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在職場上,指的是一種用於資料分析與統計運算的程式語言。具備此技能能幫助你快速處理大量數據,進行資料視覺化及建模分析,提升決策品質與效率。尤其在金融、行銷、研究和科技產業需求量大,能讓你在數據驅動的環境中更具競爭力。學會此技能不僅能自動化繁瑣工作,也方便與團隊分享分析結果,是現代職場中不可或缺的數據工具。
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小編

2023/01/14

像程式設計師這樣思考|鍛鍊程式設計思維
培養解決問題的創造力
程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法,而是學會怎麼有創意地解決問題,製作出一流的作品。
作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說,也講述其他書籍常常忽略的主題:如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念,如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題,鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。
在本書中,讀者將學到:
‧把問題分割成不同的部分,讓問題變得更容易解決
‧活用函式、類別和程式庫,讓大多數的程式碼都能重複使用
‧為特定工作挑選出最適合的資料結構
‧深入學習許多進階的程式設計工具,像遞迴和動態記憶體配置等
‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題
雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己,但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上,這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的,寫出一流的程式碼是門創造性的藝術,要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。
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2024/06/02

職場常見商務縮寫,除了KPI、PM、TBD、SWOT外,還有:PM、ROI、R&D你都知嗎?35個職場商務縮寫整理!
在現代商業環境中,縮寫的使用極為普遍,例如:除了KPI、PM、TBD、SWOT...這些縮寫能夠幫助企業內部及行業之間更高效地溝通。以下列出了一些常見的商務縮寫及其具體含義,幫助您更好地理解和使用這些術語。
常見縮寫及其含義:
KPI (Key Performance Indicator) - 關鍵績效指標
用於衡量企業或員工的績效表現,是企業管理中的重要工具。
PM (Project Manager) - 專案經理
負責規劃和執行專案,確保專案按時完成並達到預期目標。
TBD (To Be Determined) - 有待確定
指某些事項或細節尚未決定,需在後續再行確認。
WFH (Work From Home) - 在家工作
指員工在家中而非辦公室工作,特別在疫情期間廣泛應用。
ROI (Return on Investment) - 投資回報率
用於評估投資的效益,衡量投資帶來的收益。
CEO (Chief Executive Officer) - 執行長
企業最高管理者,負責公司的整體運營和決策。
CFO (Chief Financial Officer) - 財務長
負責管理企業的財務事務,包括資金運作、預算和財務報告。
CTO (Chief Technology Officer) - 技術長
負責企業的技術戰略和技術開發。
COO (Chief Operating Officer) - 營運長
負責企業的日常運營和管理。
HR (Human Resources) - 人力資源
負責員工招聘、培訓、薪酬和福利管理。
B2B (Business to Business) - 企業對企業
指企業間的商業交易模式。
B2C (Business to Consumer) - 企業對消費者
指企業直接面向消費者的商業交易模式。
R&D (Research and Development) - 研究與開發
指企業的研究和產品開發活動。
P&L (Profit and Loss) - 損益
指企業的盈虧情況。
CRM (Customer Relationship Management) - 客戶關係管理
用於管理和分析客戶互動和數據,提升客戶滿意度和忠誠度。
ERP (Enterprise Resource Planning) - 企業資源規劃
整合企業內部各部門資源,提高運營效率的管理系統。
SLA (Service Level Agreement) - 服務水平協議
指明服務提供者和客戶之間的服務標準和期望。
NDA (Non-Disclosure Agreement) - 保密協議
用於保護商業秘密和敏感信息的法律協議。
IPO (Initial Public Offering) - 首次公開募股
指公司首次向公眾發行股票。
FY (Fiscal Year) - 財政年度
企業或政府的財務報告年度。
Q1/Q2/Q3/Q4 (First/Second/Third/Fourth Quarter) - 第一/第二/第三/第四季度
企業財務報告中的季度劃分。
MVP (Minimum Viable Product) - 最小可行產品
指具有最基本功能的產品,用於測試市場反應。
OKR (Objectives and Key Results) - 目標與關鍵成果
用於設置和追踪目標及其實現成果的管理工具。
SOP (Standard Operating Procedure) - 標準作業程序
標準化的操作流程和指導。
KYC (Know Your Customer) - 認識你的客戶
金融機構用於確認和核實客戶身份的程序。
SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) - 優勢、劣勢、機會、威脅
用於企業戰略分析的方法。
POS (Point of Sale) - 銷售點
指銷售發生的地點或系統。
RFP (Request for Proposal) - 招標書
客戶向供應商徵求建議和報價的文件。
BOM (Bill of Materials) - 物料清單
列出製造產品所需的所有材料和零件。
ETA (Estimated Time of Arrival) - 預計到達時間
預計某物品或人員到達的時間。
EOD (End of Day) - 當日結束
表示當天工作或交易的結束。
KOL (Key Opinion Leader) - 主要意見領袖
在某一領域有影響力的人士,通常是行業專家或名人。
TQM (Total Quality Management) - 全面品質管理
企業內部所有部門和員工參與的品質管理方法。
LTV (Lifetime Value) - 客戶終身價值
客戶在其整個生命周期內為企業帶來的總收入。
CAC (Customer Acquisition Cost) - 客戶獲取成本
獲取新客戶所需的平均成本。
這些商務縮寫能夠幫助您更高效地理解和參與商業對話。掌握這些術語,將使您在商務溝通中更加自信和專業。
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05/08 10:58

