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和金融科技相關的課程 (9)

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
您將能學到 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爬蟲工具能夠自動抓取網路上豐富的金融資訊 專案實作教學，開發爬蟲程式抓取股市、匯率、利率、大盤等資訊 資料庫基礎教學，將抓下來的資訊儲存至資料庫與檔案當中，往後能夠有效的利用 資料視覺化教學，使用 Plotly套件繪製技術分析圖，包含K線和各技術指標 抄底工具程式實作，整合以上所學，透過成交量、技術指標、融資餘額資訊分析抄底時機 課程介紹 這堂 「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，主要分為五個主題 + 一個HTML與CSS補充章節。 將從 Python 程式教學入門開始，搭配金融資訊相關的程式範例實作，接著學習如何使用SQL語法並有效抓取數據，並善用Pandas、Plotly視覺化套件，製作出K線、成交量、移動平均線、RSI 指標等圖表，最後進行抄底程式工具實作。 此外，有鑑於 Yahoo 更新網站後，整個 HTML 的結構完全不同，因此課程中特別新增了 Yahoo 股市爬蟲程式教材，並提供整堂課完整的程式碼範例，零基礎者也能輕易上手。 金融爬蟲流程簡介 課程中將學習到完整金融爬蟲方式，從分析網頁架構到儲存金融數據，最後資訊視覺化金融資訊。讓您在第一時間以最聰明便捷的途徑簡化投資歷程， 掌握投資先機，投報率即刻到手！ → 確認資料來源 (臺灣證券交易所)，分析網頁的架構，要抓的資料所在位置 → 透過爬蟲程式解析網頁內容，清理資料，從中抓取所需的數據 (Pandas) → 將整理的數據儲存至資料庫中 (SQL) → 未來就可以從資料庫中提取資料並繪製圖表 (Plotly) 200%解鎖項目 「講座：網路資源視覺化與Line Notify整合實作」 在這堂解鎖課程中，會實作讓程式能夠一覽股市資料的即時通知工具。將金融資訊爬蟲下來後，使用Plotly套件繪製成一張張簡潔的視覺化資訊圖表，並透過 LINE Notify來傳送給使用者。 400%解鎖項目 「講座：網路資源視覺化與Excel整合實作」 適合對象 零程式基礎，想踏入金融科技領域的人 對股票投資有經驗，想打造屬於自己可視覺化股票投資工具的投資人 對學習整合金融網路爬蟲、資料庫和資訊視覺化有興趣的工程師 教師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計，同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年，到自己設立軟體公司，第一個合作售出的系統是一套網路管理系統，可以幫助客戶配置，維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外，Kadin在大型項目方面經驗豐富，例如馬拉松線上報名系統，車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能，並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法，他樂於分享一切所學的知識和實務經驗，也因為這份樂情，帶領 Kadin 來到 MasterTalks ，他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識！ 課程大綱 一、Python 程式基礎 1. 程式開發環境建立 2. 認識變數和資料型態 3. 流程控制 4. 常用的容器型態 5. 函式、模組和套件 6. 檔案的讀取與寫入 7. 例外處理 8. try-except 類別與物件 二、Python 爬蟲程式應用 1. 認識網路爬蟲 2. 網路爬蟲相關技術 3. 認識 HTML 4. 認識 Chrome開發人員工具 5. BeautifulSoup 教學 1｜實作案例：Yahoo 股市爬蟲 6. BeautifulSoup 教學 2｜實作案例：Google 股市爬蟲 7. Selenium 教學 1｜實作案例：告牌匯率爬蟲 8. Selenium 教學 2｜實作案例：匯率走勢爬蟲 三、數據的儲存：SQL圖表 1. CSV檔案讀取與寫入｜銀行利率爬蟲 2. 資料庫基礎教學 1 3. 資料庫基礎教學 2｜股票清單爬蟲 四、數據處理、資料分析與視覺化 1. Pandas 基礎教學 1 2. Pandas 基礎教學 2｜股票日成交資訊 3. Plotly 基礎介紹 4. K線圖製作 5. 整合K線與成交量｜子圖的製作 6. 移動平均線圖製作 7. RSI 指標圖製作 五、抄底工具程式實作 1. 台灣證券交易所｜大盤指數爬蟲 2. 爬蟲抓取每日大盤【歷史資料】與資料庫整合實作 3. 爬蟲抓取每日大盤【成交資訊】與資料庫整合實作 4. 抄底工具：大盤K線與成交量圖製作 (含圖表週期轉換) 5. 抄底工具：大盤KD指標技術分析圖製作 6. 爬蟲抓取每日大盤【融資餘額】與資料庫整合實作 7. 抄底工具：大盤融資餘額圖製作 補充章節：HTML & CSS 基礎 1. HTML 基本介紹 2. 下載前端開發工具 3. HTML 結構 4. HTML 內容 5. HTML 圖片 6. HTML 超連結 7. 基本CSS介紹 8. 設定文字樣式 9. 設定顏色 10. 使用 Class 與 ID 11. CSS 區塊模型 12. 網頁布局 13. 美化網站 14. 定位方式 解鎖內容 講座1：LINE視覺化圖片即時通知 講座2：網路資源視覺化與Excel整合實作 講座3：Python爬蟲與PDF檔案下載整合實作 課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電 課程中所使用到的軟體都是免費的，都會在課程中說明
