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如何透過AI做數據分析?Julius.ai 功能、方案全解析
如何透過AI做數據分析?Julius.ai 功能、方案全解析
即使沒有程式背景,或是具有資料分析能力的專業人士,只要有了Julius.ai——AI資料分析&可視化工具應運平台,你也能夠輕鬆地進行資料視覺化,提升工作效率。一起來看看Julius.ai的功能、使用方式、使用場景以及免費/付費方案的資訊吧! 【Julius.ai的功能概述】 Julius.ai是一個強大的AI資料分析與可視化工具,它能夠通過自然語言對話的方式,幫助使用者快速生成各種數據視覺化圖表,如圓餅圖、折線圖、散點圖等。其主要功能包括: 1. 自然語言對話:使用者可以通過對話的方式向Julius.ai提出數據分析和可視化的需求,例如「生成一個銷售額折線圖」或者「顯示用戶年齡分佈的圓餅圖」。 2. 快速生成程式碼:Julius.ai能夠根據用戶的需求自動生成Python程式碼,省去了用戶手動編寫程式碼的步驟。 3. 即時圖表生成:用戶可以直接在Julius.ai平台上運行生成的程式碼,即時查看數據分析結果,快速得到想要的圖表。 4. 多種圖表類型:Julius.ai支援多種常用的圖表類型,如折線圖、圓餅圖、直方圖、散點圖等,滿足不同場景下的需求。 【Julius.ai的使用方式】 Julius.ai的使用方式非常簡單,只需幾個步驟即可完成數據分析和可視化: 1. 註冊/登錄:首先,用戶需要在Julius.ai平台上註冊一個帳號,或者直接使用Google或GitHub帳號登錄。 2. 提出需求:在Julius.ai的對話框中,用戶可以用自然語言提出自己的數據分析需求,例如「生成一個銷售額折線圖」。 3. 生成程式碼:Julius.ai會根據用戶的需求自動生成相應的Python程式碼,用戶可以在平台上查看程式碼。 4. 運行程式碼:用戶可以直接在Julius.ai平台上運行生成的程式碼,即時查看數據分析結果,生成想要的圖表。 【Julius.ai的使用場景】 Julius.ai適用於各種不同的使用場景,包括: 1. 企業數據分析:企業可以利用Julius.ai快速分析和可視化銷售數據、用戶數據、市場趨勢等,幫助決策和視覺化報告。 2. 學術研究:研究人員可以利用Julius.ai進行科學實驗數據分析和可視化,加快研究進程並呈現研究結果。 3. 個人項目:個人用戶可以利用Julius.ai對個人數據(如健身數據、財務數據等)進行分析和可視化,了解自己的狀況和趨勢。 【免費/付費方案的介紹】 Julius.ai提供了免費和付費的使用方案: 1. 免費方案:免費方案提供基本的功能,用戶每個月可以生成一定數量的對話和圖表,適合個人用戶和小型項目使用。 2. 付費方案:付費方案提供更多高級功能和使用限制,如無限制對話數量、更多圖表類型、專業支持等,適合企業和大型項目使用。 更多實作教學可收看:https://www.youtube.com/watch?v=VXAR71n5lMI Julius.ai是一個功能強大、易於使用的AI資料分析與可視化工具,適用於各種不同的使用場景,並且提供了靈活的免費/付費方案,滿足用戶的不同需求。 如果你正在尋找一個快速、準確、方便的數據分析與可視化工具,Julius.ai絕對是一個值得一試的選擇!
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產品經理(PM)競品市場調查怎麼做?分析項目一次看
產品經理(PM)競品市場調查怎麼做?分析項目一次看
產品經理(PM)的競品分析詳細程度通常取決於以下幾個因素,競品分析的詳細程度應該根據產品需求和市場環境來靈活調整,以確保獲得足夠的訊息來做出明智的產品決策。 1. 產品階段: ✦ 早期階段:在產品概念驗證階段,競品分析可能會比較粗略,主要是了解市場上已有的解決方案、它們的主要功能和市場定位。 ✦ 開發階段:當產品進入開發階段,競品分析需要更加深入。這包括對競品的功能、用戶體驗、定價策略、優劣勢等進行詳細分析,以確保自家產品在市場上具有競爭力。 ✦ 成長階段:在產品成長階段,需要進行持續的競品分析,以跟蹤競爭對手的策略變化,確保自己的產品能夠持續優化並保持市場地位。 2. 市場競爭情況: ✦ 如果市場競爭激烈,競品分析需要更加詳細,甚至要進行定期的競品分析報告,以快速反應市場變化。 ✦ 如果市場競爭較少,可能只需定期進行高層次的競品分析即可。 3. 產品複雜性: ✦ 複雜產品(如企業級軟件、SaaS產品)通常需要更詳細的競品分析,涵蓋技術架構、整合能力、安全性、合規性等方面。 ✦ 對於比較簡單的產品,可能只需要分析核心功能和價格。 4. 企業戰略: ✦ 如果企業希望通過差異化競爭來取得市場份額,那麼競品分析需要非常深入,並且聚焦於發現競品的不足之處。 ✦ 如果企業採取的是成本領先戰略,則可能更關注於競品的定價和運營成本。 5. 目標受眾: ✦ 如果產品針對的是專業市場或小眾市場,競品分析可能需要深入了解競品的市場細分策略和針對特定用戶群體的解決方案。 ✦ 對於大眾市場產品,競品分析可能更多關注於競品的用戶體驗和市場滲透策略。 【具體應包括的內容】 ► 競品概覽:競品的主要特徵、定位、目標市場等。 ► 功能對比:核心功能的優劣勢比較,是否有獨特賣點。 ► 用戶體驗:介面設計、使用流程、用戶評價。 ► 市場反應:競品的市場表現、客戶評價、市場份額。 ► 技術分析:技術架構、性能、安全性等技術層面的對比。 ► 價格分析:競品的定價策略、優惠措施、商業模式。 ► 行銷策略:競品的品牌、推廣渠道、市場活動。
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成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析
成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析
隨著企業加速數位轉型、雲端原生應用(Cloud Native)成為主流,雲端工程師(Cloud Engineer)已從少數科技巨頭的專職角色,擴展成各產業數位基礎建設的關鍵人才。無論是新創、傳產還是政府機關,從資料備份、伺服器遷移、服務部署到跨雲架構設計,處處都仰賴具備雲端技能的工程人才。 本篇將帶你從「學習地圖」出發,建立入門到進階的技術藍圖,並說明適合對象與轉職建議,協助你掌握未來 5–10 年的高潛力職涯方向! 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) ☁️ 雲端工程師是什麼?為何成為熱門職業?  掌握雲端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職雲端工程師的學習策略 雲端工程師薪資行情與職涯發展 雲端工程師的挑戰與機會  ☁️ 雲端工程師是什麼?為何成為熱門職業?   🎯 雲端工程師工作內容  雲端工程師(Cloud Engineer)是企業數位轉型的關鍵推手,負責設計、部署、維護雲端基礎架構,確保系統的安全性、可擴展性與高可用性。隨著企業加速上雲,這個角色在全球 IT 市場的需求持續攀升。   根據 Research.com 的報告,雲端工程市場預計從 2023 年的 147.6 億美元成長至 2032 年的 398 億美元,年均成長率達 11.65%。  🎯雲端工程師與相近職類比較表 職類 工作重點 常見技能 與雲端工程師發展關係 雲端工程師 Cloud Engineer 雲端架構設計、部署與管理,自動化基礎架構 AWS / GCP / Azure、Terraform、Kubernetes、CI/CD 本職角色,聚焦基礎設施與平台服務,是運維與開發之橋樑 雲端架構師 Cloud Architect 架構規劃與成本效益優化,安全設計與多區部署 架構設計模式、資源規劃、資安合規 雲端工程師進階角色,需具備橫向整合與設計思維 DevOps 工程師 DevOps Engineer 開發與維運整合、自動化流程與版本管理 Jenkins、GitLab CI、Docker、Ansible、GitOps 高度交集,雲端工程師常延伸學習 DevOps 流程進階 SRE 工程師 Site Reliability Engineer 系統穩定性、可用性維持、故障應變流程 Monitoring、Incident Response、SLI/SLO、Prometheus 與 DevOps、雲端工程師具重疊,偏向服務層維運監控 雲端安全工程師 Cloud Security Engineer 雲端安全防護與存取控制、風險偵測與稽核 IAM、VPC、防火牆設計、SOC 工具 雲端工程師可進階專精此方向,聚焦於資安與防護策略 平台工程師 Platform Engineer 打造團隊內部工具與平台,支援自助式部署 Internal Dev Tools、Infrastructure Platform、K8s Operators 著重於團隊工程效能提升,與雲端工程師互補合作 後端工程師 Backend Engineer 伺服器端邏輯、資料庫整合、API 設計 Java / Python、SQL、RESTful API、Redis 若參與部署與 CI/CD,可跨足雲端工程與平台設計 全端工程師 Full Stack Engineer 前端介面整合與後端邏輯開發 React / Vue、Node.js、DB 操作 若自行部署應用,可延伸學習基礎雲端與 DevOps 技能 系統管理員 / 維運工程師 SysAdmin / Ops 傳統伺服器與網路維護、資源監控與修復 Linux、Nagios、Shell Script、Log 管理 若學習 IaC 與雲端平台,可轉型為雲端工程師或 SRE  🎯 為什麼選擇雲端開發?三大關鍵原因 需求穩定且持續成長: 雲端轉型已是企業共識,雲端工程師幾乎每年都是 LinkedIn、104 等人才平台的「高薪搶手職缺榜首」。  跨產業技能: 從金融科技、電商、製造、醫療到教育,幾乎所有行業都需要雲端部署與維運能力,具備高度橫向轉職能力。  職涯路徑多元: 可橫向發展為 DevOps 工程師、SRE、資安工程師,或縱向升遷為 Cloud Architect、技術經理等管理職,不怕卡關、發展空間大。  此外,結合 Serverless、AI 工具、IoT、邊緣運算等新技術,也讓雲端職涯保持高度創新與學習挑戰,是工程師長線發展的黃金選項。  🎯 誰適合轉職雲端工程師?四大族群建議 剛起步的工程新手: 想培養工程職涯但還在觀望 Web、AI、App 開發的入門者,雲端工程是 硬底子技術起點,往後轉職彈性大。  已有開發經驗的前/後端工程師: 熟悉應用開發後,若對部署、架構、效能優化有興趣,可向雲端或 DevOps 跨足,提升系統設計與大局觀能力。  系統維運、MIS、SRE 人員: 習慣處理伺服器與網路系統,若願意學習 IaC 與自動化部署,可自然轉職為雲端工程師,掌握更現代的技術框架。  對跨技術整合有興趣的工程師: 雲端工程師需要結合程式語言、網路、部署與資安知識,適合喜歡「橫向整合、縱向打通」的技術人。  🎯轉職步驟建議 6 個月內:完成雲端平台入門課程 + 自建部署作品(可用 Skill Boost Lab)  取得初階認證:如 Google Cloud Digital Leader / AWS Practitioner  參與實作專案:GitHub 實作範例、雲端部署過程記錄 Blog  申請實習/外包任務:Freelancer 或 Cloud Intern 累積經驗  中階前進路線:加入 DevOps / Cloud Engineer 團隊,進一步考取 Associate / Professional 等級證照  掌握雲端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭雲端工程師技能 × 學習階段 對照表格 系統操作與基礎程式 雲端平台與部署實務 架構自動化與維運 監控、資安與成本優化 基礎 Linux CLI、Python、Git 初階操作 GCP/AWS 免費帳號開通、VM/靜態網站部署 手動建立雲端資源、JSON/YAML 入門 IAM 初探、Log 查看、成本報表基礎 核心 Shell 腳本自動化、Git 流程、Python 系統應用 Docker 容器化、Kubernetes 部署、CI/CD 實作 Terraform 實作 IaC、自動建置、CI/CD 流程 Prometheus/Grafana、ELK Stack、IAM 權限控管 進階 跨平台整合腳本、進階錯誤追蹤 Serverless(如 Lambda)、多雲整合、邊緣運算部署 HA 架構、多區部署、事件導向與資料管線設計 FinOps 成本優化、雲端安全策略、防火牆與金鑰管理 認證 Linux Foundation、Python PCAP 認證 AWS/GCP/Azure Cloud Engineer 認證 Terraform Associate、CKA AWS Security、FinOps Practitioner 認證 ▲ 雲端工程師應具備技能、工具能力、推薦認證,點選不同技能會對應到相關課程。 ☁️ 雲端工程師學習地圖與路徑(搭配AI工具) ⛩ 初階學習(0–6 個月):奠定技術基礎  📌 學習內容(技能 & 實作)  Linux 系統操作(shell 指令、vim、權限管理)  網路基礎:IP、DNS、HTTP、TCP/IP  程式語言入門:Python 或 Shell script  雲端平台操作:建立並熟悉 AWS/GCP 免費帳號  基礎雲端資源管理(Compute Engine / EC2)  版本控制:Git 與 GitHub 基本操作  CLI 工具使用(如:gcloud, aws-cli)     實作練習:  在 GCP/AWS 上部署靜態網站  撰寫 Bash + CLI 工具的自動部署腳本  IAM 權限設定與防火牆規則實作  📌 AI 工具應用  使用 Google Cloud Console 智慧建議功能  使用 Gemini in Google Cloud 協助命令產出與錯誤修正  Copilot for CLI:快速生成 YAML 設定檔與指令  📌 備選學習(延伸)  推薦資源:  GCP Skill Boost Labs – 初學者路徑  AWS Cloud Practitioner Essentials(適合無經驗者)  Linux Journey(互動式學習網站)  雲端工程師入門推薦課程 👉Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界👉快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫👉 Git 速成攻略:2.5 小時變身版本控制達人 ⚙ 中階學習(6–12 個月):掌握自動化與部署核心  📌 學習內容(技能 & 實作)  Docker 容器化部署與映像檔建立  Kubernetes(GKE、EKS)叢集管理與應用部署  CI/CD 流程設計:GitHub Actions、GitLab CI/CD  Infrastructure as Code(IaC):Terraform 或 Pulumi  Logging / Monitoring 工具整合:Prometheus、Grafana、Cloud Logging  IAM 精細權限控管與資源標記(Labeling)    實作挑戰:  使用 Terraform 建立 GKE 叢集並自動部署應用  建立一套 CI/CD pipeline,自動部署至 GCP/AWS  部署一個內部 Wiki 系統至 Kubernetes 並加入監控功能  📌 AI 工具應用  用 Gemini API / ChatGPT 協助生成 Terraform、K8s YAML、CI/CD pipeline 配置  以 Cloud Monitoring 整合 AI 偵測異常行為(AI-based anomaly detection)  使用 Cloud Deploy 的 AI 效能預測功能進行部署前模擬  📌 備選學習(延伸)  Google Cloud – Infrastructure Modernization Track  課外專案建議:  建立雲端部屬的部落格服務  模擬企業環境建置內部開發者平台(Internal Dev Platform)  Kubernetes the Hard Way(挑戰進階網路知識)  雲端工程師中階推薦課程 👉成為 AWS 達人第一步!打造你的第一個 AWS 架構!👉微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略👉AWS雲端架構規劃|建置實務應用 🚀 高階學習(12 個月以上):架構設計與商業導向  📌 學習內容(技能 & 實作)  跨區高可用架構(Multi-zone HA、Failover、Load Balancing)  多雲與混合雲架構管理(GCP + AWS + On-Prem)  FinOps 成本優化與預算控管工具使用(如 Billing Report + BigQuery 分析)  雲端資安策略設計:VPC Service Controls、IAM Conditions、Cloud Armor  Serverless 應用設計(Cloud Functions、Cloud Run)  IoT + 雲端串接架構設計(Edge computing)    進階實作:  架設可擴充、高可用的企業級平台  使用 Cloud Storage + Dataflow + BigQuery 建立數據湖架構  整合第三方 SaaS(如 Stripe、Slack、Salesforce)進行 API 資料整合  📌 AI 工具應用  使用 Vertex AI 設計並部署機器學習模型(如預測負載)  整合生成式 AI API(如 Gemini、Claude)於產品功能中  應用 Gemini Code Assist 協助維護大型 Terraform 專案  📌 備選學習(延伸)  Google Professional Cloud Architect Certification  雲原生運算與 CNCF 專案探索(如 Istio、Envoy、Knative)  建議實習專案:  IoT 裝置即時資料流處理平台  架構具資料治理能力的 Data Lakehouse  雲端工程師高階推薦課程 👉AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展👉微軟 Azure|通關 AZ-104 認證攻略,邁向雲端 IT 管理之路 🛠成為雲端工程師應具備的軟技能  雲端工程師不僅需要技術實力,更需要具備與角色高度契合的「軟實力」,才能真正勝任跨部門協作與快速變動的工作環境:  🧠 系統性思維: 面對分散式系統、跨區部署與資源配置,需具備架構整合、效能預測與風險管控能力。  🛠 問題解決力: 遇到部署錯誤、資源衝突或自動化失敗時,需能快速定位問題、擬定可行方案並有效執行。  【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測|104學習精靈 📚 持續學習動能: 雲端技術快速演進,需持續掌握新工具(如 Serverless、Cost Explorer、Spot Instance)、框架與平台特性,提升作業效率與創新能力。  🗣 溝通協調力: 需與開發、資安、業務等部門密切合作,說明技術選擇、協調需求優先順序,推動系統最佳化。  【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測|104學習精靈 🔧 成本洞察與技術節流智慧: 企業導入雲端後,常因錯誤配置導致成本居高不下。雲端工程師需具備資源規劃與預算優化的敏感度,善用 Auto Scaling、Load Balancer、IAM Policies 等工具,在維持穩定性與可用性的同時,有效降低長期支出,回應業務單位的效益期待。  🔋 壓力耐受力與責任感: 系統維運過程中需面對線上環境的高可用性要求與突發事件處理壓力,具備冷靜應變、精準決策與承擔風險的心態,是成為資深雲端人才的必要特質。  轉職雲端工程師的學習策略  🎯 初學者或轉職者的學習策略:  對於沒有工程背景者,切入點可循序漸進:  建構基礎觀念:從 Linux、網路基礎、程式語言入門、指令操作與雲端概念入手。  選擇一個平台專精(GCP、AWS、Azure),開始練習帳號申請與部署操作。  實作為導向學習:每學一個新技術就搭配小專案,例如用 GCP 建一個靜態網站並開通 HTTPS。  證照作為里程碑:初階考取 Cloud Practitioner、Cloud Digital Leader,有助於簡歷加分。  Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 🎯 不同領域的客製化學習策略:  背景 適合學習切入點 優勢 建議補強 系統管理員 Infrastructure as Code、CI/CD 熟悉作業系統與維運邏輯 編程能力與雲平台知識 資料分析師 BigQuery、Cloud Storage、Dataflow 對資料處理與 ETL 熟悉 雲端部署與自動化工具 前端工程師 Firebase、Serverless Functions 熟悉前後端整合 容器化與系統監控 專案管理/PM 雲端架構設計、FinOps 熟悉產品流程與商業目標 技術基礎與平台實操能力  [course_plugin title='推薦課程' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 雲端工程師薪資行情與職涯發展  雲端工程師薪資概況  📌 台灣雲端工程師薪資  初階(3年以下經驗):月均薪約6.6萬。  中階(3- 5年經驗):月均薪約 7.2 萬。  高階(5-10年經驗):月均薪約7.2萬以上。(以上資料來源:104薪資情報)  📌 薪資影響因素 證照認證:擁有 AWS、GCP、Azure 等專業認證可顯著提升薪資級距。  年資與專案經驗:實務經驗越豐富,薪資越具彈性與談判空間。  技術栈能力:熟練容器化、IaC、自動化部署與監控工具者更受企業青睞。  平台熟悉度:具多雲(Multi-Cloud)經驗與架構設計能力者加分。  產業與公司規模:FinTech、SaaS、外商與顧問公司提供較高薪資範圍。  英文與國際協作力:能用英文參與文件撰寫、會議與跨國專案者更具競爭力。  團隊角色與責任:主導 CI/CD、導入雲架構、跨部門協作者薪資更高。  地區與工作模式:北部/Remote/海外接案機會多,國際行情可參考薪資上限。 英文能力 - 線上免費檢測 雲端工程師職涯發展路徑總覽  雲端工程師的職涯擁有高度彈性與多元出路,不僅可持續深化技術實力,也能橫向轉職至顧問、資安或管理等專業領域。以下分為兩大主軸:「技術專精路線」與「管理 / 顧問 / 專業轉軌路線」。   📈 技術專精路線:從工程師到架構大師  這條路線適合對系統部署、基礎建設自動化與雲端架構設計具高度興趣者。  Cloud Engineer(雲端工程師) 掌握雲平台部署、資源管理與自動化基礎技能。  Senior Cloud Engineer(資深雲端工程師) 具備跨專案經驗與高效監控、故障排除、成本優化能力。  Cloud Architect(雲端架構師) 專注於設計大型雲端架構,兼顧穩定性、安全性與擴展性。  🔄 交叉技術進階路線:DevOps / SRE / 平台工程  DevOps Engineer(開發營運工程師) 整合開發與維運流程,導入 CI/CD 與基礎設施即程式(IaC)。  SRE(Site Reliability Engineer) 專注於系統可用性、容量規劃、容錯設計與自動化修復。  Platform Engineer(平台工程師) 為內部團隊打造平台工具與運行環境,優化開發者體驗與交付效率。  🧭 管理與顧問發展路線  Tech Lead / Cloud Team Lead(技術主管 / 雲端團隊領導) 統整技術方向、團隊管理與資源分配,牽引大型專案落地。  Cloud Consultant / Pre-sales(雲端顧問 / 技術顧問) 結合業務與技術,負責客戶雲端架構規劃、導入與 PoC 驗證。  🔐 專業分支發展  Cloud Security Engineer(雲端資安工程師) 負責雲端環境的安全性設計、合規控管與風險評估。  Data Platform Engineer / Data Engineer(數據平台或數據工程師) 轉向數據領域,聚焦於資料湖、大數據平台建置與處理流程。  [course_plugin title='推薦課程' keyword='資安與雲端架構工程師養成班' amount=1] 職涯發展路徑圖 雲端工程師(Cloud Engineer) │ ├── A. 深化雲端部署與設計 → 資深雲端工程師(Senior Cloud Engineer) │ └── 架構設計專精 → 雲端架構師(Cloud Architect) │ ├── B. 學習維運與自動化 → DevOps 工程師(DevOps Engineer) │ └── 穩定性與監控進階 → SRE 可靠性工程師(Site Reliability Engineer) │ ├── C. 打造開發平台與工具 → 平台工程師(Platform Engineer) │ ├── D. 發展團隊協作與領導 → 技術主管 / 團隊領導(Tech Lead / Cloud Team Lead) │ └── 與客戶對接與規劃 → 雲端顧問(Cloud Consultant / Pre-sales) │ └── E. 特化技能延伸: ├── 雲端資安工程師(Cloud Security Engineer) └── 資料平台工程師(Data Platform Engineer) 哪些產業需要雲端工程師  幾乎所有中大型企業皆正在進行數位轉型,以下為最仰賴雲端技術的產業:  金融科技(FinTech):如數位銀行、支付平台,需高可用性與資安規範的雲端架構。  電子商務與零售:需支撐高流量網站、彈性資源與後端整合。  遊戲與多媒體產業:使用雲端作為即時伺服器平台與玩家資料同步。  製造業與 IoT:使用混合雲處理邊緣裝置數據,結合數據湖與 AI 模型部署。  教育與遠距工作平台:採用 Serverless 或容器架構支撐大量即時互動與內容傳遞。  醫療與生技產業:處理敏感數據的雲端儲存與運算,須結合合規與安全設計。  雲端工程師的挑戰與機會  💣 面對的挑戰:  技術變動快、需持續學習:新工具、新架構層出不窮,需投入大量時間學習與實作。  平台廠商鎖定效應(Vendor Lock-in):企業使用單一雲端平台,限制多雲選擇與遷移彈性。  維運壓力大、責任重大:雲端系統一旦出錯影響層面廣,尤其是電商或金融系統。  安全與法規要求提升:需考量資安事件、資料合規(如 GDPR、HIPAA)與營運韌性。  🚀 成長的機會:  企業數位轉型需求大:2025 年起預計全球 70% 的企業核心應用將遷移至雲端。  AI 與數據導向加速雲端應用:模型訓練與資料儲存強化對雲資源的需求。  高階職位人才稀缺:具備架構設計、資安合規能力的雲端專家仍供不應求。  Freelancer 與 Remote Job 蓬勃:全球雲端工程需求讓自由接案與遠距工作成為常態。  [joblist_plugin title='更多104【雲端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E9%9B%B2%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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前端工程師是什麼?薪水怎破100萬?完整攻略,附:台積電前端工程師工作心得
