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EMC/電子安規工程師

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品保vs.品管工程師不一樣!關鍵差在哪?詳細職務、技能大解析
品保vs.品管工程師不一樣!關鍵差在哪?詳細職務、技能大解析
在製造業、半導體科技業等各大產業中,品保(品質保證,Quality Assurance, QA)與品管(品質控制,Quality Control, QC)工程師都是確保產品品質的關鍵角色,但他們的職責與專業能力要求各有不同。以下將詳細說明兩者的職缺內容與條件,幫助求職者了解適合的職位。 品保(QA)工程師職責與條件 品保工程師的核心職責是建立、維護並優化產品或服務的品質流程,確保所有開發和製造的過程符合公司標準與客戶要求。QA的重點在於預防問題的發生,並持續改善流程。 職缺內容: 1. 品質系統的制定與實施:設計並推動公司內部的品質保證政策和流程。 2. 審核與分析:定期對生產流程進行審核,分析潛在的風險並提出改進建議。 3. 跨部門協作:與研發、製造和客戶服務等部門密切合作,確保品質標準貫徹到整個產品生命周期。 4. 品質管理系統(QMS):熟悉ISO等品質管理標準,推動公司遵循國際規範。 要求條件: - 學歷要求:通常要求工業工程、品質管理、製造工程等相關科系學歷。 - 專業技能:了解統計方法、持續改進(如六標準差)、品質工具(如FMEA)。 - 語言能力:有時需處理國際業務,英語能力是加分項。 經驗要求:具備製造業或技術產業的品質管理經驗尤為重要。 品管(QC)工程師職責與條件 品管工程師則專注於在生產階段進行實際的檢驗與測試,確保產品符合規格要求。QC強調的是「檢測和修正」,具體執行檢測程序,及時發現產品問題並加以解決。 職缺內容: 1. 產品檢驗:對成品、半成品進行測試和檢驗,確保其符合品質標準和技術規範。 2. 問題處理:發現品質異常時,能夠迅速作出判斷,進行原因分析,並與生產團隊合作進行修正。 3. 檢測設備操作:熟練使用各類品質檢測設備,並能進行設備維護和校正。 4. 報告與記錄:準確記錄每次檢驗結果,並提交完整的品質報告。 要求條件: - 學歷要求:機械工程、電機工程或相關科系學歷較常見。 - 專業技能:熟悉品質檢測儀器及相關標準(如ISO 9001)。 - 細心與耐心:需要對每個細節進行認真檢驗,避免任何瑕疵。 - 經驗要求:曾有操作品質檢驗設備的經驗是優勢。 「QA與QC」主要差異 總結來說,QA強調的是品質流程的「預防與持續改進,而QC則注重「檢測與修正」,兩者在產品生命周期中的角色相輔相成。選擇QA或QC的職位取決於個人對品質管理的興趣及專業背景。
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品管證照資格好考嗎?常見5大品管證照與對應工作環境
品管證照資格好考嗎?常見5大品管證照與對應工作環境
品管證照的難易程度因個人的學習和專業背景而異。常見的5大品管證照:CQE、CQA、Six Sigma證照、ISO 9001內審員證照、Lean Six Sigma證照;有些人可能會發現它們相對容易考取,而對於其他人來說,它們可能需要更多的努力和時間。 以下是一些常見的品管證照,以及它們對應的工作環境: 1. CQE(Certified Quality Engineer):CQE證照通常針對那些希望在品質工程領域工作的專業人士,如品質工程師、生產經理或供應鏈專家。持有CQE證照的人通常參與產品或流程的設計、測試和持續改進。 證照資料:https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 2.CQA(Certified Quality Auditor):CQA證照適用於品質審核師,他們負責執行內部或外部審核,以確保組織的品質體系符合相關標準和規定。這些專業人士可能在各種行業中找到工作,如製造業、醫療保健或食品業。 3.Six Sigma證照:不同級別的Six Sigma證照(如Green Belt、Black Belt、Master Black Belt)可以應用於各種工作環境,包括生產、流程改進、專案管理和業務分析。Six Sigma專業人士通常旨在減少缺陷、提高效率和優化流程。 4.ISO 9001內審員證照:這種證照適用於內部審核師,他們在組織內部執行審核,以確保符合ISO 9001品質管理體系的要求。這些內審員可以在各種組織和行業中找到工作,包括制造業、服務業和公共部門。 證照資料:https://nabi.104.com.tw/ability/10029227 5.Lean Six Sigma證照:Lean Six Sigma專業人士旨在通過減少浪費、提高效率和降低成本來改善業務流程。這種證照可應用於製造業、供應鏈管理、醫療保健等不同的工作環境。 無論你選擇哪種品管證照,它們都可以提高你在品管領域的專業知識和技能,有助於在相應的工作環境中獲得更好的機會和更高的薪資。然而,成功考取這些證照可能需要一定的努力和學習。
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課買了也上完了,為什麼還有職涯危機?4個變現法則突破你的進修盲點!
課買了也上完了,為什麼還有職涯危機?4個變現法則突破你的進修盲點!
花錢上課、拿到完課證明,為什麼轉職、加薪、升遷依然卡關?學了這麼多職涯會什麼沒改變?本文分析工作者與雇主對「學習」的認知落差,提供職場能力轉化的4層架構、實戰變現法,幫各位把學費變成真正的職涯籌碼。 文/《104職場力》 本文導覽 「有上課」不會加分?主管與面試官真正在意的是什麼?知識如何變籌碼?跨越「學完到變現」的4大階段第1層:聽得懂(打好底子,但別淺嚐即止)第2層:用得上(把新方法放進日常工作)第3層:做出成果(拿真實爛攤子開刀)第4層:被看見(用數字說話,把功勞變成籌碼)延伸思考:花錢上課到底是「真有需求」還是「買心安」? 上班突然想學東西,多半是職場給了某種刺激,比如看到同事用AI幾分鐘搞定工作,開始擔心自己沒價值;點開想投的職缺,發現條件多了一項陌生技能;或者在同一個位子卡了幾年,薪水和職稱紋風不動,心裡難免發慌。 這時候,下單買課成了最快見效的定心丸,輸入卡號、跳出報名成功的那一秒,心裡通常會鬆一口氣:至少,我已經開始做點什麼了……但把影片看完、拿到完課證明後,隔天走進辦公室,依舊是那個轉職卡關、調薪沒份的小透明,於是又陷入了新的職涯焦慮循環。 這很像辦健身房會員,簽完約天天報到就覺得自己會改變,卻忘了體態養成是繳完錢後,從學用器材、矯正姿勢、反覆訓練來的,不是天天去健身房滑手機就會長肌肉;學習也一樣,我們都以為「上完課職涯就會改變」,其實要打破現狀,課後只是起點,當公司看見你真正動起來之後的成果,才可能給你更多機會! 「有上課」不會加分?主管與面試官真正在意的是什麼? 工作者進修時,習慣計算的是自己的「輸入成本」,比如:花了多少週末、看了幾小時影片、買了幾堂線上課、筆記多精美等。 但在企業端,評價標準永遠只有:你能不能把學到的東西轉化為實際產出、直接變現,或幫組織達成目標? 如果上班族進修只停留在「我有上過課」的自我滿足,那在「求職、調薪、升遷」這3個職場最現實的場景中,就容易因為巨大的認知落差而吃虧!底下用一張表對比兩種想法的差異,並提供真正有益的指標: 場景普通人思維老闆主管期待的能力真正的關鍵評估指標轉職求職我修畢40小時Python數據分析,附上完課證書能不能看懂未經整理的數據,並從中找出商業盲點親手處理過的案子並能清楚說明解題邏輯(證明能力有落地、能解決問題)爭取調薪今年自主進修了3門AI自動化流程課有沒有真的幫自己或團隊減少每週重複的工作負擔組織的成本節省量或產出擴增量(證明學習有轉化成省時或創造營收的能力)角逐升遷讀完了專案管理與團隊領導的完整理論框架專案卡關、跨部門起衝突時,敢不敢出面收拾?預計怎麼處理?責任承擔半徑(證明在混亂與不確定中具備推進力) 雖然有點殘酷,但對企業來說,有價值的是「解決問題的確定性及能力」,不僅僅是員工個人的「求知慾」,只有將輸入的內容轉化為組織有感的輸出,「學習」才具備議價空間。 知識如何變籌碼?跨越「學完到變現」的4大階段 如果從著名的「柯氏評估模型(Kirkpatrick Model)」來分析,把一項新知識放進職涯中,要依序走過「認知、工具、產出、影響力」這4個層級: 認知層➜聽懂專業名詞、跟著示範操作、取得完課證明(上完課只到這邊) 工具層➜帶回日常工作替換舊流程、在實際業務中除錯 產出層➜做出真實專案、建立量化儀表板、打造個人作品 影響力層➜跨部門成效驗證、被市場看見(具備議價與變現權) 多數人之所以覺得進修對職涯沒幫助,是因為才剛跨過第1層,就以為能收穫第4層的結果,才沒那麼簡單!每階段都有阻力跟盲點,卡關的話,不妨參考底下建議: 第1層:聽得懂(打好底子,但別淺嚐即止) 剛看完教學、聽得懂名詞,跟著講義範例也能跑出正確結果,很多人這時候就容易陷入盲點、走出兩種極端: 一種是「只看前兩章學點皮毛就自滿」,以為記住幾個流行單字就等於學會。 另一種則是「為了追求完課率而死讀書」,把看影片當成打卡。 專業能力需要完整架構支撐,不能只偷懶學碎片,想破局,首先要耐著性子把核心邏輯搞懂,不必非得死背每個細節,只要底層原理通了就可以嘗試往下實際操作,別讓學習只停留在腦袋裡。 延伸閱讀:線上課永遠看不完?5點燃起線上學習動力,讓每分錢都花得有價值 第2層:用得上(把新方法放進日常工作) 這階段開始想把新觀念或工具帶回辦公室,不過起初會發現「用新方法反而做得比原本更慢」,甚至頻頻碰壁出錯,多數人會在這個陣痛期退縮,默默換回原本笨拙但熟悉的舊習慣,但這樣很可惜,因為熬過陣痛期才有可能長出「肌肉」。 建議每學完一個關鍵技能,就強迫自己在當週工作中至少用一次,剛開始一定會卡關,但多撞幾次牆,工具才可能真正變成你的武器,練成不用開講義也能下意識用出來的本能。 第3層:做出成果(拿真實爛攤子開刀) 頻練習很好,但課程附帶的練習檔通常都是清洗乾淨、邏輯完美的「無菌室環境」,跟真實職場中資料格式殘缺、需求講不清楚的狀況不同,很多人在教材裡拿滿分,一回到工作現場面對混亂就完全不知從何下手,這樣也不算「學會」。 建議大家練習完那些簡單範例後,直接拿手邊最棘手、最繁瑣的真實業務當白老鼠,想辦法做出成果,無論是一份能輔助主管決策的自動化報表、一套團隊可通用的SOP,還是能放進履歷的個人專案,在會出錯、有破綻的真實爛攤子裡親手除錯一次,實戰經驗遠勝照著教材點擊百次。 第4層:被看見(用數字說話,把功勞變成籌碼) OK你做出了一點東西,但完全沒人知道,那終究還是難逃被埋沒的命運!在企業眼裡,沒被看見、沒經過量化、沒顯示出效益的產出,就很難變成談薪或升遷的籌碼。 別再盲目相信「默默努力老闆主管自然會看見」,請主動呈現自己的價值,把「我學了什麼」調整成「組織因為我這項能力獲得了什麼好處」,比如:把「具備自動化處理能力」改成「導入自動化腳本重構跨部門報表流程,每週幫全組省下6小時,資料出錯率降低95%」,讓精準的量化效益把你的學費與時間兌現成真正的職涯籌碼! 延伸思考:花錢上課到底是「真有需求」還是「買心安」? 除了學費,成年人進修昂貴的成本還包含下班後有限的專注力,上課只是突破職涯的其中一個方式,並非絕對!下次再產生「好像該買堂課」的焦慮衝動時,不妨先對照以下檢核點: 痛點定位是否具體? 如果理由只是模糊的「想提升競爭力」、「跟上AI趨勢」,通常買下的只是焦慮緩解劑,具體的痛點應該是:「我下個月必須做出產品原型,需要先學會線框圖設計工具,這堂課能幫助我學會這項技能」。 這個卡點是「缺知識」,還是「缺行動」? 捫心自問,有些事情我們早就掌握基本概念,只是遲遲不願面對繁瑣的執行過程,行動力欠缺的問題,買再多大師課也無法解決。 解決問題的最小途徑,真的是購買一套完整的課程嗎? 工作上的特定卡點,有時一份官方技術文件、一支10分鐘的操作影片,或請教資深同事一杯咖啡的時間,解決效率遠高於30個小時的系統長課。 未來90天內,是否有明確的實踐場景? 如果學完之後,在目前的職責範疇或可執行的專案中找不到任何落地機會,這門課有很高機率會在熱度退去後被遺忘殆盡。 願意在下班時間自掏腰包投資自己,絕對是值得鼓勵的態度!如果說一堂好課是把精良的工具,比起追求收集了幾把工具,更應該聚焦在「能拿這把工具在崗位上開拓/產出/節省了什麼」才更能顯現個人價值! 點擊按鈕搜尋合適的學習資源 延伸閱讀: 想做的事對職涯有價值,但短期不會有回報,怎麼找行動力? 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 能力相同,憑什麼升遷的是他?一場簡報竟成為職場勝負關鍵!