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用Python 建立分散式架構及監控系統：一堂課打造金融大數據戰情室
課程介紹 隨著資料量級上升及反爬蟲技術的進步，以自動化分散式的進行資料搜集早已成為無可避免的趨勢，我們將帶你打造一站式分散資料搜集監控系統。 學員將學到如何部署分散式爬蟲來大大拓展爬蟲效率，不再受限於單一機器上，並使用關聯式資料庫存放，最後還有完整的監控系統。 什麼是 「分散式系統」? 分散式系統是一套，能讓同時使用 10 台、100台機器，去負擔你的服務。例如後端、 爬蟲、資料處理等等。 為什麼要懂 「分散式技術、 爬蟲監控系統」, 跟我有什麼關係? 因為資料與使用者規模的成長，單機應用在多數產品上已經無法應付，分散式架構成為了業界的 主流應用，了解了分散式架構，能夠在求職中獲得巨大的優勢。 課程特色 解析 GitHub 上擁有超過 1,600 Stars的知名金融大數據開源專案 - FinMind 所使用的關鍵技術。 本課程會提供完整的課程原始碼，只要跟著操作，一定能夠完成。 驗證碼、Google reCAPTCHA 等反爬機制破解。 分散式系統 Rabbitmq、Celery 。 開發自己的分散式系統，課程中以爬蟲為例，課程之外也能用來部署自己的應用程式。 透過分散式的方式來加速爬蟲，提升資料收集速度、系統穩定度、並預留未來拓展性，還能減少 IP 被封鎖的情況。 關聯式資料庫-MySQL。 使用 Docker 一鍵架設。 大數據監控系統 Grafana、Promethus、Chatbot。 建立分散式爬蟲，在蒐集資料的同時進行資料檢查，確保資料完整性。 進行大規模爬蟲、資料處理時，有效監控當前進度。 以 Grafana、Promethus，建立 Dashboard 監控儀表板，協助使用者了解資料狀況的同時監測異常，並實時對 Slack、Telegram、Gmail 等發出 Alert 。 本課程的爬蟲以 FinMind 實務案例進行探討，不同於一般爬蟲課程，會更能貼近業界遇到的真實情況。 與其他 Python 爬蟲課程差異性。 本課程著重在分散式架構的建立與維護，除了課程中的案例，課後可以相同的架構使用在各種情境，例如IoT設備、後端、DevOps等應用。 本課程提供了 End to End 的資料蒐集解決方案，讓你清楚明了每一步流程，包含了資料獲取、資料儲存管理、資料監控等。 資料品質與機器監控，這是一般市面上的課程欠缺的部份，但這些技能，在業界一定會用到。但一般人不容易接觸到這塊，所以才想推出本課程，並以 FinMind 為例，彌補市場不足。 這堂課適合誰 想進一步提升大數據處理能力，學習爬進階爬蟲（分散式） 想提升工程能力，突破效能瓶頸，並完成一個 side project。 想要入門 Python 的同學 想要成為資料工程師 設備需求 Python 3.6 VS code 1.41.1 Docker、Docker Compose 建議 Windows 的學員，安裝 WSL，Ubuntu、Mac 的成員則無需安裝。 課程大綱 第一章 Python 爬蟲 第零章：環境設定 1-1 章節介紹 1-2 爬蟲介紹 1-3 爬蟲 - 台股證交所 1-4 爬蟲 - 台股櫃買中心 1-5 爬蟲 - 台股期交所 1-6 章節回顧 第二章 Docker 安裝 2-1：為什麼使用 Docker？ 2-2：Docker 安裝 Linux Mac Windows 2-3 Docker 介紹 Dockerfile - image - container Volume Network 應用實做 2-4 Docker 工具介紹 docker compose docker registry docker swarm docker portainer 第三章 分散式架構 3-1：為什麼需要分散式 3-2：分散式工具介紹 - Rabbitmq、Flower、Celery 3-3：建置分散式環境 3-4：Python 分散式工具 Celery 介紹與實作 3-5： Celery 結合爬蟲 3-6：MySQL 資料庫建置 3-7：分散式架構結合資料庫 第四章 雲端部屬，實務上的分散式架構 4-1：為什麼使用雲端 4-2：申請 3 台雲端機器 4-3：雲端建立 rabbitmq、flower、mysql4 4-4：建立爬蟲 Docker Image、部屬爬蟲 4-5 分散式爬蟲展示 第五章 爬蟲監控系統 5-1：章節介紹 5-2：為什麼需要監控系統 5-3：監控系統介紹 5-4：監控系統建置 5-5 : 章節回顧 第六章 監控系統 6-1：監控系統上雲端 6-2：打造完整的監控系統 by Grafana & Prometheus 6-3：監控 container by cadvisor 6-4：監控機器狀況 by netdata 6-5 : Alert 系統 - chatbot 6-6 : 章節回顧 作業 - 專案 使用分散式爬蟲成功抓到櫃買中心資料 資料上傳資料庫 設定監控指標 解鎖章節 600%：提供 Google reCAPTCHA 與常見圖靈驗證碼破解 900%：公開 20~30 支台股金融資料爬蟲程式碼 準備軟體或資源 Python 3.6 Vscode 1.41.1 Docker、Docker Compose 建議 Windows 的學員，安裝 WSL，Ubuntu、Mac 的成員則無需安裝。
