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考績A該給「苦勞型」、還是「強運型」部屬?
考績A該給「苦勞型」、還是「強運型」部屬?
當主管只有一塊錢,或年終考績A只剩一個扣打,但眼前有兩位部屬,一位「苦勞型」,辛苦一年、但沒達標,一位「強運型」,不費吹灰之力、輕鬆達標,主管除了向公司爭取破格之外,唯一的A該給誰呢?聽職場教練Simon用「田字四宮格」辨識人才,既能信賴管理,也不用揹負情緒十字架。 【本集來賓】Simon,職場教練,104資訊科技董事、前104人力銀行總經理、前中國飛利浦數字影像系統中國區業務總監、比利時魯汶大學歐洲研究所碩士。目前仍協助新創及社企擔任(經管/領導力)顧問。 【本集重點】04:04 用「結果、過程」田字四象限發展人才10:15 Force Ranking主要在人才淘汰,若是對人才發展可能是毒藥16:26 跟員工說明績效考核的最佳時機點?21:34 資源有限,該把獎勵給哪位部屬?25:18 資源有限Equally Unhappy (均等的遺憾) 的團隊管理策略 ▍ 增強管理職能,你還可以聽EP562【主管偷偷學】間接說「不」的藝術!善用 But 引導溝通,取代 Yes or No二選一 EP546【主管偷偷學】越級報告,竟是必要手段!?「二刀流」判斷時效合法,只談事實、不講觀點 EP446【主管偷偷學】學覆盤(下)KPI之外的門道。 看影響力,不看數字;有趣新做法,正向存在 按上方「Follow」訂閱,最新一集Podcast立即傳送
【104職場力】
APM(助理產品經理)工作內容有哪些?這些產業很需要
APM(助理產品經理)工作內容有哪些?這些產業很需要
APM 是「Associate Product Manager」的縮寫,中文通常翻譯為「助理產品經理」。APM 是針對產品管理職位的一個初階角色,通常是產品管理職業生涯的入門點。APM 的角色讓新人有機會學習如何管理產品、理解用戶需求、並在團隊中協作以推動產品發展。這個角色常見於科技公司,特別是軟件和互聯網行業。許多公司還會設立APM培訓計劃,以幫助新入職的產品經理快速成長。 【APM 的職責可能包括】 - 協助產品經理(PM)進行市場調研和用戶需求分析。 - 協調與開發、設計、營銷等多個部門的合作。 - 參與產品規劃、產品開發和產品測試等各個階段。 - 分析產品數據並提出改進建議。 ▎ APM(助理產品經理)角色在許多產業中都有需求,尤其是在那些注重產品開發和技術創新的領域。以下是一些常見的擁有 APM 角色的產業: 1. 科技公司 ► 軟件公司:如 Google、Facebook、Microsoft、Amazon 等,這些公司經常設立 APM 計劃,以培養未來的產品經理。 ► 互聯網公司:如 Twitter、Snapchat、Pinterest 等,在這些公司中,APM 會協助管理網絡服務、社交媒體平台等產品。 ► 電子商務:如阿里巴巴、京東、Shopify 等,APM 角色涉及在線購物平台的產品管理。 2. 金融科技 (Fintech) 這些公司專注於通過技術創新來提供金融服務,如 PayPal、Stripe、Square 等,APM 通常參與移動支付、貸款平台等產品的開發。 3. 消費電子 例如 Apple、Samsung、Sony 等公司,APM 可能涉及智能手機、電腦、智能家居設備等產品的管理。 4. 健康科技 (HealthTech) 例如遠程醫療公司或醫療設備製造商如 Teladoc、Fitbit、Medtronic 等,APM 可能協助開發和管理醫療應用、穿戴設備等產品。 5. 遊戲產業 例如 EA、暴雪、Riot Games 等公司,APM 角色可能涉及遊戲的設計、開發和用戶體驗的管理。 6. 物流與運輸 如 Uber、Lyft、滴滴出行等,這些公司常需要 APM 來協助管理移動應用、司機平臺、用戶端產品等。 7. 零售與快消品 (FMCG) 一些零售公司如寶潔、聯合利華等,開始注重數字化產品的開發,APM 可能參與電子商務平臺、移動應用或數字化營銷工具的產品管理。 8. 媒體與娛樂 如 Netflix、Spotify、Disney+ 等,APM 可能協助管理流媒體平臺的內容推薦系統、用戶體驗、產品功能等。 這些產業通常對產品創新和市場需求變化反應迅速,因此 APM 角色在這些領域尤其重要。
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Python 迴圈:一分鐘內馬上熟悉 Python迴圈語法
Python 迴圈:一分鐘內馬上熟悉 Python迴圈語法
在編程中,我們經常需要反覆執行某個動作或者遍歷某個數據集合。這時候迴圈就顯得尤為重要。在 Python 中,迴圈的概念被設計得尤為直觀與強大。本文將為你解析 Python 中的迴圈結構。 【一、for 迴圈:遍歷迭代器】 在 Python 中,for 迴圈用於遍歷任何可迭代物件,如串列、字典、元組或字符串。 🔴 串列遍歷: fruits = ["apple", "banana", "cherry"] for fruit in fruits: print(fruit) 🔴 使用 range() 函數: for i in range(5): # 0, 1, 2, 3, 4 print(i) 【二、while 迴圈:基於條件的反覆】 🔴 while 迴圈會持續執行,直到指定的條件不再滿足。 count = 0 while count < 5: print(count) count += 1 【三、控制迴圈的流程】 🔴 break: 立即終止迴圈。 for i in range(10): if i == 5: break print(i) # 印出 0 到 4 🔴 continue: 跳過迴圈的當前迭代,繼續下一個迭代。 for i in range(5): if i == 2: continue print(i) # 印出 0, 1, 3, 4 【四、else 子句在迴圈中】 🔴 Python 的迴圈結構有一個獨特之處,那就是它可以使用 else 子句,當迴圈正常執行完畢(沒有遇到 break)時,會執行 else 中的代碼。 for i in range(5): print(i) else: print("Loop finished!") 【五、巢狀迴圈】 🔴 你可以在一個迴圈內使用另一個迴圈,稱為巢狀迴圈。 for i in range(3): for j in range(2): print(i, j) 迴圈是 Python 中一個非常強大的工具,不僅使你可以簡化代碼,還可以更有效率地遍歷數據。瞭解如何使用和控制迴圈,對於每位 Python 開發者來說都是非常重要的。
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產品經理 (PM) 產品開發過程中,如何進行多方溝通?萬用溝通過程步驟分享
產品經理 (PM) 產品開發過程中,如何進行多方溝通?萬用溝通過程步驟分享
產品經理 (PM) 在產品開發和管理過程中,需要與多方溝通,確保每個人都理解目標、進度和需求。這樣的溝通過程可分為幾個重要步驟,以幫助產品經理有效協調各方。以下是常見的溝通步驟: 1. 準備和需求確認 ➛ 需求蒐集:PM與老闆、需求單位等進行會議,確認產品目標、客戶需求和商業價值。這個階段要明確產品的核心價值和用戶需求。 ➛ 目標和指標設定:與需求單位和利益相關者溝通並確認項目的關鍵績效指標(KPIs),確定衡量成功的標準。 2. 需求分析與規劃 ➛ 需求分析與優先排序:PM進行需求分析,根據商業價值和技術可行性進行優先級排序,並將結果與利益相關者溝通。 ➛ 需求確認:與各方確認需求的可行性與準確性,這包括與工程師討論技術可行性,與設計師確認用戶體驗需求,與DA討論數據需求等。 3. 規格撰寫與交付 ➛ 撰寫需求規格書:PM製作詳細的需求文檔,包含功能說明、用戶流程、技術需求等,並與QA、工程師和設計師進行討論。 ➛ 需求交底會議 (Kick-off Meeting):PM舉行需求交底會議,詳細解釋需求規格,確保各單位成員理解產品目標和實作需求。 4. 持續溝通和協調 ➛ 進度追蹤與更新:PM定期與支援單位、工程師、設計師等成員進行進度跟蹤會議,協調資源和排解問題,確保開發進度。 ➛ 每日站立會議 (Daily Standup):若採用敏捷開發,每日站會可以幫助PM了解各方狀況,並即時調整需求和進度。 5. 測試與改進 ➛ 驗收測試:PM與QA進行驗收測試,確保產品符合規格與品質要求。PM也要根據測試結果調整需求或修正錯誤。 ➛ 回饋收集與改進:收集老闆、需求單位、內部測試者的回饋,進行優化,並與各單位確認是否需進一步修改。 6. 產品發布與評估 ➛ 發布計劃確認:PM與行銷和客戶支援等部門協調發布細節,確認行銷策略、發布時間等。 ➛ 發布後的數據監控:與DA協作,追蹤產品表現數據,與利益相關者分享產品數據,並討論後續的優化方向。 7. 持續改進與迭代 回顧與迭代:發布後,PM定期與老闆、需求單位和團隊成員進行回顧,根據市場反應和數據進行需求優化。 這些步驟能幫助PM在不同的開發階段與利益相關者保持清晰的溝通,使得產品能順利推進並達到商業目標。
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非工程師也能考!最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
非工程師也能考!最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
AI不再只是工具,而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 對於沒經驗的新鮮人要怎麼證明你的競爭力,就靠AI證照證明你的自我學習力。 根據104人力銀行最新數據,完成AI課程或擁有AI證照的求職者,面試邀約平均提升4倍;而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元,企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定 所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務,現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言,而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照=面試敲門磚 搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」:證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」:讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些?官方告訴你! 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》,目前AI證照可分為: 🟡 素養型:不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用,適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型:需具備程式與模型實作能力,適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型:同時具備AI素養與工具操作實務經驗,可領導大型AI導入專案,並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單(最新重點整理) 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成,僅供參考,實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度:★★★☆ 費用:1200元 通過率:38% (2025第四梯次為例) 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 難度:★★☆ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:70-80% (平均) 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 (資策會) 特色:分學科與術科,評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作,強調AI實務操作,證書兩年有效,預計2026年開放報名。 難度:★★☆ 費用:報名費2000元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證(資策會) 特色:應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識,有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效。 難度:★★★★ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證(台灣人工智慧學校) 特色:入門最友善,考題偏原理與應用情境,適合跨領域學習者 難度:★☆ 費用:3000元 通過率:90%以上 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI概念,到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型,全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1200元/每等級 通過率:未有相關資料 建議備考時間:4-8週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等,強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1000元/每等級 通過率:未公布,專業級若有商管背景,搭配AI課程,通過率超過90% 建議備考時間:4-12週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師(電腦技能基金會) 特色:測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度:★★★☆ 費用:2000元 通過率:未有相關資料 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 難度:初級★★、中級★★★☆ 費用:初級2000元、中級3600元 通過率:初級約70%以上,中級未有相關資訊 建議備考時間:3-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229 (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230 (生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度:★★★★ 費用:1200元 通過率:63% 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度:★★★★★ 費用:1800元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照,建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI,建議: 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職,再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓:我不知道從哪張證照開始? 🅰️:先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓:沒時間準備很難嗎? 🅰️:多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備,即可通過。 ❓:會提高薪資嗎? 🅰️:企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓:我已經在職場,還需要嗎? 🅰️:讓績效呈現可量化成果,是升遷與跨領域轉職武器。
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產品經理PM建議要懂的基本工程概念,這幾個關鍵字可以查查!
產品經理PM建議要懂的基本工程概念,這幾個關鍵字可以查查!
