教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手
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ODBC
ODBC 是一種標準化的資料庫存取介面，讓不同應用程式能夠透過統一的方式連接及操作各種資料庫。具備此技能代表你能夠跨平台整合資料，提升資料交換的靈活性與效率，尤其在需要與多種資料庫系統互通的職場環境中非常實用。掌握它能幫助你更順利地進行資料分析、報表製作及系統整合工作，是資訊管理、軟體開發及資料工程相關職位的重要技能。
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大數據盛行之後，分散式系統成為IT行業的顯學。相對於傳統的關聯式資料庫，NoSQL其分散、非結構化、支援Hadoop、記憶體中處理以及支援MapReduce的特性，在全球各大行業都相繼採用。除了IT及網路業的巨頭(Google, Facebook, Amazon, Microsoft)、其它各行各業如Walmart, Samsung, Comcast也完全投入。可支撐起整個公司的資料儲存、分析、倉儲、串流、即時分析、商業智慧等任務。
Silicon Stone Education (SSE)
MCDBA
MCDBA
「微軟認證資料庫管理員 (MCDBA)」懂得設計、實作及管理 Microsoft SQL Server™ 資料庫。
Microsoft
IBM DB2 Information Management
IBM DB2 Information Management證照驗證持有者具備使用IBM DB2資料庫管理系統進行資料庫設計、安裝、配置及維護的能力，能有效管理大型資料庫環境，確保資料安全性與完整性，並能運用SQL語言進行資料查詢與操作，提升資料庫效能與系統穩定性，適合從事資料庫管理、資料分析及系統開發相關工作。
IBM
OCP DBO
Oracle Database Operator (Oracle DBO, 資料庫操作人員)= Internet Database Operator。提供在NT作業環境下，Oracle資料庫的日常管理實務，以及運用Oracle Enterprise Manager。OCP DBO證照，目前已停止發放。
Oracle
IBM XML
這項技能主要指能夠運用IBM相關工具和平台來處理XML格式的資料。XML是一種結構化數據標準，廣泛用於系統間資料交換與整合。在企業應用中，熟悉這項技能代表你能有效解析、編輯及轉換XML文件，並利用IBM的軟體如WebSphere或InfoSphere來進行資料傳輸、整合及自動化流程。具備這能力，有助於提升跨系統溝通效率，強化資料管理及系統整合的能力，對於從事企業資訊系統、軟體開發或資料工程等職務非常實用。
IBM
OCA DBA
目前提供兩種版本(10g, 11g)的Oracle Database Administrator認證(Oracle DBA, 資料庫管理師)。甲骨文的專業認證計畫分為三個階段，通過基礎的OCA(Oracle Certified Associate, Oracle認證專員)認證，表示已具備管理、開發Oracle相關系統的能力；第二階段的OCP（Oracle Certified Professional, Oracle認證專家），通過認證者證明其擁有管理或開發大型、企業級Oracle相關系統的專業能力，也是企業主選擇Oracle系統管理者或開發者的重要指標之一。而OCM（Oracle Certified Master, Oracle認證大師）證照，是Oracle最高級別的認證，需要先通過OCA及OCP考試，上完進階上機課程以及通過實做考試與口試，就能成為Oracle認證大師。
Oracle
精選貼文，掌握第一手知識
「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）
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想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰
什麼是資料工程師？需要哪些技能？
資料工程師工作內容
資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。
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資料工程師技能與工具能力分析
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1. 資料工程師基礎技能
資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。
Python：常用於數據處理與自動化管道建設。
網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式
SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。
Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。
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2. 資料工程師核心技能
資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。
R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。
SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。
資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。
雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。
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R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
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AWS雲端架構規劃｜建置實務應用
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3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證
資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。
Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。
雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。
資料工程師進階工具認證課程推薦
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微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略
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資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利
1. 溝通與跨部門協作能力：
資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。
2. 問題解決與批判性思維：
在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。
3. 時間管理與專案執行能力：
面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。
4. 持續學習與技術適應能力：
資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。
資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵
隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。
1. 台灣資料工程師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵
掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。
程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。
資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南
資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下：
1. 軟體工程師
資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。
技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
2. 數據分析師
位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。
技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。
學習指南：數據分析師學習地圖
課程推薦：數位分析師入門實戰
3. 演算法工程師｜資料科學家
就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。
演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。
AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。
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資料工程師的挑戰
數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。
除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。
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數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
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什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
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4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
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搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
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7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
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2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
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3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
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哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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HR工具箱必備：自訂動態報表模組，幫助人資快速成為數據分析高手
你也時常遇到老闆突然叫你產出各種人事報表嗎？「早上說、下午要」的情況屢屢上演，是否常想著若能快速產出老闆要的資料就好了，不想在各式報表中切來切去、貼來貼去？其實，你一點都不孤單！104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放。
文章導讀：
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？自訂報表如何準確運用？最實用的人資儀表板整合BI系統，打造專業WorkFlow總結人資自訂報表優勢
在企業經營的過程中，資料與報表的管理總是非常關鍵，尤其對於人力資源部門而言，能夠有效地追蹤與分析員工數據，可以大大提升決策和優化組織結構的效率。104 HR Max 提供全方位的自訂報表功能，幫助 HR 從繁瑣的報表管理工作中解放，從欄位到分析邏輯，完全自行定義，打造真正屬於團隊需求的數據視角，進而提升決策的效率和品質。
自訂報表是什麼？跟標準報表差別？
104 HR Max提供內建超過150張已設定好欄位邏輯的標準制式報表，能夠滿足大部分企業的日常需求，但時常會遇到特殊情況，需要增減報表欄位，或是調整欄位顯示順序，因此104特別開發可以根據企業的特定需求，透過5大步驟 x 750+欄位，輕鬆完成專屬於您的自訂報表。
▲簡單5步驟輕鬆完成屬於您的報表。
自訂報表與標準報表有哪些不同？
比較項目標準報表自訂報表欄位格式設定固定欄位及格式，無法更改。可彈性自訂格式、欄位，提供750+跨模組功能的欄位。資料整合數據整合能力有限，需要手動整併資料。依照不同種欄位功能，整合各類數據，高度客製化。資料分析需下載後整理，才能執行分析與統計。可於系統直接設定樞紐分析報表。便利性系統提供150+標準報表可直接使用，無須設定。依照HR需求設定，前置過程花費較多時間，但可直覺調整，No Code!適合對象適合初階的報表使用者。適合需要客製化分析的HR，或有特殊報表需求的部門。
人資標準報表有哪些？最常用到哪些資訊？
104 HR Max提供150+張的標準報表，包含組織、人事、出勤、薪資、員工Portal使用相關，共5種模組。常見的員工人數、績效成果、證照數、差勤明細、薪資狀況等數據，系統都直接能下載報表，一次獲得各種項目的精準數據。而依據104人資F.B.I調查近三年人資最常利用數位工具處理的前三名依序為「員工出缺勤及請假作業」、「HR表單電子化」及「用手機打卡及處理假勤簽核」，調查也顯示2023-2024年已經有超過半數的企業已經開始運用數據分析進行人力資源管理，這些都在在展現數位化管理及數據報表資料的重要性。
▲104人資F.B.I調查近三年人資作業數位化項目使用率。
自訂報表如何準確運用？
了解了標準報表之後，現在就來告訴你自訂報表功能對人資夥伴的幫助有哪些，以下模擬各種情境能幫助您了解該如何應用人資自訂報表。
案例1：A公司老闆在4月2日當日因應美國關稅政策，想了解調節人力的可能性，請HR在1天內就要提供「2025年3月31日之前入職的員工名單，並依照入職時間、年齡進行排序」。首先，HR 只需在欄位設定中選擇部門、姓名、到職日、年齡等欄位，其後設定資料排序規則及篩選條件，即可快速生成所需報表，省去以前繁雜的手動數據整理過程。
案例2：B公司頻繁遇到員工離職，主管了解員工離職率是否與部門、工時相關，HR使用標準報表可能只能獲取到基本的離職數據，而自訂報表則可以進一步在離職資料中，加入離職員工的出勤與加班時數、年齡、學歷、任職部門等綜合資訊，並且產出樞紐分析，幫助HR與主管能快速深入分析離職原因與風險因素。
以上案例看起來簡單，但過去可能需要從不同功能下載報表後，接著在 Excel 另外整併資料，有了自訂報表功能後，可以直接從自訂報表挑選橫跨人事、出勤、薪資模組的資料欄位，進行報表產出與分析，大幅提升數據分析效率。
另外也提供一些報表設定情境供大家參考，可依照自身企業需求調整。
員工多元性ESG報（104 HR Max甚至提供一鍵生成ESG報告功能。）
員工績效與出勤時數相關報表
不同時期員工組成與薪資結構分析
政府機關資料報告
與財務相關的人事報表
104 HR Max報表功能共有5種模組x 750+欄位，無論想分析什麼，只要直接勾選相關欄位即可跑出相關數據，同時提供樞紐分析功能，讓您快速獲得精準的數據。
不只自訂報表，人資儀表板更是所有HR的最愛功能！
除了報表功能外，HR Max 還提供預設的人資儀表板，以圖表呈現關鍵的人資數據，幫助 HR 和主管快速掌握人才現況，例如：
員工性別、年齡、離職、育嬰留停等統計。
公傷病假、產假/產檢假/陪產假等統計。
主管職/非主管職的薪資結構統計。
讓HR可一目了然掌握現況，並且還能將圖表下載放進簡報中，可以直接與老闆報告說明，榮獲HR最愛的功能之一！
人資系統整合BI系統，打造專業WorkFlow
為了進一步提升人資數據的價值，HR Max 提供 OPEN API，可與企業的 BI（商業智慧）系統進行介接，打造更專業的人資洞察儀表板。 透過整合 ERP、CRM、HRM 等各種系統的資料，可以產出更具策略意義的分析結果，例如：
HR 總覽：即時掌握人力資源狀況。
團隊分析：了解團隊結構與能力，輔助任務分派。
新人管理：掌握新人留任情況，提升招募效率。
離職分析：分析離職原因，降低離職率。
出缺勤管理：掌握整體出勤狀況，提升員工效率。
以上這些功能與串接不僅是方便人資作業而已，更能展現人資的價值與決策能力。
數據說話！幫助HR提升價值與效率
自訂報表功能的推出，對企業管理好處已經提了很多，以下整理幾點優勢讓企業與人資能更加瞭解，選擇有自訂報表、儀表板、OPEN API串接的人資系統，如何真的能在人事工作上提升效率與價值。
靈活性與客製化：自訂報表允許HR根據特定需求選擇和調整報表欄位，能針對個別企業或部門的需求進行客製化設計，從而提高數據的實用性。
加速數據與深入分析：自訂報表功能大幅提高數據處理的效率，使HR可以快速生成報表，無需手動整理數據，能進行更深入的數據分析。
自動化數據更新：一旦設置報表，HR每次下載只要調整報表資料的篩選條件，隨時自動更新報表資料，確保獲取最新及準確的資訊，減少手動輸入錯誤。
數據驅動決策：自訂報表可提供所需的關鍵數據，幫助HR和管理層做出明智的決策，尤其在招募、留才及其他人力資源策略上能夠提供有力的數據支持。
即時應對突發需求：在面對突發狀況，如主管要求特定報表或即時資訊，自訂報表能確保HR能迅速回應和提供所需數據，提升人力資源部門的應變能力。
104 HR Max 的自訂報表功能不僅是工具，還是一個協助企業與人資發掘數據價值的專業夥伴，使人資的管理工作變得愈加有價值與效率。強大的報表功能，讓各個企業能夠在數據驅動的時代中，取得優勢！
立即了解104 HR Max：https://104ha.com/XA0Te
AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
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前進銀行業！八大公股、民營及外商銀行招考資訊、人才招募、2025金融基測總整理
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更新日期：2024/12/26
文／《104職場力》小編
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什麼是「八大公股」銀行？「四金二銀」又是指哪些銀行呢？本國銀行人才招募、薪資福利相關資訊2025金融基測日程外國銀行人才招募、薪資福利信用卡組織人才招募、薪資福利
