104學習

2025-04-18 聯合新聞網綜合報導　由聯合新聞網授權轉載 一名網友在Dcard上分享自己赴輝達面試成功的經驗談，他表示要進入輝達必須接受五輪面試，且幾乎是全英語面談，建議若對輝達有興趣的求職者可以做好五項準備，強調輝達面試並非咄咄逼人，除了希望看到應試者對工作本身的技術實力、思維邏輯之外，還相當重視溝通、協商及面對未知問題的反應，這些全都會被評估。 原po還透露最後一關考官詢問：能去台積電為何來輝達？意外引起網友熱議。 延伸閱讀：NVIDIA徵才看什麼？黃仁勳首重「背景調查」而非面試 原po表示，向輝達投履歷一個月後，終於接到面試通知，一路便開始超硬的五輪面試。第一輪面試部門經理(Section Manager)為面試官，主要針對履歷做確認與技術問題的初步了解，通過後人資這關後才會安排接下來的三輪。 他表示，第一關相當重要，務必趁第一輪提問環節，盡可能搞清楚工作內容，甚至可以技巧性回顧方才面試的一些對答，審查一下自己的回答是否合適。原po認為，這對後面幾輪的面試十分有幫助。原po說，因為提問，所以面試官在第一輪時就額外告知他後續面試大致的內容和準備方向，比如將會有很多技術面提問，也包括coding的問題、全英文對話等，這些超級重要的資訊，在第一輪時若仔細提問便可得到答案。 接下來的三輪面試，主考官分別是在美國工作的華人主管、兩年前曾在該部門擔任研發替代役實習生的工程師，及部門資深工程師。原po表示，這三關主要是問技術能力，面試官還會根據履歷提到的技能與專案成果內容，進行針對性的問題，比如曾做過類比電路的模擬、畫layout以及麵包版的接線debug實作，這些都會被進一步詢問。這些開放性的問題，可根據自己對職位的理解來回答，準備越充分，能講出的內容就越詳細。 最後一關則是由測試解決方案團隊(Test Solution Group)的領導者(Director)擔任面試官，全程也幾乎以全英文進行，且直接聚焦在工作相關的實戰經驗與團隊溝通能力，不問過去的研究內容。其中問題的尖銳度和深度都有稍微提升，包括：「你為什麼晚一個學期才畢業？」、「你的學經歷應該可以去TSMC，為什麼要來NVIDIA？」、「我知道溝通在團隊合作很重要，那你具體要怎麼溝通？」。 [joblist_plugin title='馬上看104【NVIDIA】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bm42t' amount='2'] 其中最後一關面試的問題「應該可以去TSMC，為什麼要來NVIDIA？」引來網友熱議，有人認為台積電是「放眼全球、獨孤求敗」，而輝達則是「一間只因站在風口上才顯得厲害的企業」、「公司等級差那麼多」，有人說「TSMC是沒選擇才去的」，但也有人表示，聽過台積電員工跳槽輝達，但有聽過輝達員工跳槽台積電的嗎？而原po至截稿為止未親回。 原po最後提醒應試者，在實戰經驗應對上，自己會針對工作敘述(JD，Job Description）詳細拆解每一條的工作內容，對應過去做過的實例，準備好被追問。例如提及會寫程式時，後續主管就追問：「請問如果不能直接用除法器，你會怎麼寫一個除法功能？」 至於面試前，自己也準備了約5至10分鐘的自我介紹PPT，包含學經歷簡介、技能包、專題成果分享，及碩士論文，建議比重上以技能包為主，且每項技能都要有例子，專題為輔、論文則為選配，且若論文與職缺無關，可簡略帶過。 原po建議在面試過程中，若遇到開放題別怕停頓，在思考後給出邏輯清楚的回答，比亂講還好。此外，還可在面試前去誠品翻書，他原本覺得誠品都是擺芭樂書，拿來安慰自己的，但後來偶然翻閱後，才發現其實很多面試題目，都可以在裡面找到出乎意料合理的答案，特別推薦《執行長日記》、《黃仁勳傳》這兩本書籍。

當我們談到程式編碼時，除了主要的程式碼邏輯外，註解也扮演著一個不可或缺的角色。註解不只幫助開發者更好地理解和記錄程式碼的功能和目的，還能確保團隊合作時的順暢性。在本文中，我們將探討 Python 中註解的使用方法和它的重要性。 ① 什麼是註解？ 註解是在程式碼中加入的文字說明，主要用來描述程式碼的功能或解釋特定的程式段落。重要的是，註解不會被解譯器執行，所以它不會影響程式的運行結果。 ② Python中的註解方法 單行註解: 在 Python 中，使用 # 符號來撰寫單行註解。 python Copy code # 這是一個單行註解 print("Hello, World!") 多行註解: 雖然 Python 沒有專門的多行註解符號，但常見的做法是使用三引號（單引號或雙引號都可以）來撰寫多行註解。 python Copy code ''' 這是多行註解的 第一行 第二行 ''' print("Hello, World!") 或者 python Copy code """ 這也是多行註解的 第一行 第二行 """ print("Hello, World!") ③ 註解的重要性 ✅ 增加可讀性：對於那些不熟悉你程式碼的人，註解能夠幫助他們更快地理解程式碼的功能和邏輯。 ✅ 為修改提供背景：在未來需要修改或維護程式碼時，註解可以提供原始的思考過程和背景資訊，使修改更為順暢。 ✅ 方便團隊合作：在團隊開發中，註解可以確保所有成員對程式碼的理解都在同一頁上，減少誤解和錯誤。 ④ 好的註解習慣 ✅ 簡潔明確：註解應該簡短且直接到點，避免冗長和不必要的描述。 ✅ 避免明顯註解：例如 x = x + 1 # 增加x的值，這種註解是多餘的，因為程式碼本身已經很清楚。 ✅ 定期更新：當程式碼更新時，相關的註解也應該被更新以保持一致性。 在 Python 或任何程式語言中，註解都是極其重要的。透過使用恰當和有意義的註解，我們可以確保程式碼的可讀性和可維護性，並在團隊合作中提高效率。

SOLIDWORKS和PTC Creo (以前稱為Pro/ENGINEER或ProE) 都是用於機械設計和CAD（電腦輔助設計）的工業軟體。以下是它們在實務中的個別優勢和差異： SOLIDWORKS: 優勢: 使用者友好性：SOLIDWORKS以其直觀的使用界面和容易學習的操作而聞名。許多用戶認為它的工作流程較為自然。 社群和資源：SOLIDWORKS擁有龐大的用戶社群和豐富的資源庫，這意味著在使用過程中可以輕鬆獲得幫助、學習和資訊。 3D模型的建立與修改：SOLIDWORKS在3D建模方面非常強大，並提供了豐富的工具和功能，使設計師能夠輕鬆地創建、修改和分析模型。 組裝和模擬：SOLIDWORKS提供了強大的組裝和模擬功能，可以幫助用戶進行物理模擬、運動模擬等，以確保產品的可靠性和性能。 差異: 價格：相對而言，SOLIDWORKS的起步價格較為親民，這使得它成為許多中小型企業的首選。 整合性：SOLIDWORKS提供了廣泛的產品套件，可以滿足不同行業和用途的需求，包括模具設計、流體力學等。 對小型企業和初創企業的支持：SOLIDWORKS在支援初創企業和小型企業方面有著相對較好的政策和方案。 PTC Creo (以前的Pro/ENGINEER): 優勢: 參數化建模：Creo以其強大的參數化建模功能而著稱，可以快速地進行設計變更並保持模型的連貫性。 大型製造企業的首選：Creo在大型製造企業和複雜產品的設計和管理方面表現優異。 產品生命週期管理（PLM）整合：Creo與PTC的Windchill PLM系統無縫集成，使產品設計和生產的管理更加高效。 差異: 學習曲線：Creo的學習曲線相對較陡峭，對於新手來說可能需要更長的時間來掌握。 價格：Creo通常被認為是高價位軟體，尤其對於小型企業來說，可能會較為昂貴。 使用者社群：相對於SOLIDWORKS，Creo的使用者社群規模較小，這可能會影響到用戶獲得幫助和資源的便利性。 總的來說，SOLIDWORKS和Creo各自在不同方面具有優勢，選擇哪一款軟體取決於您的特定需求、預算以及用戶團隊的經驗水準。在選擇之前，最好先進行詳細的比較和評估，以確保符合您的實際需求。