了解工程關鍵的技術和概念,對於成功擔任軟體產品經理非常重要。這些技術不僅使你能夠更好地與工程師溝通,還能夠幫助你設計和管理產品。本指南將介紹一些關鍵的技術和概念,並提供相關的關鍵字以便您開始深入學習。 1. 敏捷開發流程: Scrum、Kanban、迭代開發、需求管理、產品待辦清單、衝刺計劃會議(sprint)、回顧會議、持續整合/持續交付(CI/CD)。 2. API: RESTful API、SOAP、API設計、系統集成、消息佇列、Web服務、SOA、API管理、API門戶、OAuth、OpenAPI規範。 3. 基本的資料庫知識: 資料庫管理系統(DBMS)、關聯式資料庫、非關聯式資料庫、SQL、資料庫設計、資料庫優化、索引、資料庫正規化、資料庫複製、主從複製、資料庫容錯轉移。 4. 安全性和隱私保護: 安全漏洞、跨站腳本(XSS)、SQL注入、跨站請求偽造(CSRF)、OWASP Top 10、加密、SSL/TLS、身份驗證、授權、隱私政策、GDPR、CCPA。 5. 基本的程式語言知識: Python、JavaScript、Java、程式設計、程式語言基礎、代碼編寫、編程邏輯、函式庫、框架。 6. 瞭解用戶體驗和介面設計: 用戶體驗(UX)、介面設計(UI)、人機介面(HCI)、可用性測試、設計思維、用戶旅程地圖、原型設計、視覺設計、交互設計、設計系統。 這些關鍵技術和概念將幫助您更好地理解和應用於您的產品經理工作中~ 關注我們,獲取更多PM小知識!
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ChatGPT超強外掛工具AIPRM,幫你下對「咒語」
ChatGPT超強外掛工具AIPRM,幫你下對「咒語」
大家可能已經和ChatGPT聊天一陣子了 應該也漸漸發覺它聰明到超乎我們的想像 除了聊天解答疑問外,ChatGPT其實還可以幫你做出更多的事情 讓我們來試試一個利害的外掛AIPRM for ChatGPT 只要下對「咒語」你也可以成為利害的「詠唱師」^_^ AIPRM for ChatGPT 可以幫你: 1. Copywriting:幫你寫出好文案 2. DevOps:幫你軟體開發 3. Generative AI:幫你產出各式 AI 指令,例如:Midjourney的指令。 4. Marketing:幫你想出更好的行銷方式 5. Operating Systems:幫你操作作業系統,例如:Windows、macOS 6. Productivity:幫你提高生產力 7. SaaS:Software as a Service 8. SEO:幫你做好SEO優化 9. Software Applications:與軟體應用程式有關的主題。 10. Software Engineering:與軟體工程有關的主題。 11. UNSURE:如果以上都不是你要的就選這個分類 Output in:可以選取繁體中文(依你需求變化) Tone:可以指定它回答的語氣 Writing Style:可以指定它寫作的風格 多了這些幫助的組合,相信可以幫你下對「咒語」成為利害的「詠唱師」 AI比人類更會回答問題,所以如何問對問題就會變的非常的重要! 「prompt」一詞係指「對AI下指令」,在ChatGPT丟出問題, 在MidJourney上對AI提出繪畫指令,掌握下指令及問問題的技巧, 將是我們擁抱AI的關鍵能力! 使用這個工具,相信可以幫助你更好地與ChatGPT互動 讓你容易掌握下指令及問問題的技巧,提高你與AI互動的能力 現在就試試吧!也歡迎在留言區中分享你使用後的心得 AIPRM for ChatGPT https://chrome.google.com/webstore/detail/aiprm-for-chatgpt/ojnbohmppadfgpejeebfnmnknjdlckgj AIPRM https://app.aiprm.com/
Trulli Wu PM好同學
PMO(專案管理部門)是什麼?大型組織內會有的部門,專案經理(PM)負責實際執行專案
PMO(專案管理部門)是什麼?大型組織內會有的部門,專案經理(PM)負責實際執行專案
PMO 是 「Project Management Office」 的縮寫。PMO 是一個組織或部門,負責設定和維護專案管理標準,並提供支持和資源,以確保組織內的專案按時、按預算、並符合質量要求地完成,是近十年逐漸興起的管理單位。一般多出現在以專案為主要核心業務的大型組織中,目的多是為了中央統一管理專案。 ▎ PMO 的主要職能包括: 1. 標準化和方法論:制定和推廣專案管理的最佳實踐、方法和工具。 2. 培訓與支持:為專案經理和團隊提供培訓、指導和諮詢服務,幫助他們提升專案管理能力。 3. 資源管理:協調和分配專案所需的資源,包括人員、資金和設備,確保資源的最佳利用。 4. 監控和控制:建立專案監控和評估機制,追蹤專案進度、風險和問題,確保專案按計劃執行。 5. 報告和溝通:提供專案狀態報告,促進項目團隊、管理層和其他利益相關者之間的溝通和協作。 ▎ PMO部門裡會有哪些職缺? PMO 部門通常包含多個職缺,以支持專案管理的各個方面。以下是一些常見的職缺: 1. PMO 經理 / PMO 主任:負責整個 PMO 部門的運作,制定策略和目標,監督各個專案的進展,並與高層管理團隊協作。 2. 專案經理 (Project Manager):負責具體專案的計劃、執行和交付,管理專案團隊,確保專案按時、按質、按量完成。 3. 專案協調員 (Project Coordinator):協助專案經理處理日常事務,如會議安排、文檔管理、進度跟蹤等,確保專案順利進行。 4. 專案分析師 (Project Analyst):負責數據分析和報告,評估專案的進度、績效和風險,提供決策支持。 5. 專案計劃員 (Project Planner/Scheduler):制定和維護專案計劃,確保各項活動按計劃進行,協調專案資源和時間表。 6. 風險管理專員 (Risk Manager):識別、評估和管理專案風險,制定風險應對計劃,減少風險對專案的影響。 7. 質量保證專員 (Quality Assurance Specialist):確保專案交付物符合質量標準,進行質量審核和檢查,提供改進建議。 8. 資源管理專員 (Resource Manager):負責專案資源的分配和管理,確保人員、設備和其他資源得到有效利用。 9. 變更管理專員 (Change Manager):管理專案範圍變更,確保變更得到適當的審批和控制,減少變更對專案的影響。 10. 財務分析師 (Financial Analyst):負責專案預算和成本控制,跟蹤專案支出,提供財務報告和分析。 ▎ 台灣哪些公司會有PMO這個部門? 在台灣,許多大中型企業和跨國公司都設有 PMO 部門,特別是在科技、製造、金融和電信等行業中。以下是一些可能設有 PMO 部門的公司類型及具體例子: 1. 科技公司: 台積電 (TSMC):作為全球領先的半導體製造公司,台積電需要嚴格的專案管理來協調其複雜的製造和研發專案。 2. 金融機構: 台灣銀行 (Bank of Taiwan):銀行需要管理各種 IT 專案、產品開發和合規專案,PMO 部門能夠提供支持。 3. 電信公司: 中華電信 (Chunghwa Telecom):作為台灣最大的電信公司,中華電信需要管理眾多網絡升級、服務部署和 IT 專案。 4. 製造業公司: 中鋼公司 (China Steel Corporation):大型製造企業通常需要嚴格的專案管理來管理其生產和研發項目。 5. 跨國公司: Google 台灣:作為跨國科技公司,Google 在台灣的辦公室負責多個專案,包括研發和業務拓展。 這些公司中,PMO 部門通常負責制定和維護專案管理標準,提供培訓和支持,並監控和報告專案進度,以確保專案按時、按質量和按預算完成。
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🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
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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)
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Notion Rollup 怎麼用?功能介紹及設定教學,連結不同的資料庫
Notion Rollup 怎麼用?功能介紹及設定教學,連結不同的資料庫
Notion 的 Rollup 功能是一個強大且靈活的工具,可以用來在資料庫之間進行數據匯總和計算。Rollup 允許用戶從一個資料庫(Database)中選取並顯示相關資料,並對這些資料進行統計、計算或匯總操作。這在需要跨多個資料庫進行資料分析或報告時特別有用。 【Rollup 功能介紹】 Rollup 功能主要通過以下步驟來設定和使用: 1. 創建關聯(Relation): 首先,你需要在兩個資料庫之間創建一個關聯。這可以讓一個資料庫中的條目(items)與另一個資料庫中的條目建立連結。 2. 添加 Rollup 屬性: 在創建了關聯之後,你可以在資料庫中添加一個 Rollup 屬性。這個屬性將允許你選取相關資料庫中的某個屬性,並對其進行計算或匯總。 3. 設定 Rollup 屬性: 在設定 Rollup 屬性時,你需要選擇: - 關聯屬性(Relation property): 選擇用於關聯的屬性。 - 目標屬性(Target property): 選擇需要匯總或計算的目標屬性。 - 匯總方式(Aggregation method): 選擇匯總或計算的方法,如計數、求和、平均值、最小值、最大值等。 【Rollup 應用舉例】 ▍ 示例 1:任務管理 假設你有兩個資料庫: - 項目資料庫(Projects): 包含所有項目信息。 - 任務資料庫(Tasks): 包含每個項目的任務列表。 你可以創建一個從任務資料庫到項目資料庫的關聯,並在項目資料庫中添加一個 Rollup 屬性,用來顯示每個項目的完成任務數量。 ☛步驟: ❶ 在任務資料庫中創建一個關聯屬性,將每個任務與相應的項目連結。 ❷ 在項目資料庫中創建一個 Rollup 屬性,選擇關聯到任務資料庫,目標屬性選擇任務的「完成狀態」,匯總方式選擇「計數」(Count)。 這樣,你就可以在項目資料庫中看到每個項目已完成的任務數量。 ▍ 示例 2:銷售報告 假設你有兩個資料庫: - 銷售代表資料庫(Sales Reps): 包含所有銷售代表的信息。 - 銷售記錄資料庫(Sales Records): 包含每個銷售代表的銷售記錄。 你可以創建一個從銷售記錄資料庫到銷售代表資料庫的關聯,並在銷售代表資料庫中添加一個 Rollup 屬性,用來顯示每個銷售代表的總銷售額。 ☛步驟: ❶ 在銷售記錄資料庫中創建一個關聯屬性,將每個銷售記錄與相應的銷售代表連結。 ❷ 在銷售代表資料庫中創建一個 Rollup 屬性,選擇關聯到銷售記錄資料庫,目標屬性選擇銷售額,匯總方式選擇「求和」(Sum)。 這樣,你就可以在銷售代表資料庫中看到每個銷售代表的總銷售額。 這些只是 Notion Rollup 功能的一些基本應用,實際上它可以應用於更多的場景中,根據你的需求進行靈活配置。
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服務業的主要目的及個人心得
服務業的主要目的及個人心得
說到服務業,你可能會立刻想到餐廳、銀行、商店或旅遊這些日常接觸的行業。沒錯,服務業在我們生活中無處不在,但它到底為什麼存在呢?今天,我就用邏輯思維來聊聊服務業的主要目的,並分享一些我個人的學習心得。 首先,讓我們從最基本的出發:服務業的核心目的,就是為了滿足人的需求。想想看,我們每天都會遇到各種各樣的需要——肚子餓了想找地方吃飯,出門旅行需要交通和住宿,甚至在家裡網路壞了也得找人修理。這些需求如果全得自己搞定,那生活肯定會忙得團團轉。服務業就是來解決這些問題的,它把專業的事交給專業的人,讓我們的生活更輕鬆、更方便。舉個例子,你去咖啡店不只為了買杯咖啡,還可能是為了享受一個舒適的環境,或是和朋友聊天放鬆。這就是服務業在細微處滿足我們的需求。 其次,服務業對經濟的推動作用超級大。你可能沒意識到,但服務業其實是現代經濟的支柱之一。它創造了大量的工作機會,從服務生到工程師,各種崗位都有。而且,服務業帶動消費,讓錢在社會中流動起來。比如旅遊業,遊客來玩不僅自己花了錢,還讓當地的餐廳、旅館和商店都受益,整個地方經濟就跟著活絡起來。這種循環效應,讓社會更繁榮,大家的生活水平也能慢慢提升。 再來,服務業還有一個重要目的:提升我們的生活品質。這不只是解決實際問題,更是讓生活變得更美好。比如,當你疲憊時去做個按摩,或是生病時得到醫生的專業照顧,這些服務不僅減輕了痛苦,還帶來了心理上的安慰。好的服務能讓人感到被重視和關心,這種體驗往往比產品本身更珍貴。就像你去一家小店,老闆親切地跟你打招呼,記住你的喜好,這種人情味讓日常瑣事變成了愉快的互動。 另外,服務業也注重建立長期的關係。企業通過優質服務來贏得客戶的信任,這樣顧客就會一再回來,甚至推薦給別人。這不只是為了賺錢,更是為了創造一種互惠的連結。例如,我們常會忠於某個品牌,因為它的服務讓我們覺得可靠和舒服。這種關係建立在誠信和專業上,讓服務業不只是單次交易,而是持續的合作。 總結來說,服務業的主要目的可以歸納為:滿足客戶需求、推動經濟發展、提升生活品質,以及建立長遠關係。它不只是商業活動,更是人與人之間互動的橋樑,讓社會運作得更順暢、更溫暖。 學習心得 在深入思考服務業的目的後,我有了不少心得體會。以前,我總覺得服務業就是賣東西或辦事,但現在我發現,它背後其實藏著對人的深刻理解。比如,當我作為顧客時,一次好的服務體驗能讓我整天心情都好起來;反過來,當我試著提供幫助給別人時,那種成就感也讓我更珍惜人與人之間的連結。 從邏輯上看,服務業的目的不只是賺錢那麼簡單。它更像一個生態系統,把需求、價值和情感都串聯起來。這讓我想到,在生活中,我們隨時都可以用服務的心態去對待他人——不管是工作上多幫同事一把,還是生活中對陌生人友善一點,這些小舉動其實都是在實踐服務精神,讓社會更和諧。 我還學到,服務業需要不斷適應變化。隨著科技進步,很多服務都轉到線上,像外送平台或遠程醫療,但核心目的沒變:還是為了讓人更方便。這提醒我,無論時代怎麼變,保持學習和靈活思考很重要,這樣才能跟上需求,提供真正有用的服務。 總的來說,這次思考讓我更欣賞服務業的價值,也激勵我在日常生活中多一份體貼和用心。畢竟,服務不只是行業的事,它其實是我們每個人都可以參與的美好互動。
周美蘭
Notion 筆記整潔術!必學功能Toggle List Heading 是什麼?
