104學習

EMC/EMI

電磁相容與電磁干擾是電子產品設計與製造中非常重要的技能,主要目標是確保設備在工作時不會受到外界電磁波干擾,也不會自身產生電磁波影響其他設備。具備這項能力的人才能有效進行電磁波測試、分析問題源頭,並設計出符合標準的防護方案,提升產品穩定性與市場競爭力。這在通訊、汽車電子、消費性電子等產業尤為關鍵,能幫助企業通過國際認證,避免因電磁干擾引發的故障或法律風險。

1,447 個相關職缺

提升你的實力,朝專業更進一步

精選課程

充實自己,讓能力持續成長

【2026/9/22開班】CCIE EI Bootcamp / CCIE EI 衝刺營
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【經理級】績效管理師 2026/5/5-6/2(週二晚)
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【2026/12/29開班】AWS架構設計實戰
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Excel高效工作術(圖表/樞紐/函數)
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【2026/11/16開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
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【2026/11/21開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
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【2026/10/17開班】CC 初階資安網路人員認證
【2026/10/17開班】CC 初階資安網路人員認證
【2026/10/29開班】CC 初階資安網路人員認證
【2026/10/29開班】CC 初階資安網路人員認證
【2026/4/20開班】ISO / IEC 27701:2025 隱私資訊管理系統主導稽核員課程(五天)
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

EMC Proven Professional Expert |
EMC Proven Professional Expert證照專為資通訊領域專業人士設計,涵蓋資料儲存、資訊管理及雲端技術等核心技能,強調實務操作與技術應用能力。持有此證照代表具備深入的系統架構設計與問題解決能力,能有效提升企業資訊基礎建設效能,適合從事資料中心管理、系統整合及IT解決方案開發等職務,助力職場競爭力與專業發展。
EMC
EMC Proven Professional Specialist |
EMC Proven Professional Specialist證照專注於資料儲存與管理技術,涵蓋企業級儲存解決方案的設計、部署與維護。持證者具備操作EMC儲存設備及相關軟體的專業能力,能有效提升資料管理效率與系統穩定性,適用於IT基礎架構、資料中心及雲端環境,助力企業優化資料資產與提升競爭力。
EMC
EMC Proven Professional Associate |
EMC Proven Professional Associate證照專為資訊科技領域初階專業人士設計,涵蓋資料儲存、資料管理與基礎雲端運算技術,強調實務操作與理論知識的結合,提升候選人在企業資料中心及雲端環境中的工作能力,有助於加強資訊基礎架構管理和資料保護技能,適合希望在資料儲存及雲端技術領域發展的專業人士,提升職場競爭力與專業認證價值。
EMC
CTE/SSD |
CTE(Certified Technical Engineer)證照主要評估持有人在技術工程領域的專業知識與實務能力,涵蓋機械、電子、資訊等多項技術專業,適合工程技術人員提升職場競爭力。SSD(Solid State Drive)證照則專注於固態硬碟相關技術,包含儲存裝置架構、資料傳輸原理及故障排除技能,適用於資訊科技及硬體維護領域,幫助持證人員掌握先進儲存技術,提升工作效率與技術水準。
CMU
電子商務證照(107/8/1停考) |
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱,中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作(APEC)部長級會議中,與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育,同時透過共同檢定採認,提昇整體資訊水準。 近年來資訊技術蓬勃發展,各項功能與應用的突破,使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等,皆無法置身事外。由於資訊技術的特性,使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制,只有掌握了技術,才能確保競爭上的優勢。 適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時,日本提出跨國合作構想,希望促進兩國在資訊人員檢定的合作,並於當月底再次確認雙方合作之意願,故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證,並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會,執行鑑定工作。 為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要,電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目,並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行,一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系,提供企業界優良之資訊專業人才,另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌,使資訊技術發展與國際同步,為我國產業奠定良好的競爭優勢。 本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟,深受學界與業界肯定,同時與日本亦完成交互採認MOU,階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務,自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會
基礎軟體設計(107/8/1停考) |
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱,中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作(APEC)部長級會議中,與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育,同時透過共同檢定採認,提昇整體資訊水準。 近年來資訊技術蓬勃發展,各項功能與應用的突破,使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等,皆無法置身事外。由於資訊技術的特性,使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制,只有掌握了技術,才能確保競爭上的優勢。 適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時,日本提出跨國合作構想,希望促進兩國在資訊人員檢定的合作,並於當月底再次確認雙方合作之意願,故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證,並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會,執行鑑定工作。 為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要,電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目,並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行,一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系,提供企業界優良之資訊專業人才,另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌,使資訊技術發展與國際同步,為我國產業奠定良好的競爭優勢。 本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟,深受學界與業界肯定,同時與日本亦完成交互採認MOU,階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務,自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會

