104學習

Kubernetes是當紅的容器叢集管理工具。在過去幾年內，容器叢集管理工具大幅改變開發跟維運人員在雲端環境中開發、建構、部署和維護應用程式的方法。不論你是剛剛接觸分散式系統，或著正在使用雲端環境部署應用程式，這本經典之作的更新版能幫助你的公司進入更快速、靈活、可靠和高效的雲端環境。 Brendan Burns, Joe Beda和 Kelsey Hightower三位Kubernetes的專家，將帶領讀者瞭解如何利用Kubernetes部署分散式應用程式。您可以藉由本書學到如何使用工具及API來自動化具有可擴充性的分散式線上服務、機器學習應用程式，甚至是使用Reapberry Pi建立叢集。 ．建立並運行一個簡單的叢集來學習Kubernetes的運作 ．深入了解如何使用Kubernetes、Pod、Service、Ingress和ReplicaSet來部署應用程式 ．在Kubernetes中整合容器化微服務與儲存區 ．學會使用Kubernetes中的DaemonSet、Jobs、ConfigMaps和Secret物件 ．提供開發及部署應用程式的Kubernetes實用範例 「由三位世界上令人尊敬且具有高度權威性的雲端原生系統作者所撰寫，本書可以幫您奠定使用Kubernetes的基礎觀念，並藉由其中的範例探索Kubernetes的世界」- Liz Rice, Aqua Security 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A632

CISA已自2024/8/1調整考試章節比例分配及取消繁中考試 可能台灣的考生真的不多吧 對於內部稽核人員來說考過CISA的好處有一項就是可以參加CIA挑戰考 https://www.iia.org.tw/news_more_detail.aspx?news_item=03&news_id=3384 考過CISA後只要考一科就可以再取得CIA證照 挑戰考的Package還包含教學資源及練習考題 缺點是考試費用稍貴且只有全英文版本，所以是否能用就看個人囉！ 以下是我過往靠CISA時利用過的資源，有些連結已失效的我就不提供了 我並非資訊相關科系學生，在資安領域的學習路徑是先考取了iPAS資訊安全工程師、ISO27001 對資訊安全有點概念後再來看CISA相對來說輕鬆一些 若是跨領域的考生，可以考慮這個路徑能夠學習得更為札實 準備CISA考試前首先來閱讀一下網路上前輩的考試心得： ISACA CISA考試準備心得 https://hackmd.io/@9dCJrgb6QHGd8dRfgHO0zg/B10zpbZTo 知乎CISA考试高分（564分）通过-完整攻略分享 https://zhuanlan.zhihu.com/p/351055875 課程資源：(以下是我知道的線上課程，但我當初備考沒有購買線上課程，而是報名電腦稽核協會的實體課程) CISA® 稽核證照完全準備指南｜從稽核流程到資產保護全面解析 https://hiskio.com/courses/1634?s=ad Udemy https://www.udemy.com/ 理論筆記： CISA Exam Study(英文版) https://cisaexamstudy.com/ 知乎IT審計專欄 https://www.zhihu.com/column/c_1409245314239397888 官方試題練習題庫： CISA Questions, Answers & Explanations Database https://store.isaca.org/s/store#/store/browse/tiles 查考場：https://home.psiexams.com/#/test-center?p=Z97SE74H 考試通過後申請認證的QA https://support.isaca.org/s/article/How-do-I-apply-for-certification 因為現在已經取消繁中考試了，若英文不是太好的考生，只能選擇簡體中文考試 簡體中文與繁體中文在一些詞彙的用法不同 建議若真的要以簡體中文進行考試，教材就使用簡體中文，再以英文輔助 才不會有詞彙不同造成的誤解問題 另外既然只有簡體中文能選擇，考試教材也可以看看淘寶等管道購買 但要注意小心，不要被騙哦！