不只學提示詞!2026上班族必備的5大AI協作力
AI 進入職場後,很多人第一個問題是:「我的工作會不會被取代?」這個擔心可以理解,但對多數上班族來說,更迫切的變化可能不是職稱立刻消失,而是工作期待正在改寫。
過去一份報告、一場簡報、一篇文案,可能花半天完成;現在主管可能期待你先用 AI 整理資料、產出草稿,再把時間留給判斷、修正與決策。換句話說,AI 改變的不只是工具,而是「什麼叫有效率、什麼叫有品質」。
BCG 在 2026 年發布的分析指出,未來 2 到 3 年,美國約 50% 到 55% 的工作會受到 AI 重塑。重點不是所有工作都會消失,而是許多職位仍會存在,但工作方式、產出標準與能力要求會明顯改變。
LinkedIn 2026 勞動市場報告也提到,過去兩年雇主已創造至少 130 萬個 AI 相關工作機會,包括資料標註、AI 工程、forward-deployed engineer 等角色。這代表 AI 不只取代部分任務,也正在創造新的工作分工。
對台灣上班族來說,真正該準備的,不只是「會不會用某個 AI 工具」,而是能不能把 AI 放進工作流程,交出可被信任、可被使用、可被檢驗的成果。
只學提示詞還不夠,重點是會協作
不少人開始學 AI,第一步是學提示詞。這當然有幫助,但如果只停在「怎麼問 AI」,很快會遇到瓶頸。
因為真正的職場產出,不只是生成一段文字、一張圖表或一份簡報,而是要符合公司情境、品牌語氣、客戶需求、事實基礎與風險控管。
例如,行銷人員請 AI 產生社群文案,不能只看文字順不順,還要確認是否符合品牌調性、是否誤用數據、是否有誇大或侵權疑慮。人資用 AI 協助撰寫職缺,也不能把生成內容直接貼上,而要檢查是否符合實際職務、是否有歧視性語句、是否可能造成求職者誤解。
Coursera 2026 Job Skills Report 觀察到,在資料職能中,快速成長的技能包含 Multimodal Prompts、Critical Thinking、AI Personalization、Prompt Engineering 與 Excel Formulas。這反映 AI 時代需要的不只是工具操作,也包括判斷、驗證與把工具放回實務場景的能力。
換句話說,AI 協作力不是單一技能,而是一組工作能力。
能力一:把任務拆清楚,而不是整包丟給 AI
很多人用 AI 效果不好,問題不一定是工具不夠強,而是任務描述太模糊。
例如「幫我寫一份企劃」,通常會得到一份看似完整、但很難直接使用的內容。比較好的做法,是先拆清楚:這份企劃要說服誰?目標讀者是誰?要解決什麼問題?有哪些限制?公司內部已有什麼資料?希望 AI 先協助哪一段,是資料整理、架構發想、標題測試、風險檢查,還是簡報摘要?
可以把 AI 想成一位速度很快、但不懂公司脈絡的助理。你要先提供背景、任務邊界與判斷標準,它才比較可能產出有用的草稿。
一個簡單練習是:每次使用 AI 前,先寫下五件事——目的、對象、限制、輸出格式、檢查標準。這不只會讓 AI 回覆更精準,也會訓練自己把工作想清楚。
能力二:懂得查核,而不是相信第一版答案
AI 最大的優點是快,但最大風險也是快。它可以在幾秒內生成一段看似合理的內容,但內容不一定正確。
尤其涉及薪資、法令、政策、產業數據、公司制度、醫療健康、財務投資等議題,不能只靠 AI 回答。職場上真正有價值的 AI 使用者,不是最快複製貼上的人,而是能判斷哪些內容需要查證、哪些資料不能使用、哪些說法要保留彈性的人。
例如文章提到勞動法令,應回到主管機關或法規資料庫確認;提到薪資或就業趨勢,應搭配可信資料來源;提到 AI 工具功能,也要確認工具是否已有版本更新、資料保存政策是否符合公司規範。
AI 可以幫你加速整理,但不能替你承擔專業責任。最後按下送出、發布或決策的人,仍然是你。
能力三:把 AI 當第二腦,但不要放入機密資料
許多上班族會用 AI 整理會議記錄、濃縮簡報、改寫 Email、分析客戶回饋。這些用途都很實際,但也要留意資料安全。
不要把未公開財報、客戶個資、員工資料、合約條款、公司策略、內部會議逐字稿等敏感內容,直接輸入外部 AI 工具。即使工具宣稱有安全機制,也應依公司資訊安全政策、個資保護與保密義務判斷。
行政院生成式 AI 參考指引雖然主要適用於行政機關,但其中提到的原則值得職場參考:使用生成式 AI 應重視安全性、隱私性、資料治理與問責,並掌握自主權與控制權。
比較安全的做法包括:先移除姓名、電話、Email、公司代號、客戶名稱等可識別資訊;只輸入必要片段;避免上傳完整內部文件;優先使用公司核准的 AI 工具;重要內容再由人工確認。
AI 可以成為第二腦,但不應變成資料外洩的破口。
能力四:用 AI 提高品質,而不是只追求速度
很多企業導入 AI 後,第一個期待是「更快」。但如果只追求速度,可能造成另一個問題:大家產出更多內容,但品質沒有變好,主管反而要花更多時間修改。
更好的做法,是把 AI 放在品質改善環節。
例如,請 AI 幫你檢查簡報邏輯是否跳躍;請 AI 模擬主管可能追問的問題;請 AI 把艱澀文字改成不同受眾看得懂的版本;請 AI 整理三種決策方案的利弊;請 AI 檢查客服回覆是否語氣過硬、是否承諾過度。
當 AI 不只是讓你「做快一點」,而是讓你「想多一層」,它才真正提高工作價值。
能力五:用 AI 補強跨部門溝通
AI 時代的職場人,越來越需要把複雜資訊轉成不同部門聽得懂的語言。
例如,工程團隊要向業務說明系統限制,行銷要向財務說明預算效益,人資要向主管說明招募瓶頸,客服要把客訴資料整理成產品團隊能行動的改善方向。
這些場景中,AI 可以協助你轉換語氣、整理重點、模擬對方可能在意的問題,也能幫你把專業內容改寫成更清楚的說法。
但最後仍要由人判斷:哪些說法符合事實?哪些地方需要保留空間?哪些承諾不能過度?成熟的 AI 協作,不是把人從溝通中拿掉,而是讓人更清楚、更有準備地溝通。
給主管:不要只問員工會不會用 AI
對主管來說,AI 導入不能只靠口號。如果公司一邊要求員工提高 AI 使用率,一邊沒有明確規範資料安全、產出標準與審核流程,反而可能造成混亂。
主管可以先從三件事開始。第一,定義哪些工作可以用 AI,哪些資料不能輸入。第二,建立產出檢查清單,例如來源、事實、語氣、法規、品牌一致性。第三,鼓勵員工分享有效的 AI 工作流程,而不是只比較誰用得多。
AI 不是單一工具採購案,而是工作方法改造。當組織能把用法、風險與責任說清楚,員工才有可能放心使用。
今天就能開始的練習
想培養 AI 協作力,不一定要從複雜任務開始。可以先選一個低風險工作練習,例如改寫 Email、整理公開資料、製作會議摘要模板、產出簡報大綱,或把一份長文件濃縮成主管可快速閱讀的重點。
使用 AI 時,記得三步驟:先拆任務、再產草稿、最後人工查核。
若內容涉及個資、公司機密、法令、薪資、財務或重要決策,務必回到可信來源與公司制度確認。
AI 可以幫你加速,但你的判斷力,才是最後的職場價值。
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小編