精選貼文,掌握第一手知識

BA/SA/產品經理職涯升級:把需求分析經驗,變成履歷上看得見的商業分析力

如果你是 BA、SA、產品經理、PO,或正在參與系統導入、產品規劃、需求訪談相關工作,你可能早就在做商業分析。 只是很多時候,這些能力被包在日常工作裡,看起來像是: 🔸訪談使用者需求 🔸整理規格文件 🔸確認功能範圍 🔸協調業務、工程、設計與主管期待 🔸評估方案可行性 🔸排定需求優先順序 🔸處理需求變更與利害關係人溝通 這些工作看似瑣碎,其實背後都在回答一個核心問題: 這個需求,真的值得做嗎? 如果要做,怎麼做才會對組織、客戶與團隊產生價值? 這就是商業分析的價值。 很多 BA/SA/產品經理不是沒有專業,而是專業太常散落在一個個專案、一場場會議、一份份規格文件裡。 做了很多年,卻不一定能清楚整理成履歷上的能力、主管看得懂的價值,或跨部門可以信任的專業方法。 這也是為什麼,PMI-PBA® 很適合已經有需求分析、系統分析、產品規劃或專案協作經驗的人。 PMI-PBA® 的價值,不只是多一張國際證照,而是協助你把過去累積的需求經驗,整理成一套更完整、更系統化,也更容易被職場理解的商業分析能力。 對 BA 來說,PBA 可以幫助你把需求訪談、需求分析、利害關係人溝通與價值判斷整理得更有架構。 對 SA 來說,PBA 可以幫助你從系統規格與技術邏輯,再往前補上問題定義、需求釐清與方案評估能力。 對產品經理/PO 來說,PBA 可以幫助你更扎實地理解使用者需求、定義產品價值、評估優先順序,讓產品決策更有依據。 你做的不是單純寫需求文件,也不是只把大家說的話整理起來。 你真正做的是協助團隊釐清問題、看見價值、做出更好的決策。 為什麼 BA/SA/產品經理值得學 PMI-PBA®? ✅ 把需求分析經驗整理成國際認可的專業能力 ✅ 強化問題定義、需求釐清與價值判斷能力 ✅ 提升利害關係人溝通與跨部門協作能力 ✅ 讓履歷上的專案經驗更有架構、更有說服力 ✅ 從「把需求寫清楚」進一步走向「幫團隊做對決策」 如果你希望自己的專業不只是「做很多年」,而是能被更清楚地看見、理解與信任,PMI-PBA® 會是很值得規劃的下一步。 長宏 PMI-PBA® 第44屆視訊班 📅 課程日期:2026/09/05-2026/10/03,每週六 💻 上課方式:Zoom 線上直播+錄影回放 🎯 適合對象:BA、SA、產品經理、PO、系統導入、需求分析、專案協作相關職能 📌 適合正在累積需求分析經驗,並希望把能力系統化、國際化的職場工作者 早一點開始整理自己的專業,未來在專案、轉職、升遷與跨部門協作中,就能早一點派上用場。 👉 歡迎預約報名: https://www.pm-abc.com.tw/Member/Registration_PBA
長宏專案管理顧問公司・長宏專案管理顧問有限公司

最新10 大 AI SEO/AEO 監控工具推薦 !