Notion 筆記整潔術!必學功能Toggle List Heading 是什麼?
常常覺得筆記內容很冗長、很難抓到重點?其實善用Notion內建的toggle list/heading功能,就能一鍵把你的筆記變整齊!步驟如下: 1. 創建一個新的 Toggle List: - 輸入 /toggle 或者使用上面的步驟將選中的文本轉換成 toggle list。 2. 將 Toggle List 設置為標題(Heading)格式: ☛ 點擊 toggle list 左側的箭頭來展開它。 ☛ 選中 toggle list 的文本,然後打開格式選項(可以通過點擊工具欄中的文本格式按鈕或使用快捷鍵 Ctrl + / 或 Cmd + / )。 ☛選擇適當的標題級別,例如Heading 1、Heading 2 或 Heading 3。 這樣你的 toggle list 就變成了一個標題格式的 toggle list heading,下面的筆記內容也會自動縮合到該段落內。
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2026年區塊鏈開發專案成本結構與投資回報分析:企業預算規劃與價格風險評估報告
2026年區塊鏈開發專案成本結構與投資回報分析:企業預算規劃與價格風險評估報告
區塊鏈在 2026 年已正式從「技術話題」轉變為「企業級投資項目」。然而,大多數企業在面對區塊鏈開發時,往往遭遇三大典型困境:無法判斷合理價格、無法辨識隱性開銷、無法預測長期成本。本白皮書以企業顧問的專業視角,建立一套可複製、可預算、可驗證的「TCO(總體擁有成本)模型」與「ROI 評估框架」,協助企業掌握技術投資的真實成本,降低預算風險,並實現最高的技術投資報酬。 戰國策集團以 25 年企業級顧問經驗,參與數百件區塊鏈與 FinTech 專案,本報告亦整合大量實務經驗,提供企業最具參考價值的決策依據。📊⚙️ 🔍 一、2026 市場現況:企業級區塊鏈進入務實落地階段 企業導入區塊鏈已不再是形象工程,而是明確的營運需求所驅動。 驅動因素一:供應鏈透明化成為國際強制標準 驅動因素二:RWA(現實世界資產代幣化)成為金融科技主流 驅動因素三:資料完整性需求、審計追蹤需求不斷攀升 驅動因素四:多國政府推動 Web3 產業政策帶來外部壓力 驅動因素五:大型企業開始導入聯盟鏈,使企業間協作重新定義 研究顯示,超過 60% 的企業級專案採用「私鏈」或「聯盟鏈」,因其更容易控制資料權限、符合企業營運邏輯,也使得專案複雜度與成本呈現顯著差異。 市場困境也同時浮現: 困境一:資訊不對稱導致企業無法判斷報價合理性 困境二:需求未定義完整,導致開發成本後期爆炸 困境三:智能合約安全審計被忽略,形成高額風險 困境四:長期維運成本未被預估,造成第二年預算失控 困境五:缺乏 TCO 架構,導致企業誤以為「開發費 = 總成本」 ⚙️ 二、區塊鏈專案成本結構完整解析(TCO 模型) 企業常誤以為「專案成本 = 開發費」。 實務上,開發費通常只佔 TCO 的 30%~50%。 真正影響預算的,是那些被忽略但不可避免的開銷。 以下依難度與必要性拆解五大成本構面。 重點一:智能合約的複雜度 = 成本的主因 智能合約是專案核心,大部分預算都源自其邏輯難度。 複雜度一:基礎級(代幣、上鏈、簡單互動) 複雜度二:中階級(NFT、市場、權限管理) 複雜度三:高階級(DeFi、跨鏈、治理、金融模型) 分析顯示,高階級智能合約的費用可能是基礎級的 3 倍以上。 這也是報價差距可從 100 萬到 3000 萬以上的核心原因。 重點二:區塊鏈類型選擇直接決定開發邊界 企業常因選錯技術而花費數百萬冤枉錢。 類型一:公鏈(成本低、Gas 貴、速度慢、開放性高) 類型二:私鏈(架構成本高、維護穩定、隱私強) 類型三:聯盟鏈(最複雜、最客製化、最昂貴) 結論:企業需先釐清業務模型,再決定底層技術,而不是反過來。 戰國策的技術選型審核服務,即是專門避免企業踩雷的關鍵工具。 重點三:安全審計是必要成本,不能省 智能合約漏洞 = 金流漏洞 任何可利用漏洞都可能造成重大損失。 審計內容包含: 項目一:程式碼行為檢查 項目二:邏輯完整性驗證 項目三:攻擊模擬(如閃電貸攻擊) 項目四:多輪修正與重審 分析顯示,需要正式上線的智能合約,其審計費用約占總預算 10%~20%。 重點四:前端、DApp、錢包互動帶來額外成本 區塊鏈前端的困難在於: 困難一:錢包連線狀態管理(Metamask、WalletConnect) 困難二:交易流程與回傳即時顯示 困難三:鏈上資料與鏈下資料同步 因此區塊鏈的 UI/UX 成本通常比一般 App 高。 重點五:團隊經驗等級 = 報價區間最大差異來源 團隊類型一:頂級區塊鏈公司(80~150 萬/月) 團隊類型二:中型工作室(50~80 萬/月) 團隊類型三:自由工程師(20~50 萬/月) 企業最大風險不是花太多,而是花太少,導致: 結果一:技術做不出來 結果二:品質不符審計標準 結果三:後期返工導致成本暴增 💰 三、市場價格比較:不同類型專案的 2026 年價格區間 以下為戰國策整理的最新市場價格。 專案類型一:基礎 DApp / 合約 成本區間:100~300 萬 專案類型二:NFT 平台 成本區間:250~600 萬 專案類型三:DeFi 協議 成本區間:600~1500 萬以上 專案類型四:企業級聯盟鏈 成本區間:800~3000 萬以上 企業必須將長期費用納入 TCO: 長期費用一:Gas(公鏈) 長期費用二:節點維護 長期費用三:安全審計二次費用 長期費用四:法律合規 長期費用五:資料儲存、備援 忽略這些項目會直接導致第二年預算崩盤。 📈 四、投資回報模型:如何評估區塊鏈專案 ROI? ROI 來源包含三大類: 效益一:成本節省 效益二:效率提升 效益三:新營收創造 企業常誤以為 ROI 只能來自營收,但實務上: 節省人工、節省核對時間、減少審計延誤 這些都是可量化、也最直接構成 ROI 的來源。 🏭 五、案例研究:傳統製造業 A 公司將預算從 1500 萬優化為 480 萬 A 公司原本獲得的開發報價高達 1500 萬(公鏈方案), 但其實核心需求只有: 需求一:供應鏈資料不可竄改 需求二:跨單位資料共享 需求三:權限控管 戰國策進行技術審核後,提出更準確方案: 方法一:從公鏈改為 Hyperledger Fabric 方法二:移除不必要的代幣經濟 方法三:重新定義專案架構與模組 最終成果: 總預算:1500 萬 → 480 萬 開發時程:15 個月 → 8 個月 品牌價格提升:5% 新訂單成長:20% 資料核對時間從 48 小時 → 5 分鐘 此案例證明: 技術選型錯誤,比開發錯誤更昂貴。 ❓ 六、常見問題 FAQ Q1:區塊鏈開發的最低預算是多少? A:最低約 100~150 萬,但僅能做基礎 MVP,不包含審計與長期維運。 Q2:最影響報價的因素是什麼? A:智能合約的複雜度與功能數量。 Q3:如何判斷報價是否合理? A:要求工時拆解,並委託戰國策進行第三方技術與報價審核。 Q4:區塊鏈一定比一般 App 更貴嗎? A:是的,因為需加入智能合約、節點、審計等額外環節。 Q5:Gas Fee 是開發費還是營運費? A:屬於長期營運費,是 TCO 中最容易被忽略的開銷。 Q6:公鏈、私鏈、聯盟鏈該如何選? A:依資料權限、交易頻率、合規需求決定,勿盲目追熱門公鏈。 Q7:只開發智能合約能省錢嗎? A:可以,但若前端技術不足,後續整合成本反而更高。 Q8:安全審計費用應佔多少? A:約佔開發成本 10~20%,不可省略。 Q9:預算有限時該優先開發什麼? A:優先開發 MVP 的核心邏輯,其餘功能分階段進行。 Q10:戰國策提供什麼價值? A:技術選型審核、報價風險分析、TCO 預算規劃、企業級顧問服務。 🧭 七、戰國策給企業的三項專業建議 建議一:建立三階段預算審核流程(需求 → 技術 → TCO) 建議二:採用模組化與 BaaS 降低不必要開銷 建議三:引入戰國策的第三方顧問審核,降低 30% 以上預算風險 戰國策顧問並不是為了讓專案「變便宜」, 而是讓專案「變正確、變安全、變可控」。 📞 戰國策集團|企業級區塊鏈顧問與預算策略專家 若您正在面臨報價差距大、需求模糊、技術不確定、預算無法控管—— 請讓戰國策成為您企業的區塊鏈戰略後盾。 📞 免費諮詢專線:0800-003-191 💬 LINE 官方帳號:@119m 🌐 官方網站:nss.com.tw 戰國策集團,讓技術投資真正產生 ROI。
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如何產出好的 Prompt?讓 AI 成為你真正的幫手+ 五種常用 Prompt 範本
如何產出好的 Prompt?讓 AI 成為你真正的幫手+ 五種常用 Prompt 範本
近年來,AI 工具如 ChatGPT、Claude、Gemini 等快速進入我們的工作與生活,不論是寫文案、總結報告、規劃行程,甚至是撰寫程式碼,只要下對指令(prompt),AI 幾乎無所不能。 但問題來了:為什麼我問的問題,AI 給的回答總是不夠精準? 這時候,你可能缺的不是一個更聰明的 AI,而是一個更好的 prompt。 本篇文章將帶你一步步掌握「好 prompt」的四大原則 + 五種實用範本 + 常見錯誤避雷指南,幫助你從「AI 使用者」進階成「AI 操控師」。 一、什麼是 Prompt? Prompt,簡單來說就是你對 AI 下達的「指令」或「提問內容」。 它的形式可能是: 一段文字(例如:「請幫我寫一封推薦信」) 一個問題(例如:「如何向上管理主管?」) 一組指令(例如:「用表格整理優缺點,並推薦最適合的解法」) Prompt 就像你對 AI 下達的任務說明書,越清楚、越有邏輯,AI 才越能對症下藥。 二、好 Prompt 的 5大原則:CLEAR 我們建議用以下的「CLEAR」五字訣,來檢查你的 prompt 是否足夠明確: C - Context(情境) 提供背景資訊,讓 AI 理解你的角色、目的與任務脈絡。 ➤ 例:「我是一位求職中的社會新鮮人……」 L - Language(語氣與格式) 指定你想要的語氣風格、格式形式或語言版本。 ➤ 例:「請用輕鬆幽默的語氣」、「請用英文回答」 E - End Goal(輸出目標) 說清楚你想要的最終結果,讓 AI 知道你是要報告、表格、文案還是清單。 ➤ 例:「我要一篇 500 字的部落格草稿」 A - Action(動作) 告訴 AI 你要它「做什麼」——例如撰寫、比較、總結、建議等。 ➤ 例:「請幫我比較這三個方案的優缺點」 R - Rules(規則) 有特定限制或格式規範的話要明講,例如字數、語氣、格式或禁用詞。 ➤ 例:「限制在 200 字內」、「不要使用專業術語」 三、五種常用 Prompt 範本 以下是五個實用的 prompt 模板,無論職場、學習還是生活應用都相當好用: 1. 會議紀錄整理 Prompt 「我是一名專案經理,以下是我們產品開發部門的會議紀錄。請幫我整理成正式內部報告,內容分為三段:1. 會議摘要(限 100 字內)、2. 決策事項(條列式)、3. 待辦事項(包含負責人與期限)。語氣請保持正式精簡。」 2. 專案建議書撰寫 Prompt 「我是一位行銷專案負責人,目前正在提報一個新品行銷提案,目標是提升產品曝光率。請幫我撰寫一份約 500 字的專案建議書草稿,包含以下四段:1. 專案背景、2. 行銷目標、3. 執行方式、4. 預期效益。語氣請保持專業、有說服力,採用第三人稱,不用提及預算細節。」 3. 表格資料統整 Prompt 「以下是三個工具的特性說明,請幫我整理成 5 欄表格(項目名稱、說明、優點、風險、建議採行對象),表格格式適合投影片簡報中使用,內容限於 20 字以內/欄,語氣請精簡明確,避免冗詞。」 4. Email 撰寫 Prompt 「請幫我撰寫一封給內部人資主管的 Email,主旨是:申請部門教育訓練預算。語氣正式但親切,內容包含三段:1. 教育訓練目的與效益、2. 執行時程與預估費用、3. 對團隊發展的幫助。結尾請加入敬語與簽名,整封信字數控制在 250 字以內。」 5. 方案比較分析 Prompt 「我是一位採購經理,正評估三個軟體工具供應商,目的是選出性價比最佳的方案。請幫我以表格形式,從五個面向(功能完整性、價格、技術支援、使用便利性、風險)比較三者,並以條列方式給出建議首選及選擇理由,語氣請保持客觀分析。」 四、避免 3 個常見錯誤 ◆問題太模糊:「幫我寫一下這個」,寫什麼?給誰看?用途是什麼?AI 根本抓不到重點。 ◆輸出格式沒說清楚:你想要清單、表格、段落還是流程圖?請先講清楚。 ◆一次問太多:AI 回答會變散亂。先拆解問題,一步步來,效果更好。 Prompt 是一種新時代的溝通力 AI 工具不會自動變成你的超能力,會提問、懂得溝通,才是未來的關鍵能力。 把 prompt 當作你對 AI 的「任務設計」,越清楚,AI 越能「幫你幫到點上」。 從今天開始,練習寫好 prompt,就是你打開 AI 潛力寶庫的第一步!
