104學習

數學研究員

數學研究員
工作機會(63)
更多
月薪中位數
資料搜集中...
年資 3-5 年
資料搜集中...
年資 10 年以上
數學研究員 必備技能
你還缺?
?項已具備
AI 技能
登入看你專屬的技能分析
數學研究員 都在看
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
【104職場力】
課程推薦:Stanford Online - Machine Learning Specialization
課程推薦:Stanford Online - Machine Learning Specialization
跟大家推薦一個我自己親自上過、成功取得證書的機器學習線上課程——Stanford Online和DeepLearning.AI合作,Andrew Ng老師主講的「Machine Learning Specialization」。 這個課程從基礎的機器學習開始教,像是線性回歸、邏輯回歸,到後來的神經網路和推薦系統都有,講解超清楚,程式語言用的是Python,很實用。老師用很簡單易懂的方式讓初學者也能跟上,課堂上還有很多實作練習,可以讓你真正動手做,學得更紮實。 我自己是一步步慢慢跟著課程學習,最後拿到了官方認證的證書,對我的職場找工作幫助很大,如果你也想進入AI或資料科學領域,這門課真的很推薦!大家有興趣可以一起來報名,我們在教室裡也可以互相交流討論,一起進步! 課程連結在這裡,大家參考看看: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
曾鈺皓 國際線上技能學習認證
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】
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
【求職-4】在預計報到日之前幾個月,才能開始找工作呢?
【求職-4】在預計報到日之前幾個月,才能開始找工作呢?
【問】 我是今年的應屆畢業生,已在搜尋相關職缺,也有看到幾個不錯的工作機會,但由於還沒有畢業,得再等三、四個月畢業以後,才能就業。不過,我想提前做好規劃,搶先別人一步,那,不知到從現在開始投履歷應徵的話,會太快嗎?我擔心大多公司是急需徵才,我又無法馬上報到,是否會白忙一場? 【答】 如果是提前3~4個月來說,個人認為太早了,以公司來說,除非是您有非常績優的成績表現,或是企業主動到學校進行徵才(已經假設是公司預備人力),才會願意等這麼久,不然大多從確定錄取到預計報到,大多會落在0.5~1個月之間。 不過,對於像您一樣積極的應屆畢業生,我建議您參考以下的流程: 1. 畢業前2~4個月: 因為還能遇到一些師長及同學,這時候您的重點放在履歷的整理,透過與相同科系的朋友進行討論,將個人的求學及實習優秀經驗進行整理。我會推薦104人力銀行的「履歷診療室」功能,讓業師們給您指導,這樣,可以盡可能呈現出最佳的履歷內容,才能夠在這一波新鮮人中取得先機。 2. 畢業前1~2個月: 找師長及同學進行一些模擬面試,透過模擬面試去累積自己的面試經驗,降低面試中的緊張感,及修正一些問題的回覆內容,讓您能夠把握機會,確實在每一次面試中發揮出好的表現,才能夠增加錄取率。 3. 畢業前1個月: 開始搜尋相關職缺,並且進行履歷投遞,同時持續進行面試模擬的訓練,在履歷及面試都已經有充足準備的情況下,若能順利取得面試機會,就很有可能畢業後很快的錄取想要的工作,達到您想要的提前規劃。 文章連結:https://pse.is/3xd3cw -------------------------------------------------------------- 【相關文章】 【面試-1】如何增加面試機會+面試模擬注意事項 https://is.gd/0pnMOw 【面試-2】面試前的注意事項(資料準備、作品集、攜帶物品) https://is.gd/YZEdzh --------------------------------------------------------------- 【影片-1】履歷撰寫注意事項 https://is.gd/CRTJpR 【影片-2】面試老是慌亂,您試過使用【求職筆記本】了嗎? https://is.gd/U58pms --------------------------------------------------------------- 【職涯發展-1】工作年資久,就會變成有經驗的專家? https://is.gd/nnLF8k 【職涯發展-2】想請問技術員未來的職涯發展會是如何? https://is.gd/tU52JZ 【職涯發展-3】要走資訊科技產業一定要往上讀研究所嗎? https://is.gd/ACpWks --------------------------------------------------------------- 【求職-8】基層生產人員的未來發展? 技能檢定?考試?升學? https://is.gd/ZS0MVR 【求職-9】二度就業但沒有行政經驗的媽媽們,要怎麼轉職呢? https://is.gd/aVVXPf 【求職-10】為何求職時很多公司都會要求,語言能力相關證明? https://is.gd/YR4kaI 【求職-11】如果動作很慢、又沒有特殊技能有什麼工作可以做? https://is.gd/lnsADI 【求職-12】到底怎樣才能找到大家口中說的好工作呢??? https://is.gd/I6V1LF 【求職-13】在小公司和老闆緊密合作,還是大公司累積名氣呢? https://is.gd/C8xez6 【求職-14】私立和國立的大學是不是工作能力有差別嗎? https://is.gd/W4AWzS 【求職-15】創業與生活經濟,我很糾結到底該如何去進行兼顧? 【求職-16】進入科技業工作,個性上有甚麼是企業較偏好的特點 https://is.gd/S1hyZt 【求職-17】錄取一個職位,還能詢問其他職位嗎? https://is.gd/EgIDSV 【求職-18】大公司v.s自己喜歡的工作 該如何選擇? https://is.gd/KZ6oK7 【求職-19】高年級生,又非管理職,未來該何去何從? https://is.gd/gsg5q9 【求職-20】沒文憑該如何轉職到理想大公司? https://is.gd/KEolFt 【求職-21】常換工作會給人資不好的觀感嗎?還可以怎麼補救! https://is.gd/VQu6pe 【求職-22】45歲以上的高年級生,對於未來該如何去規劃? https://is.gd/eSPIN5
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
【在職補助課程】報名到4/15~ GitHub Copilot AI賦能開發實戰訓練班
【在職補助課程】報名到4/15~ GitHub Copilot AI賦能開發實戰訓練班
🔹 精選課程亮點: 1️⃣ 後端加速: 實戰建立 API 與自動化文件。 2️⃣ 前端實作: AI 輔助網站開發與資料分析。 3️⃣ 高階應用: 整合 Prompt Flow 打造專屬 AI 系統。 🎁參與課程者提供4/19-5/30 GitHub Copilot Business版使用權限 📅 相關期程: 報名截止:2026/04/15(三) 上課時間:4/19(實體-緯育台北中心)、4/26(遠距)、5/10(遠距) 💰 超值學費: 學員僅需負擔 $839 (政府負擔 $3,356) 特定身分(如45歲以上、原住民等)可享全額補助免預繳! ⚠️ 參訓要求: 報名及開訓日需為在職中(有勞保紀錄者),並有程式開發經驗,講師將以 C# 或 Python 進行演示。 👇 點擊下方連結到台灣就業通報名: https://ojt.wda.gov.tw/ClassSearch/Detail?PlanType=5&OCID=171122 (名額僅 40 位,依報名順序錄訓,請把握機會!) ✨台灣就業通所見課綱將於實際授課時,額外新增2026年更新版教材進行授課,會學到更多新的內容 如:Code Review、MCP擴充、CLI應用情境、用於SQL分析及應用、用於做資料分析、展望未來SDD
緯育TibaMe 緯育TibaMe
所以 API 是什麼?除了工程師,為什麼產品經理(PM)也要會?
所以 API 是什麼?除了工程師,為什麼產品經理(PM)也要會?
【API 是什麼?】 API代表「應用程式介面」,簡而言之,API是兩個軟體系統之間進行通訊的一組規則和工具,它允許不同的應用程式之間共享數據和功能,從而使它們能夠相互交互。 舉個例子,想象一家餐廳的訂餐應用程式,這個應用程式需要從餐廳的數據庫中獲取菜單資訊,處理用戶的訂單;然後將訂單訊息發送給餐廳的系統。這就是API的作用,通過餐廳的API,訂餐應用程式可以與餐廳的系統進行交互,從而獲取所需的訊息和完成訂單。 簡而言之,API就像是兩個系統之間的橋樑,使它們能夠彼此交流和合作,從而實現更廣泛的功能和服務。 【PM為什麼要會?】 產品經理(PM)需要了解API的原因包括以下幾點: 1. 產品整合和擴展 ► 整合外部服務:許多現代應用程序需要與其他服務(如支付處理、地圖服務、社交媒體平台等)進行整合。了解API可以幫助PM有效地規劃和管理這些整合。 ► 擴展產品功能:通過API,PM可以擴展產品的功能,而不必從頭開始構建所有功能。例如,利用第三方API來增加語音識別或翻譯功能。 2. 技術溝通 ► 與開發團隊溝通:PM需要與開發團隊合作制定技術需求和實施計劃。了解API可以幫助PM更好地理解技術限制和可能性,從而進行有效的溝通和決策。 ► 理解技術問題:當出現技術問題時,PM需要能夠理解問題的根源以及可能的解決方案,這樣才能在與技術團隊和其他利益相關者溝通時表現得更加專業和高效。 3. 產品設計和用戶體驗 ► 設計一致的體驗:了解API的設計和使用可以幫助PM確保產品功能的一致性和無縫集成,從而提供更好的用戶體驗。 ► 優化用戶流程:PM可以通過API來優化用戶流程,例如自動填充表單、實時數據更新等,提高用戶的滿意度。 4. 市場競爭和創新 ► 識別市場機會:了解API的PM能夠更好地識別市場上的新技術和機會,並快速採用和整合這些技術,從而保持產品的競爭力。 ► 驅動創新:API可以用於開發創新的功能和服務,從而幫助產品在市場上脫穎而出。 5. 戰略決策 ► 制定產品路線圖:了解API可以幫助PM更好地制定產品路線圖,規劃產品的長期發展方向,並確保與技術戰略一致。 ► 評估合作夥伴和供應商:在選擇合作夥伴和第三方服務供應商時,PM需要評估其API的質量和可用性,確保能夠支持產品的需求。 總之,PM對API的了解和掌握,可以大幅提高他們在產品開發和管理中的效率和效果,從而推動產品成功。 圖片出處:《我的專案筆記 #19》搞懂前端與後端,成為工程師的神隊友 — HeroMi
知識貓星球 PM雜學相談室-新手轉職PM交流區🙌
Python 3.x 機器學習基礎與應用特訓教材
Python 3.x 機器學習基礎與應用特訓教材
書名:Python 3.x 機器學習基礎與應用特訓教材 作者:林英志 內容由淺入深,採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念,達到技術的傳承及表達,符合實務運用需求。 本書共有七個章節,包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習:迴歸」、「監督式學習:分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習:降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」,帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測與分類,是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。 題庫練習 歡迎到雲端練功坊(https://cloud.csf.org.tw)來充電、練功。 配合中華民國電腦技能基金會(https://www.csf.org.tw)測驗,一舉取得專業證照,讓您求學、求職更具競爭力。 更多資訊: https://www.tqcplus.org.tw/BookDetail.aspx?CODE=ybXE8pkaiG%20L87%20%206%20w7Yg==
選書精靈
Midjourney 角色一致性大突破!換髮型、證件照、創意場景輕鬆搞定|使用教學、參數調整一次看!
