104學習

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！

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＞

個人非常認同曹興誠先生最近給年輕人的建言: "年輕人為何要買房子？當20年房奴？美好人生都去做房奴，父母要跟年輕人講，賺的錢要去投資，投資自己的能力，能力好薪水就會好... "。 企業家也應該鼓勵並支持員工，積極投入專業能力的培養，才能培養人才留住人才，為企業和個人創造價值。 如果你很幸運地獲得老闆支持考APICS證照，或是個人終於下定決心自費投資自己的未來。以下是根據我的實戰經驗及學生的經驗分享，給一些 APICS CSCP、CPIM、CLTD 及 SCOR-P 考生的建議： 1. 深入瞭解考試內容範圍(ECM)： APICS的每個專業證照(certification) 都會正式公布相關考試指南Exam Content Manual (ECM), 例如 CSCP ECM, CPIM ECM，CLTD ECM 和 APICS最新發布的證照CTSC ECM。證照考試的出題委員必須嚴格遵守ECM的規定範圍還出題，考生當然必須逐字了解ECM的指引。 通過ECM了解考試內容，你可以更有效率的準備考試。 你可以通過APICS官方網站下載最新版本的ECM或參加APICS認可的培訓課程，透過代理商或講師的介紹來了解考試內容。 2. 制定學習計劃： 制定一個合理的學習計劃，可以幫助你更好地準備考試。你可以根據自己的時間表和學習進度來制定學習計劃。 根據個人職涯參加PMP CPM CPSM CSCP CPIM CLTD 等國際證照都是一次高分通過的經驗，我建議每個APICS證照的學習計畫安排如下: a. 安排100~150小時總時數的課後學習計畫， b. 每周安排6~10小時學習，註明特定學習活動 (研讀課文，研讀slides，完成練習題Quiz，完成pretest, post test, practice exam)，並依據章節細化學習進度(每周完成特定Module 和 Sections ) c. 參加學習群組 (Line 或 WeChat) 可與同學交流準備重點，如有講師加入群組可即時解答困惑會更好 d. 每周末檢查進度，並安排補足進度的時間 3. 參加培訓課程：參加APICS認可的培訓課程可以幫助你更好地準備考試。這些課程由APICS認可的培訓講師授課，可以幫助你更好地理解考試內容。 4. 善用APICS官方學習資源(Learning System)：APICS官方網站上提供了豐富的學習資源，包括教材、模擬試題和學習指南等。使用這些資源可以幫助你更好地準備考試。 APICS正版的教材除了提供印刷精美的紙本書之外，會包含一套智能化的個人線上學習系統(Learning System)，系統包含3大部分: a. ACCESS: 提供Pretest 150課前模擬考題，讓學員在課前先了解個人實力，系統並提供成績報告，分析學員在各個章節(topics)的答對率，系統上也介紹學習技巧的video. b. Study: 學員可在線上學習系統閱讀各章節完整課文並逐章節做練習題Quiz，Learning system 會詳細記錄你的進度及透入的時間，並且提供完整的每一題Quiz的答題記錄和詳細的解答說明。你也可以選擇下載完整課文的電子書及講師上課的全部slide，在無需上網的環境中自行研讀。 c. Practice: 系統提供1套post test 課後測驗及1套Pratice exam 模擬考題(比照正式考試介面，150題限時210分鐘完成) 供考生在應考前充分準備。不同於Quiz練習題是由教材編委所提供，這幾套題目都是由正式考試的出題委員提供的，因此會比較接近證照考試的難度和考試內容重點及題意表達方式。強烈建議考生多做幾遍，並盡可能在考前兩三天請假在家密集複習和刷題。 做模擬試題可以幫助你更好地了解考試題型和難度，並且提高你的答題速度和正確率。建議在預約考場及考試日期之前，先在學習系統上做到模擬考題答對率80%以上，且答題速度平均每題大約花1分鐘，這樣在實際考試中大約花150分鐘可以做完150題，並留下約60分鐘可以檢視沒有把握答對的題目 (考試系統提供"Mark"功能可以標註沒把握的題目，並在最後點選"review marked" 來重新檢視答案。建議盡可能控制Marked 題數在 30~40題之間。 希望這些資訊對你有所幫助。 如需更詳細的APICS考試輔導或經驗交流 歡迎查詢APICS官網或代理商德泰官網: www.ascm.org www.dt-scm.com