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。

認識Linux系統 🖥️ 作為一個免費且開放源代碼的作業系統，Linux一直以其卓越的穩定性、安全性和極大的自由度而備受推崇。現在很多企業也都是以Linux來作為員工的桌面平台，因此工程師學習Linux不論是對精進自己還是找工作都很有幫助。 Linux 的基本架構 🏗️ Linux是指一種作業系統核心，是Unix-like（類似Unix）的作業系統。它的基本架構可以簡單地分為以下幾個部分： 硬體 包括中央處理器（CPU）、記憶體（RAM）、硬碟、輸入/輸出裝置（鍵盤、滑鼠、顯示器等）等。 內核 內核是操作系統的核心，負責管理硬體資源，如處理器、記憶體、輸入/輸出裝置、文件和網路系統等。 殼層 提供用戶與系統互動的介面，用戶可以透過Shell來執行指令和作業系統。 文件系統 Linux使用文件系統來組織和存儲檔案，常見的檔案系統包括Ext4、XFS、Btrfs等。 應用程式 Linux包含許多內建的系統工具和應用程式用來管理和作業系統，例如:文字編輯器（如Vi或Nano）、檔案管理器（如cp、mv、rm等指令）等。 用戶空間和核心空間 Linux作業系統區分為用戶空間和核心空間，用戶空間是用戶執行應用程式的區域，而核心空間是核心運行的區域。 學習Linux的優勢 🚀 1. 企業需求 💼 隨著企業越來越依賴開源技術，Linux 技能的需求也隨之增加。許多企業使用 Linux 作為其伺服器和基礎設施的作業系統。 2. 免費和開源 💰 Linux系統不但免費而且是開源系統，原始程式碼是公開的，提高了系統的透明度，有助於發現和修復潛在的安全漏洞，安全性與穩定性都很高。 3. 安全性高 🔒 Linux 通常被視為相對較安全的作業系統，開源的特性使得系統漏洞能夠更迅速地被發現和修復。 4. 多任務處理 🔄 Linux 能夠有效地處理多任務，這對於伺服器和高效能運算環境非常重要。 5. 跨平台 🌐 Linux 系統可以在各種不同的硬體上運行，從嵌入式設備到伺服器，具有很強的跨平台性。 哪些工作會用到Linux？找什麼工作會需要學Linux 🛠️ 系統管理員（System Administrator） 負責安裝、配置、管理、監控和維護伺服器及網路系統，需要熟悉 Linux 及其他操作系統。 網路工程師（Network Engineer） 負責設計、開發和維護網路基礎設施，Linux 目前在許多企業的網路設備和伺服器上被廣泛使用。 開發人員（Developers） 隨著AI學習時代的興起，開發人員需要學習在 Linux 中進行應用程式的開發和測試。 數據分析師（Data Analyst） 在數據分析和科學領域，Linux 常用於設置伺服器、執行分析工作流程和處理大數據。 資料庫管理員（Database Administrator） 負責管理和維護數據庫系統的專業人員可能需要使用 Linux 來操作和優化資料庫伺服器。 科學家和研究人員 Linux在科學家和研究人員中非常受到歡迎，常被用於執行模擬、分析實驗數據和處理科學計算。 學習Linux系統，不僅可以讓你在職場上更具競爭力，還能夠體驗到開源世界的精彩！ 🌐🚀

大數據時代的情報收集技術 隨著網路的快速發展，巨量資料造成的「資訊過載」問題已經凸顯。近幾年興起的雲端計算和大數據分析，成為取得輿論情報的新資訊源和途徑。本書針對目前網路資訊發掘和輿論情報管理研究中，網路輿論分析的方法理論 與技術實現的多學科融合問題，全面、系統地研究了網路輿論智慧採集、分析與服務的先進技術，透過本書，您可以了解： ．網路輿論分析的原理、方法和技術 ．如何針對特定主題的網路輿論資訊進行抽取與整理 ．如何判定分析輿論網頁與話題的相關性 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACN028500

2026-09-22 經濟日報編譯季晶晶綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 Meta的新AI代理Muse推出不到兩周，就登上美國蘋果App Store的iPhone免費app榜首，截至9月21日累計下載超過250萬次。它最吸引人的地方，是宣稱能替使用者跨網站完成日常工作。以下整理六大重點： 一、下載速度驚人 截至21門 ，Muse在美國蘋果App Store的iPhone免費app榜登頂，排名超越ChatGPT、Claude、Grok等AI應用程式，以及Meta自家的Meta AI。9月8日推出後約五天，就累積73萬次下載。 二、從答題變代辦 使用者交代任務，Muse就能跨帳戶找資料、填寫表單、整理信箱，甚至協助議價和網購，功能比一般聊天機器人更進一步。 三、入口容易上手 除了獨立App，使用者也能透過熟悉的WhatsApp交代任務，省去適應新介面的麻煩。 四、創造廣告以外的收費機會 Muse基本版免費，另有每月20美元和100美元方案。Meta也開始透過Meta Model API，向使用其AI模型的開發者與企業收費。 五、網站接不接受Muse是重點 亞馬遜因隱私與安全疑慮，封鎖Muse進入旗下購物網站；Shopify則與Meta合作，開放AI代理人結帳。Muse能不能普及，也取決於各家網站願不願意讓它代辦。 六、下載熱潮能否延續有待觀察 下載量不等於長期活躍用戶或付費訂戶。Sora與Meta的Vibes上線初期也曾吸引一大批人下載，但熱潮後來冷卻。幾周後使用者是否仍常找Muse辦事，還很難說。 Meta的新AI代理Muse 網址：https://ai.meta.com/muse/