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接案外包怎麼選？長期合作、短期案件的優缺點與混合策略

剛開始接案，如何從零碎接案到穩定發展？自由接案者常面臨收入不穩定或客戶單一依賴的困境，作者解析長短期合作模式的優缺點，以及混和模式的實際案例、個人接案經驗分享提醒，幫助你找到最適合的接案策略！本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。 文／陳泰銘（Taiming） 本文目錄（點擊可快速前往） 長期合作、短期案件接案模式比較長期合作短期案件長期合作vs短期案件優缺點比較混合模式：結合長期與短期優勢案例 1：全端工程師的混合模式案例2：UI/UX設計師的混合模式案例 3：後端工程師的混合模式經驗分享：從零碎接案到穩定發展的接案之路 長期合作、短期案件接案模式比較 長期合作 長期合作通常指的是與特定客戶建立穩定的合作關係，可能是長期維護、持續開發，或擔任外部顧問角色，合作期限從數個月到數年不等。 案例：長期合作-SaaS產品的前端維護與開發背景：A接案者是一名資深前端工程師，接下了一家新創SaaS公司的長期合作專案，負責產品的前端維護與新功能開發。合作模式：每月固定薪資，約定每週工作20小時。主要負責React + TailwindCSS的前端開發。需與內部後端工程師及PM協作，參與技術討論與程式碼審查。 短期案件 短期案件通常是一次性合作，範圍清楚、時限短，合作時間通常介於數天到數個月。 案例：短期合作 - UI/UX 設計一次性專案背景：C接案者是一名 UI/UX 設計師，接到某 B2B 企業的網站重新設計案。合作模式：按專案計費，總金額30,000元，分3期付款（30% 訂金、40% 中期、30% 交付）。專案週期為8週，需提供Figma設計稿及互動原型。交付後提供2週的微調支援，但不包含未來的維護工作。 長期合作vs短期案件優缺點比較 在選擇接案模式時，了解長期合作與短期案件的優勢與風險至關重要。 比較專案長期合作短期案件收入穩定性✔ 穩定，每月固定收入，降低找案壓力。✘ 不穩定，需要不斷找新案，可能有收入空窗期。工作彈性✘ 受客戶需求影響較大，需長期配合排程。✔ 自由度高，能選擇自己想做的案子，工作時間較彈性。專業發展✔ 深入特定領域，累積經驗並影響技術決策。✔ 可接觸多元技術與產業，擴展視野。風險管理✘ 若合作關係終止，可能短期內失去主要收入來源。✘ 需要合約保障，避免客戶惡意拖延付款。 混合模式：結合長期與短期優勢 許多成功的接案者會採取「長期合作 + 短期案件」的混合模式： 用長期合作維持穩定收入，確保基本開銷無虞。 用短期案件增加彈性與收益，嘗試不同技術與市場機會。 這樣不僅能兼顧財務穩定，還能維持工作彈性，並降低單一合作模式的風險。 案例 1：全端工程師的混合模式 背景：Aiden是一位全端開發工程師，擅長React和Node.js，主要以自由接案維生。 模式：他與一家SaaS企業簽訂長期合作，負責維護與開發新功能，每月固定收取$60,000元。除了這個長期合作，他每月還會接1~2個短期案件，例如：幫某間新創公司開發一個行銷網站，報價$10,000元，開發期兩週；接一個內部管理系統的小功能開發，報價 $20,000 元，工時一週。 案例2：UI/UX設計師的混合模式 背景：Emma是一名UI/UX設計師，擅長Figma和Adobe XD，專精於SaaS產品設計。 模式：她與一家B2B軟體公司簽約長期合作，負責每月80小時的UI設計，固定收入$40,000元。同時，她會接一些短期UI設計案，例如：幫某個獨立開發者設計App UI，收費$20,000元，設計期兩週；替某品牌重新設計登入頁面，收費$15,000元，設計期一週。 案例 3：後端工程師的混合模式 背景：Michael是一位後端工程師，擅長Python和FastAPI，專門開發後端API。 模式：他與一家金融科技公司簽訂長期合作，負責API開發與維護，每月$60,000 元。但為了讓自己保持市場價值，他會接一些短期API優化案，例如：幫某電商公司提升API效能，優化SQL查詢，收費$25,000元，開發期10天；替某家新創公司建立一個簡單的Auth機制，收費$18,000元，開發期7天。 混合模式為接案者帶來最理想的平衡，既能透過長期合作獲得穩定收入，降低經濟壓力，又能透過短期案件嘗試不同專案，提升市場競爭力與技術多樣性。這種方式還能靈活調整工作內容，避免完全依賴單一客戶，降低風險。同時，短期案件讓你持續與市場保持連結，不會因為長期合作而技術停滯，確保職業生涯的長遠發展。 最終，成功的自由接案者不只是接案能力強，更重要的是懂得管理自己的時間與精力，讓長期與短期合作相輔相成，形成穩健而靈活的職涯模式。 經驗分享：從零碎接案到穩定發展的接案之路 以我自己的經驗來說，一開始接觸接案也是零零碎碎的，透過一些朋友介紹，陸陸續續接觸一些短期的需求。這些短期案件雖然規模不大，但讓我累積了許多實戰經驗，也逐漸熟悉與客戶溝通、報價、交付的流程。 等到覺得自己已經能夠獨當一面的時候，便開始主動尋找一些長期配合的案件來做。長期合作的案子通常需要更深入的溝通與規劃，也需要投入更多時間與心力，但相對地，它們能帶來穩定的收入與更緊密的客戶關係。