什麼是 AI SEO?為什麼品牌要監控? AI SEO(又稱 AEO/GEO)是將內容優化導向 AI 搜尋平台(如 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等),讓品牌不只是出現在搜尋結果列表,而是直接被 AI 回答引用。隨著使用者越來越依賴 AI 助手獲取資訊,品牌若不監控 AI 平台上的曝光,可能錯失機會、遭到誤植,甚至輸給競爭對手優化策略。 透過 AI SEO 監控,企業品牌可以: 1.強化內容被 AI 引用的機會 2.掌握品牌在 AI 回答中的情感與曝光情境 3.防範 AI 錯誤資訊引發信任危機 4.進行更有效的監控競爭者與市場策略分析 = 1. ALLMO 模型數:6 起始價格:30 美元起(使用量計價) 功能亮點:網頁索引、受眾分析、Prompt 熱度控制 2. AI Brand Monitoring 模型數:6 起始價格:每份報告 5.99 美元起 功能亮點:品牌提及追蹤、情感分析、引用來源整理 3. Model Monitor 模型數:6 起始價格:49 美元/月起 功能亮點:Prompt Vault、情感偵測、競品監控 4. Prompt Watch 模型數:6 起始價格:100 美元/月 功能亮點:即時數據監控、即時內容優化建議 5. Peec AI 模型數:多平台涵蓋 起始價格:約 €90(約新台幣 3,000 元)/月 功能亮點:品牌被 AI 引用機率分析、提醒機制 6. AISEOTracker 模型數:5 起始價格:49 美元(單次)/ 249 美元(終身) 功能亮點:品牌曝光頻率追蹤、AI 排名建議 7. Engenius.one 模型數:5 起始價格:14.99 美元/月 功能亮點:AEO/SEO 自動文章生成與優化 8. Essio 模型數:4 起始價格:75 美元/月起 功能亮點:排名基準追蹤、連結監控、Prompt 探索 9. AthenaHQ 模型數:4 起始價格:367 美元/月 功能亮點:品牌能見度分析、情感追蹤、策略監控 10. AI Brand Rank 模型數:1(僅 ChatGPT) 起始價格:免費方案/99 美元/月 功能亮點:Reddit 情感分析、品牌曝光度指標 如何選擇適合的AI監控工具? 1.若重視覆蓋最多 AI 平台,建議選擇前五名工具:ALLMO、AI Brand Monitoring、Model Monitor、Prompt Watch、Peec AI 2.若預算較低但希望快速上手,可考慮 AI Brand Monitoring 或 EnGenius 3.如果希望進行深度情感分析與內容策略優化,Model Monitor、Peec AI、Essio、AthenaHQ 是不錯選擇
林尚能・戰勝學院

離岸風電(Offshore wind power)夯什麼?看懂風電產業鏈上/中/下游,前進百萬年薪綠能新貴

近年政府積極推動綠能,而台灣海峽天然獨厚的風電潛能吸引各國資金及開發商進駐。全球20大風場光是台海就佔16處,讓離岸風電(Offshore wind power)成為再生能源寵兒,人力需求也隨之大增。跟著《104職場力》小編了解台灣風力發電產業鏈上、中、下游廠商及工作機會,想加入風電產業、成為年薪百萬綠領人才千萬別錯過! 文/《104職場力》小編 台灣風力發電根據風機設備裝設位置,分為陸域和離岸二種,整條產業鏈含上游、中游、下游三部份。 上游包括鋼材/玻碳纖/樹酯等原材料、葉片/齒輪/塔架/電纜等零組件、電力系統、監控系統、最後是離岸/陸域風機設備。根據產業價值鏈資訊平台資料顯示,目前全球風電機組整機設備以丹麥的MHI Vestas居首,其他主要業者有美國奇異(GE)、中國大陸金風科技及合併後的西門子歌美颯(Siemens Gamesa)等業者,台灣則以東元電機為代表。 中游則有風場規劃、營造、風機維護,在產業鏈中屬於整合服務。得標業者在風場區內進行調查,例如地質、生態等,若是離岸型還要考量海象、漂沙、海域環境等因素,多項評估後選定風力場址並開始建設施工。在風力發電廠正式營運後,會由風機維護業者提供設備後續保固與檢修服務。 下游包含風場開發及發電營運,風電發電業負責統籌風場規劃、營造乃至於營運活動等顧問諮詢服務,擁有風場所有權。 註1:EPCI- Engineering, Procurement, Construction and Installation註2:EPC- Engineering, Procurement, and Construction圖片來源:綠色貿易資訊網 以下為《104職場力》小編參考產業價值鏈資訊平台及綠色貿易資訊網資料,彙整風力發電產業鏈上、中、下游廠商及工作機會。 上游:設備製造業 包含原材料、零組配件、次系統、離岸/陸域風機設備 中鋼構新光鋼前端風電浦項鋼鐵上緯投控天力離岸永冠能源世紀鋼華新能源電纜大亞電線電纜宏泰電工合機電線電纜大東電春雨信邦電子潤泰精密材料中鼎工程世紀風電世紀樺欣風能ABB Group東元電機台達電士林電機亞力電機華城電機MHI Vestas西門子歌美颯奇異台塑春源鋼鐵金豐機器工業源潤豐鑄造 中游:整合服務業 包含風場規劃、風場營造、風機維護 中興電森崴能源台汽電國際海洋東方風能沃旭能源台船佳運銘榮元元皓能源希世比能源晶元綠能新高能源崨豹科技 下游:發電業 包含風場開發、發電營運 雲豹能源泓德能源Northland Power亞泥台船環海風電星能富崴能源臺英風電伯威海事工程天氣風險管理 全球風能協會於上月26日發布《2024年亞太地區風能供應鏈報告》,指出台灣在離岸風電供應鏈有顯著進展,例如西門子歌美颯在台中擴建機艙組裝廠並開始投產,讓產能從去年的1.2GW翻倍至今年3GW;加上台灣也具備塔架及鑄件生產能力,產能約占亞太地區5%及7%,未來產業仍需要大量人才投入,才能穩定發展。 年薪上看百萬的綠能新貴 [joblist_plugin title='【離岸風電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%9B%A2%E5%B2%B8' amount='6'] 推薦閱讀: 綠領職缺大增 近半不限科系 創新求變、把員工擺第一,「華城電機」實踐員工價值主張 看見綠能前景——風電船船員 [course_plugin title='綠能/碳管理師永續課推薦' keyword='碳管理' amount=2]
【104職場力】