【問】 依照就業服務法第5條第1項規定「為保障國民就業機會平等，雇主對求職人或所僱用員工，不得以種族、階級、語言、思想、宗教、黨派、籍貫、出生地、性別、性傾向、年齡、婚姻、容貌、五官、身心障礙、星座、血型或以往工會會員身分為由，予以歧視；其他法律有明文規定者，從其規定。」 但填寫104履歷表時卻要填上出生年月日，履歷表上也會備註年齡。想請問104人力銀行是否帶頭給予各徵才公司隱藏式的歧視空間呢？(換句話說就是徵才公司可以私下篩選年齡，但求職者無法拿出證據，證明對方以年齡為由做出歧視行為)。 謝謝 【答】 您好，經了解過您的問題後，給予幾點個人想法如下。 1. 填寫104履歷表時卻要填上出生年月日，履歷表上也會備註年齡。想請問104人力銀行是否帶頭給予各徵才公司隱藏式的歧視空間呢？ 個人認為年齡這個項目，主要是作為一個找人才的參考資料，在公司因應工作項目的合理需求下，如果希望找尋年輕培育的新鮮人，或是資深年齡的經營管理人，就可以從此方面下去考量。而如同其他前輩提到的，就算不列出年齡的資料，公司同樣可以從求學經歷、工作經歷換算出求職者的年紀，所以就隱藏求職者年齡的方式，來避免少數公司有年齡歧視的可能性，還是有點困難。 2. 104本身是個求職的平台，以立場來說對於所有公司來說是中立的，不會因為公司大小就給予不同數量的功能，或是給予不同類型的公司不一樣的曝光度，而不可否認有些公司還是會有年齡歧視的狀況在，這部分就算是透過隱藏年齡的作法下，面試時或錄取後還是會有機會遇到，所以還是需要透過吹哨者的方式將其問題回饋出來，以讓公司端願意去改善其風氣，真正逐步消除年齡歧視的問題。 以上兩點是個人的職場感想，雖然無法真正解決您心中的問題，但透過您的問題也可以讓更多人去了解並重視這個部分，也能夠讓更多公司思考針對年齡歧視後續的處理作法，也是相當不錯的。 -------------------------------------------------------------- 【相關文章】 【面試-1】如何增加面試機會+面試模擬注意事項 https://is.gd/0pnMOw 【面試-2】面試前的注意事項(資料準備、作品集、攜帶物品) https://is.gd/YZEdzh --------------------------------------------------------------- 【影片-1】履歷撰寫注意事項 https://is.gd/CRTJpR 【影片-2】面試老是慌亂，您試過使用【求職筆記本】了嗎？ https://is.gd/U58pms --------------------------------------------------------------- 【職涯發展-1】工作年資久，就會變成有經驗的專家？ https://is.gd/nnLF8k 【職涯發展-2】想請問技術員未來的職涯發展會是如何？ https://is.gd/tU52JZ 【職涯發展-3】要走資訊科技產業一定要往上讀研究所嗎？ https://is.gd/ACpWks --------------------------------------------------------------- 【求職-8】基層生產人員的未來發展？ 技能檢定？考試？升學? https://is.gd/ZS0MVR 【求職-9】二度就業但沒有行政經驗的媽媽們，要怎麼轉職呢？ https://is.gd/aVVXPf 【求職-10】為何求職時很多公司都會要求，語言能力相關證明？ https://is.gd/YR4kaI 【求職-11】如果動作很慢、又沒有特殊技能有什麼工作可以做？ https://is.gd/lnsADI 【求職-12】到底怎樣才能找到大家口中說的好工作呢？？？ https://is.gd/I6V1LF 【求職-13】在小公司和老闆緊密合作，還是大公司累積名氣呢? https://is.gd/C8xez6 【求職-14】私立和國立的大學是不是工作能力有差別嗎？ https://is.gd/W4AWzS 【求職-15】創業與生活經濟，我很糾結到底該如何去進行兼顧？ 【求職-16】進入科技業工作，個性上有甚麼是企業較偏好的特點 https://is.gd/S1hyZt 【求職-17】錄取一個職位，還能詢問其他職位嗎？ https://is.gd/EgIDSV 【求職-18】大公司v.s自己喜歡的工作 該如何選擇？ https://is.gd/KZ6oK7 【求職-19】高年級生，又非管理職，未來該何去何從？ https://is.gd/gsg5q9 【求職-20】沒文憑該如何轉職到理想大公司？

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

當你完成夢想彩繪後。接下來，可以開始思考自己要憑藉什麼條件，來實現彩繪的夢想。 習題二：尋找優勢：盤點過去，從心流經驗找生涯優勢 心理學家米哈里·齊克森 （Mihaly Csikszentmihalyi）將心流 （flow） 定義為當人投注某種活動時產生的興奮感及成就感。你可以拿出另一張圖畫紙，用蠟筆畫出一條橫向的X軸，與一條縱向的Y軸。在X軸上標示出你開始有記憶的年齡到現在的年齡，在Y軸標示0-10表示心流經驗的高低。然後開始回想自己曾經有的心流經驗，將這些心流經驗用關鍵字（或圖示）寫在便利貼上（一個心流經驗寫一張），並在關鍵字旁標示出此心流經驗發生時，你的年紀與對這個活動的心流反應（從0-10）。然後再將這些便條紙，貼到圖畫紙上的相對位置。 此時，你可以開始慢慢地回想圖畫紙上這些心流經驗，有沒有什麼共同點，例如：心流經驗的背後是否有共同的人事物，或剛好都有運用到你哪些共同的天賦、特質或能力。 如果你想對心流有更多的瞭解，可以觀看米哈里·齊克森 這場在TED「心流，幸福的秘密」演講。 https://www.youtube.com/embed/E4nmA5oVflo 習題三：運用心流經驗，實現生涯彩繪 接著，你可以依序再次省思每張心流經驗便利貼的內容，並將便利貼依序貼在習題一完成的生涯彩繪圖上的適當位置。例如你的心流經驗有張與「團隊合作」有關的便利貼，而生涯彩繪圖中有個畫面與團隊合作有關，此時你就可以將「團隊合作」便利貼轉貼到生涯彩繪圖的旁邊。如果我們很多張心流經驗的便利貼都有團隊合作這個元素，那就表示未來你在實現彩繪的夢想時，可以善用自己團隊合作的天賦或能力。相反地，如果你生涯彩繪圖的某些關鍵點都沒有相關的心流經驗，哪就表示未來你在實現夢想時，需要建構完成關鍵點的能力與資源。但因為每個的時間有限，建議你先選擇可以運用心流經驗完成夢想的關鍵點切入，一方面可以快速累積成功經驗，二方面可以培養自己開展第二人生的勇氣與信心。 實現彩繪生涯的第二人生時，我建議可以先從自己目前所處的組織及從事的工作找機會開始執行。例如，我們可以跟公司的主管溝通，爭取透過專案的執行或部門的輪調，來開始體驗自己想要的第二人生。如果公司沒有這樣的機會，你也可以到與自己夢想有關團體或機構擔任志工，或利用公餘時間以兼職、外包的方式，看看自己有沒有機會從中體驗，甚至獲得金錢報酬。此外，你可以參與讀書會、成長團體或創業團隊的方式，透過共讀、討論、合作專案…方式，開始往自己的夢想生涯前進。 我在FB個人頁的封面，是我再2017年假時彩繪的夢想「2nd Life」。希望2027年可以回到宜蘭故鄉，成立第二人生探索中心。 祝福大家有個開展天賦、心想事成的第二人生。 Spring的FB個人頁網址 https://www.facebook.com/spring.wang.517/