相信不少人對銀行業的穩定工作、福利薪資有很大的興趣，也常聽見報章雜誌上介紹「八大公股／官股」銀行、外商銀行、「四金二銀」等名詞，到底他們各是什麼意思，在台股中又扮演什麼角色呢？
藉由這篇文章，《104職場力》小編為您整理「八大公股銀行」、泛公股、民營及外商銀行的人才招募、招考資訊及薪資福利，另外也附上2025年金融基測FIT考試日程，有志挑戰的求職者千萬別錯過唷！
什麼是「八大公股」銀行？
早期台灣的金融產業因長期由政府經營，因此誕生了所謂「由中華民國政府直接（或間接）持有多數股份、具規模的8家銀行」，多半通稱為「八大公股銀行」或「八大行庫」。
以下是這8家銀行的清單：
銀行名稱屬性工作機會臺灣銀行國營銀行▶ 看職缺土地銀行國營銀行▶ 看職缺合作金庫商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺第一商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺華南商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺彰化商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺兆豐國際商業銀行泛公股銀行▶ 看職缺臺灣中小企業銀行泛公股銀行▶ 看職缺
除此之外，一般提到的「公股行庫」還包括「中國輸出入銀行」、「全國農業金庫」等等，但因業務特殊性的關係，一般不會被納入俗稱的「八大行庫」來作討論。
「四金二銀」又是指哪些銀行呢？
「四金二銀」通常指八大公股銀行當中的「泛公股銀行」，即上述表格中的「合作金庫」、「第一銀行」、「華南銀行」、「彰化銀行」、「兆豐銀行」、「臺灣中小企業銀行」這6家。
相較臺灣銀行和土地銀行兩家100%國營的銀行，泛公股銀行已釋股上市，因此通常會以「四金二銀」代稱這6間可交易股票的「泛公股銀行」。
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本國銀行人才招募、薪資福利相關資訊
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台灣金融研訓院甄試專區（公股銀行）
2025金融基測日程
金融研訓院整合銀行招考常見考試科目，規劃「金融人員基礎學科測驗」（簡稱金融基測 FIT），以建構具代表性之徵才參考指標，減輕求職者多次準備考試之負擔。
目前已採用FIT的公股銀行有兆豐銀行、第一銀行、華南銀行、彰化銀行、台灣企銀及泛公股「華泰銀行」。
測驗內容
考科1：會計學＋貨幣銀行學
考科2：【票據法＋銀行法】（含施行細則）
金融基測報名期間考試日期第16屆2024/12/20 10:00（五）至2024/01/15 17:00（三）止2025/02/09（日）第17屆2025/02/14 10:00（五）至2025/03/12 17:00（三）止2025/03/29（六）第18屆2025/04/11 10:00（五）至2025/05/07 17:00（三）止2025/05/24（六）第19屆2025/06/13 10:00（五）至2025/07/09 17:00（三）止2025/07/26（六）第20屆2025/09/05 10:00（五）至2025/10/01 17:00（三）止2025/10/25（六）
外國銀行人才招募、薪資福利
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信用卡組織人才招募、薪資福利
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AI寫Excel公式這樣最省時！ChatGPT、Copilot描述需求、生成函數、錯誤修正一次學會
不會寫Excel函數也沒關係！本文教你如何運用ChatGPT、Copilot、Gemini等AI工具，從描述需求開始，生成函數公式、修正錯誤結果，快速完成資料整理任務，超實用的新手與職場工作者必備Excel AI技巧教學！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
請AI生成函數、公式，輔助整理資料描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
請AI生成函數、公式，輔助整理資料
使用AI：AI聊天機器人（ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
Excel函數可以說是整理表格資料的利器，延續上一節的「檢查資料漏填」例子，在Excel上普遍的做法是用函數檢查每一列是否有漏填的欄位，例如本例可以用設定條件判斷的IF函數和用來計算範圍內非空值數量的COUNTA函數，組合成公式來做檢查，然後在最後的「確認結果」欄顯示檢查的結果。
但萬一您對Excel不是很熟，光知道該挑這兩個函數出來、進一步撰寫公式，可能就會花一大堆時間，來看AI如何「顛覆」以往的Excel函數學習法吧！
描述需求、請AI生成函數、公式，不懂還可以繼續問！
怎麼開始呢？您不用傷腦筋該如何提供AI方向 （例如提示它「請用函數來解決」)，都不用！只有一個重點，就是跟AI聊天機器人描述清楚我們的需求，這非常重要，包括表格的資料範圍、以及我們希望在哪個目標儲存格得到什麼樣的結果都要講清楚。想更萬無一失的話，能截圖給AI聊天機器人參考最好。
【1】我們先試著用文字來描述需求（截圖的做法最後再試，因為有些免費的AI聊天機器人會限制單日的圖片上傳用量，不是您隨時想用都可以用）。先回顧一下本例的需求。
希望確認每一格是否都有填寫，若有一項沒填就在F欄留下註記
解決問題的環境若回到Excel（而不是餵給AI自動處理），也不用擔心表單樣式會受影響了（圖／旗標出版提供）
【2】以本例來說，是使用以下的提示語（prompts）：
（圖／旗標出版提供）
檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。若有空白的儲存格，在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆儘量描述清楚欄位的位置
或者
使用Excel函數，檢查B3~E27欄位是否都有輸入資料。如有空白的儲存格，需要在F3~F27標示「有資料未填寫」
⬆若您大概知道可以用函數來解決，可以加這段，這樣AI的回答就會鎖定在函數，不會回答的很廣泛，導致一時不知該用哪個解法
【TIP】撰寫提示語時，務必清楚描述欄位範圍與條件，例如明確指出「檢查B3:E27範圍內的每個儲存格」，而非模糊的「我想判斷F欄前面的資料有沒有漏」敘述。同時，也要清楚說明判斷條件（例如要找出有空白的格子）與執行動作（例如「在對應F欄標示『有資料未填寫』」），確保AI可以正確理解並執行任務。
（圖／旗標出版提供）
上圖讀者也看到了，AI聊天機器人不只給我們答案，還貼心地提供函數和公式的說明（就是怕您不會用），完美取代了以往Excel函數書、網路上函數教學文的地位（而且不懂還可以繼續問！）
很多AI聊天機器人都會提供複製功能，找到後並點擊就可以複製公式（若沒有，手動複製網頁上的公式也很快）。
【TIP】以上圖AI生成的公式來說，因為每一列都是4格（B、C、D、E這4欄），AI的解法是判斷哪些列「有資料」的儲存格小於4個，小於4個就表示該列有空白的儲存格（資料未填）。本書的精神是優先解決Excel問題，AI給的函數、公式細節讀者可以再慢慢研究。也再次提醒讀者，AI回答的內容不是100%正確喔！AI聊天機器人最擅長的就是生成文字，但也有生成虛構、錯誤內容的可能。如果AI所生成的函數、公式失效了，有時候執行後並不會有什麼錯誤訊息（只是你要的結果沒出現），此時最快的做法就是請AI生成另一個公式給我們試試。
【3】而AI聊天機器人在提供解法時，也可能以「純文字」來做回應，但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式。如下圖：
但慢慢讀文字沒什麼效率，可以請AI給出函數／公式（圖／旗標出版提供）
【4】此外，由於AI聊天機器人給的公式可能跟本書示範的不一樣，甚至您每次操作時得到的答案也可能不一樣，不過只要試過能完成任務就沒差。若您問AI聊天機器人有沒有其他的函數解法，它也會提供你新的公式：
本例筆者重新發問後，ChatGPT給了其他的公式解法，所用的函數都不太一樣（圖／旗標出版提供）
老話一句，我們先不用管公式是長是短、內容為何，能解決問題就好！本例先試AI給的這個公式。把公式貼到F3儲存格，按住填滿控點「+」，往下拉到F27儲存格，瞄一下左圖的F欄，看起來公式是OK的。選擇填滿但不填入格式，以保留原儲存格的樣式，這樣就完成操作了！
（圖／旗標出版提供）
實用技巧：貼上AI生成的函數、公式後執行失敗？
上圖在AI生成函數的幫助下，缺資料的那一列最後面都做了註記。但AI提供的公式絕對有可能會出錯（特別是在範圍設定或條件判斷的細節上），當出錯時，當然可以請AI修正，或者詢問是否有其他解法。例如：
這個公式不對，請幫我檢查錯誤或提供替代公式
依經驗，單只有給AI文字提示語最容易遇到公式出錯，因為描述需求時容易有遺漏或模糊不清，此時當然可以自行檢查公式內容，有時候或許不難除錯，例如F3改成F4這樣的小問題。但自行檢查有時很花時間，這時不如回頭檢查提示語是否有清楚說明欄位範圍（例如B3:E27），以及明確列出條件與目標（例如「檢查是否有空白儲存格」並「在F欄標註」）。
實用技巧：描述問題時，截圖給AI最快！
面對Excel資料整理需求時，如果prompt描述的夠到位，其實問題就解決一半了。但關鍵就在用文字描述需求有時候很花時間，也容易描述得不夠精確、甚至寫錯…
依筆者經驗，最省時省力的方式就是直接截圖給AI，大部分AI聊天機器人的圖片辨識能力都很強（中英文都通），能快速解析圖片中的內容理解問題。比起繁瑣的文字描述，傳截圖給AI的問題分析準確性高，還能大幅節省時間。
準備好截圖給AI，重點在於，Excel上面和左邊的編號，以及和您的目標欄位（例如F欄）一定要包含在圖片內。（圖／旗標出版提供）