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搶攻12.1萬個AI工作!104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人
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AI席捲全球,企業對AI與雲端技能人才需求持續攀升,104人力銀行增加AI關鍵字到413組、同時擴充AI招募職缺的比對範圍,觀察2025年第二季「正在開缺」以及「曾經開缺且已找到人」的AI工作機會數已有12.1萬個,其中,60.3%不限科系,代表自主學習AI或能應用AI的求職者,有機會成為企業爭搶的AI人才。104人力銀行運用Amazon Web Services(AWS)雲端服務與課程資源,推出「AI人才就緒計畫」,預計首年觸及超過3萬名學習者,導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統,打造「學習→認證→求職」的完整鏈路,為台灣職場注入數位動能。 「AI人才就緒計畫」免費課程 https://nabi.104.com.tw/course/aws 看全文 https://blog.104.com.tw/104data-aws-ai/?utm_source=104nabi&utm_medium=aiclassroom
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為什麼要學 Python 呢?
為什麼要學 Python 呢?
學Python可以怎麼幫到我呢?這是大家常常有的疑問。 對於多數人,目標並不是這麼明確,往往是想學習一些程式技能進來增加自己職場上的優勢。但學了一陣子之後,難免還會有「我到底學這個能夠做什麼?」「對我的職涯有什麼幫助?」的疑問。 大部分的人上班都會用到Excel,所以我們今天就針對Excel和Python做個比較 :純屬個人意見及經驗。 先說,它們是本質不同的工具,所以說這樣的比較其實不是太合理。但是我們還是盡可能的從工作上(Operational)的角度做一個大概的比較。 剛開始學Python的人第一個會感到困惑的,就是Python基本上沒有太多視覺輔助。所謂的寫程式就是打一堆Code,然後讓電腦執行。這一段過程對於用慣了辦公室應用軟體的人而言總會覺得少了什麼東西 。「為什麼我都看不到資料,這樣效率不是更差?」「我要怎麼拿我做的東西給別人看?」 用Excel的時候,是相當視覺化與直覺的。我們在報表上面可以打字,換字型,改顏色,放個函數,或加個Filter。不但看得到所有的資料,當切換不同功能時還看得到資料的瞬間變化, 因為Excel是專門設計來做這些任務的應用軟體。 在這個階段,不少人就感到失望挫折而選擇放棄Python而繼續用Excel做他的工作。 如果我們的工作很需要眼見為憑,Excel 絕對是一個理想的工具,我也建議繼續使用。但如果有彈性的話,事實上,Python可以做的事遠遠超過Excel! 試想如果我們今天完全不需要打開Excel就可以將工作完成,那是多麽美好的一件事!而Python要怎麼幫我們做到這一點? 如果我是一般上班族,常常會用到Excel,做的事情包括: 。資料輸入 (從報表B抓一些資料打進去報表A) 。資料處理 (在報表A上加一些新的欄位,並且轉換格式等等) 。分析資料(加一些函數計算,並篩選要的資料) 。做報告(做出一份容易看的報告格式,可能會加點圖形等等) 如果我們會Python的話,就可以寫一些 Code來自動化這個程序: 。讀入報表 A 跟報表 B 的資料 。把報表B的部分資料擷取出來,對其做計算及格式轉換 。將計算結果放入報表 A的部分欄位 。完成報表 A的報告格式並儲存在你要的地方 假使原本每天要花半小時完成這些任務,透過Python來執行這些動作,一個月我們將省下十個小時。甚至搞不好連 Excel 都不用打開! 當我們做了第一個Project,我們將會打開這一扇門,發現能夠做的事情還很多很多,甚至改變對工作的思考方式。到後來,我們可能會發現用Excel的機會越來越少,甚至直接跳過它就達成最終目的。 當然,當我們在工作上增加效率的同時,也能讓老闆知道我們做的事是多麼有價值,並更進一步思考以及闡述對公司的幫助是什麼。 透過Python 可以讓我們的邏輯思考跳脫工具的限制,重新思考任務的本質,進而獲得成就感。而「 成就感」就是讓工作變有趣的關鍵,我們相信Python可以提供這樣的契機! 文章出處:https://www.learnwithshin.com/post/%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E8%A6%81%E5%AD%B8-python-%E5%91%A2%EF%BC%9F
HsuShin Learn with Shin
APM助理產品經理6大必知工作介紹,職場小白也能自信領取科技業的初階入門票
APM助理產品經理6大必知工作介紹,職場小白也能自信領取科技業的初階入門票
想進入高薪幸福科技業苦無門路嗎?職場小白如何能輕鬆又高機率的入門科技業呢?本文將從APM的職務工作內容、適合特質、未來職涯發展層面全方位解析,幫助你快速了解並成功踏身高科技業,成為幸福勝利組。 1. 什麼是APM? APM 是「Associate Product Manager」的縮寫,中文為「助理產品經理」。從技能樹中能看出,是為PM的養成前哨站,協助PM的日常工作,並有機會學習如何管理產品、理解用戶需求、在團隊中協作推動產品發展;待技能養成之日,便能順利接軌晉升為PM,獨立作業。 2. APM的工作內容 APM職務的設計是為協助PM的日常工作,可視為PM養成的前哨站,在培養成為正式PM之前,預習PM職務的主要工作內容,即為最重要的訓練重點。概略可劃分如下「各產業的工作內容不盡相同」: - 協助PM進行市場調研和用戶需求分析 - 協調與開發、設計、營銷等多個部門的合作 - 參與產品規劃、產品開發和產品測試等各個階段 - 分析產品數據並提出改進建議 養成的道路上要學習的不僅止於此,保持時刻學習討教,都能有助於早日晉升為正式PM。 3. APM的未來發展 以積極追求向上成長層面切入,助理職務應視為階段性的角色,追求晉升是首要目標任務!觀察技能樹,成為PM是最直接的下一步,當你已經具備成為PM的資格與技能時,將擁有更多更廣的未來發展道路。 別忘了,APM及PM所擁有的技能與成為一名優秀CEO的條件是高度重疊的。只要你能持續學習、隨時把握機會,有朝一日成為CEO將不會太困難! 4. APM需具備的特質 從助理職缺入門者,大多缺少:專業知識抑或職場經歷,又或是二者皆缺。認清自身所擁有的條件程度是非常重要的先決條件,以便能判斷清楚該走哪一條路、如何為自己的未來加分。因此,仔細觀察與不斷學習是最重要必備的兩大特質。仔細觀察在職場上所發生的大小事,提出疑問、尋求解答、深刻學習並反覆練習,直到真正內化成為自己的價值,晉升為PM就在不久的將來了。 5. 關於APM的職缺與薪資 在104人力銀行網站中,APM職缺數量逾千筆,PM職缺數量則是超過8千筆;由此數量懸殊可推知,從APM晉升為PM的空間與選擇是非常多的!開出APM職缺的產業不僅限於科技業,深受年輕人喜愛的電玩/電競產業,也非常需要APM的加入。 根據104人力銀行薪資情報數據,APM的起薪約3萬元,資歷最高約3年,薪資天花板不高於3.8萬,亦即,加薪調整幅度空間不大。 6. 毫無經驗能做APM嗎? 無論身在哪個產業中的助理職位,都能從很粗淺的輪廓窺探整體產業的大致樣貌,唯有親身參與與感受,才能摸透這項工作、整體產業是否如你所預期想像;千萬不要人云亦云,隨波逐流追求別人認為的好,俗話說:你的蜜糖,可能是我的毒藥。鼓勵所有求職者,勇於嘗試各種可能,保持彈性才能為自己掙取得更多發展機會。 想成為最強的APM嗎? 推薦給毫無職場經驗的最強入門課程: https://senior.104.com.tw/c/66ce8416dc3e510666929cff?utm_source=104nabi&utm_medium=post
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非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
AI不再只是工具,而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據,完成AI課程或擁有AI證照的求職者,面試邀約平均提升4倍;而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元,企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定 所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務,現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言,而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照=面試敲門磚 搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」:證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」:讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些?官方告訴你! 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》,目前AI證照可分為: 🟡 素養型:不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用,適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型:需具備程式與模型實作能力,適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型:同時具備AI素養與工具操作實務經驗,可領導大型AI導入專案,並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單(最新重點整理) 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成,僅供參考,實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度:★★★☆ 費用:800元 (此為115-116年專屬優惠,原價1200元) 通過率:38% (2025第四梯次為例) 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 難度:★★☆ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:70-80% (平均) 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 (資策會) 特色:分學科與術科,評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作,強調AI實務操作,證書兩年有效,預計2026年開放報名。 