新聞中的法律/AI帶來法律與倫理新課題

2025-03-10 經濟日報記者江睿智 由聯合新聞網授權轉載 ※ 註:本文由達文西個資暨高科技法律事務所長葉奇鑫口述,記者江睿智整理 生成式AI快速發展,將改變世界。在AI應用發展同時,亦衍生許多法律與倫理新課題。世界各國正討論AI法草案及框架,台灣亦預告AI基本法草案,歐盟AI法草案已發展出風險分級監理策略,將來有望成為台灣AI監理基本框架。 AI帶來法律與倫理新課題,例如,AI變臉很容易,如何預防AI詐騙;未來AI完成著作是否有著作權;以及AI可能造成歧視。 延伸閱讀:AI狂熱有增無減!3.2萬個工作創新高 AI寫履歷,Z世代求TP值,資深世代要亮點 以就業歧視來講,現已有不少案例,例如2016年美國勞動部指控Palantir涉及自2010起長達18個月期間,在AI履歷審查、面試等關卡淘汰掉亞裔求職者,儘管他們資格與白人求職者相當。 2014年亞馬遜機器學習團隊開發審核求職者履歷自動化系統,但發現因模型訓練所提供資料多為男性聘雇紀錄,導致「女性」一詞出現時系統就會扣分,後來公司棄用該系統。 這凸顯出,AI訓練資料都是真實,演算法也是中性,但訓練出來的AI卻帶有偏見。人資的AI是被列為高風險,凡是AI來判斷人類的系統,都不建議使用,包括人資AI面試。 隨著AI發展,世界各國正討論AI法草案及框架。歐盟是採風險導向之監理政策,將使用AI風險分級,主要分四級:不可接受風險、高風險、有限風險、低風險/極小風險。 針對不可接受風險,則禁止使用AI;若是高風險,可用AI,但須在政府監管、認證下使用;有限風險等級,則要有透明化義務,例如客服必須揭露是AI服務,並且提供拒絕權;低風險和極小風險則無義務之規範。 何謂不可接受風險,依歐盟規範,有四方面。一、透過影響人類潛意識、操控人類行為、且可能對人類身心造成傷害;二、利用人類年齡、身心障礙等方面弱點,操縱其行為,且可能對人類身心造成傷害;三、直接或間接被公務機關用於社會評量目的,且可能對特定個人或族群造成不公正影響;四、在公共場所為執法目的執行即時遠程生物特徵辨識。 高風險則有八項。一是對自然人生物特徵辨識;二是關鍵基礎設施的管理與運作;三、教育和職業訓練;四、聘雇及員工管理;五、重要私部門服務和公共服務取得;六、刑事執法;七、移民、難民和邊境管制;八、司法和民主進程。 像是私部門AI面試,就必須取得歐盟CE認證才可進行。此外很多企業會想以「刷臉」取代員工出勤紀錄「刷卡」究竟可不可以?且在AI時代下,收集員工指紋、臉部資料,是可以進行AI訓練,惟這些都是很敏感的個資。 國內企業也曾提出此議題,最後國發會決議是認為,臉部是員工個資,若員工不同意,就不能用。但職場上老闆相對強勢下,那個員工敢不簽同意函?在歐盟,即便是員工同意、並且有員工的同意函,刷臉取代刷卡,還是很有可能被註銷。 台灣預告「AI基本法」草案,還只是AI監管工作分配表,其中明定數發部應參考國際標準或規範發展AI資訊安全保護、風險分級與管理,推動與國際介接之AI風險與管理。以目前國際發展,歐盟將AI風險分成四級,也可望會是將來台灣採用的框架。
【104職場力】・AI

《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人,生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多