【TIP】針對電腦畫面該怎麼截下來，Windows上有提供Print Screen鍵抓全螢幕畫面，但這樣就得再手動截取範圍，有點麻煩。筆者通常是額外安裝FastStone、HyperSnap等專用來截圖的軟體，利用裡面的「截取區域」功能把要的範圍截下來。若您用的是Mac電腦，內建的Shift+Command+4組合鍵就可以截您指定範圍的畫面了。
截圖備妥後，拉曳到對話框就可以附給AI（這裡是以免費版ChatGPT來操作），再輸入提示語描述需求，因為有附上圖，可以描述的更簡潔（圖／旗標出版提供）
【TIP】現階段無論是ChatGPT、Copilot、Gemini...等都可以接收圖檔來做判讀，讀者要用哪個AI聊天機器人來操作都可以。不過前面提過，免費版的ChatGPT用戶雖然可以使用圖檔上傳功能，但會有用量的限制，當您對話到一半時，可能會出現無法繼續使用的訊息。若真的被限用了也沒關係，免費的AI聊天機器人多的是。不過，建議也要多熟悉文字的描述技巧，以備不時之需！
當不是請AI聊天機器人自動整理資料，而是請它「輔助」生成函數來解決Excel問題時，筆者最喜歡附上截圖方便AI理解prompt 。AI解析圖片的速度很快，幾秒鐘就可完成，依經驗，提供截圖的AI出錯機率比單用文字prompt低非常多喔！
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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Excel資料篩選卡關？AI教你IF、COUNTIF、自動篩選一次看懂
Excel進階篩選工具功能強大，卻也是許多上班族最容易卡關的操作。該怎麼下判斷公式？這篇實測用ChatGPT、Copilot等AI工具提示如何解決資料篩選問題、生成包括IF、COUNTIF等函數，並結合自動篩選與進階篩選技巧，就算不熟Excel公式，也能靠AI輕鬆解題！本文節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
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先一窺正規Excel書教的篩選解法請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
【使用AI】AI聊天機器人 （ChatGPT、Copilot、Gemini…都可以）
ChatGPT網址：https://chatgpt.com/
Copilot網址：https://copilot.microsoft.com/
Gemini網址：https://gemini.google.com/
前一節看到，請AI直接篩選Excel資料實在太方便了，不過，若讀者怎麼操作就是試不出來（有可能您的檔案結構偏複雜）、或者對於提供商業內容給AI有顧慮、又或者ChatGPT的免費上傳額度滿了不能用…，不管任何原因，任何資料篩選需求請AI提示我們用Excel怎麼做行得通嗎？
當然！筆者也建議讀者不要完全捨棄這種解法，畢竟以AI聊天機器人來說，不是每一個都支援上傳Excel檔，而免費的ChatGPT也有上傳附件、圖檔的額度限制，萬一急用時免費額度卻用完了，一定會有請AI輔助解決的那一天，而且，用這一招學一些Excel基本技巧也不錯！
以資料篩選工作來說，Excel的自動篩選、進階篩選功能，及其搭配函數的使用是一定要稍微熟悉的，當操作上卡關時，可以隨時搬出AI來解圍。
先一窺正規Excel書教的篩選解法
延續前一節的範例，底下先快速看一下以往 Excel 書會教的進階篩選做法 (稍微有點高竿喔！沒學過不會是正常的)，做個比較才會有感覺。我們先回顧一下這個例子的需求：
想從經常變動的商品資料中，篩出各分類的最新資料，並單獨存放方便檢視
【第1步】開始做看看。首先，在E3儲存格用函數建立一個篩選條件，這是為了判斷「目前的分類名稱跟下一列名稱是否不同」，假設查出A7那一格的名稱跟A6的不同，就可知道A6那一列是該分類的最新（最後一筆）資料：
在E3用函數建立篩選條件，顯示為FALSE(假)
看一下公式，比較儲存格內容是否一樣時，用了<>「不等於」的符號。此公式表示「判斷A3跟A3的下一格是否一樣」，OFFSET(A3,1,)就表示A3往下一格走，指的是A4儲存格
E3之所以顯示FALSE，是因為A3往下一格，即A4的分類名稱跟A3是一樣的（都是冷氣機），因此會顯示FALSE。若兩儲存格的值不一樣，E3儲存格則會顯示TRUE(真)
【第2步】接著，叫出Excel的「進階篩選器」來操作，進階篩選的基本概念是設定一個條件式，然後用此條件式來篩選資料。下圖的設定就是用剛才的條件式把原始資料篩過一遍：
點選表格內的儲存格，再按下資料頁次排序與篩選區的進階鈕
開啟進階篩選交談窗後，點擊將篩選結果複製到其他地方項目
將資料範圍欄位設為儲存格A2：C14
這一步是重點，將準則範圍欄位設為儲存格E2：E3
將複製到欄位設為儲存格G2，表示將篩出來的資料放在G2
按下確定鈕
呼～完成了！各分類的最新商品都被自動篩選至表格裡
【TIP】Excel進階篩選在執行時，會將E2：E3準則範圍內的條件公式套用到資料範圍的每一列，因此在檢查完A4跟A3的名稱是否一樣後，會繼續往下檢查A5跟A4是否一樣、A6跟A5是否一樣....，依此類推。
請AI提示如何解決Excel資料篩選問題：AI生成IF函數 + 自動篩選器教學
前面的步驟確實能完成Excel篩選任務，而Excel進階篩選器的設定看起來也幾個欄位而已，但本例設計條件式絕對需要經驗，若對Excel不熟，光是「公式該怎麼下（我哪知道該用OFFSET函數！）」、「篩選窗那些設定要怎麼設…」都會卡關。
在沒有提供檔案給AI聊天機器人的情況下，這樣的例子該如何請AI幫忙呢？底下就來試試看，只要我們沒有直接丟資料給AI，它所回覆的通常就會是解法思路，而大部份情況都會教我們用函數搭配一些內建功能來解決問題：
【TIP】提醒讀者，如同第一章提到的，AI聊天機器人絕對會提供我們看似很詳盡的操作步驟，嘗試後出錯是常有的事，但做為操作的參考思路還是有幫助。
如1-5節的說明，最佳的資料提供做法就是上傳資料的截圖給AI
描述需求，務必要指明儲存格，而且我們還附了截圖，AI會錯意的機率小了許多
ChatGPT給的指示很明確，上圖圈起來那一段是要我們在 D3貼上公式，此公式可以識別目前所在的這一列是不是每個分類的最後一筆資料
接著按住填滿控點"+"，往下拉到D14儲存格
最後一筆資料都被識別出來了，目前AI教的結果都正確
接著，上圖AI聊天機器人教筆者用內建的自動篩選器把資料篩出來，這一步也沒問題
【TIP】回顧最開頭所下的提示語，筆者是希望AI把篩出來的資料「額外」統整在G2儲存格，這部分 ChatGPT就沒有回答到。這是常有的事，此時您可以繼續提要求，但以本例來說，步驟6已經把資料篩出來了，直接複製起來貼到其他地方也就完事了，不見得要繼續花時間向AI提問。
跟AI提示如何用「某某」功能完成任務：AI生成條件式公式 +進階篩選器教學
當然，若您稍微知道進階篩選器提供了「把篩選出來的資料額外存放到某儲存格」的功能（如前面的示範），也可以請AI提供這方面的做法給我們參考（再次提醒，只能做為參考，不要期望過高）：
AI這一步是要我們先建立用來篩資料的條件式（也就是前面步驟4的準則範圍）
所教的公式跟前面所用的OFFSET函數稍有不同，沒關係先試試看
先照上圖AI指示的建議，在F2儲存格建立條件式（在Excel內是稱準則範圍，AI是稱條件範圍，這樣的小出入要自己稍微變通一下）
接著就照左圖AI給的「進階篩選器」操作指引一步步做，還是需要抓Bug，例如資料範圍應該是A2:C14，這種小錯誤算是容易修正的
本例照著AI的指引操作完進階篩選器，結果「電風扇」這個分類的最後一筆資料沒被篩出來
前面一再說過，即便照著AI的指引也不見得能保證成功，若遇到像本例「電風扇」的最後一筆資料未被篩出來的問題，我們就得進行除錯，通常不外乎是函數、公式或篩選條件需要調整，是否能糾出問題會很考驗個人的Excel功力。
【TIP】結合前面所學的看起來，問題應該是出在做為準則範圍的那個條件式公式：此問題的關鍵在於兩個公式的邏輯不同，OFFSET函數提供了更靈活的參考範圍，能應對數據結尾的特殊情況，而「=A3<>A4」則單純比較當前列和下一列的值，但當到達最後一列時，下一列並不存在，就不會觸發篩選條件，導致最後一列的電風扇資料被忽略。
請AI重新生成新的函數、公式：AI生成COUNTIF函數
當然，卡關的當下我們通常不會知道可以採用什麼替代函數來做，別忘了可以再次向AI發問，讓它進一步提出修正方案：
繼續追問，直接把遇到的錯誤情況提供給AI：「照你的做法，電風扇這個分類的最後一筆資料沒被篩出來」
但一開始回的好像沒什麼改善，滿常「跳針」講一樣的內容，這是常有的事
重提需求，目標講明確一點，例如請AI改個公式看看
最後AI新給了=COUNTIF(A$3:A$15,A3)=COUNTIF(A$3:A3,A3)這段公式。AI也會幫我們解釋函數用法及公式的邏輯
照AI的給的公式，貼到F3儲存格（需自行將A3:A15改成A3:A14）
再操作進階篩選器一次，成功解決最後一列篩不出來的問題了
【TIP】AI真的很厲害，新給的公式是改用統計次數的COUNTIF函數來處理，這樣就不會有前面=A3<>A4這個條件式所遇到「最後一列沒有下一列，導致最後一列篩不出來」的問題。因此，讀者只要遇到卡關，可以請AI多試不同的公式，這個做法會比請AI在舊公式上除錯來得快。
任何微不足道的Excel操作卡關都儘管問AI：AI 提供自動篩選器操作提示
除了看起來稍微有點學問的進階篩選功能外，爾後讀者如果遇到任何Excel內建操作的問題，都可以把截圖丟給AI聊天機器人，請它給出操作提示。不用怕，任何小功能都行。
【1】例如面對一些不複雜的篩選需求時，Excel的自動篩選功能也常被使用，這是使用率最高的篩選工具：
位於資料頁次/排序與篩選區的篩選鈕是最常用的Excel篩選工具
可以直接勾選要篩選的條件，例如勾選萬華區結果如右
也可在此輸入部份的值，例如大安區做為篩選條件
這裡也提供一大堆自動篩選條件
【2】雖然自動篩選操作起來很直覺，不太需要教，但如果一時不曉得如何指定篩選條件，不妨就把「卡關的截圖」+ 「想篩出什麼資料」請AI給出提示吧：
例如想篩出「請款單編號」中含"10" (月份) 的項目，光點點按按是篩不出來的。這時就可以搬出 AI 聊天機器人來協助：
附上資料截圖