前端工程師是什麼?薪水怎破100萬?完整攻略,附:台積電前端工程師工作心得
前端(Frontend): 給人看的(介面、使用者體驗),網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。 前端 (Frontend)是什麼? 這是使用者直接與之互動的部分,包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。 舉例來說:當你打開 104人力銀行,看到的畫面就是前端工程師控制的,包含不同裝置的畫面呈現~從電腦、平板或手機觀看,都是前端工程師需要留意的。 重要元素舉例 搜尋欄:讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋 職缺列表:顯示各種公司和薪資範圍 登入按鈕:點擊後彈出登入視窗 應徵按鈕:點了之後,系統會幫你送出履歷 前端工程師的薪水與薪水天花板 台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間,天花板推估是91.3~101.6萬。 工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本:575 資料更新:2025年02月10日 如何突破前端工程師的薪水天花板 選擇對的公司/產業 選擇薪水中位數高的公司:上市櫃公司年薪中位數、外商公司,公司獲利能力好,自然同樣的時間成本,能有更好的薪水保障。 選台灣重點產業:半導體業、科技業、金融業 台積電前端工程師工作心得 以下為講座精華節錄 薪水區間?年薪約30個月,新鮮人月薪約6萬。 加班很兇嗎?加班時數看跟的專案,配合專案前進。去年自己未超過100小時 公司內用的語言較多,不同的系統專案或對接的單位不同,要學習不同的語言 怎麼進台積電?平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優) 同事都是哪些人?(免費領取台積電工作心得與QA精華) 看懂遊戲規則:深耕5大能力,擁有更多選擇權 1.技術能力(Technical Skills),能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式,並快速學習新技術應用在工作上,也能夠帶領內部技術前進(內部 Tech Talk 或自建部落格) 程式品質:乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID 效能最佳化:頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render 技術廣度與深度:獨立處理 CSS、JavaScript、框架(React, Vue, Angular)等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management(Redux, Vuex)、處理前端安全問題(如 XSS, CSRF, CORS) 2.產品與專案影響力(Project & Product Impact),能有效率地完成任務,並確保產品的品質,過程中主動優化現有系統,提出新的技術方案,提升開發效率。 專案完成度:照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題 產品價值:功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債,提高長期維護性 3.開發效率(Development Efficiency),高效產出高品質的程式,主動提出更有效率的開發工具或流程,寫出自動化測試(如 Jest、Cypress),減少回歸測試時間。 時間管理:需求評估準確度、根據需求合理拆分任務,安排優先順序 程式碼管理:Pull Request(PR)清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋 Debug 能力:利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決 4.團隊合作與溝通(Collaboration & Communication),與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件,幫助團隊快速上手。 跨部門溝通與 PM 討論需求,提供技術可行性建議與設計師合作,確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作,確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議,改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性 5.創新與影響力(Innovation & Leadership),完成自己的工作外,帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策,如選擇新框架、優化開發流程。 技術創新:引入新技術來提升開發效率、開發內部工具,幫助團隊節省時間 技術影響力:技術社群內分享知識、開源專案或貢獻 技術領導:在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案 關鍵重點:績效不只是寫多少行程式,而是對產品和團隊的影響 開發速度:平均完成一個 Story(使用者故事)的時間 Bug 數量:新功能上線後的 Bug 率 PR 參與度:Code Review 的次數與回饋價值 前端效能:Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint(FCP) 使用者行為變化:某個 UI 改版後,點擊率是否提升? 能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力 前端用的技術 HTML 負責畫出網頁結構(像骨架) CSS 負責排版與設計(讓它變美) JavaScript 負責互動(讓按鈕能點、內容會變) 框架和庫:如React、Vue.js和Angular,這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。 響應式設計:確保網站在各種裝置上都能良好顯示,通常使用CSS框架如Bootstrap。 版本控制:如Git,用於管理和協作開發 前端工程師主要合作的夥伴 1. 後端工程師(Backend Developer) 👉 負責提供 API,讓前端能夠拿資料,確保功能運作 合作範例:你要做一個「應徵按鈕」,但這個按鈕要能讓使用者點了後,系統能自動送出履歷,這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式:你問:「我這邊需要傳哪些資料才能應徵?」後端說:「你傳 user_id、job_id 給我,我幫你送出履歷」你:「那回應結果是什麼?我要顯示成功或失敗」後端:「如果成功,我回 status: success,失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面,而是能「動」起來! 3. 產品經理(PM, Product Manager)👉 負責規劃產品功能,確保開發方向符合商業目標合作範例:你做完了「應徵按鈕」,但 PM 突然跟你說:「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認:「這功能會影響到後端嗎?需要修改 API 嗎?」「這會不會影響現在的 UI 設計?」「會不會讓使用者體驗變得更複雜?」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能,真的是「使用者需要的」! 4. 測試工程師(QA, Quality Assurance)👉 負責測試系統,確保功能正常、不出 Bug合作範例:你開發完「應徵按鈕」,但 QA 測試時發現:BUG 1: 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應?BUG 2: 送出履歷後沒有顯示成功提示?BUG 3: 按太快的話會連送兩次履歷?💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能! 5. 數據分析師(Data Analyst)👉 負責分析使用者行為,讓前端能做出更好的優化合作範例:你做了一個「首頁推薦職缺」功能,但數據分析師告訴你:「這個區塊的點擊率只有 5%!」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效! 6. 運維/系統工程師(DevOps / SRE)👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例:你的前端代碼已經寫好了,現在要部署到正式環境可能遇到的問題:網頁載入速度太慢? → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應? → 可能是伺服器資源不足,需擴充某些用戶看不到最新版本? → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行! 夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API,讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面,確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理(PM)決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師(QA)測試功能,找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據,幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師(DevOps)負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
【104職場力】
【職場感情放越重反而傷越重,我該怎麼做】
【職場感情放越重反而傷越重,我該怎麼做】
曾經以為只要我夠重視及關懷同事,就能換來對方的回報。然而當一次次在關係中受傷,卻始終找不到問題的根源時,才明白我需要重新審視自己對周遭人員感情的看法。 我開始反思其實重感情並沒有錯,但需要找到一個平衡點。當一個重感情的人在中投入太多情感時,往往會面臨更大的傷害。以下是六個常見的情況,提供一些建議來幫助重感情的人更好地保護自己。 1. 過度付出是種內耗: 重感情的人通常會全心全意地付出,無論是在物質還是情感上。然而這樣的付出有時不會被對方充分理解或珍惜,當感情無法得到回報時,他們就會感到特別失落和痛苦。 試著這樣做:學會視與對方回饋狀況適度調整付出,保持一定的平衡度。重感情的人應該學習設立界限,確保在關心他人的同時,不忽視自己的需求。 2. 期待被回報: 重感情的人可能會期待,對方能以善意的回報來回應自己的付出。如果這種期待沒有得到滿足,他們會感到失望和傷心,覺得自己被忽視。 試著這樣做:降低期待,專注於付出的過程而非回報。重感情的人可以練習接受不同的愛表達方式,並學會欣賞對方的獨特之處。 3. 很容易忽略自我需求: 重感情的人常常把對方的需求放在首位,長時間忽視自己的感受和需求。這種自我忽略在長期關係中會導致不滿和壓力,當這些情感累積到無法承受時,他們的痛苦往往會加劇。 試著這樣做:重視自我照顧,定期反思自己的需求。重感情的人應該學會時常檢視自己的內心狀態,並在需要時勇敢地表達自己的需求。 4. 害怕衝突: 重感情的人往往害怕衝突,寧願選擇妥協或壓抑自己的感受來維持和平。然而這種壓抑會導致內心的不平衡,最終可能導致更大的痛苦。 試著這樣做:勇敢面對衝突並學會溝通。重感情的人應該理解,適當的衝突可以促進感情的成長,通過真誠的溝通來解決問題,反而有助於建立更健康的關係。 5. 容易被誤解: 重感情的人的善良和體貼,有時會被誤解為軟弱或缺乏個性,從而不被認真對待或珍惜。這種誤解可能會讓他們在感情中更容易受到傷害。 試著這樣做:表現出自己的底線和個性,適時展現堅定的一面。重感情的人應該讓對方看到自己不僅僅是善良的,同時也有堅定的原則和界限。 6. 難以放下: 重感情的人通常難以放下過去,即便在關係結束後,仍深陷於痛苦之中。他們對感情的投入和重視,使得他們需要更多的時間來療癒自己。 試著這樣做:學會放手,專注於自我成長。重感情的人應該將注意力轉向自己,培養新的興趣或投入於個人成長,這有助於從過去的情感中走出來,迎接新的生活
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
金融業 RPA 應用:合規、對帳、客服三大實戰
金融業 RPA 應用:合規、對帳、客服三大實戰
前陣子一位中型銀行的會計主管在電話那頭嘆氣,她說:「我這禮拜對帳對到禮拜五晚上 11 點,回家小孩都睡了。」她不是新手,做這行 15 年,但跨行對帳這件事,這幾年因為支付通路愈來愈多,從原本的兩天工作量,膨脹到一週都做不完。 她問我一句話:「林執行長,你們的 RPA,真的能對銀行的帳嗎?」 我說:可以。而且我們已經協助多家金融與準金融機構這樣做了。 戰國策集團 26+ 年走過台灣金融體系從手寫傳票、到大型主機、到雲端、到現在的金融業 RPA。這條路上每一個階段我們都看過,所以今天這篇我會用很實務的角度,聊聊金融業 RPA 在合規、銀行自動化、對帳、客服這四個面向上,到底可以怎麼用、會踩到哪些坑。 ──────────────────────────────────── 【一、金融業 RPA 為什麼這幾年突然變熱】 金融業其實是最早接觸自動化的產業之一,但 RPA 真正在金融業大規模導入,是這四五年的事。 原因很現實——法遵成本愈來愈高、消費者投訴愈來愈快、新的支付通路一個接一個冒出來。傳統靠人海戰術的後台模式,撐不下去了。 我認識一位區域型銀行的法遵長,他跟我說過一句話我印象很深:「我們不是缺人,是缺願意做重複工作的人。」金融業最大的人力黑洞,從來不是前線業務,是後台的對帳、報表、KYC、AML 這些重複到讓人麻木的流程。 金融業 RPA 出現之前,這些工作只能靠加人。出現之後,至少有一半可以自動跑。我們協助過的金融客戶,平均都能把後台人力從 30% 釋放到前台與風控。這不是裁員,是把資源放對地方。 ──────────────────────────────────── 【二、合規自動化:法遵不再是人的事】 金融業最怕的不是賺得少,是不合規。 一筆 KYC 沒做好、一個可疑交易沒回報、一份報表晚送,罰金可能比一整年的人事費還高。所以這幾年金管會的要求愈來愈細,銀行、保險、證券的法遵部門人力一年比一年多。 但合規這件事,本質上 80% 是規則性的。 例如 KYC 開戶審核,要查身分證、查聯徵、查 OFAC 名單、查重大訊息、查歷次申辦記錄——這些動作每一筆都一樣,差別只在於資料不同。RPA + OCR 可以把這 80% 的動作自動化跑完,把結果整理成一份審核摘要,交給法遵人員做最後判斷。 我們協助過一家證券商,導入合規自動化半年,KYC 平均處理時間從 3 天縮到 4 小時,法遵人員的工作從「看資料」變成「下判斷」。這就是金融業 RPA 真正的意義——它不是要取代法遵專業,是要把法遵人員從文書工作裡拉出來。 ──────────────────────────────────── 【三、銀行對帳自動化:那位主管的故事後來怎麼了】 回到開頭那位會計主管。 她們銀行的跨行對帳,原本是這樣跑的:每天早上下載各家清算單位的對帳檔(格式都不一樣,有 Excel、有 TXT、有 PDF);接著人工把資料匯入 ERP,比對昨日交易明細;找出差異後,逐筆查原因(通常是時差、手續費、退匯);最後做差異報表給主管簽核。 四個人,做到晚上 7、8 點是常態。月底更慘。 我們導入銀行自動化之後,流程變成:RPA 每天清晨 6 點自動到各清算單位下載對帳檔;OCR 處理 PDF 格式的檔案;自動比對 ERP 資料,差異筆寫到差異表;正常筆直接過帳;異常筆才推播給人看。 那位會計主管前陣子跟我說:「我現在週五晚上 6 點就可以走了。」她說這句話的時候表情很平靜,但我聽得出來她真的鬆了一口氣。 對帳自動化在金融業,不是 nice to have,是 must have。差別只在於你現在做、還是被迫做。 ──────────────────────────────────── 【四、金融業客服 AI:那些重複的問題,真的不用人接】 金融業客服跟一般電商客服不一樣——它有合規限制,回答不能亂講。 但這不代表客服不能自動化。實務上,銀行客服 7 成的問題是:「我的卡為什麼被擋?」「臨櫃要帶什麼?」「分行幾點關門?」「我的信用卡額度多少?」「我的定存什麼時候到期?」 這些問題,用 AI 客服 + RPA 串聯後台系統,可以在 10 秒內回答完。剩下真正需要專員處理的(爭議款、開戶疑難、投資諮詢),才轉真人。 我們協助一家準金融機構導入這套系統,半年後客服中心的話務量降了 35%,但 NPS(淨推薦值)反而上升 8 分。 為什麼?因為以前客戶打進來,平均等待 6 分鐘,現在 90 秒內就有答案。對客戶來說,「快」這件事,比「真人接」更重要。 ──────────────────────────────────── 【五、金融業 RPA 導入的三個地雷】 不過金融業導入 RPA 不像一般產業那麼單純,這裡有三個常見的坑,我講出來給打算導入的金融朋友參考。 第一個坑:低估法遵審查的時間。金融業的 RPA 要過內控、要過稽核、要過資安,從規劃到實際上線,比一般企業多花 2 到 3 個月很正常。預期管理要做好。 第二個坑:把 RPA 當成「另一個系統」。RPA 在金融業,本質上是「跨系統的搬運工」。它要打通的是核心系統、ERP、HR、客服、合規這些原本不互通的系統。如果只把它當成單點工具,效益會打折。 第三個坑:忽略稽核軌跡。金融業每一個動作都要留軌跡,RPA 也不例外。我們在設計金融業 RPA 的時候,會把每一筆機器人動作都記到稽核 log,方便日後查核。這個設計如果一開始沒做,後面要補很痛苦。 戰國策做金融業 RPA 的時候,這三點是預設動作。我們踩過坑,所以知道哪些順序不能跳。 ──────────────────────────────────── 【六、給金融業老闆與後台主管的一句話】 金融業的競爭,這幾年其實已經不是利率、不是商品、是「後台效率」。 利率怎麼比都差不多、商品很快就會被抄走,但後台效率高的銀行、保險、證券,可以用同樣的人力做兩倍的事。差距會在三年內拉開。 我跟很多金融業客戶說過,金融業 RPA 不是要省成本,是要讓你的後台同仁有時間去做真正需要判斷的事。重複的動作交給機器人,人去做機器人做不了的事——這是金融業未來十年的方向。 戰國策集團 26+ 年在台灣金融與企業服務體系裡,看過太多自動化導入的成功與失敗。如果你正在思考金融業 RPA 怎麼起步,歡迎聊聊。 ──────────────────────────────────── 【七、常見問題 FAQ】 Q1:金融業 RPA 跟一般產業的 RPA 有什麼不同? 最大差別在合規與稽核軌跡。金融業的 RPA 每一個動作都要可追溯、可重現、可審計,這在一般產業不一定做到這麼細。另外金融業對資安等級要求也高很多。 Q2:銀行自動化跟銀行核心系統是同一件事嗎? 不是。核心系統是「資料處理引擎」,銀行自動化(RPA)是「跨系統的流程串接」。RPA 不會取代核心系統,是去把核心、ERP、客服、合規這些系統串起來。 Q3:對帳自動化大概要做多久才會看到效益? 單一通路對帳,通常 4 到 8 週可以上線。多通路、多格式的跨行對帳,會拉到 10 到 16 週。第一個季度結束就會看到明顯的效益。 Q4:合規自動化會不會讓法遵人員失業? 不會。我們協助過的金融客戶,沒有一家因為導入 RPA 裁掉法遵人員。原因很簡單——RPA 取代的是文書動作,不是判斷。法遵的核心價值在判斷,這部分機器人做不來。 Q5:金融業客服 AI 會不會違反消保法或金管會規範? 要看怎麼設計。涉及金融商品銷售、投資建議、爭議處理,一定要轉真人。一般查詢類問題(卡額度、分行時間、定存到期日),由 AI 回答完全沒問題。設計時要把界線畫清楚。 Q6:我們是中小型金融機構,預算有限,可以怎麼開始? 我會建議從「對帳自動化」入手。投資報酬率最高、踩坑風險最低、上線時間最短。先做出一個成功案例,再往合規、客服延伸。 Q7:戰國策有提供金融業 SBIR 代辦或法遵陪跑嗎? 沒有。戰國策只提供「工作流程自動化導入」,包含金融業 RPA 的規劃、建置、串接、後續優化。SBIR 代辦、法遵陪跑類服務我們不做,建議找專業顧問。 Q8:RPA 在金融業會不會有資安疑慮? 這是金融業最關心的問題。實務上會用「機器人身分管理」+「最小權限原則」+「動作 log 全紀錄」三件事來控管。設計得好,比人工操作的風險還低。 Q9:導入金融業 RPA 的投資大概多少? 依範圍而定。單一流程的入門方案約六位數起,整體後台自動化專案多在七位數到八位數之間。但通常 12 到 18 個月就能回收。 Q10:未來 AI Agent 出現後,金融業 RPA 還需要嗎? 需要,而且會更需要。AI Agent 負責「決策」,RPA 負責「執行」,兩者是搭檔關係。沒有 RPA 做為手腳,AI Agent 的決策落不了地。 ──────────────────────────────────── 【戰國策企業一站式管理系統|業界領導品牌.26+ 年企業服務資歷】 26+ 年陪台灣金融與企業服務體系走過數位化、自動化、智慧化三個階段。協助多家金融機構導入合規自動化、銀行對帳自動化、金融客服 AI,讓後台同仁回到真正需要判斷的事。 服務專線:0800-003-191 LINE 諮詢:@119m 官方網站:RPA.com.tw (戰國策提供工作流程自動化導入,不提供 SBIR 代辦與陪跑 SOP 服務。)
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如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略