半導體為台灣經濟發展的命脈!104人力銀行與工研院合作發布《2025半導體業人才報告書》,2025年5月半導體人才缺口達3.4萬人,主要徵才職類:「生產製造/品管/環衛類」缺1萬人、「研發類」缺9,000人、「操作/技術/維修類」缺7,000人最多。半導體業期待職人具備的技能,「生產製造/品管/環衛類」與「操作/技術/維修類」重視設備運作與故障排除,「研發類」技能則與電子電路設計知識、電路布局技巧高度相關;科系方面,人才缺口最大的三大職類,限定科系普遍期待是電機電子或機械工程相關背景。 【立即領取】《2025半導體業人才報告書》 半導體技術職缺強勢成長 自2023下半年強彈逾6成 觀察半導體徵才趨勢,《2025半導體業人才報告書》數據發現,自2023年下半年起,主要徵才3大職類「生產製造/品管/環衛類」、「研發類」、「操作/技術/維修類」工作機會持續攀高,其中以技術職特別明顯,「生產製造/品管/環衛類」自2023年10月5,600個工作機會,攀升至2025年5月1萬個,增幅達77%,反映晶圓廠擴產、先進製程與先進封裝投資增加,對製造工程人力需求增多;「操作/技術/維修類」自2023年10月4,300個工作機會,增長至2025年5月7,000個工作機會,增幅67%,反映先進製程與先進封裝產線擴展,機台操作與維護人員需求上升。 半導體操作/技術/維修職類 每個工作機會僅能分到0.2名求職者 半導體缺才有多嚴重?根據《2025半導體業人才報告書》顯示,人才缺口前三大職類,「操作/技術/維修類」因需要輪班且工作當下需高度專注,人才招募不易2025年5月平均每個工作機會僅能分到0.2名求職者人力,極度緊張;「生產製造/品管/環衛類」因製程複雜,設備操作與維護需大量工程師,平均每個工作機會僅能分到0.4名求職者;「研發類」隨著AI應用全面擴散,消費性電子產品能力提升、通訊技術升級,平均每個工作機會僅能分到0.45名求職者,均出現人才短缺現象。 非理工職投入半導體 操作/技術/維修類58%不限科系最有機會 至於半導體想招募的人才,《2025半導體業人才報告書》指出,工作技能方面「生產製造/品管/環衛類」、「操作/技術/維修類」前三大技能均為機械產品故障排除檢修、改善設備問題及功能提昇、電機設備保養修護,確保維持設備正常、避免停機,支撐整體製程順利進行;「研發類」技能則為電子電路系統設計、類比IC電路設計、數位電路設計與驗證。 科系方面,根據《2025半導體業人才報告書》,「操作/技術/維修類」工作著重實作與現場技能,大多數企業都可提供訓練,58%職務科系不拘比例最高。「生產製造/品管/環衛類」雖具技術門檻,但多屬執行性質,部分工作也可透過內部訓練補足,38%職務科系不拘彈性中等。相較之下,「研發類」職務需具備電機、電子、材料等專業背景,要求高度理論與技術知識,因此對科系限制最嚴,職務科系不拘的比例僅23%。​ 【1分鐘填表單,立即下載】《2025半導體業人才報告書》 更多產業趨勢,你還會想看 104 × 工研院發表《2025 半導體人才趨勢報告》揭露五大警訊與因應之道 《2025科技業人才報告書》完整版,免費下載!4大關鍵發現,揭露科技業最新人才戰局 《2025科技業人才報告書》平均一個工作機會只有 0.36 個求職者!類比IC設計師為科技業薪資榜首 餐飲缺工怎解? 八成求職者期待「一頭班」或彈性排班 《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 104公布最新10大職場趨勢!科技與金融年薪逾90萬元、「新時代高薪職務」出列
【104職場力】・AI