建議附上自動篩選器的截圖，這樣AI聊天機器人的回答才不會太發散
描述需求
本例AI教筆者用萬用字元符號來處理
看到左邊AI聊天機器人的提示，雖然對這個位置的指示沒到很精準，但至少AI有提供篩選的思路(若對於在哪裡輸入不清楚，可以再繼續逼問AI)
【TIP】但提醒讀者，如同第1章所提到的，「請AI教你Excel怎麼操作」比較適合對Excel有一定熟悉的人（以本例來說，至少你自己要用過自動篩選器！），因為AI聊天機器人對操作位置的指示不會100%精準，若您對某功能壓根不熟，光看AI聊天機器人的步驟操作極有可能會白花時間。
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【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
7個挑選 HRM人資系統的評估指南，教你如何跟老闆溝通採購，系統檢核表免費下載｜104 人資學院
又到了Q4，公司明年要編制人力資源系統預算，需要比較市面上各家系統的優缺點與收費，提出更適合公司的採購建議。身為專案負責人的 HR，知道中大型企業所需的人資系統該怎麼挑嗎？又該如何跟老闆溝通說明？由資深導入顧問歸納的 7 大關鍵一一 Check，評估系統其實並不難 (文內提供系統檢核表)
文／104人資學院
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廠商體質：人資背景為優先
系統架構與功能：考量未來發展，需全方位評估
整合與串接：HRM 為地基，連接更多企業管理系統
機敏資料加密：避免維修等原因，導致薪資情報洩漏
流程標準化：從評估、導入到教育
售後服務：因注意系統維護、版更、危機處理的應對方式
如何跟老闆溝通說明？（範例下載）
下載系統檢核表
直接下載系統檢核表
一、廠商體質：具備在地人資背景為首選，更能瞭解產業行規，並能協助優化公司作業流程
在挑選中大型企業使用的人資系統時，除了系統功能、業界評價等，有什麼是優先考量的項目呢？具備「人資背景」應為重要關鍵。為什麼具備人資背景很重要？
千人電子製造業人資經理：「曾經選了沒有相關經驗的廠商，結果導入過程很痛苦，變成自己要一直教廠商該產業的人事規則 ...」
以中大型製造業為例，電子製造業非常在意差勤管理，需找到一套能支持龐大員工人數、輪班班別複雜、跨廠區支援協作等需求的系統，這時候如果不熟悉相關產業的系統商，可能會在系統 Demo 時頻頻點頭說承諾自己能做到，而導入過程 HR 要除了得提出自己企業的需求外，還得不斷提醒勞動法規、變形工時等規則。不僅造成拉長系統上線時程，如果沒有選對廠商，在未來上線後系統用戶自己也會很辛苦，勞動法規變動時也皆需自己提出修改方向，反而造成企業維護困難。
除此之外，超過 100 位員工的中大型企業，其組織流程往往複雜、調整時需要溝通與牽涉的部門眾多，難以透過系統工具即可優化流程、制度、規範，這時候選擇具備人資知識背景的系統商更為重要。
輔佐中大型企業的系統廠商，不單單只是提供系統工具，應具備能一眼看出企業採納的作業流程的利弊，從流程改善提供建議，提出更利於企業人事管理的解決方案。以 104 為例，104人資系統的顧問團隊，具備 18 年以上的導入經驗，能協助企業在汰換人資系統期間，順勢重新整理企業組織架構、梳理 HR 部門作業流程，也同時優化全體員工的行政效率。這類型的廠商對客戶的協助才是更具有價值與效益。
二、系統架構需完善：系統不全面，導入後更累！評估中大型企業的 HRM，功能必須全方位
在挑選中大型企業使用的人資系統時，HR 可能會很困惑，市面上那麼多系統，哪一種更適合我們公司呢？基本上可從系統形式—雲代管(104獨有)、雲端SaaS、地端版來分。而104人資系統三種方案兼具，企業可依照需求自行選擇，或是由專案顧問協助評估。
系統形式地端建置軟體雲端軟體特點系統建置在公司內部之硬體設備，利用網路區隔，可在公司內部網路獨立運作。隨時隨地遠端存取、即時更新、彈性調整容量和資源。系統架構伺服器由企業自行管理，若IT、資安、機房部門建置完善，資料洩漏風險較低 。無需機房與設備維護。以104為例，採用國際領導品牌AWS，資安機制領先業界整合與介接開放客製與跨系統介接 ，適合中大型企業客製使用。若為公有雲，較無法客製與介接；若為私有雲，可選擇客製，並開放API及SSO串接各大系統。收費方式多為買斷形式。依照需求，104人資系統使用人數甚至可無上限。若為公有雲，多為訂閱形式，依照人頭數收費；若為私有雲，訂閱、買斷形式皆可，依照規模收費適合規模中大型企業，組織架構複雜的集團式企業若為公有雲，適合 100 人以下，人事規則簡易的中小型企業；私有雲則適合100人以上，人事管理複雜的中大型企業。資料整理：104人資學院
由圖表上可以看到，在評估中大型企業使用的 HRM，如能量身打造一定是最符合企業需求。但在預算有限、上線時程的壓力下，從零打造的純客製系統無非拉長評估、導入時間，系統的客製費用也嚇到不少企業主，認定「客製」=「昂貴」。但其實還有一種「套裝型」、「模組型」的人資系統，以多種功能模組、可拼裝、可接受部分客製為優勢，在有 HRM 基礎建設下開放客製，反而更適合人數正在擴編的企業，並跟隨企業需求隨時擴充。
但在找尋這類的系統時，還是需注意功能是否完整、能支持人力資源的規劃。
跨國汽車經銷大廠 HR：「過往經驗告訴我，系統功能全客製的作法未必較好，部份流程配合系統及人資作業實務會更理想、更貼近公司期待。」
一般來說 3~5年公司會考慮替換新的 HRM 系統，而 HR 在評估系統時，可以先考量這 5 年間有哪些會是企業需要發展的重點需求。以下提供除了系統功能外，中大型公司常見的 HRM 需求：
履歷串接：更多的職缺數、更多的履歷量，系統要能介接人力銀行履歷資料
資源擴充：企業未來人資發展策略如 HRD，或是有 EIP 或其他產品需求，是否能擴充相關需求
人資相關報表：通過人力資源報表，向各部門主管展示人員管理相關數據
有些 ERP 系統也會提供簡易的 HRM 功能，我們建議中大型規模的企業因優先考量專業的 HRM 系統，除了更符合各產業的人事行規與需求外，更支持中大型企業的未來發展性，以免系統跟不上企業的人力資源規劃，沒用幾年又需要找一套新系統來取代，占用 IT、總務、預算資源，適應新系統的學習成本也讓 HR 心力交瘁。
三、HRM 是企業管理地基，應能將現有系統一併整合與串接
管理中大型企業的人資系統時，HR 應該常被跨部門同仁詢問，HRM 可以用綁定企業其他系統的帳號嗎？可以整合公司原先有的 EIP 系統嗎... 這些系統整合的需求，在公司規模到達一定的人數，如果不同系統間都資料都需重新建置、每個新系統導入後都要註冊一次，一定會造成企業員工很大的困擾與反感。所以最好的做法是提前布局，評估系統時就該找能跨系統整合、串接的 HRM 系統。
以 104 人資系統架構為範例
以批發零售業為例，如果為比較基本的出勤打卡整合可以先從門禁保全、POS 機、出勤管理、排班管理、打卡工具、薪資系統作進一步的整合。餐飲業員工可使用104人資系統完成排班，到班時使用門禁保全刷卡作為上下班打卡紀錄，如果遇到加班需求，需 POS 機登入登出資料佐證，HR 可在 HRM 的出勤管理同步打卡、加班資料，再結合薪資系統計算當月薪資。如果為較進階的需求，可透過結合 EIP 的人資系統，統一由單一帳號登入 CRM、ERP 輔助銷售與進存貨管理。
由於不同的產業有不同著重的功能需求，透過 HRM 作為人員管理的地基，充份整合 HRD、履歷等人力資源需求外，透過串接的跨平台系統，整合各產業工作需求( 會議室管理、倉庫管理、物流出貨管理等等)，無需替換或導入全新的作業流程，也讓企業數位轉型的範疇更加完整。
四、首重資安！擔心駭客找漏洞或是IT維修時，員工薪資被看光光？機敏資料就該加密
過去曾有竹科企業 HR 和我們反應，公司為了避免員工被挖腳，或是薪資情報外洩，系統盡量由自己開發，或是特別選擇非雲端型系統，避免有任何外洩的風險。但有一次讓公司 IT 進行人事系統維修時，才發現員工資料沒有做加密，工程師輕易的就能瀏覽同事的薪資，或是通訊電話、地址等個資。
我們建議在在選擇 HR 系統時，一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施，機敏資料加密等方式。並且一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施，例如「如果系統要維修是你們的工程師協助嗎？」「那工程師維修的時候會看到哪些資料啊？」下方提供由 104 系統工程提出的系統安全基礎檢核：
內部主機資料交換全面採加密傳輸
維運人員採最小權限原則，僅允許使用者依工作職掌執行所需之授權存取
系統是否有身分驗證機制，密碼是否具較高安全規範與變更管理機制
建立電子資料安全管理機制，包含分級規則
資料新增修改刪除，皆可追朔操作者，並保存相關紀錄
更多系統資料安全檢核依據，請至文末下載 HRM 系統檢核表
而另一方面104資訊科技設有資安團隊，定期執行弱點掃描及源碼檢測，追蹤修補狀態，更為業界第一間獲得行動MAS標章，並同時榮獲多項資安獎項，以及獲得多重國際標準認證，包含 ISO/IEC 27001: 2013、BS 10012: 2017 及 ISO/IEC 29100: 2011 ，提供中大型成長中的企業最完善的資訊安全保障。
五、專業的系統商，導入流程與教育訓練都該標準化
評估 HR 系統時除了上述幾點外，導入流程也該是挑選的重點必要條件。
亞太區知名通訊商主管：「過去我們也曾兩次導入 HRM 系統，但皆並未導入成功，除了最終系統不符合需求外，混亂的導入流程、難以溝通的工程人員也讓我們很頭痛…」
以 104 人資系統導入流程為例，在接到客戶有系統需求時，團隊將進行制度訪談 (圖上橘色虛線部分)，當顧問評估確認系統適用於企業後，才會進行下一階段的安裝與設定... 標準化專案式導入流程，讓 HR 方便與公司回報導入進度。
建議洽詢 HR 系統時，請廠商提供該系統的上線年限、導入成功率與續約率，並且在確認功能面符合公司需求後，請廠商提出一份導入流程計畫，審慎評估系統商的導入與教育訓練經驗。
六、售後別忽略，系統維護、版更、危機處理的應對方式都得納入考量
上述幾點都符合公司需求後，恭喜你系統成功上線基本上不會有問題。但付完錢後，系統不穩定、服務窗口也無法即時協助、員工反應很難用，反而造成 HR 更大的困擾...