各位同學＆老師，大家好！ 附檔是104升學就業地圖＿科系頁功能的說明。 科系頁除了提供科系校友畢業後「職涯發展」及「研究所深造」的即時狀況，也提供科系的簡介、課程內容及科系學長姐的真心話。 此外，我們也將各大學科系的「科系官網」、「ColleGo」及「大學問」...做了快速連結，方便大家目標校系。 Keep Going ! Spring

2026-07-19 經濟日報記者王郁倫　記者吳康瑋攝影　由聯合新聞網授權轉載 電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。 台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。 緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。 林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。 [joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1'] 廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。 [joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1'] 金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。 對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。 在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。 張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。 [joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']

2026-09-03 經濟日報記者鐘惠玲　由聯合新聞網授權轉載 聯發科（2454）執行長蔡力行昨（2）日表示，進入AI時代，台灣是少數可以與客戶及合作夥伴攜手，按照其期望的產能爬坡曲線、在要求的時程內實現大規模量產之處，最後形成客戶、合作夥伴與台灣的「三贏」。 國際半導體展（SEMICON Taiwan 2026）昨天開展，並舉辦大師論壇爐邊對談，蔡力行擔任與談人之一，釋出以上觀點。 近期AI鏈關鍵元件與產能吃緊，蔡力行也直接向台上供應夥伴包含台積電（2330）、日月光（3711）、鴻海（2317）和欣興（3037）喊話：「拜託再多給一點產能。」他笑稱，「2027、2028、2029年都是，多多益善。」 蔡力行並引用電影《四海好傢伙（Goodfellas）》的名稱，來形容供應鏈就像一家人，各家公司分別負責不同工作，再共同把產品交付給客戶，最後形成客戶、合作夥伴與台灣的「三贏」。 蔡力行談話重點 ECB發行• 是非常策略性的投資，有該公司兩家非常重要的生態系統夥伴參與• 代表AI產業對於聯發科的信心，代表兩家夥伴對該公司的興趣後續布局聯發科對於研發投資絕對不會停下來，甚至要更為加速AI看法• 進入AI時代，台灣是少數可以與客戶及夥伴攜手，按照其期望的產能爬坡曲線、在要求的時程內實現大規模量產之處• 台灣擅長提供硬體基礎設施，但難以論斷在軟體方面是否也能取得類似進展，不過依然可以往系統架構發展，不只是往資料中心領域耕耘，也可以應用於人形機器人等領域資料來源：採訪整理（製表／鐘惠玲，由聯合新聞網授權轉載） 蔡力行表示，台灣半導體產業從IC設計、晶圓製造、封裝測試到載板，各環節都有具競爭力的業者，是全球少數能夠和客戶、合作夥伴一起，在客戶要求的時間及規模下擴大供應能力的地方。 他認為，台灣的優勢除了技術能力，也包括規模、速度與彈性。 他說，回顧過去科技業發展，可以看到一系列重大的創新浪潮，例如PC、網際網路、智慧手機，到現在的AI。台灣總是身在其中，現在是如此，未來也肯定會在場。30多年來，台灣一直與客戶及生態系夥伴並肩同行，在技術與能力上不斷提升，在很多方面都表現出色，台灣提供的價值也持續提高。 如今邁入AI時代，蔡力行指出，AI時代的價值極為龐大，需求也極為龐大，但相應的要求也很多。這些要求不僅涵蓋系統、架構、晶片、製程技術、先進封裝等。台灣是少數可以與客戶及合作夥伴攜手，按照其期望的產能爬坡曲線、在要求的時程內實現大規模量產之處。 他說，供應鏈就像一家人一樣工作，為客戶與合作夥伴提供極大的價值，是三贏的局面。 [joblist_plugin title='更多104【聯發科】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/12noppgo' amount='3']

【職涯診所夥伴提問】 目前待業中，之前待在綠能產業有兩年的海內外市場開發經驗。 現在已確定拿到一份位在南科的自動化設備國內業務錄取通知，但在台北有另一間做3D列印設備的公司，也是國內業務，是我最想去的(假如有被錄取，我肯定會去)。 問題，3D設備公司的面試時間原訂今天，臨時更改到下禮拜(還未排訂面試時間)，但下禮拜我就要到南科新公司上班。這樣要如何安排另一間公司的面試? 目前想了幾個方式，不知該如何抉擇 1. 直接取消南科的工作(太冒險，我不想這樣做) 2. 安排下班後視訊面試(視訊面試對方可以接受，但晚上好像不太接受) 3.放棄3D設備公司的面試 4. 安排午休時間面試，但不知要去哪裡進行視訊面試 '-------------------------------------------------------------------- 【職涯診所回覆內容】 您好，經了解過您的問題後，給予相關建議如下。 1. 直接取消南科的工作(太冒險，我不想這樣做) 個人同意您的考量點，因為對於還無法確定面試時間，以及是否能夠錄取的情況下，就放棄現有的工作是很冒險的。 2. 安排下班後視訊面試(視訊面試對方可以接受，但晚上好像不太接受) 因為安排視訊會議需要其他單位的協助，若安排下班後其他單位配合上有困難，所以應該還是要配合3D設備公司人員上班時間進行。 3. 放棄3D設備公司的面試 不建議您就這樣放棄面試機會，因為這個遺憾您會掛在心裡很長的時間，也有可能會影響到您在自動化公司的表現，還不如去試過給自己一個明確的結果。 4. 安排午休時間面試，但不知要去哪裡進行視訊面試 同第2點回覆狀況，午休時間也需要3D設備公司主管及其他單位的配合，但基本上沒有人會喜歡自己的午休時間被要求去安排面試，若是影響到對方心情進而影響面試結果，也是很划不來的。 所以個人會建議等3D列印公司確認面試時間(上午或下午)後，可以向公司請半天事假，選擇在家(但要特別注意家裡擺設整齊乾淨)，或是花錢到汽車旅館(安靜且環境佳)進行視訊面試，不管最後結果是好是壞，自己也才能定下心來努力工作。並補充104 針對視訊面談的注意事項供您參考。 https://www.104.com.tw/cfdocs/edm/2020videointerview_event/index.html 以上幾點是個人的建議看法，希望能夠解答到您的問題，也祝您能夠面試順利，祝好運 :)