Midjourney 角色一致性大突破!換髮型、證件照、創意場景輕鬆搞定|使用教學、參數調整一次看!
你是否曾為 AI 生成圖像時角色不連貫的問題煩惱?Midjourney 最新推出的「角色一致性」功能,徹底解決角色形象無法保持一致的困境!不論是改變髮型、製作證件照,還是將角色放入不同的創意場景,這項新功能都能完美實現,提升創作效率,助你快速打造專業級視覺內容。 ▍Midjourney「角色一致性」功能介紹 隨著 AI 技術日新月異,Midjourney 持續領先創意圖像生成領域,而最新推出的「角色一致性」功能更是一次革命性更新。這項功能可以幫助創作者在多個場景中,保持角色外觀和特徵的一致性,不再出現形象前後不符的尷尬問題。 無論是創作漫畫、動畫,還是製作證件照和換裝測試,「角色一致性」功能都能大大提高效率,讓每個角色更加鮮明且連貫。 ▍角色一致性功能能解決哪些痛點? ● 跨場景角色形象連貫 過去的 AI 圖像生成工具難以在多個場景中保留同一角色的形象,容易導致故事情節斷裂或角色失真。而 Midjourney 的新功能,讓角色可以毫無違和地出現在不同的背景和情境中,例如草地、酒館、華麗舞廳等。 ● 快速換裝與換髮型 想為角色換上新造型?只需調整參數,便能讓角色以一致的臉部特徵呈現多樣化的穿搭和髮型風格,特別適合用於角色設計、時尚測試等需求。 ● 專業證件照製作 無論是設計角色證件照,還是為真實人物製作虛擬形象,Midjourney 的參照功能都能讓角色維持高精準度的面部特徵,同時支持不同背景或服裝的調整。 ▍如何使用 Midjourney 的角色一致性功能? Step 1: 選擇角色參考圖像 準備一張具有明顯特徵的角色圖片,建議使用 Midjourney 自己生成的圖像,因為使用真人照片可能會導致部分特徵失真。 Step 2: 設定 prompt ● 在輸入 prompt 時,加入 --cref URL 參數,並提供參考圖像的連結。例如: A girl draws on the grass --cref https://example.com/image1.jpg ● 如果需要混合多張參考圖像,也可以輸入多個 URL,例如: --cref URL1 URL2 ▍Step 3: 調整參照強度 透過加入 --cw(Character Weight)參數,調整參照圖像的特徵影響力: ● 預設為 100(全特徵參考,如臉部、髮型、著裝)。 ● 設為 0(僅參考臉部,適合換裝、換髮型等創作需求)。 ▍Midjourney V6 的未來發展 目前這項功能適用於 Midjourney V6 和 Niji6 型號,V6 尚處於 alpha 測試階段,未來的 Beta 版可能會進一步優化。官方也暗示,未來將提供更多定制化功能,幫助用戶在角色創作中實現更多細節掌控。 Midjourney 的「角色一致性」功能無疑是 AI 創作領域的一次突破,不僅解決了角色連貫性問題,還為換髮型、證件照製作等應用場景提供了更多可能性。無論你是漫畫家、設計師,還是對 AI 創作感興趣的愛好者,這項功能都能助你打造更加專業、連貫的作品。 ➤ 立即試用:https://www.midjourney.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
知識貓星球 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
課程推薦:ISO 14068-1 碳中和標準建置與管理內部查證員訓練課程(115年第2期A班)
課程推薦:ISO 14068-1 碳中和標準建置與管理內部查證員訓練課程(115年第2期A班)
跟大家推薦一個我自己親自上過、成功取得證書的碳盤查相關實體課程——ISO 14068-1 碳中和標準建置與管理內部查證員訓練課程(115年第2期A班) 隨著《氣候變遷因應法》上路與台灣即將於 2025 年正式開徵碳費(依據 2024 年碳排資料),企業與機關面臨日益嚴峻的碳管理挑戰。國際上歐盟「碳邊境調整機制(CBAM)」已啟動過渡期、SBTi 明定淨零路徑標準,各界無不加速投入碳中和與氣候承諾行動。 ISO 14068-1 為國際標準組織(ISO)於 2023 年正式發布的「碳中和標準」,首次明確定義碳中和目標與查證方法,是組織推動減碳治理與應對碳費制度的關鍵依據。本課程將透過完整條文解析與案例導入,協助學員熟悉標準結構、管理程序與查證技巧,建立碳中和計畫所需的知識基礎與實務能力。 適合對象: ★ 內部查證員(參與者、球員) ☆ 企業組織負責 ISO 14068碳中和主管或內部查證人員 ☆ 建置推行 ISO 14068碳中和相關主管人員 ☆ 企業培訓 ISO 14068碳中和種子講師或管理代表 ☆ 政府單位、企業組織供應鏈或會計師事務所等單位查證專業人員 ☆ 希望獲得符合 ISO14068碳中和國際規範技能及個人專業證照者 限制條件:無。 課程連結在這裡,大家參考看看: https://promotion.ntou.edu.tw/Default.aspx?code=115A14000502A01
曾鈺皓 國際線上技能學習認證
AI學不完、工具看不懂?上班族的 AI 焦慮,不一定是壞事
AI學不完、工具看不懂?上班族的 AI 焦慮,不一定是壞事
當 AI 從科技新聞走進日常工作,愈來愈多上班族開始感受到一種新的職場壓力:明知道 AI 很重要,卻不知道該從哪裡開始學;想跟上趨勢,又怕自己學得太慢、用得不夠好。 這種焦慮,其實正成為許多職場工作者的共同心情。 只是,面對 AI,真正該解決的也許不是「我還不夠強」,而是「我能不能找到適合自己的學習節奏」。AI 時代需要的,不是每個人都變成技術專家,而是學會如何把工具變成工作助力。 為什麼 AI 讓上班族特別容易焦慮? AI 帶來的焦慮,並不只是因為工具難學,而是它同時牽動了上班族對未來工作的想像與不安。 一方面,企業開始重視 AI 能力,市場也不斷強調 AI 素養的重要性;另一方面,多數上班族本來就已經被工作、績效、會議與生活壓得喘不過氣,很難再騰出完整時間從頭學習。當「學 AI」被視為一種不能不做的事,壓力自然就放大了。 更現實的是,AI 更新速度太快。今天大家在學聊天機器人,明天又開始討論簡報生成、自動化流程、影音製作與研究整理工具。資訊愈多,反而愈容易讓人陷入一種無力感:工具這麼多,我到底該先學哪個? 多數人的焦慮,來自怕自己跟不上 不少上班族對 AI 的不安,並不完全是因為不會使用,而是擔心自己來不及。 社群平台上,常常充滿別人用 AI 提升效率、快速完成工作的案例。看久了,很容易產生一種錯覺:是不是大家都已經很熟,只有自己還停在原地? 但事實上,很多人也都還在摸索。只是社群習慣呈現成果,不會呈現卡關與試錯的過程。你看到的是別人整理好的答案,卻沒有看見他們前面花了多少時間摸索。 所以,AI 焦慮某種程度上不是能力問題,而是比較帶來的壓力。當你把焦點放在「別人會多少」,就很容易忽略自己其實只是還沒找到最適合的起點。 AI 時代,不是學最多的人最有優勢 很多人一提到 AI,就會直覺認為自己必須懂很多工具、追很多新知、熟悉很多名詞,才算有競爭力。 但對大多數上班族來說,真正重要的從來不是「知道多少」,而是「能不能用得上」。 企業不一定在意你有沒有追到最新工具名稱,卻會在意你能不能把 AI 轉化成實際成果。例如更快整理資料、更有效率地產出內容、更清楚地撰寫提案、更順暢地處理日常溝通。換句話說,AI 能力不一定等於技術深度,更常是工作應用能力。 也因此,上班族其實不需要一開始就什麼都學。比起追著工具跑,更重要的是先回頭看:自己工作中最常卡住、最耗時、最需要優化的是哪一段流程。 面對 AI 學習焦慮,先從工作痛點開始 如果一開始就從熱門工具出發,很容易學到一半就失去方向。因為你可能知道工具很多功能,卻不知道它和自己的工作到底有什麼關係。 比較有效的方法,是直接從工作痛點出發。 例如,常常要寫文案的人,可以先學 AI 的發想、改寫與摘要能力;經常需要開會的人,可以先學如何用 AI 協助整理會議重點;常常做報告、寫企劃的人,也可以先練習讓 AI 協助架構內容、整理重點與修飾表達。 當 AI 能立刻幫你解決一個具體問題,學習就不再只是跟風,而會變成一種有感的工作升級。這時候,焦慮也會慢慢被掌控感取代。 不用一次學很多,先學會一件小事就好 很多上班族之所以遲遲沒有開始,不是因為沒意願,而是把目標設得太大。 像是「我要學會 AI 工作流」「我要變成 AI 高手」「我要跟上所有新工具」,這類目標聽起來很積極,實際上卻容易讓人更有壓力。因為目標太大,就會讓第一步變得很難跨出去。 相反地,真正適合忙碌工作者的方式,往往是從小處開始。今天先試著用 AI 幫忙整理一份資料,明天讓它協助修改一段文字,下週再試著建立一兩個常用的 prompt。這些看似很小,但只要能穩定累積,就會逐漸變成你的新工作習慣。 在 AI 時代,真正拉開差距的,常常不是誰學得最快,而是誰能持續地用。 接受一件事:你本來就不需要什麼都會 AI 工具不會停止更新,這代表幾乎沒有人能夠真的「全部學完」。 所以,上班族最需要建立的,不是無所不會的壓力,而是選擇的能力。你要知道哪些值得學、哪些與自己工作最有關、哪些能真正帶來效率提升。 例如,行銷人員需要的 AI 應用,可能和人資、業務、專案經理完全不同。每個職務的需求不同,本來就不需要用同一套標準衡量自己。 與其因為自己不懂某個熱門工具而焦慮,不如先問:這個工具和我的工作有關嗎?它能不能幫我解決實際問題?如果答案是否定的,那麼暫時不學,也不代表你落後。 AI 焦慮未必是壞事,關鍵在怎麼看待它 從另一個角度看,AI 焦慮其實也反映了一件事:你在意自己的成長,也在意自己是否能適應新的工作環境。 這不一定是壞事。 真正需要避免的,不是焦慮本身,而是被焦慮困住,最後既沒有開始,也沒有找到方法。只要把那份不安轉成比較務實的行動,例如先解決一個工作問題、先熟悉一種工具場景、先建立一個小小的使用習慣,它就有機會變成推動成長的力量。 對上班族來說,AI 不是一場非贏不可的競賽,而是一段新的工作適應期。你不用一開始就表現得很厲害,只要願意開始,就已經比停在原地更重要。 結語:與其害怕被 AI 取代,不如學會和 AI 一起工作 AI 正在改變職場,這件事已經很明確。只是,面對改變,最好的方法從來不是放大恐懼,而是重新調整自己的學習方式。 你不用什麼都懂,也不用急著證明自己很會用 AI。更重要的是,從自己的工作出發,找到最需要被優化的一個環節,然後讓 AI 成為你的協作工具。 未來更有競爭力的人,不一定是最懂 AI 的人,而是最能把 AI 融入工作、持續學習、持續調整的人。 所以,當你也感到 AI 學習焦慮時,也許可以先提醒自己: 你不是落後,只是在適應一個變化很快的新時代。 而所有真正有用的成長,都是從願意開始的那一步開始。