電子供應鏈管理處資深經理：「我們與同業推薦104系統的原因是，即使系統一開始並非百分之百符合公司需求，但沒達到的部分會想辦法在版本更新時改善，後續服務也能得到適當的回應，採納我們的意見，服務方面才是我們更重視的…」
我們建議企業可以在系統導入過程中，觀察廠商的團隊素質，例如工程人員能否將工程面的知識轉化為人資夥伴能夠理解的用語；勞動法令相關知識是否足夠、客服的服務品質是否即時解決，無需再請 IT 人員協助。並請廠商提供版更流程、維修流程，事前評估售後的窗口服務時間、服務時效、諮詢費用等，讓系統用戶沒有後顧之憂。
而104人資系統團隊在計薪週期都會安排值班團隊，隨時協助解決遇到的問題及狀況，不用擔心找不到顧問或工程人員，HR可以更有效率完成計薪！
七、如何跟老闆溝通報告？抓到老闆想聽的重點！
當您利用系統檢核表收集完一輪廠商資訊之後，心中應該有屬意的廠商或是剩下2-3間比較，這時候最多人資擔心的就是要如何跟老闆報告，為何選擇這一間廠商？上述1-6點可以慢慢讓人資分析比較，但老闆沒有時間等人資一一說明，這也是我們時常被人資詢問的問題，該如何快速讓老闆抓住重點，理解廠商優勢呢？老闆最在乎的就是成本、效率與風險。與其一一拆解各種功能，不如讓老闆先知道你做足了功課，先進行一頁總結，再精簡扼要的提供佐證資訊。下方以原本沒有人資系統，最終選擇104人資系統買斷版為例：(範例下載)
▍原因說明：依照貴司採購人資系統後想解決的問題▍ 一頁總結：我們建議選擇104人資系統 原因：價格及維護成本合理、成長擴充無虞、預計提升50%行政效率、104公司財務穩健
▍精簡說明：
功能符合：符合本公司人事管理流程，系統不斷優化，免費版更
金額費用：價格＊元，維護費＊％
相較B廠商價格低廉/相同，但功能、服務、及廠商背景為104勝出。費用優勢包含：免費版更及法令更新、人數成長擴充不額外收費、系統使用期間提供顧問諮詢服務、集團或關係企業多公司可一起使用。
▍廠商優勢：
專業導入顧問陪跑，三個月快速上線。
品牌知名度高，系統穩定發展超過20年，客戶數多且服務口碑佳。
服務團隊資深且專業，人資系統導入經驗逾20年。
資安政策嚴謹，定期執行弱點掃描及源碼檢測。
可串接104人力銀行服務(VIP履歷、薪酬平台、LMS平台)及各種第三方系統(EIP/BPM/ERP等)，且開放客製。
導入此系統，無需增加IT資源。
支援行動APP，員工使用方便。
提升50%以上行政效率，計薪時間、排班時間、考勤時間皆縮短。
104人資學院提供簡易的簡報提案範例，歡迎下載參考：簡報下載
以上簡報方向建議，讓老闆一次抓住重點與優勢，再附上您依照公司需求整理的系統比較表，讓老闆有時間時可以過目。但如果看完、比較完還是不清楚如何跟老闆說明，104的專案顧問都會依照每間公司不同需求來協助您！
最後除了上述7點外，104 顧問團隊更提供評估 HRM 系統檢核表(Checklist)，方便 HR 與採購同仁於評估階段時一一檢核。
下載系統檢核表
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
隨著企業加速數位轉型、雲端原生應用（Cloud Native）成為主流，雲端工程師（Cloud Engineer）已從少數科技巨頭的專職角色，擴展成各產業數位基礎建設的關鍵人才。無論是新創、傳產還是政府機關，從資料備份、伺服器遷移、服務部署到跨雲架構設計，處處都仰賴具備雲端技能的工程人才。 本篇將帶你從「學習地圖」出發，建立入門到進階的技術藍圖，並說明適合對象與轉職建議，協助你掌握未來 5–10 年的高潛力職涯方向！
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
☁️ 雲端工程師是什麼？為何成為熱門職業？ 掌握雲端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職雲端工程師的學習策略 雲端工程師薪資行情與職涯發展 雲端工程師的挑戰與機會
☁️ 雲端工程師是什麼？為何成為熱門職業？
🎯 雲端工程師工作內容
雲端工程師（Cloud Engineer）是企業數位轉型的關鍵推手，負責設計、部署、維護雲端基礎架構，確保系統的安全性、可擴展性與高可用性。隨著企業加速上雲，這個角色在全球 IT 市場的需求持續攀升。
根據 Research.com 的報告，雲端工程市場預計從 2023 年的 147.6 億美元成長至 2032 年的 398 億美元，年均成長率達 11.65%。
🎯雲端工程師與相近職類比較表
職類 工作重點 常見技能 與雲端工程師發展關係 雲端工程師 Cloud Engineer 雲端架構設計、部署與管理，自動化基礎架構 AWS / GCP / Azure、Terraform、Kubernetes、CI/CD 本職角色，聚焦基礎設施與平台服務，是運維與開發之橋樑 雲端架構師 Cloud Architect 架構規劃與成本效益優化，安全設計與多區部署 架構設計模式、資源規劃、資安合規 雲端工程師進階角色，需具備橫向整合與設計思維 DevOps 工程師 DevOps Engineer 開發與維運整合、自動化流程與版本管理 Jenkins、GitLab CI、Docker、Ansible、GitOps 高度交集，雲端工程師常延伸學習 DevOps 流程進階 SRE 工程師 Site Reliability Engineer 系統穩定性、可用性維持、故障應變流程 Monitoring、Incident Response、SLI/SLO、Prometheus 與 DevOps、雲端工程師具重疊，偏向服務層維運監控 雲端安全工程師 Cloud Security Engineer 雲端安全防護與存取控制、風險偵測與稽核 IAM、VPC、防火牆設計、SOC 工具 雲端工程師可進階專精此方向，聚焦於資安與防護策略 平台工程師 Platform Engineer 打造團隊內部工具與平台，支援自助式部署 Internal Dev Tools、Infrastructure Platform、K8s Operators 著重於團隊工程效能提升，與雲端工程師互補合作 後端工程師 Backend Engineer 伺服器端邏輯、資料庫整合、API 設計 Java / Python、SQL、RESTful API、Redis 若參與部署與 CI/CD，可跨足雲端工程與平台設計 全端工程師 Full Stack Engineer 前端介面整合與後端邏輯開發 React / Vue、Node.js、DB 操作 若自行部署應用，可延伸學習基礎雲端與 DevOps 技能 系統管理員 / 維運工程師 SysAdmin / Ops 傳統伺服器與網路維護、資源監控與修復 Linux、Nagios、Shell Script、Log 管理 若學習 IaC 與雲端平台，可轉型為雲端工程師或 SRE
🎯 為什麼選擇雲端開發？三大關鍵原因
需求穩定且持續成長： 雲端轉型已是企業共識，雲端工程師幾乎每年都是 LinkedIn、104 等人才平台的「高薪搶手職缺榜首」。
跨產業技能： 從金融科技、電商、製造、醫療到教育，幾乎所有行業都需要雲端部署與維運能力，具備高度橫向轉職能力。
職涯路徑多元： 可橫向發展為 DevOps 工程師、SRE、資安工程師，或縱向升遷為 Cloud Architect、技術經理等管理職，不怕卡關、發展空間大。
此外，結合 Serverless、AI 工具、IoT、邊緣運算等新技術，也讓雲端職涯保持高度創新與學習挑戰，是工程師長線發展的黃金選項。
🎯 誰適合轉職雲端工程師？四大族群建議
剛起步的工程新手： 想培養工程職涯但還在觀望 Web、AI、App 開發的入門者，雲端工程是 硬底子技術起點，往後轉職彈性大。
已有開發經驗的前/後端工程師： 熟悉應用開發後，若對部署、架構、效能優化有興趣，可向雲端或 DevOps 跨足，提升系統設計與大局觀能力。
系統維運、MIS、SRE 人員： 習慣處理伺服器與網路系統，若願意學習 IaC 與自動化部署，可自然轉職為雲端工程師，掌握更現代的技術框架。
對跨技術整合有興趣的工程師： 雲端工程師需要結合程式語言、網路、部署與資安知識，適合喜歡「橫向整合、縱向打通」的技術人。
🎯轉職步驟建議
6 個月內：完成雲端平台入門課程 + 自建部署作品（可用 Skill Boost Lab）
取得初階認證：如 Google Cloud Digital Leader / AWS Practitioner
參與實作專案：GitHub 實作範例、雲端部署過程記錄 Blog
申請實習／外包任務：Freelancer 或 Cloud Intern 累積經驗
中階前進路線：加入 DevOps / Cloud Engineer 團隊，進一步考取 Associate / Professional 等級證照
掌握雲端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭雲端工程師技能 × 學習階段 對照表格
系統操作與基礎程式 雲端平台與部署實務 架構自動化與維運 監控、資安與成本優化 基礎 Linux CLI、Python、Git 初階操作 GCP/AWS 免費帳號開通、VM/靜態網站部署 手動建立雲端資源、JSON/YAML 入門 IAM 初探、Log 查看、成本報表基礎 核心 Shell 腳本自動化、Git 流程、Python 系統應用 Docker 容器化、Kubernetes 部署、CI/CD 實作 Terraform 實作 IaC、自動建置、CI/CD 流程 Prometheus/Grafana、ELK Stack、IAM 權限控管 進階 跨平台整合腳本、進階錯誤追蹤 Serverless（如 Lambda）、多雲整合、邊緣運算部署 HA 架構、多區部署、事件導向與資料管線設計 FinOps 成本優化、雲端安全策略、防火牆與金鑰管理 認證 Linux Foundation、Python PCAP 認證 AWS/GCP/Azure Cloud Engineer 認證 Terraform Associate、CKA AWS Security、FinOps Practitioner 認證 ▲ 雲端工程師應具備技能、工具能力、推薦認證，點選不同技能會對應到相關課程。
☁️ 雲端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
⛩ 初階學習（0–6 個月）：奠定技術基礎
📌 學習內容（技能 ＆ 實作）
Linux 系統操作（shell 指令、vim、權限管理）
網路基礎：IP、DNS、HTTP、TCP/IP
程式語言入門：Python 或 Shell script
雲端平台操作：建立並熟悉 AWS/GCP 免費帳號
基礎雲端資源管理（Compute Engine / EC2）
版本控制：Git 與 GitHub 基本操作
CLI 工具使用（如：gcloud, aws-cli）
實作練習：
在 GCP/AWS 上部署靜態網站
撰寫 Bash + CLI 工具的自動部署腳本
IAM 權限設定與防火牆規則實作
📌 AI 工具應用
使用 Google Cloud Console 智慧建議功能