115年度勞動部-產業新尖兵試辦計畫-職前訓練課程-電力電子與機電自動化工程師職能訓練班 內文: 115年度勞動部-產業新尖兵試辦計畫-職前訓練課程 訓練課程:電力電子與機電自動化工程師職能訓練班 上課日期:115/06/30(二)至115/10/16(五) 簡章如附件。 勞動部-台灣就業網-會員登入網址:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/ 操作說明網址:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/eNews/Detail?EN_ID=2 報名方式與詢問窗口: 南臺學校財團法人南臺科技大學 電機工程系 聯絡人:林于晴計畫助理 連絡電話:06-2533131 #3302 Email：apumeg902@stust.edu.tw

製造業工程師： 工作內容：負責生產製造過程，包括生產設備的維護、改進，製程的監控，以及品質控制等。 自動化與控制系統工程師： 工作內容：設計、開發、維護自動化系統，例如機器人、PLC控制系統等，以提高生產效率。 設計工程師： 工作內容：使用CAD軟體進行機械產品的設計和製圖，包括結構、零件的設計。 產品開發與研發工程師： 工作內容：進行產品的研究開發，可能涉及材料選擇、功能設計、原型製作等。 品質工程師： 工作內容：確保產品符合相關的品質標準和規範，進行品質控制、測試和改進。 維修與保養工程師： 工作內容：負責維護和保養製造設施，以確保其正常運作。 供應鏈與物流管理： 工作內容：規劃、監督和優化生產和產品供應鏈，以確保產品準時交付。 環境工程師： 工作內容：設計和管理相關環境保護和永續發展專案，如廢物處理、能源節約等。 工業工程師： 工作內容：優化製造和作業流程，提高效率和生產力，可能包括生產排程、設備配置等。 教育與研究： 工作內容：成為大學或專業學院的教師或研究人員，進行機械相關知識的教學或研究。 創業家： 工作內容：創立自己的公司，提供機械相關產品或服務，或者開發新的技術。 跨領域專業： 工作內容：將機械工程背景應用於其他領域，如生物醫學工程、能源工程等。 這些職業方向涵蓋了機械工程的不同範疇，從製造到設計、研發、品質控制等多方面。選擇最適合自己興趣和專業能力的方向，持續學習和成長，將能在台灣機械產業中取得成功。

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

總是在第一關就過不了?是不是履歷表踩雷了呢?快來看看哪種履歷不OK~ https://www.youtube.com/watch?v=COaD8Pxv6Jo&t=20s

一人創業，正在成為這個時代越來越主流的選擇。 不是因為找不到工作，不是因為衝動，而是越來越多人意識到：在現有的工作框架裡，他們的能力和時間，沒有辦法得到對等的回報。他們有專業、有想法、有客戶基礎，缺的只是一個決定——把自己當成一家公司來經營。 一人公司這個概念，不是新的。但它在這幾年真正大規模地被實踐，背後有幾個關鍵推力：遠端工作的普及降低了服務輸出的地理限制，數位工具的成熟讓一個人可以完成過去需要一整個團隊才能做到的事，以及 AI 的崛起讓個人的產能上限被大幅突破。 這篇文章，要完整談的是：一人創業和一人公司到底是什麼、它適合哪些人、有哪些必須面對的現實挑戰，以及如何把它做對、做穩、做長久。 一人創業和一人公司，有什麼不一樣？ 很多人把這兩個詞混用，但它們其實指向兩種不同的心態。 一人創業，強調的是「啟動」的動作。你從一個打工仔、一個受雇者，轉變為一個獨立接案者或事業主，這個轉變的過程叫做一人創業。它的重點在於開始，在於那個跨出去的決定。 一人公司，強調的是「經營」的系統。它不只是你一個人在接案子、賺錢，而是你把自己和你的事業當成一家公司來設計——有定位、有服務、有定價策略、有客戶管理流程、有品牌，有一套可以持續運作、持續成長的商業模式。 一人創業是起點，一人公司是目標。很多人做到了一人創業，但沒有做到一人公司——他們每個月都在追訂單，每一筆成交之後都要從零開始找下一個客戶，沒有穩定的收入，沒有可以預期的未來。這種狀態很累，而且不可持續。 真正的一人公司，是建立一個不完全依賴你每天親力親為就能持續產出價值的系統。 一人公司適合哪些人？ 不是每個人都適合走這條路，這是需要誠實面對的事實。 適合一人創業、打造一人公司的人，通常具備幾個特質。第一是有可以獨立輸出的專業技能——你在某個領域有足夠的深度，客戶願意為這個深度付費，而且這個服務不需要大型團隊才能完成。第二是有一定的自律能力——沒有主管、沒有打卡、沒有人管你，你必須自己管自己。第三是對不確定性有足夠的耐受度——沒有月底固定入帳的薪水，收入的高低取決於你這個月做了什麼，這種壓力不是每個人都能長期承受的。 如果你同時具備這三件事，一人公司是一個非常值得認真考慮的路線。它給你的，是打工永遠給不了的東西：時間主導權、收入天花板的突破，以及真正屬於自己的事業資產。 一人創業的五個必經階段 第一個階段：定位確立。你要回答的問題是「我幫誰解決什麼問題」。定位太寬，你就什麼都做、什麼都不精；定位太窄，市場規模又不夠。這個階段需要花時間去釐清你的目標客群、他們的核心痛點，以及你的解決方案有什麼獨特的優勢。 第二個階段：第一批客戶。定位確立之後，要做的事是取得真實的市場驗證。這個階段不要急著做品牌、做網站、做社群，先把服務賣出去，先有真實的客戶反饋。前三到五個客戶，往往是最重要的老師。 第三個階段：口碑與案例積累。有了初始客戶之後，要做的是把服務品質做到讓客戶願意介紹給別人。一個滿意的客戶，會替你帶來兩到三個新客戶，這是任何廣告都比不上的成效。 第四個階段：系統化與品牌建立。當你的接案量開始穩定，要開始思考怎麼讓這一切更有效率。哪些流程可以標準化？哪些工作可以用工具取代？你的服務定價是否反映了你真實的市場價值？ 第五個階段：資產建立與槓桿擴大。這是一人公司最終要走到的地方——你不只是在賣時間，你在建立可以持續產生價值的資產。一篇好的 SEO 文章，可以持續帶來流量幾年；一套設計好的線上課程，可以在你睡覺的時候繼續銷售；一個有足夠信任度的個人品牌，可以讓客戶主動找上門。 一人公司最容易犯的三個錯誤 第一個錯誤：用時間換錢，沒有建立任何資產。很多一人創業者，本質上還是在做「高級打工」——一個案子換一筆錢，下個月清零重來。要跳出這個模式，就必須開始思考：有沒有哪些東西是你做一次、可以被重複使用或重複銷售的？ 第二個錯誤：什麼客戶都接，定位模糊。收窄定位，在短期看起來是在放棄機會，但從長期來看，它是讓你在市場上站穩的唯一方法。 第三個錯誤：不投資自己的能力和品牌建設。把一人公司當成真正的公司來看，就應該有研發預算、有行銷預算、有學習預算。這些支出，是在替未來的自己投資。 AI 如何讓一人公司的天花板大幅提高？ 過去，一人公司的最大限制是產能——一個人的時間和精力是有上限的，這個上限決定了收入的天花板。但 AI 工具的出現，正在改變這件事。 一個人，現在可以用 AI 協助完成文案撰寫、素材整理、資料分析、客戶溝通的初稿、流程文件的建立，以及大量的重複性工作。過去需要兩到三個人才能應付的工作量，現在一個懂得善用 AI 的人可以單獨處理。 對一人公司來說，這意味著收入天花板的大幅提升，以及服務品質的整體提升——因為你有更多時間可以放在真正重要的事情上。 如何在一人創業的路上持續學習和成長？ 一人創業最孤獨的部分，不是工作本身，而是學習。在公司裡，你有同事可以討論，有主管可以問，有培訓可以參加。出來之後，你一個人面對所有的問題，學習這件事完全要靠自己主動。 戰國策戰勝學院，正是為這樣的人而存在的地方。從網路經營、個人品牌建立、AI 工具應用，到行銷策略、業務思維、企業管理，戰勝學院提供的是從真實業務場景裡提煉出來的實戰內容，不是教科書裡的空洞理論。 如果你正在一人創業的路上，或者你正在考慮要不要走出這一步，戰勝學院是一個值得你持續關注的學習場域。你也可以造訪 mo.com.tw，了解更多關於個人品牌建立、一人公司經營的完整資源。 一人創業不是逃避，是選擇。一人公司不是孤注一擲，是對自己能力和判斷的信任。你走的每一步，都在替未來的自己積累什麼。 #一人創業 #一人公司 #個人品牌 #內容行銷 #SEO #戰勝學院 #創業思維 #數位創業 #AI創業 #自由工作者