104學習 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖
大學生必考證照 讓你履歷有亮點 面試機會UP
大學生必考證照 讓你履歷有亮點 面試機會UP
根據 104 學習精靈發布《2024 職場學習白皮書》,求職者有證照的面試邀約數,比沒有證照的求職者,多出 37%;小編特別為大學生整理出在學期間可努力報考證照的方向,希望幫助大家都能畢業即就業。 ✅【語言類證照】 🟡主管職及專業人才超過50%職務都要求《TOEIC (多益測驗)》 各大企業徵才英文標準一覽 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_fbc5554f-8294-4aee-8587-665a89d455fd 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題給你檢測: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 🟡JLPT日本語能力試驗 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=JLPT ✍️線上模擬試題: https://nabi.104.com.tw/quiz/jp 許多日本企業與學校要求N2以上,N1則能提升職場競爭力。部分日本語言學校甚至標榜「檢定合格等級越高、學費減免更多」的優惠措施。如想赴日深造或工作,建議設定N2或N1為目標,確保語言能力符合標準。 ✅【程式設計類證照】 與其他職務相比,軟體工程師對AI相關證照的關注度更高,顯示人工智慧技術在業界的重要性。104學習精靈發表《2024職場學習白皮書》內容指出,AI職務需求人數對比2023年增幅13%,AI相關職務薪資水平普遍高於非AI職務,增幅高達52%,想畢業即就業,這邊推薦你免費線上學習就可以拿到完課徽章喔! 🟡生成式AI課程認證 (線上課程完課有徽章) 這堂課程主要介紹生成式 AI 的基本概念和應用,如自動文本生成、圖像生成和音頻生成等技術。課程提供了生成式 AI 的基礎知識,並展示了實際應用案例,幫助初學者全面理解生成式 AI 的潛力和用途。 ▍ 適合人群: ● 對 AI 和機器學習感興趣的初學者 ● 希望了解生成式 AI 應用的非技術背景人士 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ➤ 還有其他上完課可拿證書的Google AI課程: https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_f77276f5-9e22-4107-8d3c-a860ef6891f8 🟡iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) ▍ 適合文組、非資工專業人士 ▍證照特色與優勢 1. 政府認證,企業認可度高:由 經濟部產業發展署 主導,工業技術研究院執行,擁有高公信力。 2. 對應不同領域需求:初級證照適合非技術背景人士,中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. 提升職場競爭力:幫助考生掌握 AI 技能,提高職場價值與薪資成長機會。 4. 學以致用,提高工作效率:透過 AI 工具應用,幫助工作自動化,提高生產力。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/cd9c03b6-562d-4ea3-ab4b-e34af73b1d2e ✅【貿易類證照】 🟡國際貿易大會考 (第19屆合格率53%) 每年近約4千名考生報考,並累積超過9萬學生、在職人士報考、為一具有鑑別國際貿易知識能力的考試,已被貿易商列為升遷考核或徵才標準之一。 ▍ 適合人群: 凡對國際貿易專業知識有興趣者,均歡迎報名參加。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10029080 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/adabd6e6-e99a-4f37-b384-e02ed41d7aa3 ✅【人資類證照】 🟡全方位基礎人力資源管理師認證 國內目前梯次數最多、開班最廣、傳承歷史最悠久、唯一且最具系統化的人力資源管理師養成課程.. ➤ 報考資格: 1.初入人力資源工作之人員(一年以下人資經驗)→初任 2.有志想轉任從事人力資源工作者→轉任 3.大學在校學生有志從事人力資源工作 4.希望強化人力資源基本知識、或了解基本概念之非人力資源部門主管、欲培養第二專長 5.對人力資源管理有興趣者 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10029273 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/02a96d5c-e73e-49f0-a844-2ad7c10776a7 🟡乙級就業服務技術士 (合格率不到30%) 人資領域的唯一一張國家級證照,每年考照日期為三次,無論是人力銀行、人力仲介公司的從業人員,還是企業人資部門的招募專員,擁有就業服務乙級證照都能為職涯發展帶來更多機會與保障。 報考資格:具備高中職以上學歷或同等學歷證明。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/343d8c62-b9aa-4af3-8fa2-b3b684908277 ✅【行銷/PM類證照】 🟡Google Analytics (分析) 個人認證資格 無論你是剛接觸Google Analytics的新手,還是已經有一定基礎的使用者,這些課程涵蓋了從基礎操作到高級功能的全面內容,幫助你逐步深入了解並掌握GA的各項功能。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️ 線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 🟡Google Adwords 認證 成為 AdWords 認證專家必須通過兩門 AdWords 認證考試。一是 AdWords 入門考試,二是下列任一門考試:搜尋廣告、多媒體廣告、行動廣告、影音廣告或購物廣告。 要維持 AdWords 認證資格,您必須至少擁有 (1) AdWords 入門考試和 (2) 任一門其他廣告考試的有效合格成績。也就是說,隨時有至少 2 門考試成績合格... 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10028452 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/3adf6854-b757-4842-a611-f205b18c0a1f ✅【金融類證照】 🟡金融科技力知識檢定 (合格率約70%) 金融科技力 (包含:金融科技的發展演進、雲端運算、市場資訊供應-大數據與新市場平台、人工智慧、區塊鏈、生物辨識、支付、保險科技、存貸、募資、金融科技下的投資管理、純網銀與開放銀行、監理科技、資訊安全與風險管理、金融機構的數位轉型、創新科技) ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10046471 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/709ca9de-35dd-42e1-9aff-c17994edc44e 🟡金融市場常識與職業道德 (合格率86%) 本測驗為進入金融界之最低門檻,也是現行13種金融從業人員資格測驗之應考人新增應加考之共同科目 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10028883 ✍️https://nabi.104.com.tw/assess/7006d9f4-c61e-4e20-91c0-3a709e21568d 🟡信託業業務人員信託業務專業測驗 (合格率45%) 「信託業務人員證照」是從事銀行、投信投顧業最基本的證照之一。信託公會規定,必須取得這張證照,才具備銷售信託產品的資格。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10028885 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/1fe17f72-90db-4216-83b3-99fdb1f83ce1 ✅【新興證照】 🟡永續發展基礎能力測驗 (合格率49.7%) 舉凡金融從業人員、公開發行公司永續相關業務人員、大專院校學生、任何其他有志投入永續發展領域者,均可報名參加測驗。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10048785 ✍️線上模擬測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/df6c5f79-c9e5-4728-a7d0-b44ad5571ab1 🟡淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定 (合格率67%) 第一個由政府推出的碳管理相關證照(經濟部發證、教育部認可),考試分成兩個考科,「淨零碳規劃管理基礎概論」和「淨零碳盤查規範與程序概要」,各考75分鐘,50題單選題,都是電腦作答。 ➤ 詳情請看:https://nabi.104.com.tw/ability/10048820 ✍️線上模擬測驗:https://nabi.104.com.tw/assess/2df0e155-3bd5-4613-ac2e-118a0dc7db66
104學習 職場熱門證照排行榜
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
104 × AWS合作!免費學AI拿證書 打造 AI 即戰力
104 × AWS合作!免費學AI拿證書 打造 AI 即戰力