如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師,打造更穩定、具成長性的技術職涯?無論你是剛開始學習程式語言的新手,或正在尋找明確學習方向的職場工作者,這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作,你將更有信心地踏入後端領域,成為職場中真正被需要的技術人才。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處?掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處? 🎯 後端工程師工作內容 後端工程師(Backend Engineer)主要負責伺服器端的邏輯開發,包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互,並提供穩定的數據與服務。 🎯相近職類比較:DevOps、全端、前端、後端工程師差別 職位主要負責技術負責範圍後端工程師(Backend Engineer)伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理,確保前端能夠存取正確的資料前端工程師(Frontend Engineer)HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計,開發與使用者互動的前端界面全端工程師(Full Stack Engineer)前端 + 後端技術能獨立開發完整應用,涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師(DevOps Engineer)Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護,提升開發效率 🎯 為什麼選擇後端開發? 後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域,適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入: 就業市場穩定成長:隨著數位化轉型普及,後端開發職缺在各行各業皆有需求,從新創到大型企業都有穩定徵才。 強調邏輯與架構設計:後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等,適合喜歡系統設計與架構思考的人。 職涯彈性大:從初階後端工程師到系統架構師,甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。 遠端與自由接案機會多:後端開發技能通用性高,較容易接國際案或轉為遠距工作者。 AI 與資料應用的基礎:資料庫管理、API 串接、運算效能等能力,也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。 🎯 誰適合轉職後端工程師? 後端開發適合各類背景者,關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入: ✅ 設計/前端背景:具備良好使用者體驗與前端邏輯,轉後端可成為 Full-Stack 工程師,提升職涯彈性。 ✅ 商管背景:邏輯能力佳且理解商業流程,適合轉後端結合業務邏輯,強化企業系統開發應用。 ✅ 理工背景(如物理、數學):邏輯與抽象能力強,容易掌握資料結構與演算法,是進入後端的優勢群體。 ✅ 非資訊領域自學者:只要有堅強動機與自律力,透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。 ✅ 現職 IT 工程師(如測試、維運):已具備技術背景,轉入開發領域有明顯加速效益。 ✅ 資料分析師:熟悉資料處理與 Python,轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。 掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭 後端工程師技能、工具分類表 語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL(PostgreSQL / MySQL)資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL(MongoDB / Redis)基本資料模型設計身分驗證(JWT / OAuth)API 文件設計(Swagger)*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構(CAP / CQRS / Event Sourcing)Kubernetes、服務網格(Service Mesh)監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP)*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗(如 Hackathon)*AWS Certified DevOps Engineer*CKA(Kubernetes Administrator)▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 後端工程師學習地圖與路徑(搭配AI工具) 🔰 初學者階段(0–6 個月) ✅ 目標:熟悉基礎程式語言與網路知識,能夠開發基本 API。 📌 學習內容: 選一門後端語言(Python / JavaScript / Java):選一門主流語言打好程式基礎,進入開發世界。 Git 與版本控制(GitHub / GitLab):讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。 理解網路基礎與 HTTP 協議:理解網站如何運作與資料如何傳輸。 SQL 資料庫(PostgreSQL / MySQL):學習資料查詢語言,管理網站背後的資料。 REST API 開發:學習建立網頁服務的後端接口。 Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 📌 AI 工具應用: ChatGPT 協助語法學習與除錯:快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。 GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼:協助補上程式片段。 📌 備選學習: Go 語言:效率高但語法嚴謹,對初學者略具挑戰。 Node.js(JavaScript 後端):若未來想走全端路線可以學。 ✅ 適合考取的證照: Python 程式設計證照(PCAP) ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證 Oracle MySQL Database Developer AWS Certified Cloud Practitioner(雲端基礎,有助於未來學 DevOps) [course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1] [course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1] 🚀 中階階段(6–12 個月) ✅ 目標:熟悉進階 API 設計、資料庫優化,學習 DevOps 工具。 📌 學習內容: 學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) :掌握常用的後端框架。 身份驗證與授權(JWT、OAuth):幫使用者安全登入,讓資料不被偷看。 NoSQL 資料庫(MongoDB、Redis):適合儲存彈性格式的資料或快取機制。 Docker 容器化:讓你的程式「打包好、帶著走」。 CI/CD 自動部署(GitHub Actions):程式更新後自動上線,省時又省心。 📌 AI 工具應用: 使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置:不懂也能靠 AI 輔助上手。 協助設計 API 架構與資料庫 schema:加速設計與重構過程。 📌 備選學習: GraphQL:適合複雜資料查詢,但非所有團隊使用。 gRPC:適合內部高效通訊場景,小型專案可暫不碰。 Jenkins(較舊型 CI/CD 工具):學習成本高,可視需求使用。 HATEOAS(超媒體 API):學術價值高,實務上較少見。 ✅ 適合考取的證照: MongoDB Developer Certification Docker Certified Associate (DCA) Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) HashiCorp Terraform Associate(如學有餘力涉略基礎 IaC) [course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1] 🏆 進階階段(12 個月以上) ✅ 目標:學習架構設計,提升可擴展性與效能。 📌 學習內容: 微服務架構(CAP 理論、CQRS、Event Sourcing):學會如何將大系統拆小管理,處理資料一致性問題。 Kubernetes 與服務網格(如 Istio):讓多個服務能自動部署與協調運作。 高效能資料庫設計與分片策略:設計能承受高流量的資料系統。 系統監控與安全性實踐(如 Prometheus、Grafana):確保系統穩定、安全運作。 📌 AI 工具應用: AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖:快速理解與部署分散式架構。 系統瓶頸分析助手:用 AI 分析 log 或效能資料,加快除錯與優化。 📌 備選學習: Istio 等 Service Mesh 工具:適合大型微服務團隊,維護成本高。 Event Sourcing:較進階模式,建議有實務需求時再深入。 ✅ 適合考取的證照: Certified Kubernetes Administrator (CKA) AWS Certified Solutions Architect – Associate Google Cloud Professional Cloud Architect DevOps Engineer Professional(AWS / Azure) [course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業|前後端整合開發與應用' amount=1] 5個後端工程師應具備的軟技能特質: 邏輯思維與問題解決能力 能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯,並針對錯誤快速找到根本原因。 【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測|104學習精靈 溝通與跨部門協作能力 後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作,良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。 【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測|104學習精靈 學習與自我成長動能 後端技術(如框架、資料庫、API標準)快速演進,必須持續學習與更新知識。 細心與責任感 後端處理大量資料及邏輯,細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。 時間管理與自我管理能力 在遠端工作日益普遍的環境下,自律與時程安排變得尤為重要。 轉職後端工程師的學習策略 🎯 初學者或轉職者的學習策略 轉職或初學後端工程,建議採取階段式、任務導向的學習策略,以下列點歸納: 設定明確學習階段:分為基礎語言(如 Python/JavaScript)、資料庫應用、框架學習(如 Django、Node.js)、部署維運。 專案導向學習:每學完一個階段,就進行小型專案驗證所學,例如 Todo List、部落格、會員系統等。 培養問題解決能力:鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT,建立獨立解決 bug 的習慣。 學習版本控制與團隊協作:掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD,增加求職競爭力。 善用 AI 工具輔助學習:例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。 參與社群與實戰活動:參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案,強化實務經驗與人脈。 建立個人學習履歷:記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。 🎯 不同領域的客製化學習策略對照表 學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗,參與社群或實習累積履歷非資訊理工(如數學、物理)邏輯與數學能力強,適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用,透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯,轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手,逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強,善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言(如 Python)為起點,結合專案題材(如 CRM、報表系統)學習效果更佳在職 IT 工程師(測試、維運)已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習,搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言(如 Python)、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧,從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入 後端工程師薪資行情與職涯發展 後端工程師薪資概況 📌台灣後端工程師薪資 初階(3年以下經驗):月均薪約6.2萬。 中階(3- 5年經驗):月均薪約 6.5 萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約7.3萬。(以上資料來源:104薪資情報) 📌影響薪資的因素 技術棧與專精程度熟悉高效能架構(如微服務、分散式系統)、熱門語言(如 Go、Rust)、或 DevOps/雲端技能者,薪資會更高。 產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。 作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。 證照與專業認證(如 AWS Certified、Kubernetes、GCP)對某些企業或外商來說是加分項。 英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞,也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。 英文能力 - 線上免費檢測 後端工程師的職涯發展路徑 🔵 技術專精路線(Individual Contributor / IC Path) 從「後端工程師」起步,專注於技術深度與系統設計,逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。 ▶ 初階 / 中階後端工程師(Backend Engineer) 負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。 ▶ 資深後端工程師(Senior Backend Engineer) 擁有跨模組開發與維護經驗,熟悉系統效能優化、API 設計規範。 ✳️ 學習前端技術 → 全端工程師(Full-Stack Engineer) 技能補充: React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。 應用情境: 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。 ✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師(Software/System Architect) 技能補充: 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性(Observability)。 應用情境: 適用於中大型系統升級或技術重構專案。 ✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師(DevOps Engineer) 技能補充: GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。 應用情境:經由緊密的開發+運營合作,使企業更高效推出高品質產品。  ▶ 全端工程師(Full-Stack Engineer) 獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。 ▶ 系統架構師(System Architect) 負責設計全系統技術藍圖,定義模組邊界、資料流設計與技術選型。 ✳️ 進階發展  → 技術總監 / Technical Director 職責: 統籌技術方向,領導技術專案與架構決策,跨部門協作。 技能補充: 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。 ▶ DevOps 工程師(DevOps Engineer) 專精於部署、CI/CD、環境自動化。 ✳️ 進階發展  → 雲端工程師(Cloud Engineer) 職責: 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。 技能補充: 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術(如 K8s、Terraform)。 🟢 團隊管理路線(Team & People Management) 此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者,從帶小團隊到參與公司策略。 ▶ 後端 Team Lead / 技術主管 同時參與開發與團隊管理,負責人力分配、專案交付與人員指導。 技能補充: Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。 ▶ 技術經理(Engineering Manager) 管理多組技術團隊,協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。 負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。 ▶ 技術總監(Technical Director)或 VP of Engineering 結合技術與策略視角,影響公司中長期技術方向。 需要具備技術深度 + 商業理解力。 🟠 技術轉職/橫向拓展路線(Cross-functional Path) 探索其他工程領域,發揮後端背景延伸價值,適合追求多元發展者。 ▶ 資料工程師(Data Engineer) 優勢: 熟悉 API 設計&模組化架構:資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。 熟悉系統效能:幫助處理大規模資料運算與資源調度。 熟練程式語言(如 Python、Java):可快速上手資料工程工具 可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。 技能補充:  資料處理:Spark、Kafka、Airflow、dbt 資料庫:PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake 資料管線:ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構 編程與基礎統計:Python、SQL、資料品質檢查 職涯發展路徑流程圖 🔹 總結路徑圖說明 (起點) 後端工程師 │ ├── A. 學習前端 → 全端工程師 ├── B. 提升架構能力 → 系統架構師 │ └── 技術決策 → 技術總監 └── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師 └── 深入雲端架構 → 雲端工程師 哪些產業需要後端工程師? 後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」,以下是常見產業範疇: 📌電商與零售:處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技(FinTech):開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台:如論壇、影音平台、交友 App,後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務:提供線上系統給其他企業使用,如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸:如外送、倉儲、車隊派送,依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技:處理病例、預約、穿戴裝置資料等,需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業:遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統:如戶政、健保、交通資訊等數位服務。 後端工程師的挑戰與機會 🚀 6個常見的後端工程師挑戰 技術複雜度高:需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。 看不見的貢獻:成果不如前端「有畫面」,但卻是維運的關鍵,常常被低估。 資安責任重大:系統若當機、資料異常,後端通常是第一個要排解問題的人,需確保數據安全,防止攻擊與資料洩漏。 需快速跟上技術演進:如容器化(Docker)、微服務架構、雲端部署等都不斷更新 高效能與擴展性要求:需設計能夠處理大量請求的系統,確保穩定性與效能。 跨團隊協作:需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作,確保系統順利運行。 🌟 後端工程師4大機會 可轉職多種技術職:例如 DevOps、技術主管、架構師,或橫移到前端/全端。 全球需求穩定成長:任何需要「運作」的數位產品,都需要後端支撐。 遠端與海外機會多:因後端較少受地域限制,常見國際合作或海外招募。 進可攻、退可守:進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台,退可穩定就業於各類企業內部系統開發。 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】
如何自動調整儲存格的文字大小
如何自動調整儲存格的文字大小
你還在一個一個手動調整儲存格的欄寬嗎?今天要分享一個小技巧,讓文字可以隨著儲存格一起變大變小,完全不需要再手動處理了! 調整欄寬的基礎篇:全選表格後,在上方出現黑色箭劍頭後,雙擊兩下。 這個調整方式一定是大家最常使用來快速的符合文字內容大小的辦法,但是無法避免的如果文字內容太長,還是會出現井字號的錯誤狀況,所以今天要跟大家分享另一個辦法,就可以完全避免這個問題,操作步驟: 1.全選表格 2.在常用工具列中,開啟設定儲存格格式 3.在對齊方式的文字控制中,勾選縮小字型以適合欄寬 4.按下確定 這個小小的動作完成後,大家可以再試試看,文字非常神奇的就隨著欄寬進行變動了!