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

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

想讓Claude更懂你的需求、產出更精準？整理Anthropic工程師極力推薦的6個實用提示詞，從需求訪談、教學模式、開發規劃到建立技能與專案記憶，一次掌握更有效率的Claude用法。 文／樂羽嘉編譯　由天下雜誌授權轉載 本文目錄（點擊可快速前往） 1. 讓Claude Code用大白話解釋運作流程2. 讓Claude一直考你，直到你真的學會3. 在Claude動工之前，先對你進行需求訪談4. 讓Claude把你的開發計畫做成網頁5. 把重複性的任務固化成「技能」6. 自動捕捉這次對話該記住的事 使用工具：Claude 網頁版：https://claude.ai/ 電腦版：https://claude.com/download 手機APP：iOS下載、Android下載 想要有效利用AI得到想要的答案，就必須給AI高品質的提示詞。要成為提示工程高手，有一條捷徑就是向打造這些AI模型的工程師偷學。 《XDA》科技記者法賽爾（Mahnoor Faisal）深入研究Anthropic工程師極力推薦的提示詞和原則，並分享6種他覺得最好用的提示詞： 1. 讓Claude Code用大白話解釋運作流程 法賽爾分享提示詞，有很多來自Claude Code團隊的工程師Thariq。Thariq經常在X分享使用Claude Code的工作流程技巧，常常都是那種你想都沒想過但可以立刻上手的方法。他也會分享Anthropic團隊其他成員和社群流傳的提示詞，而這個提示詞背後還有一個很有趣的由來。 Thariq是幫妹妹用AI協助開發一個WNBA數據網站之後分享這個提示詞的。他意識到，Claude Code平常在畫面上顯示或說明的內容，大概有99%對妹妹毫無意義，因為那些內容是寫給精通開發語言的人看的。因此，Thariq設計了一個提示詞範本來解決這個問題。 這個提示詞的功能是重塑Claude Code的工作與溝通方式。它不會把所有事情都放在你的主要工作階段執行，然後一路用滿滿術語進行解說。相反的，它會把實際工作交給一個非同步背景代理（async background agent）處理，你的主要工作階段只需要定期查看進度並向你回報。 除此之外，它還會啟用explore agent（探索代理），這個唯讀代理唯一的工作就是四處查看並解釋各種功能怎麼運作，但不會動到任何東西，所以你不只是看著事情發生，還能真正瞭解背後發生了什麼事，所有內容都會用白話文解釋，因為這個提示詞會強調技術術語對你毫無用處。 提示詞： 這是我的提示詞：「【在這裡輸入你的任務需求】」請幫我啟動一個非同步背景代理來執行這項工作，並在它工作的過程中定期查看進度，然後幫我摘要目前發生了什麼事。我完全沒有技術背景，所以請用最簡單的大白話為我做摘要。請利用「探索代理」（Explore Agent）向我解釋另一個代理正在處理的事情背後的運作原理，好讓我在過程中順便學習。如果背景代理遇到任何錯誤，請立刻停下來告訴我，並引導我修復它。請記住，我沒有任何技術背景，任何技術術語對我都沒有幫助。 2. 讓Claude一直考你，直到你真的學會 幾個月前，用AI寫程式最困難的部分就是產生能用的程式。現在AI程式寫得很好，跟上它的速度反而變得更難。科技記者法賽爾一直想確保自己是真的理解模型替他寫的程式，不想不假思索地接受AI上繳的成果。 法賽爾分享的這個提示詞，來自Thariq在Anthropic的同事Suzanne。Thariq當時一直在詢問同事是怎麼跟上Claude正在建構的內容，這是他最愛的解答之一。 這個提示詞不會讓Claude完成所有工作，再一次把所有解釋傾倒給你。它會把 Claude變成一位老師，一次只處理一個概念，先要求你用自己的話重新說明你理解了什麼，確認你真的掌握後，才會進入下一步。法賽爾最喜歡的部分是Claude會透過AskUserQuestion這個Claude Code內建工具來做到「考考你」的效果。這個工具能讓模型暫停流程，然後向你提出真正的選擇題或開放式問題。 另一個值得特別注意的細節是最後那一行 /goal 那段內容，設定了一個非常明確的停止條件：在Claude確認你已經理解檢查清單上所有內容之前，整個工作階段都不能結束。不能提早落跑，也不能隨便說一句「好啦好啦我懂了」就直接進入下一個主題。你必須證明自己真的懂，否則這堂課就會繼續下去。 提示詞： 你是一位教學成效極高的睿智老師，你的目標是確保使用者能夠深入理解這次工作階段中的所有內容。請在每個步驟循序漸進地教學，不要等到最後再一次性說明所有內容。在進入下一個階段之前，你必須先確認使用者已經完全掌握目前階段的所有重點。這些重點包括高層次概念（例如動機與目的），也包括低層次細節（例如商業邏輯與邊界情況）。請持續維護一份Markdown文件，其中包含使用者應該理解事項的檢查清單。請確保使用者理解：問題本身：問題為何存在、問題的成因，以及不同的可能分支情況。解決方案：為什麼採用這種解法、設計決策的原因，以及需要考慮的邊界情況。更廣泛的背景脈絡：這件事為什麼重要，以及這些變更會產生哪些影響。請確保她理解「為什麼」（並持續往更深層的原因追問），同時也要理解「是什麼」以及「如何運作」。充分理解問題本身非常重要。