是從零訓練大型模型的研究員,而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來,做成可用產品與工作流程的人。 根據這份整理,AI 工程師的核心工作,通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出,以及優化成本、速度與穩定性。換句話說,這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。 這份 6 個月路線圖,最重要的不是「學更多」,而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底,因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程;如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩,後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。 第 2 個月,重點進入 LLM 應用開發,包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG,也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題,這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。 第 4 個月開始,路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒,不是每個問題都需要 agent;有時一個 prompt 就夠,有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的,是知道該怎麼選擇,以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化,包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。 到了第 6 個月,這份路線圖建議學習者開始選定方向,往三種角色收斂:AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer,以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發,後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說,這一步的意義在於:不能只停留在「我有在學 AI」,而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。 如果把這篇路線圖放回台灣職場來看,它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」,而是:AI 時代的競爭力,越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員,但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化,也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。 A還有一個很務實的提醒:一定要做作品。 作者多次強調,不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent,都不能只停留在看教學,而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去,讓別人能試用。對轉職者來說,這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」,真正能拉開差距的,往往不是上過多少課,而是有沒有做出一個可被驗證的作品。 說到底,這篇路線圖最值得記住的一點是:未來企業需要的,不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說,與其一開始追逐最新工具,不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。 --- 資料來源 https://x.com/DeRonin_/status/2033587293064204349
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AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。 過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。 真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。 簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。 一、什麼是 AI 工作流? AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。 舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成: 本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。 接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。 這就是一個簡單的 AI 工作流: 資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容 AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。 二、為什麼上班族需要學 AI 工作流? 許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」 其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如: 會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。 這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。 如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。 但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。 三、AI 最適合協助哪些工作? AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。 1. 會議紀錄整理 開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。 適合請 AI 協助的內容包括: 會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。 不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。 AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。 2. Email 與商務訊息回覆 很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。 例如你可以輸入: 「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」 「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」 但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。 3. 報告與簡報製作 許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。 例如你可以請 AI: 「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」 「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」 「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」 AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。 4. 資料蒐集與摘要 當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。 不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。 比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。 5. Excel 與數據分析 不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問: 「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」 「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」 「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」 AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。 6. SOP 與知識管理 很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。 例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出: 步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。 這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。 四、建立 AI 工作流的 4 個步驟 想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。 步驟一:找出重複性高的工作 先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。 例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。 只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。 步驟二:把工作拆成小步驟 不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。 你可以把任務拆成: 先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。 拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。 步驟三:建立固定 Prompt 模板 當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。 例如會議紀錄模板: 「請根據以下會議內容,整理成: 1. 會議目的 2. 討論重點 3. 已決議事項 4. 待辦事項 5. 負責人 6. 截止日期 7. 需要追蹤的問題 請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」 最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。 步驟四:人工檢查與優化 AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查: 內容是否正確? 語氣是否符合公司文化? 數字、日期、人名是否有誤? 是否有過度承諾? 是否遺漏重要脈絡? 是否包含不該外流的資訊? 是否適合對外發布? AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。 五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查 在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。 1. 是否包含個資? 例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。 2. 是否包含公司機密? 例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。 3. 是否需要取得同意? 若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。 4. 是否需要查證? 涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。 5. 是否可以直接對外發布? AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。 六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始 如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。 1. 會議紀錄工作流 適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。 流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。 這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。 2. Email 回覆工作流 適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。 流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。 重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。 3. 簡報大綱工作流 適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。 流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。 AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。 4. 週報與績效整理工作流 適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。 流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。 這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。 5. 資料摘要與學習工作流 適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。 流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。 這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。 七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題 很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。 同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道: 我想解決什麼問題? 我有哪些資料可以安全提供? 我希望 AI 幫我做到哪一步? 哪些內容需要我自己判斷? 產出後要用在什麼情境? 是否需要查證或主管確認? 當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。 把 AI 當成工作助理,而不是標準答案 AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。 從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。 未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。 AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。 使用提醒 本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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Notion 筆記整潔術!必學功能Toggle List Heading 是什麼?