這類案子讓我學會如何平衡多個專案的進度，並提升自己的時間管理與協作能力。 隨著時間的累積，做了一陣子後，發現自己的接案狀態逐漸趨於穩定。這時候，我盤點手上的案子，通常會有一到兩個長期合作的專案作為收入基礎，同時也會接一些短期的專案來增加收入多樣性。短期案件的好處是能快速完成並帶來成就感，而長期案件則提供穩定性與持續成長的機會。 對我而言，這樣的混合模式並不是刻意追求的結果，而是當自己的接案狀態趨於穩定時，自然形成的狀態。長期案件提供了穩定的收入與持續的合作關係，而短期案件則讓我有機會接觸不同的技術與挑戰，同時也能填補時間上的空檔。 所以，對於剛開始接案的各位，我的建議是：不用急於一時讓自己變成混合模式。接案的初期，最重要的是累積經驗、建立口碑，並找到適合自己的節奏。隨著時間的推移，當你逐漸站穩腳步，自然會發現自己手上既有長期合作的案子，也會有一些短期的需求找上門。這種混合模式是水到渠成的結果，而不是一開始就需要強求的目標。 接案是一條需要不斷調整與學習的路，無論是短期還是長期案件，都有其獨特的價值與挑戰。找到適合自己的節奏與模式，才能在接案的路上走得更遠、更穩。 節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著 獨家課程推薦：【設計師接案必修課】從作品集到報價，系統化讓專業變現 [joblist_plugin title='更多104【軟體工程類 接案】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2007001000&mode=s&page=1&ro=2&keyword=%E6%8E%A5%E6%A1%88&order=15' amount='4'] 更多【自由接案】分享： 上班族也掀「斜槓兼職」熱潮！高薪兼職時薪破千，兼職工作機會懶人包 「接案作品集」怎麼準備？6大要素及不同客戶應對技巧 接案族該如何報稅？一文搞懂「接案外包」的報稅技巧，趕快收藏！ 設計接案合約必備5大要素！保護權益必知，終結客戶鬼打牆 接案報價不是憑感覺！給新手的基礎報價公式參考 2025 最完整免費接案平台、接案社群總整理（附設計、行銷外包接案工作機會）
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企業賺錢卻仍裁員？專家揭「組織優化」話術內幕

2025-07-21 經濟日報編譯季晶晶綜合外電　由聯合新聞網授權轉載 在當前經濟穩健成長的背景下，企業裁員潮卻持續延燒。專家指出，許多公司悄悄以人工智慧（AI）取代人力，卻鮮少公開承認，改以「組織優化」、「業務調整」等說法掩蓋真相。 延伸閱讀：「初階工作」恐被AI取代？當科技巨頭高層都這麼說，我們該如何應對？ IBM是少數坦承用AI取代人力的企業。該公司執行長克里希納5月受訪時表示，已用AI聊天機器人取代大約200名人力資源部門員工。 瑞典金融科技公司Klarna也直言不諱，員工人數從5,000人減少至約3,000人，去LinedIn看職缺變化就看得出他們在瘦身。 專家指出，偷偷用AI換掉員工的絕對不只IBM和Klarna，只是大部分公司不願意明講AI能做得更快更省。他們通常等AI上線後才開始砍人，擺明了不是公司沒錢，而是效率考量，用「重組」和「優化」等模糊說法則是不想引發員工反彈和公關危機。 然而AI不是萬能的。IT外包公司Connext Global的高管古徹說：「AI可能搞定70%-90%的工作，但最後10%還是要靠人，尤其是需要判斷力的部分。」 自由接案者是最早被AI替代的族群，文案寫手、平面設計師與影片剪輯師等首當其衝，如今已被AI大量取代。 目前美國失業率維穩在4.1%，但世界經濟論壇預測，未來五年，全球41%的企業會因為AI縮編。Anthropic執行長阿莫戴甚至預言，ChatGPT這類AI可能讓一半的初階白領工作消失。
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AI時代職場核心技能大洗牌！2030年哪些技能讓你立於不敗之地？

隨著AI與數位轉型的推波助瀾，未來將掀起一波「技能洗牌」浪潮，哪些技能將成為明日之星？又有哪些技能會被時代遺忘？本文將揭開這些關鍵的職場技能，期盼工作者能從這場變革中倖存並脫穎而出，並驅動自己的職業生涯向前邁進。 文／王穎皓　由Cheers授權轉載 全球成長最快 VS. 衰退最快職位成長最快的職位衰退最快的職位技能需求大洗牌：哪些將上升、哪些將下降？核心技能的4大分類成長中的核心技能下降中的核心技能技能需求變化的主因、影響及挑戰影響與挑戰：技能落差成最大風險如何培養未來關鍵核心技能？ 世界經濟論壇發布報告指出，預測到2030年，全球將有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型，有些技能愈來愈重要，有些則漸漸式微。 隨著生成式AI、數位轉型與全球經濟結構劇變，世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）《2025年未來就業報告》揭示，至2030年，職場技能需求將出現大規模重組。 阿姆斯特丹大學副教授Jeroen Kraaijenbrink也在LinkedIn發文強調，未來最重要的技能不僅僅是技術性，更是具有策略性的（They’re not just technical. They’re strategic.）。 究竟哪些技能將成為新寵、哪些逐漸式微，原因何在？工作人又該如何應對？ 全球成長最快 VS. 