想免費學 AI、拿官方技能證書強化履歷嗎?104 與 AWS 聯手推出「AI 人才就緒計畫」,不限科系、不限背景,完成課程並通過測驗即可獲得技能證書 - 🔥快速看懂「AI人才就緒計畫」FAQ 🔥 【Q1:有哪些證書可以拿?學習時間要多久?】 你可根據職涯方向選擇以下兩種: ▶️生成式 AI 商業應用技能證書:https://nabi.104.com.tw/ability/10049144 • 適合:行銷、企劃、管理職等非技術背景 • 課程內容:6 門課,約 3.5 小時 • 特色:懂得在工作中應用 AI 工具,強化工作效率 ▶️生成式 AI 技術開發技能證書:https://nabi.104.com.tw/ability/10049145 • 適合:工程師、開發者 • 課程內容:10 門課,約 6 小時 • 特色:強化程式整合、AI 模型操作與應用力 - 【Q2:AI 人才計畫有什麼特色?】 👉 由 104 人力銀行 × AWS 合作推出,結合雲端課程、履歷系統與求職媒合,幫助你完成三大步驟: • 線上免費學習:https://nabi.104.com.tw/course/aws • 學習紀錄回寫履歷:加強履歷亮點,企業主動搜尋更精準 • 搭配職缺媒合:AI職缺曝光更有利,提升面試機會 學習完課紀錄還能自動寫入 104 履歷。從學習到求職,一站式打造 AI 即戰力,是轉職、升遷、求職者搶先卡位的最佳機會! - 【Q3:這個計畫影響力大嗎?】 • 預估首年觸及超過 3 萬人,導入學習紀錄至 104 履歷系統,為台灣職場注入 AI 即戰力! - 【Q4:我不是資訊背景,也能學嗎?】 • 當然可以!目前 AI 工作有 60.3% 不限科系,企業更重視「懂應用」與「解決問題」的跨域人才。 - 【Q5:哪裡可以開始學?】 • 商業應用技能共6堂課:https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 • 技術開發技能共10堂課:https://nabi.104.com.tw/course/aws/cebb89ee-4f93-4c90-a060-8aa73909d36b - 【Q6:如何拿證書?】 領AWS證書步驟→ 1. AWS官網:https://104_3672.pse.is/82p4mj 2. 隨意點擊一部課程影片,觀看2-3分鐘,隨後即會收到測驗通知 測驗完成後,即可獲得AWS官方證書
104學習 AWS AI 人才就緒計畫
Vibe Coding × ASP.NET Core LLM 開發實戰班
Vibe Coding × ASP.NET Core LLM 開發實戰班
AI 時代,程式不只是寫,還能「聊」出來! 學會 Vibe Coding, 讓你用自然語言操控程式、生成 API、打造 AI Agent, 真正結合後端工程 + AI 實戰。 🌟 你將學到 ✅ 精通 C# / ASP.NET Core(MVC、API、雲端部署) ✅ LLM × Vibe Coding 實戰,從 Prompt 到應用落地 ✅ AI Agent 開發、NLP、影像辨識、模型部署 ✅ 使用 Azure / VS Code / Cursor 實作 ✅ 分組 Side Project,實務專題製作 💡 課程特色 1⃣️ 小班真人線上(10 人以下),Discord 即時答疑。 2⃣️ 避開平日上班時間,便於在職者學習。 3⃣️ 全程錄影,缺課可回放 4⃣️ 真實專案模擬業界開發流程 🎯 適合誰?�想成為 AI 工程師的畢業生 ✅ 有基礎的在職工程師 ✅ 企業中高階主管。 ✅ 創業想做 MVP 的產品人。 🗓️ 開課資訊 預計開課:2025/12月 平日晚上(日期另行公告) 課程時數:共計288小時 / 約32週 上課方式:全線上 ⚡ 名額有限,立即報名,搶先升級你的開發力! 報名連結👇 https://user135527.pse.is/7ze3yz
X編 X School 軟體人才專業培訓機構
ChatGPT怎麼整理Excel資料?清理欄位、統一格式,樞紐分析不出錯|8組提示詞範本
ChatGPT怎麼整理Excel資料?清理欄位、統一格式,樞紐分析不出錯|8組提示詞範本
Excel或Google Sheets的欄位內容沒統一,樞紐分析被拆成好幾類、加總還算不出來?本文分享使用ChatGPT檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式,並將混亂資料轉換成一致格式,附8組可直接複製的提示詞範本,同樣適用。本文節錄自《ChatGPT上工了! 最強AI活用術》。 文/施威銘研究室 本文目錄(點擊可快速前往) 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式輸入指令請ChatGPT做檢查範例:清理訂單資料中的欄位與格式檢查資料、給予清理規則產生清理公式常見清理任務的指令範本:檢查欄位、金額、統一日期格式使用ChatGPT外掛時的注意事項 【在Excel或Google Sheets使用ChatGPT外掛】 工具:Excel或Google Sheets 外掛:ChatGPT for Excel/ChatGPT for Google Sheets Excel安裝:常用→增益集→ 搜尋ChatGPT→ 新增 Google Sheets安裝:擴充功能→外掛程式→取得外掛程式→ 搜尋ChatGPT→安裝 登入:用OpenAI帳號登入。免費版及各訂閱方案皆可使用 注意:類似的外掛程式很多,下載時請確認公司名稱為「OpenAI」(圖/104職場力小編截圖) 請ChatGPT幫你清理Excel資料、統一欄位格式 資料表在進行排序、篩選、加總、查找或樞紐分析前,通常需要先確認欄位與格式是否一致。即使資料看起來可以閱讀,只要欄位內容不統一,後續分析就可能出現錯誤。例如,同一欄地區中同時出現「台北」、「臺北市」、「Taipei」;同一欄日期中混用「2026/1/5」、「1月5日」、「2026-0105」;同一欄金額中同時出現「1200」、「1,200」、「$1,200」、「1200元」。這些內容對人來說容易理解,但在試算表中可能被判斷為不同分類、不同格式,甚至不同資料型態。 ChatGPT可以協助使用者檢查欄位問題、建立清理規則、產生公式,並將混亂資料轉換成一致格式。用在資料整理的前置階段,幫助使用者判斷哪些欄位需要統一、哪些內容可能會影響計算,以及應該採用哪些功能來處理。 輸入指令請ChatGPT做檢查 使用這項功能時,可以先選取需要檢查的資料範圍,例如A1:F20,再於ChatGPT外掛中輸入清理指令。比較穩定的做法是先請外掛檢查問題,再請它建立規則,最後才請它產生公式或建議處理方式。可以在外掛中輸入: 【提示詞】請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題。請用表格列出欄位名稱、問題類型、可能影響與建議清理方式。請特別檢查日期、金額、分類名稱、空格與付款狀態是否一致。 如果已經知道要清理的欄位,也可以更精準地輸入: 【提示詞】金額欄位在(自行選取或填寫)欄,內容可能包含 $、,、元 等符號。請提供一個可以放在新欄位的公式,將這些內容轉成可加總的純數字。 先檢查問題以避免ChatGPT誤改資料;再建立清理規則可以讓我們確認標準;最後產生公式,則能把清理結果放在新欄位中檢查,而不是直接覆蓋原始資料。 範例:清理訂單資料中的欄位與格式 檢查資料、給予清理規則 假設工作表中有一份簡單的訂單資料: 訂單編號地區訂單日期金額付款狀態商品類別A001台北2026/01/051200已付款辦公用品A002臺北市1月6日850元已付辦公用品A003Taipei2026-01-07$2,300Paid電腦週邊A004新北2026.01.081,500未付款電腦週邊 這張表看起來仍然可以閱讀,但若要做統計,會出現幾個問題。地區欄位中「台北」、「臺北市」、「Taipei」可能代表同一地區,但在樞紐分析中會被拆成不同分類。訂單日期欄位混用斜線、中文日期、短橫線與句點格式,可能影響排序與月份統計。金額欄位混入「元」、「$」與逗號,可能造成加總失敗。付款狀態中的「已付款」、「已付」、「Paid」也需要統一。商品類別中的「電腦週邊」與「電腦周邊」雖然意思接近,但試算表會將它們視為不同類別。我們可以先選取這份資料,然後在ChatGPT外掛中輸入: 【提示詞】請檢查目前選取的訂單表有哪些資料清理問題。請用表格列出欄位、問題類型、可能影響與建議處理方式。請不要直接修改資料,先提出清理建議。 外掛可能回傳類似以下內容: 欄位問題類型可能影響建議處理方式地區同一地區有多種寫法樞紐分析或篩選時會被拆成不同分類建立對照表,將台北、臺北市、Taipei統一為臺北市訂單日期日期格式不一致可能無法正確排序、依月份統計或製作趨勢圖統一為 yyyy-mm-dd 格式金額數字混入符號與文字加總、平均或比較時可能出錯移除 $、,、元 後轉為純數字付款狀態分類命名不一致篩選與統計時結果分散將已付款、已付、Paid 統一為已付款商品類別同義分類用字不同分類統計會被拆成兩組將電腦週邊與電腦周邊統一為同一標準名稱 接著,可以在外掛中請ChatGPT建立清理規則: 【提示詞】請根據剛才檢查出的問題,建立一張清理規則表。欄位請包含:原始欄位、標準格式、建議方法、是否需要人工確認。 ChatGPT可能會回傳: 原始欄位標準格式建議方法是否需要人工確認地區台北市、新北市等標準縣市名稱建立對照表,再用XLOOKUP或VLOOKUP轉換是訂單日期yyyy-mm-dd使用日期轉換公式或先統一分隔符號部分需要金額純數字使用SUBSTITUTE、VALUE或REGEXREPLACE清除符號否付款狀態已付款、未付款建立對照表或使用SWITCH / IF統一否商品類別固定分類名稱建立對照表或使用取代功能是 這張規則表可以放在工作表旁邊,作為後續清理依據。需要人工確認的項目,通常是分類標準或語意判斷。例如「Taipei」是否一定要轉成「台北市」,要看資料來源是否可能包含「台北地區」或其他更寬的區域定義;「電腦週邊」與「電腦周邊」是否統一,也要看團隊採用哪一種標準用字。 產生清理公式 確認清理規則後,可以請ChatGPT 外掛針對特定欄位產生公式。比較推薦的做法,是在原始欄位旁新增「清理後」欄位,而不是直接覆蓋原始資料。例如可以新增「清理後金額」、「標準付款狀態」、「標準地區」等欄位,方便檢查公式結果是否正確。我們在這邊以「統一金額格式」、「統一付款狀態」為例子做示範。 1. 統一金額格式:若金額在D欄,可以在外掛中輸入: 【提示詞】金額欄位在D欄,可能出現1200、850元、$2,300、1,500這幾種格式。請提供一個可放在新欄位的公式,將它轉成可以加總的純數字。 