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身分 證 英文 怎麼說呢?其實只需要下面三個簡單的字就可以了
身分 證 英文 怎麼說呢?其實只需要下面三個簡單的字就可以了
身分 證 英文 是什麼呢?在以下這個系列,我們將一些需求較大的英文單字教給大家,它們簡單到根本不用背誦,直接看,就直接的永遠記得了。準備好了嗎? 身份 證 英文 就是: ID Card 在歐美,許多國家是沒有正式的「身分證」,而日常生活需要用到證件時,則以駕照代替,因此,當你要問身分證,或別人向你要身分證,其實他們和你要的並不是那張國民身份證,而是某一張足以證明你是誰的辨識卡。 所以,答案就這麼簡單。ID就是Identity或Identification的常用縮寫,Card就是卡片,就這樣,有沒有馬上記下來了呢?
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CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA好考嗎?2025認證攻略 提升網路技能的必備資格
CCNA認證(Cisco Certified Network Associate)是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念,還是尋求提升職場競爭力,CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源,讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼? CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫,是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA,您可以認識網路基本運作原理,並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎? 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款,但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分,考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言,有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎? 根據104學習精靈的資料,有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格,但除了這張證照之外,工程師的實務操作能力,以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要,甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP(CCNA再高一級的認證)以上等級,因此,證照技能兩不誤,才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程:https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件? 報考CCNA認證沒有限制,任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過,具備以下基礎知識會有助於增加過關機率: ● 基本電腦操作知識:熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念:如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力:CCNA考試的內容多為英文,理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證? 報考CCNA的步驟如下: 1. 註冊Cisco帳號:前往Cisco官方網站(Cisco官方網站)註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目:目前CCNA的主要考試代碼為200-301,請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試:登錄Pearson VUE考試平台,選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用:CCNA考試的費用約為300美元,依所在地區可能有所變動,支付後即可完成報名。 5. 準備考試:利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試:在預約的時間和地點參加考試,也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何? CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域,主要包括以下內容: ● 網路基礎:了解網路運作的基本概念,如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術:包括VLAN配置、路由協議(如OSPF、EIGRP)及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎:涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全:基礎防火牆配置、訪問控制列表(ACL)的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路:基礎網路自動化工具(如Python)和SDN(軟體定義網路)概念。 ● 這些內容結合了理論與實務,旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此,CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一,搭配多樣性的工具技能專才,幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作?(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片: https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求: https://bit.ly/3TXgEl4
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LINE自動回覆機器人完整方案2026|如何選擇、費用與推薦廠商指南|戰國策推薦
LINE自動回覆機器人完整方案2026|如何選擇、費用與推薦廠商指南|戰國策推薦
「LINE訊息一天上百通,店員回不完、客戶等到生氣怎麼辦?」「LINE自動回覆機器人月費要多少?個人帳號跟官方帳號設定方式一樣嗎?」「找哪一家LINE自動回覆機器人廠商最值得推薦?」這些是2026年所有有在用LINE做生意的店家、品牌、B2B業務最常面臨的核心問題。LINE在台灣已是月活2,200萬人的國民通訊軟體,從個人接案、餐飲訂位、電商客服到B2B銷售,幾乎每一個業態都靠LINE跟客戶溝通。但LINE自動回覆並不只是「設一句你好」那麼簡單,背後牽涉到關鍵字命中、AI判斷、跨平台串接、CRM寫入等完整工作流程。本篇將完整解析「LINE自動回覆」是什麼、「LINE自動回覆機器人」如何挑選、費用結構、以及業界領導品牌——戰國策集團的LINE自動回覆機器人方案。 ──────────────────── 【一、LINE自動回覆機器人是什麼?跟LINE內建自動回覆差在哪?】 LINE自動回覆有兩種層級。第一種是LINE官方帳號內建的「自動回應訊息」與「AI智慧回應」,可設定關鍵字觸發、預設文字/圖片回覆,適合簡單常見問題,但無法處理跨資料庫查詢、無法寫入CRM、也無法依使用者狀態動態回應。第二種是「LINE自動回覆機器人」,透過LINE Messaging API串接後端Bot伺服器(n8n、Dify、自建Node.js等),可以實現AI對話、訂單查詢、預約處理、客服分流、跨系統觸發等功能,是真正企業級的解決方案。 簡單一句話:LINE內建自動回覆是「自動小幫手」,LINE自動回覆機器人則是「24小時不下班的數位員工」。對個人接案者,前者已夠用;對店家、品牌、B2B團隊,後者才能真正提升轉換率與服務品質。 ──────────────────── 【二、如何選擇LINE自動回覆機器人?六大決策面向】 選擇LINE自動回覆機器人方案時,要避免「便宜先用、之後砍掉重練」的陷阱。第一是「對話設計能力」,廠商是否提供對話流程圖(Conversation Flow)設計,能否處理多輪對話、條件分支、跳出選單。第二是「AI整合能力」,是否整合GPT-4、Claude、Gemini等大型語言模型,能否依公司FAQ自動學習回應。第三是「資料庫整合」,能否寫入CRM、ERP、Google Sheet,把每次對話自動轉為可追蹤的線索。第四是「LINE版本支援」,個人LINE、LINE官方帳號、LINE群組、LINE@的設定方式完全不同,廠商是否全面支援。第五是「進階功能」,是否支援非營業時間自動回覆、訊息範例庫、客服轉真人、Push推播等。第六是「合規與資安」,個資法、LINE平台政策、訊息保存期限是否符合規範。 戰國策集團累積25年企業服務經驗,是LINE自動回覆機器人的業界領導品牌、推薦廠商,提供從對話設計、API串接、CRM整合到後續維運的一站式服務。 ──────────────────── 【三、LINE自動回覆機器人費用解析:個人版、店家版、B2B企業版怎麼算?】 LINE自動回覆機器人費用主要由三塊組成。第一是「LINE官方帳號訊息費」,依LINE Messaging API計費方案,輕用量月費0元(每月200則免費訊息),中量5,000元、高量18,000元,超出部分另計。第二是「機器人平台月費」,個人版捷徑型工具約月費0至500元(如官方LINE自動回應),店家版整合型約3,000至8,000元(含關鍵字、選單、訊息範例庫),B2B企業版約8,000至30,000元(含AI對話、CRM整合、多帳號管理)。第三是「客製化開發費」,若需介接ERP、POS、會員系統、預約系統,依複雜度約10萬至100萬元一次性費用。 對個人接案者,捷徑+手機LINE自動回覆即可;對店家,建議直接導入店家版機器人+官方LINE自動回覆訊息範例庫;對B2B企業,必須以企業版搭配CRM整合、AI對話與客服轉真人機制。 ──────────────────── 【四、LINE自動回覆訊息範例庫:常用情境與寫作技巧】 LINE自動回覆訊息範例可分為五大情境。第一是「歡迎訊息」,新加好友的第一句話,是品牌印象的關鍵,應包含品牌簡介、主要服務、行動呼籲(如預約、領優惠券)。第二是「非營業時間自動回覆」,要明確告知營業時間、緊急聯絡方式、回覆預期時間,並提供可立即查詢的常見問題連結。第三是「常見問答關鍵字回覆」,例如「價格」「地址」「停車」「預約」「退換貨」等高頻關鍵字,每個對應一段150字內的標準回覆。第四是「LINE群組/官方帳號自動回覆」,B2B群組需設定關鍵字觸發、避免機器人在群組過度發言。第五是「結束對話訊息」,當客戶問題已解決,禮貌結束並引導加會員、加好友、留評論。 戰國策提供超過200則LINE自動回覆訊息範例與情境模板,企業可直接套用並依品牌調性微調,省下從零撰寫的時間。 ──────────────────── 【五、不同對象如何選擇LINE自動回覆機器人方案】 依使用對象不同,方案差異很大。個人LINE自動回覆使用者(接案者、業務、自由工作者)建議用手機LINE的「快速回應」、iOS捷徑、Android自動化App,預算0至500元/月。店家版(餐飲、零售、美業、診所)建議用LINE官方帳號+自動回應訊息+店家版機器人,整合預約、菜單、地圖、優惠券,月費3,000至8,000元。B2B官方帳號(建材、機械、軟體、顧問業)建議導入企業版機器人,整合CRM自動建檔、AI問答、客服分流、報價自動回覆,月費8,000至30,000元。LINE群組自動回覆機器人(內部協作、客戶VIP群)需特別注意LINE群組規範,建議透過官方帳號加群組的方式運作。 ──────────────────── 【六、戰國策LINE自動回覆機器人導入SOP:6個階段】 戰國策LINE自動回覆機器人的導入流程分為6個階段。第一階段是「對話需求訪談」,了解客戶常問問題、現有客服人力、轉換目標。第二階段是「對話流程設計」,繪製Conversation Flow,定義關鍵字、選單、AI接管時機、客服轉真人觸發條件。第三階段是「LINE帳號設定與API串接」,協助申請LINE官方帳號、設定Messaging API、串接n8n或Dify作為後端。第四階段是「AI與資料庫整合」,依需求接入GPT-4/Claude、CRM、ERP、Google Sheet,實現智慧問答與資料寫入。第五階段是「上線測試與優化」,內部測試各種對話情境、修正關鍵字命中率、調整AI Prompt。第六階段是「上線後維運」,每月檢視對話紀錄、優化關鍵字庫、擴展訊息範例。 ──────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1:LINE自動回覆與LINE自動回覆機器人有什麼差別? A1:LINE自動回覆是LINE官方帳號內建的關鍵字/預設回應功能,LINE自動回覆機器人則是透過Messaging API串接後端Bot,能做AI對話、CRM寫入、跨系統整合。 Q2:個人LINE可以設定自動回覆嗎? A2:個人LINE沒有官方自動回覆功能,可透過iOS捷徑、Android自動化App、第三方工具實現,但效果與穩定度不如官方帳號。 Q3:LINE官方帳號自動回覆訊息字數有限制嗎? A3:單則訊息上限為5,000字,但建議控制在150至300字內,避免閱讀疲勞。 Q4:LINE非營業時間自動回覆怎麼設定? A4:可在官方帳號後台「自動回應訊息」依時段設定,或透過機器人後端依時間判斷觸發不同訊息模板。 Q5:LINE群組可以裝自動回覆機器人嗎? A5:LINE個人版群組不支援機器人,需透過LINE官方帳號加入群組或使用付費的群組管理服務。 Q6:LINE自動回覆機器人的月費大約多少? A6:個人版約0至500元,店家版3,000至8,000元,B2B企業版8,000至30,000元,另需加LINE Messaging API訊息費。 Q7:LINE自動回覆訊息範例有什麼推薦的寫法? A7:歡迎訊息要短、明確、有CTA;FAQ關鍵字回覆要精準、提供下一步行動;非營業時間訊息要告知預期回覆時間並提供緊急聯絡方式。 Q8:LINE自動回覆機器人可以整合CRM、ERP嗎? A8:可以。透過Messaging API與n8n/Dify/自建後端串接,每次對話可即時寫入CRM、查詢ERP訂單、觸發報價自動寄送。 Q9:戰國策的LINE自動回覆機器人服務涵蓋哪些範圍? A9:包含對話流程設計、AI整合、LINE官方帳號設定、CRM/ERP串接、訊息範例庫提供、客服轉真人機制與上線後維運。 Q10:如何開始與戰國策的LINE自動回覆機器人諮詢? A10:可撥打0800-003-191或加LINE @119m預約諮詢,戰國策提供7天免費試用與三方案報價。 ──────────────────── 【戰國策工作流程自動化|業界領導品牌.25年企業服務資歷】 戰國策集團是LINE自動回覆機器人、AI對話與工作流程自動化的推薦廠商、業界領導品牌,提供從對話設計、AI整合、CRM串接到後續維運的一站式服務,支援個人版、店家版、B2B企業版三方案。 服務專線:0800-003-191 LINE 諮詢:@119m 官方網站:RPA.com.tw
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「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
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Verilog是一種硬體描述語言(HDL),用於設計、模擬數位電子系統。於1985年由Phil Moorby和Prabhu Goel開發,目的是在簡化數位電路的設計流程。Verilog廣泛使用在集成電路(IC)和FPGA(程式設計閘陣列)開發,是硬體、數位IC設計工程師主要工具之一。 #為什麼選擇Verilog? 1.簡單易學:相比其他硬體描述語言,Verilog屬於較為簡單語法,讓初學者可以更快上手。 2. 高效模擬:Verilog支援數位電路模擬設計,允許工程師在實際製造之前進行功能驗證,減少錯誤和修改成本。 3. 廣泛應用:從微控制器到大型處理器,Verilog在各種數位設計項目中都有應用,許多EDA(電子設計自動化)工具支援。 #Verilog主要功能 *模組化設計:Verilog允許設計者將複雜的電路分解為更小的模組,這不僅提升了可讀性,也方便團隊合作。 *支援時序和組合邏輯:透過Verilog,設計者可以描述數位系統中的時序邏輯和組合邏輯,精確模擬硬體行為。 *同步和非同步電路設計:Verilog能夠靈活地描述同步與非同步電路,適用於各種不同的應用需求。 #Verilog應用領域 Verilog在許多領域都有應用,尤其是在電子設計和半導體行業。它常被用於ASIC(應用專用晶片積體電路)設計、FPGA開發、數位信號處理(DSP)系統設計等。 總結來說,Verilog是設計和驗證數位系統的強大工具,對於希望進入數位電路設計領域的工程師來說,是不可或缺的技能。如果你想深入了解數位電路的運作原理,Verilog將是你學習的首選工具。
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颱風山坨兒來了!半導體大廠也不停機,遇正常出勤給薪標準怎麽算?
