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CONCAT 函數是Excel中的一個用於合併多個儲存格內容的函數，它可以將多個文字串連接成一個長文字合併儲存格內容不需要再逐個複製貼上，幫助我們減少步驟，更快完成上司交代的工作事項，以下是函數的介紹： ➤功能：合併多個範圍和/或字串中的文字 ➤語法：CONCAT(字串,字串…) 使用逗號來隔開要合併的各個儲存格，並使用「雙引號」新增空格、逗號或其他文字。 ➤舉例：=CONCAT(B4,"",C4,"",D4,"",E4)將B4到E4的儲存格中的文字串起來 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

MVP 是 "Minimum Viable Product" 的縮寫，中文通常翻為「最小可行產品」或「最小可行性產品」。MVP 是產品開發中的一種策略，其目的是在投入最少資源的情況下，製作出具備核心功能的產品，以便於早期驗證市場需求和用戶反饋。這種方法有助於企業迅速了解產品是否有市場，並根據反饋進行改進，從而減少風險和開發成本。 【MVP 主要特點】 1. 核心功能：只包含產品的基本和必需功能，足以解決目標用戶的主要問題。 2. 快速推出：快速進入市場，以便盡早獲得用戶反饋。 3. 迭代改進：根據用戶反饋和市場需求，逐步添加新功能和進行優化。 這種方法特別適合於初創企業和創新產品的開發，因為它允許企業在投入大量資金和時間之前，測試和驗證其假設和商業模式。 【與PM密不可分】 MVP（Minimum Viable Product，最小可行產品）和PM（Product Manager，產品經理）之間有密切的關係。產品經理在MVP的開發和推廣過程中扮演關鍵角色。具體來說，產品經理負責以下方面： 1. 需求分析：產品經理需要了解市場需求和用戶痛點，確定MVP的核心功能，以滿足基本需求並提供價值。 2. 優先級設定：根據市場調查和用戶反饋，產品經理需要決定哪些功能是MVP中必不可少的，哪些可以延後到後續版本中實現。 3. 產品規劃：產品經理負責制定產品路線圖，確定開發時間表和資源分配，確保MVP能在預定的時間內交付。 4. 跨部門協作：產品經理需要協調開發團隊、設計團隊和市場團隊，確保各部門在同一方向上努力，共同推動MVP的開發和上市。 5. 用戶反饋收集與分析：MVP發布後，產品經理需要收集用戶反饋，分析數據，了解用戶對產品的滿意度和需求變化，為後續產品迭代提供依據。 6. 迭代改進：根據收集到的反饋，產品經理需要持續優化產品，添加新功能和修正問題，以不斷提升用戶體驗和產品價值。 總之，產品經理在MVP的整個生命周期中，從需求分析到產品發布，再到持續改進，始終起著至關重要的作用。他們的工作直接影響到MVP能否成功驗證市場需求，並為產品的未來發展打下堅實基礎。

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

AI會先取代誰，又會留下哪些位置給人類？李開復以工作內容自由度與人際互動依賴度，提出智力、體力工作兩張職場地圖，解析難被AI取代的關鍵，以及未來最值得培養的5種能力。本文節錄自《AI未來已來》。 文／李開復 本文目錄（點擊可快速前往） 兩張地圖：我的工作還安全嗎？智力工作的四象限地圖體力工作的四象限地圖李開復：3個方向，未來的路成為團隊裡最會用AI的那個人 兩張地圖：我的工作還安全嗎？ 現在把鏡頭從你的公司拉到整個勞動力市場上。每個人都想要一張能進行自我對照的地圖，以判斷自己的工作到底安不安全。很多年前我就做過AI將改變、甚至取代人類工作的預測，事實證明我的邏輯是對的。隨著AI的飛速進步，我把這個預測更新成下面兩張地圖：一張給智力工作者，另一張給體力工作者。 下面先講兩條由兩張地圖共用的軸。 橫軸表示的是一份工作的內容自由度。低自由度意味著工作環境中有標準答案，邏輯清楚、對錯分明，機器在這裡有壓倒性優勢；高自由度意味著工作中沒有標準答案，這種工作可能看起來有一些模糊、很新穎，對隨機應變能力有很高的要求，有時連問題本身都不容易說清楚，人在這裡有優勢。這條軸的兩端並非總是截然兩分的，但大體上可以認為自由度愈低，機器愈占上風。 縱軸表示的是一份工作對人際互動的依賴度。在低依賴度一端，價值是你工作的速度、規模、成本、品質等，在這些方面，機器在未來都會更強；在高依賴度一端，價值是誰能在場承擔責任、誰值得被信任、誰能說服他人、誰能創建合法性、誰能關心別人、誰能被另一個人需要，在這些場景中，人更強。 這兩條軸劃分出四個區域：機器最占優勢的是「工作內容自由度低＋人際互動依賴度低」區域，人最占優勢的是「工作內容自由度高＋人際互動依賴度高」區域。 智力工作的四象限地圖 圖／《AI未來已來》 下面具體介紹智力工作四象限地圖的4個區域。 機器主場（工作內容自由度低＋人際互動依賴度低） 在這個區域，每項工作都有清晰且可遵循的標準答案，不需要某個特定的人在場，比如資料輸入、帳務處理等。一個很「扎心」的事實是，以前我們認為人類能力的高點之一——基礎程式碼撰寫，居然也在這個區域。因為程式碼對不對是有標準答案的。正因為有這把客觀的尺，AI在寫程式碼上才進步神速。所以如果今天你只是一個「寫程式的封閉執行者」，那麼你能留在機器主場的日子就不多了。 人機協作（工作內容自由度低＋人際互動依賴度高） 機器已經比人更會執行這個區域的工作的核心環節，但這個區域的工作仍然需要保留一部分人——可能是為了取得信任、擔負責任，或者確保合法。比如，AI已經能解讀放射科提供的影像資料了，但簽字負責的仍是主治醫生。又如，法官做出的裁決可能本就基於AI的推薦，但這一判決必須由人來做出才有合法性。 這個區域的工作者面臨的風險就是可能變得只會「蓋章」。若是如此，那麼其遲早會被取代。 開放成果（工作內容自由度高＋人際互動依賴度低） 這個區域的工作的特點是：內容很雜、很新穎，所以還得由人來做，但沒人在乎由哪一個人來做。這一類工作沒有關係溢價，如前沿研究、原創寫作、腦力激盪、給全新問題想出第一版策略等，它們處於人類智力和創造性的前沿，但很少涉及人際關係。這個區域的工作者暫時安全，但這種安全性會隨AI技術的進步逐漸下降。 人性核心（工作內容自由度高＋人際互動依賴度高） 這個區域的工作特點是內容很雜且是關於人的。這類工作的從業者多為資深人員，包括心理治療師、優良教師、資深業務等。這是目前人類最有優勢，也最安全的區域。 體力工作的四象限地圖 體力工作的四象限地圖是類似的。（如圖22所示） 圖／《AI未來已來》 左上方的部分，還涉及很多人際互動，收銀員有時要和客戶互動、理髮師需要和客戶聊天溝通，機器的滲透還相當有限。 左下方是機器主場，涵蓋的工作包括倉庫分揀、流水線裝配、產品品質檢驗等，機器正在一塊塊拿下這個區域。 在圖中愈往右的區域，機器的優勢愈小。右下方的工作包括老屋水電改造、災後救援、管道搶修等，對於這些雜亂的工作，工作者需要在不可預測的空間裡隨機應變，人仍然穩穩占優勢。而右上方涵蓋的工作，如護理、臨終關懷、助產、到府私廚等，更是隱藏著機器無法觸碰的人性核心。 這裡還有一個反直覺的現象。十年前，絕大多數人認為AI會先搶走工廠工人和卡車司機的工作，知識工作者最安全。但真實結果是大腦能幹的活比我們以為的更封閉，手腳能幹的活比我們以為的更開放。這正是「摩拉維克弔詭」在四象限地圖上的樣子。 在AI 1.0剛出現的時候，包括我在內的很多人都把創意工作當成人類的安全區，沒想到生成式AI一腳就踏了進來。創意工作可以分為以下兩種。 重組式的創意工作——公式化的行銷文案、圖庫插畫、範本設計，這類工作很快就被推到了「封閉＋交付結果」區域，AI在此已占上風。 原創式的創意工作——真正去界定一個新問題，這是AI很難觸及的，這類工作仍處於「開放＋交付結果」區域。 所以「創意能讓你安全」本身是一個過度簡化的結論，重要的是你得分清你做的是哪一種創意，究竟是有跡可循的公式重組，還是原創性極強的新想法。 李開復：3個方向，未來的路 本節的內容是給每個人的一張行動地圖，這也是你能轉達給身邊其他人的建議。地圖的價值在於告訴你：哪些仗別再打了，以及哪些方向真的通向人還占優勢的地方。整體有以下3個方向供你參考。 方向一：往「開放」靠 你要主動去尋找那些最難、標準化程度最低、最沒人願意去做的事，去問題還沒被定義清楚的地方。如果你是工程師，與其更快地寫一段標準函數，不如去啃那個連需求都沒人說得清的專案。你要去做靠品味和判斷、沒有清晰對錯的事，成為那個決定什麼值得做的人。當執行幾乎免費，稀缺的就不再是「做」，而是「選」。培養品味、磨練同理心都很有價值，你要大量去看你所從事的產業裡最好的作品，逼自己講清楚它好在哪裡。 方向二：往「複雜、風險、把關」靠 高風險的把關、跨部門的協調、要照顧各方利益與進行合規的判斷，這些愈是依賴人和規則的專案，AI愈啃不動。而且出了事，只有人能承擔責任，AI無法承擔責任。你要把自己放到「出了事要由你負責」的位置上去，那正是價值聚集的地方。 方向三：往「溫度、信任」靠 未來人類參與最多的工作，不是前沿技術領域的工作，而是「另一個人特意為我付費」的服務工作。當一個人有了更多的時間和更厚的錢包，他要的往往不只是一頓飯、一堂課，而是「我無條件信任他」、「有個人真的把心放在了我身上」的感受。人與人的關係很多時候需要時間和經歷的累積，這是AI完全無法取代的。 這裡再分享5種無論朝哪個方向走都該努力培養的能力，按重要性由高到低排列如下： 一是模糊中的判斷力（資訊不全時做對決定，並知道什麼值得做）。 二是建立信任與關係的能力（讓他人希望你在場）。 三是共情與在場能力（真正聽懂他人的話）。 四是指揮AI的能力（界定問題、拆解、委派、驗證、整合）。 五是獨特的品味與策展能力。 成為團隊裡最會用AI的那個人 最後，如果挑一件清晰且可以執行的事情來幫助你在未來獲得更強的競爭力，那麼它會是：從2026年起，成為你的團隊裡最會用AI的那個人，這是你能買到的最便宜的保險，而且別只用它追求「更快」，要用它追求「更高」，讓它把你托舉到原來達不到的層級。這正是破解「斷梯」難題的辦法。AI先取代的恰恰是初級職位，新人一開始就要和AI競爭，這第一級台階反而是最困難的；而善用AI，新人能直接交付出過去要熬幾年才拿得出的東西。 節錄自：天下文化《AI未來已來）：變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略》／李開復 著