衰退最快職位 WEF報告指出，預計到2030年，結構性轉型將導致22％的現有職位出現增減，預計新增1.7億職位，減少9,200萬職位，淨增7%，即多出7,800萬個工作機會。 成長最快的職位（點擊連結看職缺） 技術類：大數據專家、金融科技工程師、AI／機器學習專家、軟體開發人員。 綠色與能源轉型：自駕／電動車專家、環境工程師、可再生能源工程師。 前線與服務業：農場工人、送貨司機、建築工人、銷售員、食品加工人員。 照護與教育：護理師、社工、個人照護助理、大學／中學教師。 延伸閱讀：《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才！綠領AI人才缺口激增到4,300個 衰退最快的職位 文書與行政支援：收銀員、票務員、行政助理、資料輸入員、銀行櫃員、郵務員。 其他：印刷工、法律秘書、圖像設計師等。 技能需求大洗牌：哪些將上升、哪些將下降？ 根據WEF報告，至2030年，全球有39％的現有職場技能將被淘汰或需重大轉型，顯示產業與工作內容正快速變革。這波洗牌的主要推手包括生成式AI、數位化、綠色轉型與人口結構變遷。 核心技能的4大分類 WEF將技能劃分成4種： 2030年核心技能（Core skills in 2030）：現在重要且成長最快的技能。 新興技能（Emerging skills）：目前不太重要，但預期未來將增加需求的技能。 穩定技能（Steady skills）：現在重要，但預期未來的需求不會大幅增長。 邊緣技能（Out of focus skills）：現在不太重要，未來也不太會增加需求。 成長中的核心技能 以下為目前最受重視，且成長最快的技能： 1.分析性思維與創造性思維（Analytical thinking＆Creative thinking） 報告指出，未來最受重視的不是單一技術能力，而是分析性思維與創造性思維。這些能力能推動組織創新、解決複雜問題，是策略落地的核心動力。調查指出有70％企業將分析性思維視為核心技能。 2. 韌性、彈性與敏捷性（Resilience, flexibility & agility） 在變動快速的環境下，能夠適應新挑戰、快速調整策略的員工將成為企業搶手人才。這類能力在未來的重要性還會持續提升。 3. 領導力與社會影響力（Leadership & social influence） 組織扁平化與跨部門協作趨勢下，具備領導、溝通與影響他人能力的工作者，將在管理與專業崗位中脫穎而出。 4. 動機與自我覺察（Motivation & self-awareness） 自我驅動、主動學習與自我管理能力，將成為個人持續成長與適應變革的關鍵。 5. 系統性思維、好奇心與終身學習（Systems thinking, Curiosity & lifelong learning） 懂得從全局視角理解問題，並持續學習新知的工作者，將在未來職場中持續領先。 6. AI與大數據、網路與資安、科技素養（AI and big data, networks and cybersecurity and technological literacy） 雖然人本能力是主軸，但科技素養、AI與資料分析等技能仍是不可或缺的基礎，尤其在數位轉型加速的產業。 下降中的核心技能 以下為需求下滑的技能： 1.手動靈巧度、耐力與精確度（Manual dexterity, endurance, precision） 這類技能在2025～2030年被預測為需求下降最明顯，24％受訪企業認為其重要性將減少。隨著自動化、機器人與AI普及，許多需要手工操作或體力勞動的工作正在被機器取代。 2. 基礎讀寫與數學能力（Basic literacy and numeracy） 這些屬於傳統教育的基礎技能，未來在職場中的重要性將逐步降低。原因在於數位工具與自動化流程能夠取代大量基礎計算、資料處理與文字工作。 3. 重複性、流程性技能（Repetitive and process-driven skills） 包括資料輸入、行政文書、收銀、票務等職位所需技能，因自動化軟體與AI的導入，需求大幅減少。 技能需求變化的主因、影響及挑戰 技術進步：AI與自動化大幅提升效率，取代重複性、低技術含量工作，推動對高階認知、創新與技術能力的需求。 產業轉型：數位化與綠色經濟重塑產業結構，促使人才需具備跨領域與永續思維。 組織變革：企業組織扁平化、協作與創新成主流，強化領導力、溝通力與自我管理能力。 影響與挑戰：技能落差成最大風險 技能轉型速度快，導致企業與員工間出現巨大技能落差。WEF報告顯示，63％企業認為技能落差是轉型的最大障礙，85％計劃優先培訓現有員工，70％將招聘新技能人才，40％預計因技能過時裁員，50％預計從內部轉換崗位。 若企業無法及時補足技能落差的鴻溝，將會有大量員工面臨失業風險。 勞動市場兩極化 高技能人才需求激增，低技能、重複性職位被淘汰，導致就業市場明顯分化。高學歷、高技能者機會大增，低學歷、低技能者失業風險升高。 再培訓壓力巨大 近六成員工需再培訓，企業與個人皆需投入大量資源於技能升級與轉型。 如何培養未來關鍵核心技能？ 1. 主動盤點與補足技能缺口 個人應定期檢視自身技能，對照產業趨勢與職位需求，主動發掘並補足弱點。 2. 擁抱終身學習與自學能力 持續學習新知、技術與軟實力，善用線上課程與實踐專案，提升自我驅動與學習力。 3. 強化跨領域與整合能力 結合數位、管理、創新等多元技能，提升職場適應力與競爭力。 4. 發展人本與領導力 培養領導、溝通、團隊合作、情緒管理等軟實力，成為能帶領團隊與推動變革的關鍵人才。 5. 