颱風山坨兒來了!半導體大廠也不停機,遇正常出勤給薪標準怎麽算?
颱風山陀兒預計2號從南台灣登入,台灣各行各業幾乎受到天氣影響,對於24小時運作不間斷的半導體產業來說,颱風假如何出勤與給薪?不光是員工討論,連外界人士相當好奇,由於像是台積電、聯電等大廠24小時運轉,員工的出勤安排和薪資標準在颱風期間顯得更重要。小編掌握到包含台積、世界先進、美光在颱風天出勤的員工,都可以拿到兩倍薪水喔! ・半導體業「颱風假出勤」政策 根據台灣的《勞基法》,當中央氣象局發布颱風警報,且地方政府宣布停止上班時,企業應依照規定允許員工休假。然而,由於半導體業屬於特殊行業,生產線的運作不容中斷,因此部分企業會要求員工在颱風假期間繼續出勤。對於這類情況,企業一般會提供以下幾種方案: 1.排班制:企業會提前安排颱風假期間的輪班,讓必要人員留守。 2.自願出勤:有些企業允許員工自願選擇是否出勤,不強制要求全員到崗。 3.遠端工作:針對可遠端完成的工作,部分企業會安排員工在家辦公,確保員工安全的同時維持運營。 ・給薪標準 依照勞基法規定,當地方政府宣布放颱風假時,員工應視為休假日,且公司仍需正常支付當日薪資。然而,半導體業者若要求員工於颱風假期間出勤,則通常會提供額外的給薪福利。以下是常見的給薪標準: 1.雙倍薪資:在颱風假出勤的員工,部分公司會支付**2倍工資**,作為風險補償。 2.補休:部分企業會提供補休假期,允許員工在未來選擇一天休息。 3.其他津貼:有些公司會提供額外津貼,如交通補助、膳食補助等,確保員工的颱風假出勤獲得相應補償。 ・員工的權益與應對 半導體業的員工若在颱風假期間被要求出勤,應了解公司是否提供合理的出勤安排和薪資補償。此外,企業在安排出勤時,也需考量員工的安全,並依據實際情況提供適當的休假安排。 員工可依據公司的「內部政策及勞基法相關規定」,保障自己的權益。若公司未依法支付薪資或提供合理的出勤安排,員工可向勞工局或相關單位尋求協助。 台灣半導體業在颱風假期間出勤與給薪標準,取決於公司的內部政策與法定規定。對於不間斷運營的半導體企業,合理的排班安排和給薪政策,不僅能保障員工權益,也能維持企業的運作穩定。
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免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
免費學AI不用花大錢!五大原廠課程攻略:Google、NVIDIA、Anthropic
你知道學AI其實不需要花大錢嗎?Google、Anthropic、NVIDIA、Microsoft、Meta這五大科技原廠,早已推出完全免費的高品質AI課程,含金量甚至超越市面上許多收費課程! 【為什麼選原廠課程?】 原廠課程有三大優勢:資訊最即時準確、課程架構完整嚴謹、部分課程完成後可獲得官方認證徽章,對履歷加分效果十足。 【五大平台推薦】 ▍Google AI 學習中心(grow.google/ai) 最適合AI零基礎的新手!「AI Essentials」課程不需要程式背景,教你用Gemini和NotebookLM提升工作效率,完成後可獲得Google官方數位徽章。另有教育工作者與學生專屬課程。 ▍Anthropic Academy(anthropic.skilljar.com) 想精通提示工程(Prompt Engineering)必看!提供15門以上完全免費課程,深入拆解如何寫出穩定高品質的Prompt。「Building with Claude API」長達13小時,涵蓋API串接到AI Agent建構,不需帳號即可學習。 ▍Microsoft Learn(learn.microsoft.com/training) 上班族的最佳選擇!專注Microsoft 365 Copilot在Excel、PowerPoint、Teams、Word的實務應用,讓你在不改變工作習慣的前提下,用AI大幅提升效率。 ▍NVIDIA 深度學習學院 DLI(nvidia.com/training) 技術工程師的殿堂!涵蓋深度學習、生成式AI/LLM、加速運算等六大領域,完成實作測驗後可獲DLI認證證書,是向雇主證明技術實力的最佳利器。 ▍Meta AI 資源庫(ai.meta.com/resources) 開源AI的最佳入口!提供Llama模型文件、PyTorch框架與地端部署指南,特別適合需要將AI部署在內部伺服器、資料不能上雲的金融或醫療企業。 【不同角色的學習路徑建議】 全體員工 → Google AI Essentials 建立基礎認知 行政業務人員 → Microsoft Copilot 提升日常效率 行銷企劃人員 → Anthropic 提示工程 優化AI產出 IT工程師 → NVIDIA DLI + Meta開源資源 深耕技術 善用這些免費資源,就能打造自己的AI競爭力!你目前在學哪個平台的課程呢?歡迎留言分享 👇
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長照/日照的品質機能展開(QFD)提升服務品質抓住顧客的心-KSF
長照/日照的品質機能展開(QFD)提升服務品質抓住顧客的心-KSF
長照/日照的品質機能展開(QFD)提升服務品質抓住顧客的心-KSF 市場贏家就是永遠傾聽「顧客聲音」(VOC,Voice of Customer)-詹翔霖 品質機能展開法是能夠將顧客對長照/日照需求融入中心設計過程的設計方法。品質機能展開的過程,將長照/日照顧客的需求構面轉化於中心的設施與服務構面中,成為安養中心提高服務品質的重要競爭項目;且透過品質機能展開法,可以將影響服務品質的關鍵項目,依權重排序,進而作為長照/日照安養中心營運核心競爭決策。 相對好處,QFD( Quality Function Deployment )品質機能展開於長照/日照運用顧客意見及中心人員的想法彙整,進而找出顧客需求對於長照/日照設備與服務設計來改善想法,並提供管理人員新的思維方向,以達到顧客的需要進而提高顧客滿意程度。 QFD是一系列系統化步驟程序,從掌握顧客的要求開始,製作品質表而品質企劃、再行細部地展開,以確定設計品質。 此階段是新產品開發活動的核心,也是QFD活動的精華所在。 QFD是邁向整個品質計畫系統,因此利用品質表再度展開至各零組件品質,又展開為製程管理之要素等而建立品質保證機能,使企業品質計劃的工作圓滿完善,做好設計開發、生產準備與製造等各階段的品質保證工作。 品質機能展開(QFD)是由日本品管大師赤尾洋二(Yoji Akao)與水野滋(Shigeru Mizuno)所提出品管理論。於 1966 年在日本開始發展,在1960 年代末及 1970 年代初,日本石橋輪胎公司與三菱重工業公司神戶造船廠(Mitsubishi’s Kobe Shipyard Site)發展出來;於 1960 年代後期,產品品質的重要性才首先被提出,汽車業也由豐田汽車(TOYOTA)於西元 1977 年開始使用品質機能展開法。品質機能展開在日本被廣泛運用。1983 年美國福特汽車也引進 QFD,台灣則在 1988 年由中國生產力中心開始推廣。 品質機能展開之結構 品質機能展開之整體程序是根據其核心矩陣架構而成的,稱為品質屋(House of Quality, HOQ)。品質屋能將顧客的需求心聲轉換成工程設計去滿足特定的目標值之需求,以及公司組織如何配合去滿足那些需求,利用品質屋將從顧客的層面轉換成技術的層面及提升。 Hauser&Clausing(1988)將品質屋分為六大部分如下所示 一、顧客的需求(左牆):列出顧客的心聲,或者列出顧客對產品的 全部需求。一般而言,顧客需求可以經由問卷等方式取得,抑或者可透過一群專家經由討論後歸納出相關的結論。 二、顧客的需求順序(右牆):列出顧客的優先次序,達到滿足顧客需求,實際運用時也能放置左牆。 三、技術術語(天花板):列出工程上的技術術語,如工程特性、設計參數。 四、技術術語順序(地板):列出工程上的技術術語的優先次序。針 對每一項工程特性對產品所造成的影響,評估產品機能所對應的工程特質之功效。 五、顧客需求與技術間關係(屋內):標示顧客需求與技術術語間的 關係,這部分把顧客的需求或期望轉換成工程設計的特性(技術 術語), 了解生產者或服務提供者是否確實的將顧客需求轉換成 確實可行的工程特性。兩者之間的關係通常可以使用符號來表達 成相關程度,如◎代表關係密切,○代表關係普通,△代表關係 薄弱,空格代表兩者沒有關係存在。 六、技術術語間的相互關係(屋頂):標示技術術語間彼此的關係。 表明說明各工程特質之間相關性分析了解是否有相輔相乘或是衝突矛盾的情形;通常可以使用符號如◎表示強烈正面關係值+ 9 分(強烈的肯定);○表是正面關係值+3 分(肯定);×表是負 面關係值 3 分(否定);*表示強烈負面關係值 9 分(強烈的否定)。 品質機能展開先需要確立顧客需求後,再開始建構品質屋(House of Quality, HoQ) 步驟如下 1.列出長照/日照安養中心顧客之需求(WHATs)? 2.決定長照/日照安養中心顧客需求的優先次序(需求的重要性,給予加權分數) 3.列出技術規格(HOWs) ? 4.發展顧客需求(WHATs)與其相對應之技術規格(HOWs)間之關係。 5.長照/日照安養中心市場競爭者的評估(列出評分比重)。 6.長照/日照安養中心未來短/中/長期發展目標 7.長照/日照安養中心技術規格的優先次序(根據權重計分決定) 透過品質屋中兩者間構成之相關矩陣,加以評估分析,以作為長照/日照安養中心服務品質改善技術執行之優先順序依據,並創新服務之改善目前的服務績效、服務品質,並提供其未來可發展的方向以拉大距離與同質競爭者的紅海市場。 參考資料 1. https://nabi.104.com.tw › posts 長照服務產業的服務品質管理-長照服務之品質機能展開 (QFD) 2. https://mypaper.pchome.com.tw › chanrs › post 品質機能展開-詹翔霖教授 - PChome Online 個人新聞台 3. https://www.slideshare.net › slideshow › qfddocx 長照服務產業的服務品質管理-長照服務之品質機能展 … 4. https://blog.udn.com › chanrs 長照服務產業的服務品質管理-長照服務之品質機能展開(QFD)-詹翔霖 … 5. https://nabi.104.com.tw › posts 服務行銷品質管理教材-ISO10002客訴管理-詹翔霖副教授 6. https://www.scribd.com › presentation 顧客抱怨處理及服務品質五大缺口運用--詹翔霖副教授 | PDF – Scribd 7. https://blog.udn.com › chanrs 長期照護機構的服務品質管理-詹翔霖副教授 - udn部落格 8. https://nabi.104.com.tw › posts 服務品質及顧客滿意度-詹翔霖老師-大戶屋5S管理模式與品質文化 9. https://blog.udn.com › chanrs 服務行銷品質管理教材-ISO10002客訴管理-詹翔霖副教授 10. https://iknow.stpi.niar.org.tw › Post › Read.aspx 策略評析 : 品質機能展開(QFD)與品質屋(HOQ) 11. https://blog.udn.com › chanrs 神秘客講義—PZB 服務品質模式五大缺口提升服務品質-詹翔霖副教授 12. https://chanrs.pixnet.net › blog › post 衡量照護服務品質標竿學習法 (Benchmarking)運用-服務品質與顧 … 13. https://nabi.104.com.tw › posts 衡量照護服務品質-品質管理中的人性-服務品質與顧客滿意講義 14. https://chanrs.pixnet.net › blog › post 長期照護機構的服務品質管理-詹翔霖副教授-心靈整型師|痞客邦 15. https://www.facebook.com › posts › pzb-服務品質模式-神秘客教材... 管理知識學院-詹翔霖教授 - PZB 服務品質模式-神秘客教材-詹翔霖. 16. https://nabi.104.com.tw › posts 衡量照護服務品質SERVQUAL服務品質五構面運用-服務
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Gemini學生方案1年免費!Google AI Plus申請資格、功能與4大用法一次看!