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常常覺得筆記內容很冗長、很難抓到重點?其實善用Notion內建的toggle list/heading功能,就能一鍵把你的筆記變整齊!步驟如下: 1. 創建一個新的 Toggle List: - 輸入 /toggle 或者使用上面的步驟將選中的文本轉換成 toggle list。 2. 將 Toggle List 設置為標題(Heading)格式: ☛ 點擊 toggle list 左側的箭頭來展開它。 ☛ 選中 toggle list 的文本,然後打開格式選項(可以通過點擊工具欄中的文本格式按鈕或使用快捷鍵 Ctrl + / 或 Cmd + / )。 ☛選擇適當的標題級別,例如Heading 1、Heading 2 或 Heading 3。 這樣你的 toggle list 就變成了一個標題格式的 toggle list heading,下面的筆記內容也會自動縮合到該段落內。
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AI新創自建GPU機房vs租主機,我見過的幾個真實代價
AI新創自建GPU機房vs租主機,我見過的幾個真實代價
每隔一段時間就會有人跟我討論這個問題:「我們要跑AI,要不要自己買GPU伺服器?」我做主機服務超過二十六年,幫很多企業算過這個帳。我想把我觀察到的幾個真實情況說出來,讓正在考慮這件事的人能更清楚地看到自建的代價在哪裡。 先說硬體成本。一張NVIDIA H100要多少錢?市場行情大概在七到八萬美元一張,折合台幣超過兩百萬。這還是單張。如果你要多卡互連做真正的大模型訓練,四到八張是基本配置,那就是一千到兩千萬台幣的GPU採購成本。加上伺服器本體、網路設備、機架、機房空間、電力改造、冷卻系統,總投資非常容易超過三千萬。 然後是時間。從決定採購到真正能用,通常要三到六個月。GPU的交期本身就不穩定,機房的改造也需要時間,裝機、測試、設定環境,每一步都要時間。在這段時間裡,你的競爭對手可能已經用租的方式把模型跑起來了。 還有折舊和淘汰的問題。GPU技術的迭代很快,你今天買的H100,三年後可能就不是市場上最有效率的選擇了。自建的設備就放在那裡,你要繼續用、繼續耗電,或者忍痛換新的,怎麼算都是成本。租用的話,我們會持續更新硬體,你不需要承擔這個風險。 維護的成本往往是被低估最嚴重的部分。GPU伺服器跑起來,電費就是一筆持續的開銷,H100一張700W,四張卡加上其他系統,一個月的電費就很可觀了。還有故障處理、系統維護、安全更新,這些需要人力,而且是需要具備特定技能的人力。 我不是說自建一定不好。如果你的規模夠大,工作負載穩定,有足夠的技術團隊,自建確實可能比長期租用更划算。但對大多數的台灣AI新創或中型企業來說,在現階段用租的才是更聰明的選擇。你把資金留下來做產品和市場,GPU的算力按需取用,等到你真的有足夠穩定的工作負載和足夠大的規模,那個時候再考慮自建也不遲。 我們的GPU主機服務,最快兩小時可以部署完成,預裝CUDA和PyTorch,開機就能跑。你不需要等三個月,不需要先付三千萬。這才是現在大多數企業跑AI的正確方式。 https://gpu.nss.com.tw/
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嘿!待業中還在找方向嗎?🤔
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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
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
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。
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CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
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
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Excel 函數 COUNT、COUNTA、COUNTIF 差在哪?用法、語法、範例一次看懂!
Excel 函數 COUNT、COUNTA、COUNTIF 差在哪?用法、語法、範例一次看懂!