難度:★★☆ 費用:報名費2000元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證(資策會) 特色:應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識,有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效。 難度:★★★★ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證(台灣人工智慧學校) 特色:入門最友善,考題偏原理與應用情境,適合跨領域學習者 難度:★☆ 費用:3000元 通過率:90%以上 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI概念,到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型,全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1200元/每等級 通過率:未有相關資料 建議備考時間:4-8週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等,強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1000元/每等級 通過率:未公布,專業級若有商管背景,搭配AI課程,通過率超過90% 建議備考時間:4-12週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師(電腦技能基金會) 特色:測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度:★★★☆ 費用:2000元 通過率:未有相關資料 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 難度:初級★★、中級★★★☆ 費用:初級2000元、中級3600元 通過率:初級約70%以上,中級未有相關資訊 建議備考時間:3-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229 (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230 (生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度:★★★★ 費用:1000元 (此為115-116年專屬優惠,原價1500元) 通過率:63% 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度:★★★★★ 費用:1800元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照,建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI,建議: 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職,再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓:我不知道從哪張證照開始? 🅰️:先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓:沒時間準備很難嗎? 🅰️:多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備,即可通過。 ❓:會提高薪資嗎? 🅰️:企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓:我已經在職場,還需要嗎? 🅰️:讓績效呈現可量化成果,是升遷與跨領域轉職武器。
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寵物喪失(Pet Loss)悲傷輔導練習腳本(安樂死、突發事故、老病痛離世)
寵物喪失(Pet Loss)悲傷輔導練習腳本(安樂死、突發事故、老病痛離世)
寵物喪失(Pet Loss)悲傷輔導練習腳本(安樂死、突發事故、老病痛離世) 寵物喪失案例 案例 A:安樂死決策(Euthanasia Decision) 背景情境 凱西(32 歲)的貓咪「雪球」因腫瘤惡化,醫生建議安樂死。凱西在思考兩天後終於點頭,但事後極度自責,覺得自己「等於親手害死牠」。 她說:「我明明說過要陪牠到最後,但卻是我決定讓牠死。」 示範對話(輔導者引導) 凱西:我一直覺得我殺了牠…… 輔導者:這句話聽起來真的很沉重,也充滿痛。(情緒反映) 能不能告訴我,那天做決定時,你心裡最難受的部分是什麼?(開放式提問) 凱西:是我說「好」,牠就要被帶走了……如果我說不要,也許牠還能再多活一點。 輔導者:你在兩個都讓你心碎的選擇之間掙扎,而最後你選擇的是「不要讓牠更痛苦」。(意義重述) 如果是雪球了解當時的狀況,牠會怎麼看待你那天的選擇?(視角轉換) 凱西:……牠應該會知道我不想牠再痛吧……牠一直很乖。 輔導者:所以這個決定,其實是你把牠放在心裡最溫柔的那個位置做出的。(肯定愛的動機) 教學重點 • 協助來談者區分:決策者 vs. 加害者 • 探索「背後的愛」而非否定內疚 • 不急著說「你不是害死牠的人」—那會讓對方覺得「被誤解」 • 引導視角轉換:如果寵物能理解牠的病況,會如何看待飼主? 案例 B:突發事故(Unexpected Accident) 背景情境 阿豪(26 歲)的狗狗「屁屁」被車撞死。那天阿豪忘了把門關好。 他自責到無法原諒自己,不願跟任何人提起此事。 他說:「這就是我的錯,是我害死了牠。」 示範對話 阿豪:如果我當時有注意,屁屁根本不會跑出去。 輔導者:那天發生的事一直讓你痛到沒辦法呼吸。(情緒反映) 你心裡最糾結的,是哪個瞬間?(具體化) 阿豪:我看到牠躺在路邊的時候……我一輩子都忘不了。 輔導者:那個畫面帶著震驚、恐懼、痛和自責全部壓在你身上。(命名情緒) 但同時,我也聽到你對牠的愛有多深,才會把所有責任都往自己身上收。(重述與意義化) 阿豪:可是……誰叫我沒關門…… 輔導者:在事故中,人們往往會把「某個動作」看成全部的原因, 但事故往往是多重因素一起發生的。(正常化) 我想聽聽,你和屁屁平常的關係是怎麼樣的?(轉向關係敘事) 阿豪:牠很黏我啊,每天都跟著我……我覺得牠很信任我。 輔導者:那份連結是真實而深刻的,遠遠超過那個不小心的瞬間。(重新建立關係價值) 重點 • 突發事故常伴隨 創傷性悲傷 + 自責 • 需要: o 具體化事件 o 命名多重情緒 o 正常化「如果我當時如何…」的反芻 • 引導進入「關係敘事」而非困在「責任敘事」 • 不急著合理化、解釋 • 若有創傷畫面,需評估是否需要創傷取向介入(如 grounding 技巧) 案例 C:老病痛離世(Natural Aging and Chronic Illness) 背景情境 林奶奶(68 歲)的狗狗「小胖」陪伴她 15 年,最近因多重器官衰竭自然過世。 她理解小胖「年紀到了」,但每天回到家看到空蕩的狗窩就掉淚。 她說:「家裡太安靜了,好像少了一個家人。」 示範對話 林奶奶:牠陪我那麼久,現在我回家連腳步聲都沒有了…… 輔導者:你失去的是陪伴你 15 年的孩子般的存在。(肯定關係) 那種安靜會讓人覺得家裡好像空了一塊。 林奶奶:我知道牠老了,是自然的……可是我還是很想牠。 輔導者:悲傷不會因為「知道是自然的」就比較少。 你想牠,是因為你們共享很多日常。(正常化) 林奶奶:我還是習慣走到牠的水碗前,看牠在不在。 輔導者:這些習慣都是你們共同生活的痕跡,它們告訴你: 你們的連結仍在,只是形式改變了。(象徵連結) 林奶奶:我想保留牠的照片做一本相簿。 輔導者:這是一種很美的方式,讓牠在你的生活中以溫柔的方式留下來。(肯定儀式與延續) 重點 • 老病離世常是「可預期悲傷」 • 來談者可能會: o 理智上理解 → 情感上仍困住 o 習慣性行為空位 → 感受到深刻落差 • 重要介入: o 正常化「明明知道會來,卻仍很痛」 o 重新看見生命共同歷程 o 建立象徵連結(照片冊、手足印、植樹紀念、儀式)
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產品經理如何進行需求分析與優先排序?關鍵指標及三個步驟
產品經理如何進行需求分析與優先排序?關鍵指標及三個步驟
在需求分析與優先排序中,產品經理 (PM) 需要根據商業價值和技術可行性進行權衡,並清晰地與利益相關者溝通優先級排序的原因,這樣的需求優先排序與溝通過程,不僅能讓利益相關者理解需求的商業價值,也能促進透明的溝通,讓各方達成共識並支持需求的最終排序。這裡包含了三個主要步驟: 1. 需求分析 ► 明確需求目的:了解需求背後的業務目標和使用者需求,例如是否提高轉換率、提升使用體驗或增加用戶數。 ► 定義商業價值:將需求對商業價值進行量化,例如收入增加、成本降低、使用者黏性提升等。商業價值有助於利益相關者理解需求的重要性。 ► 技術可行性評估:與技術團隊合作,分析需求的技術挑戰,包括開發複雜度、系統兼容性和可行性。這樣可以幫助各方評估實施成本和風險。 2. 需求優先排序 ► 選擇優先排序框架:PM通常會使用優先排序框架,如 RICE(Reach, Impact, Confidence, Effort)、MoSCoW(Must-have, Should-have, Could-have, Won't-have)等,為需求設立系統化的評估依據。 ► RICE:從影響範圍 (Reach)、影響程度 (Impact)、信心水準 (Confidence) 和所需努力 (Effort) 四方面量化需求的價值。 ► MoSCoW:將需求分類為「必須有」、「應該有」、「可以有」和「不需要」,幫助快速評估需求的必要性。 ► 建立優先順序清單:根據商業價值和技術可行性評估結果,將需求排序,並形成優先級清單,以便利益相關者更直觀地理解各需求的相對重要性。 3. 與利益相關者溝通優先排序結果 ► 詳細說明排序理由:在與利益相關者討論優先清單時,PM應說明每項需求的商業價值和技術評估結果,強調哪些需求是策略性優先和能達到最大商業回報的。 ► 建立需求權衡共識:在會議中呈現各需求的量化數據和排序框架,例如如何根據 RICE 或 MoSCoW 決策,並針對排序較低的需求提供延期或優化的可能方案。 ► 持續回饋機制:定期邀請利益相關者提供回饋,尤其在商業環境變動或技術進展時進行需求重排。這樣能幫助利益相關者對需求排序有更深的理解,也利於PM根據新情況做出調整。
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使用 PEST分析(政治、經濟、社會、技術)全面評估市場環境!產品經理(PM)的必修課