Gemini學生方案1年免費!Google AI Plus申請資格、功能與4大用法一次看!
Google推出Gemini學生方案,符合資格的大學生可免付費使用Google AI Plus 1年,除了享有更高的用量上限、400GB雲端儲存空間與Gemini Omni等功能,還可運用學習筆記本、個人化測驗、Gemini Live等工具準備作業與考試。究竟誰能申請Gemini學生方案?Google AI Plus有哪些功能?又能怎麼運用?以下整理官方資訊一次看。 文/《104職場力》 本文導覽 誰能申請Gemini學生方案?Google AI Plus免費條件Google AI Plus學生方案內容總覽Gemini學生方案怎麼用?4大情境一次看1. 上傳課程資料,建立專屬「學習筆記本」2. 善用「Deep Research與作業小幫手」拆解複雜問題3.透過「Gemini Live即時對話」釐清難懂概念4. 從論文到履歷都能協助,提升寫作效率Gemini學生方案值得申請嗎? 誰能申請Gemini學生方案?Google AI Plus免費條件 根據Google官方資訊,目前18~24歲符合資格的大學生,可申請免付費使用Google AI Plus學生方案1年;新加入的學生,以及2025年AI Pro試用期已結束的學生,都包含在符合資格的對象中,但學生資格需要每年重新驗證。 目前官網列出的優惠兌換期限至2026年12月31日止,申請時需要提供有效付款方式,如果沒有在試用期結束前取消Google AI Plus,試用期結束後將自動收取每月165元(但方案都可以隨時取消)。 圖片來源:Gemini官網 Google AI Plus學生方案內容總覽 符合資格的學生,透過學生方案可以取得:  免費使用Google AI Plus 1年 2倍用量上限 400GB雲端儲存空間 Gemini Omni Gemini Live 學習筆記本、影像與Live功能無限上傳 個人化學習工具與測驗 成效追蹤工具 知道可以免費使用Google AI Plus 1年後,接下來更重要的是「到底能拿來做什麼?」 Gemini學生方案怎麼用?4大情境一次看 Gemini學生方案涵蓋的使用情境,從課程資料整理、考試準備,到解題、即時對話與論文、履歷寫作,都能搭配Gemini使用。  1. 上傳課程資料,建立專屬「學習筆記本」 學生可上傳課程大綱、課堂筆記、教材與投影片,請Gemini建立學習筆記本,並根據內容製作研讀指南、摘要、練習題與個人化測驗;也能透過互動式視覺化內容,將較難理解的概念轉換成更直觀的學習素材。 2. 善用「Deep Research與作業小幫手」拆解複雜問題 遇到不會的題目時,可將圖片或檔案上傳給Gemini,讓AI分析內容、拆解問題並提供逐步指引;遇到需要深入查找資料的主題,也能使用Deep Research協助研究與整理資訊,降低蒐集資料的時間。 3.透過「Gemini Live即時對話」釐清難懂概念 學生可透過Gemini Live即時對話,針對課程中較難理解的概念進一步討論與提問,讓學習過程更具互動性。 4. 從論文到履歷都能協助,提升寫作效率 Gemini可協助激發寫作靈感、擬定大綱、校對論文、調整Email語氣與潤飾履歷,從課業寫作一路延伸到求職準備,協助學生更有效率地完成文字工作。 圖片來源:Gemini官網 除了AI學習功能,Google AI Plus學生方案也提供400GB雲端儲存空間、2倍用量上限,以及學習筆記本、影像與Live功能的無限上傳次數,讓學生在AI與雲端工具運用上可以更彈性。 Gemini學生方案值得申請嗎? 建議符合資格的大家都去申請使用,畢竟嘗試不同設計理念的AI工具本身也是一種學習! 對學生來說,AI的價值已不在於快速找到答案,更重要的是能不能真正融入學習過程!而Google將Gemini的學生使用情境一路延伸到職涯準備,某種程度上也反映了AI時代下「學習」與「工作」之間的界線正在變得模糊。 ◆想申請的學生,可直接點擊連結前往Google官方Gemini學生專區確認資格與申請◆ [course_plugin api_type='course_id' title='推薦課程' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 延伸閱讀: ChatGPT也開始「管」孩子怎麼用AI?青少年版上線:防沉迷、防抄作業! Anthropic Academy免費AI課程完整指南|從入門到進階17堂全攻略
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2023年管理相關熱門證照TOP 10 排行榜
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解碼電子產品,英文單字一覽,學會瞬間走在科技尖端
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如果你曾經對電子產品的名詞感到困惑,以下文章將帶你輕鬆掌握各種科技玩意兒的專業術語,讓你在這個數位世界中游刃有餘,讓我們一起看看吧! 1. Smartphone - 智慧型手機 2. Laptop - 筆記型電腦 3. Tablet - 平板電腦 4. Television - 電視 5. Smartwatch - 智慧型手錶 6. Headphones - 耳機 7. Speaker - 揚聲器 8. Camera - 相機 9. Drone - 空拍機 10. Gaming Console - 遊戲主機 11. E-reader - 電子書閱讀器 12. Fitness Tracker - 健身追蹤器 13. Virtual Reality Headset - 虛擬實境頭盔 14. Router - 路由器 15. Smart Bulb - 智慧燈泡 16. Laptop Charger - 筆記型電腦充電器 17. Power Bank - 行動電源 18. Earbuds - 耳塞式耳機 19. Digital Camera - 數位相機 20. Electric Toothbrush - 電動牙刷 21. Air Purifier - 空氣淨化器 22. Microwave - 微波爐 23. Refrigerator - 冰箱 24. Blender - 果汁機 25. Coffee Maker - 咖啡機 26. Vacuum Cleaner - 吸塵器 27. Washing Machine - 洗衣機 28. Clothes Dryer - 烘乾機 29. Smart Thermostat - 智慧型恆溫器 30. Electric Fan - 電風扇 31. Rice Cooker - 電鍋 32. Hair Dryer - 吹風機 33. Electric Shaver - 電動剃鬚刀 34. Smart Scale - 智慧體重計 35. Smart Plug - 智慧插座 36. Digital Clock - 數字時鐘 37. Cordless Phone - 無線電話 38. Wireless Mouse - 無線滑鼠 39. Keyboard - 鍵盤 40. Printer - 印表機 41. Fax Machine - 傳真機 42. Car GPS - 車用導航系統 43. Portable DVD Player - 可攜式DVD播放器 44. MP3 Player - MP3 播放器 45. Air Conditioner - 空調 46. Handheld Game Console - 掌上遊戲機 47. Smart Refrigerator - 智慧冰箱 48. Robotic Vacuum Cleaner - 機器人吸塵器 49. Projector - 投影機 50. Digital Photo Frame - 數位相框 各位喜歡這個科技的時代嗎?還是喜歡傳統一點的生活呢?歡迎留言跟小編討論! (小編:林靖)
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上班族簡報|PPT簡報數據呈現一看就懂!折線圖、長條圖、圓餅圖等的介紹
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掌握各種數據可視化技巧,如折線圖和長條圖等,可以大大提升您的數據分析能力。這些工具不僅能夠讓數據變得更直觀,還能夠幫助您快速發現趨勢、模式和異常情況。這樣無論是向團隊成員展示結果還是向高層管理者匯報,您都能夠更清晰地傳達您的見解,支持業務決策。 ▍清楚解釋數據意義: 不要假設您的聽眾,包括上級,都能理解複雜的數據。在展示數據前,先解釋其含義和重要性,這樣可以讓聽眾更好地理解和欣賞您的分析。 ▍避免訊息量過多: 每張幻燈片聚焦於一個主題或圖表。呈現過多不同類型的數據會讓聽眾感到困惑。逐步展示信息,給予聽眾充分的時間來消化和記住每個要點。 ▍常見的圖表類型及其簡要介紹: 1. 折線圖(Line Chart): - 用途:一段時間內的連續資料(每月、每季、每年)。 - 示例:公司年度收入變化趨勢。 2. 長條圖(Bar Chart): - 用途:表現一段時間內數量的變化、比較不同項目的差異。 - 示例:比較不同產品的銷售量。 3. 圓餅圖(Pie Chart): - 用途:展示整體中各部分的比例。 - 示例:市場份額分佈。 4. 散佈圖(Scatter Plot): - 用途:顯示兩個變量之間的關係。 - 示例:廣告費用與銷售額的關係。 5. 雷達圖(Radar Chart): - 用途:比較多個變量的數據。 - 示例:多個產品特性的評分。 6. 直方圖(Histogram): - 用途:顯示數據的分佈情況。 - 示例:學生考試成績的分佈。 7. 瀑布圖(Waterfall Chart): - 用途:顯示數據增減變化的過程。 - 示例:公司淨收入的變化過程。 ▍圖表製作技巧 1. 簡潔明瞭:避免使用過多的顏色和複雜的設計,保持圖表的簡單和清晰。 2. 標題和標籤:確保每個圖表都有清晰的標題和標籤,以便讀者理解數據。 3. 適當的比例:選擇合適的比例及單位,避免數據誤導。 4. 數據來源:註明數據來源,提高圖表的可信度。 圖表作為一種強大的數據呈現工具,能夠幫助我們更好地理解和傳達複雜的信息。選擇合適的圖表類型並掌握基本的製作技巧,可以顯著提高數據展示的效果和溝通效率。 🔍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✨
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2022年企業要求證照TOP 10排行榜
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2022年年度企業要求證照的證照如下,提供大家! 每個職類都會對應不同的證照,104學習精靈在2022年12月即將發表的【職場學習白皮書】的調查趨勢中發現:104人力銀行從求職媒合的數據中,求職者找工作有證照與無證照,企業在面試邀約的差異,發現:2022年至8月有證照比無證照相比較,有證照的求職者面試邀約數相較無證照的求職者高出3成5,證照在特定的職務會是個加分的敲門磚。 企業要求證照為:企業職務刊登的職務中,要求應徵者必須具備的證照條件要求;本證照的排名為:統計該證照在104刊登的職類中的涵蓋率,來做TOP 10排序 統計時間為:2022年1月至8月的刊登數 🟡TOP 1🟡 堆高機操作技術士 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028900 🟡TOP 2🟡 勞工安全衛生管理員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10046815 🟡TOP 3🟡 防火管理人員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029197 🟡TOP 4🟡 國際專案管理師PMP 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 🟡TOP 5🟡 甲種勞工安全衛生業務主管 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10040671 🟡TOP 6🟡 乙級工業配線技術士 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028698 🟡TOP 7🟡 不動產經紀營業員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028895 🟡TOP 8🟡 國際標準ISO 9000主導稽核員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029227 🟡TOP 9🟡 AutoCAD國際認證 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029045 🟡TOP 10🟡 品質工程師(CQE) 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 --------------------------------------------------------------- 看更多其他排行榜 📌2022年企業要求的職場工具TOP 10 排行榜 📌https://bit.ly/3Pf9C8h 📌2022年企業要求的職場技能TOP 10 排行榜 📌https://bit.ly/3Bn80DT --------------------------------------------------------------- 【104學習精靈】致力打造共學社群 在這提供各學習創作者、學習平台…等,打造出屬於您在104的學習舞台,在這您所學的紀錄在您創辦的共學社群,作為傳承,建立您專業個人形象;未來共學社群將會提供創作者互動課程平台,凝聚更多學習用戶。 ✨更多免費學習與證照資訊,都可加入【104學習精靈。IG帳號】✨ https://www.instagram.com/104nabi/
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拯救有錯的Excel資料表:利用COUNTIF函數找出重複值
拯救有錯的Excel資料表:利用COUNTIF函數找出重複值
在整理大筆資料時,難免會出現有重複的項目,移除重複項可幫助你清理數據,確保數據的唯一性和準確性,我們可以利用之前提過的COUNTIF函數找出重複的資料,甚至可以進一步計算出儲存格中的資料是第幾次出現。以下這些步驟將指導你如何在Excel中輕鬆移除重複項: ✔️步驟 1:使用COUNTIF函數標記重複項 1.新增輔助列:在你的數據範圍旁邊新增一列,命名為"重複標記"。 2.輸入公式:在"重複標記"列的第一個單元格(假設數據在A列,第一行是標題行,所以從B2開始),輸入=IF(COUNTIF(A$2:A2, A2) > 1, "重複", "唯一") 3.填入公式:將公式向下填入"重複標"列的所有單元格中,你可以選中公式單元格右下角的小方塊,然後拖曳向下填充公式。 📌這個公式會檢查A2單元格中的值在A列中出現的次數。如果次數超過1次,則標記為"重複",否則標記為"唯一"。 ✔️步驟 2:篩選並刪除重複項 1.篩選重複項:選中你的數據範圍,然後在功能區中點選 [資料] 標籤,點選 [篩選] 按鈕,這將在標題行中添加篩選箭頭。 2.設置篩選條件:點選"重複標記"列標題上的篩選箭頭,從下拉選單中選擇"重複",這將篩選出所有標記為"重複"的行。 3.刪除重複項:選中所有篩選出的行,然後右鍵點選並選擇"刪除行"。這將刪除所有重複項。 4.取消篩選:刪除重複項後,點選 [篩選] 按鈕取消篩選。 5.刪除輔助列:如果不再需要"重複標記"列,可以選中這一列,右鍵點選並選擇"刪除"。 📌這樣你就成功地使用COUNTIF函數來標記並移除重複項了,而這種方法特別適合用於需要手動確認和清理重複項的情況。 如果想要計算重複次數可以回去看這篇 👉https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_61ff6ac4-bf94-4f47-ab1d-538dad8f7f4f 想了解更多關於excel實用的小技巧,歡迎追蹤超級辦公室達人~ 圖示一、重複標記(左) 圖示二、重複次數(右)
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什麼是NPI?為什麼PM職缺裡面滿滿的NPI
什麼是NPI?為什麼PM職缺裡面滿滿的NPI
