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在職場上,這項技能指的是有系統地尋找、整理並分析各種相關資訊,為決策或專案提供可靠依據。具備此能力能幫助你掌握市場趨勢、了解競爭對手狀況,並找到問題的根本原因。有效的資訊掌握不僅提升工作效率,還能減少風險,讓團隊做出更精準的判斷,是現代職場不可或缺的基礎能力。
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陳琮斐

總經理(企業輔導顧問/授課講師)

2022/01/14

職場必殺技-求職密技養成術
1.個人知識累積與管理
2.客觀資料蒐集與透過人脈獲取資訊
3.技能成長與更新
4.多多加入社群
5.不斷學習與創新
6.經驗與智慧的轉化
7.化為明確的行動計畫與執行力
職場像是一場登山探險,每走一步都會有不同的驚喜及挑戰!
準備充足的人,路上將充滿驚喜;沒準備的人,將充滿問號!
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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2021/10/14

開發Python網頁爬蟲前需要知道的五個基本觀念
Q: 什麼是網頁爬蟲?
網頁爬蟲可以把它想像成是一種網頁機器人,能夠依照特定的模式或規則,自動化擷取網頁原始碼,來進行解析取得資料,所以被大量的應用在網頁資料蒐集。
當然網頁爬蟲部一定只能使用Python來進行實作,其它像Java、C#及JavaScript等程式語言也可以,而因為Python語法簡潔及擁有許多成熟的套件與框架,所以筆者選擇Python來開發網頁爬蟲。
Q: 網路是如何運作方式呢?
Python網頁爬蟲事實上就是模擬使用者來瀏覽網頁,這時候就需要瞭解網路的基本架構,分為用戶端(Client)及伺服端(Server)。
其中,用戶端(Client)就是使用者瀏覽網頁的裝置(例:本機電腦),當使用者點擊網頁時,也就代表請求(Request)的動作,存取該網頁連結的伺服端(Server),而伺服端(Server)接收連結得知使用者所要看的網頁後,將內容回應(Response)給用戶端(Client)。
這樣的網路運作方式就跟點餐的流程非常相似,當我們進到一間餐廳看著菜單,就像到一個網站瀏覽其中的網頁,接著,到櫃檯向老闆點餐的動作就像是看到喜歡的網頁,請求(Request)伺服端(Server)想看的網頁,最後,等待老闆烹飪完成送到餐桌上,像是伺服端(Server)端處理完成回應(Response)給使用者。
Q: 網頁的基本結構是什麼?
網頁是由許多的標籤(Tag)與元素(Elements)組成,並且具有階層式的結構,所以Python網頁爬蟲就需要透過定位,來取得所需的元素(Elements)。
Q: 常見的Python網頁爬蟲套件及框架
常見的Python網頁爬蟲套件及框架包含BeautifulSoup、Selenium及Scrapy。
BeautifulSoup對於HTML及XML的解析非常友善,並且容易入門使用,適用於靜態類型的網頁及小型的Python網頁爬蟲專案。
Selenium同時擁有網頁自動化測試及爬取功能,能夠搭配 JavaScript來進行爬取,所以非常適用於爬取需要滾動捲軸來動態載入資料的網站,像是電子商務或社群平台等。
Scrapy相較於BeautifulSoup及Selenium爬取速度較快且有效率,擁有非同步的功能,所以適用於爬取大量的資料及大型網頁爬蟲專案。
Q: Python網頁爬蟲有沒有標準的開發流程?
開發Python網頁爬蟲的流程,首先,會需要知道想要蒐集什麼樣的資料來進行分析或應用,接著,就可以尋找相關的網站,來分析要爬取的網頁原始碼結構,並且觀察是否有規則或模式可循,然後,選擇程式語言及適當的套件,依照分析的網頁結構及規則開發網頁爬蟲,最後,將爬取的資料依需求寫入資料庫、CSV檔案或雲端等。
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/2020/10/python-web-scraping.html )網站觀看更多精彩內容。
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3小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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