善用企業與組織培訓資源 積極參與企業內部培訓、產學合作等資源，加速技能升級與轉型。 2030年職場技能需求將經歷劇烈洗牌。分析性思維、創造力、領導力、彈性、終身學習等人類核心策略能力，將成為新時代的黃金能力。 重複性、體力性與傳統文書技能則逐漸式微。面對這場變革，唯有主動學習、跨界整合與強化人本能力，才能在未來職場立於不敗之地。 （資料來源：世界經濟論壇、LinkedIn） （原文標題：２０３０年職場技能將洗牌！世界經濟論壇調查：３９％技能將被淘汰、這些技能將愈來愈重要） 延伸閱讀： 黃仁勳：每個人都該有個AI家教！這樣用AI提升學習工作效率 AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才整理 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 AI會讓你失業，還是幫忙加薪？PwC全球１０億工作分析，３個數字揭露AI職缺趨勢 別讓AI馴化你的思考，未來關鍵人才從問「笨問題」開始 🔥天下學習7月客座學習長李正屹：人人都該會銷售的世代！獨創一套「兩好三Why」的銷售策略，帶你學超級業務力
【104職場力】・AI

產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(下) ：職涯精進篇，將協助學習者認識『轉職產品經理的學習策略』、『產品經理薪資行情與職涯發展 』、『產品經理的挑戰與機會 』相關職業發展重點趨勢，協助轉職者掌握先機，開啟自己嚮往的產品經理職涯！ 前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】  文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 轉職產品經理的學習策略 初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略 不同背景的轉職策略 產品經理薪資行情與職涯發展 產品經理薪資概況 產品經理職涯發展路徑總覽 職涯發展路徑圖哪些產業需要產品經理 產品經理的挑戰與機會產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才 轉職產品經理的學習策略  初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略  🔍 步驟一：建立觀念框架  目標是建立「什麼是產品經理」的核心理解，避免誤解 PM 僅是寫文件或開會的角色。  閱讀經典書籍：  《Inspired》（Marty Cagan）  《Lean Startup》（Eric Ries）  《Hooked》、《The Mom Test》等使用者與產品研究相關書籍  觀察與分析：  訂閱科技與產品類專欄（如《PM 的日常》、《Mr. PM》）  比較 PM 在不同產業中的角色差異（SaaS vs. FinTech vs. 教育科技）  🛠️ 步驟二：進行模擬實作  產品能力是做出來的，非讀出來的。從小型個人專案開始動手做：  撰寫 PRD（產品需求文件）：說明產品目標、功能架構、使用者角色等  建立簡單原型：可使用 Figma、Uizard 或 Whimsical 畫出 Wireframe  練習模擬專案情境（例如：設計一款改善會議效率的工具）  🧰 步驟三：建立個人作品集  PM 沒有程式碼作品，作品即為「邏輯、觀察與提案」。Side Project 是最佳切入點。  自行發想一個產品點子，並完成以下交付成果：  用戶訪談紀錄、問題定義  MVP 功能列表與排序依據（Kano、RICE 等）  原型畫面（Figma）與簡報提案（Canva、Gamma）  將成果整理成：  部落格分享文章（Medium、方格子）  Notion 公開頁面或作品集 PDF  📊 步驟四：進行能力映照與導師輔助  轉職需要策略，了解自己的強項與補足點是核心。  自我分析：  是否擅長邏輯分析？是否習慣說故事與組織資料？  對技術的接受度如何？對用戶研究是否有熱情？  對照能力地圖與三階段學習模型（初階 → 中階 → 資深）  尋找導師或實務導向社群（Product School、Dcard「PM 求職」板、社群黑客松）  【成功轉職PM經驗分享： 從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰 】  不同背景的轉職策略  產品經理是一個高度跨域的職位，各種專業領域的人才都能從自身優勢出發，補足關鍵能力差距，有策略地進入 PM 領域。以下列出常見背景與對應建議：  💼 背景類型 🔍 關鍵補強能力 🧭 學習策略與實作方向 工程師 / 技術人員 商業價值理解、需求轉化、使用者觀點 - 學習撰寫 PRD 並用簡單語言說明技術實作邏輯- 練習 MVP 與產品優先排序技巧（RICE、Kano）- 建立從技術到商業的提案範例 UI/UX 設計師 技術協作語言、商業邏輯、敏捷開發流程 - 學習產品開發節奏（Scrum、Sprint Planning）- 練習從用戶痛點導出產品需求- 撰寫可執行的功能清單與需求說明（非設計角度） 行銷 / 業務 / BD 用戶建模、技術合作、需求邏輯結構 - 練習撰寫 User Story、畫使用者旅程圖- 學習產品分析指標（轉換率、留存）- 製作從行銷洞察到產品設計的策略案例 專案管理 / 專案 PM 使用者思維、功能設計、產品價值評估 - 補足從需求到功能邏輯的建構訓練- 練習將項目管理轉化為產品開發週期 - 提升產品策略思維（如何達成產品願景、商業目標） 資料分析師 / 數據人員 使用者訪談、產品場景理解、功能直覺 - 將分析結果轉換成產品洞察與建議（例：為何 DAU 下降？）