全球勒索攻擊和資料外洩事件一路飆升，光是2025年前九個月就紀錄了超過四千七百起勒索事件，其中一半鎖定醫療、金融、製造等關鍵產業。 在典型的企業 SOC 裡，一天上千到上萬則告警排山倒海而來，研究甚至指出平均單一SOC團隊每天要處理大約四、五千則安全告警，還有超過一半可能因為人力不足和疲勞而被忽略。夜深人靜時，只要一則高風險警示出現，值班分析師就得在最短時間內，從雲端、端點到AD日誌裡，把這次事件到底是誤報還是真正入侵，查到夠清楚才能決定要不要升級通報。也正因為這樣，企業開始不只在找會考證照的人，而是找真的懂得看Log、會用SIEM追蹤攻擊軌跡、能在壓力下做出正確判斷的 SOC 分析師。 由國際知名資安原廠Offsec推出的OSDA認證(SOC-200 課程)就是針對這個現實狀況所設計，在逼真的攻擊情境與實驗室裡練習，讓你看得懂訊號，能辨識威脅。 你現在的角色是？ 💻IT/網管（想升級成安全分析師） 你可能已經每天在看設備介面、巡防火牆規則、處理使用者抱怨網路變慢，偶爾也會被要求幫忙看一下這個是不是駭客。其實你距離SOC分析師並不遠，差的是一套系統化的方法，把這些日常維運經驗轉換成「可以說清楚、做得出來」的安全分析能力。 SOC-200 會帶你把現在習慣看的各種 Log（防火牆、伺服器、端點、AD）串成完整的攻擊故事，學會用 SIEM 搜尋、關聯與視覺化，把零碎事件變成可行動的證據。 🛡️已拿到Security+ / CEH 的技術人 如果你已經有Security+、CEH或同等級的資安證照，可能對攻擊手法、資安名詞不陌生了，但進到SOC環境時，問題會變成：「在幾十GB的日誌裡，看不看得出來這次攻擊真的發生了？」SOC-200 幫你把原本只是概念的攻擊技術，轉成可以在 SIEM、Windows / Linux Log 裡被你抓出來的實際跡象，從時間軸、帳號行為、端點事件到網路封包，一步一步拼出攻擊軌跡。你能把每一階段的攻擊行為都找出來、寫成完整報告，完成OSDA認證是能說服老闆的實戰資安履歷。 🚀剛踏入資安領域的轉職者/技術新人 你可能不是傳統資安出身，但你清楚知道下一份工作想走的是「可以長期發展、跟資安與防禦有關」的路線，而不是只做單一產品操作。SOC-200從 TCP/IP、Windows / Linux 基本觀念與 Log 型態，到如何判讀告警、決定是否升級、寫出讓主管與客戶看得懂的事件報告。搭配真實模擬環境與 OSDA 認證，你不用一開始就當資安大神，也可以一步步累積起核心能力，讓轉職之後有明確的職涯方向可以追尋。 恆逸OSDA認證課程：安全性作業與防禦分析 時數：40小時 1.課程包含一次SOC-200認證考試 2.獨家贈送90天實機演練模擬環境 SOC-200（安全操作與防禦分析）是一門以防禦為導向的培訓課程，旨在教授抵禦網路和系統網路威脅所需的基礎技能。您將深入了解安全營運中心(SOC)的流程，包括監控、威脅偵測、警報分類和事件升級。 SOC-200 課程非常適合對資訊安全領域有興趣，想學習偵測、分析和防禦網路攻擊技能的人。您將加深對網路安全事件、偵測技術和防禦分析的理解，應用威脅情報和運行環境訊息，增強在動態企業環境中威脅偵測的能力。 你將學到什麼 SOC 維運基礎 使用企業級 SIEM 工具，如 ELK 與 Splunk，收集並關聯安全資訊。分析攻擊模式、解讀事件日誌，並運用進階惡意程式分析技術，揭露潛藏的威脅。 威脅偵測與分析 使用企業級SIEM工具（如ELK和Splunk）收集資訊、分析攻擊模式、解讀事件日誌，並應用進階惡意軟體分析技術來發現隱藏的威脅。 弱點和風險管理 掌握漏洞管理的基本概念，包括漏洞評估、優先排序與修復方法。學習如何在維持業務持續運作的同時，採取主動防禦措施，以降低資安風險。 端點和網路防禦 探索 Windows 與 Linux 端點安全，包括防護機制、常見漏洞，以及攻擊者如何針對這兩種環境發動攻擊。學習識別與防範社交工程與魚叉式網路釣魚手法。 存取控制與權限管理 調查網域管理員、企業管理員和完全管理員等管理群組，理解安全的網域存取控制與防止權限提升的機制，這是每位資安分析師必備的核心技能。 實作經驗 採用 OffSec 的挑戰式學習模式，強調實務與真實情境的操作體驗。課程共 19 個模組，並提供虛擬實驗室，讓學員能夠驗證自己的學習成果。 不是只教理論，而是讓你在真實攻擊紀錄裡練功 隨選實驗室存取（On-demand lab access） 隨時使用配備最新技術的先進實驗室進行實務訓練。 結構化學習模組（Structured learning modules） 透過清晰且目標明確的主題，穩健地推進學習進度。 挑戰式學習（Challenge-based learning） 透過真實世界的實作挑戰，培養實戰技能與解決問題能力。 AI智能學習助理（AI-powered learning assistant） 在面對複雜主題時，提供即時指導與協助，加速理解與應用。 課程目標 ✔️了解與 SOC 分析師培訓成果相符的安全營運基礎知識 ✔️分析和解讀日誌數據，以偵測威脅並進行升級 ✔️實施和配置入侵偵測系統，以支援企業可視性 ✔️制定有效的事件回應和營運報告策略 ✔️利用安全工具進行監控、調查和分析工作流程 ✔️了解威脅情報在安全運作中的作用 ✔️實施防禦措施以保護企業環境並提高彈性 OSDA認證(SOC-200 課程)常見問題解答 1. 哪些人應該參加 SOC-200：安全運作和防禦分析課程？ SOC-200 課程非常適合：希望轉職至安全營運中心 (SOC) 營運或威脅分析崗位的 IT 和網路安全專業人士、已完成 CompTIA Security+ 或同等基礎安全訓練的學生、經驗豐富的安全人員希望獲得認證 SOC 分析師資格，以在網路安全領導或營運領域實現職業目標。 2. 建議先修課程 建議完成或具備下列課程之知識或技術能力： NSPA（網路安全封包分析認證課程）、 CEH（EC-Council CEH駭客技術專家認證課程）、 CND（藍隊資安防禦通識-EC-Council CND認證課程） 3. 需要具備網路安全的經驗嗎？ 無需任何經驗，但強烈建議您具備網路基礎知識、作業系統（Linux/Windows）以及網路安全基本原理（例如 CompTIA Security+ 認證涵蓋的內容）。 4. 我能從這門課程中獲得哪些實務經驗？ 你將在模擬企業 SOC 環境的真實實驗室中進行訓練。透過整合的 SIEM 系統，分析安全監控資料、偵測入侵行為，並紀錄事件應變流程。每個實驗室都強調實作經驗，確保學到的技能能直接轉化為職場上的實務能力。 5. OSDA 認證是否涵蓋漏洞管理和惡意軟體分析？ 沒錯，漏洞管理與惡意程式分析都是課程的核心內容。你將學習如何識別並優先處理系統弱點、透過日誌進行威脅偵測，並拆解惡意程式以理解攻擊者的行為與意圖。 6. OSDA考試的方式？ OSDA 考試時間23小時45分鐘，考試完後須在24小時內交出一份滲透測試報告。考試透過安全 VPN 監考的評估測驗，考試分為 10 個階段，每個階段包含一系列攻擊者行為。你需要運用資安操作知識、SIEM 工具與威脅分析技術，偵測、分析並紀錄每個事件。 更多考試相關規範 考試常見FAQ 7. 獲得認證後，我可以從事哪些類型的工作？ 完成課程後您將有能力偵測、分析和應對企業環境中發生的真實安全事件，包括威脅偵測、日誌分析、網路監控和事件分類方面的實用技能。常見職業包括：安全營運中心(SOC)分析師、事件回應人員、系統管理員（兼任安全職務）、IT人員、網路安全技術員、初級安全分析師等。