本文利用Kaggle網站的星巴克滿意度調查資料集Starbucks satisfactory survey.csv( https://www.kaggle.com/mahirahmzh/starbucks-customer-retention-malaysia-survey )，來和大家分享Pandas套件篩選資料的常見語法應用。 Q:Pandas如何單一條件篩選資料? 假設，我們想要篩選出職業為學生的資料集，就可以像邏輯判斷式一樣，存取Job(職業)欄位，並且指定條件，接著，放入Pandas套件的loc[]語法中來進行篩選，如下範例： df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv') filt = (df['Job'] == 'Student') print(df.loc[filt]) 在篩選出所需的資料後，有時並不會想要看到那麼多欄位，而是少部分的特定欄位資料，就可以在Pandas套件的loc[]語法第二個參數，加上想要檢視的欄位標題串列(List)，如下範例： df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv') filt = (df['Job'] == 'Student') print(df.loc[filt, ['Job', 'VisitFrequency', 'EnjoyType']]) 如此就能夠看出學生的星巴克拜訪頻率(VisitFrequency)與享用方式(EnjoyType)。 Q:Pandas如何多條件篩選資料? 除此之外，當有一個篩選條件以上的情況時，就可以使用Pandas套件的邏輯運算子，包含「 & (And)」與「 | (Or)」，來串接多個條件。 舉例來說，我們想要篩選出學生擁有星巴克會員的資料，也就是Job(職業)欄位為Student且(And) MembershipCard(會員卡)欄位為Yes，兩個條件皆符合的資料集，如下範例： df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv') filt = (df['Job'] == 'Student') & (df['MembershipCard'] == 'Yes') print(df.loc[filt]) 從執行結果可以看到，每一筆資料都符合指定的兩個條件。同樣的，想要針對特定欄位來檢視資料，在Pandas套件的loc[]語法第二個參數加上欄位標題串列(List)即可，如下範例： df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv') filt = (df['Job'] == 'Student') & (df['MembershipCard'] == 'Yes') print(df.loc[filt, ['Job', 'MembershipCard', 'VisitFrequency']]) 以上的執行結果就可以瞭解學生擁有星巴克會員的拜訪頻率(VisitFrequency)。另一方面，如果將以上Pandas套件的 & (And)邏輯運算子換成 | (Or)，意思就會變成只要是學生或(Or)擁有星巴克會員，符合一個條件的資料就篩選出來，如下範例： df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv') filt = (df['Job'] == 'Student') | (df['MembershipCard'] == 'Yes') print(df.loc[filt, ['Job', 'MembershipCard', 'VisitFrequency']]) Q:Pandas如何篩選字串資料? 針對資料內容較多的情況下，想要以關鍵字的方式來篩選資料，則可以利用Pandas套件的字串方法(Method)，如下範例： df = pd.read_csv('Starbucks satisfactory survey.csv') filt = df['PromotionsChannel'].str.contains('Social Media', na=False) print(df.loc[filt, ['Job', 'PromotionsChannel']]) 如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2021/04/pandas-data-filtering.html )網站觀看更多精彩內容。

我們都知道英文能力對工作而言，非常重要。不論是求職、面試，或升遷、加薪，乃至於出差、外派，最基本也最重要的條件，就是語言能力。但衡量語言能力的標準，不只是質化的「感覺」，還需要量化的數字，而目前企業最看重的，就是多益測驗（TOEIC）。 104人力銀行在2023年三月發布最新「臺灣中大型企業及求職者外語職能管理調查報告」，主要調查對象是臺灣地區且員工人數達100人（含）以上的企業。從報告中得知，英語力在中大型企業已經成為人才任用、晉升、調薪、輪調與海外派任時的重要參考指標。對於求職者而言，具備英語能力，會是企業優先邀請面試、決定是否任用的關鍵因素之一，在獲得企業錄取後，其任用的薪資也較具競爭力。本次調查報告發現，有58.7%的企業認為，語言能力會影響工作表現；59.2%企業認為英語受重視程度有逐年增加；69.2%企業認為有需要提升員工的英語溝通能力；81.6%的企業重視發展國際化人才。 👇點擊連結，呼叫顧問瞭解課程👇 https://pse.is/5zgave 多益，考驗你的職場英語力！ TOEIC（Test of English for International Communication），直譯就是國際溝通英語測驗，是專門為非英文母語人士設計的英文能力測驗，測驗分數可反映「國際職場環境中與他人以英文溝通的熟稔程度」。由於多益測驗不考專業能力的知識或字彙，可檢視受試者的日常使用英文能力，且多益考試是以「職場需求」為主，內容是從世界各地職場的英文資料中蒐集而來，題材相當多元化，涵蓋各種類型、地點與狀況，因此廣受企業青睞，作為鑑別未來員工能力的重要指標。 多益測驗考試分為兩大部分：聽力與口說，分別是495分，因此多益測驗的滿分為990分，並會依照分數高低，頒發不同顏色的證書。最高級的「金色證書」，總分須達860以上，代表受試者可有效運用英文滿足社交及工作所需。接下來則是730分以上的「藍色證書」，代表能應付日常與工作上例行性的業務需求。再下來則是總分介於470分到725分的綠色證書，代表可滿足有限的英文需求、使用常見的單字等。而企業對於新進員工的要求612分，就落在綠色證書的標準。 分數越高，機會越多！ 拼高多益分數，不只讓你擁有一張漂亮的證書，還可以得到更多的工作機會。 近五年有「TOEIC測驗」證照的求職者，平均一人得到的邀約次數，為無「TOEIC測驗」 證照求職者的1.5倍 ，不僅會視為招募標準，英文能力好的員工，更可得到更好的薪資條件，也有更多的升遷發展機會。 考的分數越高，你能選擇的工作越多、會選擇你的公司也越多，你被看到的機會越多！ 除此之外，有多益證照且英文能力好的求職者，平均一人得到企業邀約面試的次數，比沒有多益證照的求職者多了超過11次，且多數要求英文能力的職務，薪資則可從3萬2000元起跳，高於大學畢業生平均起薪約3萬元。理工科有英文要求的工作，薪資更可從4萬6000元起跳，也是大幅高於平均起薪大約3萬8000元。 同時，近年企業對新進員工的英語能力要求逐年增加。2012年調查平均要求多益520分，2021年則成長到612分。不過，台灣的大學生平均英文能力，僅落在550分左右。 多益612以上，邁向成功之路 獲得612分以上的多益分數，可以說是全台大學生的平均以上，也達到了企業要求的標準。不過，612分其實只是「最低」標準，也只是獲得工作的入門磚。若是想要在工作上爭取更多機會，或是成為傑出的人才，持續精進英文能力，才是最重要的。 上面有提到，612分所屬的綠色證書，僅能滿足有限的英文需求，但在全球化的時代，英文能力幾乎是溝通的必須，不僅要達到藍色證書的「例行性的需求」，最好是能夠有效溝通，滿足各種情境所需的英文，才能讓你一網打盡。 因此，能持續學習英文，應該要為身為新鮮人或上班族的你，最重要的首要任務。上班忙碌，時間太少，但只要你願意投入時間，哪怕只是零碎的時間，舉凡讀新聞、看美劇、聽Podcast，都會是學英文的好機會。若是真的難以自己規劃，就讓專業的來，由全台最大的英文學習平台TutorABC為您量身打造課程，每天只要一小時，一周兩到三天，就可以讓您跟著專業外師的帶領，循序漸進提升英文程度。 語言能力無法短時間內提升，所以更應該在平時就做好準備， 一旦有需求，才能夠發揮自己的價值。 不要再看著多益考試望洋興嘆，也別再眼睜睜看著各種需要英文能力的工作機會，從眼前溜走。提升多益成績，也是提升自己格局與未來的方式，也是邁向成功的不二法門。 －－－－－－－－－－－－－ 前往TutorABC官方網站👉https://pse.is/5yynbu