- 練習功能排序與使用者分群設計- 製作一份以數據為主導的功能驗證提案 教育 / 顧問背景者 技術導向邏輯、產品結構化設計 - 將課程規劃轉為產品功能流程（例：學習路徑＝用戶旅程）- 建立數位化教學或平台設計專案作為產品作品集 記者 / 編輯 / 媒體人 邏輯結構、功能規劃、需求導入 - 將內容流程圖轉換為資訊架構（IA）- 練習功能導覽邏輯與用戶操作行為設計- 撰寫產品規格內容並搭配原型製作 創業者 / 自營接案者 系統化流程、團隊協作語言、規模化需求設計 - 重構既有專案成為產品流程（從接案 → 開發 → 優化）- 學習定義「核心功能」與「增強功能」- 撰寫投資簡報與產品發展路線圖  [course_plugin title='轉職產品經理經驗分享' keyword='如何成為厲害的產品經理' amount=2] 產品經理薪資行情與職涯發展  產品經理薪資概況  🎯台灣產品經理薪資  初階（3年以下經驗）：月均薪約5.8萬。  中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.1萬。  高階（5-10年經驗）：月均薪約6.5萬以上。（以上資料來源：104薪資情報）  🎯薪資影響因素  產業別：FinTech、SaaS、AI、新創科技類產品，整體薪資水準高於平均  公司規模與資本：外商、大型科技平台或募資成功的新創通常提供更高總薪酬（含分紅、股票）  技術能力：具備資料分析、SQL、AI 工具應用或技術 PM 能力者，具明顯加分空間  跨部門經驗與語言能力：能帶領國際團隊或雙語溝通，具備海外市場經驗者，職位晉升與薪資天花板更高  績效可量化與作品影響力：曾成功主導產品從 0 到 1 上線、或具實際商業成效者，極具市場競爭力  產品經理職涯發展路徑總覽  🎯一般產品經理職涯階梯  階段 角色職稱 工作內容重點 初階（0–2年） Associate PM、PM 功能需求管理、協助執行開發與測試 中階（2–5年） Senior PM、產品 Owner 獨立負責模組、帶專案、做跨部門溝通 高階（5 年以上） Head of Product、Director 規劃策略、領導團隊、負責產品營收或發展方向  🎯產品經理的延伸發展方向  ▶️ A. 管理職方向 → 領導產品團隊與策略擬定  產品主管（Head of Product）  產品副總 / 首席產品官（VP of Product / CPO）  📌 適合具備團隊領導、策略思維、資源整合能力者📈 負責產品線營運績效、公司級產品策略與團隊管理  ▶️ B. 專業產品分支 → 深化專業能力與技術協作  成長產品經理（Growth PM）：優化轉換率、黏著度  資料產品經理（Data PM）：數據驅動決策、儀表板設計  平台產品經理（Platform PM）：處理底層架構、平台服務協調  AI 產品經理（AI PM）：導入 AI 模型、設計 prompt、資料運用  📌 適合具備技術基礎、數據敏感度或 AI 工具應用者📈 強調深度專精與跨部門技術協作  ▶️ C. 轉向技術 / 解決方案型職位  技術產品經理（Technical PM）→ 精通系統邏輯、API、工程流程協作  Solution PM / 客製產品經理→ 尤其常見於 B2B 領域，轉譯商業需求為技術落地方案  資料分析 / 機器學習協作產品職（Data Analyst / ML Collaborator）→ 與資料科學家共構分析產品，打造資料決策體系  📌 適合對技術工具敏感、與工程或數據團隊合作密切者  職涯發展路徑圖 產品助理 PM / 初階產品經理 │ ▼ 產品經理（Product Manager） │ ▼ 資深產品經理（Senior PM） │ ├── A. 領導團隊 → Head of Product / VP of Product / CPO │ ├── B. 深化專業能力 → │ ├── 成長 PM（Growth PM） │ ├── 資料 PM（Data PM） │ ├── 平台 PM（Platform PM） │ └── AI PM（AI Product Manager） │ └── C. 技術轉向 / 客製型產品 → ├── 技術產品經理（Technical PM） ├── 客製方案 PM（Solution PM） └── 資料協作職（Data / ML Collaborator）   哪些產業需要產品經理  幾乎所有以產品為核心的行業都需要產品經理。以下列出熱門產業與其 PM 特性：  科技平台 / SaaS ： 快速上線、快速迭代  PM 需懂敏捷與成長指標  電商與新零售  用戶轉換、後台流程、金物流整合  重視跨部門協作與商業營運理解  FinTech 金融科技  必須結合法遵、用戶安全與服務介面  PM 需與法務、風控、技術密切協作  EdTech 教育科技  著重用戶黏著與內容轉化效果  常需思考平台設計與學習路徑設計  IoT 與硬體整合  PM 扮演橋梁角色，連結硬體端與 App、後台資料串接  遊戲與娛樂產業  以玩家體驗、虛擬經濟與成癮機制為優先考量  產品經理的挑戰與機會   產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化 責任重大但權限不清 雖需對產品成效、上線時程負責，但實際並不管理設計師、工程師等資源。 