很多公司老闆希望員工推動 AI、導入 AI，甚至要求員工用 AI 提升工作效率，但公司竟然連付費的 AI 帳號都沒有提供給員工。 我一直覺得這件事情很矛盾。 老闆希望員工用 AI 寫企劃、做簡報、整理資料、分析數據、寫文案、做行銷、提升工作效率，甚至希望透過 AI 減少重複性工作。 結果員工真正要開始使用的時候，只能自己用免費版，額度不夠、功能受限，甚至還要員工自己掏錢訂閱。 這樣要怎麼期待 AI 真正導入公司？ 我到企業上課時經常看到，課堂上大家學得很開心，也知道 AI 可以幫自己省下很多時間。 問題是下課之後呢？ 沒有工具、沒有帳號、沒有預算，回到公司還是繼續用原來的方法工作。 所以我現在跟企業老闆談 AI 導入，都會特別強調一件事情： 如果公司真的要推動 AI，第一筆最不應該省的預算，就是員工的 AI 工具費。 一個員工每個月花幾百元到一千多元，如果每天可以省下 30 分鐘，一個月累積下來就是十幾個小時。 更重要的是，AI 真正的價值不是偶爾打開來問幾個問題 而是讓員工養成習慣。 每天工作都開始思考： 這件事情能不能先讓 AI 做？ 這份資料能不能讓 AI 整理？ 這個流程能不能縮短？ 原本兩小時的工作，能不能變成半小時？ 當整間公司的員工都開始有這種思維，AI 才真正開始進入企業。 所以我認為，企業 AI 轉型不是老闆宣布「我們今年要導入 AI」就算開始。 老闆自己要先帶頭用，公司要提供付費工具，要安排教育訓練，更要把 AI 真正放進每天的工作流程與 SOP。 不要一邊要求員工推動 AI，一邊連最基本的付費 AI 帳號都捨不得提供。 企業要員工有 AI 生產力，就要先給員工 AI 生產工具。 這是我跑了上百家企業做 AI 內訓之後，感受最深的一件事情。