Mindy
行銷管理:理論、策略與實務應用書籍章節架構 企管系講義教材
行銷管理:理論、策略與實務應用書籍章節架構 企管系講義教材
書籍章節架構與概述 前言 • 行銷管理的定義與演變 • 理論與實務整合的重要性 • 本書特色:理論基礎 + 案例實務 + 策略規劃工具 第 1 章 行銷管理概論 • 行銷管理的角色與任務 • 行銷理念演變:生產導向 → 產品導向 → 銷售導向 → 顧客導向 → 社會行銷導向 • 行銷管理流程與決策層次(戰略、戰術、操作) • 經典理論:科特勒(Kotler, 2016)、Porter 五力分析 第 2 章 消費者行為與市場細分 • 消費者心理與購買決策歷程 • 市場細分、目標市場選擇與定位(STP) • 行銷組合(4P/7P)概念 • 理論學者:Solomon(消費者行為)、Kotler(STP)、Schiffman & Kanuk(行為模式) 第 3 章 市場資訊與市場研究 • 市場調查流程(定量、定性研究) • 資料蒐集與分析方法 • 消費者洞察與市場機會識別 • 案例:問卷設計、焦點團體討論 • 理論:Malhotra(市場研究)、Churchill(量表設計) 第 4 章 品牌管理與定位策略 • 品牌定義與功能 • 品牌資產(Brand Equity)與品牌忠誠 • 品牌定位策略與差異化 • 實務應用:品牌重塑、品牌延伸 • 理論:Aaker(品牌資產)、Keller(品牌知覺價值) 第 5 章 產品策略與創新管理 • 產品生命週期(PLC) • 新產品開發流程 • 產品組合與差異化策略 • 案例:科技產品、新興品牌策略 • 理論:Levitt(產品生命周期)、Cooper(新產品開發流程) 第 6 章 價格策略與管理 • 價格的心理與策略 • 成本導向、價值導向、競爭導向定價 • 折扣、促銷與動態定價策略 • 案例:線上電商、實體零售 • 理論:Monroe(價格心理)、Kotler(價值定價) 第 7 章 通路策略與零售管理 • 通路結構與類型(直接、間接、線上、O2O) • 零售管理與物流策略 • 渠道衝突與整合管理 • 案例:電商平台、跨通路行銷 • 理論:Kotler & Keller(通路策略)、Bowersox(供應鏈管理) 第 8 章 推廣策略與整合行銷傳播(IMC) • 廣告、公關、促銷、直效行銷、數位行銷 • IMC 策略設計與整合 • 案例:社群媒體行銷、品牌活動 • 理論:Belch & Belch(IMC)、Kotler(促銷管理) 第 9 章 數位行銷與社群策略 • 網路行銷、SEO/SEM、內容行銷 • 社群媒體行銷策略與影響力行銷 • 數位消費者行為分析與數據應用 • 案例:品牌社群經營、數位廣告優化 • 理論:TAM/UTAUT(科技接受)、Chaffey(數位行銷策略) 第 10 章 行銷績效衡量與策略調整 • KPI 設定與行銷 ROI • 消費者洞察與績效追蹤 • SWOT / BCG / Ansoff 策略工具應用 • 案例:數據分析與行銷策略迴圈 • 理論:Kaplan & Norton(平衡計分卡)、Kotler(行銷控制) 第 11 章 國際行銷與跨文化管理 • 國際市場進入策略 • 跨文化行銷挑戰與品牌調整 • 案例:跨國品牌的全球與本土化策略 • 理論:Czinkota(國際行銷)、Hofstede(文化維度) 第 12 章 行銷整合案例與策略模擬 • 全書整合案例:STP + 4P/7P + IMC • 策略模擬:市場分析 → 消費者洞察 → 行銷組合 → 效果評估 • 小組報告與實務演練 前言 行銷管理是商業世界的核心,涵蓋從市場洞察、消費者行為理解,到品牌塑造與策略規劃的全過程。本書以理論為基礎,並結合實務案例與策略工具,幫助學生不僅理解「行銷為何如此運作」,更能學會「如何實際操作」。 整學期課程大綱 週次 課程主題 核心內容 作業/案例活動 1 課程導論 行銷管理概論、歷史演進 討論生活中行銷案例 2 消費者行為與市場細分 STP、消費者心理 小組分析消費者案例 3 市場研究方法 問卷、焦點團體、資料分析 問卷設計練習 4 品牌管理 品牌定位、品牌資產 品牌案例分析 5 產品策略 產品生命週期、新產品開發 小組設計新產品 6 價格策略 價值導向定價、折扣策略 模擬定價決策 7 通路策略 零售、電商、O2O 設計通路策略 8 推廣策略 IMC、廣告、公關 社群廣告企劃案 9 數位行銷 SEO/SEM、社群行銷 數位廣告投放分析 10 行銷績效 KPI、ROI、策略調整 分析真實案例數據 11 國際行銷 跨文化市場、全球品牌 國際案例討論 12 策略整合 STP + 4P + IMC 小組模擬策略演練 13 案例演練 I 消費者行為分析 分組報告 14 案例演練 II 品牌與通路策略整合 分組報告呈現 15 期末總結 理論、策略與實務回顧 期末報告 / 策略企劃書
詹翔霖 管理知識學院 詹翔霖
整理包/最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼?
整理包/最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼?
2025-06-24報導/經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載 生成式人工智慧(GenAI)技術迅猛發展,多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具,將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出,為讀者分析四款生成式AI的各自效能,就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。 AI工具確實快速提升效率,不過使用者也要注意,目前的AI工具不保證完全正確,甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」,使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力,避免AI工具謬誤。 各家生成式AI重點馬上看 ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議 ChatGPT OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅,也有廣大用戶,付費企業客戶近期突破300萬戶,有免費與付費模式,每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元,用戶指出,付費版反應速度更快,用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。 「資料分析」方面,ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化,適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上,適合創作個人化內容。「圖表製作」方面,ChatGPT的圖表較為簡單,但圖片較無法把文字一起生成出來,繪圖時整體構圖比較簡單。 網址:https://chatgpt.com/ ChatGPT小檔案 開發者OpenAI付費版費用每月20美元(約新台幣610元)主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等 Gemini Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習,能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro,推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性,讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。 「資料分析」方面,Gemini提供的內容易於閱讀,文法經過重新梳理,適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上,Gemini能一次生成多達15個標題,提供選擇建議,對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面,Gemini 的完整度高,使用者可選擇不同的圖表類型,並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。 網址:https://gemini.google.com/ Gemini小檔案 開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元(約新台幣650元),可免付費試用一個月主功能強大的推理能力,擅長處理複雜的問題和情境,能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發 Grok Grok是由X(前稱 Twitter)開發的生成式AI,專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能,能即時生成與當前熱點話題相關的內容,結合社交媒體數據分析趨勢,提升用戶互動的實時性,成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。 「文案生成」方面,Grok風格簡潔有力,類似科技周刊的風格,適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面,Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表,並附上有關的資訊數據,對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。 網址:https://grok.com/ Grok小檔案 開發者應用程式X(前身為Twitter)付費版費用每月30美元(約新台幣970元)主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷 DeepSeek DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索,開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」,中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司,創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場,提供R1和R2兩種不同的服務模式。 「資料分析」方面,DeepSeek提供前言和總結,讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上,DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題,附上創作理念和選擇建議,適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面,DeepSeek使用文字排列呈現,提供Python程式碼,對於技術使用者來說相當便利。 網址:https://www.deepseek.com/ DeepSeek小檔案 開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬(輸入)tokens收費人民幣16元(約新台幣66.68元)主功能資料搜尋和訊息檢索,利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化,提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析 使用建議 生成式AI工具已經落地商業化,從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供,競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求,選擇最合適的AI工具,以提升工作效率與創造力。 綜合比較四款生成式AI後,提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案,可考慮Gemini;若喜歡口語化一點的表達,可選擇DeepSeek。AI繪圖方面,生成多幅圖片建議可使用Grok,若希望作品有較高的品質,可選擇Gemini。在「資料分析」方面,若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料,建議選擇「ChatGPT」,讀者若希望能得到比較容易理解的內容,應該選擇Gemini。 針對「表格整理」方面,若要以更快的速度掌握大致上的資訊,建議選用ChatGPT;若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容,可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上,若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型,建議使用Gemini。 推薦閱讀: AI聽話卻沒懂你?OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險 AI強勢取代!企業寧僱AI也不找菜鳥,今年畢業生有多慘? 除了ChatGPT,還有哪些生成式AI?16種AI工具應用解析 打造ChatGPT行政小助理:專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 [course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
【104職場力】
Excel函數教學|如何使用 UNIQUE 函數提取「不重複的值」與「只出現過一次的值」?
Excel函數教學|如何使用 UNIQUE 函數提取「不重複的值」與「只出現過一次的值」?
UNIQUE 函數可以用來創建不重複的選項列表,方便進行數據驗證,也可以從大型數據中過濾出重複項目,只留下唯一值,這樣就能更清楚地看到不同的數據項目。學會使用這個函數,會讓你的數據處理工作更加高效和精確。以下是UNIQUE的介紹: UNIQUE函數 ➤功能:提取不重複的值 ➤語法:=UNIQUE(範圍,以下第二欄位說明) 第二個欄位說明 - 以「欄」比較(垂直的):False / 0 / 不輸入 - 以「列」比較(水平的):True / 1 ➤舉例:=UNIQUE(C3:C9,FALSE)代表在C3到C9的範圍中,傳回唯一欄,也就是提取不重複的值 UNIQUE函數 ➤功能:只出現過一次的值 ➤語法:=UNIQUE(範圍,第二個欄位說明,第三個欄位說明) 第二、三個欄位說明 - 以「欄」比較(垂直的):False / 0 / 不輸入 - 以「列」比較(水平的):True / 1 ➤舉例:=UNIQUE(C3:C9,FALSE,TRUE)代表在C3到C9的範圍中,傳回只顯示一次的項目 圖一(左)、不重複的值 圖二(右)、只出現過一次的值 🔍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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2026 年最值得導入的 Chatbot 推薦:AI 客服系統完整選購指南
2026 年最值得導入的 Chatbot 推薦:AI 客服系統完整選購指南
你上一次在某個網站上被 Chatbot 氣到半死,是多久前的事? 那種感覺很多人都有過:你問它一個具體的問題,它給你一段罐頭回覆,完全雞同鴨講。你試著換個說法再問,它還是給你同樣的答案。最後你放棄了,直接去找電話號碼,或者直接關掉頁面。 那個時代的 Chatbot,是一種讓客戶體驗變差的工具,而不是讓它變好的工具。但現在,情況已經完全不一樣了。 AI 技術的快速演進,讓 Chatbot 從「關鍵字比對的自動回覆機器」,進化成「真正理解語意、能夠進行有意義對話」的智能助手。現在導入一套好的 Chatbot,不只不會讓客戶體驗變差,反而可以讓它大幅提升。 Chatbot 是什麼?為什麼現在比以前重要十倍? Chatbot,中文通常翻譯為聊天機器人或對話機器人,是一種透過文字與用戶進行自動化對話的程式。它可以被部署在網站、LINE、Facebook Messenger 等平台上,在沒有真人介入的情況下,自動回應用戶的各種詢問。 過去的 Chatbot,運作邏輯很簡單:你預設一系列規則,然後讓程式按照這些規則執行。這種規則型 Chatbot 的上限很明顯——用戶一旦說了規則裡沒有涵蓋到的內容,它就當機、答非所問。 現在的 AI Chatbot,背後驅動的是大型語言模型(LLM)。它不需要你預先寫好每一個對話規則,而是真正「理解」用戶說的話——理解語意、理解意圖、理解上下文——然後生成符合情境的回覆。這個差距,不是量的差距,而是質的飛躍。 為什麼現在比以前重要十倍?因為消費者的期待改變了。現在的客戶,習慣了即時回覆。他們在下班後九點發訊息詢問你的服務,不想等到明天早上九點才得到回應。對他們來說,能夠即時、準確回應的系統,已經是基本配備,而不是加分選項。 Chatbot 的三大類型,你需要哪一種? 第一類:規則型 Chatbot。透過預設的決策樹和關鍵字比對來運作,適合場景非常固定、問題類型極度有限的情況。優點是設定簡單、成本低,缺點是彈性極差,無法處理任何超出預設範圍的問題。 第二類:NLP Chatbot(自然語言處理型)。能夠理解自然語言的語意,不需要用戶說出特定的關鍵字才能觸發正確的回應。但訓練需要大量的標注資料,在處理複雜、多輪的對話時容易出現理解偏差。 第三類:AI 大語言模型驅動的 Chatbot。背後驅動的是 GPT、Claude 等大型語言模型,能夠真正理解複雜的問題、維持多輪對話的脈絡、根據企業提供的知識庫生成精確的回覆。對於絕大多數有認真客服需求的企業來說,第三類是現在最值得投資的方向。 選擇 Chatbot 系統的七個關鍵指標 第一:語意理解能力。用真實的客戶問題去測試,看看系統能不能正確理解問題的意圖,而不只是比對關鍵字。 第二:知識庫整合能力。好的 AI Chatbot,應該能夠把你的產品資料、服務說明、FAQ 等內容整合進去,根據這些資料來回答問題。 第三:多輪對話維持能力。系統能不能在多輪對話中保持脈絡,記住用戶前面說過的內容,這決定了對話體驗的品質。 第四:人工轉接的流暢度。當問題超出 AI 的能力範圍,系統能不能順暢地轉給真人客服,並且把對話記錄完整地交接過去。 第五:平台整合廣度。能否整合 LINE、Facebook、網站等多個渠道,在一個後台管理所有的對話。 第六:數據分析能力。能否分析最常被問的問題、客戶最常在哪個環節卡住、哪些問題導致了轉換或流失。 第七:資料安全與部署彈性。是否提供私有部署的選項,資料的儲存和處理是否符合企業的安全要求。 為什麼戰國策 AI 客服系統值得你認真評估? 戰國策的 AI 客服系統,是一套從真實的企業服務場景出發設計的解決方案,真正理解台灣企業的服務邏輯和客戶溝通習慣。台灣客戶的問法、用語、以及對服務品質的期待,跟英語市場有很大的差異,一套在台灣被真實驗證過的系統,能夠避免大量的本地化磨合問題。 系統支援多平台整合,後台的數據報表讓你清楚地看到每一個對話的走向和結果。人工轉接的設計流暢自然,客戶不會有明顯的「被轉手」的割裂感。對於重視資料安全的企業,也提供私有部署的選項。 導入 Chatbot 之前,需要先定義你的核心場景,不要以最低成本為唯一選擇標準,並且把 Chatbot 當成持續優化的系統而不是裝完就結束的工具。 Chatbot 的時代已經來了,現在導入的企業,正在把競爭對手拉開距離。 了解戰國策 AI 客服系統,立刻造訪:LiveChat.com.tw 0800-003-191 Line id : @119m #Chatbot #AI客服 #聊天機器人 #客服系統 #戰國策 #LiveChat #AI自動化 #企業AI #客戶體驗
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Word(office365) vs Google文件3個功能差異:插入頁碼、核取方塊和制定表格顏色
Word(office365) vs Google文件3個功能差異:插入頁碼、核取方塊和制定表格顏色
無論是Google Docs還是Microsoft Word,都各自擁有強大的功能和靈活的選項,可以幫助您完成各種文件處理任務。本文將介紹如何在這兩款軟體中實現頁碼插入、創建帶有複選框的待辦事項清單,以及製作帶有標題行和交替行顏色的表格。通過這些實用指導,您將能夠更高效地管理日常工作,提升文檔處理能力。 【插入頁碼,但從第二頁開始編號】 Google Docs 達成方法: 1. 點擊「插入」 > 「頁碼」 2. 依照圖示選擇頁碼位於上方、下方開始,從封面還是從第1頁開始 Microsoft Word 達成方法: 1. 點擊「插入」 > 「頁首或頁尾」 2. 點擊「頁碼」 > 「頁碼格式」 3. 選取 「第一頁不同」 4. 將 「頁碼編排方式」 下的 「起始頁碼」設定為 0,而不是 1 【創建一個帶有複選框的待辦事項清單】 Google Docs 達成方法: 1. 點擊「插入」 > 「清單」 > 「核取方塊清單」 2. 開始輸入清單項目 3. 按Enter鍵添加新項目 4. 點擊複選框可以標記完成 Microsoft Word 達成方法: 1. 點擊「插入」選項 2. 點擊「符號」,選擇複選框符號 3. 確定後開始輸入清單項目 【創建一個帶有標題行的表格,並應用交替行顏色】 Google Docs 達成方法: 1. 點擊「插入」 > 「表格」,選擇所需的行列數 2. 右鍵點擊表格,選擇「表格屬性」 3. 選取自己要調整的「儲存格」 4. 點擊「顏色」中的「儲存格背景顏色」 Microsoft Word 達成方法: 1. 點擊「插入」 > 「表格」,插入所需的行列數 2. 選中整個表格 3. 在「表格設計」選項中,勾選「標題行」 4. 在「表格樣式」中選擇一個帶有交替行顏色的樣式 5. 可以進一步自定義顏色 🔍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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軟體業Technical Writer工作在做什麼?技術文件為何不是由PM寫?