2023/01/15

C++ Templates全覽 第二版
涵蓋C++11,C++14與C++17標準
Templates(模板)是C++裡威力最強大的功能之一。然而,即便在C++語言及開發社群持續發展的當下,卻仍常被誤解且乏人問津。在本書C++ Templates, Second Edition中。三位精通C++的先驅者為我們示範何時、為何以及如何使用新穎的templates功能以構築簡潔、快速、高效且易於維護的軟體。
最新版本為C++11、C++14、及C++17標準做了全面的更新,展示能應用於各式場景的尖端技術。針對強化了templates或與之產生化學反應的新式語言特性,作者們皆提供了最權威的解釋,包含:variadic templates(可變參數模板)、泛型lambda表示式(generic lambdas)、class template引數推導、編譯期if(compile-time if)、forwarding references(轉發參考)、以及使用者定義文字(user-defined literals)。他們同時深入探究基本概念(像是value categories),涵蓋了所有的standard type traits。
本書以一則深具見地的教程開場,帶出基本概念和相關的語言特性。餘下的部分提供了詳盡的參考資料,從語言細節、編程技術、進階應用場景、乃至於精煉的慣用手法(idiom)。通篇範例清楚地闡明抽象概念,同時展示活用C++ templates的最佳實踐。
‧精確理解templates的行為,以避免常見的陷阱
‧在不對效率妥協的情況下,復用既有程式碼
‧利用templates寫出更加有效率、彈性且易於維護的程式
‧善用C++標準庫工具以撰寫泛型程式
‧掌握現今最高效的慣用手法及技術
‧體驗即將推出的Concept(概念)特性
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