我這張乙級工業配線執大慨約在38年前通過考驗取得的(我記得在當時的高雄工專考的),在當時通過考驗取得執照人數沒有多少人,我應該是在前段班的 這張執照幫助我就業順遂,領有較好薪資,一路昇遷,照顧我及家庭生活無慮,可說是一張幸福執照,連到國外就業等同是技術保證享更高待育,最近才重國外退休回台灣休息

FAE工程師（Field Application Engineer），又稱為產品應用工程師或應用技術工程師，是現今科技業中不可或缺的專業人才。他們不僅擁有深厚的技術背景，還能靈活應對市場需求，推動產品改進和提升客戶滿意度。本文將深入探討FAE工程師的職責、薪資水平及未來發展方向，幫助你了解這個充滿挑戰與機會的職位。 ▍什麼是FAE 工程師？ FAE 工程師的英文是 Field Application Engineer，也稱為「產品應用工程師」、「應用技術工程師」或「應用工程師」，他們的價值在於能夠理解並連接公司的技術能力與市場需求，從而推動產品改進和客戶滿意度。 FAE的工作本質是問題解決者與關係維護者。他們不僅需要解決技術難題，還要建立並維護良好的客戶關係。這個角色要求靈活應變，能夠在產品開發團隊、銷售團隊和客戶之間協調。 ▍工作內容 - 技術支持與顧問諮詢： FAE工程師在售前、售後階段為客戶提供專業的技術支持與顧問諮詢服務，根據客戶需求，提供針對性的解決方案、產品資訊和應用建議。 - 技術推廣與產品展示： 參與技術研討會、展覽等活動，進行產品展示（demo）並推廣公司產品，提升品牌影響力。 - 產品導入與技術支援： 協助客戶成功導入公司產品，並在過程中提供全方位的技術支援，確保產品能夠順利運行並滿足客戶預期。 - 技術文件編寫與紀錄： 負責撰寫並維護技術文件、產品數據等相關資料，確保內部團隊和客戶都能獲得準確的技術資訊。 - 問題分析與反饋： FAE工程師負責釐清、分析客戶（主要是研發部門）在使用產品過程中遇到的技術問題，並將問題反饋給內部相關團隊，促進產品的改進和新功能的開發。 - 與業務團隊協作： 與業務團隊緊密合作，掌握客戶在各階段的產品使用情況，協助維護客戶關係，確保客戶滿意度和產品使用體驗。 ▍FAE 工程師薪水 （根據產業分析） https://guide.104.com.tw/salary/job/2010002016?analyze=industry&salary=annual ▍未來發展： 1. 向溝通技巧方向發展 FAE工程師可以選擇轉型為專案管理師、業務工程師或客服工程師等職位，這些角色主要專注於與人的溝通與協作，許多FAE工程師會選擇在與其背景相關的科技業中繼續發展。 2. 向技術深度發展 如果FAE工程師希望在技術領域深入發展，則可以考慮轉職為電子工程師、系統工程師或產品設計開發工程師，這些職位能讓FAE工程師進一步提升技術專業性。 ▍我適合做FAE 工程師嗎？點我做測驗>>>https://guide.104.com.tw/personality/ 🔍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✨

Verilog不僅是初學者設計數位電路的入門工具，對於資深工程師來說，它還提供了更高階的設計技巧與功能，使得更複雜的系統設計成為可能。以下是幾項深入掌握Verilog的重要技能。 1. 非阻塞與阻塞賦值 理解阻塞（`=`）與非阻塞（`<=`）賦值的區別是Verilog中關鍵的進階技能之一。阻塞賦值在程序中的執行順序是嚴格依照代碼順序，而非阻塞賦值則允許平行運算，這對於描述時序邏輯（如觸發器和暫存器）非常重要。錯誤使用這兩種賦值方式可能導致設計中的模擬與實際硬體行為不一致。 注意#小教室來嘍 ＃阻塞賦值：常用於組合邏輯 ＃非阻塞賦值：適用於時序邏輯 2. 時序約束、多時鐘域設計 高階數位電路通常涉及多個時鐘域，這需要工程師深刻理解「時序約束、跨時鐘域信號傳輸」。Verilog可以幫助描述和處理多時鐘域的設計，但你需要小心避免「時序錯誤、（timing violation）和準穩態（metastability）」問題。學習如何使用同步器（synchronizer）來安全處理跨時鐘域信號是設計穩定系統的必要技能。 3. 測試平台與自動化驗證 Verilog的一大優勢其強大的模擬能力。進階Verilog設計者需要掌握如何建立功能強大的測試平台（testbench）。這包括「隨機測試、覆蓋率驅動測試、約束隨機化」。Verilog的功能允許你撰寫自動化驗證模組來測試電路的各種運行情況，以確保設計的可靠性。 4.參數化設計與可重用性 高效Verilog設計應該具有靈活性和可重用性。透過使用**參數化模組**（parameterized modules），你可以在不改變原始設計的情況下修改模組的尺寸和功能。這種設計技巧在複雜系統設計中，尤其是當設計多個相似模組時，極具價值。 5. Verilog與SystemVerilog的擴展 學習Verilog的高階功能後，進一步了解「SystemVerilog」也是必要的。SystemVerilog是Verilog的擴展語言，增強了面向對象設計、斷言驅動設計（Assertions）和更高階的驗證功能。掌握SystemVerilog可以顯著提升你的數位設計能力。 6. 低功耗設計技巧 隨著現代設備對能源效率的要求不斷提高，學習如何利用Verilog進行低功耗設計也成為進階技能之一。這包括設計「時鐘門控（clock gating）、電源域劃分（power domain partitioning）等技術」，以降低系統能耗。 深入掌握Verilog不僅僅是理解其基本語法，還需學會高階技術，如時序控制、多時鐘域設計、自動化驗證與參數化設計等。這些技能將幫助你在設計複雜數位系統時更加高效和精確，同時進一步探索SystemVerilog等擴展語言，提升數位設計的競爭力。