NPI的全名為New Product Introduction,中文可以翻做「新產品導入」,用於導入全新的產品或服務到市場。NPI大致會在分成三個階段: EVT(工程驗證測試階段), DVT(設計驗證測試階段), PVT(生產驗證測試階段) 。EVT-工程驗證測試階段:這個階段要驗證設計是否有潛在問題,並且設法在產品設計的初期就解決。 。DVT-設計驗證測試階段:這個階段要驗證整機的功能,重點是把設計及製造的問題找出來,以確保所有的設計都符合規格,而且可以量產。 。PVT-生產驗證測試階段:這個階段要做製造工廠大量生產前的製造流程測試,生產線上所有的生產程序也都要符合製造廠的標準量產程序。 NPI是一個高度協作的過程,需要不同部門之間的密切合作,包括研發、設計、生產..等。一個好的PM可以成功的確保新產品順利地進入市場,滿足客戶需求並實現商業目標。 延伸閱讀::https://samutw.medium.com/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AFnpi-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E8%A6%81npi-npi%E6%80%8E%E9%BA%BC%E5%81%9A-1b0957233d81
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這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
這是我整理ISO27001考試準備和應試秘訣!
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
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iPAS淨零碳規劃管理師證照好用嗎?2026考試日期、題庫與準備攻略一次看
iPAS淨零碳規劃管理師證照好用嗎?2026考試日期、題庫與準備攻略一次看
ESG、碳盤查、碳費、碳權、CBAM、2050淨零排放……近年「淨零」已經從企業永續報告書裡的名詞,逐漸變成企業經營、供應鏈管理與人才發展的重要能力。 如果你想跨入ESG、永續管理、碳管理、環安衛、能源管理或綠色供應鏈領域,「iPAS淨零碳規劃管理師」就是值得關注的一張證照。 iPAS淨零碳規劃管理師屬於經濟部推動的iPAS產業人才能力鑑定體系,目前分為「初級」與「中級」。如果過去沒有接觸過碳管理、ESG或溫室氣體盤查,通常建議先從初級開始。 這篇文章一次整理2026年考試日期、考科、題庫、準備方式,以及104學習可以搭配使用的免費測驗與考證課程。 什麼是iPAS淨零碳規劃管理師? 淨零碳規劃管理師主要建立企業進行淨零轉型所需的碳管理能力,內容涵蓋氣候變遷、淨零政策、溫室氣體盤查、組織碳排放、減碳策略,以及相關制度與規範。 準備過程中會接觸到: 企業碳排放從哪裡來? 溫室氣體怎麼盤查? 組織邊界與報告邊界有什麼差別? 活動數據、排放係數如何使用? ISO 14064-1、ISO 14067是什麼? 碳費、碳權與淨零政策如何影響企業? 因此,這張證照可以視為進入企業碳管理領域的一套基礎能力檢驗。 iPAS淨零碳規劃管理師官方網站 https://www.ipas.org.tw/certification/NZ 官方考試資訊 https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/exam-info 官方學習資源 https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/learning-resources iPAS淨零碳規劃管理師證照好用嗎? 如果你的工作或職涯方向和ESG、永續、製造、供應鏈或企業轉型有關,這張證照具有一定的學習與職涯價值。 現在碳管理已不只是永續部門的工作。 製造人員可能需要了解製程碳排;採購與供應鏈人員可能面對供應商碳管理要求;財會人員需要理解碳成本;產品與研發可能接觸產品碳足跡;環安衛人員可能參與溫室氣體盤查;人資也可能負責ESG與綠領人才培育。 所以,比起把它視為單純的「環保證照」,更適合把它看成企業淨零轉型所需要的一項跨部門能力。 哪些人適合考? 適合族群包括: 想轉職ESG、永續管理、碳管理或綠領工作的人。 企業永續、CSR、ESG相關工作者。 製造、能源、環安衛、廠務與工程人員。 採購、供應鏈與供應商管理人員。 品質管理、稽核與ISO相關工作者。 財會、風險管理與企業策略人員。 希望建立碳盤查基礎能力的學生或社會新鮮人。 即使不是環境工程或理工背景,也可以準備。對初學者來說,主要門檻通常是大量碳管理名詞、制度與計算邏輯,因此商管、財會、人資、採購或企劃背景也可以從基礎開始。 初級考什麼? 2026年初級共有兩個考科。 科目一:淨零碳規劃管理基礎概論 主要建立氣候變遷、淨零政策、企業碳管理與減碳等基本觀念。 科目二:淨零碳盤查規範與程序概要 主要進入溫室氣體盤查、排放源、盤查流程與相關規範。 準備時要特別注意容易混淆的觀念,例如: 直接排放與間接排放。 組織碳盤查與產品碳足跡。 碳中和與淨零。 碳費與碳權。 如果只背名詞,碰到情境題時很容易判斷錯誤。 2026年考試日期 2026年,也就是民國115年,考試日期如下: 初級第一次:2026年5月16日。 初級第二次:2026年8月15日。 初級第三次:2026年11月7日。 中級第一次:2026年4月11日。 中級第二次:2026年8月22日。 如果是2026年下半年才開始準備初級,可以特別留意11月7日的第三次考試。 實際報名期限、考區、費用與試場資訊,仍應以官方最新公告為準。 官方報名網站 https://reg.ipas.org.tw/ 中級考什麼? 2026年中級共有兩科: 科目一:節能減碳技術實務。 科目二:碳管理制度實務。 與初級相比,中級會進一步進入節能減碳技術與碳管理制度的實務應用。 如果完全沒有碳管理經驗,建議先把初級基礎打穩,再往中級前進。 iPAS淨零碳規劃管理師怎麼準備? 準備這張證照,重點不是一次蒐集很多教材,而是先建立自己的考試地圖。 第一步:先理解淨零全貌 可以先把整體邏輯理解成: 氣候變遷 → 全球淨零趨勢 → 台灣2050淨零 → 企業盤查碳排放 → 找出主要排放來源 → 規劃減碳 → 持續追蹤與管理 國家發展委員會|臺灣2050淨零路徑 https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=FD76ECBAE77D9811 第二步:進入溫室氣體盤查 接著再學排放源、活動數據、排放係數、排放量計算,以及相關盤查規範。 環境部氣候變遷署 https://www.cca.gov.tw/ 事業溫室氣體排放量資訊平台 https://ghgregistry.moenv.gov.tw/ 溫室氣體盤查作業指引 https://ghgregistry.moenv.gov.tw/epa_ghg/GuideAndCalculation/GuideAndCalculation.aspx 第三步:刷官方題庫 iPAS官方學習資源頁整理學習指引與歷屆試題,是備考很重要的資料來源。 官方學習資源 https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/learning-resources 刷題時不要只記答案,而要問自己: 為什麼這個答案是對的? 其他選項錯在哪裡? 這題真正考的是哪個觀念? 這樣才能應付換句話問你的題目。 先做免費測驗,找出弱點 正式大量讀書之前,可以先做一次104學習免費測驗。 初級|淨零碳規劃管理師考古題 https://nabi.104.com.tw/assess/2df0e155-3bd5-4613-ac2e-118a0dc7db66 中級|淨零碳規劃管理師模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/c80a212c-b561-44b0-b409-d780d9731b35 第一次分數不用太在意,更重要的是找出自己屬於哪一種錯誤: 名詞不熟。 制度混淆。 碳盤查觀念不清楚。 計算題不熟。 題目看懂但判斷錯。 找出弱點後再補強,通常會比從第一頁一路重讀更有效率。 零基礎可以搭配考證課程 如果看到ISO 14064-1、活動數據、排放係數、碳費、碳權就覺得資訊量很大,可以先用課程建立知識架構。 104學習|零基礎也懂的iPAS淨零碳規劃管理師 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244 建議準備方式: 課程建立架構 → 官方資料補細節 → 歷屆題庫驗收 進入考前衝刺,也可以搭配: 2026初級|考點整理 × 計算解題 × 擬真題庫 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/d2cf0937-a478-41a6-a69f-8d827f45e2a5 碳費、CBAM也值得了解 除了證照考科之外,碳費與CBAM也是企業淨零管理的重要議題。 環境部|碳費申報及收費管理平台 https://carbonfee.moenv.gov.tw/ 環境部氣候變遷署|CBAM專區 https://www.cca.gov.tw/affairs/cbam/25848.html 如果準備時看到碳費、碳定價、自主減量計畫或CBAM等名詞,建議直接查官方網站確認最新制度,不要只依賴舊筆記。 考前四個準備重點 第一,官方學習指引至少讀一輪。 先了解考試範圍,不要一開始只刷題。 第二,把易混淆名詞整理成比較表。 例如碳中和與淨零、碳權與碳費、直接排放與間接排放。 第三,計算題一定自己做。 「看懂解答」和「自己算得出來」是兩件事。 第四,考前做最新官方試題。 政策與制度持續更新,準備時應優先使用官方最新資料。 不只考證照,也可以往綠領職涯延伸 如果目的不只是取得證照,而是希望投入ESG、永續或碳管理工作,可以進一步了解實務與職涯發展。 104學習|進擊的綠領-碳管理師的養成之路 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/11779bb6-1e21-42cf-bc6f-9010a3c9920c 104學習|開啟你的綠領職涯-ESG永續行業求職準備全解析 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/25cef4a0-cc26-4e34-8ca8-21ae9c957487 對轉職者來說,真正值得思考的不一定是「要不要完全換掉原本專業」,而是能不能採取: 原有專業+碳管理能力 例如: 財會+碳管理。 採購+綠色供應鏈。 製造+節能減碳。 環安衛+溫室氣體盤查。 專案管理+企業淨零轉型。 人資+ESG人才發展。 這種能力疊加,往往比完全從零轉換職涯更實際。 iPAS淨零碳規劃管理師值得考嗎? 如果只是希望履歷多放一張證照,考過iPAS淨零碳規劃管理師不代表一定能成功轉職。 但如果你希望進入ESG、永續管理、碳管理、綠色供應鏈、製造業減碳、能源管理或環安衛領域,這張證照可以作為建立基礎知識的起點。 真正有價值的,不只是考過證照,而是開始理解: 企業碳排放從哪裡來? 為什麼要做碳盤查? 盤查完之後可以做什麼? 企業如何規劃減碳? 淨零政策如何影響企業? 當淨零逐漸成為企業實際營運課題,把原有專業與碳管理能力結合,也可能成為新的職涯發展方向。 備考資源一次收藏 iPAS官方網站 https://www.ipas.org.tw/certification/NZ 官方考試資訊 https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/exam-info 官方報名網站 https://reg.ipas.org.tw/ 官方學習資源 https://ipd.nat.gov.tw/ipas/certification/NZ/learning-resources 104初級證照中心 https://nabi.104.com.tw/ability/10048820 104中級證照中心 https://nabi.104.com.tw/ability/10049327 104初級免費考古題 https://nabi.104.com.tw/assess/2df0e155-3bd5-4613-ac2e-118a0dc7db66 104中級模擬試題 https://nabi.104.com.tw/assess/c80a212c-b561-44b0-b409-d780d9731b35 104考證課程 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/cceed99a-91b2-4a0d-83c7-f6fd3f510244 最後給初學者的建議 如果完全零基礎,可以按照這個順序準備: 了解證照 → 做一次免費測驗 → 建立碳管理知識架構 → 閱讀官方學習資料 → 做歷屆試題 → 整理錯題 → 考前集中複習 準備證照最有效率的方法,不一定是蒐集最多資料,而是知道自己現在缺哪一塊。 如果你正準備跨入綠領工作,或希望替自己的職涯增加ESG與碳管理能力,iPAS淨零碳規劃管理師初級,可以作為開始建立淨零碳管理知識的一個起點。
104學習
「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨,企業數位轉型的需求應運而生,因此數據工程師(資料工程師)在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師,強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能(點擊可跳至章節): 基本技能(程式語言與資料架構) 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路?了解數據工程師工作日常 【數據/資料工程師】推薦職缺 【數據/資料工程師】職場常見證照整理 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦 文/LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先,以下是最基本的必修技能,也是想進入這個行業需要的優先入手技能,包含: SQL:SQL即「Structured Query Language」,也稱做「結構化查詢語言」,是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言,用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作,如數據檢索、修改和定義,且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言:數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據,如 R、Scala、Java等,但首推 Python,因為Python容易上手,並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源,使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此,Python還有豐富的開發者社群,讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git:即「Global Information Tracker」,Git是版本控制的重要工具,可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作,幫助資料工程師協作開發數據工程項目,並確保團隊成員之間的協同工作,可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本:Linux是一種常用的作業系統,數據工程師經常使用它來處理數據,常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令(例如cd、pwd、cp、mv等)和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法:數據工程師需要對資料結構(Data Structures)和演算法(Algorithms)有足夠的理解和解決問題的技能,以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上,因此工程師常需接觸與處理VM(虛擬機)、伺服器和 API(應用程式介面),而此時就需要對 IP(互聯網協議)、DNS(域名伺服器)、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API(應用程式介面)概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,相關概念包含: 基礎知識:資料庫是存儲數據的空間,包含表(Table)、行(Column)、列(Row)、鍵(Key)、連接(Join)、合併(Merge)和模式(Schema)等基本概念。 