軟體業Technical Writer工作在做什麼?技術文件為何不是由PM寫?
軟體產業的Technical Writer工作在做什麼?和PM產品經理工作有什麼差異?Technical Writer職位結合「內容寫作」和「技術寫作」的專業,可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術+商業內容。本文作者以自身經驗分享,解答包括Technical Writer工作內容及為什麼不由PM來寫技術文件。 文/朱麒 本文目錄(點擊可快速前往) 1. Technical Writer到底要幹嘛?2. 為什麼需要Technical Writer?3. 為什麼不由PM來寫技術文件? 我曾經擔任PM將近6年的時間、在新職位—Technical Writer工作也已經快9個月的時間,這篇文章想分享關於「寫文件」這件事情。 一開始有許多朋友和我討論說「為什麼不交給PM做就好?」在親身體驗與想過之後,我發現這兩者的定位與價值是完全不同的。這篇文章分享Technical Writer在做些什麼,以及簡單比較跟「產品經理(Product Manager)」的差異。 如果你對軟體產業有興趣、正在當PM的人、或是潛在想當Technical Writer的人看(有這樣的朋友嗎),一起來看看這篇文章吧。 備註:請留意此篇文章的脈絡都是以「軟體開發」的角度來談。 1. Technical Writer到底要幹嘛? 簡單說,就是替公司的產品寫一份「攻略本」。 攻略本是電玩產業的詞,能幫助新手玩家快速學會操作方法、了解遊戲目標,接著就可以比較開心的在遊戲的世界中玩耍。 而「技術寫作(Technical Writing)」就是替公司的產品寫使用文件,用來引導消費者更好地使用公司產品。技術寫作也可以視為公司品牌、產品使用體驗的一環,能影響消費者對於公司產品的整體觀感。 這就像「攻略本」會先告訴新手玩家基本的操作方法,讓玩家在別在超大的遊戲世界中不知所措的亂跑、被怪打死而感到挫折(可能一開始連「基礎戰鬥知識」都沒有就跑出新手村)。 好的技術文件,應該能夠把公司產品複雜的功能與規格,在適當的時間點、用適當的方式告訴使用者。 2. 為什麼需要Technical Writer? 對呀,為什麼不由最熟悉產品功能與規格的程式開發者或產品經理,來寫技術文件就好了呢? 先從「軟體開發者」的角度來說。由於技術文件(例如API Documentation)是技術含量相當高的文件,最好的寫作者當然是由開發者來寫。 然而多數的開發者在寫文件的時候,容易從非常技術的角度撰寫文件—多數狀況是「只解釋程式功能,但不解釋程式對於使用者的目的」。由於程式往往有自己的商業邏輯(例如建立訂單的流程、訂單對帳與請款的方式),使用者在不清楚商業邏輯的前提下直接閱讀,往往一頭霧水。 因此Technical Writier誕生了,這個職位結合「內容寫作(Content writing)」和「技術寫作(Technical Writing)」的專業,可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術+商業內容。 Technical writer像是一位翻譯員,要把「技術」國家的語言翻譯給「商業」國家的人理解。 3. 為什麼不由PM來寫技術文件? 行行好,放過PM吧! PM的工作包山包海,要跟業務單位/客戶對需求、花時間整理規格、跟設計師/工程師/QA/營運團隊溝通。 PM職責範圍確實也包含寫產品的規格與規劃,例如: 使用者故事(User Story): 即 As a(使用者), I want(做什麼事情), so that(得到什麼成果),讓產品團隊理解每個功能為誰而做、要做什麼、做完成果。 User Story Acceptance Criteria Test Cases:寫完User Story後,必須要進一步描述這個功能的細節,透過「Given(在什麼情況下),When(當使用者做了什麼),Then(會發生什麼事情)」才能讓工程師與QA(測試工程師)執行。 Product Roadmap:告訴C字輩的老闆接下來的產品發展,這一季要做什麼、為什麼要做、要打哪些用戶、如何衡量成效、成效好與不好的相對應措施是什麼。 可以看到,PM的寫作文件通常是「對內」,告訴團隊接下來要做些什麼、不做些什麼;但Technical Writer通常是「對外(外部使用者)」,告訴使用者產品從哪裡開始用、要完成對應的事情該怎麼做、技術細節要到哪裡去查……等。 PM和Technical Writer的技能樹不同,前者更多在溝通、後者更多在引導。更多文章分享,可至「朱騏部落格」閱讀。 (原文標題:軟體產業中的 Technical Writer 在做些什麼,為什麼「寫文件」這件事情不都交給 PM 做就好?) [joblist_plugin title='更多104【Technical Writer】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=Technical%20Writer' amount='4']
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讓表格自動加上框線及序號
讓表格自動加上框線及序號
嗨!大家好,今天我們要來介紹一個表格小技巧,如何自動新增表格框線及序號。 適當的在EXCEL中新增框線可以讓你的表格更加好閱讀,但是,每次新增表格時,你可能都需要手動為每個儲存格加上框線,這樣既浪費時間,也容易出錯。 現在,讓我們來介紹如何使用Excel的選條件式格式設定,快速且輕鬆地新增表格框線。 1.選取要加框線的範圍,可以是整個工作表或是特定的區域。 2.點選「條件式格式設定」 3.選擇「新增規則」 4.類型選擇「使用公式來決定要格式化哪些儲存格」 5.公式內容選擇我們第一個會打資料的儲存格非空值,範例中設定「=$C1<>""」 6.格式選擇外框 現在表格已經可以自動新增框線了,這樣一來,你只要輸入資料再也不必擔心框線了。 那序號要怎麼也可以自動新增呢?非常簡單,只需要使用到IF函數。 函數介紹=IF(判斷條件,符合條件傳回的值,不符合條件傳回的值) 範例公式=IF(C2<>"",ROW()-1,"") 再下拉填充,這樣設定好不只框線,連序號也都會自動新增了。 希望這個小技巧能對你有所幫助,謝謝收看!
Mindy
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
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使用Excel FILTER函數進行高效篩選:化繁為簡,自動篩選符合條件的內容
使用Excel FILTER函數進行高效篩選:化繁為簡,自動篩選符合條件的內容
除了使用一般的漏斗形篩選鍵外,我們還可以利用函數來進行更高效的篩選,不需要逐一設置篩選條件,從而簡化流程,自動帶出符合條件的內容。今天要介紹的是Excel FILTER函數,以下是其功能說明: 【FILTER函數】 ➤功能:篩選特定資料,快速分類表格資料 ➤語法:FILTER(選取資料範圍, 設定篩選條件, [若無符合資料,則顯示......]) ➤=FILTER(B4:D8,C4:C8>8),原始資料裡,根據B4到D8的範圍中,選取C4到C8的範圍(年紀),會自動帶出名字、年紀超過8歲的人以及居住地 ➤ 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!
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「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】
2026最新整理:AI客服系統/線上客服系統總體擁有成本(TCO)深度分析報告:企業預算編列與投資回報(ROI)評估準則
2026最新整理:AI客服系統/線上客服系統總體擁有成本(TCO)深度分析報告:企業預算編列與投資回報(ROI)評估準則
AI 客服時代來臨,企業不能再用「舊預算思維」規劃未來 🤖⚡ 2026 年的企業客服已全面進入 AI 驅動時代。多數企業雖然意識到導入 AI 客服勢在必行,但在真正編列預算與評估投資回報時,卻仍停留在「只看月租費」的落後思維。事實證明,這種方式往往導致嚴重的預算錯估,甚至讓企業在第二年面臨爆炸性的隱性成本。 AI 客服系統並非單一軟體購買,而是一套「長期營運系統」。 它牽涉到導入、串接、AI 訓練、語義校準、模型調教、知識庫建置、維運、資安與客服流程重整,任何一項忽略都會造成重大的成本風險。 也因此,本報告的目的並不是單純介紹 AI 客服的功能,而是透過「總體擁有成本 TCO」與「投資回報 ROI」兩大企業級模型,協助企業看懂真正的開銷結構,並在預算有限的情況下做出最有效益的投資。 企業現場真實挑戰:為什麼導入 AI 客服後,成本反而變高? ⚠️ 企業普遍遭遇的問題,其根源並不是 AI 能力不足,而是「預算錯估」與「隱性成本無法被辨識」。 以下整理出 2026 年企業在導入 AI 客服系統最常遇到的挑戰: 困境一:僅看表面價格,忽略超額對話量、頻寬與進階模組的隱藏費用 困境二:僅購買軟體,但忽略導入、客製化與跨系統串接的工程預算 困境三:缺乏知識庫、資料清洗與語義優化導致 AI 解決率偏低 困境四:採用便宜方案,導致客服工作量不減反增,成本大幅上升 困境五:SaaS 方案受限於抽成模式,營收成長反而讓成本倍增 困境六:未將資安、合規、數據主權納入預算,導致後期開銷暴增 困境七:錯估維護成本,導致第二年費用大幅攀升 困境八:缺乏在地化語義理解,造成 AI 回覆品質不佳、客訴增加 這些不是技術問題,而是「決策框架錯誤」造成的預算風險。 深度解析|AI 客服系統的真實成本由哪些部分組成? 🔍 企業若只看「軟體月費」,必然會被誤導。本章將依照企業級 TCO 架構,拆解 AI 客服的完整成本。 一、表面費用:軟體授權與訂閱費(看得見的價格) 企業最容易看到的費用,就是月租或年費,但其背後的計價方式卻差異極大: 方式一:依座席數計價。人工客服越多,費用越高。 方式二:依對話量計價。促銷或旺季容易爆量,導致成本失控。 方式三:依模組計價。進階 CRM 串接、生成式 AI 模組全部另外收費。 這類費用之所以危險,是因為其價格看起來低,但實際 TCO 卻可能是三倍以上。 二、導入成本:企業最容易忽略的關鍵費用 導入成本往往左右 AI 導入成功率,卻最常被企業低估。 導入包含: 方法一:跨系統 API 串接(CRM、ERP、會員系統) 方法二:客服流程重整(表單流程、工單分類、權限設定) 方法三:後台規格設定(自動分流、標註規則、客戶分群) 任何項目沒處理好,都會造成 AI 效能下降與人工回流,成本大幅上升。 三、AI 訓練成本:真正決定智能程度的關鍵 🤯 AI 客服不同於傳統系統,它必須被「訓練」才會聰明。 訓練包含: 階段一:資料清洗與知識庫整理 階段二:意圖模型(Intent)與語義模型(NLU)訓練 階段三:多輪對話邏輯建置與補強 階段四:持續語義優化與校準 這是一項持續性投入,不能只做一次。 若企業未保留這項預算,AI 會在半年後明顯退化,導致人工介入率上升。 四、維運成本:企業最常忽略的長期預算 包含: 項目一:系統維護與功能更新 項目二:資安合規(ISO、加密、稽核) 項目三:知識庫持續優化人力 項目四:模型重新訓練與語義校正 項目五:API 日誌監控與錯誤修復 企業若沒有穩定的維運預算,AI 系統將逐漸老化,體驗下降, ROI 跌落。 市場定位分析|不同 AI 客服方案的成本差異到底在哪? 📊 市場 AI 客服方案大致分為三類,每類的長期成本完全不同。 方案一:低階 AI(關鍵字型) 優點:價格最低 缺點:解決率低,人工介入率高 長期成本結論:看似便宜,實際最貴 方案二:中階 AI(深度 NLU、多輪對話) 優點:能解決 70%-85% 常見問題 缺點:需持續語義優化 長期成本結論:最符合企業 ROI 的投資組合 方案三:生成式 AI(LLM 對話系統) 優點:理解力強、能主動推薦、能進行內容摘要 缺點:推理成本(GPU)高 長期成本結論:適用於客服量大且流程複雜的企業 投資回報 ROI 深度評估:AI 客服是否值得? 📈 企業最在意的問題不是 AI 多厲害,而是: 「導入後能不能省錢?能不能提升效率?」 以下用客觀角度分兩部分分析。 一、AI 能省下哪些明確成本? 人工客服成本至少包含: 項目一:薪資 項目二:教育訓練 項目三:行政管理 項目四:設備與空間 項目五:流動率造成的補人費用 平均每位客服月成本 5 萬至 7 萬元。 一套成熟 AI 系統若能降低 60% 的人工介入率,節省金額非常可觀。 二、AI 能創造哪些額外收益? 效益一:24/7 回應,不漏單、訂單轉換率提升 效益二:降低客訴率,提高 CSAT 分數 效益三:完整客服數據,即時洞察問題 效益四:針對對話內容自動推薦產品,提高客單價 這些都直接影響營收。 案例研究:A 公司導入 AI 客服後,成本下降 60%,滿意度大幅提升 企業背景:A 公司為跨境電商,客服量大,原採用低價客服系統。 面臨問題: 困境一:AI 解決率低,人工仍需介入 困境二:對話超額收費導致成本暴增 困境三:系統無法與 CRM 串接,客服效率低 困境四:客服流動率高,培訓成本過大 戰國策集團介入後: 方法一:重新整理知識庫、語義訓練 方法二:導入全通路 AI 客服 方法三:使用標準 API 串接 CRM 方法四:建立 AEO 對話優化流程 成果: 成果一:人工客服介入率降至 15% 成果二:每年節省 140 萬元客服開銷 成果三:CSAT 從 65% 直接提升到 92% 成果四:客服效率提升 4 倍 戰國策集團|企業 AI 轉型的最強大後盾 AI 客服不是買軟體,而是導入一套能提升效率、降低成本、創造營收的「企業核心系統」。 戰國策集團以 25 年顧問經驗,提供: 優勢一:透明費用,不陷入隱性收費陷阱 優勢二:完整 TCO 分析,協助企業精準編列預算 優勢三:最強在地化語義訓練,AI 解決率大幅提升 優勢四:全通路整合,降低客服部門 60% 以上成本 優勢五:提供 24/7 技術支援,確保 AI 持續運作 若你正在思考 AI 客服是否划算,真正的問題應該是: 「你的企業能承受不導入 AI 的成本嗎?」 立即聯繫戰國策集團,啟動 AI 客服革命! 📞 免費諮詢專線:0800-003-191 💬 LINE 官方帳號:@119m 🌐 官方網站:Livechat.com.tw 讓戰國策集團成為你 2026 年最關鍵的 AI 競爭力來源。 常見問題 FAQ❓ Q:AI 客服的價格是不是一定比人工更便宜? A:短期不一定,但長期一定是。AI 的 ROI 需從 TCO 評估,而非月費比較。 Q:小公司值得導入 AI 嗎? A:若客服量超過每月 300 則,AI 立刻具有成本效益。 Q:AI 訓練是一次性費用嗎? A:不是。語義優化是長期行為,必須編列年度預算。 Q:對話量計費是否可靠? A:高風險。促銷高峰會讓成本暴增,建議採混合式定價。 Q:戰國策的 AI 客服與其他廠商差在哪? A:戰國策提供完整語義訓練、全通路整合、在地化支援與透明費用,TCO 最低、ROI 最穩定。
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【Notion教學2】如何用Notion進行專案管理 Database應用
【Notion教學2】如何用Notion進行專案管理 Database應用
Notion除了作為個人筆記資料庫外,還有一個超方便的功能就是建立自己工作上的專案進度表!你可以透過notion自定義自己想要看到的資訊等,無論是日期、協作、工作狀態、工作完成度等等等,都可以在notion上一表上一覽無遺~ 今天先分享最基本的專案管理表該如何製作: 1. 首先創立一個database 2. 基本的欄位可以設置「Text-任務」,即你的任務名稱 3. 「Date-日期」:依你自己的習慣調整呈現格式,以今天日期為例,目前notion可以呈現的格式有 May 10,2024; 5/10/2024;10/5/2024;2024/5/10;Today(距今天日期多遠) 4.「Status-狀態」:notion有預設三個狀態選項,分別為Not started、In progress、Done,此外你也可以在edit property 中設定你所習慣的任務狀態,如已發信等。 歡迎關注PM雜學室,還有更多Notion強大的功能分享給你!