AI浪潮正在改變大學選系風向？台大教務處註冊組組長李宏森、升學專家藍天予解析資工、材料、化工、文法商等熱門科系消長，帶同學掌握116年選系思考方向，並整理4個免費科系探索資源。 文／天下學習編輯部　由Cheers授權轉載 本文目錄（點擊可快速前往） 113～115學年熱門科系分數變化一覽熱門科系洗牌！校長拆解3大趨勢一次看！1. 資工神話破滅？為什麼「台大資工」會一口氣掉12級分？2. 未來之星崛起：「實體科技」與「材料系」成為新寵3. 文組消長大調查：誰在殞落？誰在強勢崛起？116學年考生必看：選系前先做這些準備！給明年（116學年）考生的科系探索建議與免費資源 近年來AI浪潮襲捲全球，許多國高中生跟著覺得「選科系，盲選資工、電資就對了！」但今年（2026年）剛放榜的大學分科測驗入學榜單，卻給所有學生帶來了震撼。 如果你是明年（116學年度）準備參加學測或分科測驗的考生，這絕對是一份必看的「選系指南」。我們結合了台灣大學教務處註冊組組長李宏森、升學輔導專家藍天予的第一線觀察，帶你一口氣看懂近三年熱門科系的消長、分數變化與背後原因！ 113～115學年熱門科系分數變化一覽 總覽近三年大學科系錄取變化，可得到三個重要趨勢： 領域類別焦點科系分數趨勢與變化（113–115 學年）核心原因與第一線專家觀點二類組（電資／理化）台大資工系暴跌 12 級分（240.5 分 → 228.5 分）AI 工具開發門檻降低；考生憂心純軟體工程師被取代。台大電機系穩居高位（維持在 228 級分水準）兼具「硬體＋IC 設計」，不可替代性比純軟體高。台大材料系、化工系明顯攀升（填補資工留下的缺額）「準台積電」科系，半導體實體製造與材料需求爆發。三類組（醫藥衛生）台大醫學／牙醫系長年霸榜（自費醫維持 228+ 級分最高門檻）國家執照保障、不可替代性極高，社會地位與薪資避風港。一類組（文法商）純文史哲（如哲學／中文）缺額率升、分數普遍下修缺乏就業直接連結，傳統純文科面臨招生警訊。台大法律系（財法組）屹立不搖（單科平均高居一類龍頭，約 295 分）專利法、AI 智慧財產權與科技法規帶動專業證照價值。台大財金系／資管系強勢崛起（商管第一志願，穩定上揚）結合「數據分析＋金融科技（FinTech）」，展現跨領域優勢。▲資料來源：大學考試分發委員會（由Cheers授權轉載） 延伸閱讀：畢業手握11個工作！這科系逆勢變業界新寵，揭密營建業「10年跳升法則」 熱門科系洗牌！校長拆解3大趨勢一次看！ 1. 資工神話破滅？為什麼「台大資工」會一口氣掉12級分？ 過去幾年只要沾上「資工」兩個字，分數就被捧上天。但今年放榜最震撼的一幕，就是台大資工系的錄取門檻從去年的 240.5 級分，大降 12 級分來到 228.5 級分。 專家解析：台大教務處註冊組組長李宏森分析，今年台大資工系的採計科目與計分加權與去年完全一樣，在沒有考科變動的前提下出現12級分落差，最可能的原因就是受到AI浪潮的衝擊。現在像ChatGPT、GitHub Copilot 這類AI 工具寫程式又快又準，導致許多考生與家長心生焦慮：「如果未來寫code 被AI取代，那讀純資工還划算嗎？」 給考生的建議：這並不代表資工系沒價值了，而是市場在「擠掉盲目跟風的平庸程式人才」。未來只會寫基礎程式碼的人會被淘汰，但懂得將演算法與特定領域（如醫學、物理、硬體）結合的跨界人才，依然極度搶手。 2. 未來之星崛起：「實體科技」與「材料系」成為新寵 相較於軟體為主的資工系降溫，材料系、化工系與物理系反而成為今年的大贏家！ 專家解析：升學專家藍天予指出，半導體龍頭台積電以及先進封裝、晶片材料供應鏈的大膨脹，讓市場對「材料科學」與「基礎化學配方」的需求空前絕後。材料系被不少高分考生視為「進入半導體龍頭產業的直升機」，畢業後起薪高且工作不可替代性強，吸引大量原本二類頂尖考生轉投材料與化工。 3. 文組消長大調查：誰在殞落？誰在強勢崛起？ 許多人常喊「文組要沒落了」，但從這幾年的數據來看，文組並不是全面沉淪，而是出現極端的分化與轉型！ A. 正在面臨挑戰的科系：純文史哲學群 傳統的純中文、歷史、哲學等科系，在分發入學中屢屢出現缺額或分數下修。原因在於職場對於「單一人文技能」的需求門檻提高，若在大學期間沒有搭配次專長（如數位行銷、數據分析、語言檢定），畢業初期的薪資成長較慢。 B. 逆勢崛起的亮點科系：法律、財金與「數位商管」 法律與財經法律系：台大法律系（財經法學組）今年依然穩坐文組龍頭，分科採計後分數高達 295.00 分（單科平均分數極高）。隨著 AI 衍生出智慧財產權、資料隱私法規以及企業 ESG 審查，具備國家執照與法規判讀能力的法律人才反而更加炙手可熱。 財金系與跨領域資管（一類）： 台大財金系維持文組商業類第一志願。現今金融業極度渴望「金融技術＋數據分析」的人才，能夠運用 Python 處理金融大數據、做量化交易的商管學生，薪資與就業前景完全不輸理工科系。 延伸閱讀：半導體、護理強勢擴張，商管、藝術萎縮！未來高教趨勢為何？ 116學年考生必看：選系前先做這些準備！ 看完分數變化，千萬不要只看「現在什麼系紅」就填什麼系。四角化的產業變化告訴我們：現在熱門的系，四年後畢業可能剛好飽和；現在修飾調整的系，可能正是你低分高報的進場點。 給明年（116學年）考生的科系探索建議與免費資源 善用以下官方與大學提供的免費探索工具，幫自己找到最適合的定位： 1. collego! 大學選才與高中育才輔助系統 (教育部官方網站)特色：目前全台最完整的科系介紹庫，包含各科系的學習內容、開課地圖、未來進路，以及學長姐的真實心得。 2.大學多元入學升學網 (大學問 / 大學考試入學分發委員會)特色：可以查詢近幾年各科系的採計科目改變、歷史最低錄取分數與加權轉換。 3.台大 OpenCourseWare (OCW) / 臺大開放式課程特色：想知道資工系、材料系、財金系到底在學什麼？直接進去免費聽台大教授上第一堂課，立竿見影知道自己有沒有興趣。 4. IOH 開放個人經驗平台 (Innovation Open House)特色：收集了全台灣各大大專院校、超過上千位各系學長姐的影音分享，真實記錄「這科系在學什麼、畢業後做什麼、適合什麼性格的人」。 （原文標題：【深度剖析】大學志願大洗牌：資工系暴跌，AI真的搶了工程師飯碗？專家建議：學會這件事，程式人才依舊搶手） 延伸閱讀： 四技二專甄選入學 6 個志願怎麼選填？統測成績落點、科系選擇一次說清楚 半導體後的下一個護國群山？從零組件到發射衛星，太空產業人才需求在哪裡 AI搶飯碗時代，《經濟學人》揭４個「哲學家」超搶手的關鍵理由 營建業翻身「就業金飯碗」！這個科系畢業生平均手握１１個工作機會，企業贊助２０萬獎學金搶才

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

丙級電腦軟體應用技術士學科證照考古題演練，來測驗看看 單選題： 1.「社交工程(social engineering)」是一種利用下列何種特性所發展出來的攻擊手法？ ①人際互動與人性弱點②作業系統的漏洞③通訊協定的弱點④ 違反資料機密性(Confidentiality) 的要求。 2.在 Linux 作業系統中，想要顯示目前已掛載檔案系統磁碟的 inode 使用狀況指令為何？①du–I②su–I③free–i④df–i。 3.對於職業災害之受領補償規定，下列敘述何者正確？① 受領補償權， 自得受領之日起， 因 2 年間不行使而消滅②須視雇主確有過失責任，勞工方具有受領補償權③勞工得將受領補償權讓與、抵銷、扣押或擔保④勞工若離職將喪失受領補償。 4.在網際網路的網域組織中，下列敘述何者是錯誤的？①mil 代表軍方單位②gov 代表政府機構③edu代表教育機構④org 代表商業機構。 5.為了防止因資料安全疏失所帶來的災害，一般可將資訊安全概分為下列哪四類？① 實體安全，法律安全，程式安全，系統安全②實體安全，資料安全，人員安全，電話安全③ 實體安全，網路安全，病毒安全，系統安全④實體安全，資料安全，程式安全，系統安全。 解答看留言區 更多考古題演練 : https://nabi.104.com.tw/ability/10028306/111_01_%E4%B8%99%E7%B4%9A%E9%9B%BB%E8%85%A6%E8%BB%9F%E9%AB%94%E6%87%89%E7%94%A8%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%A3%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91_%E9%A1%8C%E7%9B%AE%2B%E7%AD%94%E6%A1%88