你是不是經常搞混 Excel 的 COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 函數?其實這三個都是非常實用的「計數函數代碼」,只要弄懂它們的差異與使用情境,就能大幅提升資料整理的效率! 本篇文章將用白話文帶你掌握這三個 Excel 函數的差別與範例應用,幫助你快速上手!(2025/3/25更新) 【COUNT 函數|用來計算「數字」個數】 ✔ 函數說明: COUNT 只會計算範圍中「包含數字」的儲存格,不含文字或空白。 ✔ 適用情境: 需要統計分數、數量、金額等純數字資料時使用。 📌 例如統計幾位學生參加考試、有多少筆銷售記錄等。 ✔ 範例說明: 範圍 A1~A10 包含:(""代表空格) 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNT(A1:A10) 結果是 7(共7個數字儲存格) 【COUNTA 函數|用來計算「非空白」儲存格】 ✔ 函數說明: COUNTA 計算所有非空白的儲存格,包括文字、數字、錯誤值。 ✔ 適用情境: 當你要統計填寫率或問卷回覆情況,COUNTA 就非常好用。 ✔ 範例說明: 同樣範圍 A1~A10: 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNTA(A1:A10) 結果是 8(因為有 8 格有內容) 【COUNTIF 函數|根據條件「有彈性地」計數】 ✔ 函數說明: COUNTIF 根據你設定的條件來計算儲存格數量,支援數字、文字、邏輯比較。 ✔ 適用情境: 統計「大於某數」、「符合某文字」等條件時特別好用。 ✔ 範例一:計算大於 80 的分數數量 同樣範圍 A1~A10: 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 公式:=COUNTIF(A1:A10, ">80") 👉 結果為 5,因為範圍內有 5 個數字大於 80。 ✔ 範例二:找出指定文字 "ABC" 出現幾次 公式:=COUNTIF(A1:A10, "ABC") 👉 結果為 1,因為 "ABC" 出現了一次。 ✔ 範例三:統計小於 80 的數字個數 公式:=COUNTIF(A1:A10, "<80") 👉 結果為 2,因為有 2 個數字小於 80。 📌 補充小提醒: COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 是 Excel 初學者必學的 3 大函數之一,搭配 IF、SUM、AVERAGE 等常用函數一起學習效果更好! 📥 想更快上手 Excel 函數嗎? 收藏這篇文章,或搭配實際練習讓你熟能生巧!
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Python程式設計的樂趣
Python程式設計的樂趣
範例實作與專題研究的20堂程式設計課 第二版 全球最暢銷的Python學習教材 發行銷售超過50萬本 本書是全球最暢銷的Python程式設計學習參考書,也是一本節奏明快的Python輕鬆入門與應用的程式設計課程,讓讀者學會編寫程式、解決問題,並讓程式的應用立竿見影。 在本書前半部分,讀者將學到關於Python程式設計必學基礎概念,例如變數、串列、類別和迴圈等主題,並對每個主題實作練習寫出整潔易懂的程式碼。讀者也能學到如何讓程式產生互動性,以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。在本書後半部分,讀者會把學到的知識技能應用到三個大型專題中,第一個專題實作是類似小蜜蜂電玩的「外星人入侵」遊戲;再來是活用Python超強好用的程式庫來進行資料視覺化處理;第三個專題則是活用Django來建置和部署一套Web應用程式。 如果您跟隨著本書好好學習,您將學會下列這些技能: ‧活用強大的Python程式庫和工具,例如Pygame、Matplotlib、Plotly和Django等 ‧製作出2D電玩遊戲,了解怎麼控制鍵盤和滑鼠的操作,並作出隨關卡愈高而遊戲就愈來愈難的技巧 ‧處理資料並建置出能互動的視覺化呈現 ‧建置和自訂簡易的Web應用程式,並安裝部署到網路上讓大家使用 ‧懂得怎麼處置錯誤例外的發生,讓您知道如何解決自己在程式設計上的問題 本書第二版新增修訂了Python最新程式碼和實務應用。前半部中加入了f-strings、常數和管理資料等內容。後面部則針對各大專題應用修訂了更佳的程式結構、更清晰的語法和更流行即時的程式庫與工具,例如Plotly和最新版本Django。更多新增修訂內容,請參考本書第二版序。 如果您真的想要邁進「程式設計」領域,這本書能幫您提升學習速度,並讓您更快編寫出實際能用的程式。別猶豫了,馬上發動引擎開始進入本書的程式設計課程吧! 本書適用Python 3.X版 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL053400
碁峰資訊GOTOP 電腦技能的領航員-碁峰資訊
【免費課程】能力明明不差,為何面試邀約總是不來?求職路上「最後一哩路」的勝出關鍵!