Excel可能會出現以下公式: =VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(D2,"$",""),"元",""),",","")) 這個公式用多層SUBSTITUTE逐一移除$、元與逗號,再用VALUE轉成數字。它的優點是容易理解,缺點是每新增一種要移除的符號,就需要增加一層替換。如果資料來源長期會出現不同格式,使用對照表、PowerQuery或更進階的清理工具可能更適合。 2. 統一付款狀態:原始資料中可能有「已付」「Paid」「未繳」「Unpaid」,我們希望統一成「已付款」或「未付款」。這時就可以先請ChatGPT建立一張對照表,再讓ChatGPT提供函數,把原始值轉成標準值。 【提示詞】請在原始資料旁建立一份「付款狀態對照表」,包含「原始值」與「標準值」兩個欄位,並依照下列規則填入:●「已付款」、「已付」、「Paid」統一對應為「已付款」。●「未付款」、「未付」、「Unpaid」統一對應為「未付款」。請保留原始資料,不要直接修改或覆蓋原欄位。 先請ChatGPT建立付款狀態的對照表(圖/旗標科技) 接著,請ChatGPT依照對照表寫的轉換規則,在原始資料旁新增「整理後的付款狀態」欄位,將E欄中格式不一致的付款狀態統一為標準值。對照表位於H2:I7,其中H欄為原始值,I欄為對應的標準值。 【提示詞】E欄為「付款狀態」,其中包含多種不同寫法。請參考H2:I7的對照表,提供一個可填入新欄位的公式,將 E 欄的付款狀態轉換為對應的標準值。若找不到相符的原始值,請顯示 "需確認"。 本次實際測試中,ChatGPT提供的公式如下: =IFERROR(VLOOKUP(E2,$H$2:$I$7,2,FALSE),"需確認") 這個公式會先讀取E2儲存格中的付款狀態,並到H2:I7的對照表中尋找完全相同的原始值。找到後,會回傳對照表第二欄的標準值,例如將「已付」或「Paid」轉換成「已付款」。公式中的$用來固定對照表範圍,因此向下複製公式時,查找範圍不會跟著移動。如果找不到相符的付款狀態,IFERROR就會讓儲存格顯示「需確認」。 可以看到ChatGPT已經在G欄新增一個欄位,用來顯示統一判斷後的付款狀態(圖/旗標科技) 若使用的是Microsoft365或新版Excel,也可以使用XLOOKUP: =XLOOKUP(E2,$H$2:$H$7,$I$2:$I$7,"需確認",0) 這個公式會取得E2的付款狀態,並在H2的「原始值」中尋找完全相同的內容;找到後,回傳同一列I2中的「標準值」。若找不到相符內容,就顯示「需確認」。最後的0代表必須完全符合,而$則用來固定對照表範圍,讓公式向下複製時不會移動。但是部分舊版Excel還有Google Sheets都不支援XLOOKUP,假如出現 #NAME?,就得改用VLOOKUP版本。 常見清理任務的指令範本:檢查欄位、金額、統一日期格式 在Excel或GoogleSheets中使用ChatGPT外掛清理資料時,可以依照問題類型輸入不同指令。若資料問題不明確,先要求外掛檢查;若問題已經明確,再要求它產生公式或清理規則。 使用需求可輸入到外掛的指令檢查欄位問題請檢查目前選取的表格有哪些欄位與格式問題,並指出哪些問題會影響排序、篩選、加總或樞紐分析建立清理規則請根據目前表格建立一份欄位清理規則表,包含欄位名稱、問題類型、標準格式與建議處理方法統一分類名稱請檢查目前選取欄位中哪些值可能代表同一意思,並建立標準化對照表。若不確定,請標註需要人工確認清理金額欄位請提供Excel與Google Sheets公式,將目前金額欄位中含有貨幣符號、逗號與文字單位的內容轉成純數字清理日期欄位請檢查目前日期欄位有哪些格式不一致,並建議如何統一為yyyy-mm-dd。若部分資料缺少年份,請標註需要補充規則清除多餘空格請提供公式,清除目前文字欄位中的前後空格、連續空格與不可見字元拆分混合欄位請根據目前欄位內容,判斷是否需要拆分成多個欄位,並提供Excel與Google Sheets可用方法檢查重複資料請根據目前表格欄位,建議應該用哪些欄位判斷重複紀錄,並說明理由 這些指令可以依表格內容調整。若外掛輸出的解法說明不明確,可以要求它「引用具體欄位名稱與範例值」;假如公式出錯又不知道怎麼調整,可以用「先用輔助欄位分步處理,再提供合併公式」提示詞處理。 使用ChatGPT外掛時的注意事項 使用ChatGPT 外掛清理欄位與格式時,應先保留原始資料。比較安全的做法,是新增「清理後」欄位,或另存一份工作表,再將公式結果放入新欄位中檢查。若直接覆蓋原始欄位,一旦清理規則有誤,就不容易回頭確認資料原貌。這一點在金額、日期、客戶資料、庫存資料與交易紀錄中特別重要。 清理後也建議進行抽樣比對。可以挑選幾筆正常資料、空白資料、格式特殊資料與找不到對應值的資料,檢查清理前後是否符合預期。例如付款狀態使用對照表轉換時,若某個原始值沒有出現在對照表中,公式最好顯示「需確認」,而不是直接保留原值或顯示空白。這樣可以讓尚未被清理規則涵蓋的資料浮現出來,方便後續補充對照表。 清理公式也需要測試,尤其是日期與金額欄位,只要資料中有少數特殊格式,公式就可能失效。例如金額欄位如果出現負數、括號表示負值、百分比、小數點或不同幣別,原本只移除符號的公式可能不夠用。日期欄位若出現缺少年份、民國年、西元年混用,或文字日期與數字日期混雜,也需要先確認轉換規則,不能只依賴單一公式。 如果試算表裡的資料會定期更新,建議把清理規則整理在工作表中,例如建立一張「對照表」或「清理規則」工作表,記錄原始值、標準值、處理方法與是否需要人工確認。ChatGPT外掛可以協助產生規則與公式,但清理規則最好留在試算表內,方便日後重複使用、檢查與交接。 節錄自:旗標科技《ChatGPT上工了! 最強AI活用術: ChatGPT Work×GPT 5.6》/施威銘研究室 著
【104職場力】
AppFlowy 是什麼?開源筆記、支援完全離線使用,跟Notion的差別在哪?
AppFlowy 是什麼?開源筆記、支援完全離線使用,跟Notion的差別在哪?
AppFlowy 是一個開源的筆記與生產力管理工具,常被視為 Notion 的替代品。有人認為 AppFlowy 可能取代 Notion,主要因為它具備一些 Notion 沒有的特點,吸引了部分用戶和開發者,特別是在以下幾方面: 1. 隱私與控制權:AppFlowy 是開源的,允許使用者在本地端或私有伺服器上託管,掌控自己的數據存儲位置和安全性。對於一些對隱私和數據安全要求高的用戶來說,這種自由度是 Notion 難以提供的。 2. 高客製化與開源社群:AppFlowy 的開源特性讓使用者和開發者可以根據需求擴充功能或調整使用體驗。隨著社群和貢獻者的加入,AppFlowy 的功能也有望快速擴展,並與 Notion 競爭,甚至在某些功能上超越 Notion。 3. 離線支持:AppFlowy 可以完全在離線模式下使用,而 Notion 雖然支援部分離線功能,但並不完善,特別是無法穩定同步和編輯的情況下,使用體驗會受到限制。對於需要在無網路環境中工作的用戶,AppFlowy 的離線支持是一大優勢。 4. 無使用限制:Notion 的免費版有使用限制(如區塊數量限制),而 AppFlowy 作為開源軟體,並沒有這些限制,尤其在長期大量使用的情境下可能更加經濟。 5. 隨著社群需求發展:開源專案的另一大優勢是能夠迅速根據社群需求進行調整和優化,而不需要等待官方發布更新。因此,如果使用者對某個特定功能有需求,AppFlowy 的社群可以更靈活地滿足。 ▎這些因素讓一些人認為,AppFlowy 具有與 Notion 競爭的潛力,特別是在注重隱私、控制、客製化和無網路使用需求的使用者群體中。隨著 AppFlowy 的開發進展,若能持續提升穩定性、功能豐富度與易用性,或許可以在未來成為 Notion 的有力替代者。 ▎雖然兩者在功能上有相似之處,但也有一些顯著差異: 1. 開源性:AppFlowy 是完全開源的,這意味著使用者可以查看、修改、甚至自行部署 AppFlowy 的程式碼。Notion 則是專有軟體,用戶無法自由查看或修改其原始碼。 2. 隱私和控制:由於 AppFlowy 是開源的,用戶可以選擇自行託管,將數據完全掌握在自己手中,這對隱私要求較高的用戶來說是一大優勢。Notion 的資料則存儲在其雲端伺服器中,使用者無法完全掌控數據的存儲地點和安全性。 3. 客製化:AppFlowy 的開源性讓使用者可以自定義界面和功能,以符合其需求;Notion 提供了相當多的自訂功能,但無法進行深層次的客製化。 4. 社群和擴展:AppFlowy 有一個活躍的開源社群,使用者可以提出需求或貢獻功能,使得它隨著社群需求快速成長。Notion 有第三方的擴展與社群支持,但仍需依賴官方的更新與新功能發布。 5. 離線使用:AppFlowy 可以在離線環境中使用,適合對網路連接要求較高或不穩定的場景。Notion 的離線支援有限,用戶須在特定環境下才能完全同步和編輯。 若使用者看重開源、自行託管和高度客製化,AppFlowy 會是值得考慮的選擇;但若偏好現成、穩定的服務,Notion 可能會更合適。 官網:https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwjmpdDO69aJAxU7nK8BHXD6Aa4QFnoECB8QAQ&url=https%3A%2F%2Fappflowy.io%2F&usg=AOvVaw0SWr_9KliT0lljt0I2wwQ5&opi=89978449
知識貓星球 PM雜學相談室-新手轉職PM交流區🙌
[政府補助]AI 數據應用人才養成班
[政府補助]AI 數據應用人才養成班
全遠端授課+學費最高100%補助=轉職 #資料分析師 的最佳契機! 想像一下,未來的你,熟練運用數據解決商業問題,成為企業不可或缺的核心人才 當夢寐以求的薪資入帳時,你會感謝今天為自己做出的這個改變 👉 AI數據應用人才養成班,幫助你從現在走向這樣的未來 ✔️ 學費最高100%補助,讓夢想不因金錢止步 ✔️ 零基礎友好,博士級講師手把手指導 ✔️ 實戰專題+就業媒合,實力說話,讓企業青睞! 🎁好禮加碼🎁 報名課程即享AWS AI國際認證考證補助 (價值$100美金💵) 在這裡你可以學到… Python 程式語言 | 資料爬梳與處理 | 機器學習應用 | 商業分析與視覺化 | 雲端分析 現在,屬於你的轉職機會就在眼前👀 📆 開課日期:2024/12/23 ~ 2025/4/11 📆 報名截止:2024/12/9 立即報名課程說明會👉 https://bit.ly/4hUchlM 為你的職場未來開啟全新可能!