「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】・軟體工程

打造職場即戰力!專案 / 產品管理人必考的5大黃金證照

在專案與產品管理領域,擁有專業證照不僅能快速展現實力,更是職涯成長的重要助力。本文精選出專案與產品管理人員最關注的5大證照,帶你掌握每張證照的核心優勢,為未來發展加速佈局! 第1名 ⏺️國際專案管理師PMP 👉擁有此證照面試邀約可提升45% PMP(Project Management Professional)由美國專案管理協會(PMI)認證,是全球公認的專案管理專業資格。取得 PMP,代表你掌握了專案規劃、執行、監控與結案的完整知識體系,能有效提升跨部門溝通協調、進度控管及風險管理能力。 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 第2名 ⏺️TOEIC (多益測驗) 👉 國際溝通能力的證明 TOEIC(Test of English for International Communication)主要測驗商務英語的聽力與閱讀理解能力,是全球最廣泛被企業認可的英文能力測驗之一。 專案與產品管理工作經常涉及跨國團隊、國際客戶與海外供應鏈,擁有良好的英文溝通能力,不僅能加速專案推進,還能打開更廣的職涯發展機會。多益高分,也常是外商公司篩選履歷的重要門檻之一。 ✍️ 線上能力檢測:https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 第3名 ⏺️ESG永續管理師 👉 掌握企業永續發展趨勢 隨著全球 ESG(環境、社會、公司治理)議題崛起,專案與產品管理人員也越來越需要了解永續目標與相關合規要求。 取得 ESG 永續管理師資格,能夠學習如何將 ESG 原則納入產品設計、供應鏈管理與專案流程中,符合國際永續發展趨勢。 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/100484668 第4名 ⏺️Google Analytics (分析) 個人認證資格👉 數據分析能力,強化產品洞察 無論是數位產品還是線上專案,數據分析已成為不可或缺的核心技能。 Google Analytics 個人認證資格證明你能熟練操作 Google Analytics,正確解讀使用者行為數據、流量來源、轉換率等指標。 對產品經理而言,掌握數據能更精準規劃產品優化策略,提升用戶體驗與市場表現;對專案經理來說,以數據為依據,提出更具說服力的專案報告與建議。 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️ 線上能力檢測:https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 第5名 ⏺️企業永續管理師👉擁有此證照面試邀約可提升31% 10 週內掌握各類標準規範、熟捻 ESG 案例實務,成為企業永續管理師。 本培訓班計 80 小時課程,以「管理師關鍵知能育成」及「管理師實務操作」兩大類型暨五大模組… 證照資訊:https://nabi.104.com.tw/ability/10048631 發行單位: 財團法人台灣永續能源研究基金會https://nabi.104.com.tw/certify/unit/cbe34417-d0b5-4b10-b0b9-3e1d9a03a563 以上就是針對專案 / 產品管理類人員最常關注的五大證照整理。您可根據自身職涯目標與興趣選擇適合的進修路線,將能有效提升競爭力,為職涯加分!
104學習・職場熱門證照排行榜

整理包/最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼?

2025-06-24報導/經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載 生成式人工智慧(GenAI)技術迅猛發展,多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具,將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出,為讀者分析四款生成式AI的各自效能,就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。 AI工具確實快速提升效率,不過使用者也要注意,目前的AI工具不保證完全正確,甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」,使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力,避免AI工具謬誤。 各家生成式AI重點馬上看 ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議 ChatGPT OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅,也有廣大用戶,付費企業客戶近期突破300萬戶,有免費與付費模式,每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元,用戶指出,付費版反應速度更快,用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。 「資料分析」方面,ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化,適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上,適合創作個人化內容。「圖表製作」方面,ChatGPT的圖表較為簡單,但圖片較無法把文字一起生成出來,繪圖時整體構圖比較簡單。 網址:https://chatgpt.com/ ChatGPT小檔案 開發者OpenAI付費版費用每月20美元(約新台幣610元)主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等 Gemini Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習,能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro,推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性,讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。 「資料分析」方面,Gemini提供的內容易於閱讀,文法經過重新梳理,適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上,Gemini能一次生成多達15個標題,提供選擇建議,對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面,Gemini 的完整度高,使用者可選擇不同的圖表類型,並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。 網址:https://gemini.google.com/ Gemini小檔案 開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元(約新台幣650元),可免付費試用一個月主功能強大的推理能力,擅長處理複雜的問題和情境,能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發 Grok Grok是由X(前稱 Twitter)開發的生成式AI,專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能,能即時生成與當前熱點話題相關的內容,結合社交媒體數據分析趨勢,提升用戶互動的實時性,成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。 「文案生成」方面,Grok風格簡潔有力,類似科技周刊的風格,適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面,Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表,並附上有關的資訊數據,對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。 網址:https://grok.com/ Grok小檔案 開發者應用程式X(前身為Twitter)付費版費用每月30美元(約新台幣970元)主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷 DeepSeek DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索,開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」,中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司,創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場,提供R1和R2兩種不同的服務模式。 「資料分析」方面,DeepSeek提供前言和總結,讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上,DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題,附上創作理念和選擇建議,適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面,DeepSeek使用文字排列呈現,提供Python程式碼,對於技術使用者來說相當便利。 網址:https://www.deepseek.com/ DeepSeek小檔案 開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬(輸入)tokens收費人民幣16元(約新台幣66.68元)主功能資料搜尋和訊息檢索,利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化,提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析 使用建議 生成式AI工具已經落地商業化,從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供,競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求,選擇最合適的AI工具,以提升工作效率與創造力。 綜合比較四款生成式AI後,提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案,可考慮Gemini;若喜歡口語化一點的表達,可選擇DeepSeek。AI繪圖方面,生成多幅圖片建議可使用Grok,若希望作品有較高的品質,可選擇Gemini。在「資料分析」方面,若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料,建議選擇「ChatGPT」,讀者若希望能得到比較容易理解的內容,應該選擇Gemini。 針對「表格整理」方面,若要以更快的速度掌握大致上的資訊,建議選用ChatGPT;若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容,可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上,若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型,建議使用Gemini。 推薦閱讀: AI聽話卻沒懂你?OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險 AI強勢取代!企業寧僱AI也不找菜鳥,今年畢業生有多慘? 除了ChatGPT,還有哪些生成式AI?16種AI工具應用解析 打造ChatGPT行政小助理:專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 [course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
【104職場力】・AI