2024年剩下3個多月，不少人想領完年終獎金後就想跳槽、換個工作環境看看，身為工程師的你，即便年薪已經破百萬，仍想要更好，試圖尋找下一個職涯突破口，內推可能就是成功的關鍵！ 內推（Referral）是指透過公司內部員工的推薦進入面試流程，相較於傳統應徵方式，這能大幅提升你進入公司的機會。公司通常更信任現有員工的推薦，這代表你有更高的機率脫穎而出。 對於內推者來說，不僅幫助朋友找到好工作，公司還會提供推薦獎金，真是雙贏！工程師圈內，內推常見於大公司，如Google、Facebook、台積電等，特別是在技術類職位，內推幾乎成為進入的一條捷徑。 ＊內推的三大優勢： 1. 快速進入面試流程：內推能讓HR更快處理你的申請，不再與成千上萬的履歷競爭。 2. 增加信任度：公司會優先考慮員工推薦的候選人，因為他們相信內部員工的眼光。 3. 推薦獎金機制：如果成功入職，推薦人通常能獲得公司給予的獎勵。 以下統整出內推成功機率最高的十個技術類職位 1.軟體工程師（Software Engineer）：負責設計、開發和維護軟體應用程式。 2.資料科學家（Data Scientist）：分析大量數據，從中提取有用資訊來支持決策。 3.系統工程師（Systems Engineer）：設計和管理公司的IT基礎架構，包括硬體和軟體。 4.DevOps工程師：專注於開發和運維之間的協作，實現持續整合與交付。 5.前端工程師（Front-end Engineer）：負責開發用戶能直接互動的網站或應用程式介面。 6.後端工程師（Back-end Engineer）：專注於服務器端的邏輯和數據庫管理，支撐前端功能。 7.雲端架構師（Cloud Architect）：設計並管理雲端基礎設施，如AWS、Azure等。 8.資訊安全專家（Cybersecurity Specialist）：負責保護組織的網絡和數據免受攻擊。 9.人工智能工程師（AI Engineer）：開發機器學習模型和AI解決方案。 10.網路工程師（Network Engineer）：設計和維護公司的網絡基礎架構，確保網絡安全和高效。 總之，與其孤軍奮戰，不如問問身邊的工程師朋友，說不定他們正好能幫你內推，讓你的求職之路順利又輕鬆！ 專屬職務&懶人包→ https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?utm_source=104&utm_medium=nabi_post

合約管理，在實際運作上必須就實際情況與公司營運情形來建立合約管理制度，因此需要結合預算管理、核決權限、合約金額、合約審查、合約用印、合約行政、執行管理等面向，來進行合約管理規範制定，並非只是僅有合約審查而已。簡單來說，合約管理制度，須就公司組織規模大小，來量身訂做打造制定，避免管理制度過於簡易無法發揮管理效益，或過於複雜造成執行上窒礙難行。 #預算管理 公司營運，任何經營運作都會有預算，在有預算的情形，公司才具有合約執行能力，才能對外進行簽約。如果是超出預算的合約，就必須要經過公司審查與核准，方能對外簽約。所以，合約管理的首先第一個環節，需要將預算管理結合運作，並非將合約與預算兩者分開單獨管理。 #核決權限 誰可以代表公司對外談判簽約，除法律規定的法定代理人外，還有經過公司授權的被授權者，方能對外合約談判，並且給予一定的授權談判條件。若被授權者變更或離職的情形，必須要通知對方，讓對方知道，原先的被授權者已無權限可以對外代表公司，避免產生民法上表現代理問題發生。 #合約金額 合約金額，應該如何來定價，除從業務層面判斷外，還需經由財務部門試算P&L(損益)，甚至金額標的大的話，會需要符合稽核規範。因此，合約金額會因為合約類型、合約價金高低、合約執行成本及其他考量因素，來決定合約的定價。 #合約審查 合約審查流程，審查內容包含預算、核決權限、合約金額、合約內容及是否符合公司政策規定等。參與者包含業務部門、財務部門、法務部門及其他與合約涉及有關的部門；審查者，依照合約性質及核決權限，因此，合約審查者一般來說，就會包含業務部門主管、法務部門、相關部門主管、總經理/董事長。 #用印管理 從公司設立一開始，就會有登記所使用的公司印鑑章（俗稱公司大小章），後續衍生各式各樣不同功能的公司印章，例如：財務專用章、發票專用章、人事專用章、合約專用章、收發章等，所以，公司印章管理，必須有公司印章清冊，以及用印規範，並由專人負責保管。尤其是在合約用印時，必須嚴禁在合約不完整（如：日期、金額空格未填寫）的情形下用印，避免因此對公司產生損害。 ＃合約行政 合約行政，包含合約編號、合約歸檔、合約正本保存；按照部門、公司業務進行分門別類管理，也必須確認合約歸檔文件是否完整、保存正本的地方是否乾燥安全、調閱合約權限制定及其他合約行政相關細節管理等。 #執行管理 合約雙方用印簽約完成，這只是一個開端，後續合約執行也必須嚴謹，合約執行管理內容包含履約情形、付款條件、結算對帳、續約條件、合約終止期限、有無終止合約情事發生。 綜上所述，我們可以清楚知道，合約管理與公司經營、業務發展、人事行政、財務會計是焦不離孟及孟不離焦，無法與產銷人發財脫離單獨運作，反而必須是環環相扣、緊緊相依。

你是不是經常搞混 Excel 的 COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 函數？其實這三個都是非常實用的「計數函數代碼」，只要弄懂它們的差異與使用情境，就能大幅提升資料整理的效率！ 本篇文章將用白話文帶你掌握這三個 Excel 函數的差別與範例應用，幫助你快速上手！(2025/3/25更新) 【COUNT 函數｜用來計算「數字」個數】 ✔ 函數說明： COUNT 只會計算範圍中「包含數字」的儲存格，不含文字或空白。 ✔ 適用情境： 需要統計分數、數量、金額等純數字資料時使用。 📌 例如統計幾位學生參加考試、有多少筆銷售記錄等。 ✔ 範例說明： 範圍 A1~A10 包含：(""代表空格) 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNT(A1:A10) 結果是 7（共7個數字儲存格） 【COUNTA 函數｜用來計算「非空白」儲存格】 ✔ 函數說明： COUNTA 計算所有非空白的儲存格，包括文字、數字、錯誤值。 ✔ 適用情境： 當你要統計填寫率或問卷回覆情況，COUNTA 就非常好用。 ✔ 範例說明： 同樣範圍 A1~A10： 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 👉 使用公式 =COUNTA(A1:A10) 結果是 8（因為有 8 格有內容） 【COUNTIF 函數｜根據條件「有彈性地」計數】 ✔ 函數說明： COUNTIF 根據你設定的條件來計算儲存格數量，支援數字、文字、邏輯比較。 ✔ 適用情境： 統計「大於某數」、「符合某文字」等條件時特別好用。 ✔ 範例一：計算大於 80 的分數數量 同樣範圍 A1~A10： 85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88 公式：=COUNTIF(A1:A10, ">80") 👉 結果為 5，因為範圍內有 5 個數字大於 80。 ✔ 範例二：找出指定文字 "ABC" 出現幾次 公式：=COUNTIF(A1:A10, "ABC") 👉 結果為 1，因為 "ABC" 出現了一次。 ✔ 範例三：統計小於 80 的數字個數 公式：=COUNTIF(A1:A10, "<80") 👉 結果為 2，因為有 2 個數字小於 80。 📌 補充小提醒： COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 是 Excel 初學者必學的 3 大函數之一，搭配 IF、SUM、AVERAGE 等常用函數一起學習效果更好！ 📥 想更快上手 Excel 函數嗎？ 收藏這篇文章，或搭配實際練習讓你熟能生巧！