為了瞭解使用者目前的理解程度，請主動要求使用者先用自己的話重新說明自己的理解。接著再根據使用者的回答協助補足缺漏的地方。使用者可能會向你提問，也可能要求你用ELI5（像對五歲小孩解釋）、ELI14（像對十四歲青少年解釋）或ELII（像對實習生解釋）的方式說明。請使用AskUserQuestion透過開放式問題或選擇題來測驗使用者，務必不斷變換正確答案的位置，作答完成之前不要公布答案。如果有必要，可以展示程式碼，或引導使用者使用除錯工具（debugger）。/goal 在你確定使用者已經證明自己瞭解清單上所有項目之前，這個工作階段不應該結束。 3. 在Claude動工之前，先對你進行需求訪談 Thariq分享的另一個提示詞顛覆了傳統的互動模式：與其從你先開始把所有想要的規格與需求講清楚，不如讓Claude來對你進行訪談。 這裡的關鍵在於AskUserQuestionTool。這跟前面教學提示詞裡互動式提問的機制完全一樣，只不過在這裡，它的用途是專案規劃（Planning），不是考試。 Claude會先讀取你的規格文件（spec file），然後針對你完全沒想過要指定的細節對你展開連珠炮般的靈魂拷問，包括邊緣案例（Edge cases）、技術權衡（Trade-offs）、UI設計決策等等通常開發到一半、改起來最痛苦時才會浮現的問題。徹底審問完後，它才會把最終的完成版規格書寫進檔案裡。 提示詞： 請閱讀這份@SPEC.md，使用AskUserQuestionTool詳細問我關於這裡面的任何事情，包括技術實作、UI & UX、隱憂、權衡等。請確保提出的問題不是那種顯而易見的表面問題。務必非常深入，持續不斷地問我，直到細節完全齊全為止，再把最終的規格書（Spec）寫入檔案中。 乍看之下這可能很像Claude Code的Plan（規劃）模式，那是因為它們是從不同角度追求同一個目標：在寫任何程式碼之前先做好思考，這樣Claude就不用去瞎猜你的意圖。Plan模式是讓Claude提出做法給你批准，這個提示詞則是讓 Claude先把做法從你的腦袋裡引導出來。 4. 讓Claude把你的開發計畫做成網頁 科技記者法賽爾現在基本上已經拋棄傳統簡報，改用HTML網頁來做簡報頁面。他也淘汰了傳統文件，改用互動性更高、只要部署好就能直接丟連結分享的瀏覽器網頁。Thariq也喜歡這樣做，他在X和Claude官方部落格上分享一篇精彩的文章，解釋為什麼在要求AI工具產出內容時，HTML格式比Markdown格式好非常多。 他的理由是，Markdown處理短篇文章很方便，但只要文件長度超過100行，基本上就沒人想讀了。HTML則允許Claude嵌入真正的圖表、表格、包含語法突顯的程式碼、豐富的色彩、可以點擊的滑桿和複製按鈕。你可以在任何瀏覽器打開，分享給任何人，對方不用安裝任何Markdown閱讀器。Thariq現在不論在規劃、寫規格、做探索、程式碼審查（Code Review）還是寫報告時，全都是用HTML。 下面這個提示詞就是把這種思考應用在特定工作上，在動工前規劃好開發藍圖。Claude不會丟給你一面看過一次就會忘記的文字牆，會把整個計畫做成結構精美的HTML頁面來呈現，附帶網頁原型、數據流向圖、真正值得審查的核心程式碼片段。 提示詞： 請在一個HTML檔案中建立一份詳盡的實作計畫。請務必在裡面製作一些原型（Mock-ups）、展示數據流（Data Flow），加入我可能需要審查的重要程式碼片段。請確保內容很容易閱讀、消化。 5. 把重複性的任務固化成「技能」 如果你發現自己老是要重複引導Claude執行某些相同的固定步驟，代表這個步驟應該被打包成一項「技能」（Skill）。技能就是一組儲存為可攜式檔案的提示詞清單，有特定任務需要時，Claude會自動調用。 下面這個來自Anthropic官方提示詞庫的招式，能把你不斷重複的繁瑣流程變成一個簡單的快捷指令。 提示詞： 請為這個專案建立一個 [/ship] 技能，用來執行 [執行linter語法檢查和測試，然後草擬一份commit訊息]。 第一個中括號是你要用來觸發它的快捷鍵名稱（例如 /ship），第二個中括號填進你每次都懶得重新教Claude的步驟序列。Claude會自動把它寫成技能，你團隊的任何人都可以直接執行這個指令。 6. 自動捕捉這次對話該記住的事 在每一次Claude Code對話中，Claude都會摸索出許多小細節，像是你的專案怎麼串接、你偏好的程式碼規範、它犯過並修正的某個錯誤。但在預設情況下，當對話結束時，這一切記憶都會蒸發，導致下一次對話又得重新來過，浪費時間成本。 這個來自Anthropic官方提示詞庫的提示詞，就是阻止這種悲劇發生的終極大招。 提示詞： 摘要我們這個Session做了什麼，建議有哪些內容應該新增到CLAUDE.md中。 CLAUDE.md是Claude Code每次啟動對話時都會優先讀取的檔案，本質上扮演了這個專案的常駐記憶體。透過這個簡單的提示詞，你不需要自己苦哈哈地記錄哪些東西值得留下來，Claude會幫你做好，它自己最清楚在這個Session克服了哪些障礙，你只要讓它提出建議，然後保留真正重要的部分就好。 （資料來源：XDA） （原文標題：偷學Anthropic工程師！6個好用的Claude提示詞） 推薦閱讀： 用提示詞讓Gemini修照片！2026年最受歡迎的7種玩法 碾壓不用AI的學生！10個NotebookLM學習提示詞 進階玩家必學：5個NotebookLM實戰技巧