SQL:雖然前面提過了,但要知道在使用這些資料庫時,SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法,因此這邊再提一次。。 ACID:是原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)的縮寫,旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模:指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程,包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展:包括垂直擴展和水平擴展,它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP:OLAP(在線分析處理)、OLTP(在線交易處理)是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統;OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫:Relational Database,是大多數應用程式使用的傳統資料庫,用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫:Non-relational Database,也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同,它們不使用固定的表格模式,而是以更靈活的方式存儲數據,適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型: 鍵值資料庫:如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫:如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫:如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統,它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據,而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據,可以是文本、圖像、影音等,也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲(Object Storage)系統來存儲大量數據,如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲,每個對象都包含數據本身、元數據(metadata)和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織,並且具有元數據以描述數據的特徵和用途,能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲(Data Warehouse)是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中,以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含: SQL(略) 規範化與非規範化:在數據倉儲中,數據可以以規範化(Normalized)或非規範化(Denormalized)的方式進行組織和存儲,具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性;而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP(略) 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中,多台機器(稱為節點或伺服器)組成叢集並共同協作,這些機器可以在不同的地方執行,彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性,同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性,這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此,為了開發與佈署這些系統,數據工程師需要使用叢集管理技術或工具,如Kubernetes、Databricks,或者自行建立Hadoop叢集等。此外,還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s,是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程,這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時,通常會使用各種工具和框架,具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架: Pandas:Pandas是一個好用的Python套件,常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數,適合用於數據轉換和清理。 SQL:(沒錯,又是它)由於多數數據倉庫支持SQL語言,因此SQL是一個常用的工具,用於執行數據轉換操作,尤其適用於處理結構化數據。 Spark:Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架,它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作,性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming:Spark Streaming是Spark的一個模塊,用於處理流式數據。它可以實時處理數據流,非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習(Machine Learning)是一種人工智慧(AI)的子領域,它教導電腦如何從數據中學習,以自動改進和做出決策,而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域,如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說,了解機器學習的不同類型,包括監督學習、非監督學習和增強學習,以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型,並學會處理數據、調整模型參數,以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等,這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型,並構建更準確的工作流程,幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外,還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方,如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面,使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排(orchestration)是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行,以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖(DAG)來記錄工作流程,讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程,並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景,可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具,可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務,提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板(dashboard)是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據,並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說,Jupyter Notebook 是一種常用的工具,它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具,是許多資料科學工作者選擇 此外,儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau,以及 Python 套件如Dash 和 Gradio,也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板,讓用戶輕鬆探索數據,查看不同的視覺化結果,並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具,建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關,它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說,如果您想建立一個網站或應用,可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫,以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些,還有一些雲端技術可供使用,例如G oogle Cloud Platform(GCP)的 Vertex AI API 和 AutoML APIs,這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架,因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術,來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化,有助於提高效率、降低錯誤,並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面: 基礎設施即程式碼(Infrastructure as Code):這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理,使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署(CI/CD):指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質,並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化:即使用Docker和Docker Compose等工具,將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程,可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師,如何培養能力? 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程,或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外,網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源,也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源! 要記得,這些相關技術日新月異,即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的,正因為技術不停在改變,你也不需要強求把上面所有技能練到精通,而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼? 數據工程師日常就是與數據打交道,主要包含收集、讀取、清理,探勘與管理企業的資料,以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法,產生更有價值的結果或應用方式,幫助企業做出更好的決策、優化業務流程,例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此,數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而,企業想挖掘數據最大價值,並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊,通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色,各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色,互相協作,完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調,除了技術以外,溝通與協作等軟技能也非常重要! (原文標題:2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能) [joblist_plugin title='推薦【數據/資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據/資料工程師】職場常見證照整理: 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者,您應該具備主題專業知識,能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料,整合...<詳情>Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...<詳情>Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論,以及虛擬化、容器化的技術成熟...<詳情>Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格:1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...<詳情>Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外,應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...<詳情>社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照<前往> 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦: 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中,我們將帶你從學習基礎 Python 出發,了解各種常見資料檔案格式與編碼,透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...<課程介紹>GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計,以第一線網站數據分析工作者角度,剖析 GA4 四大要領,從觀念的理解到上手實作,提升你的數據分析能力。…<課程介紹>成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…<課程介紹>零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具…<課程介紹>更多數據相關課程<前往>
【104職場力】
Gemini Spark怎麼用?實測排程、Gmail監控、跨服務工作,和一般Gemini差在哪?
Gemini Spark怎麼用?實測排程、Gmail監控、跨服務工作,和一般Gemini差在哪?