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努力學會了技能、累積了經驗,卻在投遞履歷時石沉大海? 在競爭激烈的求職市場,優質職缺往往有數百人競爭。許多實力派人才無法脫穎而出,往往是因為卡在這些「隱形門檻」: 📍履歷像流水帳:寫滿了經歷,卻沒寫進 HR 的心坎裡。 報名入口:https://tibame.tw/F8OUz 📍第一印象吃虧:技術滿分,卻因為一張生活照或自拍被判定「不夠專業」。 報名入口:https://tibame.tw/BhW8l 📍面試雞同鴨講:明明有實力,卻抓不住面試官提問背後的真正意圖。 報名入口:https://tibame.tw/WtbIH 別讓你的專業實力,輸在「包裝與對焦」! 緯育 TibaMe 攜手新北勢青年局特別為求職者打造 3 門免費實戰課, 助你從「求職者」進化為企業搶著要的「即戰力職人」: 🎁 【履歷改寫術】:不再羅列工作內容,教你用數據與成果「翻譯」個人價值。 🎁 【AI 數位形象】:帶你依職務、需求設計視覺定位,用 AI 產出高質感職場專業照。 🎁 【面試攻心術】:換位思考,教你聽懂職缺背後的「求救訊號」,精準對標企業需求。 🔥 18-40 歲青年專屬,全額免費參加! (設籍、居住、就學、就業新北市優先錄取)​ 這不只是課程,是你轉職成功最關鍵的一塊拼圖,立即領取你的求職外掛!
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公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
公司常見職位縮寫,R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC職位縮寫介紹!
求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張!本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱,快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責,在找工作時可別投錯履歷了! ▍R&D(Research and Development)研發工程師 ● 職位解析:研發部門負責新產品和技術的開發,創新是其核心工作。 ● 職責:研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品,以及進行技術研究。 ● 常見職稱: R&D Manager (研發經理):負責領導研發團隊,規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師):專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA(Management Associate) ● 職位解析:管理培訓生,參與公司不同部門的工作,了解整體業務運作,並為未來的管理職位做準備。 ● 職責:輪調至公司內不同部門進行學習和實踐,積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱: Management Associate (管理培訓生):通過工作輪調深入了解公司運營,參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate (高級管理培訓生):完成一定階段的培訓後,開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT(Management Trainee) ● 職位解析:管理培訓生,通常是為未來的管理職位而進行培養,參與不同部門的工作輪調。 ● 職責:學習公司業務運營,參與各種部門的項目及管理流程,準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱: Management Trainee (管理培訓生):通過不同部門的輪調,獲得全局視野。 ▍HR(Human Resources)人力資源 ● 職位解析:人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利,以及員工發展。 ● 職責:制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱: HR Manager (人力資源經理):負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員):專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT(Information Technology) ● 職位解析:資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責:維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱: IT Manager (資訊技術經理):管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員):解決員工技術問題,提供技術支持。 ▍PM(Project Manager) ● 職位解析:項目經理負責規劃、執行和監控具體項目,確保按時完成。 ● 職責:制定項目計劃、管理資源、時間和預算,確保項目目標達成。 ● 常見職稱: Project Manager(項目經理):負責全面領導項目團隊,確保項目按計劃推進。 ▍PM(Product Manager)產品經理 ● 職位解析:產品經理負責產品的全生命周期管理,從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者,協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持,以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責: 1. 市場研究:了解客戶需求和市場趨勢,分析競爭產品。 2. 產品策略:制定產品路線圖和策略,確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調:與研發、設計、行銷和銷售團隊合作,確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理:定義產品功能、技術規格和開發進度,確保項目按時完成。 5. 監測和優化:跟踪產品上市後的表現,根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱: Associate Product Manager(助理產品經理):負責部分產品線或支持資深產品經理,通常是初階角色。 Product Manager(產品經理):全權負責一個或多個產品的管理,制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager(高級產品經理):管理更複雜的產品或多個產品線,並具有更多的決策權。 