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

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「到底該考哪張？」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多，但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照，也有人因為一張對的認證，在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上，依據 104 人力銀行數據與市場最新需求，將高含金量證照整理為三大類方向：AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類，找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、各職類在職者，無需任何技術背景 • 費用：完全免費，完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（中級）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象：已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用：適合 IT 工程師、數位轉型專員，作為初級的進階升級，進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象：想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色：聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境，強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900（AI 基礎知識） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象：有跨國求職需求，或任職於使用 Microsoft 365／Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明　 🔗 課程報名連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象：任何職類皆可跨域取得，文組、非理工背景均適合 • 職場應用：104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象：化工、環境工程、製造業從業人員，或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用：綠領職缺企業要求 Top 1 證照，環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象：製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員，或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象：ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員，或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向，適合希望在現有職類基礎上加值，或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用：外商企業通常要求 600 分以上入職門檻，金色證書（860 分以上）在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證（GA4）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象：數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃，或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用：數位行銷與網站經營者必備分析工具，是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強

恆逸PMP學員丁維儀考取PMP認證心得 「讀書計畫：因平時要忙於家庭跟工作，所以我依照張憲中老師的建言，平日讀書兩個小時，假日讀書四小時，然後於考前幾天請假加碼到每天讀八小時，統計時間：恆逸上課、恆逸總複習班、筆記、讀書合計200小時。 先把恆逸的三大本講義讀一遍做筆記，重點在於ITTO及各項工具的應用，把三大本的講義濃縮成70頁的活頁紙(寫過一遍可以增加記憶)，考前一週把恆逸講義ITTO流程組的那頁裁切下來做成小冊子，在上面濃縮筆記，將小冊子如影隨形地帶在身上複習(通勤、空閒....直到考試當天) ​ 以上的心得分享希望可以給有志考PMP的人一些幫助，最後感謝所有在考照過程中幫助我的人，謝謝大家。」 ​ 完整心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/315