Gemini Spark是Google推出的AI代理功能,7月29日後陸續開放給台灣用戶。和一般Gemini有什麼不同?Task、排程、Skills怎麼分?《104職場力》小編實測排程、Gmail監控與跨Google服務工作,並整理官方應用案例! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) Gemini Spark是什麼?和一般Gemini用法差異?Gemini Spark目前誰可以用?訂閱才能用嗎?Gemini Spark怎麼用?先認識Task、Schedule和SkillsGoogle官方提供Gemini Spark應用範例Gemini Spark實測:排程功能、自動擬回信草稿、專案進度追蹤什麼時候適合用Gemini Spark? 【使用工具】Gemini Spark網址:https://gemini.google.com/spark步驟:前往Gemini,在側欄點擊「切換至Spark」圖示訂閱:需使用個人Google帳號,台灣Google AI Pro或Ultra訂閱用戶可使用。Google於7月29日宣布Spark在台灣陸續開放,支援繁體中文。 主流生成式AI持續增加代理(AI Agent)能力。除了問問題、產生內容,使用者現在也能把一項較完整的工作交給AI,由它規劃步驟、使用不同工具,甚至在背景持續處理任務。 Google推出的Gemini Spark就是這類型個人AI代理,7月29日起在台灣陸續開放給Google AI Pro訂閱用戶。Spark可以處理多步驟工作、設定持續性任務,也能串接Gmail、雲端硬碟、文件、試算表、簡報、日曆等Google服務。由於運行於Google雲端,即使闔上筆電或鎖定手機螢幕,工作仍可在背景繼續。 如果平常已經在使用Gemini,可能會有疑問:Gemini本來就能串接Gmail、雲端硬碟、設定排程,Gemini Spark還多了什麼?哪些工作可以切換到Spark? 以下從功能、介面與實際工作情境來看差異。 延伸閱讀:Google AI代理Gemini Spark登台!免複雜設定 背景自動運作搞定雜事 Gemini Spark是什麼?和一般Gemini用法差異? Gemini Spark可以理解成Gemini裡用來執行與管理完整任務的工作模式。用戶交付目標後,建立工作、規劃執行步驟,再視需求使用Google服務、Connected Apps、Skills、檔案或網站完成工作。Google將Gemini Spark定位為可自動處理複雜工作流程、管理持續性任務的個人AI代理。 對照一般GeminiGemini Spark主要用途問答、摘要、寫作多步驟、跨工具、持續任務使用方式開對話直接提問設定目標、建立任務並執行工作模式單次回應為主拆解多步驟工作、持續執行並回報進度任務排程固定時間為主固定時間/Gmail觸發/事件觸發重複工作可透過Gem等方式預先設定指令可建立Skills套用工作方式執行狀態需發問當下才執行可在背景持續處理 快速理解Spark的差異,可以抓3個重點: 1. 從對話進一步變成可以管理的Task Gemini Spark會把一個完整目標建立成Task(工作)。使用者可以查看工作進度、追加或修改指令,任務也能在背景持續執行,適合包含多個步驟、需要一段時間處理的工作。 2. 把多個Google服務串進同個工作流程 Gemini Spark可串聯使用Google Workspace,包括日曆、文件、雲端硬碟、Gmail、Keep、試算表、簡報和Tasks等;也能搭配Google搜尋、Youtube及部分第三方應用。同一個任務可以跨不同服務接續處理工作。 3. Schedule+Skills:決定「何時做」和「怎麼做」 Google將Spark的基本邏輯整理為:工作(Task)-要做什麼;排程(Schedule)-什麼時候做;技能(Skills)-要怎麼做。 一般Gemini已有固定時間的「排程動作」,而Spark的「排程」是可以依固定時間、收到特定Gmail或特定事件啟動任務;「技能」則是一組可重複使用的指令與背景資訊,告訴Spark某類工作要如何完成。 Gemini Spark目前誰可以用?訂閱才能用嗎? 依照Google說明,Gemini Spark使用者須年滿18歲,使用個人帳號訂閱Google AI Pro或Ultra,並開啟「保留活動記錄」。公司或學校Google帳號目前尚未支援。 裝置方面,Spark可在Gemini網頁版、行動App、Mac版Gemini App使用。 若要於工作情境使用,帳號限制尤其值得注意。本文雖然會以工作情境實測,但由於目前僅開放個人帳號使用,使用時務必注意資安問題,避免為了使用Gemini Spark而把公司郵件、客戶個資或內部文件搬進私人帳號。 Gemini Spark怎麼用?先認識Task、Schedule和Skills 進入Gemini後,在側欄切換至Spark,即可看到「工作」、「排程」、「技能」與「連結的應用程式」等功能選項。 點擊側欄可切換至Spark,介面上可見工作、排程、技能及連結的應用程式。 工作Task:直接交付完整目標 建立Task時,可直接描述工作,也可以上傳檔案、雲端硬碟資料、Notebook,或指定Skill、連結應用程式。Gemini Spark會規劃執行步驟,並可背景處理任務,使用者可於工作面板查看進度。此外,Spark也能使用遠端瀏覽器等工具處理部分網頁任務。 排程Schedule:固定時間或事件觸發 可以直接用自然語言建立排程任務,例如「每週一早上執行」,也可以設定收到特定郵件或偵測到某項事件後開始工作。也可以手動建立排程。 以時間為準:指定時間執行,可設定一次、每小時、每天、每週、每月或每年。例如:「每天早上7點查看我的電子郵件、日曆和Google雲端硬碟,並告訴我應該優先處理哪些事。」 Gmail監控:收到符合Gmail篩選條件的郵件後啟動。例如:「每當收到客戶詢問信,根據對方需求草擬包含推薦服務與報價的回信,並存入草稿匣待我審核。」 主題監控:追蹤任何條件主題,符合指定事件後啟動。例如:「每當台北市有新的展覽活動要舉辦時,請透過電子郵件把詳細資訊發給我,並建議一個日曆上我可以安排的時間去參觀。」 不過Google提醒,Gemini監控仍不適合追蹤快速變動的資料,或執行「門票開賣時立即通知我購買」等時間緊迫的工作。 技能Skills:把常用工作規則存下來 技能(Skills)目前僅在Gemini Spark提供,和Gemini原有的「Gem」是不同功能。使用Skill可以保存自訂指令、參考資訊與工作規則,之後重複套用在不同Task中。Gemini Spark也可以依照任務內容自動判斷是否使用相關Skills。如果有一套工作每次都要重新解釋格式、規則與處理方式,就適合整理成Skill。 可以透過Gemini、使用預先填入或空白範本,或上傳技能檔案來建立技能。 延伸閱讀:「Skill」和「提示詞」差在哪?6大差異與SKILL.md寫法一次看 Google官方提供Gemini Spark應用範例 參考Google官方部落格說明範例,實際應用可以延伸到: 付費訂閱管理:「每月1號檢查信箱裡的帳單、數位發票與訂閱通知,找出漲價或即將到期的試用服務。」 週末活動安排:「每週五早上8點幫我找到我可能會感興趣的活動、附上詳細連結並統整到『週末計畫』文件中。如果有1~3個極力推薦的活動,直接加入我的行事曆。 旅行規劃:「只要信箱收到航班或飯店確認信,就自動把資訊存進『OOO行程規劃』試算表;並查找當地期間有趣的活動,自動填入行事曆的空檔。」 婚禮籌備:「從Gmail找出婚禮出席回覆,將賓客飲食限制整理成表格,並草擬一封摘要信給外燴廠商。」 回覆客戶詢問信:「掃描收件匣中的客戶詢問信,根據對方需求草擬包含推薦服務與報價的回信,並存入草稿匣。」 建立信件寫作風格Skill:「閱讀我過去的50封電子郵件並歸納出寫作風格指南。將此設為名為『代筆專家』的專屬技能,自動套用到未來草擬的信件。」 這些例子共同的特色,是一項工作通常包含「找到資料、判斷、採取後續行動」等數個步驟。 Gemini Spark實測:排程功能、自動擬回信草稿、專案進度追蹤 實測1|排程與事件觸發 定時排程:一般Gemini也能做到 首先以常見的工作需求測試,要求每天早上整理重要行程和待辦事項: 「每天早上8點,查看我的Google Calendar和Gmail,整理當天重要行程、需要完成的待辦,以及需要回覆的郵件。最後列出優先處理的3件事。」 實測結果:一般Gemini或Gemini Spark都能建立定時排程。 (圖/104職場力小編測試) (圖/104職場力小編測試) Gmail監控:收到信件觸發後啟動工作 接著以「客訴信回覆」為例,測試Spark的Gmail監控排程。 職場力小編先在Google Drive建立一份「測試用客服規範」,並在Gemini Spark輸入: 當收到主旨包含「客服」的新郵件時:1. 整理客戶反映的問題與訂單資訊。2. 查找Google Drive中的客服處理規範。3. 根據規範整理建議處理方式。4. 在Gmail建立回覆草稿。5. 不要自行寄出郵件。 建立後的流程會是:收到客訴 → 啟動Task → 雲端文件查規範 → 整理處理方式 → Gmail建立草稿。這裡的差異比較明顯:不必先看到郵件再下指令,符合條件的新信就會成為工作流程的起點。 (圖/104職場力小編測試) 實測結果:收到模擬客訴信後,就能在信箱看見回信草稿。 (圖/104職場力小編測試) 實測2|整理散落在Gmail、雲端文件的專案進度 再來測試專案管理情境:開過幾次會、文件也改過幾版,最新資訊散落在Gmail、雲端文件、日曆,想知道最新進度,Spark能整理好嗎? 職場力小編分別在雲端文件、Gmail建立了一組「新品上市」資料,包括會議記錄文件、專案討論信件等,並刻意放入上線日、產品負責人、價格等幾個資訊異動。 接著在Gemini Spark輸入: 查看最近兩週與「秋季新品上市」相關的Gmail、Google Drive和Google Calendar資料,整理目前已確認的決策、待辦事項、負責人、截止日期與尚待確認事項。如果不同資料有衝突,請以較新的資訊為優先,並指出原本內容和後續變更。找不到明確期限時標示「尚未確認」,不要自行推測。最後建立一份Google Docs「秋季新品上市|專案進度與待辦整理」。 實測結果:本次實測中,Spark能正確辨識資訊變更,並標記未確認事項,最後建立Google文件。不過,若整理涉及重要專案決策資訊,仍建議再次查核確認整理內容。 (圖/104職場力小編測試) 什麼時候適合用Gemini Spark? 可以先從任務的複雜度與觸發方式判斷: 需求比較適合問問題、寫文案、摘要單一資料一般Gemini即可固定每天/每週取得資訊Gemini或Spark排程皆可一項工作包含多個連續步驟Gemini Spark需要跨Gmail、Drive、Docs、Sheets等服務接續處理Gemini Spark收到特定Gmail後才開始處理Gemini Spark某個事件發生後再執行工作Gemini Spark想保存重複使用的工作規則Gemini Spark Skills 使用Spark時仍要保留人工檢查。Google將Spark標示為仍在早期開發階段,提醒AI可能出錯,也可能從郵件、文件或網站讀到誤導內容;涉及傳送訊息、修改資料、購物或其他重要操作時,部分流程會要求使用者確認。登入資訊、付款資料等敏感內容也不應直接輸入Task對話。 整體來看,Gemini Spark將Task任務管理、背景執行、Google服務間的跨工具操作,以及排程、技能放進同一套工作模式。對只需要查資料、寫內容或固定取得摘要的使用者,一般Gemini已能處理不少需求;當工作包含多個後續步驟、需要跨Google服務接續處理,或必須等待某個條件成立後再開始,Spark更容易展現它的用途。 [course_plugin api_type='course_id' title='測你的AI素養' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041']
【104職場力】
ChatGPT生成Apps Script程式碼4技巧!Google Sheets自動化範例用AI加持
ChatGPT生成Apps Script程式碼4技巧!Google Sheets自動化範例用AI加持
想把重複的Google Sheets試算表工作自動化,用ChatGPT就可以快速生出可用的Apps Script程式碼,相較於手動編寫、錄製巨集,使用生成式AI的技術門檻最低!作者分享2個範例,並提醒用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧。本文節錄自《AI 加持!Google Sheets 超級工作流》。 文/杜昕 Mic Tu 本文目錄(點擊可快速前往) 撰寫Apps Script程式碼的3種方式使用生成式AI生成Apps Script程式碼▶ 範例1:資料統計▶ 範例2:生成圖表用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧 Google Apps Script(以下簡稱Apps Script)是一個強大的雲端腳本語言,讓使用者能透過類似JavaScript的程式碼整合Google的試算表、文件、簡報、日曆等功能,自動化重複性的工作,完全免費且不需要安裝任何開發環境即可完成。 若要在Google Sheets中使用Apps Script,只要點選「擴充功能 → Apps Script」進入Apps Script的編輯器介面,便能開始撰寫程式。 撰寫Apps Script程式碼的3種方式 撰寫Apps Script程式碼的方式可分成手動編寫、錄製巨集、使用生成式AI 3種,優缺點分別如下: 撰寫方式優點缺點手動編寫完全根據需求客製化程度高。需要花較多的時間學習與實際撰寫。錄製巨集錄製後自動生成程式碼,只需根據需求手動調整即可。錄製的程式碼較基本,複雜的需求可能要大幅的手動調整,因此仍需具備程式基礎。使用生成式AI可直接複製貼上生成的程式碼,大幅提高撰寫效率,也能解決較複雜的案例。撰寫程式碼時會備註各程式碼的用途,可供快速學習。較冷門的需求可能會回答錯誤,若要提升生成品質則會需要訂閱。有時程式碼較冗餘,影響執行效能與可閱讀性。 雖然3種方式皆有優缺點,但使用生成式AI需要的時間、技術門檻最低,因此後續各章節主要會使用ChatGPT生成程式碼,提供輸入的Prompt及對應的輸出。 使用生成式AI生成Apps Script程式碼 本節將使用兩個範例說明如何使用ChatGPT生成程式碼,只要將程式碼複製到Apps Script中並執行函式即可,兩範例的需求、Prompt與ChatGPT (4o mini)生成程式碼如下: 本節範例使用之「會員資料檔」Google Sheets 會員資料檔範例(圖/旗標) ▶ 範例1:資料統計 需求:統計會員資料檔中的會員職業,各職業依會員數多到少排序。 問:生成Apps Script程式碼,統計工作表「會員資料檔」的 E2:E 每個值出現的次數,依次數由高到低輸出到工作表「5.4.3 使用生成式 AI 生成程式碼」的 A:B 中,並將兩欄的標題分別設為「職業」和「會員數」。 ChatGPT輸出結果(以下為作者撰寫時生成之版本,每次生成可能有些許差異,請各位讀者稍加留意): ▶ 範例2:生成圖表 需求:延續上例,將統計結果繪製成柱狀圖。 問:生成Apps Script程式碼,將工作表「5.4.3 使用生成式AI生成程式碼」的 A2:B 繪製成柱狀圖,兩欄分別為「職業」和「會員數」,並貼上至工作表的 C1 儲存格中。 ChatGPT 輸出結果: 兩範例的最終結果如下圖所示: (圖/旗標) 用AI生成Apps Script程式碼的Prompting技巧 在撰寫Prompt時要清楚描述需求,以增加生成式AI正確的機率,可以使用以下的Prompting架構增加正確輸出的機率: 問:(1) 生成Apps Script程式碼,(2) 完成以下步驟:1.  (3) 將工作表「○○○」的 ○○:○○ 儲存格  (4) 匯總 / 繪製圖表 / 計算...,其中 A / B / C 欄位依序為 △△△ / △△△ / △△△…。2.  將 …3.  將 …,(3) 把最終結果輸出至工作表「○○○」的 ○○ 儲存格。 (1) 在一開始就提及Apps Script,避免AI輸出其他程式語言。 (2) 若要求非常複雜時,建議化為多個步驟,或是分多次Prompt漸進式說明。 (3) 清楚說明資料來源與最終輸出的位置,提及「工作表/儲存格/範圍/欄/列」避免判斷錯誤,並建議用括號標示工作表名稱。 (4) 說明計算過程時可以說明應用場景,但要說明各欄位的名稱,避免判斷錯誤。若欄位的名稱較難判斷資料型態時,可以增加舉例說明。 節錄自:旗標《AI 加持!Google Sheets 超級工作流》/杜昕 Mic Tu 著 推薦閱讀: AI家教上線!ChatGPT和Gemini學習模式實測4招馬上用 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明,攻搶12萬AI職缺! 除了ChatGPT還有哪些生成式AI?16種AI工具應用解析
【104職場力】
AI拆解傳統職位、重組專業分工:下一批高薪人才長什麼樣?
AI拆解傳統職位、重組專業分工:下一批高薪人才長什麼樣?