📍 情境：設計端與工程端無意願更改開發排程，PM 需透過影響力而非權力協調進度。 利害關係人眾多，溝通成本極高 市場、業務、客服、用戶、技術等部門需求往往衝突，PM 是資訊總管也是「夾心餅乾」。 📍 情境：行銷部門希望推出亮點功能吸引用戶，但開發團隊評估技術複雜度高，PM 需主導「先推 MVP、後期擴充」的雙贏方案。 KPI 難以單一指標衡量 🎯 與業務不同，產品績效常依賴間接成果（如提升用戶留存、降低客服成本），評價方式難以量化。 📍 情境：推出新功能後，用戶滿意度提升但營收未立即成長，PM 需解釋產品影響是「長期復利」而非即時回報。 需求變動快速，需持續對齊戰略方向 使用者行為、競品策略與高層決策常臨時變更，PM 要即時調整計劃、重排優先順序。 📍 情境：原定第二季上線的新模組，因競品提早推出類似方案，PM 臨時調整優先順序並帶團隊加速交付。 資訊不對稱與期望管理 PM 需將技術語言與商業語言轉譯給不同部門聽懂，並同步設定合理期待。 📍 情境：業務部門以為功能改動「只是改兩行 code」，PM 需以邏輯說服其理解影響範圍與開發代價。 產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才 深度參與產品創新與策略制定 PM 是少數能從用戶需求出發，參與產品架構、商業模式與推廣策略制定的角色。 📍 情境：PM 參與設計新會員系統，從功能設計到價格方案與活動邏輯，全面串聯 UX 與營收思維。 跨界職能大平台，橫向能力持續擴張 PM 是 UX、工程、行銷、數據的整合者，能從中學習各部門運作邏輯。 📍 延伸可能： UX 能力強 → 可轉向 Product Designer / UX Lead 商業直覺強 → 可轉向 BD、Growth Hacker 擅長數據分析 → 可成為 Data PM 或轉職 Data Analyst 善用 AI 與數據工具，提升個人效率與競爭力 新時代 PM 善用工具（如 ChatGPT、Mixpanel、Figma AI），將重複性任務自動化，將更多精力投入產品決策。 📍 情境：使用 ChatGPT 快速產出功能草稿、用 Notion AI 紀錄會議摘要，大幅提升產出速度與溝通效率。 職涯發展路徑彈性高，向上與橫向皆可擴展 根據個人強項與興趣，可發展為： ⬆️ 高階管理職（Head of Product、VP、CPO） ⬅️ 專業分支（Growth PM、AI PM、Platform PM） ➡️ 創業者、顧問、創新策略師 培養「影響力而非權力」的領導型人才 優秀 PM 不靠職權，而是靠願景整合與團隊信任來推進決策，這正是高階管理人才最需要的核心能力。 [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀： PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理 PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？ 轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院
【104職場力】・職涯規劃

和 金融科技 相關的證照 (3)

金融科技力知識檢定 | Basic Test on the FinTech Knowledge
順應金融數位化浪潮，因應數位化金融環境，並配合政府計畫與政策，提升從業人員之認知，強化其職能與競爭力。 近年來，金融科技進展一日千里，金融機構需嚴肅應對的，不僅是「數位力」的強化，更需要對於「金融科技」有全局觀的認識。有鑑於此，本院特根據金融科技之最新發展，全面翻新檢定內容，並將原金融數位力檢定更名為「金融科技力知識檢定」。
台灣金融研訓院
金融市場常識與職業道德 |
金管會為強化從事金融相關工作者之金融市場常識與職業道德觀念，規定自95年8月1日起，參加13種金融從業人員資格測驗之應試者，須加考本項測驗方能登錄從事該類業務，本測驗為進入金融界之最低門檻。
財團法人台灣金融研訓院
金融數位力知識檢定 | Basic Test on the FinTech Knowledge
順應金融數位化浪潮，因應數位化金融環境，並配合政府計畫與政策，提升從業人員之認知，強化其職能與競爭力。 近年來，金融科技進展一日千里，金融機構需嚴肅應對的，不僅是「數位力」的強化，更需要對於「金融科技」有全局觀的認識。有鑑於此，本院特根據金融科技之最新發展，全面翻新檢定內容，並將原金融數位力檢定更名為「金融科技力知識檢定」。
台灣金融研訓院

和 金融科技 相關的測驗 (1)

和 金融科技 相關的教室 (2)

教室
AML
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室，提供大家進行共學互動。
104學習｜
公開教室
老王說金融
本教室先以銀行為主要內容，帶領各位學員一起打開潘朵拉的盒子， 一起了解銀行工作的各面向。 也為未來想進入銀行工作的新鮮人，更深入的銀行視角， 進而先學習相關知識及技能， 以期能順利進入銀行職場，或提早發現自己不屬於這裡，能找到及了解更多的職業，並選擇出適合自己的。 老王演講：教育部智慧創新跨域人才培育計劃電商 金融科技 創新應用實務研討會(中山大學資工系)、中正大學財金系、中興大學行銷系、彰化師大財金技術系、實踐大學金管系專、靜宜大學财金系及資工系、大葉大學會資系、嶺東科大、台南應大財金系、樹德科大資管系、遠東科大及南台科大高教深耕計劃、中信金融管理學院、中華醫事科大、中正大學及高雄大履歷技巧教學
王瑞顯｜