Head of Product(產品總監):領導整個產品團隊,負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA(Quality Assurance) ● 職位解析:品質保證部門負責產品和服務質量的監控,確保符合標準。 ● 職責:實施質量檢查流程,找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱: QA Manager(品質保證經理):負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist(品質專員):檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR(Public Relations) ● 職位解析:公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理,並與媒體保持良好關係。 ● 職責:制定公司對外公關策略,處理媒體關係,管理公司的公共形象。 ● 常見職稱: PR Manager(公關經理):領導公司對外公關活動,制定溝通策略。 PR Specialist(公關專員):負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD(Business Development) ● 職位解析:商業拓展部門負責開發新的商業機會,建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責:尋找新市場、開發新客戶,推動公司收入增長。 ● 常見職稱: Business Development Manager(商業拓展經理):負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive(商業拓展專員):執行商業拓展活動,聯繫潛在客戶。 ▍QC(Quality Control) ● 職位解析:品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測,確保產品符合規範和標準。 ● 職責:對產品進行檢測和監控,確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱: QC Manager(品質控制經理):監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector(品質檢測員):執行產品的檢測工作,確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域,從管理層到專業技術人員,都是公司運營中的重要角色,了解不同職務的專業和英文縮寫,下次與對方往來就不會感到陌生了,也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔! 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f
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【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
【2025最新】 Google Analytics 證照考取資訊、GA考試連結、學習資源一覽表
在現今數位行銷領域,Google Analytics (GA) 證照已成為行銷專業人士必備的技能之一。無論你是行銷新手還是數據分析專家,通過Google Analytics認證都能顯著提升你的職場競爭力。本篇文章將為你提供【2025最新】Google Analytics證照考取資訊,包括GA考照連結、GA4線上課程推薦、以及完整的學習資源一覽表,幫助你迅速掌握GA技能,輕鬆取得證照。 1. Google 官方學習資源 - GA 4堂課的學習連結 - 從入門到進階的完整學習路徑 這是Google官方提供的四堂免費GA學習課程,無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,都能找到適合自己的學習路徑。這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 https://support.google.com/analytics/answer/15068052#zippy=,get-started-using-google-analytics-introduction,go-further-with-advanced-features-in-google-analytics-advanced,answer-business-questions-with-google-analytics-intermediate,use-google-analytics-for-your-business-beginner 2. GA證照考試連結 - 75分鐘內完成,迅速取得認證 透過這個連結,你可以參加由Google官方提供的證照考試,75分鐘內要完成。這個證照是數位行銷領域中公認的專業證明,通過考試可以大幅提升你的職場競爭力。 https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/14810/google-analytics-certification 3. Google Analytics 官方YouTube頻道 - 最新功能、操作指南影片 這是Google Analytics的官方YouTube頻道,頻道內容涵蓋了GA的最新功能介紹、詳細的操作指南以及實用的使用技巧。適合想要隨時更新GA知識並獲取實用操作的使用者。 https://www.youtube.com/@GoogleAnalytics 4. GA4 中文線上課程 - GA4+GTM網站數據分析實戰課 這是由TiBaMe提供的GA4中文線上課程。課程以中文講解GA4的各項功能,並通過實際操作和案例分析,幫助學員快速掌握GA4的操作技巧,是想要用母語學習GA4的最佳選擇。 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9d130973-439c-4260-bc2d-997fdfef26ba 5.如果你Google Analytics很多自學,但都無法有效考到證照!那不要錯過7月開班喔!否則可能要等到9月喔! 🔴兩天週日實訓班 🔴協助您完課考取證照 除了行銷外,現在很多職類有該證照特別加分,例如:產品經理(PM)、業務、電商,即便小編也很加分! https://nabi.104.com.tw/course/tibame/a68eecc5-7d1c-4210-8266-bd3d37354dfe 這些資源可以幫助你全面提升Google Analytics的知識和技能,無論是準備考試還是實際應用,都能事半功倍!