「ERP 上線兩年了，但業務、會計、倉管還是天天 Excel 互寄，到底要怎麼把 RPA 跟 ERP 整合起來？」「workflow erp 跟 rpa erp 有什麼差別？」「n8n workflow 怎麼跟 SAP、Odoo、鼎新、正航 ERP 串接？」這是 2026 年中小企業資訊主管最常問的三個問題。坦白說，ERP 上線只是第一步，真正讓 ERP 發揮 ROI 的關鍵在於把 ERP 與 LINE、CRM、官網表單、電子發票、Google Drive 自動串接，而 RPA + ERP 整合就是 2026 年最務實的路徑。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 rpa erp 整合、n8n workflow、workflow erp 自動化、ERP 與 CRM/LINE 整合。本篇用「一張圖」的概念帶你看懂 RPA + ERP 整合的六大實戰場景、n8n workflow 設計重點、避開地雷的具體做法。 ──────────────────────── 【一、什麼是 RPA + ERP 整合？跟 workflow ERP 差在哪】 要看懂 rpa erp 整合，必須先釐清 workflow erp 跟 rpa erp 的本質差異。其一是 ERP 是企業資源規劃系統，負責進銷存、會計、人資、生產等核心模組。其二是 workflow erp 通常指 ERP 內建的審核流程引擎，例如 SAP Workflow、Odoo Studio、鼎新 e-Flow，主要在 ERP 系統內部跑流程。其三是 rpa erp 指用 RPA 機器人模擬人類操作 ERP，把 ERP 與其他外部系統（LINE、官網、Email、CRM、發票平台）串接起來，讓資料自動流動。其四是 n8n workflow 是一種雲端 + 自架的 workflow 自動化工具，可視覺化串接 ERP API 與其他 SaaS，2026 年 RPA + ERP 整合主流方案之一。其五是三者並非互斥：ERP 內部用 workflow ERP 跑審核、ERP 外部用 RPA + n8n workflow 串接其他系統，組合起來才是完整的自動化。 ──────────────────────── 【二、RPA + ERP 整合六大實戰場景】 rpa erp 在 2026 年中小企業最常見的整合場景有六個。第一是官網表單 → ERP 訂單自動建立，客戶在官網下單，n8n workflow 自動把資料寫入 ERP 訂單模組、開立出貨單，省去業務員 5 到 10 分鐘人工輸入。第二是 LINE 官方帳號 → ERP 訂單查詢，客戶在 LINE 問「我的訂單到哪了？」，RPA 自動從 ERP 撈出狀態、回覆 LINE。第三是 ERP 出貨 → 物流追蹤碼自動推播 LINE，ERP 開立出貨單後自動推送追蹤碼到客戶 LINE。第四是 ERP 應收帳款 → 自動催款 LINE/Email，逾期 7 天自動發催款提醒、逾期 30 天主管接手。第五是 ERP 發票 → 財政部電子發票自動串接、自動寄送客戶。第六是 ERP 庫存 → 自動補貨提醒，庫存低於安全水位時 RPA 自動建立採購單、通知採購主管。這些場景每一個都能省下大量人工時間，且降低人工錯誤。 ──────────────────────── 【三、n8n workflow 設計 RPA + ERP 串接的關鍵】 n8n workflow 是 2026 年最熱門的 workflow 自動化工具，設計 RPA + ERP 串接時要注意幾個關鍵。第一是觸發節點（Trigger），可選擇 Webhook、定時、Email 收信、檔案上傳等多種觸發方式，依場景選擇最低延遲的方式。第二是 ERP 連接節點，主流 ERP 如 SAP、Odoo 都有官方 API、鼎新與正航需要透過資料庫直連或 Web Service。第三是錯誤處理（Error Workflow），ERP API 偶爾會 timeout 或回 500，n8n 內建 Error Trigger 可在失敗時自動通知 IT。第四是資料清洗節點，從 LINE、官網表單收到的資料格式不一，要在進 ERP 之前用 Function 節點清洗、補欄位、去重。第五是審核串接，若訂單金額超過某門檻，n8n 可在進 ERP 前先丟 LINE 給主管審核，通過再寫入 ERP。第六是日誌與監控，每筆執行記錄寫到 Google Sheet 或 Notion，方便事後追查與優化。 ──────────────────────── 【四、不同 ERP 品牌的 RPA 整合難度】 很多人問「我用的 ERP 適不適合做 RPA 整合？」這裡用敘述方式整理常見 ERP 與 n8n、make.com、UiPath、Power Automate 的整合難易度。其一是 SAP B1、SAP S/4HANA，官方有完整 OData/REST API，整合難度低，但授權成本高。其二是 Odoo，開源 ERP，REST API 完整、有 n8n 官方節點，整合難度極低，是中小企業最推薦的選擇。其三是台灣本土 ERP 鼎新 Workflow ERP、鼎新 Smart ERP、正航 ERP，多數要透過資料庫直連或自訂 Web Service，整合難度中等，需要原廠或熟悉這些 ERP 的 SI 協助。其四是雲端 ERP 如 NetSuite、Microsoft Dynamics 365、Acumatica，API 完整、難度低。其五是自架早期 ERP（10 年以上、無 API），通常要用 UiPath 或 Power Automate 模擬桌面操作，難度較高但仍可行。整合策略要依 ERP 品牌、版本、預算、工程資源綜合決定。 ──────────────────────── 【五、RPA + ERP 整合常見地雷】 很多企業 rpa erp 整合失敗，原因高度集中在五個地雷。第一是沒有先盤點 ERP 原本的流程，直接做整合，導致整合上線後 ERP 內部流程衝突、財務帳對不起來。第二是沒有處理錯誤與異常，n8n 失敗時資料卡在中間，業務員不知道、客戶等不到回覆。第三是過度依賴 RPA 模擬桌面操作（UI Automation），ERP 改版或欄位位移就壞掉，維護成本失控。第四是沒有日誌與監控機制，發生問題時無法回溯，老闆責任歸屬不清。第五是把所有邏輯都塞在一個巨大 workflow，無法重用、無法擴展，半年後變成沒人敢動的怪獸。避開地雷的最有效方法是把 workflow 拆小、優先用 ERP 原生 API、加上完整日誌監控、定期 code review。 ──────────────────────── 【六、戰國策怎麼協助 RPA + ERP 整合】 戰國策工作流程自動化專注在 rpa erp 整合的實際導入。第一是 ERP 流程盤點，協助你釐清 ERP 內部哪些流程適合自動化、哪些要保留人工。第二是 ERP 與外部系統串接設計，把 LINE、官網、Email、電子發票、Google Drive、CRM 等與 ERP 之間的資料流程設計好，並用 n8n workflow、make.com 或自架 RPA 實作。第三是錯誤處理與監控建置，所有 workflow 都有日誌、異常告警、自動重試機制。第四是教育訓練與內部知識轉移，協助你的 IT 同仁能夠維護、優化既有 workflow。第五是後續優化，每季檢視 workflow 執行成效，調整節點、新增場景、降低錯誤率。我們不只交付一份 workflow 檔案，而是把 RPA + ERP 整合變成你企業的長期能力。 ──────────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1：我們公司用鼎新 ERP，n8n workflow 能整合嗎？ A1：可以，多數鼎新版本透過資料庫直連或自訂 Web Service 即可整合，建議由熟悉鼎新欄位結構的工程師協助設計，避免影響原本 ERP 流程。 Q2：RPA + ERP 整合會不會影響 ERP 效能？ A2：設計良好的整合幾乎不會影響 ERP 效能，重點是避免高頻輪詢、改用 Webhook 或事件驅動，並在離峰時段執行大量批次任務。 Q3：n8n 自架還是用雲端版好？ A3：對資料敏感度高的企業（如財務、醫療）建議自架；對中小企業且不介意資料放雲端，n8n Cloud 更省維運成本。 Q4：workflow erp 跟 rpa erp 可以同時用嗎？ A4：可以，且建議同時用。ERP 內部審核用 workflow ERP（如 SAP Workflow、鼎新 e-Flow），ERP 對外資料流用 RPA + n8n workflow，互補不互斥。 Q5：RPA + ERP 整合會被 ERP 原廠抗議違反授權嗎？ A5：絕大多數 ERP 授權允許透過官方 API 整合，但 UI Automation（模擬桌面操作）部分原廠合約有限制，建議事前確認合約條款。 Q6：n8n workflow 一份要花多久建置？ A6：簡單場景（官網表單 → ERP）約 1 到 3 天，中型場景（LINE + ERP + 發票）約 1 到 2 週，大型整合（多模組 + 多系統）約 1 到 3 個月。 Q7：RPA + ERP 整合失敗會怎樣？ A7：設計完善的整合會有 Error Trigger 自動通知 IT、自動重試、自動回滾，並把失敗資料寫到待處理清單，不會造成資料遺失。 Q8：n8n workflow 跟 make.com、Power Automate 怎麼選？ A8：n8n 適合自架、客製化高、開源；make.com 介面最直覺、適合非工程師；Power Automate 適合既有 Microsoft 生態（M365、Dynamics）的企業。 Q9：戰國策提供 RPA + ERP 整合的長期維運嗎？ A9：戰國策提供 workflow 建置、教育訓練、季度優化、異常告警維運服務，並協助企業內部建立自動化團隊，把能力留在你的組織內。 Q10：我們沒有工程師，能做 RPA + ERP 整合嗎？ A10：可以，戰國策提供完整 workflow 建置與後續維運，你的同仁只要懂業務流程即可，工程細節由戰國策團隊處理。 ──────────────────────── 【戰國策工作流程自動化｜業界領導品牌．26+年企業服務資歷】 如果你正在評估 RPA + ERP 整合、n8n workflow 串接、workflow erp 設計，或想知道怎麼把 ERP 與 LINE、官網、CRM、電子發票自動串接，歡迎與戰國策聯繫。戰國策集團累積 26+ 年企業服務資歷，協助多家企業導入 rpa erp 整合、n8n workflow、ERP 與 LINE/CRM/官網的工作流程自動化導入。 服務專線：0800-003-191 LINE 諮詢：@119m 官方網站：RPA.com.tw