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數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下,數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼?需具備什麼條件?職涯發展性如何?本文將深入剖析。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是數據分析師?需要哪些技能?數據分析師薪資行情如何?技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展:轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師?數據分析師的挑戰 什麼是數據分析師?需要哪些技能? 數據分析師工作內容 數據分析師,又常被稱為資料分析師(Data Analyst),負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括,運用工具挖掘數據價值;並透過可視化工具,將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版,幫助企業解決痛點、提升績效。 數據分析師技能與工具能力分析 基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 1. 數據分析師基礎工具能力 數據分析師需要熟悉專業數據分析工具,以快速整理、分析數據,特別是在行銷與銷售領域。 Python語言能力:數據分析師常用的入門工具,用於數據分析、資料處理。 商務分析能力:透過Excel的函數與數據透視表功能,執行數據清理與分析。 簡報提案能力:數據分析師須具備數據報表呈現能力,搭配AI工具提升簡報能力 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師|入門實戰' amount=1] [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 數據分析師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村|練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程> 線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣 了解課程> 線上 AI簡報3項思考力,ChatGPT倍速提升商業競爭力! 目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程> 延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家|快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界​👉 不寫程式的大數據分析師:數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰​ 👉 用Excel也能玩轉統計分析​ 2. 數據分析師核心技能 多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用,幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。 R語言:適合統計分析與資料視覺化,適用於深度數據分析。 SQL:可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理,能處理大規模結構化數據。 Tableau:用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。 Power BI:能與多種數據來源整合,適合商業報告製作。 3. 數據分析師證照 GA4(Google Analytics 4)認證:熟練GA4分析用戶行為,評估網站效能。 數據分析師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程> 線上 快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣 了解課程> 線上 從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣 了解課程> 線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣 了解課程> 延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家|資料分析師必備視覺化技能 Power BI​👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰​👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力​👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板​👉 Google Analytics 4 數據分析師 國際認證保證班 4. 數據分析師進階升級技能 透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。 網路爬蟲工具:常用於資料量龐大、多元來源的數據,透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。 VBA自動化工具:Excel的高階巨集工具技能,透過程式語言設定,可幫助數據自動化高效產出。 雲端應用進階能力:當企業規模龐大,數據分析師需處理大量且複雜的資料分析,需具備機器學習與雲端技術技能,協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。 數據分析師進階能力推薦課程 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣 了解課程> 線上 財會工作秒殺技! 活用VBA,開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程> 線上 Oracle APEX 入門實戰! 5634人感興趣   了解課程> 延伸推薦課程​👉 成為 AI 科學家|網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取​ 搭配5大特質(軟技能) :錄取數據分析師更容易 數據思維能力:數據分析師不僅需要處理數據,更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度,擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因,進而提煉出有價值的洞察。 溝通與表達能力:數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察,並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。 解決問題能力:數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題,需理解業務需求,將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案,並以數據為基礎提供可行的解決建議。 自學與精進技術的能力:數據分析領域的技術更新快速,掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具(如雲端平台、機器學習技術),還是掌握行業最新趨勢,持續進修都至關重要。 數據安全與保護隱私的能力:數據隱私和安全問題越來越受到重視,數據分析師需確保數據的合法性與安全性,避免違反相關法規(如GDPR、CCPA),並提升對敏感數據處理的規範性。 數據分析師薪資行情如何?技能與行業別是落差關鍵 數據分析師做為數據推升關鍵角色,薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差,以3年以下工作經驗的平均月薪來說,行情不輸半導體工程師,加上技能門檻高,升遷與轉職機會多。 1. 台灣數據分析師薪資範圍 初階(3年以下經驗):月均薪約5.5萬。 中階(3-5年經驗):月均薪約 6.1萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約7.1萬。(以上資料來源:104薪資情報) 2. 影響數據分析師薪資的因素 技能組合:具備機器學習、大數據工具(如Spark、Hadoop)或雲端技術(如AWS、Google Cloud)等加分技能的數據分析師,薪資水準更高。 行業差異:科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。 數據分析師職涯發展:轉職工程師薪水加乘 數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間,以下是數據分析師常見的職業成長路徑: 1. 資料科學家 如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案;資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。 技能需求:更深度的專業技能,如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。 課程推薦:AI資料科學家全方位學程班 2. 資料工程師 資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面,包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面,資料工程師都需要涉獵。 技能需求:數據技術導向的維護與開發,需要更高階的數據應用工具技術,如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。 學習指南:資料工程師學習地圖 課程推薦:資料工程師養成班 3. 軟體工程師 部分企業因組織規模關係,會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中,與跟資料工程師相同,軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。 技能需求:設計高階數據模型,帶領數據分析團隊,參與業務策略規劃。 學習指南:前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 哪些產業需要數據分析師? 數據分析師的需求已滲透至各行各業,其中以下幾個產業需求最為旺盛: 1. 科技與軟體業(AI數據分析師) 分析用戶行為,提升產品體驗;開發推薦系統等。 2. 電商與零售業(商業數據分析師) 優化促銷活動,分析購物行為,提升轉化率。 3. 金融與保險業(金融數據分析師) 信用評分模型、風險預測,優化投資策略。 4. 醫療健康產業(醫療數據分析師) 個性化治療方案,疾病趨勢預測。 5. 半導體製造業(數據分析師) 製程數據分析,設備異常檢測。 6. 行銷與廣告業(行銷數據分析師) 廣告效果分析,用戶分群,A/B測試。 數據分析師的挑戰 首先,技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異,數據分析師必須不斷更新自己的技能,掌握最新的工具與技術,如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力,特別是在同時承擔日常工作的情況下,如何平衡學習與工作的時間分配,成為許多分析師面臨的困境。 在業務層面,數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作,這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性,如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現,並與業務需求對接,是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時,還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案,這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']
【104職場力】
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
你是否想過轉職前端工程師,或是想提升技術實力,而能在競爭激烈的職場脫穎而出?無論你是零基礎的學習者,還是正在尋找更明確學習路徑的開發者,這篇文章將幫助你理解前端工程師的核心技能、職涯發展方向,並提供高效的學習策略。透過系統化的學習與實踐,你將能夠更順利地進入前端開發領域,甚至進一步拓展你的職業選擇! 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是前端工程師?與後端、全端差別是什麼?前端工程師無經驗者可入門嗎?掌握前端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職前端工程師的學習策略前端工程師薪資行情與職涯發展前端工程師的挑戰與機會 什麼是前端工程師?與後端、全端差別是什麼?前端工程師無經驗者可入門嗎? 前端工程師工作內容 前端工程師(Frontend Developer)負責網站或應用程式的「前端」部分,也就是使用者直接看到並與之互動的使用者界面(UI)。前端工程師的工作涵蓋範圍廣泛,從網頁的版面設計、動態效果,到與後端 API 的串接,確保使用者有良好的互動體驗,且需要結合設計思維與程式邏輯。 他們的主要工作內容包括: HTML、CSS、JavaScript 來構建網頁結構、樣式與行為。 與設計師合作,將 UI/UX 設計轉化為可用的前端介面。 與後端工程師協作,透過 API 取得數據並呈現在頁面上。 🎯相近職類比較:前端 vs. 後端 vs. 全端 類別主要技術主要負責範圍前端工程師HTML, CSS, JavaScript, React/VueUI/UX 介面開發,確保網頁互動與使用體驗後端工程師Node.js, Python, Java, Databases處理伺服器邏輯、數據庫與 API全端工程師前端 + 後端技術負責整體開發,能獨立完成前後端架構 🎯 為什麼前端工程師職缺變多? 近年來前端技術的發展迅速,市場對前端工程師的需求持續增加,讓許多轉職者與求職者開始關注這個領域,並發現它具有以下優勢: 市場需求大:企業對於使用者體驗的重視,使得前端工程師的價值不斷提升。 入門門檻適中:相比於後端開發或全端開發,前端技術較容易上手,適合作為進入 IT 產業的第一步。 創造力與技術並重:前端工程師不僅需要技術實力,還能發揮設計與創意,讓開發的產品更具吸引力。 遠端與自由工作機會多:前端開發適合自由接案與遠端工作,為職涯發展提供更多彈性。 🎯 誰適合轉職前端工程師? ✅ 無技術背景者:對網頁開發有興趣,願意學習技術。 ✅ 人文社科背景者:如行銷、設計、心理學等,能結合設計與技術。 ✅ 理工科背景者:資訊、數學、電機,具邏輯思維優勢。 ✅ 現職工程師:希望提升技術,拓展職場競爭力。 掌握前端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 前端工程師技能與工具能力分析 基礎技能 HTML、CSS、JavaScript 基礎、Git / GitHub、RWD、Bootstrap、jQuery 核心技能 JavaScript 進階、API 與非同步處理、前端框架(React / Vue)、CSS 進階 進階技能狀態管理(Redux / Pinia)、前端測試(Jest / Cypress)、SSR / SSG(Next.js / Nuxt.js)、效能優化 專業技能TypeScript、Web 安全性、PWA / 桌面應用開發、後端基礎(Node.js / ASP.NET) AI 技能ChatGPT、GitHub Copilot、Figma AI 插件、Lighthouse(效能分析)、Codeium(智能補全)、Tabnine(代碼建議)認證AWS Developer、Azure Developer、Google Cloud Developer職涯全端工程師、前端架構師、技術產品經理、UI/UX 工程師▲ 前端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 成為前端工程師的學習路徑(搭配AI工具) 🔹 第一階段:基礎入門(建議學習時長:1-3 個月) 📌 學習內容: HTML & CSS:學習網頁的基本結構與樣式設計。 JavaScript 基礎:學習變數、函式、條件判斷、迴圈等基本概念。 Git / GitHub:學會版本控制,方便管理與共享程式碼。 RWD(響應式設計):學習如何讓網頁適應不同裝置(手機、平板、電腦)。 Bootstrap:使用現成的 CSS 框架,加速開發美觀的網頁。 基礎專案:製作個人靜態網頁,實踐所學內容。 📌 AI 工具應用: ChatGPT / Claude:語法解釋與錯誤排查。 Webflow / Framer AI:低程式碼網站設計。 📌 備選學習: jQuery:雖有逐漸被原生 JavaScript 與前端框架取代之趨勢,但仍在許多重要專案中使用。 [course_plugin title='前端工程師入門課程' keyword='前端' amount=2] [course_plugin api_type='course_id' title='前端工程師入門課程' id='6e43b10e-45e7-40e2-92c0-1b4d6aeb955c, 9e6b7b79-2849-4f24-80ef-a620b94471a5'] 🔹 第二階段:前端開發進階(建議學習時長:1-3 個月) 📌 學習內容: JavaScript 深入:學習 DOM 操作、ES6+ 語法,增強互動效果。 CSS 進階:掌握 Flexbox、Grid、SCSS,提升排版與樣式管理能力。 API 與非同步處理:學習 Fetch API / Axios,讓網頁與伺服器互動。 前端框架(React / Vue 擇一):學習現代前端框架,提高開發效率。 小型專案(如 To-Do List):實作互動型應用,提升技能。 📌 AI 工具應用: GitHub Copilot:代碼補全與最佳化。 Figma AI 插件:設計 UI 組件。 📌 備選學習: 與後端整合(Node.js / ASP.NET):可視職涯發展需求學習適合的後端技術。 [course_plugin title='前端工程師JavaScript課程' keyword='JavaScript 入門' amount=1] 🔹 第三階段:前端專業化(建議學習時長:3-6 個月) 📌 學習內容: 狀態管理(Redux / Pinia):管理大型應用的資料狀態。 前端測試(Jest / Cypress):確保應用程式的穩定性與可靠性。 SSR / SSG(Next.js / Nuxt.js):提升網站的 SEO 與效能。 效能優化(Lighthouse、RAIL 模型):讓網站載入更快、使用者體驗更好。 開發完整 SPA 專案:整合所學技術,完成一個獨立的應用程式。 📌 AI 工具應用: Codeium / Tabnine:自動化程式碼建議。 Lighthouse + DevTools:網站效能分析。 📌 備選學習: GraphQL:較新穎的 API 查詢方式,可視專案需求學習。 [course_plugin title='前端工程師專業課程' keyword='前端工程師專業技術養成班' amount=1] 🔹 第四階段:專業與進階(建議學習時長:6個月+) 📌 學習內容: TypeScript:強化 JavaScript 的類型安全性,提高開發效率。 Web 安全性(CORS、OAuth):學習網站安全機制,避免資安漏洞。 後端基礎(Node.js / ASP.NET):學習如何建立簡單的後端 API。 PWA / 桌面應用開發:學習如何開發離線可用的 Web 應用。 參與開源項目或企業級專案:提升實戰經驗,增加履歷亮點。 📌 AI 工具應用: 自動生成測試案例。 智能除錯與最佳化建議。 📌 專業證照(可選): AWS Certified Developer – Associate(雲端應用開發) Microsoft Certified: Azure Developer Associate(微軟雲端應用開發) Google Professional Cloud Developer(Google Cloud 平台開發) 成為前端工程師應具備的7個特質 (軟技能) 除了技術能力外,優秀的前端工程師還需要具備以下軟技能,在職場上更具競爭力: 溝通能力 💬 需與 UI/UX 設計師、後端工程師、PM、行銷團隊協作,確保產品需求清楚且可落實。 能解釋技術限制,提出可行的解決方案。 【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測|104學習精靈 細心與耐心 🔍 HTML、CSS、JavaScript 有許多細節,例如語法錯誤、CSS 權重、事件冒泡等,都可能導致 bug。 需耐心測試各種邊界案例,確保產品品質。 美感與使用者體驗意識 🎨 前端開發不只是把 UI 轉成程式碼,還需要理解基本設計原則,如色彩搭配、排版、可讀性、可用性等。 瞭解 WCAG 無障礙設計標準,確保網站對所有用戶友好。  團隊合作與開源精神 🤝 需與團隊協作開發、使用 Git 進行版本控制,並撰寫良好的 commit message 讓團隊易於理解。 參與開源社群或分享技術文章,提升個人影響力並獲取更多學習機會。 問題解決與邏輯思維能力 🧠 前端開發經常遇到跨瀏覽器相容性、效能最佳化等問題,需要有條理地分析並解決。 具備 debug 能力,能有效利用 DevTools、Lighthouse、瀏覽器 Console 等工具排查問題。 【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測|104學習精靈 自主學習與適應能力 📚 前端技術發展快速(如 React、Vue、Svelte 等框架的變遷),需具備持續學習與適應新技術如 Web3、AI 應用於前端(如 Chatbot UI)等的能力,保持競爭力。 熟悉不同開發模式(如 CSR、SSR、ISR),能因應不同需求選擇適合技術方案。 時間管理能力 ⏳ 前端開發通常需要處理多個功能或專案,具備良好時間管理能力能提升工作效率。 推薦課程 👉 成為前端工程師|透過 HTML 與 CSS 認識網頁設計,從 0 到 1 打造實用介面  (上集)👉 成為前端工程師|透過 HTML 與 CSS 認識網頁設計,從 0 到 1 打造實用介面 (下集)👉 Git 速成攻略:2.5 小時變身版本控制達人👉成為前端工程師|jQuery 入門密技,愉快打造互動式網頁不求人 轉職前端工程師的學習策略 🎯 初學者或轉職者的學習策略: 建立系統化學習計畫 規劃每日或每週的學習時間,確保穩定進步。 先掌握 HTML、CSS、JavaScript,然後再學習框架與工具。 實作專案,提高實戰經驗 透過小型專案練習,如個人履歷頁面、簡單的 To-Do List 應用。 參與開源專案,提升協作能力。 持續關注業界動態 追蹤技術社群(如 Dev.to、Medium)。 觀看 YouTube 教學或參加線上課程。 打造個人作品集與 GitHub 將學習過程中的專案上傳至 GitHub,展示技術能力。 部署個人網站,建立個人品牌形象。 🎯 不同領域的客製化學習策略 學歷背景優勢可能挑戰調整建議理工科(資訊、數學)強邏輯、程式基礎佳設計美感較弱快速進入框架學習,額外學習 UI/UX人文社科(行銷、語言)擅長內容與設計需強化邏輯與程式概念先學 UI/UX,搭配 AI 減少語法負擔無技術背景無前端基礎需學習從 0 到 1先用 Webflow 製作網站,再逐步學習代碼 前端工程師薪資行情與職涯發展 📌台灣前端工程師薪資 初階(3年以下經驗):月均薪約5.5萬。 中階(3- 5年經驗):月均薪約 6.1萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約6.3萬。(以上資料來源:104薪資情報) 📌影響薪資的因素 技術能力與熟悉的技術棧 精通 JavaScript / TypeScript、React、Vue、Next.js、Node.js 等熱門技術,薪資相對較高。 具備 Full-Stack 能力(如後端 Node.js、雲端技術 AWS/GCP),薪資更有競爭力。 專案經驗與解決問題能力 曾參與大型系統開發,或有獨立解決技術難題的經驗,加分。 具備效能最佳化經驗(如 Web Performance、Lighthouse 分數優化),市場價值更高。 業界與產業別 AI、Fintech、區塊鏈 相關公司,通常薪資較高。 新創公司 vs. 大型企業:大公司(如 Google、Meta、Apple)薪資較高,但競爭激烈;新創可能提供股票期權作為額外報酬。 地區與遠端工作機會 台灣近年開放遠端前端工程師職位增加,若能找到國外遠端機會(如美國、新加坡公司),薪資可能大幅提升。 英語能力與國際市場競爭力 能用英語與國際團隊溝通、參與開源專案,或申請海外遠端工作,薪資通常較高。 英文能力 - 線上免費檢測 前端工程師的職涯發展路徑 📌 全端工程師: 學習後端技術(Node.js、MongoDB)與其他核心程式語言提升競爭力。 課程推薦: 微軟智慧應用C#全端開發工程師養成班 全端工程師必修-Python迅速開發網站實戰 📌 前端架構師: 專注於大型專案的架構設計與效能優化。 課程推薦: 資安與雲端架構工程師養成班 📌 技術產品經理: 結合技術與產品管理,創造更大價值。 課程推薦: PM產品經理|入門致勝攻略:打造最強怪物新人的實戰課| 📌 UI/UX 工程師: 結合前端與使用者體驗設計,打造更直覺的介面。 課程推薦: 【安卓最新版】Android 9開發首部曲-UI與多頁面設計       哪些產業需要前端工程師 前端工程師的需求不僅限於軟體或網路公司,幾乎所有有數位產品的產業都需要前端開發人員。以下是幾個主要的產業: 📌 科技與軟體開發業(SaaS、雲端服務) 🌐 企業內部管理系統(ERP、CRM) SaaS 產品(如 Notion、Figma、Slack) API 服務平台、開發者工具 📌 電子商務(E-commerce) 🛒 電商平台(如 Shopee、Amazon) 直播購物、行動支付系統 會員系統、推薦系統的 UI 設計與優化 📌 金融科技(Fintech) 💳 銀行、線上支付系統(如 PayPal、Stripe) 投資交易平台(如 Robinhood、幣安) 區塊鏈 / Web3 項目(去中心化金融 DeFi、NFT 交易平台) 📌 遊戲產業(Gaming) 🎮 遊戲 UI 設計與開發(如 Unity WebGL、Web3 遊戲) 遊戲社群平台、直播互動功能 📌 醫療與健康科技(HealthTech) 🏥 線上醫療預約系統 遠端醫療應用(如 Telemedicine) 健康數據儀表板、可穿戴設備 UI 📌 教育科技(EdTech) 📚 線上學習平台(如 Coursera、Udemy) 互動學習工具、AI 自適應學習系統 📌 媒體與娛樂(Streaming & Social Media) 🎥 影音串流平台(如 YouTube、Netflix) 社群媒體(如 Twitter、TikTok) 內容管理系統(CMS) 📌 智慧製造與物聯網(IoT) 🏭 智能家居控制面板(如 Home Assistant) 工業自動化數據儀表板 📌 政府與非營利組織(GovTech) 🏛️ 公家機關網站、數位政務服務 開放數據可視化應用 延伸推薦課程👉 RWD響應式網頁設計入門👉 (最新版.NET 6)ASP.NET Core MVC 無痛快速上手👉 工程師救星-用Bootstrap速成響應式網頁開發👉 Let’s Vue! 前端開發入門到實戰 前端工程師的挑戰與機會 🚀 成為前端工程師的挑戰 技術變化快,需持續學習 前端框架(React、Vue、Svelte)與技術棧更新快,需定期學習新技術。 前端生態系龐雜(Webpack、Vite、Bun 等工具),選擇適合的技術不容易。 效能與跨平台相容性 須考慮不同裝置、瀏覽器(Chrome、Safari、Edge)兼容性,避免出現顯示問題。 需優化效能,確保頁面載入速度快,提升使用者體驗。 與設計、後端的協作挑戰 需與 UI/UX 設計師合作,確保設計可行性。 與後端 API 串接時,可能遇到資料格式、CORS 限制等問題。 安全性風險 需防範 XSS、CSRF 等前端攻擊,確保網站安全。 🌟 成為前端工程師有哪些機會? 遠端工作機會多,薪資提升潛力大 許多國際公司提供遠端前端工程師職位,可爭取更高薪資(如美國、新加坡市場)。 跨領域發展機會 可向 Full-Stack 方向發展(學習後端 Node.js、雲端技術)。 若具備 UI/UX 設計能力,可轉型為前端設計師或產品開=發相關角色。 AI & Web3 趨勢帶來新機會 AI 生成 UI(如 ChatGPT Plugin、Copilot)可能改變前端開發方式。 Web3 項目(如去中心化應用 dApp)對前端工程師需求增加。 開源貢獻與技術影響力 參與開源專案(如 Vue、React),可增加個人影響力,甚至吸引企業挖角。 延伸推薦課程​👉 前端工程師專業技術養成班 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【前端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】
AI產品經理需求5年成長263%!從Chatbot到AI Agent,PM工作正在發生什麼變化?