使用 PEST分析(政治、經濟、社會、技術)全面評估市場環境!產品經理(PM)的必修課
PEST分析作為一種宏觀環境評估工具,幫助產品經理全面理解影響產品成功的外部因素。通過系統地分析政治、經濟、社會和技術因素,產品經理能夠制定更加科學和有效的產品策略,應對市場變化,抓住機會,減少風險。定期進行PEST分析,並將其結果融入產品路線圖和戰略決策中,將大大提升產品在市場中的競爭力和適應性。 ▍ 什麼是PEST分析? PEST分析是一種戰略分析工具,用於評估和理解影響企業或產品的外部宏觀環境因素。PEST代表四個主要領域: 1. 政治(Political) 2. 經濟(Economic) 3. 社會(Social) 4. 技術(Technological) 有時,PEST分析還會擴展為PESTLE或PESTEL,加入法律(Legal)和環境(Environmental)因素,以進一步細化分析。 ▍ 產品經理如何使用PEST分析? 作為產品經理,了解和評估外部環境對產品的影響至關重要。PEST分析提供了一個結構化的方法,幫助產品經理: 1. 識別機會和威脅:了解外部因素如何影響市場需求、競爭環境和產品定位。 2. 制定戰略決策:根據宏觀環境變化調整產品策略、功能優先級和市場進入計劃。 3. 風險管理:預見可能的挑戰並制定應對策略,減少不利影響。 4. 支持產品路線圖規劃:確保產品發展方向與外部環境相契合,提升市場適應性。 ▍ PEST分析的四個要素詳解及應用示例 1. 政治(Political) 涉及政府政策、法規、稅收、貿易限制、勞動法等因素,這些都可能影響產品的生產、分銷和銷售。 產品經理應用: - 監控政策變化:了解目標市場的政府政策變化,確保產品符合當地法規。 - 評估貿易條件:分析國際貿易協議對產品進入不同市場的影響。 例子: 假設你是一款醫療設備的產品經理,新的醫療器械法規出台,要求所有新產品必須通過更嚴格的安全測試。你需要確保產品開發過程中納入這些新要求,並調整上市計劃以符合合規性。 2. 經濟(Economic) 包括經濟增長率、通脹率、匯率、失業率、消費者收入水平等經濟指標,這些因素影響消費者的購買力和市場需求。 產品經理應用: - 市場需求預測:根據經濟趨勢預測產品需求,調整生產和庫存策略。 - 價格策略制定:考慮經濟狀況調整產品定價,以保持競爭力和盈利能力。 例子: 在經濟衰退期間,消費者的可支配收入下降。作為一款電子產品的產品經理,你可能需要推出性價比更高的產品版本,或提供靈活的付款選項,以吸引價格敏感的消費者。 3. 社會(Social) 包括人口結構、文化趨勢、消費者行為、生活方式變化、教育水平等社會因素,這些影響產品的接受度和使用方式。 產品經理應用: - 用戶需求分析:根據社會趨勢和消費者行為調整產品功能和設計。 - 市場細分:識別不同社會群體的需求,制定針對性的市場策略。 例子: 隨著健康意識的提升,市場對健身追蹤器的需求增加。作為這類產品的經理,你可以增加更多健康監測功能,如心率監測、睡眠分析,並針對健康愛好者設計更符合他們需求的產品特性。 4. 技術(Technological) 包括新技術的發展、研發活動、技術創新、技術基礎設施等因素,這些影響產品的設計、功能和競爭力。 產品經理應用: - 技術趨勢跟蹤:了解最新技術發展,評估其對產品的潛在影響。 - 技術整合:利用新技術提升產品功能,增強用戶體驗和產品競爭力。 例子: 人工智能技術的快速發展為語音助手產品帶來新的機會。作為語音助手產品的經理,你可以整合最新的自然語言處理技術,提升產品的語音識別準確率和交互能力,從而提升用戶滿意度和市場競爭力。 【如何進行PEST分析:步驟指南】 1. 收集訊息: - 瀏覽政府網站、行業報告、經濟數據庫、社會趨勢研究和技術發布信息。 - 與行業專家、顧問和市場分析師交流,獲取第一手資料。 2. 分析每個PEST要素: - 政治:評估當地和國際政策對產品的潛在影響,如稅收變動、進出口限制等。 - 經濟:分析經濟指標如GDP增長率、消費者信心指數對市場需求的影響。 - 社會:研究人口統計變化、文化趨勢、消費者行為變化對產品的影響。 - 技術:識別新技術的應用機會和威脅,評估技術創新對產品功能的增強。 3. 識別機會和威脅:列出每個PEST要素中對產品有利和不利的因素,評估其對產品策略的影響。 4. 制定行動計劃:根據分析結果,調整產品策略、功能優先級和市場進入計劃,以最大化機會和減少威脅。 5. 持續監控和更新:定期更新PEST分析,確保產品策略與最新的市場環境保持一致。 【實際應用案例】 案例一:智能家居產品 - 政治:某國政府推出智能家居補貼政策,鼓勵消費者購買智能設備。 - 經濟:該國經濟穩定增長,消費者購買力提升。 - 社會:消費者對家庭自動化和安全性的需求增加。 - 技術:物聯網技術的進步使智能家居設備更為便捷和可靠。 分析結果: - 機會:政府補貼政策提升市場需求;技術進步降低生產成本。 - 威脅:競爭對手增多,需要差異化策略。 行動計劃: - 產品策略:推出具備高安全性和便捷控制功能的智能家居產品。 - 市場策略:利用政府補貼推廣產品,強調產品的獨特賣點,如高安全性和易用性。 - 技術策略:持續投入研發,提升產品的技術水平,保持競爭優勢。 案例二:電動車市場 - 政治:多國政府推出電動車購買補貼和環保法規,鼓勵電動車的使用。 - 經濟:油價波動影響消費者對燃油車和電動車的選擇。 - 社會:消費者環保意識提升,對可持續交通工具的需求增加。 - 技術:電池技術進步,延長電動車續航里程,降低充電時間。 分析結果: - 機會:政府支持和技術進步促進電動車市場增長。 - 威脅:競爭激烈,技術快速變化可能帶來市場不確定性。 行動計劃: - 產品策略:開發續航里程更長、充電更便捷的電動車型。 - 市場策略:利用政府補貼政策進行市場推廣,強調產品的環保和經濟效益。 - 技術策略:與電池技術供應商合作,持續改進電池性能,保持技術領先。 - 工具推薦: - MindTools PEST Analysis Tool:在線工具,幫助你系統化地進行PEST分析。 - Canvanizer:提供PEST分析模板,方便視覺化整理分析結果。 通過不斷學習和應用PEST分析,產品經理能夠更好地掌握市場動態,制定出符合宏觀環境的產品策略,從而推動產品的成功和企業的持續發展。
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7個降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的實用方法(上)
7個降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的實用方法(上)
Q:有哪些降低Python網頁爬蟲被偵測封鎖的方法? 現在的網頁五花八門,其中充滿了許多有價值的資料,因此有許多的使用者都會使用Python網頁爬蟲的技術來進行取得,而這也衍生了可能因為過量的請求(Request),導致網站的伺服器過載,而產生問題。 所以,越來越多的網站開始偵測網頁爬蟲,將其封鎖,這時候,在開發Python網頁爬蟲時,該如何降低被偵測到的風險呢? 後續將分為上下兩篇來分享以下7個方法給讀者進行參考: 1..輪流切換IP位址 2.設定請求表頭(Request Headers) 3.設定使用者代理(User-Agent) 4.設定參照位址(Referer) 5.設定隨機的延遲時間 6.使用無頭瀏覽器(Headless Browser) 7.避免掉入網頁蜜罐陷阱(Honeypot Traps) Q:如何輪流切換IP位址 如果固定的使用同一組IP位址,在固定的時間內大量的請求(Request)網站,毫無疑問有很大的機率會被認為是網頁爬蟲,進而被封鎖請求(Request)。 因此,要利用Python網頁爬蟲爬取網站時,會建議需要擁有多組的IP位址,在每一次的請求(Request)時,輪流切換使用,來降低被偵測到的機會,可以參考使用Proxy切換服務,像是Scrapingdog( https://www.scrapingdog.com/ )等,或是IP切換服務,像是ScraperAPI( https://www.scraperapi.com/ )等,讓Python網頁爬蟲進行請求(Request)時,能夠使用不同的IP位址。 Q:如何設定請求表頭(Request Headers) 為了讓Python網頁爬蟲在發送請求(Request)時,能夠像真實的瀏覽器一樣,最好要設定請求表頭(Request Headers)資訊,如果沒有設定,很明顯就會被認為是Python網頁爬蟲而被封鎖。 除了能夠在Chrome瀏覽器開發者模式得知自己的請求表頭(Request Headers)外,也可以利用此網站(https://httpbin.org/anything )來查看,在Python網頁爬蟲的專案中,只要複製其中的headers欄位來使用即可。 Q:如何設定使用者代理(User-Agent)? 舉例來說,在Python網頁爬蟲的專案中,可以使用fake_useragent套件,在每一次的請求(Request)前,隨機產生一個使用者代理(User-Agent),並且加入到請求表頭(Request Headers)中,如下範例: import requests from fake_useragent import UserAgent user_agent = UserAgent() response = requests.get(url="https://example.com", headers={ 'user-agent': user_agent.random }) 這樣就能夠避免Python網頁爬蟲的每一次請求(Request)皆使用相同的使用者代理(User-Agent),而被偵測到。 如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2020/09/7-tips-to-avoid-getting-blocked-while-scraping.html )網站觀看更多精彩內容。
Mike Ku Mike的Python學院
【過完這個年,學習從下班後找回自己開始】
【過完這個年,學習從下班後找回自己開始】
你是不是也有過這樣的感受,忙碌了一天好不容易回到家了,也沒有急事要處理,本應該就此啟動【在家模式】,開關卻切換不了,腦袋中還惦記著那些未做完的資料,然後時時察看通訊軟體的工作訊息進行回覆。才發現在自己的心中,那道工作與生活的界線已經模糊。 【下班前一定要整理好代辦清單】 以前這是我遇到最大的問題,為了想要利用時間,回家後還在思考哪些工作要怎麼規劃,以及明天要先做什麼。當下花時間想的時候總感覺很美好,也覺得記憶深刻不用筆記,但往往一覺醒來就又都東漏西漏,變成上班還要再對一次。 後來就養成個習慣,重要工作及代辦都要在下班前梳理並記錄,雖然這樣有時會延後到下班時間,但因為在公司資源充足,有問題也可以馬上確認,反而比起在家用腦袋想效率會高很多,不再把工作思緒帶回家。 【下班後從啟動在家模式開始】 就如同先前有寫過,上班前的開工模式,當然下班後也要啟動在家模式,可以用一個固定的流程,例如換上居家服、放個輕音樂、坐在沙發上沉思5分鐘,建立一個習慣的流程,建立今日工作結束了的儀式,可以更有效的從工作模式進行分離。 【下班就別讓通訊軟體支配生活】 現在人最大的干擾,大概是通訊軟體的訊息傳遞,大量的訊息提示聲,就會讓我們不斷想要去進行確認,然後又陷入追加工作的狀態。 我後來是選擇這樣做。 1. 下班後將訊息通知改為靜音:將立即確認改為統一時間再進行確認,這樣可以有效避免工作訊息,持續影響到下班後的情緒。 2. 非緊急工作項目:有時候同事或主管,會趁還記得的時候,留訊息進行通知紀錄,但非緊急情況可以先回明天處理,這樣可以避免被干擾,也能讓對方了解到你的應對。 3. 腦袋突然想起工作:就算開始學習將公司留在公司,但初期還是會有很多訊息,這時就要放下想要思考的念頭,把它紀錄在手機的代辦事項中,並且告訴自己:這件事情沒有急著要現在去想,請留給明天更有精神的自己。 【為何我們要下班後找回自己】 在職場中的這10幾年,我有看過一些很優秀的夥伴,上班下班都在努力工作,但最後其中一些人因為逼自己真的太緊了,反而引發了更大的心理或身體反彈,我自己本身也有遇過,也讓我開始思考要改變。 至於下班後的思緒,可以用來陪伴家人又或是學習自己喜歡的項目,反而讓我覺得壓力變小許多,也更容易去建立工作與生活的界線,或許現在的做法並不完美,但卻是適合我的。