緯育TibaMe 緯育TibaMe
加入台積電一堆術語聽不懂?9個專業術語翻譯手冊來了
加入台積電一堆術語聽不懂?9個專業術語翻譯手冊來了
在台積電的工作環境中,內部術語仿佛變成公司文化,不僅反映出台積電的核心價值觀,還有助於提高溝通效率與管理效能。了解這些術語後對於台積電內部員工、供應商來說很是重要,有效幫助雙方更有效率合作,避免誤解。 1. 「ICIC」:台積電核心價值縮影 ICIC 代表誠信正直(Integrity)、承諾(Commitment)、創新(Innovation)、客戶信任(Customer trust)。這四大核心價值是台積電基礎。無論是內部管理還是與外部合作,ICIC都是每個員工必須遵循的標準。合作夥伴熟悉這一術語,將能更好地理解台積電的工作方式和期望。 2. 「標竿學習」:追求高標 台積電強調「標竿學習」(Benchmarking),這是一種從其他領先企業中學習的方式。員工們經常會被問到:「這項事務是否有標竿學習的對象?」這個問題鼓勵團隊借鑒外部成功案例,從而提升內部管理和創新能力。標竿學習讓台積電保持行業領先,並不斷自我優化。 3. 「AR管理」:提升執行力 AR 代表「待完成任務」(Action Required),在台積電的會議和日常工作中,主管經常會指定下屬完成特定的 AR,並要求定期回報進度。AR 管理強調對任務的即時反應和責任承擔,有效提高工作效率,確保每項工作能夠按時高效完成。 4. 「持續改善」:打造卓越企業文化 台積電推動的「持續改善」(Continual Improvement Team,CIT)是其企業文化中的重要元素。每年公司會舉辦改善案例發表會,表彰員工的優秀改進方案,並期望供應商也能參與其中。這不僅提升了內部運營效率,也加強了外部合作夥伴的競爭力。 5. 「8D方法」:系統化問題解決方案 台積電採用的「8D 方法」是一種標準化的問題解決流程。當遇到技術或管理問題時,團隊需要按照8D流程分析問題並提出改進措施。8D 方法有助於公司迅速、有效地解決問題,並通過不斷學習提高團隊的解決問題能力。 6.「review」:檢討進步 簡單來說是對於工作過程中的檢討、評估,尤其台積每個專案、工作任務,需要經過主管、同事「review」,相對更順利找出bug並加以改進。透過「review」可以讓員工成長,增加專業技能。 7.「Highlight」:問題浮現關鍵 台積電工程師最怕聽到「highlight」 ,因為代表同仁中有人犯錯。一旦被highlight後,當事人需對問題解釋並提出解決方案。目的是解決問題的方式,還能防止類似錯誤重複發生。雖然過程讓人備感壓力,卻於提升邏輯思考和解決問題的能力。 8.「Align」:減少摩擦 「Align」 常用來強調對齊想法的術語,尤其是在上下級之間,適用於領導與員工間,也常用於團隊討論中,幫助成員消除分歧並達成共識。Align 能有效避免無效溝通與誤解,促進團隊合作。 9.「Backup」:預防風險 在台積電「Backup」 不僅指數據備份,還體現在管理上,從員工請假時的替代人員到生產線故障的備用設備,確保每個環節穩定運作。備份策略是風險管理的關鍵,有助於減少突發狀況帶來的損失,保障企業運作順暢。 在台積電專業術語不僅是日常溝通的工具,還是管理思維的體現。理解並掌握這些術語,有助於新進員工與外部供應商快速適應台積電的工作文化,並提高合作效率。
知識貓星球 工程師,職場交流區 👩‍💻
推薦: 2026 iPAS AI應用規劃師為何爆滿?CCChen解析考照熱潮與高效備考方法
推薦: 2026 iPAS AI應用規劃師為何爆滿?CCChen解析考照熱潮與高效備考方法
如果你正在準備 iPAS AI應用規劃師考試,除了熟悉考科與題型,更重要的是理解:為什麼這張證照近年受到這麼多關注?企業真正想找的,又是什麼樣的 AI 人才? 104學習合作講師 CcCHEN 從產業趨勢、人才需求與實際備考角度,整理 iPAS AI應用規劃師值得關注的原因。文章不只談考證照本身,也進一步提醒,企業需要的已不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 與原有專業結合、實際應用在工作情境中的跨域人才。 如果你正在備考,或想了解這張證照對職涯發展的實際幫助,推薦閱讀 CcCHEN 老師的完整解析,也可以藉此重新檢視自己的學習方向:目標不只是考過,而是真正建立能帶進職場的 AI 應用能力。 https://vocus.cc/article/6a9224fcfd89780001d21287 CCChen 老師課程 : 【2026年-考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級|全科攻略x考點精華x擬真題庫|104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班|命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​|104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
104學習 iPAS AI應用規劃師考照共學群
「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】
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。
104學習 證照學習熱門QA整理
【未來人才必備】四大AI證照 線上模擬測驗免費測
【未來人才必備】四大AI證照 線上模擬測驗免費測
AI技術正以前所未有的速度改變全球職場樣貌,也讓「擁有AI證照」從加分項,成為求職、轉職乃至升遷的核心關鍵。根據104學習精靈發布的《2024職場學習白皮書》指出,AI相關職務的薪資比非AI職務高出 52%,顯示AI技能不僅是科技趨勢,更是開啟高薪職涯的門票! 本文整理四張最受矚目的AI證照,無論你是剛入門還是想精進專業,都能快速找到最適合你的學習路線! 🔥 四大熱門AI證照介紹與優勢 1. iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定(初級) • 由經濟部產業發展署主導,工研院執行,具高度公信力,廣受企業認可。 • 適合對象:非技術背景人士,如行銷、企劃、管理等職務。 • 證照優勢:聚焦AI應用規劃能力,強調實務導入,讓你在不同領域運用AI解決問題。 👉證照解析: https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_1fbb5fc9-5a78-4b52-8e97-8e26928c92dc ✍️ 線上能力檢測: https://nabi.104.com.tw/assess/cd9c03b6-562d-4ea3-ab4b-e34af73b1d2e 2. 生成式AI課程認證 • 由Google官方推出的免費課程與認證,全球通用。 • 適合對象:想快速了解生成式AI應用、Prompt設計與實戰技巧的學習者。 • 證照優勢:短時間內掌握生成式AI(如ChatGPT、Gemini等)應用技巧,幫助提升內容創作與工作自動化效率。 👉 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 👉 Google 8堂免費AI課程: https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_f77276f5-9e22-4107-8d3c-a860ef6891f8 3. AI-900:Microsoft Azure AI Fundamentals • 由微軟推出的入門級AI證照,國際認可度高。 • 適合對象:希望建立基礎AI概念、了解機器學習與深度學習應用的人。 • 證照優勢:擁有此證照,不僅能為履歷加分,更能為未來進階學習(如AI Engineer、Data Scientist)鋪路。 👉 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 ✍️ 線上能力檢測: https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 4. 生成式AI能力認證 • 專為生成式AI應用設計,重點在於提升Prompt設計與AI協作效率。 • 適合對象:已經有基礎認知,想進一步強化生成式AI應用深度的人。 • 證照優勢:貼近職場需求,尤其在內容產製、數據分析、客戶服務領域應用廣泛,有助於提升即戰力。 👉 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 ✍️ 線上能力檢測: https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0
104學習 證照考古題快訊
品管證照資格好考嗎? 3大學習建議你可以這樣做 !
品管證照資格好考嗎? 3大學習建議你可以這樣做 !
品管證照好考嗎?首先要先了解一下品管證照泛指那些?哪張品管證照才是你需求的,是對你職涯發展是有幫助的。 品管證照通常是指與品質管理相關的各種專業證書和認證,這些證書和認證旨在證明個人對品質管理原則、方法和實踐的理解和能力。以下是一些常見的品管證照和認證,這些可能被稱為品管證照的一部分: 1.ISO認證: ISO(國際標準組織)制定了一系列與品質管理有關的國際標準,包括ISO 9001(品質管理體系)、ISO 14001(環境管理體系)、ISO 45001(職業健康與安全管理體系)等。獲得這些標準的認證可以證明一個人對相關標準的理解和實施能力。 2.ASQ品質證書: 美國品質學會(ASQ)頒發了多種品質管理證書,如品管工程師(CQE)、六西格瑪黑帶(CSSBB)、品質經理(CQM)等。這些證書證明個人在品管領域的專業知識和技能。 3.六西格瑪認證: 六西格瑪是一種流程改進和效率提高的方法,其認證包括綠帶、黑帶、大師等級,用於證明個人在六西格瑪方法中的專業能力。 4.供應鏈管理認證: 供應鏈管理專業也有相關的證書,如APICS的CPIM(認證生產和庫存管理師)和CSCP(認證供應鏈專業)等。 5.質量工程證書: 這些證書通常涵蓋質量工程和統計學知識,並證明個人在質量改進和問題解決方面的能力。 這些證照和認證可以幫助專業人士在品管領域取得更多的專業認可,提高職業生涯發展機會。選擇哪一個證書取決於個人的職業目標、專業背景和興趣。無論您選擇哪一個,持有品管證照可以幫助您在品質管理領域取得更大的成就。 - - - - - - - - 有關相關品管證照的學習的課程或認證,並分享一些學習的建議心法。 1. ISO 9001品質管理體系認證 ISO 9001是全球最廣泛使用的品質管理標準之一。持有ISO 9001認證可以表明您對品質管理原則和實踐有深入了解。該認證覆蓋了許多主題,包括文件控制、內部審查、持續改進等。為了通過ISO 9001認證,您需要參加相應的培訓課程,並通過考試。 建議心法: 堅持不懈的學習,深入理解ISO 9001的要求,並在實踐中應用這些知識。參加官方培訓課程以確保您的準備充分。 2. 六西格瑪認證 六西格瑪是一種專注於流程改進和效率提高的方法。持有六西格瑪認證可以顯示您的流程改進技能。六西格瑪認證分為不同等級,包括綠帶、黑帶和大師。每個等級都要求參加相應的培訓和通過考試。 建議心法: 學習六西格瑪方法並將其應用於實際問題。參加六西格瑪培訓以獲得更深入的理解,並尋找機會參與六西格瑪專案。 3. 品管工程師 (CQE) 認證 品管工程師認證是由美國品管學會(ASQ)頒發的認證,它證明您具備了品質工程方面的專業知識。這個認證要求參加一個全面的考試,涵蓋了統計學、實驗設計、測試和評估等主題。 建議心法: 準備CQE考試需要深入學習品管和統計學的知識。使用ASQ提供的資源,例如官方參考書籍和線上練習題。 - - - - - - - - 學習的建議心法: 無論您選擇哪種品管證照,都需要堅持學習和實踐。以下是一些學習的建議心法: 1.制定學習計劃: 制定一個有組織的學習計劃,包括學習目標和時間表。 2.深入理解: 不僅僅是記住知識,還要深入理解概念,並能夠應用它們解決實際問題。 3.參加培訓課程: 考慮參加官方培訓課程,這些課程通常會提供更深入的知識。 4.練習和模擬考試: 解決練習題目和模擬考試,以熟悉考試形式和提高自信心。 5.持之以恆: 學習是一個漫長的過程,堅持不懈是成功的關鍵。 最後,要記住品管證照的考試難易程度取決於您的努力和準備程度。如果您願意投入時間和精力,並遵循上述建議,那麼持有品管證照將為您的職業生涯帶來巨大的收益。所以,品管證照絕對是一個值得追求的目標!