ChatGPT外掛串接Gmail、Google Drive可以做到什麼？本文示範如何把繁瑣寄信流程交給AI處理，實測用ChatGPT整理跨國會議資訊、搜尋指定附件、建立會前提醒信草稿，再依收件人批次建立並寄送Email。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文／施威銘研究室 本文目錄（點擊可快速前往） 使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail 使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知 我們以一個跨國會議的準備情境，教大家善用ChatGPT的外掛程式幫你完成繁瑣的工作流程。 使用工具：ChatGPT 網址：https://chatgpt.com/ 外掛：本文以ChatGPT連接外掛程式「Gmail、Google Drive」為例 實測：使用ChatGPT外掛程式幫你批次發會議通知 讓ChatGPT透過外掛程式讀取郵件與附件後，整理出重點資訊 請ChatGPT前往Google Drive，找到指定附件 請ChatGPT將該附件加入信件中，建立會前提醒信草稿 確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的同仁 實測情境：準備與荷蘭總公司的產品上市會議 故事是這樣的，曜盛生活科技台灣分公司即將與荷蘭總公司召開線上會議，討論新款空氣清淨機AeroPure Mini 2在台灣的上市計畫。 會議前一天，總公司已透過電子郵件寄來通知，並附上3份全英文資料，包括議程、台灣市場上市進度表與全球行銷規範。相關行事曆活動也已建立，當中記錄台北與阿姆斯特丹的會議時間、參與者名單及線上會議資訊。由於資料分散在電子郵件、行事曆與不同格式的附件中，行政人員若逐一查找、翻譯和整理，往往需要在多個工具之間反覆切換，這次我們就決定要請ChatGPT來幫忙。 這次的任務有4個步驟，第一，讓ChatGPT透過已連接的外掛程式讀取總公司寄來的郵件與附件後，整理出重點資訊。第二，請ChatGPT前往Google Drive，找到指定的附件。第三，請ChatGPT將該附件加入信件中，建立一封要寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。第四，確認內容無誤後，再個別寄送給參與會議的台灣同仁。 本例收到的是一封由總公司寄來的英文會議通知信。接下來，我們會請AI協助簡化信件內容，翻譯成中文版，再加上相關附件，最後寄給台灣分公司的同仁（圖／旗標科技） 簡單來說，今天示範的任務同時包含「讀取資料」與「執行動作」。首先來將落落長的大工程拆分成多個小任務，我們可以把任務拆成4個階段：查找並讀取Gmail信件 → 找到Google Drive中的附件 → 連同附件一起建立Gmail信件草稿 → 個別寄送提醒信。這樣才比較好掌控整體品質，即使中途出現錯誤，也比較容易回到特定步驟修改。 【步驟1】請ChatGPT查找並讀取Gmail信件 首先，請ChatGPT讀取那封總公司寄來的會議通知信件，再檢查看看ChatGPT有沒有理解錯誤。 【提示詞】@Gmail 請查看今天與荷蘭總公司召開的Q3 APAC Product Launch Review，讀取相關行事曆、電子郵件與附件。請先整理會議時間、參與者、會議目的、討論項目與需要決定的事項。 實際測試發現，有時不一定需要輸入「@」指定特定工具。只要提示詞中提到相關關鍵字，ChatGPT就可能自動連接對應的外掛，並開始執行相關任務。 先按@後輸入Gmail，連結到Gmail之後輸入提示詞，最後點擊發送（圖／旗標科技） 在AI整理出會議資訊之後，別忘了檢查有無錯誤喔（圖／旗標科技） 【步驟2】請ChatGPT前往Google Drive找到指定附件 接下來的情境是，除了要參加線上會議之外，台灣分公司當天還有其他事情要忙，因此也準備了一份「當日行程表」，方便台灣同仁掌握整天的工作安排。 問題是，這份行程表正躺在某位員工很深很深的Google Drive資料夾裡。與其花時間一層一層翻找，不如直接請ChatGPT前往Google Drive，幫忙把指定附件找出來！ 如果不幸忘記確切的檔名？沒關係！我們給關鍵字，ChatGPT還是找得到。 【提示詞】@Google Drive 請前往我的Google Drive，搜尋與「台灣分公司、7月15日、當日行程表」相關的檔案 @Google Drive之後，給出關鍵字請它查找；ChatGPT輕鬆找到檔案，還附上Google Drive連結讓你快速瀏覽（圖／旗標科技） 【步驟3】請ChatGPT連同附件建立Gmail信件草稿 下一步，請ChatGPT建立一封寄給台灣團隊的會前提醒信草稿。提醒信除了列出會議時間、討論重點與會前準備事項，也要附上前一步找到的台灣分公司工作行程表。 順帶一提，雖然我們的最終目標是分別寄送給5位同仁，但如果一開始就直接建立5封草稿，後來才發現內容有誤，就得請AI同時修改5封信，處理起來反而麻煩。因此，這裡會先請AI建立一封總草稿。等我們確認內容沒有問題後，下一步再請AI將總草稿複製成5份，準備個別寄出。 【提示詞】請根據整理完成的資料，建立一封寄給台灣參與者的中文會前提醒信草稿。包含會議時間、Microsoft Teams會議資訊、會議目標、會前準備事項，以及剛剛你查找到的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」附件。建立草稿就好，不要直接寄出。 有沒有注意到？從這裡開始，筆者已經不特別在提示詞中使用「@」指定工具了。因為實際測試發現，只要任務描述夠清楚，ChatGPT通常就能自行啟動對應的外掛來處理。 下好提示詞後，等待ChatGPT完成處理。接著前往已連結的Gmail信箱確認結果（圖／旗標科技） 太厲害了，ChatGPT真的在筆者的信箱建立了有附件的草稿（圖／旗標科技） 【小插曲】這時候還能更改內容嗎？假如這時總公司熊熊更改會議方式，原本規劃使用Teams開會，後來改成Google Meet，但信件草稿都準備好了，該怎麼辦？別擔心，這時仍然可以請ChatGPT協助修改草稿。只要提供新的會議資訊或連結，並明確說明要替換的內容，ChatGPT就能將更新後的資訊一併修改到草稿中。 【步驟4】確認草稿後，交由ChatGPT分別寄出Gmail 完成上述步驟，確認總草稿內容沒有問題後，就萬事俱備、只欠最後寄出了。接下來，我們可以把要寄送的名單提供給ChatGPT，請它依照這份總草稿，分別建立要寄給各位台灣同仁的信件草稿，並附上指定附件。 由於這個環節牽涉到實際寄信，我們提示詞可以寫得稍微仔細一些，特別要求ChatGPT先列出預計寄送的名單，讓我們檢查收件人是否正確。 【提示詞】根據前面整理完成的會前提醒信，分別為以下5位台灣同仁建立一封獨立的Email草稿：（放上收信人的稱謂、Email）每封郵件只能有一位主要收件者，不要將上述5人合併在同一封信中。每封信的副本都請加入：（放上要副本對象的稱謂、Email）請依照主要收件者的姓名調整信件開頭稱呼，其餘內容可以維持一致。記得每封信依然都要附上Google Drive中的「0715台灣分公司當日行程表.pdf」。請先建立5封草稿，不要寄出。完成後，逐封列出以下資訊供我確認：主要收件者副本收件者郵件主旨附件名稱請再次確認每封信只有一位主要收件者，而且5封信都已附上指定附件。 其實ChatGPT的Gmail外掛程式可以直接幫你寄信，只是如前面所述，我們建議最好先看過內容再寄出比較妥當，因此這裡只會請ChatGPT擬草稿。 請ChatGPT仔細檢查寄送對象，並整理資訊給我們確認（圖／旗標科技） 確實建立了要寄給每個人的個別草稿（圖／旗標科技） 等ChatGPT建立好多封草稿後，由我們親自確認沒有問題後，再請ChatGPT一次寄出這些郵件，就大功告成了。 確認沒問題後，請ChatGPT幫忙寄出郵件（省掉我們一封封點擊寄出的麻煩）；本次範例寄出5封信，ChatGPT大約花了40秒完成寄送指令。不過實際測試發現，Gmail端可能還需要再等1～2分鐘，才會顯示郵件已寄出（圖／旗標科技） 前往Gmail寄件備份，可以看到5封信件都已經成功寄出，完工！（圖／旗標科技） 節錄自：旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》／施威銘研究室 著

生成式AI已成為職場基本能力，履歷上只寫「會用ChatGPT」已不易突顯差異，求職者需要可量化、可驗證的AI能力證明。根據104數據，通過AI通用素養認證且回傳履歷表，企業邀約面試機會平均提升1.7倍，由104學習推出的「104 AI通用素養檢測」認證，主打快速上手且具鑑別度，通過後可串接104履歷，讓AI技能從自我描述，轉化為企業看得見的求職競爭力。  文／104學習 本文導覽 擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 許多求職者最大的痛點，就在於「口頭說會」已經不足以應付現今的職場需求。企業其實很難判斷你到底只是在跟AI瞎聊，還是真的具備商業邏輯。真正的AI素養，不僅僅是下指令，而是包含風險評估、工具選型以及精準應用的綜合能力。  如果你想在履歷上把AI技能變成企業看得懂、也願意相信的「能力證明」，「104 AI通用素養檢測認證」就是你職涯升級的關鍵通行證。  擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？ 在競爭激烈的求職市場中，為什麼這張認證能幫你的職涯開外掛？我們用104人力銀行的數據說話：  AI人才需求呈爆發式成長：根據104人力銀行數據顯示，近5年AI需求人數成長97%，企業每月平均招募約 10萬名AI人才，企業求才若渴，市場對AI人才的需求正快速上升。  面試機會直接翻倍：數據指出，通過「104 AI通用素養檢測認證」且回傳履歷表的求職者，企業主動邀約面試次數，平均提升1.7倍！當你的能力可以被明確識別，面試機會自然大幅增加。  官方認證直接回傳104履歷：這是最關鍵的優勢！只要你通過檢測（分數達60分以上），104學習每週將會定期審視，並在5到8個工作天內，自動將認證更新至你的104履歷表。當企業在篩選人才時，你的AI實力一目了然，市場能見度瞬間提升！  延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析 你也許會問：「我又不是工程師，我也考得過嗎？」  不用擔心！這項檢測定位在「素養級」認證，是專門為非技術職位設計的AI敲門磚。它向未來的雇主證明了你具備「與AI協作、用AI解決問題」的通用能力。  超友善的考試方式：總共只有30題單選題，不考複雜的計算，也不需要寫任何程式碼。  隨時隨地，想考就考：完全採用線上測驗方式，只要有網路，在最舒服、沒人打擾的環境隨時都能登入系統測驗。  合格與高分門檻：滿分100分，60分即可取得認證。如果衝到70分以上代表熟練應用的「進階級」；拿到80分以上更是具備評估專案可行性的「高階級」！  延伸閱讀：擔心被取代…AI來襲 職場焦慮就醫增加 五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！ 「104 AI通用素養檢測認證」測驗的範圍平均分配在五大主題（各佔20%），旨在測驗你是否具備完整的AI認知結構：  AI基礎概論：理解人工智慧、機器學習與深度學習的層級關係，以及避免「數據解讀偏誤」與「模型偷看答案的資料洩露」等底層邏輯。  生成式AI：掌握大型語言模型（LLM）的文字接龍原理、提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及企業如何評估導入RAG（檢索增強生成）或Fine-tuning（微調）。  機器學習：不考寫程式，考的是情境判斷力！理解監督式、非監督式及強化學習的任務分類，並學會用混淆矩陣（Confusion Matrix）來判斷模型好壞，破解高準確率的迷思。  專案規劃與倫理：學習AI專案生命週期，懂得如何將老闆抽象的商業目標（如：提升客戶滿意度）轉化為可衡量的「代理指標」，並防範演算法偏見與遵循GDPR等個資法規。  雲端AI服務與部署：認識微軟、Google、AWS等現成雲端認知服務，學習No-code/Low-code開發工具，並評估在聯網受限或低延遲情境下，採用「邊緣部署」的策略。  延伸閱讀：你也是膨風一族嗎？63%上班族AI能力都在灌水，為什麼會這樣？ 實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式 「AI通用素養認證」不考程式碼與工程佈署，而是重視情境與邏輯分析，特別舉例「AI基礎概論」核心考點中的實戰樣題：  【案例】某開發團隊訓練了一個預測準確度高達99%的AI模型，用來分辨照片中的動物是「哈士奇」還是「狼」。但當專家用熱力圖（Heatmap）檢驗模型決策依據時，卻發現AI根本沒有看動物的五官，而是看「背景有沒有雪地」。請問這是什麼現象？該如何解決？  💡考題核心解析：這在AI領域被稱為「聰明漢斯效應（Clever Hans Effect）」，代表AI模型只抓到了無關的作弊線索，學到的是「偽相關」而非真正的動物特徵。這題在考你懂不懂得透過「提供背景多樣化的資料」或「在訓練前將影像去背」來打破單一規律，確保模型上線後不會失準。  獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」 光看考點覺得有點抽象、擔心卡關？104學習會在學員購買「104 AI通用素養檢測認證」，特別附加免費課程，幫助考生系統化準備、快速通關！  這門課程分為三個主要部分，不僅帶你看懂檢測核心、系統化複習，更會教你一套實戰「AI陪練法」，教你如何直接把ChatGPT、Gemini等AI工具變成你的專屬刷題助教：  建立個人化備考計劃：讓AI扮演學習規劃顧問，根據你的備考時間、目標分數產出每日進度。  生成考點筆記與名詞對照表：利用AI快速濃縮精華，例如將容易混淆的「精準率與召回率」、「相關性與因果性」用生活化的比喻整理成對照表，突破理解卡關。  互動式模擬測驗與弱點補強：請AI擔任命題老師，以概念題與情境題交錯出題；做完題後利用AI進行錯題分析，精準診斷盲點並安排強化練習。  延伸閱讀：如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析 從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 在AI時代，「感覺會用」跟「拿到官方認證背書」，在企業HR眼中是完全不同的層次。取得這張「AI通用素養認證」，不只是在履歷表上建立清晰、具可信度的實力證明，也能作為邁向其他AI專業證照的入門基礎，例如準備挑戰iPAS AI應用規劃師初級前，先補齊必要的通用觀念、應用邏輯與專案思維。  準備好迎戰AI時代、讓你的面試邀約與進修路徑一起升級了嗎？透過「104 AI通用素養檢測認證」，先取得企業看得見的能力背書，也為下一張AI證照打下扎實起點！  加入【104 AI通用素養檢測】

瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種專案管理方法，各自適合不同專案需求。瀑布式是一種線性且固定流程的方式，強調文件完整性與階段性的執行，適用於需求穩定的大型專案；而敏捷開發則採取迭代與漸進式方法，強調靈活性、快速交付與持續改進，適合需求多變或快速市場反應的專案。選擇合適方法需視專案特性與目標而定，以達最佳成效。 瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種常見的專案管理方法，各自適合不同類型的專案需求。以下是這兩者的簡介及主要差異： ▎ 瀑布式專案管理 (Waterfall Project Management)】 【介紹】 瀑布式是一種線性且順序分明的專案管理方法，每個階段完成後才能進入下一階段，前一階段的結果會成為下一階段的輸入。 【主要特點】 1. 固定流程：明確的需求分析、設計、開發、測試、部署、維護等階段。 2. 文件驅動：大量文檔記錄，包括需求規範、設計文檔、測試計劃等。 3. 不可逆：完成某階段後，難以回頭修改，除非進行全面重新規劃。 4. 時間和成本預估準確：適合需求穩定、不易改變的專案。 【適用場合】 - 預期需求不會改變的大型專案（如基礎建設、政府合約）。 - 時間表和預算非常固定的項目。 ▎敏捷開發 (Agile Development) 【介紹】 敏捷是一種迭代式和漸進式的專案開發方法，強調靈活性、團隊協作和快速交付高價值成果。 【主要特點】 1. 迭代開發：將專案分成數個短週期（通常2-4週），稱為「衝刺 (Sprint)」。 2. 適應性高：能快速應對需求變更或優先級調整。 3. 輕量級文件：重點放在可運行的產品而非詳細文檔。 4. 頻繁交付：每次迭代交付一個可用版本，逐步完善產品。 5. 持續溝通：重視與客戶和團隊的溝通，通常會有每日站會。 【適用場合】 - 快速變化的市場或需求不確定的專案（如軟體產品）。 - 需要快速交付和用戶反饋迭代的項目。 【選擇方法的建議】 - 如果你的專案需求穩定、規模大且對成本與時間敏感，可以選擇瀑布式方法。 - 如果專案處於不確定性較高或需要快速交付並依據反饋調整時，建議選擇敏捷開發。

▉ 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

很多人以為紅帽認證就是考個 RHCSA 就結束了。2026年最新認證路徑圖教你直攻 Level 3/4 認證！別"再"原地打轉運用「2+1」考照策略，用最低成本為未來兩年卡位高薪！ https://supr.link/W0N4Z 詳情可參考 : 【原廠授權考試中心】https://supr.link/frKDR 【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify/unit/144dee33-1f93-4d30-86c8-0283de6978ed

最近有不少企業客戶、大專院校的採購窗口，還有政府單位的承辦人員問我同一個問題：想幫公司或單位訂閱 ChatGPT Business 或 Claude 付費方案，功能談好了，預算也核准了，卡關的卻是「發票」兩個字。也有人是先自己刷卡試用 claude 訂閱一段時間，覺得好用之後想正式導入，才發現這筆錢在公司財務系統裡完全掛不上。財務部門一句「沒有統一發票，這筆錢沒辦法報帳」，整個採購案就停在那裡，動彈不得。 這不是單一個案，而是台灣企業、學校、政府單位在採購國外 AI 軟體時最常遇到的共同困境。我在 AI 軟體代購這條線上處理過大量類似案例，這篇文章把問題的根源、常見情境，還有實際可行的解決方案，一次講清楚。 如果貴公司、學校或單位也卡在 ChatGPT Business、ChatGPT Enterprise、Claude Team 或 Claude Enterprise 的發票、報帳問題，歡迎直接找戰國策集團的 AI 軟體代購服務，我們會依照需求提供報價與流程說明。 服務專線：0800-003-191 LINE 官方帳號：@119m 服務頁面：https://www.nss.com.tw/ai-purchase ■ 為什麼 ChatGPT、Claude 這類國外 AI 軟體無法開立台灣的統一發票 OpenAI（ChatGPT 的營運公司）和 Anthropic（Claude 的營運公司）都是美國公司，在台灣沒有辦理公司登記，也沒有申請稅籍登記成為境內營業人。訂閱 ChatGPT Business、ChatGPT Enterprise、Claude Team 或 Claude Enterprise 的時候，收到的只是國外公司開立的英文帳單，上面不會有台灣的統一編號，格式也不符合財政部規定的三聯式或二聯式統一發票規格。這種收據拿去請款，會計在做帳、申報營業稅，或是年度結算所得稅的時候，都無法把它當作正式的進項憑證使用。 依照財政部的規定，境內營業人（也就是公司行號、學校、政府單位這類「非自然人」買受人）向境外電商購買電子勞務，如果賣方沒有在台灣辦理稅籍登記、開立雲端發票，買方就必須自行按 5% 稅率計算並繳納營業稅，而且要在付款後 15 天內辦理，這就是俗稱的「反向課稅」機制。就算依規定自行報繳完成，拿到的也只是一張繳稅證明，不是一張可以打統編、正常列報費用的統一發票。換句話說，稅是繳了，但會計實務上還是缺一張正式憑證，還得多跑一道報稅流程，對中小企業、學校、政府單位有限的行政人力來說是額外負擔。 有些公司符合「專供經營應稅貨物或勞務之用」的營業人，可以免辦這道自行報繳手續，但仍必須在營業稅申報書上據實列報金額，一樣繞不開行政作業，而且完全解決不了「沒有正式發票可以報帳」這個核心問題。 ■ 企業、學校、政府單位常見的四個採購痛點 1. chatgpt企業版、claude企業版沒有台灣發票：財務憑證不合規，無法認列為正式營業費用，內部稽核或會計師查核時容易被要求補件，甚至整筆費用被剔除。 2. chatgpt付款方式、chatgpt刷卡只能用國外信用卡：訂閱時只能用公司或個人信用卡結帳，會產生跨境刷卡手續費，通常在 1.5% 上下，還有匯率波動的風險，部分企業卡也會因為海外交易額度限制、風控機制觸發而刷卡失敗。 3. chatgpt團隊版需要綁定信用卡並自動續扣：ChatGPT Team 這個方案名稱，OpenAI 已在 2025 年 8 月更名為 ChatGPT Business，訂閱邏輯不變，仍需綁定信用卡自動扣款。對政府單位和大專院校來說，用個人信用卡代墊、事後核銷的流程繁瑣，還牽涉代墊金額上限、核銷憑證不齊全等問題，很多採購案因此卡在會計室這一關。 4. 續約與多部門重複訂閱難以追蹤：訂閱制軟體每月自動扣款，如果沒有集中管理，容易發生扣款失敗、忘記取消，或不同部門各自刷卡訂閱同一套軟體，年度盤點時很難說清楚公司到底花了多少錢在 AI 工具上。 ■ ChatGPT 與 Claude 方案怎麼選？企業、學校、政府單位適用方案整理 ・ChatGPT Business（原 ChatGPT Team）：中小型團隊、部門導入。需 2 席位起訂，月繳或年繳，僅能信用卡刷卡付款，無台灣發票。 ・ChatGPT Enterprise：大型企業、需 SSO 與資安合規的組織。業務洽談報價，合約制付款，同樣無台灣統編發票。 ・ChatGPT Edu：大專院校。業務洽談報價，付款流程需配合學校採購與經費核銷規定。 ・Claude Team：需要團隊協作、集中帳務管理的組織。依標準席位或進階席位計價，月繳或年繳，信用卡或 ACH 付款，無台灣發票。 ・Claude Enterprise：大型企業，需要進階資安、稽核、SCIM。依席位加使用量計價，客製合約，通常年繳。 以上為官方目前公開的方案架構，實際報價與條件請以 OpenAI、Anthropic 官網公告為準，會隨時間調整。但不管企業選哪一個方案，只要賣方是境外公司，發票和報帳這一關幾乎都跳不過。 ■ 用信用卡刷卡訂閱之後，openai發票、chatgpt統編要去哪裡申請 很多採購窗口會直接去問 OpenAI 或 Anthropic 的客服，能不能補開一張有統編的發票，或者詢問 chatgpt發票、openai發票 要怎麼申請。答案是：不管客服流程走幾次，都拿不到符合台灣財政部規格、可以打統編的三聯式發票，因為對方在台灣沒有稅籍登記，本來就不具備開立統一發票的資格。這是制度面的限制，不是客服態度或熟不熟流程的問題，換一個客服窗口、換一種說法都不會有不同結果。 ■ 解決方案：透過戰國策集團的 AI 軟體代購服務，一次解決發票和報帳問題 戰國策集團經營 AI 軟體代購服務，做的事情很單純：由我們作為採購窗口，以公司名義向 OpenAI、Anthropic 訂閱 ChatGPT Business、ChatGPT Enterprise、Claude Team、Claude Enterprise 等方案，訂閱成功之後，我們開立台灣合法的統一發票給客戶，發票上可以打客戶公司、學校或政府單位的統一編號，直接作為正式的請購、報帳憑證使用。 實際流程大致是四個步驟： 1. 客戶告訴我們需要的方案、席位數、預計使用時間 2. 我們提供報價單（含代購服務費），客戶內部走請購、核准流程 3. 款項確認後，我們用公司帳戶完成訂閱與付款 4. 訂閱開通後開立統一發票給客戶，後續續約、換發票時，我們也會主動提醒 這個模式對企業、學校、政府單位分別能解決不同層面的問題： － 企業財務可以直接把 AI 軟體訂閱費用列為正式營業費用，符合所得稅法對憑證的要求，不用再用「其他費用」或員工代墊的方式勉強做帳。 － 不用自己處理跨境刷卡、匯率波動、信用卡被風控攔截這些技術性問題，訂閱能不能刷過去不再是採購案的變數。 － 大專院校、政府單位可以照正常的請購、驗收、核銷流程走，不必要求承辦人先用個人信用卡代墊，再拿著英文收據去核銷。 － 多個部門、多套訂閱可以集中管理，續約時間、金額一目了然，年度盤點不再靠拼湊。 ■ 為什麼企業、學校、政府單位選擇戰國策集團代購 AI 軟體 戰國策集團在數位服務這個領域已經營運超過 26 年，服務過 3 萬多家企業客戶，通路遍及 1,200 多家經銷夥伴。這幾年協助企業導入 AI 工具、處理跨境軟體採購的案子越來越多，ChatGPT、Claude 這類 AI 訂閱只是其中一塊。我們同時也經營 go.ai.com.tw 全球公司登記服務、livechat.com.tw AI 客服系統，長期處理跨境收費、發票開立、稅務申報這些細節，比一般代購業者更熟悉境外電子勞務的稅務眉角，也更清楚企業、學校、政府單位各自不同的請購與核銷邏輯，這是我們在 AI 軟體代購這件事上的實際優勢。 ■ 企業內部申請 AI 軟體代購，通常需要準備哪些文件 不管是一般企業、大專院校還是政府單位，走內部請購流程時，會計和主計單位通常會要求幾樣東西：需求說明（要訂閱哪一個方案、幾個席位、用途）、報價單、以及最重要的統一發票。透過代購服務申請，這幾樣文件我們都會配合客戶內部的格式提供，包括： － 正式報價單，列出方案名稱、席位數、代購服務費，方便走簽核流程 － 訂閱開通證明，確認 ChatGPT Business、ChatGPT Enterprise、Claude Team 或 Claude Enterprise 已經正常啟用 － 統一發票，開立客戶的公司抬頭、統一編號，作為請款與做帳依據 － 需要的話，也可以提供服務說明書或簡易合約，配合政府採購或學校經費核銷的文件要求 準備齊全這些文件，內部簽核時間通常會縮短不少，也不需要臨時東拼西湊憑證。 ■ 常見問題 FAQ ChatGPT、Claude 官方客服可以直接開立台灣的統一發票嗎？ 不行。OpenAI 和 Anthropic 都是境外公司，沒有在台灣辦理稅籍登記，不具備開立統一發票、提供統編的資格，這是制度面的限制，跟客服流程熟不熟無關。 公司用信用卡刷 ChatGPT Business，可以拿信用卡帳單去報帳嗎？ 可以先用信用卡帳單暫時請款，但這不是正式的進項憑證。長期下來會有內控和稅務憑證不齊全的風險，會計師或稅務機關查核時容易被要求補正，甚至剔除費用認列。 政府單位、大專院校可以透過戰國策集團採購 ChatGPT Enterprise 或 Claude Enterprise 嗎？ 可以。我們會配合單位內部的採購、請購、核銷流程，提供正式報價單、契約文件與統一發票，符合政府採購與學校經費核銷的憑證要求。 代購服務會不會比自己訂閱貴很多？ 代購服務費反映匯兌成本、稅務處理與服務成本，實際報價我們會依方案、席位數提供明確報價單，讓客戶自己評估是否划算。重點是解決「預算有、卻花不掉」的報帳卡關問題，而不是單純比價。 多久可以拿到發票？ 訂閱開通、款項確認之後，我們會在約定時間內開立統一發票，實際天數依方案與付款方式而定，會在報價階段先跟客戶說清楚，不會等到請款時才臨時處理。 除了 ChatGPT 和 Claude，還有哪些 AI 軟體可以透過代購取得發票？ 只要是無法在台灣開立統一發票的境外訂閱制軟體，原則上都在服務範圍內，實際能否代購會依個案評估，建議直接聯繫我們確認。 ■ 結語 ChatGPT Business、ChatGPT Enterprise、Claude Team、Claude 訂閱這些工具本身的價值，多數企業、學校、政府單位都已經認同，真正卡住採購案的往往不是工具好不好用，而是發票、統編、報帳這些行政面的細節。這個問題有明確的制度性原因，也有明確的解決方式，不需要每個單位各自摸索、各自承擔稽核風險。