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！

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

日本獨特的文化受到國內外趨勢和力量的影響。了解這些以及它們如何塑造日本社會將有助於您與日本人民、企業和整個社會打交道。對於尋求在日本市場開展業務的澳大利亞企業來說， 日語課程有助更好了解一些基本的日本文化至關重要實踐，特別是當它們適用於業務環境時。https://www.wednesdayeducation.com/%E6%97%A5%E8%AA%9E%E8%AA%B2%E7%A8%8B 年齡和地位 尊重年齡和地位在日本文化中非常重要，等級制度影響著社會交往的方方面面。日本人最願意與他們認為平等的人交流。地位取決於某人在組織中的角色、他們為哪個組織工作、他們上過哪所大學以及他們的婚姻狀況。 商業名片 交換名片（meishi）是日本初次會議的重要組成部分，並遵循嚴格的協議。它使日本人能夠快速確定對方最重要的職位、頭銜和等級。在站著的時候，你應該禮貌地用兩隻手遞出一張名片，並收到一張作為回報。交換時通常會微微鞠躬以示尊重。不要簡單地將卡片放入口袋；而是花幾秒鐘來查看姓名和頭銜，如果時間允許，請對其發表評論。如果您正在坐下，請在會議期間將其放在您面前的桌子上。如果可能的話，將最高級別的對手的卡片放在頂部，下屬的卡片在下方或左側。 日本名字 與亞洲許多地方一樣，日本姓氏排在首位，然後是名。例如，如果某人被介紹為 Tanaka Hiroshi，則 Tanaka 是姓氏，Hiroshi 是名字。通常以姓氏稱呼某人，然後是敬意的san，例如Tanaka-san。雖然 san 與英語中的 Mr、Mrs 和 Ms 相似，但 san 的用途更廣泛，因為它可以用於兩種性別，並且與姓氏或名字完美搭配，但在提及自己時不要使用 san。

在AI時代，B2B業務真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。作者為深耕產業超過20年的B2B業務專家，教你3招用AI判斷對方「現在為什麼需要你」。透過AI分析企業財報、法說會、徵才資訊與決策者的公開動態，業務可以從零碎訊號中找出客戶尚未明說的需求，掌握更精準的提案時機。本文節錄自《90%高級主管出身業務，B2B聖經》。 文／吳育宏 本文目錄（點擊可快速前往） 大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解 大海撈針已過去，精準打擊才是關鍵 在B2B業務的世界裡，資訊就是力量，而「資訊不對稱」曾是業務人員獲利的來源。但在AI時代，資訊已經不再稀缺，真正的挑戰轉向了「資訊的處理與轉化」。 過去，一位資深業務可能需要花上10年，才能培養出對產業的敏銳嗅覺，但現在透過AI的輔助，即便是業務新人，也能在極短的時間內展現出專家級的洞察力。 本章將帶你深入探討如何運用AI建立一套精準的情報調查研究系統，從核心邏輯到實戰案例，全面重塑你的業務競爭力。 為什麼AI是B2B業務的最佳情報員？ 在傳統的業務開發模式中，蒐集情報是一項極其耗費體力的工作。過去我們習慣「掃街」，或是在搜尋引擎輸入關鍵字，但得到的往往是成千上萬條零散的訊息。這種蒐集方式有3個致命傷： 第一，資訊破碎化，你看到的只是客戶的片段，難以拼湊出完整的商業全貌； 第二，解讀主觀化，人的大腦容易產生偏誤，只看自己想看的，忽略了潛藏的風險； 第三，時效滯後性，當你在報紙上看到客戶的新聞時，競爭對手可能早已採取行動。這種低效率的勞動，正是平庸業務與頂尖業務的分水嶺。 AI的出現，徹底翻轉了這場遊戲。首先，AI具備強大的「彙整力」，如同一具高效能的過濾器，能在短短幾秒內掃描全球的數位足跡，將繁雜的數據轉化為有意義的摘要。 其次，AI擁有強大的「邏輯解析力」，它能識別出資訊之間的隱性關聯。例如，它能從一家公司頻繁招募自動化工程師的動作中，推論出該公司即將進行大規模的數位轉型。 最後，AI具備「多維度聯想力」，它能幫你把看似無關的政策變動、技術突破與客戶需求串聯在一起。簡單來說，AI就像是一個24小時不休息、博學多聞且反應極快的「數位參謀」，它幫你完成了最枯燥的資料過濾，讓你將精力集中在最關鍵的策略判斷。 以下透過實戰案例進一步說明。 一、情報蒐集的第一步：建立客戶的「數位畫像」 在正式接觸客戶前，建立「數位畫像」是決定開發成功率的關鍵。這就像是在進行一場外科手術前的掃描影像，你必須清楚知道對方的組織結構、決策脈絡，以及目前的「健康狀況」。一個好的數位畫像應該具備三維深度：第一，財務體質，這決定了對方口袋的深度與結帳信用；第二，策略方向，這決定了你的產品是否在對方的優先清單上；第三，經營痛點，這就是你切入的缺口。 你可以利用具備強大聯網能力的AI（如ChatGPT或Perplexity），下達具備框架感提示詞： 請分析〔目標公司〕過去兩年的營運重心變化。重點關注： 1. 他們在哪些研發領域投入最多資金？ 2. 他們近期的人才招募偏好？ 3. 他們在社交媒體上最常被抱怨的點有哪些？ 透過上述多維度交叉分析，AI能幫你生成一份比官網更真實的「企業性格報告」。你會發現，有些公司看似保守，實則在悄悄布局新技術；有些公司看似高調，實則面臨人才流失的危機。 【實戰案例A：傳產轉型的精準切入】 某位銷售自動化倉儲系統的業務，將一家國內老牌紡織大廠作為目標。過去他多次拜訪，對方總是回應「目前營運穩定，無更換需求」。後來，他利用AI進行深度的調查與研究，分析該紡織廠近3年的公開資訊，以及上游原料供應商的變動。結果發現一個關鍵訊號：該廠近期大幅縮減了國內倉庫的租賃面積，並頻繁與跨境電商平臺接觸。 業務員因此從中解讀出：該廠正從過去「大宗貿易模式」轉向「小量多樣的跨境直銷」，這也意味著，他們過去大面積的倉儲邏輯已不再適用，急需「高頻率、小包裝」的自動化揀貨系統。於是，他在提案時直接以此為題，精準命中對方老闆隱而未現的焦慮，在第一場會議就成功取得評估測試的機會。 二、從法人說明會到財報：AI如何解讀「老闆的真心話」 對於上市櫃公司，法人說明會（編按：又稱法說會，上市公司向機構投資人報告營運狀況、財務績效，及未來產業展望的正式會議）與財報是業務人員的「戰略地圖」。但問題在於，財報充滿了冷冰冰的會計數字，而法說會逐字稿動輒上萬字，內容充斥著官腔與專業術語。業務員往往因為看不懂或沒耐心，而錯過了最核心的銷售訊號。 事實上，老闆在法說會上對分析師說的話，往往隱藏著他們最真實的壓力來源，因為他們必須對股東負責。現在，你可以把AI當成你的「首席財務分析師」，將法說會的錄音轉成文字後，直接餵給AI，下達精準的提示詞： 請閱讀這份兩萬字的法說會紀錄，幫我回答3個問題： 1. 老闆對於明年預算撥款最謹慎的領域在哪？ 2. 哪些部門目前正面臨產能或成本的壓力？ 3. 老闆反覆強調的3個關鍵詞是什麼？ AI就能瞬間把冗長的報告濃縮成一張「商機表」。這種解讀力能讓你避開客戶的地雷區，直接針對對方的「獎金區」進行提案。 【實戰案例B：從招募資訊看穿採購需求】 一位IT系統整合商的業務員想開發一家中型製造商。他在AI的協助下，分析該公司在人力銀行的招募數據後發現，該公司過去3個月密集招募具備「雲端資訊安全」 背景的工程師，且應徵條件特別強調「混合雲架構管理」（編按：指用一套整合性的方式，去管理「同時使用公有雲＋私有雲＋本地機房」的IT系統與資源）。 業務員立刻判斷出，這家公司正處於從本地端主機遷移到雲端的過渡期，且內部非常擔心資安漏洞。他在開發信中避開了通用的軟體介紹，而是寫道：「針對製造業在遷移雲端過程中，如何確保舊有製程數據不外洩的實務分享」。這封信在發出後的兩小時內，就得到了該公司資訊長（Chief Information Officer，簡稱CIO）的親自回覆，因為這正是他當下最頭痛、最需要外部專家協助的課題。 三、社交媒體的隱形情報：挖掘決策者的個人見解 在B2B銷售中，訂單成敗往往取決於「決策圈」裡的那群人。這群人包含了使用者、影響者、採購者與最終決策者。每個人的喜好、價值觀與恐懼點都不同。以往我們只能透過碰面來觀察，但現在數位足跡讓每個人都變得「透明」。透過分析決策者在LinkedIn 或專業社群的公開言論，AI能幫你進行深度的「人物側寫」。 延伸閱讀：AI也能用來經營人脈！從零碎資訊看懂對方，找出溝通切入點 你可以請AI協助分析目標對象近期的公開互動。例如，某位技術長（Chief Technology Officer，簡稱CTO）最近頻繁轉發關於「邊緣運算」（編按：Edge Computing，將人工智慧的運算任務，從遙遠的雲端資料中心，轉移至更貼近使用者的終端裝置上執行）的文章，這代表他對於中央集權式的系統有疑慮；或者某位採購經理在專業論壇上抱怨過「供應商售後反應太慢」，這就是你突圍的機會。透過AI的情緒分析與偏好歸納，你能為每位決策者量身打造專屬的「溝通頻率」。這不是投其所好，而是真正的同理心展現，讓你的提案在對方心中產生共振。 【實戰案例C：用老闆的話，說服部屬】 某位銷售節能設備的業務，目標客戶是一家電子代工大廠。他原本的對口單位是總務部，對方總以「節電效果有限，回本太慢」為由推辭。後來，業務員改變策略，利用AI分析該集團董事長在股東會上的致詞，與年報中的ESG承諾。AI幫他抓出一個關鍵點：集團董事長已公開承諾「在兩年內達成15%的減碳目標，且此目標與各部門主管的年度績效考核掛鉤」。 業務員拿著這份資料，重新向總務部提案，標題改為：「如何協助貴部門達成董事長要求的15%減碳績效，確保部門KPI達標」。這一次，總務部主管不再推託，反而積極主動的向高層請購，因為這項提案直接關係到他的績效與升遷。 節錄自：大是文化《90%高級主管出身業務，B2B聖經：從跑客戶到利用AI問對問題，這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑！》／吳育宏 著