▉ 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

機器學習（Machine Learning）已經成為現代科技發展的核心推動力之一，從金融科技到醫療保健，機器學習的應用無處不在。本文將深入介紹什麼是機器學習，解析機器學習的四大模型、常見的產業應用以及相關職缺，幫助你全面了解這一領域的潛力和機會。 【什麼是機器學習？】 機器學習的核心概念是讓電腦系統能夠從資料中學習，並根據學習結果做出預測或決策。傳統的電腦程式是透過人類編寫的程式碼來運作，而機器學習則透過演算法自動從資料中提取模式和規則，因此也被稱為「資料驅動型」或「經驗主義」的 AI 技術。 機器學習的運作流程主要可分為以下幾個步驟： ❶ 資料收集和準備： 首先需要收集足夠的資料，並進行清理和預處理，以確保資料的品質和可用性。 ❷ 模型訓練： 將準備好的資料輸入機器學習模型進行訓練。模型會根據資料中的模式和規則不斷調整自身參數，以提高預測或決策的準確性。 ❸ 模型評估： 使用未參與訓練的資料對模型進行評估，以檢測模型的效能。 ❹ 模型部署： 將訓練好的模型部署到實際應用中，以執行預測或決策等任務。 【機器學習 4 大模型】 機器學習的模型種類繁多，依據學習方式可分為以下四種主要類別： ▍監督式學習： 監督式學習需要在訓練資料中提供標籤（label），以指導模型學習正確的輸出結果。常見的監督式學習任務包括分類（classification）和回歸（regression）。 ▍無監督式學習： 無監督式學習的訓練資料沒有標籤，模型需要自行從資料中發現隱藏的模式和結構。常見的無監督式學習任務包括聚類（clustering）和降維（dimensionality reduction）。 ▍半監督式學習： 半監督式學習的訓練資料部分有標籤，部分沒有標籤。模型可以利用標籤資料和無標籤資料來提升學習效果。 ▍強化學習： 強化學習透過試錯的方式來訓練模型。模型在與環境互動的過程中，根據獲得的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。 【機器學習常見產業應用】 機器學習的應用領域十分廣泛，以下列舉幾個常見的應用案例： ● 語音辨識： 機器學習可以用於訓練語音辨識模型，將人類的語音轉換為文字。常見的應用場景包括智慧型手機、語音助理等。 ● 影像辨識： 機器學習可以用於訓練影像辨識模型，從影像中識別物體或人物。常見的應用場景包括人臉辨識、自動駕駛等。 ● 自然語言處理（NLP）： 機器學習可以用於訓練 NLP 模型，處理和理解自然語言。常見的應用場景包括機器翻譯、聊天機器人等。 ● 推薦系統： 機器學習可以用於訓練推薦系統模型，根據使用者的歷史行為或喜好，為其推薦感興趣的商品或服務。常見的應用場景包括電商平台、影視平台等。 ● 金融風控： 機器學習可以用於訓練金融風控模型，評估客戶的信用風險或欺詐風險。 ● 醫療診斷： 機器學習可以用於訓練醫療診斷模型，協助醫生診斷疾病。 【機器學習職缺及前景】 隨著機器學習技術的快速發展，相關職位的需求也在不斷增長。以下是一些常見的機器學習職缺及其前景： 1. 機器學習工程師 機器學習工程師主要負責設計、開發和部署機器學習模型。他們需要熟悉各種機器學習算法、編程語言（如Python、R）和框架（如TensorFlow、PyTorch）。該職位的需求量大，薪資待遇也相對較高。 2. 數據科學家 數據科學家需要具備數據分析、統計學和機器學習的專業知識。他們的主要工作是通過數據分析來發現潛在的商業價值，並利用機器學習技術來解決業務問題。數據科學家的職業前景廣闊，各行各業都有需求。 3. NLP 專家 自然語言處理（NLP）專家主要研究和開發處理和理解自然語言的技術。他們需要熟悉語言模型、文本分類、語音識別等技術，並能應用這些技術來開發聊天機器人、語音助手等產品。 4. 計算機視覺工程師 計算機視覺工程師專注於圖像和視頻數據的分析和處理。他們需要熟悉圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術，並能將這些技術應用於自動駕駛、安防監控等領域。 機器學習是現代科技的一大支柱，其應用範圍廣泛且前景光明。無論你是對機器學習技術感興趣，還是希望在這個領域尋找職業發展機會，掌握相關知識和技能都將大大提升你的競爭力。趁著這股科技熱潮，深入了解和學習機器學習，為你的職業生涯開闢新的天地！ ➤ 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！

資策會在職菁英班 專為受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之國內製造業，辦理企業「AI人才培育」課程！透過精準實務課程，全力為符合資格之企業在職員工，鍛造升級轉型的在職菁英。 報名資格： 本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業者，且受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之企業在職員工。 提醒您，線上填寫報名資料後，仍需經本單位以電話或 E-mail 聯繫確認，才算完成報名。 課程費用： 本課程係接受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團補助辦理，不另向學員收取任何費用。 在職菁英班課程總覽： https://www.iiiedu.org.tw/course?type=%E5%9C%A8%E8%81%B7%E8%8F%81%E8%8B%B1%E7%8F%AD