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探索性數據分析(EDA)是什麼?幫助產品經理深入分析,一篇文章看懂
探索性數據分析(EDA)是什麼?幫助產品經理深入分析,一篇文章看懂
探索性數據分析(EDA)是產品經理在進行深入分析或建模前,用來快速了解數據的一種方法。簡單來說,它幫助你了解數據的基本特徵、發現異常和缺失值等,以下將詳細介紹: 1. 了解數據的基本特徵:透過統計數據(如平均值、最大值、最小值)快速掌握數據的大概狀況。 2. 可視化數據:使用圖表(如直方圖、散點圖、箱形圖等)來查看數據的分佈、變量間的關係和潛在趨勢。 3. 發現異常和缺失值:檢查數據中是否有異常點或遺漏的數據,以確保數據的準確性。 4. 變量之間的關聯性:檢查數據中的不同變量是否相關,為後續的決策提供依據。 EDA 的目的是通過簡單的分析快速理解數據,為後續的深度分析和決策打好基礎。 要運用探索性數據分析(EDA)來幫助做出產品決策,以下是簡單的步驟指南: 1. 定義問題與目標 先明確你要解決的問題。例如,你可能想提升某個功能的用戶轉換率或找出導致用戶流失的原因。 2. 收集數據 從數據來源(如 Google Analytics、產品日誌、用戶反饋等)中收集與目標相關的數據,這可以包括用戶行為數據、產品使用數據、營銷數據等。 3. 進行基本數據檢查 - 數據總覽:查看數據有多少行、多少列,是否有缺失值。 - 統計摘要:快速檢查數據的平均值、最小值、最大值等,來了解數據的整體分佈。 4. 使用圖表進行可視化 利用簡單的圖表來快速了解數據: - 直方圖:查看用戶行為的分佈(例如使用某個功能的頻率)。 - 散點圖:找出變量之間的關係(例如用戶使用時長與轉換率的關係)。 - 箱形圖:檢查是否有異常值,這些異常值可能會影響分析結果。 5. 檢查數據中的模式與趨勢 - 發現趨勢:例如,通過分析用戶的使用行為,發現某個功能在特定時間段更受歡迎。 - 群體分析:將用戶按不同特徵(如地區、設備、年齡)分群,看看各群體是否存在行為差異。 6. 處理異常值與缺失值 - 對於缺失數據,可以選擇補充或移除它們。 - 對於異常值,決定是否要排除,還是進一步分析其原因。 7. 根據發現制定行動計劃 根據 EDA 的結果,得出有價值的結論,然後制定具體的行動方案。例如,發現某些功能的使用頻率較低,可能需要優化或重新設計。 8. 持續監控與迭代 在產品上做出改變後,繼續收集數據,重複進行 EDA,以確認改進是否有效。 通過這些步驟,EDA 幫助你快速理解數據中的關鍵資訊,支持數據驅動的產品優化和決策。
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NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
NemoClaw跟OpenClaw到底差在哪?我幫你把兩者比清楚
最近有幾個朋友問我,NemoClaw 跟 OpenClaw 到底哪裡不一樣,能不能幫他們講清楚。 我發現這個問題確實不好回答,因為兩個東西乍看之下很像——都是 AI 代理平台、都是開源、都讓 AI 幫你做事——但骨子裡的設計邏輯完全不同。 這篇我想認真把兩者比清楚,順便說說我自己的看法。 先從 OpenClaw 講起,因為它先出現,而且它出現的方式非常特別。 OpenClaw 是今年年初由一個叫 Peter Steinberger 的開發者做出來的個人專案,幾乎沒有任何行銷,就靠口耳相傳在技術社群裡爆炸性傳播。三週內的採用速度超越了 Linux 的早期成長,這在開源歷史上幾乎是前所未見的事情。 它的核心概念是:讓 AI 住在你的電腦上,透過你已經在用的通訊軟體(WhatsApp、Telegram、iMessage)下指令,它幫你做電腦上能做的任何事。讀寫檔案、寄信、查行事曆、跑腳本、甚至自己寫程式來擴充自己的能力。 