推薦 : CCChen iPAS AI應用規畫師 初級 115-2(05/16 第6場)考古題深度分析

iPAS AI 應用規劃師初級考試,已逐漸從「背誦名詞」轉向「理解情境、判斷技術與規劃企業導入」。這篇文章整理近期考古題與命題趨勢,指出考生除了掌握人工智慧概念、資料分析、機器學習及生成式 AI,也要理解 RAG、Fine-tuning、AI Agent、MCP、No Code/Low Code等技術的適用情境。 此外,AI 治理、資料隱私、法規、資安與風險管理的重要性也持續提高,題目更常結合企業案例,測驗考生能否從成本、效益、資料品質與部署方式中選出最合適的方案。文章建議以官方學習指引為主軸,搭配歷屆試題及最新 AI 趨勢進行整合複習。 點此閱讀完整文章 https://vocus.cc/article/6a6aa64efd897800018a1e77 CCChen 老師課程推薦 【直播課程+限時回放】iPAS AI應用規劃師(初級)- 第三梯考前衝刺班|8/5(三)20:00–21:30 線上直播講座|104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【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

9/17達梭系統3DEXPERIENCECATIA效能驅動的生成式設計:從概念發想到具備可製造性

AI 生成的造型很酷炫,工廠師傅卻說「這根本做不出來」?🤦‍♂️ 在追求極致效能與輕量化的時代,如果概念設計沒考慮製程限制,再好的方案也無法量產! 達梭系統 3DEXPERIENCE CATIA 結合生成式設計與 AI 技術,推出全新解方: 【效能驅動的生成式設計:從概念發想到具備可製造性】 透過拓撲、形狀、加強肋最佳化等核心方法,在設計初期即導入鑄造、銑削、沖壓製程條件,讓 AI 生成方案具備「天生可製造性」,真正落實「設計即模擬、設計即製造」的高效閉環! 📌 研討會亮點資訊 時間:2026 年 09 月 17 日(四)14:00 - 15:00 主講:程炎 | 達梭系統大中華區技術顧問(20+ 年專案實施經驗) 形式:線上研討會(免費報名) 👉 立即掃描海報 QR Code 或點擊連結報名! https://3ds.zoom.us/webinar/register/8317882416905/WN_4uCDBqKcSV-mI8JgnSWjFg #達梭系統 #3DEXPERIENCE #CATIA #生成式設計 #AI製造 #研發流程優化 #線上研討會
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【職涯必備】AI 正在改寫人才規格!4/8 線上講座帶你晉升「π 型人才」

在 104 看了這麼多職缺,你有發現「AI 應用能力」已成為多數高薪職務的標配嗎? 別讓你的競爭力停留在工具操作,企業現在要的是能將 專業能力 × AI 工具 × 跨域思維 結合的 π 型人才。 本次由 勞動部北基宜金馬分署 與 緯育 TibaMe 合作的「生成式 AI 培訓據點」特別邀請 AIGC 專家 陳建夆 Jason 老師,用 60 分鐘帶你拆解職場生存法則。 💡 這場講座你將獲得: 🔹 個人競爭力分析:解析 AI 時代人才需求結構的轉變。 🔹 高效工具示範:如何利用 NotebookLM 快速整理企業大數據,將資訊轉化為實質產出。 🔹 職涯路徑指南:從 AI 素養出發,建立不被取代的跨域優勢。 📍 適合對象: 正在 104 尋找更好職涯機會的你。 感覺目前技能遇到瓶頸,想透過 AI 轉型的在職者。 想掌握政府補助培訓資源的積極學習者。 📅 講座時間: 4/8 (三) 20:00 - 21:00(線上直播) 💰 費用: 0 元(官方資源,限額 300 名) 🔥 別讓你的履歷輸在 AI! 名額有限,立即報名卡位,讓 AI 成為你職涯最強的放大鏡! 👇 點擊連結立即報名 👇 [🔗 https://www.surveycake.com/s/QyANo ]
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ITIL (Version 5)正式發布!AI 時代的數位轉型框架全面升級 文/資深講師 許明治