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

它可以幫你寫摘要、整理資料、產出報告， ✔ 但專案卡住時，還是要有人判斷方向； ✔ 需求一直改時，還是要有人排優先順序； ✔ 跨部門吵不完時，還是要有人把團隊拉回目標。 #AI時代 ，真正被需要的人， 不是只會把工具用得很快的人， 而是能把工具、資源和團隊整合起來，讓事情真的交付的人。 這就是為什麼大多數工作者，不能只學工具，更要建立無法被取代的專案能力。 🎯 #PMP｜讓你把專案做穩 🎯 #PMI-ACP｜讓你在變動中做快 🎯 #PMI-PBA｜讓你一開始做對 #長宏專案 ｘ #TKB數位學習， 不只是幫你準備 PMP／ACP／PBA 國際證照，更重要的是讓你學會能帶回公司直接使用的方法。 工作忙、時間不固定，也能用自己的節奏，把專案管理、敏捷應變、需求分析放進生活裡。 同樣進入 AI 時代，有人半年後成為能整合 AI＋團隊的專案人才， 有人還在擔心：「我會不會被 AI 取代？」 差距不是誰比較會用 AI，是誰能用 AI 之後，還能把事情推到完成。 👇 不確定自己適不適合，立即報名線上播說明會，親自了解： 👉https://forms.gle/A8B9k3bKUJkm41z8A 📌數位學習：不用等開班，現在就能開始。 #專案管理 #職涯升級 #國際證照

在工作中，經常需要對比 Excel 左右欄位的數據，例如檢查客戶名單、產品編碼或考勤記錄，來確定是否有重複或一致性。通過條件格式、公式和分割窗格等工具，可快速找到異常數據，提升數據準確性。 在 Excel 中，如果你需要對比左右兩個欄位的數據，可以使用以下幾種方法： 1. 使用條件格式進行視覺對比 這是一個視覺化的比較方法，可以通過條件格式來標示兩個欄位中相同或不同的數據。 步驟： （１）選擇其中一列或兩列。 （２）在功能區選擇【開始】→【條件格式】→【新增規則】。 （３）選擇“使用公式來決定要格式化的儲存格”。 （４）輸入比較公式，如：如果要比較A列和B列是否相同，可以輸入公式=A1=B1。 （５）設定你希望顯示的格式，例如不同的背景色來突出顯示差異。 2. 使用公式進行比較 如果想得到具體的比較結果，可以使用 Excel 的公式來對比兩個欄位。 常用的公式： （１）相等比較：=IF(A1=B1, "相同", "不同")。這會返回“相同”或“不同”來顯示比較結果。 （２）差異計算：=A1-B1。如果你想查看數值之間的差異，這個公式可以計算兩個欄位的數值差異。 3. 使用分割窗格（Split Pane） 如果你有很多數據，想在同一屏幕上對比兩個欄位，使用 Excel 的分割窗格功能可以幫助你同時查看兩個不同的部分。 步驟： （１）選擇你想要分割的欄位（例如C列）。 （２）在功能區選擇【檢視】→【分割】。 （３）窗口將會分成兩部分，你可以在左邊和右邊同時查看不同的欄位，方便對比。 這些方法都可以幫助你方便地在 Excel 中進行左右欄位的數據對比。