它的記憶是持久的,它記得你,跨對話、跨設備。 然後,今年二月,OpenAI 把它收購了。 這個收購對市場的意義很大。它讓整個企業界意識到,AI 代理這個賽道已經不是實驗性的了,但同時也讓很多本來考慮用 OpenClaw 的企業變得猶豫——OpenAI 接手之後,這個東西還會是開放的嗎?治理方向會變嗎? 就在這個時間點,NVIDIA 宣布了 NemoClaw。 NemoClaw 的官網是 nemoclaw.bot,它是 NVIDIA 在 GTC 2026 上正式發表的開源 AI 智慧代理平台。 兩者最根本的差異,我認為可以從以下幾個面向來看。 第一個是設計對象不同。OpenClaw 從頭到尾是為個人設計的,它的邏輯是「讓一個人用 AI 把自己變成超人」。NemoClaw 是為組織設計的,它的邏輯是「讓一家公司能夠安全、大規模地部署 AI 代理」。這個差別決定了後面所有設計決定的方向。 第二個是資安的位置不同。OpenClaw 的資安是事後加上去的,或者說,它的設計本來就不是以資安為優先。你把它放在公司電腦上,讓它連接公司的 Gmail、行事曆、檔案系統,IT 部門的反應幾乎一定是「不行」。NemoClaw 是從架構底層就把資安和隱私控制蓋進去的,多層安全防護、數據治理政策、存取控制,這些不是附加功能,是核心設計。 第三個是生態系統整合的深度不同。OpenClaw 靠社群力量建立了超過 50 種整合,擴張速度很快,但是去中心化的、品質不均的。NemoClaw 跟 NVIDIA 自家的 NeMo 框架、Nemotron 模型系列、NIM 推論微服務深度整合,這些是工業等級的 AI 基礎建設,不是個人開發者的 side project。 第四個是合作夥伴的層級不同。OpenClaw 的生態系統是社群成員自發建立的,活力十足但比較散。NemoClaw 的合作夥伴包括 Salesforce、Cisco、Google、Adobe、CrowdStrike,都是各自行業的前三名。這代表 NemoClaw 在企業軟體市場的整合深度,遠超過任何個人開發者能做到的程度。 第五個是硬體的態度不同。OpenClaw 沒有特定的硬體優化,跑在各種環境上效果不一。NemoClaw 有原生 NVIDIA GPU 加速支援,但同時也設計成硬體無關——可以跑在 AMD、Intel 等其他處理器上。 我自己的解讀是:這兩個工具不是競爭關係,它們服務的是不同的用戶群,只是碰巧在同一個時間點出現,都叫「Claw」。 如果你是個人用戶,想讓 AI 幫你管理自己的生活和工作,OpenClaw(現在已被 OpenAI 收購,未來方向還待觀察)或類似的工具是合理的起點。 如果你是企業決策者,正在評估要不要讓 AI 代理進入公司的工作流,NemoClaw 是目前最接近「可以認真考慮放進 production 環境」的選擇。 有一件事我想特別說,很多人在看 NemoClaw vs OpenClaw 的時候,會很自然地用「個人版 vs 企業版」這個框架去想。但我覺得這個框架還不夠精準。更準確的說法是:OpenClaw 代表的是「AI 助理化」,NemoClaw 代表的是「AI 代理基礎建設化」。 前者是工具的升級,後者是基礎設施的重建。 就像當年從 Excel 到 ERP 系統的轉變一樣——Excel 讓個人效率大幅提升,但 ERP 讓整個組織的運作方式改變了。AI 代理現在也在走同樣的路。OpenClaw 是那個讓大家看到可能性的 Excel,NemoClaw 是要把這件事變成組織基礎設施的 ERP。 對台灣的企業來說,我認為現在最重要的不是馬上決定要用哪個,而是先有人認真去理解這兩個東西在做什麼、可以解決什麼問題、跟公司現有的 IT 架構怎麼接。這件事做了,後面的決策才有根基。 這類工具的評估和導入策略,AI.com.tw 有在提供顧問服務,可以去了解看看。 https://AI.com.tw
林尚能 戰勝學院
如何優雅的婉拒面試邀約?回信範本、拒絕理由、撰寫重點大公開!