日常新聞中，常會聽到半導體的架構 X86，ARM，這些名詞，到底是在講什麼概念呢?一言以敝之，在PC端，主要就是X86的處理器，而移動端手機、平板就要屬ARM的天下了。 IC 三大架構，X86、ARM 與 RISC-V。擁有 X86 授權的有 Intel 跟 AMD，在桌機、NB、伺服器等領域，Intel 幾乎是佔有絕對優勢。在NVIDIA要收購ARM時，基於ARM的CPU設計公司擔心未來架構授權問題，開源的RISC-V走向了CPU的舞台，成為了各家IC設計公司的新焦點。 1、X86 X86是微處理器執行的計算機語言指令集，指一個Intel通用計算機系列的標準編號縮寫，也標識一套通用的計算機指令集合。1978年6月8日，Intel 發布了新款16位微處理器8086，開創了一個新時代：X86架構。 2.ARM ARM架構是一個32位精簡指令集處理器架構，廣泛地使用在嵌入式系統設計。由於節能的特點，ARM處理器非常適用於移動通訊領域，符合其主要設計目標為低耗電的特性。ARM 的低耗電特性，使得 ARM 架構在手機、平板等應用，擁有 90% 以上市佔率的絕對優勢。 X86 是封閉架構，而 ARM 的授權金較高，因此開放性架構的 RISC-V，讓開發者可以靈活且迅速的設計，並製造出低成本的 IC，使得 RISC-V 在穿戴裝置、IoT 等應用機會大增。。例如Amazon採用 ARM 架構，開發自有伺服器晶片。而 RISC-V 架構的產品，也被應用於 Google、Intel 等公司的雲端伺服器當中。 PC 時代叱吒風雲的 Intel。如果真如 ARK 女股神Cathie Wood於2022年報告所預測， 2030 年，ARM/RICS-V 將佔據伺服器 SoC 7 成以上市占率，那Intel就承受非常大的壓力 ARM 架構的優點是省電，而且 ARM 不生產 IC，而是授權給客戶自行設計、生產。當 ARM 架構成熟，運算能力也越來越強大，Amazon、Apple等公司，便開始自行設計 IC。如Amazon Graviton、Graviton 2，蘋果的 M1 等。 3.RISC-V RISC-V是基於 精簡指令集計算（RISC）原理建立的開放指令集架構（ISA），RISC-V於指令集不斷發展和成熟的基礎上建立的全新指令。RISC-V 指令集完全開源，易於移植Unix系統，Module化設計，同時有大量的開源實現案例。 先進製程遇到瓶頸，加上 AMD、ARM/RISC-V 的強力挑戰，過去的龍頭老大哥Intel該如何走出新的局面? 半導體賽局精彩下半場即將開打!! 本文參考 1.What Are the Differences Between ARM and x86 Processor Cores?https://www.alliedcomponents.com/blog/arm-vs-x86 2.https://ninjadrive.com/index.php?route=journal3/blog/post&journal_blog_post_id=15