AI產品經理需求5年成長263%!從Chatbot到AI Agent,PM工作正在發生什麼變化?
生成式AI熱潮即將進入新階段,企業對AI人才的需求也明顯發生變化。前幾年當我們談到「AI人才」時,多數人第一時間想到的可能是「AI工程師」、「資料科學家」或「機器學習工程師」;但到了2026年,另一群人才正在快速受到企業重視——那就是「AI產品經理」(AI Product Manager)。 文/《104學習》 本文導覽 AI產品經理是什麼?不只是「會用ChatGPT的PM」趨勢一:AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散趨勢二:從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代趨勢三:PM不一定要成為工程師,但「做得出來」正在變重要趨勢四:只會Prompt,差異化可能愈來愈小趨勢五:企業不再只看AI使用率,而開始追問ROI趨勢六:AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍未來可能不是「AI PM變多」,而是「所有PM都要懂AI」想進入AI產品領域,可以從這4層能力開始光是「知道AI」還不夠,實作才是最重要的一步從「會用AI」到「管理AI」,PM競爭正式進入下一階段 根據《104學習》發布的《AI人才趨勢報告》,近5年台灣AI人才需求成長 97.6%,明顯高於整體招募市場同期增幅。其中,「專案/產品管理」相關AI人才需求從2022年平均每月951人,增加至2026年3,453人,5年增幅高達263.1%,是成長幅度最高的職類。 這個數字透露了一個重要訊號:企業現在缺的不只是「會開發 AI 的人」,更缺「知道怎麼把 AI 做成產品的人」。 而這樣的轉變並不只發生在台灣。 從美國科技業到全球大型企業,AI發展的焦點正在從「模型有多強」,進一步走向「AI能不能真正進入工作流程、解決問題,並產生可以衡量的商業成果」。 產品經理,也因此站到了這波 AI 轉型的第一線。 延伸閱讀:不再只看影片!AI如何顛覆企業培訓?「圍繞AI設計學習體驗」成2026職場新顯學 AI產品經理是什麼?不只是「會用ChatGPT的PM」 「AI產品經理」(AI Product Manager)並不是多學、會用幾個AI工具,就可以在職稱前面加上「AI」。 簡單來說,AI PM 真正要做的是: 找到值得 AI 化的問題,設計 AI 解決方案,再把它變成使用者願意使用、企業可以持續經營的產品。 傳統產品經理需要進行:使用者研究、規劃 Roadmap、管理產品需求、分析數據,以及協調設計與工程團隊。 儘管這些能力到了AI時代仍然重要,但AI產品又多了不少全新的不確定性。 例如: AI回答到什麼程度才算正確? 準確率90%可以上線嗎? 如果AI判斷錯誤,誰負責? 哪些事情可以讓AI自動完成? 什麼時候需要人類確認? 模型使用成本多少才合理? 使用者資料能不能送進大型語言模型? AI產生幻覺時,產品要如何處理? 這些問題已經不單純是工程問題,同時也是產品的問題,因此,AI PM 的角色正在逐漸從單純的「需求管理者」,轉向:「Product Manager × AI Solution Designer × Business Owner」。 延伸閱讀:AI PM紅什麼?!年薪上看150萬! 哪些職類適合轉職成AI產品經理?這5種背景都有機會 你可能會想:「一定要原本就是產品經理,才能成為AI產品經理嗎?」 其實不一定。 AI產品經理需要的並不是單一技能,而是「產品思維 × AI理解 × 商業判斷 × 產業知識」的組合。因此,不同職務背景的人,都可能帶著原本的專業優勢切入AI產品領域。企業需要的不只是懂技術的人,更需要能理解實際工作問題、知道哪些流程值得AI化的人。 舉例來說,以下幾類工作者,轉職AI產品經理時尤其具有既有優勢: 產品經理/專案經理:產品方法與跨部門協作能力最接近。 軟體工程師/資料分析師:懂技術,更容易判斷AI能不能做。 UX/UI/使用者研究:最懂使用者如何與AI互動。. 行銷/營運/商業企劃:最了解市場、流程與ROI。 HR、金融、醫療、製造、教育等產業專業人才:Domain Knowledge可以成為最大優勢。 因此,想轉職AI產品經理,不一定要把過去的工作經驗全部歸零。相反地,原本累積的產業知識,很可能就是你的轉職籌碼。 真正需要做的,是在既有專業上補上「產品方法」與「AI能力」,慢慢形成自己的跨域組合:原本專業 × Product × AI。 未來企業需要的AI PM,很可能不是最會下Prompt的人,而是最清楚「問題在哪裡、AI可以怎麼解、產品怎麼落地,以及最後能不能創造商業價值」的人。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆-AI 產品經理學習營​|緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢一:AI人才需求正在從工程端往產品與商業端擴散 AI發展初期,企業最需要的是AI Engineer、Machine Learning Engineer、Data Scientist等技術人才。 但當企業真正開始導入生成式AI,管理者面對的問題就變了。 以前問的是:「我們能不能做AI?」 現在問的是: 「哪些流程最值得 AI 化?」 「這個功能真的有人需要嗎?」 「AI 可以節省多少時間?」 「導入之後能不能增加營收?」 「這筆 AI 投資到底值不值得?」 104人力銀行的人才數據也反映出這個轉變。除了專案/產品管理人才需求5年內增加263.1%之外,業務銷售相關的AI人才需求也增加247.8%,行銷相關需求則增加了165.4%,都是非常高的成長曲線。 換言之,AI已經不再只是資訊部門或研發部門的事情。它開始進入:產品、營運、行銷、業務、人資、金融、製造、教育等不同場景。 無獨有偶,世界經濟論壇(WEF)所發表的《Future of Jobs Report 2025》也將「AI and Big Data」列為未來成長最快的技能,並預估到2030年,現有工作所需的核心技能有約39%將發生變化。 所以未來真正稀缺的,可能不只是 AI 工程師,而是:懂原本專業,又知道如何利用 AI 改變工作的跨域人才。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆-AI 產品經理學習營​|緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 趨勢二:從「AI Chatbot」進入「AI Agent」時代 當2023、2024年AI應用剛起步流行時,多數企業選擇做「生成式AI」,那時候最常見的應用,就是「AI Chatbot」的應用。例如以下的情境應該不讓人感到陌生: 員工問:「公司差假怎麼申請?」 AI從知識庫找到答案後回覆答案。 但現在企業開始往下一個階段前進:「AI Agent」。 不同的是,過去AI Chatbot的主要負責的工作是:「回答問題」,而AI Agent能做到(或想做到)的則是:「完成任務」。 例如:過去的客服AI可能只是告訴顧客如何退貨。未來的AI Agent可能直接可以執行以下的動作: 讀取訂單 直接執行以下5個SOP → 判斷是否符合退貨資格 → 建立申請 → 通知物流 → 更新 CRM → 回覆顧客 因此連帶讓產品設計從過去陽春的「對話介面」,直接變成完整可以提供服務的「AI Workflow」。 不過,根據勤業眾信在《2026 AI企業現況報告》指出,就算企業已開始積極布局Agentic AI,但當前AI的治理與組織準備程度仍有落差;企業真正面臨的挑戰已從「要不要用AI」,逐漸轉向「怎麼安全地讓AI進入核心流程」。 這也是AI PM接下來最重要的工作與挑戰,產品經理必須懂得設計: AI 可以做到哪一步? 什麼時候交回給人? 哪些操作需要再次確認? AI 可以存取哪些資料? Agent 執行錯誤後如何恢復? 如果過去PM主要工作是在設計產品的「User Flow」,未來很可能還要學會設計:Human × AI × System 的 Agent Workflow。 延伸閱讀:文科生的AI時代生存指南:這4類證照幫履歷「套上科技濾鏡」,跨領域轉職必備! 趨勢三:PM不一定要成為工程師,但「做得出來」正在變重要 AI同時也正在重新定義產品經理與工程團隊之間的工作邊界。 過去 PM 想驗證一個產品概念,常見流程可能是: 需求研究 → Wireframe → Figma Prototype → PRD → 工程開發 → MVP 現在,Vibe Coding、AI Coding Agent、No-code/Low-code等工具正在壓縮這段流程。 產品經理即使沒有完整工程背景,也開始有機會自己建立: AI Chatbot 簡單Web App AI知識庫 RAG應用 自動化Workflow AI Agent Prototype 未來企業期待 PM 的可能不只是:「你能不能把需求寫清楚?」,而會進一步變成:「你能不能先把想法做出來,證明值得投入?」 雖然這並不代表產品經理都要轉職成工程師。 但是當你真正理解基本的技術邏輯(包括 API、LLM、RAG、Prompt、Agent與資料流程),才能更有效率地和工程團隊一起完成產品。 延伸閱讀:PM的隱性停滯:你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」? 趨勢四:只會Prompt,差異化可能愈來愈小 生成式 AI 剛出現時,「Prompt Engineering」曾經被視為非常稀缺的能力。但隨著模型能力持續提升,單純會操作ChatGPT、Claude 或 Gemini,會逐漸變成知識工作者的基本能力。 真正拉開 AI PM 差距的問題,不再只是:「Prompt 怎麼下?」,而是:「什麼問題值得交給 AI?」 例如:公司有50個客服流程,哪5個最值得優先 AI 化?AI 自動化率做到多少才有 ROI?如果準確率只有 90%,剩下 10% 的錯誤會造成什麼影響?哪些情境一定需要 Human-in-the-loop? 這些問題靠 Prompt Engineering 解決不了,它需要的是:「產品判斷+商業理解+AI知識+產業經驗」。 因此未來有價值的人才組合,很可能會是: 金融 × AI HR × AI 醫療 × AI 製造 × AI 教育 × AI 行銷 × AI 對已經有幾年工作經驗的產品經理而言,原本累積的Domain Knowledge(領域知識)並不會因AI出現而失去價值,反而可能成為自己切入AI產品的重要優勢。 延伸閱讀:AI害你被裁員?104資深協理:學會用AI開外掛,未來是你挑公司 趨勢五:企業不再只看AI使用率,而開始追問ROI 生成式 AI 剛進企業時,許多組織最先觀察的是: 多少員工開始使用AI? 一天用了幾次? 有哪些團隊導Chatbot? 但2026年之後,更重要的問題開始變成:「用了之後,到底產生多少價值?」 根據勤業眾信在2026年的研究顯示,66% 的企業已經從AI獲得生產力或效率提升;但是只有約20%已經看到AI帶動營收成長。儘管74%的企業期待未來AI可以創造營收,但這中間巨大的落差,就是「AI Product Manager」的機會。 OpenAI在2026年談企業AI投資管理時,也提出不應只看Token單價,而應衡量AI每一美元實際完成多少有價值的工作,包括成功完成的任務、節省時間、改善決策以及能否形成可規模化工作流程。 因此 AI PM 未來除了 DAU、Retention、Conversion 等傳統產品指標,還可能需要理解: Task Success Rate Accuracy Hallucination Rate Latency Automation Rate Human Intervention Rate Cost per Successful Task 最後回到最核心的問題:這項AI產品,到底替使用者與企業創造了什麼價值? 延伸閱讀:85%員工上完課卻不會用!AI時代真正的危機不是失業,而是你的「技能已過期」 趨勢六:AI Governance也正在進入產品經理的工作範圍 2026 年另一個值得注意的全球變化,是 AI 法規正式進入執行階段。 歐盟的《AI Act》於2024年生效,多項規範已在2026年8月2日進入適用或執行階段,包括特定 AI 系統的透明度義務;部分高風險 AI 系統則有不同的後續實施時程。 因此做 AI 產品時,PM 未來還需要思考: 使用者知不知道自己正在跟 AI 互動? AI 產出的內容需不需要標示? 產品使用了哪些資料? 哪些事情一定需要人工決策? 系統如何留下紀錄? AI 判斷錯誤後如何追蹤? 特別未來的世界裡,金融、人資、醫療、教育等領域,AI Governance很可能逐漸成為產品設計的基本能力,需要注意的規範範圍將會愈來愈廣。 延伸閱讀:AI基本法借鏡國外 美專法重競爭、歐盟南韓有罰則 未來可能不是「AI PM變多」,而是「所有PM都要懂AI」 從更長期來看,「AI Product Manager」甚至未必永遠是一個獨立職稱。 就像現在很少有人特別強調自己是「Internet Product Manager」,當AI逐漸成為所有數位產品的底層能力後,企業遲早有一天將不再區分:Product Manager、AI Product Manager,而會認為:「產品經理本來就應該理解 AI」。 因此,真正值得產品工作者思考的,可能不是:「我要不要轉職 AI PM?」而是: 「我的 PM 能力,要怎麼升級成 AI 時代需要的產品能力?」 想進入AI產品領域,可以從這4層能力開始 如果把目前 AI Product Manager 所需能力整理成學習地圖,大致可以分成四層。 第一層|產品基本功使用者研究、需求分析、產品策略、Roadmap、數據分析、商業模式第二層|AI基礎理解生成式 AI、LLM、Prompt、API、RAG、AI Agent、資料流程第三層|AI產品實作AI Product Design、AI Workflow、Prototype、產品驗證、Evaluation、Human-in-the-loop第四層|AI商業化能力AI ROI、成本管理、AI Governance、產品商業模式與產業應用 真正的挑戰,是把這些原本分散的知識串在一起。 因為很多人現在已經「會用AI」,但從使用AI工具,到真正能提出一個AI產品構想、驗證需求、設計流程,再做出可以展示的Prototype,中間其實還有不小的距離。 [course_plugin api_type='course_id' title='第一屆-AI 產品經理學習營​|緯育TibaMe X 104人力銀行獨家 ' id='b6c9c165-0c8b-4eb7-b2a0-6a105afc5e24'] 光是「知道AI」還不夠,實作才是最重要的一步 如果你原本就是產品經理、專案經理,或者希望往 PM 領域發展,現在需要補的可能已經不只是再上一堂「ChatGPT 工具課」。 而是實際練習: 怎麼找到值得用 AI 解決的問題? 怎麼把需求轉成 AI 產品構想? 怎麼和技術團隊討論 AI 解法? 怎麼快速驗證產品? 怎麼把 AI 概念變成真正的產品提案? 針對這樣的能力轉型,104人力銀行也與緯育TibaMe合作推出「第一屆AI產品經理學習營」,鎖定希望在PM實務中應用 AI、提升產品提案能力,以及希望踏入產品經理領域的職場工作者。課程預計自2026年10月17日起正式展開。 與單純介紹 AI 工具有所不同,如果你的目標是往 AI Product 發展,更值得關注的是能否透過有結構的學習與實作,把「AI 知識」轉化成真正能用在工作上的「產品能力」。 👉 查看「第一屆 AI 產品經理學習營|緯育 TibaMe × 104 人力銀行」課程資訊 從「會用AI」到「管理AI」,PM競爭正式進入下一階段 回頭看這幾年的市場,可以大致看到產品人才能力的變化: 2023,會用 AI,是加分:生成式 AI 與 Prompt 開始普及。 2024,懂 LLM,是稀缺能力:企業開始嘗試 RAG、企業知識庫與生成式 AI 應用。 2025,能做 AI Product,開始受到重視:AI 從實驗性專案逐漸走向正式產品。 2026,能設計 Agent、Workflow、Evaluation 並衡量 ROI,價值快速提升:AI 開始真正進入企業核心工作流程。 放眼望去,下一階段真正稀缺的工作能力組合,很可能是:AI × Product × Domain × Business。 AI 工具的操作門檻只會愈來愈低,真正有價值的,反而是那些知道問題在哪裡、知道什麼值得 AI 化、能把想法變成產品,也知道怎麼衡量成果的人。 所以,對產品經理而言,現在真正值得問的或許不是:「AI會不會取代PM?」 而是:「當AI開始改變所有產品,我是否已經具備下一代PM需要的能力?」 推薦閱讀 AI害你被裁員?104資深協理:學會用AI開外掛,未來是你挑公司 AI代理人時代,勝負不在AI多聰明!林之晨:關鍵在組織消除落地摩擦力 AI拆解傳統職位、重組專業分工:下一批高薪人才長什麼樣?