在數位化辦公環境中，Google 文件因其便捷性和協作功能而備受青睞。然而，許多使用者經常遇到Google 文件格式跑掉的問題，這可能影響文件的專業性與可讀性。無論是在貼上內容時格式失真，還是在不同設備上查看時出現排版問題，這些狀況都會影響工作效率。本文將深入分析導致 Google 文件格式跑掉的原因，並提供多種實用解決方案，幫助你在工作中保持文件格式的一致性。 口訣：「清格式、調樣式，文件整齊不煩惱！」 ✅為什麼格式會跑掉？ 當你從其他來源（如 Word 文檔或網頁）複製內容並貼上到 Google 文件時，原始格式可能會干擾 Google 文件的排版。這包括字體、段落間距和圖片位置等，導致文件看起來雜亂無章。此外，當你將文件發佈為網頁時，也可能會出現格式不一致的情況。 ✅解決方案 1. 使用純文字貼上 在貼上內容時，使用「Ctrl + Shift + V」(Windows)或「Command + Shift + V」(Mac)將內容作為純文字貼上。這樣可以避免帶入不必要的格式。 2. 清除格式 貼上內容後，選擇文本並使用「格式」>「清除格式」選項，將所有不必要的格式移除，恢復為預設樣式。 3. 使用 Google Doc Publisher 這是一個專門的工具，可以幫助你將 Google 文件發佈為不跑版的網頁。只需將文件網址貼入該工具，即可生成一個正確顯示的網址。 4. 調整段落和字體樣式 檢查段落間距和字體樣式是否一致，手動調整以保持整體外觀協調。 5. 測試不同瀏覽器 有時候，不同瀏覽器可能會影響 Google 文件的顯示效果。嘗試在不同瀏覽器中打開文件，以確保最佳顯示。 面對Google 文件格式跑掉的挑戰，其實只要掌握合適的技巧，便能輕鬆解決這些問題。透過使用純文字貼上、清除格式等方法，你可以確保文件排版的整齊與專業性。隨著這些技巧的運用，無論是個人還是團隊協作，Google 文件都能成為你高效工作的得力助手。

每個月，台灣企業正在搶10萬名AI人才 根據104學習最新發布的《2026 AI人才趨勢報告》，今年企業平均每月招募AI相關職缺已達10萬人，近5年AI人才需求成長97.6%，幾乎是整體招募市場同期成長速度的4倍。 這場搶人大戰，缺的不是想學AI的人，缺的是真正具備企業要的能力的人 ❇️【企業到底想要什麼？三項硬技能排名】 報告明確列出2026年AI職缺最常見的技能需求： 1️⃣ 流程自動化（近5年成長233%） 從製造到行政業務，效率提升最直接的技能，不只是工程職需要，製程規劃、生產管理、品保品管都在找 2️⃣ 機器學習演算法（近5年成長64%） 監督式學習的核心，廣泛應用於分類與預測任務，資料分析、產品開發、研究職高度相關 3️⃣ 自然語言處理（近5年成長147%） 文本理解與語義分析，適用於客服、行銷、法務等多個職類，不需要自己建模型，但要懂得如何應用 ❇️【工具會用哪些？企業點名這三個】 技能之外，企業也直接在職缺中點名求職者要會使用的AI工具： • ChatGPT：從辦公自動化到創意協作、文字生成，已成企業首要指定工具 • PyTorch：深度學習模型訓練，AI研發職位的主流框架 • TENSORFLOW：企業 AI 應用首選，支援模型部署與擴展 ▶ ChatGPT、Gemini雙雙入榜，說明LLM的應用已不只是技術人員的工具，而是各職類工作者的日常配備 ❇️當技能相近時，證照是讓履歷被看見的加速器 • iPAS+ AI應用規劃師：經濟部核發的國家級AI應用認證，是企業評估數位轉型人才的判斷標準之一 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%2BAI ▶️【點我免費做 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶️【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e • 機器人工程師證照：針對製造業自動化場景，是企業識別硬體整合型AI人才的重要指標 https://nabi.104.com.tw/ability/10049172 ❇️【從哪裡開始？】 中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出，AI變化太快，學習AI不只是學一門課，而是要獲得「理解未來的核心能力」。 三個月學一項技術的節奏已跟不上市場。重要的是找到自己職務最需要的AI技能，精準切入，而不是什麼都學一點。 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 👉 立即進入104學習AI專區 https://nabi.104.com.tw/ai ➡️【免費下載｜2026 AI 人才趨勢報告】適合新鮮人、在職者與想轉職的人 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e6bc6bfe-0bf0-4d19-82ca-a2d1090738db 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

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

我擔任的工作是資訊人員，負責公司資安架構的維護與管理，以及Helpdesk。 這陣子撥出時間投入資安管理與 ISO 27001 的學習，起初只是想建立更完整的資訊安全防護思維，但在真正系統化研讀並進行實務驗證後，才發現這不僅僅是一套規範，更是企業運作中極為關鍵的風險控管核心。 過去在面對資安政策或防護措施時，往往容易流於片段式的執行，或是停留在表面的規範配合。這次透過全盤梳理 ISO 27001 的條文精神與核心控管項目，我終於將原本零散的防護觀念串接起來，真正理解背後的風險評估邏輯，明白各項資安政策該如何落實到日常作業中。 在學習的過程中，最具價值的莫過於實務情境演練。透過模擬真實演練與風險判讀，我漸漸學會從整體架構的角度去評估潛在漏洞，並針對不同情境找出合規且有效的改善方案。這種將抽象規範轉化為實際解決方案的思考訓練，大大補足了我過往在實務操作上的盲點。 這次的學習不僅讓我順利釐清了許多過去模糊的資安概念，也為未來的職場應用打下了扎實的基礎。資安管理是一項持續優化的長跑，接下來我也會將這些經驗落實到實際工作中，持續推動更完善的防護機制。 🔗 詳全文：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12822