AI不只取代單一任務,也正拆解傳統職位、重組專業分工。當AI開始大規模執行任務,人類的工作角色該如何重新定義?程世嘉從跨界轉譯、AI協作與π型人才等面向,解析下一批高薪人才需要具備的能力。本文節錄自《智慧通膨下的新商機》。 文/程世嘉Sega Cheng,蕭玉品採訪整理 兩個專業是基本: 想進入高薪賽道,得成為跨職能通才 如果你今天去看Anthropic、OpenAI、Google 3家公司的徵才頁面,會看到一批18個月前根本不存在的職位:知識架構師、前線部署工程師、Harness工程師、AI編排師(AI Orchestrator)、人機協作主管(Head of Human-AI Collaboration)。 這些職位的共同特徵是:基本薪資開到年薪30萬美元起跳,加上股票與獎金最高可破百萬美元,但這些公司還是找不到人。如果你再去LinkedIn上看大型企業的徵才需求,會看到完全相反的現象:傳統的初級資料分析師、初級行銷企劃、初級會計助理、客服代表等職缺,數量都比兩年前少了一半,薪資中位數也明顯往下掉。 兩個方向同時往極端走:頂尖的跨職能新角色搶到沒人,傳統的單一功能初階職位塞到沒人要。這背後是一場史無前例的職位大轉移。科技巨頭過去兩年的大規模裁員是這場轉移的一個顯眼切面,但裁員只是這場戲的表面。要看懂底下發生什麼,得進一步問:當AI開始有能力承接過去人類負責的單一任務,整個職位結構會被怎麼重組?工作者要怎麼站到對的位置上? 2025年1月,世界經濟論壇在《2025未來就業報告》中預測,2030年前,AI會消滅9,200萬個既有職位,卻也會創造1.7億個新職位,一來一回扣掉後,職位的淨值大概會增加7,800萬個。從宏觀經濟的角度來看,整體工作機會會變多。我個人的觀察與世界經濟論壇有些差異。我認為在高度自動化的未來,職位總數其實會愈來愈少。 但無論總數增減,真正值得我們關注的,是這些新增職缺的「成分」,並沒有均勻分布在原先的就業光譜上,而是高度集中在與數據、AI、機器學習相關的領域。比方說數據分析師、機器學習工程師、超資深的軟體工程師、AI系統設計師,這些人的需求量沒有減少,反而瘋狂增加,速度只會愈來愈快。 這也呼應了Anthropic在2025年9月發布的〈Anthropic經濟指數報告:人工智慧在地域和企業中的應用失衡〉(Anthropic Economic Index report: Uneven geographic and enterprise AI adoption)所揭露的關鍵數字:在企業透過API大規模部署AI的場景裡,有77%的使用模式已經屬於「自動化」(AI主導執行,人類只做最後驗收)。企業AI應用的主流已經從「AI在後台輔助人類」演進到「AI直接執行、人類退到驗收角色」。這個轉變直接帶出一個關鍵問題:當AI開始大規模執行任務,人類的工作角色該怎麼重新定義? 跨職能角色崛起:AI正在解構傳統職位中的單一任務,單一功能的初階職位大量消失,「Harness工程師」、「AI編排師」等跨職能工作者成為最搶手的人才。 氛圍編碼讓程式開發變成全民技能:氛圍編碼讓不會寫程式的人也能以自然語言指揮AI產出可運行的程式碼。原本需要產品、設計、工程3人的工作,如今一個善用AI的人就能搞定,職能因此被合併。 通才比專才更有競爭力:AI時代的真正創新來自跨界,單一專業的護城河正在縮減。工作者必須升級為「AI指揮官」,對各領域都具備至少80分的常識底蘊。 跨界轉譯力是最具價值的軟實力:當AI拉平執行門檻後,最稀缺的能力是「跨界轉譯」,亦即能聽懂工程師的技術限制,將之轉換成設計語言,包裝成商業故事,並以系統性思維將任務整合成有商業價值的完整系統。 從T型人才進化為π型人才:過去「一深一廣」的T型人才已不夠用,市場開始要求「兩根深度專業加跨領域廣度」的π型人才。因為AI已將「廣度」便宜化,真正稀缺的是兩根專業之間的交叉整合能力。 節錄自:天下文化出版《智慧通膨下的新商機:AI時代的稀缺能力與新護城河》/程世嘉Sega Cheng、蕭玉品採訪整理 著 [joblist_plugin title='更多104【AI】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai' amount='3']
【104職場力】
企業 ESOP(員工持股制度)設計架構
企業 ESOP(員工持股制度)設計架構
企業 ESOP(員工持股制度)設計架構 企業如果只用薪資吸引員工,人才終究會流動;但如果讓員工持有股份、共享成果,員工就會把公司當成自己的事業。 ESOP制度的本質,不只是分配利益,而是建立長期共同成長的企業文化。 台灣企業 ESOP(員工持股制度)設計架構 一、ESOP制度核心目的 ESOP(Employee Stock Ownership Plan)主要解決三個問題: 1.留住核心人才 2.激勵長期績效 3.建立企業與員工的利益共同體 當員工持有公司股份時,他們不再只是員工,而是企業的共同擁有者。 二、股權池設計(Stock Pool) 企業通常會預留一部分股份作為:員工股權池 建議比例: 公司階段 股權池比例 新創公司 10%~20% 成長企業 5%~10% 成熟企業 3%~5% 例如:公司總股本1000萬股 建立:10% ESOP=100萬股 專門用於員工激勵。 三、ESOP發放對象 通常分為三類人才: 1 核心高階主管 CEO、COO、事業部總經理 配股比例:0.5%~3% 2 中階主管 部門主管、店長、研發主管 配股比例:0.1%~0.5% 3 關鍵人才 技術專家、營運骨幹 配股比例:0.05%~0.2% 四、股權取得方式 ESOP通常有三種形式。 1 限制型股票(RSU) 公司直接配發股票,但需達到條件。 例如:工作滿4年才能完全取得。 2 員工認股權(Stock Option) 員工可在未來用優惠價格買股票。 例如:現在股價100元 員工認股價60元 如果未來股價:200元 員工即可獲利。 3 績效配股 依公司營收或獲利表現發放。 常見於:成熟企業。 五、股權歸屬制度(Vesting) 為避免員工短期離職。 通常設計: 4年歸屬制度 年資 可取得股權 第1年 25% 第2年 25% 第3年 25% 第4年 25% 員工需工作滿4年才可取得全部股份。 六、離職處理機制 為避免股權流失。 設計:股份回購制度 離職時:公司可優先回購。 回購價格:原始價格或市場價格 七、上市企業常見制度 許多上市公司會採用:員工分紅配股 例如:年度盈餘提撥5%~10%轉換成股票。 員工可獲得: • 股票 • 現金分紅 八、ESOP制度導入步驟 企業導入通常分三階段。 第一階段(企業初期)建立激勵文化。 建立:✔績效獎金✔年度分紅 第二階段(企業成長期)培養核心團隊。 建立: ✔員工認股權制度 ✔主管股權激勵 第三階段(企業成熟期)形成長期共同體。 建立:✔完整ESOP✔員工持股平台 九、ESOP制度帶來的效果 成功企業通常出現: ✔員工流動率下降 ✔人才願意長期留下 ✔企業成長更快 ✔企業文化更穩定 因為員工會認為:公司成功就是自己成功。 十、成功企業共同特點 觀察全球成功企業會發現:幾乎都採用股權激勵制度 例如科技公司、新創企業、連鎖品牌。 核心原因只有一個:企業真正的競爭力不是資本,而是人才。
詹翔霖 管理知識學院 詹翔霖
Outlook 簽名檔設定教學,附 3 個極簡設計範例馬上用
Outlook 簽名檔設定教學,附 3 個極簡設計範例馬上用
Outlook 簽名檔允許用戶為發送的電子郵件添加個性化的結束語。簽名檔不僅提供了一個專業的觸摸,而且還使得聯繫信息、品牌形象和其他重要信息更易於分享。以下將介紹 Outlook 簽名檔該如何創建和管理,以及一些設計技巧。 📌 1. 如何設定 Outlook 簽名檔 打開 Outlook,並點擊「檔案」。 在「選項」中選擇「郵件」。 點擊「簽名」按鈕。 使用所提供的編輯器創建或修改簽名檔。 🎨 2. 設計技巧 簡潔明瞭: 保持簽名檔簡單且不超過 4-5 行。 聯繫信息: 包括你的名稱、職位、公司和聯繫方式。 專業外觀: 使用清晰的字體和合適的大小。 🔗 3. 加入超連結或圖片 超連結: 通常連結到公司網站、社交媒體帳戶或個人部落格。 圖片: 如公司徽標或個人照片。 🔄 4. 使用多個簽名檔 根據發送的電子郵件的類型或接收者,你可能希望使用不同的簽名檔。例如,正式郵件與非正式郵件。 📆 5. 定期更新 確保您的簽名檔中的信息是最新的。考慮每隔幾個月檢查一次。 Outlook 的簽名檔是向接收者展示您的專業形象和個性的絕佳方法。透過簡單的設計技巧和考慮,你可以確保你的簽名檔既吸引人又有用。 📌 若馬上就要設定簽名檔,我們在這裡提供了三個馬上可用的簡約範例,歡迎使用: 一、框框型(缺點:容易跑版) ┌─────────────────┐ │ Lee JiaYi │ │ 高級網頁設計師 │ │ 🌐 jia-webdesign.com │ │ 📧 lee@jia.com │ └─────────────────┘ 二、換行型(優點:大方自信) Lee JiaYi | 高級網頁設計師 🌐 jia-webdesign.com | 📧 lee@jia.com "設計是思考的視覺形式" - Paul Rand 三、標準型(優點:可擴增) ----------------------------------- Lee JiaYi 高級網頁設計師 網站: jia-webdesign.com 郵箱: lee@jia.com 座右銘: "簡單即是美" -----------------------------------
一零四獨家新知識 超級辦公室達人
[求職]如何撰寫履歷中未來展望的段落?
[求職]如何撰寫履歷中未來展望的段落?
履歷中的自傳最後一段通常會撰寫未來展望 能夠讓面試官了解你的職業目標和動機,來判斷你是否與公司的發展方向一致、是否有長遠的規劃,而不是僅僅看重短期利益 1.展現專業規劃:藉由陳述未來的規劃,可以讓面試官知道你對欲從事產業或職業的了解,且你對未來有清楚的規劃和準備,能夠加強面試官對你的信任 2.主動性和企圖心:有說服力的未來展望能夠展現出你是一個有主動性、企圖心的人,願意不斷學習和成長,這樣的人才對於公司來說是非常有吸引力的 3.增加競爭力:在眾多的求職者中,一份有遠見且實質具體的未來展望可以讓你從眾多求職者中脫穎而出,給人留下深刻的印象 4.與公司目標一致:如果能在自傳中展現你的未來展望與公司的長遠目標一致,這絕對有助於被錄用的機會,因為公司更傾向於選擇那些能夠長期貢獻、與公司共同成長的員工 但要如何寫出一份好的未來展望呢? 1.研究公司背景與目標 深入了解公司目標:對於公司的使命、價值觀、短期和長期目標等要有深入的了解,這樣才能在自傳中有效地將你的個人目標與公司的目標結合起來,可以藉由查詢公司年報、永續報告書、公司受訪的新聞等獲取相關資訊。 了解公司的業務方向:先熟悉公司的產品、服務、市場定位及未來發展計劃,這樣在描述自己目標時,可以直接與公司的具體業務相呼應。 2.具體描述個人目標願景與公司目標相映 假設你應徵的是一家需要導入ERP的公司,你可以提到自己未來希望在ERP導入領域有所研究及深耕,且如何培養自己來協助推公司的發展 3.強調長期合作的希望 說明你對公司未來發展的信心,以及你願意與公司一起成長的決心。例如,你可以提到你認為公司未來的某個發展方向非常有潛力,而你自己也希望在該領域深耕,這樣可以強調你與公司的長期合作意願。 或是陳述對於自己未來職業發展方向,以及這種發展方向與公司未來的發展方向相同之處。 4.學習與成長計劃 提及為了協助公司目標,對於自己所制定的學習或技能提升計劃,展現你對未來挑戰的準備 5.善用AI工具 這部分目前還有些爭議,但我自己是認為可以使用AI工具協助撰寫自傳的,重點在於因為華語體系中國的資料量較為龐大,所以目前AI工具的回覆大多以中國習慣的用語語句為主,在使用AI工具撰寫自傳時一定要全部用自己常用的詞彙修飾過,並且認真思考AI工具寫出的內容是否與自己的想法一致,AI工具只是協助撰寫語句提供想法,但是否可用還是要由自己做判斷
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