受訓前早就耳聞這張主導審查員證照並不輕易，尤其是改成線上考試的模式後，整體難度與考驗更是隨之提升。為了能順利通過，我在參訓前便多方參考過往學員的經驗分享，提前掌握準備方向，事後也驗證了這些策略確實非常管用。 想要順利考取證照，關鍵的第一步就是對 ISO 27001:2022 的本文條款與附錄 A 控制措施建立極高的熟悉度。在正式上課前，我特地找了條文與附錄內容進行自主預習，即使一遍看不懂就反覆閱讀兩到三遍。預習的目的並非要立刻死記所有細節，而是要在腦海中建立清晰的章節架構與目錄地圖。當第一天課程快速講解完所有本文與附錄後，這樣的預習基礎讓我能在後續四天的實戰應用與情境演練中，迅速跟上講師的步調並融會貫通。 應考的關鍵除了對條款位置瞭若指掌外，每天課後務必扎實複習講義，並徹底熟練練習網站提供的題庫。線上考試雖然採 Open Book 開放查閱，但唯有清楚知道條文出現在哪個章節，翻閱查找時才能快精準。題庫演練則能幫助習慣敘述方式，因為許多考題問題點、問答方向或選項描述會進行變形，無法靠死記答案應付。此外，每位考生的題組不盡相同，題目會明確規範複選數量，也會出現選項多於題目數量的配對題。 應試時的時間相當充裕，建議保持冷靜，善用刪除法先處理有把握的題目，面對看不懂的題目則多讀幾次並擷取關鍵字，聯想其對應的本文條款或附錄控制措施。這張證照無法靠投機取巧或臨時抱佛腳考取，若評估自己對內容仍不夠熟悉，建議善用一個月內的延遲考試機制，在做好充分準備後再上陣。希望這份從預習到應試的整理，能幫助大家消除考前焦慮，順利拿下證照！ 🔗 參考資源連結：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/8796

在工作中，Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理，或是網站流量觀察，Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。 但很多人遇到的問題是： 「我有資料，但不知道該看什麼。」 「我知道想做 Dashboard，但不知道圖表怎麼設計。」 「我想請 AI 幫忙，卻不知道怎麼問才有效。」 其實，AI 不只是幫你畫圖，更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題，AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。 一、先搞清楚：Dashboard 不是圖表集合，而是決策工具 很多人一開始做 Dashboard，會直接想： 「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」 但真正好的 Dashboard，不是把很多圖表塞在同一頁，而是幫使用者快速回答問題。 例如： 行銷 Dashboard 要回答的是： 「這個月流量有沒有成長？哪個來源帶來最多轉換？」 課程營運 Dashboard 要回答的是： 「哪些課程最受歡迎？完課率是否正常？學員在哪個階段流失？」 業務 Dashboard 要回答的是： 「本月業績達標了嗎？哪個業務、產品或客戶貢獻最多？」 所以在請 AI 幫忙前，第一個關鍵不是丟資料，而是先說明 Dashboard 的使用目的。 二、第一步：請 AI 幫你定義 Dashboard 目標 你可以這樣問 AI： 我想製作一份 Dashboard，主題是「線上課程營運分析」。 使用對象是營運主管與課程企劃。 目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。 請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。 AI 可能會幫你整理出： 1. 本週整體營運表現如何？ 2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買？ 3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常？ 4. 完課率與學習參與度是否有下降？ 5. 哪些課程需要優先優化？ 這一步很重要，因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表，以及 Dashboard 的整體架構。 三、第二步：請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI Dashboard 最常見的錯誤，是指標太多、重點不清楚。 你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。 範例 Prompt： 請根據以下 Dashboard 目標，幫我設計適合追蹤的 KPI。 主題：線上課程營運分析 目標：追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度 使用者：營運主管、課程企劃 請用表格整理：指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。 AI 可以幫你產出類似這樣的架構： 指標名稱：課程瀏覽量 指標定義：課程頁被瀏覽的次數 適合圖表：折線圖 觀察重點：流量是否成長 指標名稱：報名數 指標定義：免費或付費報名人數 適合圖表：長條圖 觀察重點：哪些課程吸引力高 指標名稱：購買轉換率 指標定義：購買人數 ÷ 瀏覽人數 適合圖表：趨勢圖 觀察重點：是否有轉換下降 指標名稱：完課率 指標定義：完成人數 ÷ 報名人數 適合圖表：橫條圖 觀察重點：課程內容是否留得住人 指標名稱：滿意度 指標定義：問卷或評分平均 適合圖表：儀表圖／卡片 觀察重點：學員回饋是否良好 這時候，你就不只是「做圖」，而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。 四、第三步：把你的資料欄位交給 AI，請它判斷能做什麼 如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表，可以先把欄位名稱貼給 AI，不一定一開始就要給完整資料。 範例 Prompt： 我有一份課程數據資料，欄位如下： 日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。 請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊，並建議每個區塊適合的圖表。 AI 可能會幫你拆成： 1. 整體營運總覽：瀏覽量、購買數、營收、轉換率 2. 課程表現排行：熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程 3. 流量來源分析：不同廣告來源帶來的瀏覽與購買 4. 轉換漏斗分析：瀏覽 → 加入購物車 → 購買 5. 學習品質分析：完課率、評分、學員滿意度 這一步可以幫你快速判斷：現有資料能支援哪些分析，還缺哪些資料。 五、第四步：請 AI 幫你設計 Dashboard 版面 Dashboard 的版面順序也很重要。 通常建議從「總覽」到「細節」，讓使用者先看到最重要的結果，再往下追原因。 你可以這樣問： 請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。 主題：線上課程營運分析 使用者：營運主管 請依照「由上到下」的閱讀順序，安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。 AI 可以產出這樣的版面建議： 第一層：核心指標卡片 放在最上方，快速看到本週狀況： 總瀏覽量 總購買數 總營收 平均轉換率 平均完課率 第二層：趨勢變化 用折線圖觀察： 每日瀏覽量趨勢 每日購買數趨勢 每日營收趨勢 第三層：課程排行 用長條圖或表格觀察： 瀏覽量最高課程 購買數最高課程 營收最高課程 完課率最低課程 第四層：轉換漏斗 用漏斗圖觀察： 瀏覽 加入購物車 購買 完課 第五層：異常提醒與行動建議 請 AI 幫忙產出： 哪些指標異常？ 哪些課程需要優化？ 下週建議追蹤什麼？ 六、第五步：請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字 Dashboard 不只要有圖，還要能解釋圖。 你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。 範例 Prompt： 以下是本週 Dashboard 數據： 瀏覽量 50,000，較上週成長 12%； 購買數 1,200，較上週下降 5%； 營收 180 萬，較上週成長 3%； 完課率 42%，較上週下降 8%。 請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要，包含：主要發現、可能原因、建議行動。 AI 可能會產出： 本週課程瀏覽量較上週成長 12%，代表流量導入表現良好，但購買數下降 5%，顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%，可能與高單價課程銷售增加有關。不過，完課率下降 8%，需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計，以及完課率下降較明顯的課程。 這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊，或用在週報、月報裡。 七、可以直接使用的 AI Prompt 模板 模板一：從零開始規劃 Dashboard 我想製作一份 Dashboard，主題是【請填主題】。 使用對象是【請填對象，例如主管、營運、行銷、業務】。 主要目的是【請填目的，例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。 請幫我規劃這份 Dashboard： 1. 應該回答哪些核心問題 2. 適合追蹤哪些 KPI 3. 每個 KPI 的定義與計算方式 4. 適合使用哪些圖表 5. 建議的版面配置 模板二：根據資料欄位設計 Dashboard 我有一份資料，欄位包含： 【貼上欄位名稱】 請根據這些欄位，幫我設計一份 Dashboard。 請包含： 1. 可分析的主題 2. 建議的分析區塊 3. 每個區塊適合的圖表 4. 可以產出的洞察 5. 還缺少哪些資料欄位 模板三：請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要 以下是 Dashboard 數據： 【貼上數據】 請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。 請包含： 1. 本期主要發現 2. 與上期相比的變化 3. 可能原因 4. 需要注意的異常 5. 下一步行動建議 模板四：請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用 以下是我規劃的 Dashboard 架構： 【貼上 Dashboard 區塊與圖表】 請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。 請從以下角度給我建議： 1. 指標是否太多或太少 2. 圖表類型是否合適 3. 閱讀順序是否清楚 4. 是否能支援決策 5. 有哪些可以簡化或優化的地方 八、請 AI 做 Dashboard 時，最常見的 5 個錯誤 1. 只說「幫我做 Dashboard」，沒有說明目的 AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。 不同使用者需要的指標會完全不同。 2. 指標太多，沒有主次 Dashboard 不是資料倉庫。 建議先抓 5 到 8 個核心指標，再依需求展開細節。 3. 只做圖表，沒有分析結論 好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。 可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。 4. 沒有定義指標計算方式 例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量，還是購買數 ÷ 加入購物車數？ 如果定義不清楚，Dashboard 很容易造成誤判。 5. 沒有考慮資料更新頻率 有些 Dashboard 適合每日更新，有些適合每週或每月更新。 請 AI 設計時，也可以一併指定更新頻率。 九、結語：AI 不是只幫你畫圖，而是幫你建立數據思考流程 請 AI 幫忙產出 Dashboard，最重要的不是工具，而是問法。 你可以把 AI 當成一位數據顧問，請它協助你完成： 從「我要看什麼」 到「我要追哪些指標」 再到「我要用什麼圖表呈現」 最後到「我該根據數據採取什麼行動」。 只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚，AI 就能幫你把模糊的數據需求，轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀，也更能支援決策的 Dashboard。