【什麼樣的人適合當人資？】 要如何知道自己適不適合擔任人資人員，除了透過觀察與親身體驗之外，其實可以透過標準化的測驗略窺一二。 其中，「何倫碼(Holland code)」是一種常見的職業適性測驗方式。何倫碼是由心理學家何倫(John Holland)編製的測驗，透過個人特質與職務性質的適配，協助人們找到合適的職涯發展領域與相關職務。 個人的何倫碼可以透過「104興趣測驗」取得： https://guide.104.com.tw/interest 人力資源人員的何倫碼可以透過「104工作世界」查得： https://guide.104.com.tw/wow/job/2001002002 由上方的連結可知，人資人員的何倫碼依序是：S-社會、E-企業、C-事務。三碼的對應特質說明如下： ■ S-社會： 喜歡與人群互動，重視他人的需求與感受，在乎人際間的和諧。 ■ E-企業： 樂觀積極，行處事果決，具有自信心、企圖心，喜歡影響他人。 ■ C-事務： 做事精準、追求完美，有組織有條理，喜歡按部就班完成目標。 如果您的興趣傾向／個人特質與S、E、C的敘述相符，您或許就是適合從事人資工作的人。 【當人資需要具備的特質？】 對於有志成為人資人員的工作者，培養自己具備擔任人資人員所需要的特質，不僅可以更容易應徵到人資職務（用人主管面試時，會觀察應徵者有無具備這些人格特質，作為是否錄用的依據之一），也有助於在成為人資人員後，正確而妥善地完成各項工作。 雖然人資人員只是企業的幕僚單位，但因為其主要職責在於處理「人」的各項問題，具備高度敏感性，故比起知識、技能，通常用人主管更重視的是應徵者的人格特質與工作態度，「軟實力」的重要性可見一斑。 以下就筆者自己擔任人資以來的經驗與觀察，列出相較其他職業，人資人員更需要具備的特質。 （至於一些每個職務通用的人格特質，例如：重視團隊合作、能夠獨立作業、負責任...等，則不贅述。） 1. 同理心 2. 溝通力 3. 細心度 4. 口風緊 5. 公平性 ■同理心 之所以將同理心放在第一位，是因為其他4項特質是將人資工作「做對」所必須，而同理心則是將人資工作「做好」的關鍵。 人資是需要大量同理心的工作，在制定決策的時候，必須充分理解雇主與主管的思維；服務員工的時候，則需要將心比心了解員工的需求與感受。 有時，人資人員會不小心陷入制度流程的僵化思維，過於一板一眼或本位主義，而忽略了員工的感受，因此，有不少人對於公司裡的人資都抱持著反感。其實，人資人員也是服務業，服務的是公司的「內部顧客」－員工，所以應隨時思考如何讓各種制度流程更能貼近員工，滿足員工需求，進而使員工感到貼心，才能做到「以人為本」，達到吸引人才、激勵人才、留置人才的最終目的，也才能彰顯人力資源管理相對於其他企管「四管」在人文方面的獨特性。 ■溝通力 只要是面對「人」的工作，都需要良好的溝通能力；人資人員的溝通特色在於，如何將繁瑣的人事流程或規章制度以淺顯易懂的方式向員工說明，使員工能夠知所以然。此外，人資人員依照不同的職能分工，也涉及許多向主管、跨部門、求職者、主管機關等對象的溝通互動，具備良好的溝通能力，才能事半功倍、無往不利。 在一些高強度的業務，例如與工會的對話或團體協商、勞資爭議處理、不愉快的離職面談等，需要承辦的人資人員具備專業等級的協商與談判技巧。因此，溝通能力的強弱可說是決定人資人員修為高低的分水嶺。 ■細心度 人資工作涉及大量的文書與報表作業，如：公文撰寫、人事規章訂定、人資數據統計分析報表製作、公告發布等，皆不容許有錯漏字或資訊誤植的情事發生。因此，細心謹慎是必要的基本功，也是能否成為專業人資的基本門檻。 要成為一位合格的人資人員，必須耐得住性子處理繁瑣的文書行政，且能夠做到再三檢查；特別是薪酬管理者，不僅要對於數字有敏感度，更必須確保薪資作業結果正確無誤，以免影響員工的權益。一位粗心、成果老是出紕漏的人資，是無法讓人信任的失敗人資。 ■口風緊 「守密」是人資人員的必備技能。會有很多人試圖從人資口中套到資訊，所以，人資人員要保持高度警覺性，甚至平常就要維持離開座位就把東西收好、螢幕關閉的習慣；特別是處理人事異動、薪酬獎金、不法侵害與性騷擾事件等高機密性業務，絕對要做到守口如瓶。只要一次洩漏被發現，不僅會被嚴重究責，還會信譽全失。 ■公平性 員工對於公司是否公平對待每一位同仁，都看在眼裡。大至原則性規範，例如禁止就業歧視、同工同酬等；小至處理不同員工的相似需求，都要盡可能維持一致性。 人資人員是人事制度的守護者，不因人設事，因為任何事情只要特例一開，就很難再收回，所以做決策時都要仔細思考施行後果。 ======================================== ●觀看更多「一起當人資 HR Together」教室文章： https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_be342ab7-e71c-43ad-b519-156714a2247b ●了解更多我在 104 Giver 社群的服務： https://beagiver.104.com.tw/profile/31vTui4X7N?pageTag=overview ●觀看更多我的文章，歡迎到我的個人網站： https://www.chiutengying.com/ ●透過 LinkedIn 與我建立專業聯繫： https://www.linkedin.com/in/chiutengying/ ======================================== 【最後的最後】 ★☆★ 如果喜歡這篇文章，或覺得這篇文章有幫助到您，請不吝大力按下方的「拍手」！！也歡迎多多「分享」與「收藏」，如果有任何心得或想提問的問題也可以「留言」告訴我喔！ ★☆★

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