如何優雅的婉拒面試邀約?回信範本、拒絕理由、撰寫重點大公開!
面對不符合自己當前職業規劃的面試邀請,選擇婉拒是需要謹慎處理的事情。透過一封寫得好的婉拒面試信件,你可以表達你的尊重與感激之情,同時也保持了未來潛在合作的可能性。本文提供回信範本、拒絕理由,跟撰寫重點,給你參考! ► 邀約信範本 [面試官的姓名]您好, 感謝您以及 [公司名稱] 團隊給予我參與 [職位名稱] 面試的機會。在仔細考慮後,因為[婉拒理由,可不寫] 很遺憾地決定必須婉拒這次的面試邀請。 我對貴公司的願景及理念相當敬佩,也衷心希望未來能有機會與 [公司名稱] 探索更多可能的合作機會。祝福貴公司一切順心,再次感謝您的理解與支持。 誠摯地感謝, [你的名字] ► 婉拒信撰寫重點 1. 表達感激與尊敬: 首先要感謝對方提供的機會,並表達對公司的尊敬。 2. 清晰婉拒: 清楚且直接地表達你的決定,避免不必要的詳細解釋。 3. 未來合作留白: 保持結束語的正面和開放,留下未來合作的可能。 撰寫婉拒面試的信件時,保持專業和禮貌是關鍵。這不僅體現了你的職業素養,也有助於未來可能的機會。在每一次溝通中,保持良好的形象和關係! 如果喜歡這篇文章,按下關注~ 一起學習 ( •̀ ω •́ )✧
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面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
想要轉職專案經理(PM)前,面試前準備專案經理的作品集時,重點在於展示你的技能、經驗和成功案例。以下是一些步驟和建議,幫助新手轉職者準備一個有說服力的作品集: 1. 選擇適當的專案 挑選你參與過的、最能展示你能力的幾個專案。確保這些專案涵蓋不同的技能和挑戰,以展示你在各方面的能力;若先前無相關專案經驗可敘述,可以試著找出之前工作上或學生時期與別人團隊合作的經驗。 2. 清晰地描述每個專案 對每個專案進行詳細描述,包含以下幾個方面: ☛ 專案背景:該專案的目的和目標。 ☛ 你的角色:你在專案中的具體職責和貢獻。 ☛ 挑戰和解決方案:你遇到的主要挑戰以及你是如何克服它們的。 ☛ 成果:專案的結果,最好有量化的數據來支持,如提高了多少百分比的效率、降低了多少成本等。 透過說明專案背景、目標、執行過程、成果以及所學習到的經驗,讓面試官了解你的專案管理能力。 3. 展示你的技能和方法 展示你在專案管理中的各種技能,例如: ☛ 時間管理:如何按時完成專案。 ☛ 資源分配:如何管理和分配團隊成員及其他資源。 ☛ 風險管理:如何識別和應對風險。 ☛ 溝通與協作:如何與團隊和其他利益相關者有效溝通。 4. 使用視覺效果 在作品集中加入專案的截圖、成果圖片、流程圖等,並且在文字說明中詳細闡述這些圖片的意義,讓閱讀者更能夠理解你的專案內容。你可以加入: ☛ 圖表和數據視覺化 ☛ 專案時間線 ☛ 前後對比圖片 ☛ 用戶回饋和測評數據 5. 保持簡潔和專業 確保你的作品集簡潔明瞭,易於閱讀。使用專業的語言和格式,避免過多的技術術語。 6. 展示持續學習與改進 強調你如何從每個專案中學習和改進。例如,你如何利用之前的經驗來優化後續專案。 若不希望原公司專案內容外洩,可以將重點呈現在作品集中,並且在面試時詳細說明專案內容,以展現你的專業能力,希望大家想要轉職的都順利! 關注教室追蹤更多PM更多相關知識~~
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