輝達開出年薪 650 萬台幣找簡報設計師，引發網友熱烈討論，這件事點出職場最真實的現實：把複雜事情講清楚，本來就是超高價值的專業，但每個人履歷都寫自己擅長簡報，主管到底憑什麼相信你？ 1️⃣不只是排版，高薪買的是「把複雜講成簡單」 很多人以為做 PPT 只是找漂亮模板、調調字型，但輝達願意開出這種高階年薪，買的其實是「資訊轉譯」的硬實力。科技巨頭每天要面對投資人、跨國客戶與內部高層，講台上不能有一句廢話。簡報師的工作是把深奧的 AI 技術與複雜數據，轉化成對方一聽就懂、願意買單的商業故事。現在 AI 工具隨手一按就能生出一份投影片，操作軟體早就不是門檻；真正值錢的，是你能不能抓出重點、梳理邏輯，並促成最後的商業決策。 2️⃣求職最大痛點：每個人都說自己「精通簡報」 打開 104 履歷，十個人裡面有九個人都會在技能欄勾選「擅長 PowerPoint、具備簡報溝通提案能力」，但對人資和用人主管來說，這反而是最難在面試前驗證的模糊技能。畢竟口說無憑，很多人自稱精通，做出來的頁面卻塞滿整段密密麻麻的文字；加上主管不可能每個人都找來現場試講，而在學校報論文、做小組作業的經驗，拿到職場商務提案也常常不管用。這種「大家都在寫，卻沒人拿得出證據」的狀況，正是為什麼越來越多求職者選擇直接考一張 具公信力的簡報實力認證 來證明自己。 https://104bc.pse.is/9drvtt 3️⃣業界三大名師背書：20分鐘線上測驗，直接替履歷加分 想在海選履歷中一眼被看見，你需要一套具備公信力的客觀標準。台灣簡報與溝通教育訓練領域的三位代表性人物：企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥），以及台大簡報大賽創辦人葉丙成教授，聯手制定了這套標準化的評測機制。 💡這次推出的 104 × 台灣簡報認證-初級 門檻很親民，不考軟體操作、也不用上台演練，純粹檢核你的「簡報核心觀念」，內容涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構與群眾分析等六大能力。 • 測驗方式：線上測驗，單選加複選共 30 題，70 分及格。 • 彈性快速：約 20 分鐘就能完成，即報即考、不限時間地點。 • 履歷連動：測驗通過後，104學習於3-5個工作天將直接把認證回傳至你的 104 履歷資格認證欄位，讓你的實力被看見。 4️⃣提早卡位建立差距，就是最划算的職涯投資 初級認證只是起點，未來還能一路挑戰中級（作品審查）與高級（實體上台，由福哥、憲哥親自評定），現在考等於提早卡位，拉開跟其他求職者的差距。 從日常向主管回報進度、跨部門協調爭取預算，到對外向客戶提案競標，簡報力決定了你在職場上的能見度與說服力。與其在自我介紹裡花大篇幅解釋自己多會溝通，不如在履歷放上一張有公信力的認證，讓你的實力一眼就被看懂。 ❇️立即報名【104 × 台灣簡報認證-初級】https://104bc.pse.is/9drvtt

PRD 是 "Product Requirement Document"（產品需求文檔）的縮寫。PRD 是一份詳細描述產品功能、特性和要求的文檔，通常由產品經理(PM)撰寫。它的主要目的是向開發團隊和其他相關方傳達產品的需求和期望，確保所有人對產品的理解一致。 【PRD 通常包括以下內容】 1. 產品概述：產品的基本介紹，包括目標市場和目標用戶。 2. 目標：產品的主要目標和預期成果。 3. 功能需求：詳細描述產品的各個功能和特性，通常按優先級排序。 4. 用戶體驗（UX）需求：關於用戶界面和用戶互動的要求。 5. 技術需求：包括技術架構、平台支持、性能要求等。 6. 非功能需求：如安全性、可擴展性、兼容性等方面的要求。 7. 測試需求：測試計劃和測試標準。 8. 依賴性和限制：需要的資源、依賴的技術或系統，以及可能的限制。 PRD 在產品開發過程中起到關鍵作用，它能幫助團隊明確目標，避免誤解，確保最終產品符合預期。 ⁋ Spec 是 "Specification"（規範或說明書）的縮寫。在產品開發過程中，Spec 是一份詳細描述產品、系統或組件的技術要求和功能的文檔。Spec 和 PRD 之間有些重疊，但兩者側重點有所不同： 1. 目標受眾： - PRD：主要針對產品經理、開發團隊和設計團隊，目的是傳達產品的需求和目標。 - Spec：通常針對開發團隊、工程師和技術人員，更加技術和細節導向。 2. 內容側重： - PRD：側重於產品的功能需求、用戶需求和商業目標，描述產品應該做什麼以及為什麼這麼做。 - Spec：側重於具體的技術實現細節，描述產品或系統如何運作，包括數據結構、算法、接口、協議等技術細節。 3. 詳細程度： - PRD：比較概括，提供高層次的視圖和用戶場景。 - Spec：非常詳細，提供低層次的實施細節和技術規範。 【Spec 的常見內容包括】 1. 系統概述：系統或組件的總體描述。 2. 功能說明：具體功能的詳細描述，包括輸入、處理和輸出。 3. 技術架構：系統的架構設計和技術棧。 4. 數據模型：數據結構和數據庫設計。 5. 接口規範：API 和其他接口的詳細說明，包括參數、返回值和錯誤處理。 6. 算法描述：關鍵算法的詳細描述和流程。 7. 性能要求：性能指標和優化目標。 8. 測試規範：測試計劃、測試用例和驗收標準。 Spec 通常是技術團隊在開發過程中的主要參考文檔，用於確保技術實現符合設計和需求。在實踐中，Spec 和 PRD 可能會結合使用，以提供完整的產品和技術視圖。