使用 Gemini in Google Cloud 協助命令產出與錯誤修正
Copilot for CLI：快速生成 YAML 設定檔與指令
📌 備選學習（延伸）
推薦資源：
GCP Skill Boost Labs – 初學者路徑
AWS Cloud Practitioner Essentials（適合無經驗者）
Linux Journey（互動式學習網站）
雲端工程師入門推薦課程 👉Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫👉 Git 速成攻略：2.5 小時變身版本控制達人
⚙ 中階學習（6–12 個月）：掌握自動化與部署核心
📌 學習內容（技能 ＆ 實作）
Docker 容器化部署與映像檔建立
Kubernetes（GKE、EKS）叢集管理與應用部署
CI/CD 流程設計：GitHub Actions、GitLab CI/CD
Infrastructure as Code（IaC）：Terraform 或 Pulumi
Logging / Monitoring 工具整合：Prometheus、Grafana、Cloud Logging
IAM 精細權限控管與資源標記（Labeling）
實作挑戰：
使用 Terraform 建立 GKE 叢集並自動部署應用
建立一套 CI/CD pipeline，自動部署至 GCP/AWS
部署一個內部 Wiki 系統至 Kubernetes 並加入監控功能
📌 AI 工具應用
用 Gemini API / ChatGPT 協助生成 Terraform、K8s YAML、CI/CD pipeline 配置
以 Cloud Monitoring 整合 AI 偵測異常行為（AI-based anomaly detection）
使用 Cloud Deploy 的 AI 效能預測功能進行部署前模擬
📌 備選學習（延伸）
Google Cloud – Infrastructure Modernization Track
課外專案建議：
建立雲端部屬的部落格服務
模擬企業環境建置內部開發者平台（Internal Dev Platform）
Kubernetes the Hard Way（挑戰進階網路知識）
雲端工程師中階推薦課程 👉成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！👉微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略👉AWS雲端架構規劃｜建置實務應用
🚀 高階學習（12 個月以上）：架構設計與商業導向
📌 學習內容（技能 ＆ 實作）
跨區高可用架構（Multi-zone HA、Failover、Load Balancing）
多雲與混合雲架構管理（GCP + AWS + On-Prem）
FinOps 成本優化與預算控管工具使用（如 Billing Report + BigQuery 分析）
雲端資安策略設計：VPC Service Controls、IAM Conditions、Cloud Armor
Serverless 應用設計（Cloud Functions、Cloud Run）
IoT + 雲端串接架構設計（Edge computing）
進階實作：
架設可擴充、高可用的企業級平台
使用 Cloud Storage + Dataflow + BigQuery 建立數據湖架構
整合第三方 SaaS（如 Stripe、Slack、Salesforce）進行 API 資料整合
📌 AI 工具應用
使用 Vertex AI 設計並部署機器學習模型（如預測負載）
整合生成式 AI API（如 Gemini、Claude）於產品功能中
應用 Gemini Code Assist 協助維護大型 Terraform 專案
📌 備選學習（延伸）
Google Professional Cloud Architect Certification
雲原生運算與 CNCF 專案探索（如 Istio、Envoy、Knative）
建議實習專案：
IoT 裝置即時資料流處理平台
架構具資料治理能力的 Data Lakehouse
雲端工程師高階推薦課程 👉AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展👉微軟 Azure｜通關 AZ-104 認證攻略，邁向雲端 IT 管理之路
🛠成為雲端工程師應具備的軟技能
雲端工程師不僅需要技術實力，更需要具備與角色高度契合的「軟實力」，才能真正勝任跨部門協作與快速變動的工作環境：
🧠 系統性思維：
面對分散式系統、跨區部署與資源配置，需具備架構整合、效能預測與風險管控能力。
🛠 問題解決力：
遇到部署錯誤、資源衝突或自動化失敗時，需能快速定位問題、擬定可行方案並有效執行。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
📚 持續學習動能：
雲端技術快速演進，需持續掌握新工具（如 Serverless、Cost Explorer、Spot Instance）、框架與平台特性，提升作業效率與創新能力。
🗣 溝通協調力：
需與開發、資安、業務等部門密切合作，說明技術選擇、協調需求優先順序，推動系統最佳化。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
🔧 成本洞察與技術節流智慧：
企業導入雲端後，常因錯誤配置導致成本居高不下。雲端工程師需具備資源規劃與預算優化的敏感度，善用 Auto Scaling、Load Balancer、IAM Policies 等工具，在維持穩定性與可用性的同時，有效降低長期支出，回應業務單位的效益期待。
🔋 壓力耐受力與責任感：
系統維運過程中需面對線上環境的高可用性要求與突發事件處理壓力，具備冷靜應變、精準決策與承擔風險的心態，是成為資深雲端人才的必要特質。
轉職雲端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略：
對於沒有工程背景者，切入點可循序漸進：
建構基礎觀念：從 Linux、網路基礎、程式語言入門、指令操作與雲端概念入手。
選擇一個平台專精（GCP、AWS、Azure），開始練習帳號申請與部署操作。
實作為導向學習：每學一個新技術就搭配小專案，例如用 GCP 建一個靜態網站並開通 HTTPS。
證照作為里程碑：初階考取 Cloud Practitioner、Cloud Digital Leader，有助於簡歷加分。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
🎯 不同領域的客製化學習策略：
背景 適合學習切入點 優勢 建議補強 系統管理員 Infrastructure as Code、CI/CD 熟悉作業系統與維運邏輯 編程能力與雲平台知識 資料分析師 BigQuery、Cloud Storage、Dataflow 對資料處理與 ETL 熟悉 雲端部署與自動化工具 前端工程師 Firebase、Serverless Functions 熟悉前後端整合 容器化與系統監控 專案管理/PM 雲端架構設計、FinOps 熟悉產品流程與商業目標 技術基礎與平台實操能力
[course_plugin title='推薦課程' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1]
雲端工程師薪資行情與職涯發展
雲端工程師薪資概況
📌 台灣雲端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.6萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 7.2 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.2萬以上。（以上資料來源：104薪資情報）
📌 薪資影響因素
證照認證：擁有 AWS、GCP、Azure 等專業認證可顯著提升薪資級距。
年資與專案經驗：實務經驗越豐富，薪資越具彈性與談判空間。
技術栈能力：熟練容器化、IaC、自動化部署與監控工具者更受企業青睞。
平台熟悉度：具多雲（Multi-Cloud）經驗與架構設計能力者加分。
產業與公司規模：FinTech、SaaS、外商與顧問公司提供較高薪資範圍。
英文與國際協作力：能用英文參與文件撰寫、會議與跨國專案者更具競爭力。
團隊角色與責任：主導 CI/CD、導入雲架構、跨部門協作者薪資更高。
地區與工作模式：北部/Remote/海外接案機會多，國際行情可參考薪資上限。
英文能力 - 線上免費檢測
雲端工程師職涯發展路徑總覽
雲端工程師的職涯擁有高度彈性與多元出路，不僅可持續深化技術實力，也能橫向轉職至顧問、資安或管理等專業領域。以下分為兩大主軸：「技術專精路線」與「管理 / 顧問 / 專業轉軌路線」。
📈 技術專精路線：從工程師到架構大師
這條路線適合對系統部署、基礎建設自動化與雲端架構設計具高度興趣者。
Cloud Engineer（雲端工程師） 掌握雲平台部署、資源管理與自動化基礎技能。
Senior Cloud Engineer（資深雲端工程師） 具備跨專案經驗與高效監控、故障排除、成本優化能力。
Cloud Architect（雲端架構師） 專注於設計大型雲端架構，兼顧穩定性、安全性與擴展性。
🔄 交叉技術進階路線：DevOps / SRE / 平台工程
DevOps Engineer（開發營運工程師） 整合開發與維運流程，導入 CI/CD 與基礎設施即程式（IaC）。
SRE（Site Reliability Engineer） 專注於系統可用性、容量規劃、容錯設計與自動化修復。
Platform Engineer（平台工程師） 為內部團隊打造平台工具與運行環境，優化開發者體驗與交付效率。
🧭 管理與顧問發展路線
Tech Lead / Cloud Team Lead（技術主管 / 雲端團隊領導） 統整技術方向、團隊管理與資源分配，牽引大型專案落地。
Cloud Consultant / Pre-sales（雲端顧問 / 技術顧問） 結合業務與技術，負責客戶雲端架構規劃、導入與 PoC 驗證。
🔐 專業分支發展
Cloud Security Engineer（雲端資安工程師） 負責雲端環境的安全性設計、合規控管與風險評估。
Data Platform Engineer / Data Engineer（數據平台或數據工程師） 轉向數據領域，聚焦於資料湖、大數據平台建置與處理流程。
[course_plugin title='推薦課程' keyword='資安與雲端架構工程師養成班' amount=1]
職涯發展路徑圖
雲端工程師（Cloud Engineer）
│
├── A. 深化雲端部署與設計 → 資深雲端工程師（Senior Cloud Engineer）
│ └── 架構設計專精 → 雲端架構師（Cloud Architect）
│
├── B. 學習維運與自動化 → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