104學習 104學習 | 熱門文章推薦
[進入AI世界] 想進入人工智慧領域,該準備哪些技能
[進入AI世界] 想進入人工智慧領域,該準備哪些技能
AI是近來在產業、工作、生活中最被廣泛討論與應用的顯學。如果要迎上趨勢,甚至進入AI相關的領域,個人或多或少必須具備AI相關技能、或者至少需要有基礎的認知。 小編今日推薦這門課程,主要是因為這門課不需程式專業背景,也能在這門課程中幫自己建構認知、獲得相關知識、學習AI入門技能。這門課程將幫助您獲得: 如何跨界AI領域、AI開發專案與執行、Python開發、大數據分析、NLP、電腦視覺、機器學習、輿情分析、消費者分析等。 課程將從基礎知識開始,介紹AI的基礎概念、AI種類、AI目前在產業的應用;具備基礎認知後,就進入硬核技術內容,首先會先協助大家建立AI開發環境,安裝Anaconda;接著再使用Google Colaboratory 雲端開發環境,這個環境支援Python程式碼、且能夠免費存取GPU與TPU運算資源,可以進行後續課程所需的資料分析、機器學習。 當環境都妥善建立後,就開始進入Python的教學,將會從基礎到Github上的實作。在具備Python技能後,課程將引導各位進入Kaggle資料競賽平台進行實戰。 接著,課程將進入資料蒐集、大數據分析,學習分析方法、資料視覺化等。最後才會進入到AI核心:機器學習與深度學習的技能學習與實戰。 這是一門技能與實戰結合的課程,由淺入深、每階段配合實戰,讓我們不僅懂理論、懂技術,且具備夠有價值的實戰經驗。希望透過這門課程,幫助有志投入AI領域的朋友,能夠出現更多的機會點。 推薦課程網址: https://hahow.in/courses/60c1d33a8dd31844b56bfd54/main 祝您 工作順利、學習愉快 104學習精靈小編 陪您每日學習成長1%
一零四線上嚴選 每日推薦一堂課
職場霸凌防治新法7/1上路! 勞工心理安全正式納入企業管理責任
職場霸凌防治新法7/1上路! 勞工心理安全正式納入企業管理責任
《職業安全衛生法》的「職場霸凌防治專章」即將於7/1正式上路,104人資學院今日(6/23)舉辦「職場霸凌防治新法前哨論壇」,吸引超過3,000位人資及職場工作者報名。勞動部政務次長李健鴻於論壇中指出,合理管理不能逾越勞工尊嚴,績效要求不能用羞辱來獲取。104人力銀行人才永續長鍾文雄說,新法翻轉管理邏輯,並究責強化與吹哨者保護。臺大工商管理系暨商研所教授陸洛指出,不限弱勢群體或女性,任何人包括表現優秀的員工,都可能是被霸凌的受害者,營造心理安全感是成功團隊最重要的動力。104人資學院歡迎企業填寫問卷(https://tw104.pse.is/98rpgx)索取《企業實務指引》,為政策上路做足準備,打造具備心理安全感的健康職場環境。 從「物理安全」邁向「心理健康」 有毒職場環境零容忍   勞動部政務次長李健鴻於論壇中表示,本次立法希望以明確法律劃出保障勞工的底線,要求雇主負起職場霸凌的防治責任,讓職場成為彼此信任與尊重的環境,企業應將職場心理健康納入日常管理,合理行政管理仍是企業營運必要的一環,但「合理管理不能逾越勞工尊嚴,績效要求不能用羞辱來獲取」,任何逾越業務必要範圍並造成勞工身心健康危害的行為都不應被容忍。   勞動部職業安全衛生署副組長彭鳳美強調,不論企業規模大小,雇主都必須主動規劃職場霸凌防治與處理措施: 規模門檻:10人以上應設申訴管道;30人以上須訂定防治措施;100人以上需成立調查小組。 雇主法律責任:違者除面臨行政罰鍰外,若霸凌導致員工身心疾病或發生意外,雇主須負擔職災補償責任;若受害勞工身心受損,雇主與加害者需連帶負負擔民事損害賠償。 強制公開名單:若發生違法事由,企業與雇主姓名將全數揭露,恐影響企業ESG評等。 管理邏輯的翻轉 企業因應機制與實務防線   104人力銀行人才永續長鍾文雄表示,本次修法不僅是數字與罰鍰的提升,更是整個「管理邏輯的翻轉」。職安法2.0核心涵蓋三大支柱:「定義升級與心理安全」、「源頭管理與生態系延伸」及「究責強化與吹哨者保護」,讓員工安全防護網正式從生理安全延伸至心理安全層次。   鍾文雄特別針對新法下的「職場霸凌認定」與「企業防線」提出實務建議: 職場霸凌認定要素:新法明文定義職場霸凌包含言語暴力、社交排斥、職務干預、權益濫用、名譽侵害,且適用範圍除實體工作場所外,也包含遠距工作、電子通訊(Line/Email)。 新舊制罰則與責任關鍵對比:過去若發生職場霸凌,企業多採取內部協調,新法實施後,不僅內外部調查將會介入且將針對負責人個人開罰;若負責人為被申訴人,勞工得跳過內部程序逕向地方主管機關申訴,負責人個人將被開罰最高100萬元。 「受理要件」與「程序控管」防線:許多企業擔心制度被濫用,鍾文雄指出新法申訴機制實則建立了三道防線:一是「具名與書面化」以合理化申訴門檻 ;二是「受理要件審查」,明定六大不予受理類型(如性質不符、內容不具體、匿名等);三是「期限與程序控制」,申訴時效為行為終了後3年內,受理單位亦須在10日內決定是否受理。 從根本打造「心理安全感」 建立充滿信任感的職場環境   台灣大學工商管理學系暨商學研究所陸洛教授指出,職場霸凌本質上是系統性的權力濫用、重複發生的攻擊與刻意傷害,在權力不對等的結構下,受害者往往會產生害怕、不願投入甚至無能為力的主觀感受,不只影響員工表現與團隊效能,也嚴重傷害企業雇主形象。   陸洛教授提出,防範霸凌的根本解決之道,在於為組織與團隊建立「心理安全感」: 心理安全感指標:團隊成員是否能感受支持、犯錯不會被指責、相信主管信任、大小決策公平透明、在團隊中被授權且覺得自己有價值。 主管的角色:主管必須學會善用組織所賦予的「正式權」,透過公平開放的溝通來建立信任,而非以恐懼為基礎的「強制權」進行高壓管理。 受害者的自保與舉報:若遭遇職場霸凌,個人必須勇敢面對、及時呈報、詳實記錄、並勇於舉報提起訴願,而組織必須提供一個充滿信任感的舉報環境,讓員工知道即使提出不同意見或犯錯,也不會受到報復或貶低。 《企業實務指引》免費下載 為政策上路做足準備   面對即將到來的新制,104人資學院提供企業與上班族具體執行建議: 給企業管理層:三步驟建立防火牆 制度留痕:依據10人 / 30人 / 100人門檻盤點防治措施,除修訂內部工作規則,也須設立專責單位並公開多元申訴管道。 訓練留證:針對全員進行教育訓練,調查小組成員更需完成至少3小時的法定專門訓練。 風險預警:定期進行員工滿意度與工作壓力調查,掌握心理安全感異常的部門趨勢,提早介入改善。 給上班族:掌握自保與申訴權益 詳實記錄:面對不當行為應詳實記錄時間、地點與事證。 勇敢發聲:善用公司內部或法定的匿名申訴機制。新法設有「吹哨者保護條款」,雇主絕對不得對申訴者進行降調、減薪或解僱等報復性處分。 尋求支持:職場心理安全感並非單向,與同事建立良好的關聯性與支持系統,能大幅降低職場不法侵害的發生機率。   104人資學院特別製作《職場霸凌防治新法 企業實務指引》,完成問卷(https://tw104.pse.is/98rpgx)即可下載運用,提供企業做為制度盤點與流程建置的實戰參考,幫助企業與職場工作者在7/1政策上路前做足準備,建立健康的職場工作環境。
【104職場力】
微軟 ASP.NET CORE 全端軟體工程師養成班|全線上
微軟 ASP.NET CORE 全端軟體工程師養成班|全線上
超早鳥72折優惠實施中,只到 2/20! 立即暸解👉https://bit.ly/46RMHaE 前端主要以Vue.js為核心,學習相關熱門的MVVM動態網站開發框架,後端主要以微軟的C#程式為主,學習ASP.NET Core MVC、Restful API微服務趨勢與SQL Server開發應用,最後模擬業界實務專題部整合署Microsoft Azure 認知服務。 此課程由微軟國際認證名師陳宗興親授,過去宗興老師已成功協助近 1000名的學員成功就業或轉職軟體工程師。💻且在職場後的整體平均留用率達到83%以上。⬆️ 此班最大特色為: ✅採用小班制教學方式。 ✅避開平日上班時間,便於想轉職的學員。 ✅採線上教學,側錄影片隨時複習。 ✅專屬學習群組,隨時向老師助教提問。 ✅模擬業界整合專題,導師調教傳授。 此班適合的對象: ⭕️剛畢業或退伍,具有程式基礎想從事軟體開發的社會新鮮人。 ⭕️已上過其他就業養成班,尚覺得技術能力需要提升者。 ⭕️具ASP.NET程式開發基礎,想學更深開發技術的人。 ⭕️在職者,但對目前薪水及工作不滿意,想轉換職業跑道者。 不用花十萬 現在就立即展開學習 邁向ASP.NET Core 跨平台全端開發工程師吧! (上期額滿,提早卡位最優惠!) 名額有限 ❗️現在就立即報名👇 https://bit.ly/46RMHaE
X編 X School 軟體人才專業培訓機構
半導體有哪些工程師?他們工作在做什麼、薪資多少?開箱科技業工程師日常
半導體有哪些工程師?他們工作在做什麼、薪資多少?開箱科技業工程師日常
想進半導體業卻對工程師生態一知半解嗎?《 開箱工程師腦洞大開的日常》集結多位任職科技半導體公司(台積電、聯電、聯發科、Google、京元等)資深工程師,提供全方位的各類工程師職務內容、技能工具、面試重點等資訊,帶你深入了解科技業工程師的工作日常。本文由《104職場力》小編導讀重點摘要並補充相關資訊,想進入科技業的你別錯過! 整理/《104職場力》小編 科技業一向是台灣經濟的中流砥柱,尤其半導體產業,是許多社會新鮮人找工作的夢想。但是,半導體光是上中下游分工就已經夠複雜了,更別說不同領域的工程師種類,比寶可夢還玲瑯滿目。 別擔心,《 開箱工程師腦洞大開的日常》一書集合半導體各種工程師的工作內容、職務內容、技能工具、面試重點等。以下由《104職場力》小編幫大家重點摘要並補充相關資訊,帶你開箱工程師日常: 1. 數位電路設計工程師2. 封裝工程師3. 可靠度工程師4. 供應商品質管理工程師 1. 數位電路設計工程師 根據104人力銀行《2022年半導體人才白皮書》,IC設計工程師是半導體產業上游最缺的職類,報告也指出,IC設計工程師的定著性較高,工作者少有轉職或來自跨領域背景者。 工作內容: 主要是依產品的規格與使用條件,去設計數位電路晶片、開發電路結構,例如不同電器需要不同功能的IC晶片。擁有晨星/聯發科技數位電路設計工程師經歷的歐嗨呦在《 開箱工程師腦洞大開的日常》一書中提到,數位電路設計工程師可以說是科技業的樂高達人,透過工廠提供的標準積木去做不同組裝配置,選擇出最適合產品的樣貌。撰寫設計報告、使用手冊也是日常工作之一,不只給內部員工交流,合作客戶也時常會索取這些文件。 技能工具: 工作上常用的工具,例如Verilog、VCS、Verdi、ncverilog、C++、TCL、Perl等。