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

JIRA 是由 Atlassian 公司開發的一款用於項目管理和問題跟蹤的軟體工具。它主要用於以下幾個方面：可以用於記錄和管理軟體開發過程中的各種問題和錯誤（Bug），使用者可以創建問題、分配任務、設置優先級並跟蹤問題的進展。 JIRA 之所以被廣泛認為是一款好用的項目管理和問題跟蹤工具，主要有以下幾個原因： 1. 靈活的工作流程：JIRA 支持自定義工作流程，適應不同團隊和項目的需求。你可以根據具體的項目需求設置不同的工作流程，從簡單的任務跟蹤到複雜的多步驟流程。 2. 敏捷開發支持：JIRA 內置了對敏捷開發方法（如 Scrum 和 Kanban）的支持。它提供了衝刺管理、看板和燃盡圖等功能，有助於團隊進行規劃和管理，提升敏捷開發的效率。 3. 強大的報告和分析功能：JIRA 提供了豐富的報告和分析工具，可以生成各種統計圖表，幫助團隊了解項目進度、任務分配和績效等情況，從而做出更明智的決策。 4. 可擴展性：JIRA 有眾多插件和集成選項，可以與其他工具（如 Confluence、Bitbucket、GitHub 等）無縫集成，擴展其功能，滿足不同團隊的多樣化需求。 5. 用戶友好界面：JIRA 擁有直觀的用戶界面，使得團隊成員能夠輕鬆上手並高效使用。不論是創建問題、分配任務，還是查看進度報告，操作都非常便捷。 6. 強大的搜索和過濾功能：JIRA 提供了強大的 JQL（JIRA Query Language），可以幫助使用者快速查找和過濾特定的問題和任務，提高工作效率。 7. 協作功能：JIRA 支持團隊成員之間的協作和溝通，通過評論、標籤、附件等功能，團隊可以方便地交流和共享信息，確保所有人都在同一頁面上。 總結來說，JIRA 的靈活性、功能豐富性和良好的用戶體驗，使其成為許多企業和開發團隊管理項目和問題的首選工具。

今天分享的ChatGPT to Notion這個擴充功能真的很實用，如果像小編一樣常常會使用ChatGPT＆Notion的你，一定要知道！他可以將 ChatGPT 的討論直接儲存到 Notion ， 省去自己複製貼上、重新排版的時間。 以下為功能及使用步驟介紹： https://chromewebstore.google.com/detail/oojndninaelbpllebamcojkdecjjhcle?hl=zh-TW ⭐ 功能⭐ 1. 在幾秒鐘內保存完整的ChatGPT 對話 2. 可以選擇將討論保存到哪個資料庫以節省時間 ⭐ 步驟⭐ 1. 安裝 ChatGPT to Notion 此擴充功能至chrome 2. 點 select pages 圖意允許權限的頁面(圖一) 3. 挑選想要存放的頁面(圖二)(建議可以全選) 4. 回到 ChatGPT 的對話框，於右上角點選ChatGPT to Notion的圖示，即會出現圖三視窗 5. 勾選 Open in Notion，可以在儲存完後直接開啟該頁面 6. 選擇要存放的頁面後，按下 save full chat 即完成

TAM、SAM 和 SOM 是三個常用於市場規模評估的指標，分別代表總可用市場（Total Addressable Market）、可服務可用市場（Serviceable Available Market）和可獲得市場（Serviceable Obtainable Market）。這三個指標幫助企業了解市場潛力，並制定相應的策略。 1. TAM (Total Addressable Market) 總可用市場，即市場的最大規模。它代表如果企業不受任何限制，能夠達到所有潛在客戶所能獲得的收入總量。計算TAM的方法包括： ►自上而下法：使用行業報告或市場研究來估計整體市場規模。 ►自下而上法：從單位銷售數據出發，考慮市場中的所有潛在客戶。 ►價值理論法：根據產品或服務的價值和目標客戶數量進行估算。 2. SAM (Serviceable Available Market) 可服務可用市場，即企業實際能夠服務的市場規模。它考慮了地理限制、產品特性、目標客戶群體等因素。SAM是在TAM的基礎上進行篩選後的市場規模。計算SAM的方法包括： ►市場細分：根據企業的實際情況，將TAM細分為具體的可服務市場。 ►地理考量：考慮企業能夠覆蓋的地區或國家。 ►產品特性：考慮產品的特定用途或適用性，排除不適用的市場部分。 3. SOM (Serviceable Obtainable Market) 可獲得市場，即企業在競爭和現實限制下實際能夠獲得的市場份額。這是企業現實中能夠達到的市場規模，通常是SAM的一部分。計算SOM的方法包括： ►競爭分析：研究競爭對手的市場份額和競爭優勢。 ►市場滲透率：根據市場調查和歷史數據估算企業能夠達到的市場滲透率。 ►營銷策略：考慮企業的營銷和銷售策略對市場份額的影響。 【範例】 假設一家製造智能手錶的公司進行市場規模評估： ❶ TAM：全球所有可能購買智能手錶的消費者和企業。例如，全球智能手錶市場預計總收入為1000億美元。 ➋ SAM：公司目標的是北美市場中的高端消費者，預計這部分市場的總收入為300億美元。 ➌ SOM：考慮到競爭對手、品牌影響力和營銷策略，該公司預計能夠獲得北美高端市場中的5億美元。 這些指標幫助企業了解市場的整體潛力和現實機會，從而制定更精確的商業策略和目標。