大家肯定會遇到要列印名條或是細細長長的資料，直接印出來不僅浪費紙，還不好查看，但若自已分段又太浪費時間了! 所以今天要結合WORD，幫助大家把這樣麻煩的資料，快速的整理在一張紙中。 操作步驟： 1.在EXCEL中全選資料(快捷鍵CTRL+A) 2.複製 3.開啟空白WORD檔 4.選擇貼上，並選擇「保留來源格式設定」 5.到版面配置中的「欄」選擇三欄，這裡大家可以依照自己的資料寬度進行選擇 6.到表格的版面配置中選擇「重複標題列」 這時候大家可以看到表格都整理完成，也可以放心的按下列印鍵囉!

恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1608/1 恆逸學員沈仁勇：目前公司所屬產業為電子支付專營機構，主要負責年度資訊安全策略規劃、每日資訊安全監控及資安工具導入與管理之工作。因F-ISAC每年會提供有關資訊安全相關教育訓練課程，剛好今年度有名額可以報名參加此訓練課程，希望透過此課程，可以對資安工作有更深入的了解。 🎯 三大核心收穫 為期三天的密集課程，不僅是知識的灌輸，更是一場思維模式的洗禮。最大的收穫可歸納為以下三點： 第一，建立宏觀的防禦視野 過去我對資安的理解可能停留在單點的防禦工具上，例如防火牆、防毒軟體等。然而，CSA 課程讓我從 SOC 的高度，俯瞰整個企業的資安防禦體系。我了解到，一個成熟的 SOC 是如何將這些孤立的「點」串連成「線」，再構成一個完整的防禦「面」。從威脅情資的導入、日常的監控巡檢，到事件發生時的應變處理，每個環節都緊密相扣。 第二，深化日誌分析的實戰硬實力 課程中最具挑戰性也最有趣的部分，莫過於大量的實作練習(Lab)。透過模擬的 SIEM 環境，我們學習判讀各種來源的日誌，如 Windows 事件、防火牆記錄、Web 伺服器存取日誌等。講師引導我們如何設定關聯規則，從看似無關的零散事件中，揪出潛在的攻擊鏈。 第三，觸發從「被動應對」到「主動獵捕」的思維轉變 傳統的 SOC 容易陷入「告警疲勞」，每天處理無數的告警，疲於奔命。課程強調了「威脅獵捕」(Threat Hunting)的概念，亦即在沒有任何告警的情況下，基於假設與情資，主動在網路環境中搜尋潛在威脅的蹤跡。 📚 SOC核心職能學習 此課程圍繞著 SOC 分析師所需的核心職能，建構了一個全面且深入的知識體系。內容涵蓋： SOC 基礎建設與運作流程 從 SOC 的人員、流程與技術(People, Process, Technology)三大支柱談起，詳解事件監控、分類、優先級排序的完整生命週期。 日誌管理與事件關聯分析 強調日誌作為數位鑑識軌跡的重要性，深入探討如何利用 SIEM(安全資訊與事件管理)平台，從海量數據中過濾、正規化並關聯分析出有意義的資安事件。 威脅情資與攻擊手法剖析 介紹威脅情資的類型與應用，並系統性地拆解網路釣魚、惡意軟體、Web 應用程式攻擊、DDoS 等常見攻擊的原理與識別方法。 事件應變與處理 遵循業界標準的事件應變流程(如 PICERL：準備、識別、抑制、根除、回復、經驗學習)，學習如何在資安事件發生時，進行有效率的應變、損害控制與事後分析。 弱點評估與管理 探討如何使用工具進行資產的弱點掃描，並根據風險高低進行修補的優先級排序，從而達到「預防勝於治療」的效果。 🚀 學以致用與未來展望 這次的學習成果，將直接應用於我未來的工作實踐中。首先，我將運用課程所學的日誌分析技巧，優化現有的監控規則，減少誤報，提升告警的準確性，使團隊能將精力集中在真正的威脅上。其次，我會嘗試導入事件應變的標準化流程，當事件發生時，能更有條不紊地進行通報、處理與記錄，縮短應變時間，降低損害。 長遠來看，我希望能將「威脅獵捕」的理念逐步帶入團隊，建立假設驅動的獵捕模型，定期在內部網路中尋找異常活動，將防線從邊界向內延伸，建立縱深防禦體系。 此外，本課程也讓我意識到自身在某些領域的不足，例如雲端安全、惡意程式逆向分析等，這將是我下一階段持續進修的目標。 索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CSA&mediaSrc=104

想準備 iPAS AI 應用規劃師初級考試，卻不知道該從哪裡開始嗎？這篇文章分享作者在約 60 天內完成備考並順利通過測驗的實際經驗。作者從閱讀官方學習指引與歷屆試題開始，重新整理成自己的筆記，再搭配 Gemini 每日產生練習題，透過大量刷題、訂正錯題與反覆複習，加深對人工智慧基礎及生成式 AI 應用的理解。 文章也整理兩個考科的準備重點、較具挑戰的內容，以及電腦測驗當天的作答方式與注意事項。對於剛接觸 AI、非技術背景，或正在尋找有效讀書方法的考生而言，都具有實際參考價值。不過，AI 產生的題目與答案仍可能出錯，建議以官方資料為主要依據，並做好內容查核。 想了解完整備考流程、刷題方法及考試心得，可點擊連結閱讀完整文章： https://www.dcard.tw/f/talk/p/261350889

踏進雲端領域，對許多非資訊本科的人來說，往往像是一道難以跨越的高牆。 然而，王明仁用他的經歷證明了跨領域並非劣勢，看他如何成就自己的雲端職涯！ 恆逸學員分享在恆逸上『Advanced Architecting on AWS』的完整學習體驗， 從選課理由、課程亮點、考照準備到認證後的職涯變化、給新手的學習建議！ 這堂課不只幫助他拿到 AWS Certified Solutions Architect – Professional認證，也讓他對雲端架構有全新的認識與工作收穫！ 如果您是雲端新手、想成為雲端工程師，或考慮要不要挑戰AWS認證?他的學習經驗分享會對您有所幫助！ 🎯【AWS-SAP雲端架構師認證考試與上課心得分享】 【恆逸AWS學員見證-王明仁】 • 背景：金融系 • 現職：雲端工程師、雲端代理商技術經理 • 參加課程：Advanced Architecting on AWS • 取得認證：AWS Certified Solutions Architect – Professional認證 「我本身不是資訊業畢業，我是金融系畢業。」畢業之後，我對銀行、證券業規律、例行的工作沒有太大興趣，反而對資訊業比較感興趣。 退伍後開始接觸到網路、系統、雲端相關課程，其中對於雲端領域特別有興趣，當時就想轉職AWS雲端工程師，「因為我最早接觸的就是AWS，AWS是所有雲端服務裡面全球最早發展，相對它的網路設計架構、安全驗證，還有一些技術文件都是最完整的，對初學者來說並不會不友善，算是蠻好入手的門檻。」 一開始，我從助理工程師做起，當時公司有計畫將地端機房一些應用搬遷到雲端，剛好跟進修的課程都有所對應，加上自己對AWS很有興趣，持續鑽研AWS技術並透過一些課程進修，讓自己對於AWS雲端有更深入的了解，成功轉職雲端工程師。」 之後進入一家雲端代理商服務，因為公司想要提升技術部門的實力，並有獲取證照數量需求的考量，當時我就提議選擇恆逸的『Advanced Architecting on AWS』課程做技能的補強，因為恆逸的課程大綱包含安全驗證、網路規劃、無伺服器應用等，完全符合我工作上的實務需求。 再加上之前有在恆逸上過資安相關課程的經驗，覺得上課內容很豐富，講師的經驗及上課方式都很容易理解，此外，同事們及網路上學員們對恆逸的課程評價也是讚譽有加，地點又非常的方便，這也是我選擇恆逸的理由。 為什麼選擇實體課程?跟免費的線上課程差在哪裡？ 不只是紙上談兵，而是手把手的實戰學習!! 線上課程通常只有簡單的服務介紹，但實體課程上課的老師都是在該領域深耕已久的資深技術專家，可以分享給你最直接的實務經驗，告訴你地端、雲端以及「雲地混合」環境下不同的思考面向。而且在實體教室具有及時性，你有問題可以跟老師實時互動，直接問、直接解決。 「在為期三天的課程中，其實Lab實作的時間非常多。老師會手把手教學，帶你從零開始完整建置，在過程中，老師會講解每一個步驟的目的與原理，跟你講每一個步驟可以達到什麼目的。如果課堂上你做不出來，現場老師會示範如何Debug，告訴你原理是什麼、為什麼要這樣設、怎樣設定才是對的；因為有時候只是一個小小的設定錯誤，就會影響後續所有步驟。上實體課程的好處就是老師能及時回應並幫你解決問題，你可以從實作中學習。」 課程設計與內容亮點：從基礎到進階的紮實訓練 授課的老師擁有多年的雲地端經驗，能從不同的角度講解雲端服務及應用場景，除此之外，老師還會部分帶到業界常用的DevOps概念，透過這個課程，讓我對於雲端和維運架構上的服務又更深入了解。 此外，課程內容安排非常紮實，從AWS基礎服務介紹、帳號管理與安全設定開始，循序漸進地導入更進階的網路設計與架構規劃。每天的課程都很充實，老師會按照AWS官方教材的模組安排，同時也不時穿插自己在實際專案中遇到的各種問題與解決方案，這些實務經驗分享對我來說格外珍貴。 完整學習心得及考取證照經驗分享： https://www.uuu.com.tw/stars/2026/260317_AWAARtestimony_104.aspx 影音心得分享： 我如何取得AWS-SAP雲端架構師認證? 【恆逸學員上課與備考經驗分享】 https://youtu.be/uCXD6XTw6qk?si=C9nTDz1VnhpCiOgD 推薦學習AWS課程 https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm 「我非常推薦恆逸的多元化課程，從基礎級、助理級、專業級到專家級的課程安排都有，選擇很多，可以因應你在業界的需求。最重要的是，老師在業界的經驗都非常資深，講課方式可以讓學員很容易理解，能激起你想要學習的興趣。另外也提供蠻好的上課環境和硬體設施，環境非常乾淨、茶點休息區很完善，交通也很方便！如果你還不知道要上什麼課，非常推薦來恆逸參考看看，一定會對你的職涯有很大的幫助！」