🔄 ITIL (Version 5) 改版的原因 ITIL (Version 5)已於 2026 年 1 月 29 日 由官方機構 PeopleCert 正式發布,這標誌著數位產品與服務管理專業化的一個決定性里程碑。其前身 ITIL 4 成功帶領產業脫離了 2010 年代初期僵化的生命週期導向孤島,轉向更具彈性的「服務價值系統」(Service Value System)。然而,隨著生成式人工智慧(Generative AI)的爆發式成長以及「工業 5.0」(Industry 5.0)的出現,市場迫切需要一個原生支持 AI 且以人為本的框架。 ITIL (Version 5) 並非代表激進的推倒重來,而是一次策略性的成熟演進,精煉了高層策略、組織轉型與終端用戶體驗之間的連結。在數位產品與服務不再是獨立個體,而是整合價值主張的現況下,ITIL (Version 5)為商業與技術專業人士提供了共同語言,以便在日益複雜且自動化的世界中取得可衡量的成果。 ITIL (Version 5)被定位為 ITIL 4 的「進化」而非「重啟」,其核心目的在於讓框架能跟上現今快速變動的數位與 AI 時代。改版的主要原因包括: AI 原生(AI-native)的需求:AI 與自動化正在重塑工作的設計、交付與治理方式,ITIL (Version 5)將 AI 視為不可避免的現實,並將其納入核心架構中。 產品與服務管理的整合:過去組織常將「產品」與「服務」視為獨立領域,導致流程斷層;ITIL (Version 5)將兩者合併為單一的端到端生命週期,減少交接延遲並加快價值流動。 強化治理與責任感:隨著技術複雜度提升,ITIL (Version 5)強調 AI 治理、透明度與決策監控,確保創新在安全且可控的環境下進行。 永續發展(Sustainability)的整合:ITIL (Version 5)將環境與社會責任納入服務品質評估,使其與效用(Utility)及保證(Warranty)同等重要。 擴展至全企業(ESM):框架不僅限於 IT,而是適用於人力資源、財務、設施管理等所有需要數位轉型與價值交付的職能角色。 🎓 ITIL (Version 5)的認證體系(含詳細科目) ITIL (Version 5)的認證架構經過精簡,分為基礎級、三大專業路徑及最高的大師級。所有進階路徑皆需完成基礎證照與一個通用的轉型模組。 基礎級 (Foundation Level) 科目:ITIL® Foundation (Version 5) (基礎級) 說明:這是所有進階認證的先決條件,涵蓋數位產品與服務生命週期基礎概念。 進階專業路徑 (Advanced Professional Paths) 1. 實務經理 (Practice Manager, PM): 科目 A:ITIL Transformation (ITIL 轉型 - 通用核心) 科目 B:需從以下三個組合模組中任選其一: Monitor, Support and Fulfil (監測、支援與履行) Plan, Implement and Control (計畫、執行與控制) Collaborate, Assure and Improve (協作、保證與改進) 2. 管理專業人士 (Managing Professional, MP): 需完成以下全部四個科目: ITIL Transformation (ITIL 轉型 - 通用核心) ITIL Product (ITIL 產品) ITIL Service (ITIL 服務) ITIL Experience (ITIL 體驗) 3. 戰略領導者 (Strategic Leader, SL): 需完成以下全部兩個科目: ITIL Transformation (ITIL 轉型 - 通用核心) ITIL Strategy (ITIL 戰略) 最高等級 (Highest Designation) ITIL Master (ITIL 大師):當同時獲得 PM、MP 及 SL 三項頭銜後,即可被授予此最高榮譽。 🚀 ITIL 4 認證如何過渡到 ITIL (Version 5) Foundation PeopleCert 尊重持有者對 ITIL 4 的投資,並提供多種過渡路徑與認可機制: ITIL 4 Foundation 持有者: 無需重考:ITIL 4 基礎證書被完全認可為報考ITIL (Version 5) Foundation所有進階模組的先決條件。 可選銜接:若想更新證書,可參加 ITIL 4 toITIL (Version 5) FoundationBridge Exam(2026/02/26 推出)。 ITIL 4 Managing Professional (MP) 或 Master: 過渡路徑:參加為期 5 天的 Managing Professional Transition (MPT) 模組。 完成後可同步將 MP、PM、SL 及 Master 等頭銜更新至 ITIL (Version 5) Foundation。 ITIL 4 Strategic Leader (SL) 或 實務資格持有者: 過渡路徑:僅需完成 ITIL Transformation 模組,即可銜接至ITIL (Version 5) Foundation相對應頭銜。 📅 重要時程: ITIL (Version 5) Foundation於 2026/02/12 正式發布,進階模組預計自 2026/03 起陸續推出。 完整文章:https://ucomedu.blogspot.com/2026/02/itil-5-ai.html
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