數位行銷在我的分類裡包含： 1. 廣告投放 2. 社群媒體經營 3. 官方通訊帳號經營 4. Email行銷 5. 線上會員管理 如果是電商的話，還會有關於產品管理、頁面優化等，關於品牌官方網站、電商平台在展現上、後端管理上的基本能力。 以上五種不同的分類，其實在中小企業的就業市場上，被總括起來放到「數位行銷」這一個職位上，其實我們只要抓清楚他最基本的差異就可以了；原則上，我們可以用不同的曝光渠道來做區分，而不同的曝光渠道就會連帶著影響不同的展現方式、受眾、數據標準值等，這就自然會延伸出來不同的技能。 對應到的技能有許多，總體上我認為必備的技能有： 1. 數據分析 2. 素材感知能力（文案、圖片、影片等） 3. 資訊蒐集、查找與分析 4. 品牌意識 這些必備的技能並不是說都要專精不可，而是要可以分辨最基本的好與壞，或者是快速找到最基礎的標準值，進而有比較與嘗試優化的能力。

SQL 的基本查詢語法包括以下幾個關鍵部分： 1. SELECT：用於指定要檢索的列或表達式。 2. FROM：用於指定要從中檢索數據的表或視圖。 3. WHERE：用於指定查詢的過濾條件，僅檢索符合條件的行。 4. GROUP BY：用於將結果集按照一個或多個列進行分組。 5. HAVING：用於在使用 GROUP BY 時指定分組後的過濾條件。 6. ORDER BY：用於按照指定的列對結果集進行排序。 7. LIMIT（或相當於的語法）：用於限制結果集的行數。 基本的 SQL 查詢語法示例如下圖。 推薦Youtube線上教學課程＞＞https://www.youtube.com/watch?v=gvRXjsrpCHw&list=WL&index=3 很適合沒有任何程式背景的初學者學習！

無論講座或履歷健診，幾度從學生那邊聽到"履歷只要一頁，超過沒人要看"的說法。 但也發現每個人自製履歷的一頁格式都不同。 有人表頭設計就超過5公分高度，表尾還有插圖。 字級大小不一，行距高度不同，照片尺寸也不一樣。 還有美編插圖，有直式、橫式，大小尺寸都不同。 因此每個人的一頁字數落差很大。 👉但履歷的重點在於頁數、字數嗎？ 看過長篇小說、金庸小說或哈利波特嗎？他們還是暢銷書呢!! 履歷寫好還能幫助面試，降低面試時產生「遞減效應」 履歷的頁數要如何斟酌？重點在哪？ →詳全文 https://reurl.cc/AAgye3 #職場新鮮人系列 ♟️品牌管理 🎁行銷自己 🌍brand 🎯marketing 🚀career 💪職涯 👊履歷 👌求職 🐳brandmarketingcareer

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。

根據 104 人力銀行大數據解析，教育輔導類人員的 AI 職務需求成長幅度大幅增漲 94%，顯示 AI 技能在教育領域的重要性日益提升。 Google 於 2025 年 8 月推出全球首張針對教育工作者的生成式 AI 認證「Gemini Certified Educator」https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 這項免費認證旨在驗證教師對於生成式 AI 的基礎理解，以及在教育情境中負責任地整合 Google AI 工具的能力。考試形式為線上選擇題測驗，通過者可獲得有效期 3 年的官方電子證書。 測驗內容主要圍繞生成式 AI 應用與教學整合，情境題為主要題型，目的在考驗應試者在真實教學場景中的判斷與應用能力，以及教師在使用 AI 工具時的責任與倫理考量。 ▶️ 證照資訊👉 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 🔥常見問題 FAQ🔥 Q1：誰可以報考 Gemini Certified Educator？ 不需要教師資格，任何人都可以報考。雖然主要為教育相關人員設計，但對 AI 教育應用有興趣的學習者都可參與。 報考流程： 1. 註冊 Google for Education 會員 2. 填寫基本資訊 3. 完成 Gemini Certification 註冊 4. 開始線上測驗 Q2：考試內容包含哪些項目？ 考試形式： 線上選擇題測驗，建議預留充裕時間完成 主要考試範圍： • Google AI 工具應用：Gemini 相關功能與教育整合 • NotebookLM 運用：文件處理與學習輔助功能 • AI 基礎概念：生成式 AI 原理、倫理議題（偏見、隱私等） • 教學應用：個人化學習、差異化教學策略 • 責任使用：學術誠信、AI 素養培養 重點： 專注於免費功能應用，具體考試內容以 Google 官方教材為準 Q3：取得認證後有什麼幫助？ 專業發展： • 履歷加分，證明具備 AI 時代教學能力 • 有助轉職、升遷或申請國際計畫 • 在教育機構中被視為專業能力指標 • 符合市場趨勢：教育輔導類 AI 職務需求激增 94% Gemini Certified Educator 不僅是一張證書 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167 更是教育工作者邁向 AI 時代的重要踏板，幫助教師建立在數位化教學環境中的專業 快速測一下實力▶️ https://nabi.104.com.tw/assess/4027eeba-dc95-4990-ace3-0450c17eb31a

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。