查詢開課時間： https://www.uuu.com.tw/Course/Show/3236/1 恆逸學員 李卓錕： 目前任職於資安公司,主要工作職責包含主機與網頁弱點掃描。透過工具為客戶掃描出潛在風險後,提供修補建議,協助客戶進行改善。 🎯 公司認可 CEH 恆逸課程助考 公司高度認可 CEH 這張證照,因此鼓勵我考取。在網路上搜尋考取證照的心得時,不約而同地都提到恆逸課程的幫助甚大,因此決定報名參加。 👨‍💻 趙驚人老師實戰演練學以致用 我們的授課講師是趙驚人老師。他在課堂上會挑選較容易出現在考題上的知識進行深入補充,透過繪圖及實際探訪相關網站,讓我們能真正理解實際運用的方式,不僅僅是從課本上硬背文字。每個章節結束時,都會帶領我們體驗恆逸提供的線上實驗室,針對各種駭客工具及攻擊手法進行實際操作,透過模擬演練,從攻擊者的角度了解攻擊原理。 除了課堂講解與實驗操作外,趙驚人老師也十分重視學員的思考與實際應用。他經常透過提問與案例討論,引導我們將所學知識融會貫通,並與真實情境結合。課程不僅僅停留在理論,而是著重於能否將所學帶回公司運用。 🛠️ Nmap 攻防思維 CEH 備考攻略 參加 CEH 課程的過程中,最有收穫的部分是 Nmap 的使用方式。因為在進行主機弱點掃描時,時常會用到這個工具。上完課之後才發現它有許多參數可供選用,幫助我們快速掌握整個主機的環境。學會使用 Nmap 不只是為了考試,更是讓自己能站在攻擊者角度思考,進而了解該如何防守。 在備考過程中,可以將上課筆記反覆拿出來複習,針對較不熟悉的章節可以多加翻閱幾次。由於題目皆為英文,在練習題目時,可以留意一些常出現的專有名稱並加以理解,如此一來,在作答時才能加快閱讀速度。考試時,時間非常充裕,若有不確定的題目可以先進行標記,待所有題目作答完畢後,再回頭仔細思考。 📈 資安實務能力全面成長 在上這堂課之前,我對資安方面的知識大多停留在理論層面,遇到實際問題時只能依靠既有工具。上完課之後,讓我在遇到問題時,能夠先自行判斷問題發生的原因,再進一步解決問題。此課程包含二十個章節,涵蓋範圍非常廣泛,從對「資安」一詞的基礎介紹,一直到物聯網設備及加密演算法皆有涉獵,能讓自身的資訊能力獲得全方位的成長。 平常工作在進行主機弱點掃描時,看到一些弱加密的風險時,就會想起課堂所學。在查看主機掃描出的服務有哪些開啟時,能更快速地聯想到該服務的主要用途為何。取得認證之後,也有助於我通過公司的考核。

中高齡朋友職涯諮詢，最常問我的問題TOP3 之一就是『我50歲了，該不該效忠公司到老？還是每五年跳槽？』。其實，企業有個不成文的範本就是『60專案』或『70專案』（就是，年齡＋年資 大於60歲或70歲）就可以申請優退，很多人都以為『優退』是以『年齡』計算，殊不知還有『年資』？ 因此，中高齡朋友該效忠公司到老？還是 每五年跳槽一次？，其實沒有標準答案，只要做好居安思危的準備，若真有一天被優退。至少你要清楚何謂『優退』？何謂『逼退』？以下有解方回答，有興趣者可以可以點閱深閱讀。 另外，問你一個問題：請問法定中高齡是幾歲到幾歲？答案在最下方 ＊解方文章閱讀：中年以為 60 歲安穩退休？沒想到才54歲突收到公司優退通知，我該接受嗎？ https://senior.104.com.tw/50talent/c/blog/labor-issue-retirement-benefits#06 什麼叫優退？ 什麼人最有可能接到優退？資格? 優退和資遣差別？ 優退算非自願離職嗎？ 優退等於退休? 我不能在職場上繼續工作嗎? 我可以不接受優退嗎？ 優退後勞保可在掛在原公司嗎？ 優退金方案怎麼算才是優於勞保？ 退休金、資遣費、退職金有可能是要繳稅的，影響明年報稅這邊看 和公司認定終止合約認定不一，可以怎麼排解？ ＊法定中高齡：45歲~64歲， 很多人以為45歲不是中高齡，所以，不要以為『優退』不會發生在45歲職場人身上。 https://money.udn.com/money/story/12926/6913578

恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1607/1 恆逸學員李冠明： 🛡️ 資安顧問專注技術檢測，涵蓋滲透測試與資安健診 我原先任職於資訊安全顧問公司，近三年來持續精進技術檢測能力，工作內容包含資安健診、滲透測試（Penetration Testing）以及主機弱點掃描等，目前主要擔任技術顧問一職。 💡 強化資安實務經驗，遵循同事建議選擇恆逸進修 由於在資訊安全領域的實務經驗尚不足一年，為了快速累積實戰能力與專業知識，我決定尋找合適的外部課程進修。在同事的推薦下，我選擇報名恆逸的相關課程。 👨‍🏫 講師實戰經驗豐富，結合紅藍隊知識引導 debug 技巧 老師的教學經驗非常豐富，讓我不僅能掌握課程核心，還能獲取關於 EC-Council相關課程的進階資訊，對未來的進修方向更有頭緒。老師常運用淺顯易懂的範例，幫助經驗較少的學員跟上進度。在實Lab環節，老師不只是照本宣科，而是使用自備的虛擬機展示實務操作，並詳盡說明每一步驟的邏輯。課程中也額外分享了紅藍隊（Red Teaming & Blue Teaming）知識，並現場展示弱點運作原理與製作過程，觀察老師進行 Debug 的過程讓我獲益匪淺。 🚀 優化滲透測試流程，加強專有名詞理解與備考規劃 雖然我有過滲透測試（PT）的經驗，但上完課後，我的思考邏輯有了進一步的突破。以前可能僅是依照標準流程作業，現在則能從更多維度進行技術檢測，並嘗試優化公司的資安環境，目前已協助公司進行惡意網頁阻擋。由於課程知識量龐大，我計畫在準備認證考試的過程中，持續內化所學並應用於工作。目前的挑戰在於英文基礎較弱，雖然看得懂專有名詞，但在判讀題目與詳細說明時仍有難度，因此後續會加強英文能力。 🛠️ 導入 Incident Response 流程，透過 SIEM 平台強化防禦 在實務應用方面，我學習到事件應變流程（Incident Response Processes）。雖然公司目前編制較精簡，較難成立專門的應變小組，但我計畫運用老師建議的整合軟體——SIEM 平台來進行通報與監控。目前首要任務是建立惡意活動資料庫，以便 SIEM 平台進行比對。此外，我也開始著手建立備份機制，逐步調整公司的資料備援計畫，並透過觀察數據流向確保內部網域安全，同時安裝了 Comodo 防毒軟體，利用沙箱（Sandbox）機制阻擋惡意活動。取得 CompTIA Security+ 認證後，相信對後續的薪資調整或職涯跳槽都有顯著幫助。 索取課程優惠：https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=COMPS&mediaSrc=UComWeb

我今年38歲，本人是體保生，專業是游泳，大學讀的也是體育系。在工作中十之八九也是會有碰到不如意的事情，所以動了轉職的念頭，對於本身從未接觸過網路東西的人來說，可說是非常的艱困。但是...https://supr.link/tHcHd(詳內容) 報名線上講座>>>https://supr.link/XXtpjn

想進入高薪幸福科技業苦無門路嗎？職場小白如何能輕鬆又高機率的入門科技業呢？本文將從APM的職務工作內容、適合特質、未來職涯發展層面全方位解析，幫助你快速了解並成功踏身高科技業，成為幸福勝利組。 1. 什麼是APM？ APM 是「Associate Product Manager」的縮寫，中文為「助理產品經理」。從技能樹中能看出，是為PM的養成前哨站，協助PM的日常工作，並有機會學習如何管理產品、理解用戶需求、在團隊中協作推動產品發展；待技能養成之日，便能順利接軌晉升為PM，獨立作業。 2. APM的工作內容 APM職務的設計是為協助PM的日常工作，可視為PM養成的前哨站，在培養成為正式PM之前，預習PM職務的主要工作內容，即為最重要的訓練重點。概略可劃分如下「各產業的工作內容不盡相同」： - 協助PM進行市場調研和用戶需求分析 - 協調與開發、設計、營銷等多個部門的合作 - 參與產品規劃、產品開發和產品測試等各個階段 - 分析產品數據並提出改進建議 養成的道路上要學習的不僅止於此，保持時刻學習討教，都能有助於早日晉升為正式PM。 3. APM的未來發展 以積極追求向上成長層面切入，助理職務應視為階段性的角色，追求晉升是首要目標任務！觀察技能樹，成為PM是最直接的下一步，當你已經具備成為PM的資格與技能時，將擁有更多更廣的未來發展道路。 別忘了，APM及PM所擁有的技能與成為一名優秀CEO的條件是高度重疊的。只要你能持續學習、隨時把握機會，有朝一日成為CEO將不會太困難！ 4. APM需具備的特質 從助理職缺入門者，大多缺少：專業知識抑或職場經歷，又或是二者皆缺。認清自身所擁有的條件程度是非常重要的先決條件，以便能判斷清楚該走哪一條路、如何為自己的未來加分。因此，仔細觀察與不斷學習是最重要必備的兩大特質。仔細觀察在職場上所發生的大小事，提出疑問、尋求解答、深刻學習並反覆練習，直到真正內化成為自己的價值，晉升為PM就在不久的將來了。 5. 關於APM的職缺與薪資 在104人力銀行網站中，APM職缺數量逾千筆，PM職缺數量則是超過8千筆；由此數量懸殊可推知，從APM晉升為PM的空間與選擇是非常多的！開出APM職缺的產業不僅限於科技業，深受年輕人喜愛的電玩/電競產業，也非常需要APM的加入。 根據104人力銀行薪資情報數據，APM的起薪約3萬元，資歷最高約3年，薪資天花板不高於3.8萬，亦即，加薪調整幅度空間不大。 6. 毫無經驗能做APM嗎？ 無論身在哪個產業中的助理職位，都能從很粗淺的輪廓窺探整體產業的大致樣貌，唯有親身參與與感受，才能摸透這項工作、整體產業是否如你所預期想像；千萬不要人云亦云，隨波逐流追求別人認為的好，俗話說：你的蜜糖，可能是我的毒藥。鼓勵所有求職者，勇於嘗試各種可能，保持彈性才能為自己掙取得更多發展機會。 想成為最強的APM嗎？ 推薦給毫無職場經驗的最強入門課程： https://senior.104.com.tw/c/66ce8416dc3e510666929cff?utm_source=104nabi&utm_medium=post