吳振興 Jeff 傑夫的職涯解題教室
【2025員工C.E.O.調查報告】工作價值認知、求轉職在意重點、生成式AI使用情況|完整報告
【2025員工C.E.O.調查報告】工作價值認知、求轉職在意重點、生成式AI使用情況|完整報告
服務超過46萬家企業會員的104人力銀行,為瞭解員工對於工作職務在意的因素,提供雇主作為員工職涯發展規劃的參考,建立多元共融的友善職場,以促進勞資雙方關係的穩定與和諧,因此針對「在職者」與「求職者」進行量化研究,藉由5個層面的工作價值,完成「2025年員工C.E.O.」研究報告,拆解員工對工作的期待! 文/《104職場力》小編 【2025員工C.E.O.員工工作價職認知調查研究發現】 《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》大綱主要發現1:工作價值認知情形(重要度 vs 符合度)主要發現2:轉換工作的原因主要發現3:求職時在意的重點主要發現4:安靜離職主要發現5:轉換工作的原因《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》總結《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查》研究設計 《104職場力》根據104人力銀行於2025年所提出的《員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》,為大家先行整理報告的重點摘要,期望提供雇主作為員工職涯發展規劃的參考,建立多元共融的友善職場,以促進勞資雙方關係的穩定與和諧,針對在職者與求職者進行量化研究。 《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》大綱 ◆ 主要發現1工作價值認知情形(重要度 vs 符合度)人際價值重要度愈趨提升,工作生活平衡普遍被重視◆ 主要發現2轉換工作的原因薪資為重要促動力,工時過長對年輕人影響力大◆ 主要發現3求職時在意的重點薪資報酬仍為重要考量,工作生活平衡考量提升人和在求職者決定是否到職上扮演重要角色◆ 主要發現4安靜離職主管視角與同事視角大不同◆ 主要發現5生成式AI使用情形在職者使用率過半,未來想持續使用比例也高 完整報告【2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查】 主要發現1:工作價值認知情形(重要度 vs 符合度) 員工對於工作價值認知的重要度排序:「經濟報酬」仍為重要項目,其次為「組織安全與安定」、「人際價值」。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1:工作價值認知情形 工作有保障連續四年第一名。 今年在職者心中對於工作生活良好平衡的重要度提升至第2名,與同事間溝通互動良好的人際價值提升至第5名;整體前10名重要項目與去年相同。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1:工作價值認知情形 除了工作保障與報酬層面之外,追求工作與生活有好的平衡,在6年級後的世代間也是重要的因素,尤以在8年級後,更是將工作與生活平衡列為最重要的項目。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1:工作價值認知情形 近三年的調查結果顯示,「組織安全與安定」,以及「人際價值」的符合度仍然較高。 「工作有保障」在今年調查中重回Top10排行榜。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1:工作價值認知情形 「經濟層面」的重要度考量仍是相對重要,但符合度也仍偏低,整體與去年相同位在改善重點區域中。 「公司形象」因重要度下降,已從持續保持區域轉移至不須刻意追求的區域;而「工作回饋性」在今年在職者心中的重要度與符合度均有下降,落到觀察項目外。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1:工作價值認知情形 完整篇章請參考:【2025員工C.E.O.調查研究發現】 主要發現2:轉換工作的原因 針對轉職者詢問過去一年導致想轉換工作的因素,經濟報酬同樣是最主要的層面。 至於詳細轉換工作前三大原因則與去年相同,分別為:薪水太低、不喜歡主管的領導風格以及公司制度不佳。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現2:轉換工作的原因 8年級後的族群中,會因為』工時過長」而想換工作的比例較其他族群高,但同時,這些年輕族群以及 4、5 年級世代他們「想尋求新挑戰」的比例也較高。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現2:轉換工作的原因 完整篇章請參考:【2025員工C.E.O.調查研究發現】 主要發現3:求職時在意的重點 今年調查結果顯示,求職者找工作時初步關心的重點,主要結果與去年相近,而今年工作與個人生活間的平衡排名持續往前提升。而在8年級後的年輕族群中他們較注重工作與生活的平衡,比起其他族群也更重視是否有機會學習新技能。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現3:求職時在意的重點 實際面試過程中說明工作內容與預期符合、面試主管的態度以及實際洽談後薪資是影響求職者決定是否到職的前三大因素。其中,工作內容符合預期,面試主管的態度無論在各年級世代均是最重要的前兩大影響因素 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現3:求職時在意的重點 從求職者認為自己欠缺的能力來看,個人成長、語文學習以及投資理財仍然是今年整體求職者想要進修的前三大領域。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現3:求職時在意的重點 完整篇章請參考:【2025員工C.E.O.調查研究發現】 主要發現4:安靜離職 四成以上在職者曾進行過安靜離職,且男性進行過安靜離職比例比女性高,年紀越輕者曾進行安靜離職的比例也越高。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4:安靜離職 以管理者視角與同事視角觀察,各有半數以上的在職者曾觀察到部屬/同事近一年曾進行過安靜離職。且觀察到曾安靜離職的同事年紀大多為20、30歲代。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4:安靜離職 以管理者視角多以部屬表現的情緒態度顯著變化發現部屬安靜離職,因為觀察到有所變化,而發現部屬的安靜離職。同事視角則有將近半數認為同事一直以來都有安靜離職行為。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4:安靜離職 以管理者視角,發現部屬安靜離職後,大多會採取積極行為來因應,包含一對一交談或是調整工作內容責任同事視角則有將近四成的人認為主管會忽視這個行為。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4:安靜離職 以管理者視角,針對安靜離職員工,無論是進行一對一交談、提供更多支持或資源或是調整部屬工作內容,都有半數以上認為這些做法可以得到改善;然而以同事視角,則認為這些方法能改善的比例均不到四成。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4:安靜離職 完整篇章請參考:【2025員工C.E.O.調查研究發現】 主要發現5:轉換工作的原因 在職者中有超過半數以上使用過生成式AI,其中男性使用的比例較高;年紀越輕者使用過AI 的比例也越高。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現5:生成式AI使用情形 使用過AI者,應用在工作中,以文檔編寫以及報告生成是最主要的應用領域。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現5:生成式AI使用情形 使用過AI 者,未來使用意願仍高,超過九成未來預計持續使用。 詢問未來想減少使用者原因,主要是數據隱私的問題。 《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現5:生成式AI使用情形 完整篇章請參考:【2025員工C.E.O.調查研究發現】 《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》總結 員工對於今年工作價值認知的重要度項目和去年雷同,且工作有保障已連續第四年度蟬聯最重要的項目;人際價值在員工心中重要度愈趨提升,其中工作生活之間有好的平衡普遍被重視。 綜合目前工作符合度的結果來看,整體與去年結果接近,經濟層面仍為改善重點。 薪資仍為促動想轉換工作的最大動力因素,並且工時過長對於促動年輕人想轉換工作的影響較大。求職者在找工作時,薪資報酬仍為最重要的因素,除此之外由於在職者對職場人和以及工作生活平衡的愈趨重視,求職者找工作時會考量工作生活平衡的比例持續提升,且在面試時,面試官的說明、態度以及面試所營造的氛圍對於求職者決定是否到職扮演重要角色。 面對安靜離職,不同視角所看到的樣貌略有不同;管理者大多認為自己面對部屬的安靜離職有積極作為,且採取因應後情況有所改善;但同事視角則有較高比例認為主管對於安靜離職是採取忽視不作為,即便主管有所作為,情況也不見得得到改善。 職場上有半數以上的人搭上浪潮表示曾使用過生成式AI,並且未來會持續(或擴大) 使用,AI 參與工作成果的展現勢不可擋。 如果還想了解更多企業招募相關趨勢與發現嗎?詳細完整的「5個主要發現」等內容,歡迎點擊下方按鈕【下載完整報告】唷! 完整報告【2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查】 《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查》研究設計 資料蒐集方式:透過EDM發送問卷給104人力銀行會員中有訂閱會員特刊以及推播給有登入APP的會員。 調查期間:2025年1月17日~3月14日 受訪對象:2024年1月~2025年3月有登入過的履歷會員。 成功樣本數: 在職者共回收1,653份有效問卷,在95%信心水準下,抽樣誤差為±2.41% 求職者共回收2,789份有效問卷,在95%信心水準下,抽樣誤差為±1.86% ※ 在職者為調查期間有全職或兼職工作者;求職者為最近一年內有轉換(找)工作或調查期間打算找工作者。 ※ 加權處理:在職者以勞動部就業者(113年2月)性別、年齡、教育程度結構進行加權;求職者以104會員有求職行為者(113年1~3月) 性別、年齡、教育程度結構進行加權。
【104職場力】
[求職]如何撰寫履歷中未來展望的段落?
[求職]如何撰寫履歷中未來展望的段落?