│ └── 穩定性與監控進階 → SRE 可靠性工程師（Site Reliability Engineer）
│
├── C. 打造開發平台與工具 → 平台工程師（Platform Engineer）
│
├── D. 發展團隊協作與領導 → 技術主管 / 團隊領導（Tech Lead / Cloud Team Lead）
│ └── 與客戶對接與規劃 → 雲端顧問（Cloud Consultant / Pre-sales）
│
└── E. 特化技能延伸：
├── 雲端資安工程師（Cloud Security Engineer）
└── 資料平台工程師（Data Platform Engineer）
哪些產業需要雲端工程師
幾乎所有中大型企業皆正在進行數位轉型，以下為最仰賴雲端技術的產業：
金融科技（FinTech）：如數位銀行、支付平台，需高可用性與資安規範的雲端架構。
電子商務與零售：需支撐高流量網站、彈性資源與後端整合。
遊戲與多媒體產業：使用雲端作為即時伺服器平台與玩家資料同步。
製造業與 IoT：使用混合雲處理邊緣裝置數據，結合數據湖與 AI 模型部署。
教育與遠距工作平台：採用 Serverless 或容器架構支撐大量即時互動與內容傳遞。
醫療與生技產業：處理敏感數據的雲端儲存與運算，須結合合規與安全設計。
雲端工程師的挑戰與機會
💣 面對的挑戰：
技術變動快、需持續學習：新工具、新架構層出不窮，需投入大量時間學習與實作。
平台廠商鎖定效應（Vendor Lock-in）：企業使用單一雲端平台，限制多雲選擇與遷移彈性。
維運壓力大、責任重大：雲端系統一旦出錯影響層面廣，尤其是電商或金融系統。
安全與法規要求提升：需考量資安事件、資料合規（如 GDPR、HIPAA）與營運韌性。
🚀 成長的機會：
企業數位轉型需求大：2025 年起預計全球 70% 的企業核心應用將遷移至雲端。
AI 與數據導向加速雲端應用：模型訓練與資料儲存強化對雲資源的需求。
高階職位人才稀缺：具備架構設計、資安合規能力的雲端專家仍供不應求。
Freelancer 與 Remote Job 蓬勃：全球雲端工程需求讓自由接案與遠距工作成為常態。
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為何HR急著學人資數據分析？看懂2024最新趨勢，一窺企業的潛在規劃｜【人資F.B.I.研究報告】
人資數據分析不僅越發受到企業重視，也成為HR的必修課！數據化具體能應用哪些範圍？企業當前與未來預計投入的程度又是多少？HR學習這些技能究竟有什麼好處？本文透過104人力銀行最新發布的【2024人資F.B.I.研究報告】帶你一次看。
文／《104職場力》
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人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？人資數據分析的定義與應用範圍善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢
人資也要跟數字打交道？為什麼HR都在學人資數據分析？
HR跟數據的關聯不是只有薪水！在數位轉型的路上，人力資源數據化比我們想像的更加重要，這段小編要來跟大家聊聊現今企業越來越重視的數據分析議題。
人資數據分析的定義與應用範圍
顧名思義是指「利用數位工具及技術蒐集、整理人力資源管理相關的數據，並進行分析與解讀」，讓企業可以更深入地了解內部人力資源的狀況和表現。
所有人資會接觸到的工作項目，包含「選、用、育、留」等，都是可以建立數據庫並解析的面向，例如：招募成果、選人方式、離職比例、福利薪資調查、教育訓練成效分析，以及員工工作滿意度調查等，都是常見的人資數據分析範圍。
想進一步了解更詳細的定義與操作內容，歡迎閱讀：「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
善用數據=掌握優勢！HR可用數據分析幫企業做什麼？
人資數據分析的用途包含：了解求職者與員工行為、優化內部人資作業流程、管理並掌握企業人力配置狀況，並制定出有效的發展策略，藉此達成「人力資源最佳化」的狀態，幫公司節省開支。
而讓數據說話的好處是，企業可以基於事實制定更精準、更有效的決策，而非僅憑主觀感覺或經驗規劃，可避免走不必要的冤枉路。因此許多企業紛紛鼓勵人自家HR投入人力資源數據分析，或尋覓相關人才，希望能獲取更大的競爭優勢。
至於企業投入的程度有多熱列？【2024人資F.B.I.研究報告】做了相關調查，小編整理部分數據結果，下一段將說明這幾年的使用趨勢，或你也可以點擊下面按鈕直接觀看報告內容。
下載2024人資F.B.I.研究報告
延伸閱讀：善用數據分析，讓HR決策品質更上一層樓
我的產業走在前端嗎？快來看「人資數據分析的現況與趨勢」
哪個產業走在數位化尖端？看數據就知道！都說企業積極投入，但具體已經到什麼程度？自家企業進度是超前還是落後？接著往下看，讓趨勢數字告訴你答案！
近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢
▲企業整體現況V.S.未來使用意願
近年來，有運用數據分析進行人力資源管理的企業逐年成長，從2021年的39.1%開始，每年遞增，至2023年比例已經來到54.2%，顯示人資數據分析的熱度已逐漸擴散。
而未來有意願加入的企業比例也提升，2023年已來到65.0%，不難預測未來的使用率趨勢會持續增加。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲各規模企業使用現況V.S.未來使用意願
企業規模使用現況未來使用意願5～49人53.7%64.4%50～199人58.5%73.1%200～299人66.9%69.5%500人以上84.4%89.6%資料來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
對照兩者數字可發現，不論是現今的使用率或未來的使用意願，企業使用數據分析的比例都與企業規模的大小成正比。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲各產業企業使用現況V.S.未來使用意願
從產業別的使用比例來看，由高而低依序為：一般服務業56.2%、電子資訊業56.0%、知識密集服務業54.5%、傳統製造業50.9%。但不論哪一個產業，投入人資數據化管理的比例都破5成，且未來使用意願皆破6成。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
揭開企業的喜好！公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」
在選、用、育、留幾個階段中，企業數據使用率最多的議題是哪個？
▲排行榜前5名分析
從近年比例消長中可看到，「維持良好的員工關係」已連續3年登上「企業運用數據管理人資議題」之冠，顯示無論怎麼分配，企業對留才的重視程度都排第一。
另外「提升員工績效表現、訂定具競爭力的員工薪酬福利、訂定人才招募需求規格、教育訓練成效分析與提升、訂定僱用人員的選用標準」等，都是榜上常勝軍，只是每年排名與比例有些微變動而已。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲2023年使用率提升比例觀察
如果依照不同規模與產業類別來看，可以從2023年使用率提升的狀態來辨別這些企業當前還重視哪些議題，例如：
50人以上至199人的企業在「訂定具有吸引力的招募內容」上增加了6.4個百分點。
200人以上至499人的企業在「人才盤點與人才缺口預測」增加了17.6個百分點；另外在「訂定僱用人員的選用標準」上也提升10.6個百分點。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
▲未來使用意願排名
展望2024年，企業使用意願增加的部分多偏重在用才與留才。
電子資訊業與一般服務業會想運用數據進行「人才盤點與人才缺口預測」及「績優人才預測」。
傳統製造業與知識密集服務業則想運用在「教育訓練成效分析與提升」及「訂定具誘因的人才留任機制」。
▲ 圖片來源：104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】
看完以上分析，是不是更能掌握企業的數據化投入方向了呢？了解趨勢不僅有助於企業評估資源分配比例，也讓HR們在工作規劃上有更精準的目標。
想看更詳細的趨勢分析，歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。
下載2024人資F.B.I.研究報告
把握成長機會！HR學習人資數據分析的4大優勢
不論是待業中、想轉職，或是正在崗位上打拼的HR們，擁有數據分析技能，對個人或職涯發展都有諸多好處，例如：
持續學習和成長、提升個人競爭力：投入人資數據分析，可以促使HR不斷學習和成長，除了能跟上自家產業發展的步伐，同時能在競爭激烈的同業中保持競爭力，薪資也更容易UPUP！
提高規劃與決策的效率和準確性：透過數據分析，HR可以做出更加準確和有效的決策，幫助企業實現更好的組織管理與人才發展，因此容易受到老闆的重視與青睞。
未來職涯發展有更多選擇：懂得人資數據分析的HR可以涉足更廣泛的領域，例如人才管理、組織發展、業務策略等，為自己的職涯發展開拓更多可能性。
提升在團隊中的影響力與重要性：懂得人資數據分析的HR可以透過此技能與洞察結果，向老闆展現自己的價值和能力，進而提升自己在組織中的影響力與地位。
如果你對人資數據分析感興趣，歡迎看看前輩怎麼說：人資職場必備技能！前輩談數據分析與應用
想了解更多人資數據的應用趨勢，以及解決HR作業困境的實際建議嗎？歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。
下載2024人資F.B.I.研究報告
2024《人資F.B.I.研究報告》大綱
2024觀點發現
企業徵才與留才成效
提升企業徵才力與留才力建議
人才培育趨勢
人才培育難題
人才培育難題建議
人資數位化趨勢
人資數據應用趨勢
Chapter 1 ─ F.B.I.歷年趨勢觀察
HR作業使用趨勢Function
HR作業預算規劃Budget
HR作業關鍵指標Indicator
Chapter 2 ─ HR作業困境與建議
HR作業困境概況
人才徵選難題
人才徵選建議
人才培育難題
人才培育建議
Chapter 3 ─ HR時事議題
HR數據需求
HR作業數位化
附錄 ─ 研究設計、產業分類定義
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
[course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1]
🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
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