工作中可能需要與外國同事或客戶討論,英文對話能力也很重要。 面試重點: 如何處理跨頻轉換,static timing analysis(setup/hold time、clock skew等)通常必考。歐嗨呦建議求職者要熟悉自身學經歷,有可能面試官會請你現場寫白版並解釋細節作法,事前也可以根據你想進入的部門、產品線,多演練、強化自己在特定產品設計上的看法與見解,加深面試官印象。 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,數位IC設計工程師九成具備碩士學歷,菜鳥月薪$83,929.老鳥月薪$99,739。 [joblist_plugin title='【數位電路設計工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2008001015&jobsource=104blog' amount='4'] 2. 封裝工程師 封裝工程師,就是為晶片量身打造集保護、連接、散熱於一身的外殼。IC晶片非常細緻,本身也很容易受到損傷。因此研究、評估與建立封裝工程的技術就非常重要。簡言之,你要如何打包一個易碎品? 工作內容: 想像一下,晶片製造完成後就像一間沒有門窗的房子,完全沒辦法跟外界溝通,這時候,IC封裝工程師就是幫這間房子挖門窗、搭橋樑、蓋電梯樓的建築師,同時還要設法讓房屋更穩固,可以抗震防颱。在台積電任職先進封裝研發工程師的Darren在《 開箱工程師腦洞大開的日常》書中,對於封裝工程師分工有更細緻的分類。 封裝廠 製程整合工程師:封裝廠的指揮官 封裝廠 製程工程師:封裝製程中的細節掌控者 IC設計公司 封裝工程師:從概念到實踐的橋樑 產品系統公司 硬體封裝工程師:負責蓋大房子的人 封裝模擬分析工程師:揭示設計背後的真相 技能工具: 電子工程、材料科學、機械工程、高分子化學、外語翻譯(在日系材料供應商或設備商那裡,這個翻譯技能就像是超能力,如果你能用流利的日文或中文與他們溝通,你將是封裝界的翻譯超人) 面試重點: Darren列舉以下四大重點 封裝專長完整度:無論是設計、材料分析、力學還是散熱,多強調你如何掌握和應用這些技能。 熟悉的封裝類型:列出你熟悉的類型(如BGA、QFN、SiP等)以實例說明在其中遇到的挑戰與如何克服。 風險評估及解決問題的能力:舉實例說明你如何識別風險、制定預防措施與解決方案。 應用題:假如面試官出情境題,回答時可以展示你的分析過程,解釋你如何評估問題、收集數據、制定策略和實施解決方案。Darren特別提醒,如果面試官的問題看似試探性或具挑戰性,應答時注意不要透露過多公司機密或策略,以保護你的專業界限。 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,IC封裝∕測試工程師六成二具備大學學歷,菜鳥月薪$59,063.老鳥月薪$61,972。 [joblist_plugin title='【IC封裝/測試工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003006&jobsource=104blog&order=15&page=1&searchJobs=1' amount='4'] 3. 可靠度工程師 你曾買過一些電子產品,短短幾週內就莫名出問題,或像都市傳說聽到的「過保固就掛掉」嗎?可靠度工程師就是為了控制並避免這類情況發生。 工作內容: 《 開箱工程師腦洞大開的日常》作者艾斯解釋,可靠度工程師像科技公司內的算命仙,分析測試數據去算出一個新的電子產品的壽命,並驗證是否如同預期、改良產品可靠性。104職涯導航描述可靠度工程師的工作任務有: 分析可靠度問題,並進行改善。 負責安規驗證測試及認證工作。 負責環境測試工作。 負責可靠性設備之維護保養、校正,並採購其零組件與消耗品。 撰寫可靠性測試之軟體程式。 負責實驗文件編寫、報告產出。 提供客戶所要求的各項品質驗證技術與品質統計資料報告。 建立標準實驗方法。 負責新產品驗證和產品客訴處理。 負責品質工程文件之制定。 依據使用者的需求,參與工業自動化產品、可靠度驗證技術的開發與設計。 本書作者艾斯任職過台積電、聯發科、Google可靠度工程師,依據他在不同產業的經驗,彙整以下可靠度工程師平均一日工作分配表: 半導體廠IC設計廠系統廠(如 品牌廠)測試並分析數據,準備報告35%20%15%思考改善方法與跨部門溝通10%20%30%處理客戶產品問題10%5%5%參加各種會議30%40%35%執行年度專案/論文/專利等10%10%10%設計測試架構或程式改善流程5%5%5%註:此處的系統廠可靠度工程師以該公司內偏向負責半導體可靠度的職務為例。 技能工具: 需具備的工具為 RoHS、Linux、SPC;需具備的技能為 Reliability test、執行產品可靠度測試與問題分析、品保。此外,溝通也是工作中重要的一環。 一般而言需要做可靠度分析的情形有幾種,最常見是製程單位開發新的製程技術,需要各種實驗來探索如何改善製程。因此每次測試完都要跟製程單位回報測試結果並建議調整對策,萬一測試結果是不好的,這時就需要溝通的藝術。艾斯認為,一個優秀的可靠度工程師不能只把量測分析結果丟出來就拍拍屁股走人,還要耐心地跟製程、研發單位溝通安撫,避免延伸額外爭端。 面試重點: 假如你是剛畢業的新鮮人,通常會關注你的所學對可靠度分析有無幫助,或你對於半導體元件和製程的了解程度多寡,例如半導體元件操作及物理特性、半導體可靠度測試的基本失效機制和測試方法等。如果你是有工作經驗的轉職者,可能會著重於工作經驗與可靠度的相關性,大致上還是會從元件物理與製程經驗。艾斯再次強調,可靠度工程師經常要跨單位溝通,面試中展現溝通能力也很重要! 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,可靠度工程師近六成具備大學學歷,菜鳥月薪$52,597.老鳥月薪$56,519。 [joblist_plugin title='【可靠度工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003003&jobsource=104blog&page=1' amount='4'] 4. 供應商品質管理工程師 想像一下,你組裝一台樂高模型,卻發現零件缺失、說明書錯誤百出。這時,你多希望有人能幫你先把關這一切,對吧?品質管理工程師就是扮演這個角色。 工作內容: 品質管理工程師是產品的守護者,除了確保從供應商那裡來的零件或成品都符合品質標準,同時也確保生產製造過程到產品出貨一切完美。《 開箱工程師腦洞大開的日常》作者之一、擁有聯發科技/Google供應商品質管理工作經歷的Joseph認為,這份職務在工作任務上會有幾個面向: 供應商品質系統改善:包含新供應商評估、現有供應商品質改善、供應商週期性審視與獎勵 產品品質改善:產品跨部門與上下游供應鏈在產品標準上進行整合、廠內品質異常事件處理、客訴退貨(是否招回已出貨產品?如何防止問題擴大?) 技能工具: 品管/品保工程師需具備的工具為品質系統、ISO9000、SPC,需具備的技能為 品管、檢驗、品保。APQP、PPAP、FMEA、MSA、8D. QC。 面試重點: 通常面試官通常會關注二個重點:供應商相關專業領域+有系統的改善品質系統與問題。Joseph分析,假如求職者對製程有概念代表在找問題時會比較容易抓到方向,對面試有加分效果。有品質證照也會加分(目前業界最常認可的證照為6 sigma、VDA6.3 audit、IATF 16949),但不是必備。 薪資水平: 根據104職涯導航(2024/11月)數據顯示,品管/品保工程師有六成二具備大學學歷,菜鳥月薪$44,398.老鳥月薪$47,797。 [joblist_plugin title='【品管/品保工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003002&jobsource=104blog' amount='4'] 節錄自:商周出版《開箱工程師腦洞大開的日常:提早練功打底、把技能樹升級,讓科技業大廠都搶著要你 》艾斯 著 推薦閱讀: 半導體業 IC設計、製造、封測是什麼?上中下游工程師薪水/職責比一比(附精選職缺) 2025年「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修 獵頭曝科技業談薪4關鍵!碩畢從4萬起跳 台灣以外亞洲地區可年薪百萬
【104職場力】
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates) 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書(Data Analytics) - 網路安全專業證書(Cybersecurity) - 上課平台:Google Cloud Skills Boost - **學費:每月 $29 美元,首月免費試用 - **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能 - 網站:[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)|[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程) 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容:AI 工具應用、提升工作效率 - 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost) 短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站:[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作) 6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。 - 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費,測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷/求職加分 - 報名網址:[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面:[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
104學習 AI 趨勢報-科技愛好者的產地🤖