履歷中的自傳最後一段通常會撰寫未來展望 能夠讓面試官了解你的職業目標和動機,來判斷你是否與公司的發展方向一致、是否有長遠的規劃,而不是僅僅看重短期利益 1.展現專業規劃:藉由陳述未來的規劃,可以讓面試官知道你對欲從事產業或職業的了解,且你對未來有清楚的規劃和準備,能夠加強面試官對你的信任 2.主動性和企圖心:有說服力的未來展望能夠展現出你是一個有主動性、企圖心的人,願意不斷學習和成長,這樣的人才對於公司來說是非常有吸引力的 3.增加競爭力:在眾多的求職者中,一份有遠見且實質具體的未來展望可以讓你從眾多求職者中脫穎而出,給人留下深刻的印象 4.與公司目標一致:如果能在自傳中展現你的未來展望與公司的長遠目標一致,這絕對有助於被錄用的機會,因為公司更傾向於選擇那些能夠長期貢獻、與公司共同成長的員工 但要如何寫出一份好的未來展望呢? 1.研究公司背景與目標 深入了解公司目標:對於公司的使命、價值觀、短期和長期目標等要有深入的了解,這樣才能在自傳中有效地將你的個人目標與公司的目標結合起來,可以藉由查詢公司年報、永續報告書、公司受訪的新聞等獲取相關資訊。 了解公司的業務方向:先熟悉公司的產品、服務、市場定位及未來發展計劃,這樣在描述自己目標時,可以直接與公司的具體業務相呼應。 2.具體描述個人目標願景與公司目標相映 假設你應徵的是一家需要導入ERP的公司,你可以提到自己未來希望在ERP導入領域有所研究及深耕,且如何培養自己來協助推公司的發展 3.強調長期合作的希望 說明你對公司未來發展的信心,以及你願意與公司一起成長的決心。例如,你可以提到你認為公司未來的某個發展方向非常有潛力,而你自己也希望在該領域深耕,這樣可以強調你與公司的長期合作意願。 或是陳述對於自己未來職業發展方向,以及這種發展方向與公司未來的發展方向相同之處。 4.學習與成長計劃 提及為了協助公司目標,對於自己所制定的學習或技能提升計劃,展現你對未來挑戰的準備 5.善用AI工具 這部分目前還有些爭議,但我自己是認為可以使用AI工具協助撰寫自傳的,重點在於因為華語體系中國的資料量較為龐大,所以目前AI工具的回覆大多以中國習慣的用語語句為主,在使用AI工具撰寫自傳時一定要全部用自己常用的詞彙修飾過,並且認真思考AI工具寫出的內容是否與自己的想法一致,AI工具只是協助撰寫語句提供想法,但是否可用還是要由自己做判斷
Steven Wu 賈伯斯加個n:職涯/稽核/財會審計/履歷
WAF是什麼?白話解釋 Web防火牆功用,擋住DDoS的好幫手!身為PM必懂的工程術語
WAF是什麼?白話解釋 Web防火牆功用,擋住DDoS的好幫手!身為PM必懂的工程術語
Web Application Firewall(WAF),即網頁應用防火牆,是一種專門為網站安全設計的保護機制。它像一個站在網站門口的「守門人」,負責檢查所有進入網站的流量,過濾潛在的惡意行為。WAF 通常用於阻擋常見的網站攻擊,包括 SQL 注入、跨站腳本攻擊(XSS)、DDoS 攻擊等。本文將深入解釋 WAF 的功能及其應用情境,並介紹可能被 WAF 擋下的請求類型。 ▮ WAF 是什麼? WAF(Web Application Firewall)可以想像成網站的「警衛」,它專門保護網站不受惡意攻擊,特別是針對應用層的威脅。WAF 位於用戶請求和網站伺服器之間,通過預設規則來篩選和檢查流量,確保只有合法請求能夠進入網站。它的主要功能包括: 1. 保護網站免受攻擊:WAF 能夠阻擋如 SQL 注入和 XSS 這類常見的網站攻擊,防止攻擊者竊取或破壞數據。 2. 分析與過濾流量:WAF 會根據請求內容、來源和模式來檢查流量的合法性,以確保網站安全性和用戶資料的完整性。 3. 提高用戶體驗:透過自動阻擋惡意流量,WAF 能有效減少網站的宕機或數據洩露的風險,提升整體用戶體驗。 ▮什麼情況下 WAF 會擋下請求? 1. SQL 查詢語句 - 當用戶提交與資料庫查詢相關的內容時,WAF 可能將其視為試圖訪問後端數據的行為,進而阻擋。 2. 內嵌腳本標籤 - 若用戶提交的內容中包含類似於腳本的標籤符號,WAF 可能判定為惡意程式碼注入,從而阻止請求。 3. 跨站請求偽造操作 - 當 WAF 偵測到某個請求可能誘導用戶執行未授權的動作時(如更改個人資料或密碼),它將攔截該請求。 4. 可疑檔案上傳 - 若用戶上傳的文件包含潛在執行程式或後端代碼,WAF 可能會將其視為威脅並拒絕上傳。 5. 重複大量請求 - 當短時間內出現大量類似請求時(如多次加載同一頁面),WAF 可能將其視為攻擊行為並阻止流量。 6. 文件路徑的變更操作 - 若請求中出現目錄導航字符,WAF 可能會判定為目錄遍歷行為並加以阻擋。 7. URL 參數的變動 - 若用戶試圖更改 URL 中的重要參數,例如修改產品價格或權限設置,WAF 可能將其視為潛在的篡改行為並阻止。 ▮ WAF 的應用價值 WAF 不僅是網站安全的防護措施,也是提升用戶體驗和數據安全的關鍵。它能夠在不影響網站正常運行的情況下,自動化地阻擋潛在威脅。對於產品經理來說,理解 WAF 的運作方式有助於更好地規劃產品開發和安全策略,確保在功能實現與安全防護之間取得平衡。 ▮ 總結 WAF 是網站安全策略中的重要一環,它不僅保護網站免受惡意攻擊,也能提高用戶的信任度和產品的穩定性。通過 WAF 的應用,網站能夠有效地篩選和過濾異常流量,確保產品能夠在安全環境下平穩運行。對於產品經理來說,理解 WAF 的功能與應用情境,能夠在產品開發過程中更有效地保障用戶安全並提升整體體驗。
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四種關聯式數據庫管理系統(RDBMS)懶人包
四種關聯式數據庫管理系統(RDBMS)懶人包
MySQL、Oracle、SQL Server 和 PostgreSQL 是四種不同的關聯式數據庫管理系統(RDBMS),它們在功能、性能、許可證模型和用途等方面存在差異。以下是它們的一些主要差異: 1. 開發商: 【MySQL】:由 Oracle 公司開發,屬於開源軟件,通常與 LAMP(Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl)堆棧一起使用。 【Oracle】:由 Oracle 公司開發,是一個商業關係型數據庫系統,功能強大且廣泛用於企業級應用。 【SQL Server】:由 Microsoft 公司開發,是專為 Windows 系統設計的關係型數據庫系統,與 Microsoft 的其他產品整合性強。 【PostgreSQL】:PostgreSQL 全稱為 Postgres,是一個開源關係型數據庫系統,由全球志願者共同開發和維護。 2. 許可證模型: 【MySQL】:采用雙許可證模型,即開源社區版本(GPL)和商業版(MySQL Enterprise Edition)。 【Oracle】:是一個商業數據庫,需要購買許可證才能使用。 【SQL Server】:也是一個商業數據庫,需要購買許可證才能使用。 【PostgreSQL】:採用開源許可證(如PostgreSQL License、MIT License等),免費且開放源碼。 3. 功能和性能: 【Oracle 和 SQL Server】是企業級數據庫系統,提供了豐富的功能,如高可用性、集群、數據庫安全性等,但相對較昂貴。 【MySQL 和 PostgreSQL】 也提供了許多高級功能,如觸發器、存儲過程、視圖等,但通常更適合中小型項目或初創企業使用。 在性能方面,每個數據庫系統都有其優點和限制,通常取決於特定應用的要求、硬件配置以及優化程度。 4. 跨平台支持: 【MySQL、Oracle 和 SQL Server】 都有對多個操作系統的支持,但各自更加傾向於特定的平台。 【PostgreSQL】 具有廣泛的跨平台支持,可以在多個操作系統上運行,包括 Linux、Windows、macOS 等。 這些數據庫管理系統在不同的場景下有不同的適用性,可以根據具體需求和項目特點來選擇適合的數據庫系統。
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面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
面試專案經理(PM)作品集如何準備?6個撰寫原則
想要轉職專案經理(PM)前,面試前準備專案經理的作品集時,重點在於展示你的技能、經驗和成功案例。以下是一些步驟和建議,幫助新手轉職者準備一個有說服力的作品集: 1. 選擇適當的專案 挑選你參與過的、最能展示你能力的幾個專案。確保這些專案涵蓋不同的技能和挑戰,以展示你在各方面的能力;若先前無相關專案經驗可敘述,可以試著找出之前工作上或學生時期與別人團隊合作的經驗。 2. 清晰地描述每個專案 對每個專案進行詳細描述,包含以下幾個方面: ☛ 專案背景:該專案的目的和目標。 ☛ 你的角色:你在專案中的具體職責和貢獻。 ☛ 挑戰和解決方案:你遇到的主要挑戰以及你是如何克服它們的。 ☛ 成果:專案的結果,最好有量化的數據來支持,如提高了多少百分比的效率、降低了多少成本等。 透過說明專案背景、目標、執行過程、成果以及所學習到的經驗,讓面試官了解你的專案管理能力。 3. 展示你的技能和方法 展示你在專案管理中的各種技能,例如: ☛ 時間管理:如何按時完成專案。 ☛ 資源分配:如何管理和分配團隊成員及其他資源。 ☛ 風險管理:如何識別和應對風險。 ☛ 溝通與協作:如何與團隊和其他利益相關者有效溝通。 4. 使用視覺效果 在作品集中加入專案的截圖、成果圖片、流程圖等,並且在文字說明中詳細闡述這些圖片的意義,讓閱讀者更能夠理解你的專案內容。你可以加入: ☛ 圖表和數據視覺化 ☛ 專案時間線 ☛ 前後對比圖片 ☛ 用戶回饋和測評數據 5. 保持簡潔和專業 確保你的作品集簡潔明瞭,易於閱讀。使用專業的語言和格式,避免過多的技術術語。 6. 展示持續學習與改進 強調你如何從每個專案中學習和改進。例如,你如何利用之前的經驗來優化後續專案。 若不希望原公司專案內容外洩,可以將重點呈現在作品集中,並且在面試時詳細說明專案內容,以展現你的專業能力,希望大家想要轉職的都順利! 關注教室追蹤更多PM更多相關知識~~
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產品開發週期中,Sprint衝刺計劃會議如何進行?會議準備、流程一覽
產品開發週期中,Sprint衝刺計劃會議如何進行?會議準備、流程一覽
衝刺計劃會議(Sprint Planning Meeting)是敏捷開發(特別是Scrum框架)中的一個重要環節,旨在為即將開始的一個衝刺(通常是2-4週的迭代周期)制定計劃。以下是進行衝刺計劃會議的詳細步驟: 【衝刺計劃會議的目標】 1. 確定要完成的工作:確定在下一個衝刺中要實現的目標和可交付成果。 2. 制定實施計劃:詳細制定如何實現這些目標,包括分配任務、確定優先級和估算工作量。 【會議準備】 1. 產品待辦清單(Product Backlog):產品負責人(Product Owner,PO)準備並優先排序的產品待辦清單。 2. 團隊的可用性:了解團隊成員在衝刺期間的可用時間,包括假期和其他可能影響工作時間的因素。 3. 過去的性能數據:參考上一次衝刺的完成情況和速度(Velocity)。 【衝刺計劃會議的步驟】 1. 開場 ➤ 時間盒(Timebox):會議通常時間為1小時到2小時,具體時間取決於衝刺的長度(每週1小時,兩週衝刺即2小時)。 ➤ 參與者:所有Scrum團隊成員,包括Scrum Master、產品負責人和開發團隊。 2. 目標設定 確定衝刺目標(Sprint Goal):產品負責人提出衝刺目標,這是一個簡短的描述,概述團隊在衝刺結束時希望達成的目標。 3. 選擇待辦事項 ➤ 檢查產品待辦清單:產品負責人介紹優先級最高的待辦事項,並解釋其背景和重要性。 ➤ 團隊選擇項目:開發團隊根據自己的能力和可用性,選擇他們相信可以在衝刺期間完成的待辦事項。 4. 分解和估算 ➤ 分解任務:開發團隊將選定的待辦事項分解成更小的子任務,以便於管理和執行。 ➤ 估算工作量:團隊使用估算技術(如故事點、理想時間等)估算每個子任務的工作量。 5. 制定計劃 ➤ 分配任務:團隊成員認領任務,確保所有工作都有負責人。 ➤ 制定時間表:根據估算的工作量和優先級,制定詳細的時間表,安排每個任務的開始和結束時間。 6. 確認並承諾 ➤ 確認衝刺目標:再次確認衝刺目標,確保團隊所有成員都理解並同意。 ➤ 團隊承諾:團隊對所選的待辦事項和衝刺目標做出承諾,表示他們有信心在衝刺期間完成這些工作。 7. 會議結束 ➤ 總結和反饋:Scrum Master總結會議內容,並詢問團隊成員是否有任何疑問或建議。 ➤ 記錄決策:記錄會議的關鍵決策和行動項,確保所有信息都被適當記錄並傳達給相關人員。 【衝刺計劃會議的最佳實踐】 - 保持透明:確保所有討論和決策過程透明,團隊成員充分參與並了解會議內容。 - 專注目標:始終專注於衝刺目標,避免討論偏離主題。 - 持續改進:定期回顧衝刺計劃會議的效果,尋找改進的機會。 透過這樣的方式進行衝刺計劃會議,Scrum團隊可以有效地規劃和管理他們的工作,確保在每個衝刺期間都能達成既定目標。
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認識大數據的第一本書
認識大數據的第一本書
完整的大數據概論 大數據是無所不包的名詞,它代表無法使用傳統資料管理工具來管理十分大量、快速、且高度多樣又複雜的資料。理想上大數據包含了所有資料類型,可用來協助我們在正確的時間,以正確的數量,傳達正確的資訊給適當的人,最終協助人們做出正確決策。本書將為管理階層與資料科學家提供完整的大數據概論。涵蓋大數據的關鍵挑戰與優點,以及組織所需的必備工具與技術,還有能從大數據獲得的好處。 本書涵蓋內容包括: .大數據的商業應用 .頂尖組織如何應用大數據 .大數據的生態系統 .大數據的應用、入門與教學 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACD016200
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