【104職場力】
Claude怎麼用?免費版有什麼限制?Chat/Cowork整合了,最新方案及功能盤點
Claude怎麼用?免費版有什麼限制?Chat/Cowork整合了,最新方案及功能盤點
Claude有什麼特色?要付費訂閱嗎?本文整理Claude免費版與付費方案差異,包括2026年9月Chat、Cowork合併改版後的最新功能架構,以及Docs、Slides、Design及Claude Code功能的適用情境,幫助快速判斷怎麼開始用。 ※更新日期:2026/09/21 文/《104職場力》整理 本文目錄(點擊可快速前往) 【2026年9月更新】Claude整合Chat與Cowork,並推出Docs、Slides功能Claude是什麼?適合用於哪些工作?Claude可以免費使用嗎?Claude最新訂閱方案與價格整理Claude有哪些功能?Chat/Cowork整合與付費功能比較Claude有哪些模型可以選?怎麼開始用Claude?以生成簡報PPT為例使用Claude要注意什麼?資料安全與人工查核 【2026年9月更新】Claude整合Chat與Cowork,並推出Docs、Slides功能 Anthropic於2026年9月16日宣布整合Claude的Chat與Cowork功能,並推出Docs、Slides工具。更新重點如下: Chat與Cowork整合:過去使用Claude時,需要自行選擇「Chat」聊天、或切換到「Cowork」處理多步驟任務,功能合併後,使用者直接說明需求,Claude會自行依照任務需求回答問題,或執行研究、整理資料、製作檔案等多步驟工作。 新增Claude Docs:可在對話中建立文件,支援共同編輯、留言、加入圖表與視覺內容,並分享或匯出成果。 新增Claude Slides:可從筆記、報告或對話直接生成簡報,直接在Claude內編輯、播放,或匯出PowerPoint與PDF。 Claude Design整合進對話:可直接在對話中建立及修改設計、互動原型與視覺內容,原本獨立的Design入口也繼續保留。 哪些用戶可以使用?官方指出,Chat與Cowork的整合體驗正向Pro、Max用戶分批推出,涵蓋網頁、電腦與手機;官方預告Team與Free方案將陸續跟進;Enterprise組織變更前,會至少提前30天通知管理員。若用戶仍看到Chat與Cowork選項,代表帳號尚未切換新版。 Claude Docs、Slides與Design為付費方案的Beta功能,使用時會計入訂閱方案的用量額度;Enterprise用戶須依管理員設定開放。Claude Code仍保留獨立入口。 Claude是什麼?適合用於哪些工作? 圖/Claude 使用工具:Claude 網頁版:https://claude.ai/ 電腦版:https://claude.com/download 手機APP:iOS下載、Android下載 Claude in Chrome:下載安裝(付費訂閱功能) Claude是由Anthropic推出的AI助理,使用方式和多數生成式AI工具相同:可以用自然語言輸入問題、貼上資料、上傳文件,請它協助整理、分析、改寫、發想或產出內容,是能夠協助處理文字、資料與工作流程的數位工作夥伴。 Anthropic官方指出,Claude可以協助撰寫不同格式與風格的內容、學習新知、摘要長篇文字、撰寫程式、腦力激盪、翻譯,以及分析圖片與圖表。應用在職場上,可以運用於文章與Email改寫、長文件摘要、會議紀錄整理、企劃發想、資料比較、研究學習與程式輔助等工作。 Claude功能強項職場應用撰寫不同格式與風格的內容撰寫Email、文章初稿、簡報文字與社群文案 摘要長篇文字整理報告、會議紀錄、訪談內容與產業資料腦力激盪與討論不同觀點發想企劃方向、提案切入點與可能風險 學習新知解釋陌生概念、協助理解工作工具或專業知識翻譯語言翻譯信件、文章或跨國溝通內容建立與編輯檔案製作或編輯試算表、文件、簡報與PDF編寫程式碼撰寫、解釋與修改程式碼圖片與視覺資料分析解讀上傳的圖片或圖表,建立圖表、流程圖及互動式視覺內容多步驟任務代理交付需要多個步驟、跨檔案的工作,由Claude自行拆解執行排程工作定期產出摘要或報告 Claude可以生成圖片嗎? 和其他AI圖片生成工具不同,Claude不會直接產生照片或插畫。但Claude可以分析使用者上傳的圖片,並在對話中建立圖表、流程圖與互動式視覺內容,這些內容是以HTML與SVG產生。 因此,Claude較適合分析圖片與呈現資訊,而不是取代專門的AI生圖工具。 Claude可以免費使用嗎?Claude最新訂閱方案與價格整理 Claude可以免費使用,也提供付費訂閱方案。免費版採用基於工作階段的使用限制,額度每5小時重設一次。由於官方並未提供免費版每個工作階段固定可傳送的訊息數,實際用量會受到對話長度、任務複雜度、模型等因素影響。 與免費版相比,付費方案(Pro、Max、Team等)除了提供較高的使用容量,也包括Claude Code、Claude Docs、Claude Slides、Claude Design、Research等進階功能。 Claude個人方案比較 方案價格(美元)使用容量官方說明Free免費有限偶爾使用Pro$20/月;$200/年繳(約$17/月)標準定期使用Max 5x$100/月Pro每個工作階段的5倍經常用Claude處理各種任務Max 20x$200/月Pro每個工作階段的20倍每天大量使用,經常與Claude協作完成多數任務 圖/Claude Claude用量怎麼計算?5小時與每週上限怎麼看? 需要注意的是,Claude的實際用量不以固定訊息數計算,而會受到對話長度與複雜度、使用功能、模型及思考程度影響;在claude.ai、Claude Code與Claude Desktop等介面的使用量,也會共同計入方案額度。以Pro、Max個人訂閱為例,每週上限於帳號指定的固定時間重設、工作階段用量每5小時重設;部分模型或功能可能另有使用限制,須以「設定>用量」顯示為準。 至於如何評估「要不要付費訂閱Claude」?如果使用需求不高,Claude免費版已經能用基本功能,只是使用量有限制,當對話變長、任務複雜或使用頻率較高,就可能較快碰到用量上限。 而除了評估用量限制之外,由於Pro提供更多功能及模型,也可以評估是否需要多步驟任務、程式開發、深度研究或專案整理等進階功能。若經常需要排程工作,或使用Docs、Slides、Design製作與編輯成果,也可納入付費評估。 延伸閱讀:告別Token焦慮!Anthropic提供4個降低Claude Code成本祕訣 Claude有哪些功能?Chat/Cowork整合與付費功能比較 Claude正逐步將一般聊天與原Cowork的任務執行能力整合到同一個對話中。新版使用者不必先選擇模式;尚未更新的帳號,仍可依原介面使用Chat與Cowork。Claude Code主要用於程式開發;Docs、Slides與Design則分別支援文件、簡報與視覺設計。但免費版方案不包含Claude Code,需要訂閱用戶才能使用。 功能/工具官方說明方案支援平台Claude對話Chat及Cowork合併後的主要入口。適合快速提問、腦力激盪、撰寫初稿,也能直接交付複雜、多步驟的代理式任務,並產出完成的文件或成果免費版可用基本功能;付費方案提供較高用量網頁版、電腦版、行動版;Chrome側邊欄限付費方案Claude Code互動式程式開發助理,可讀取程式專案、撰寫與修改程式碼,並讓使用者即時檢視及批准變更Claude免費方案不包含Claude Code;可透過支援的付費訂閱使用,或另採API按量計費網頁版、電腦版、Cursor、CLI、VS Code、JetBrains 功能說明方案Claude Docs支援共同編輯、選取文字留言並請Claude修改,也能加入圖表與視覺內容;手機可提出建立要求及查看,編輯需網頁或電腦版;可匯出Word、PDF、Markdown與Google Docs付費BetaClaude Slides從資料或對話生成簡報,可直接編輯、播放,匯出PowerPoint、PDF或HTML,也可用連結分享付費BetaClaude Design建立與修改設計、互動原型與視覺版面,現已可從任一對話啟用;獨立入口仍保留付費BetaResearch針對問題進行多輪搜尋與資料分析,整合不同來源並附上引用,適合產業研究、資料比較與報告準備付費方案可用Scheduled排程任務,依指定時間重複執行資訊整理、摘要或報告工作。付費方案可用,雲端排程可在電腦離線時執行付費方案可用ArtifactsClaude產出的文件、簡報、設計與互動內容等成果免費版可用;Docs、Slides、Design目前另限付費方案Projects整理相關對話與文件免費版最多5個,付費方案不限 ※分享限制:Docs、Slides與Design產出的成品都能以單一連結分享,分享範圍依功能及方案而異,開啟分享連結需有Claude帳號。其中,Claude Docs在Team與Enterprise方案僅限組織內分享 延伸閱讀:Claude Cowork怎麼用?要付費嗎?解析操作流程、權限設定及模型選擇Claude Cowork排程任務怎麼用?讓AI定時工作,自動產出報告教學Claude Design怎麼用?AI工具生成原型、簡報怎麼做?Anthropic設計師建議使用技巧 關閉電腦後,Claude任務還會繼續嗎? 雲端任務在關閉筆電後仍會在背景執行,排程任務也不需要裝置在線。但若任務需要存取電腦中的本機檔案、瀏覽器或應用程式時,則仍需保持電腦開機連線,並開啟Claude Desktop。 Claude還能在哪裡用?Chrome與Office整合 除了網頁、電腦與手機App,Claude也能直接進到日常工作的工具裡: Claude in Chrome:瀏覽器擴充功能,開放付費方案使用。Claude可以讀取頁面、輸入文字、點擊連結、在頁面間導航與填寫表單,適合處理沒有API整合的內部系統或舊系統。(※使用瀏覽器代理功能時,仍建議避開涉及金流、帳號設定與對外發布的操作,並逐步確認Claude的每個動作) Claude for Microsoft 365:提供Excel、Word、PowerPoint與Outlook的外掛,可在Microsoft 365應用程式中協助處理資料、文件與郵件;付費方案可用,其中Outlook目前為Beta。 【補充】Claude for Microsoft 365外掛,是在Word、Excel等應用程式內操作;Microsoft 365 Connector則是在Claude中連接Microsoft資料。兩者的使用資格不同,Connector也開放Free方案,但需符合工作帳號及管理員授權條件。 Claude有哪些模型可以選? Claude的用量會受到所選模型影響。目前主要可用的模型如下: 模型主要定位免費/付費Claude Haiku 4.5快速、成本較低,適合較單純的任務免費與付費方案可用Claude Sonnet 5兼顧能力與速度免費與付費方案可用Claude Opus 5深度推理、複雜程式與多步驟工作付費方案可用Claude Fable 5.1更高難度推理、長時間執行的複雜任務付費方案可用,另有用量與計費規則比較以官方最新資訊為準,實際可選模型版本依方案、帳號介面及組織設定而異 建議一般職場文書、摘要與企劃工作,可先嘗試Sonnet 5,若需要深度分析或多步驟任務時,再切換到Opus 5。Pro用戶若要使用Fable 5.1,須以額外的按量計費額度支付,不包含在原訂閱用量中。 ※Claude Mythos 5僅開放經審核的機構申請使用,一般訂閱者的模型選單中不會出現;對外開放的對應版本是加上防護機制的Claude Fable。 怎麼開始用Claude?以生成簡報PPT為例 第一次使用Claude,可以先從網頁版開始。進入claude.ai並登入帳號後,就能建立新對話,直接輸入問題、貼上文字,或上傳文件請Claude協助處理。 Claude原本就能建立可下載的PowerPoint檔案;2026年9月16日宣布推出的Slides,進一步提供在Claude內直接編輯、播放與分享簡報的流程。兩者都能協助製作簡報,但成果介面不同。 方法一、透過對話建立PowerPoint檔案 以下實作透過Claude對話建立可下載的PowerPoint檔案: 1. 登入Claude網頁版或電腦版 2. 建立新對話,說明簡報需求、提供參考資料 開啟新對話,輸入簡報需求,可以包括:主題、用途、目標讀者、預計頁數、內容架構、視覺風格等,說明越清楚生成結果會越貼近需求;若簡報需要根據既有報告、試算表、會議紀錄或研究資料製作,也可以一併上傳。如果公司有固定簡報格式,也可上傳既有簡報或品牌規範,說明希望參考的字體、色彩、語氣與版面。 舉例輸入提示詞: 製作提供給部門主管的專案進度簡報,根據上傳的資料,建立一份10頁的PowerPoint簡報(.pptx)。簡報請包含:封面、專案目標、目前進度、重要成果、關鍵數據、遭遇問題、風險、下一步行動與結論。每頁最多4個重點,每點不超過25字;適合以圖表呈現的數據,請製作成圖表。整體採簡潔專業的商務風格。只使用我提供的資料,原始資料沒有提到的內容請標示「待補充」,不要自行捏造。 如果想先建立簡報大綱,不必請Claude直接建立檔案,也可以要求:「先提出10頁簡報架構,等確認後再建立PowerPoint檔案。」 3. 等待Claude建立簡報並下載檔案 Claude會分析資料、規劃簡報結構並建立PowerPoint檔案。完成後,對話中會出現可下載的.pptx檔案。 圖/實測Claude生成簡報PPT結果 圖/實測Claude生成簡報PPT結果 4. 檢查內容或繼續要求修改 產出的簡報仍需人工檢查,確認數據、內容正確性,以及版面、圖表與文字是否容易閱讀。如果需要調整,可以在同一段對話中繼續下指令修改。 註:Claude內建PowerPoint Skill,當使用者要求建立簡報時,系統會在功能開啟的情況下自動判斷並使用,不必另外輸入Skill名稱。 方法二、使用Claude Slides(付費方案) 在對話中明確要求使用Claude Slides,或從輸入框的Output選擇簡報類型,也可由Artifacts範本開始。提供相同的資料與需求後,檢查Claude產出的投影片,直接編輯或透過對話要求修改,再於Claude內播放、分享連結,或匯出PowerPoint或PDF。 圖/明確要求使用Claude Slides產出的投影片,於Claude內可直接編修,也可播放、分享連結或匯出檔案 圖/使用Claude Slides產出的投影片,可於Claude內播放、分享連結,或匯出PowerPoint、PDF 功能比較建立PPT檔案Claude Slides主要成果可下載的.pptx檔案Claude內可持續編輯的簡報,並可下載檔案修改方式請Claude修改檔案或下載後編輯直接編輯投影片或用對話修改播放方式下載後用簡報軟體播放可在Claude內直接播放方案免費與付費方案可用付費方案Beta 【補充】Skills、Connectors與Plugins是什麼? Claude在建立簡報、文件或試算表時,可能會自動使用Skills。Skills可以理解成Claude執行特定工作的「操作說明與工具包」,讓它能依照較固定的流程完成任務。 Anthropic目前提供PowerPoint、Word、Excel與PDF等內建Skills,開放免費版與付費方案使用。只要開啟「程式碼執行與檔案建立」功能,當使用者要求Claude建立PowerPoint簡報時,系統會自動判斷並使用相關Skill,不必另外輸入Skill名稱。 除了內建Skills,使用者也能建立個人Skill,例如加入公司的簡報規範、品牌色彩或固定報告格式,讓Claude日後依照相同標準產出內容。 Connectors則是讓Claude連接外部工具與資料來源。例如,連接Google Drive後,可以請Claude搜尋或整理雲端硬碟中的文件;連接Slack、Notion或其他服務後,Claude可在授權範圍內搜尋、讀取或分析資料;部分Connector也支援建立或修改內容,實際能力依服務與權限設定而異。 Plugins可把特定工作需要的Skills、Connectors等能力打包,讓使用者依職務或需求安裝,例如行銷、人資或資料分析工作。目前開放付費方案使用。 延伸閱讀:Claude Skills怎麼用?內建與個人Skill差異、適用情境及使用方式 使用Claude要注意什麼?資料安全與人工查核 若使用個人Claude帳號處理工作內容,需注意避免將企業機密資料輸入外部AI工具。不論是客戶個資、員工薪資、帳號密碼、API金鑰、未公開營運數據及機密文件,都不應直接貼進對話或任意開放存取權限。 另外也建議確認「對話是否用於改進模型」的設定:個人方案可在「Settings(設定)>Privacy(隱私)>Help Improve our AI models」自行開關。Team與Enterprise方案資料則預設不會用於模型訓練。 Claude產出的內容也可能包含錯誤、過時資訊或不存在的引用,應回到原始資料或官方來源確認,不能把AI回答當成唯一依據。 當Claude執行任務、存取檔案或使用外部工具時,可能對資料做出實際修改。建議只開放完成任務所需的資料夾,並替重要檔案保留備份,涉及刪除、寄送、公開發布或修改重要資料時,均應再次確認。 更多【AI工具應用】推薦: AI大神Karpathy的「LLM Wiki」是什麼?改善工作流、打造知識複利 NotebookLM簡報可直接修改了!6招編輯方法改AI簡報,轉PPTX、線上都行 憑借書證免費用GPT、Claude!教育部推「館館有AI」 擴及47所大學
【104職場力】
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📢 AI × Python × 商務應用開發,跨域實戰訓練開放報名! 還在等自學開竅?與其被AI浪潮甩在後頭,不如現在就開始打好根基,從AI開發到商務應用一次搞定! 🔥 【商務AI應用人才養成班】第01期 即日起開放報名 系統化訓練從 Python、ChatGPT、LINE Bot、LLM 到雲端部署與專案實戰, 讓你不只能寫程式,還能部署應用、主導AI專案! 📍 上課地點:台北市中山區/部分遠距授課 📆 上課時間:2025/5/27~2025/8/28(共322小時) 🧠 甄試日期:2025/5/15(含 Python 筆試與口試) 💰 訓練費用:勞動部補助 💡 你將學到: Python 程式設計 × 雲端資料處理 × ChatGPT × Gradio × LINE Bot × Azure AI × Docker × LLM 整合應用 AI 協助簡報設計、圖像生成、影片剪輯等商務應用 NLP開發、AI前端、專題實作、專案管理與求職技巧 🎯 就業發展方向: AI應用工程師、提示詞工程師、產品專案經理、Pre-Sales 工程師、商務開發等 課程說明會: https://www.surveycake.com/s/46o6g 課程頁面>> https://www.tibame.com/goodjob/AItalent
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Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
Microsoft AI-900考照心得與AI-901命題趨勢
▉ 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
104學習 職場熱門證照排行榜
雇主招募行政管理職務,要求求職者提供「全戶戶籍謄本」可以嗎?
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這則問題是個人在8月23日下午2點接受我們104人資學院邀請主講「雇主財產權 vs. 員工隱私權」課程中所舉出的實例。 針對這則問題,就業服務法第5條第2項第2款規定,雇主不得違反求職者的意思,要求提供非屬就業所需的隱私資料,否則雇主將會受到地方勞工主管機關的行政裁罰(就業服務法第67條第1項處新臺幣6萬元以上30萬元以下罰鍰)。 勞動部民國107年7月27日勞動法訴字第1070006257號訴願決定書指出: 訴願人雖稱提供全戶戶籍謄本,係為了解家庭狀況及家庭背景,於員工發生臨時狀況,訴願人較不會了無頭緒。然訴願人要求員工提供緊急聯絡人之聯絡方式即可,並無須要求員工提供全戶戶籍謄本,訴願人就要求提供上開戶籍謄本資料與目的間亦欠缺正當合理之關聯,已構成要求提供非屬就業所需之隱私資料之違反。 查該錄取通知書之職缺為「行政管理」,其工作內容與訴願人請員工提供上開資料,實難有正當合理之關聯,且關懷員工有多種方式,實毋需要求受僱者或求職者提供上開隱私資料,是訴願人違反就業服務法第5條第2項第2款規定之事實洵堪認定。 您的公司有這樣做嗎?
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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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