104學習

AS/400

AS/400 是 IBM 於1988年推出的中大型企業專用伺服器平台,主要用於企業資源規劃(ERP)、財務、人事等核心系統。具備這項技能代表能操作及維護這套穩定且長期使用的系統,熟悉其作業系統、程式語言(如RPG)、資料庫管理及系統整合。由於許多傳統企業仍依賴這平台,懂得相關技術的人才在特定產業中具備穩定且不可或缺的價值,適合想進入金融、製造或大型服務業的資深IT專業人士。

103 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
【2026/9/22開班】CCIE EI Bootcamp / CCIE EI 衝刺營
【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
【2026/12/29開班】AWS架構設計實戰
Excel高效工作術(圖表/樞紐/函數)
Excel高效工作術(圖表/樞紐/函數)
【2026/11/14開班】CISSP 資安系統專家認證
【2026/11/14開班】CISSP 資安系統專家認證
【2026/11/12開班】CISSP 資安系統專家認證
【2026/11/12開班】CISSP 資安系統專家認證
【2026/11/16開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
【2026/11/16開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
【2026/11/21開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
【2026/11/21開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
【2026/11/30開班】CompTIA Network+ 國際網路認證課程
【2026/11/30開班】CompTIA Network+ 國際網路認證課程
【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

精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

RSA/CSE |
RSA/CSE證照專注於資訊安全領域,涵蓋風險管理、漏洞評估及資安防護技術,強調實務操作與策略規劃能力。持有此證照者具備辨識與應對網路威脅的專業知識,能有效提升企業資安防禦水平,適合資安分析師、風險管理師等職務,提升職場競爭力與專業形象。
RSA Security
RSA/CI |
RSA/CI證照專注於資訊安全管理與風險評估,培養專業人員具備識別、分析及應對企業資訊安全威脅的能力。持有此證照者能有效規劃資安策略,確保系統與資料的完整性與機密性,提升組織整體防護能力,適合從事資安分析師、風險管理及資安顧問等職務。
RSA Security
RSA/CA |
RSA證照專注於網路安全領域,涵蓋風險管理、資料加密及身份驗證技術,強化企業資安防護能力。CA證照則著重於憑證授權與數位簽章技術,確保電子交易與通訊的安全性與可信度,適用於金融、政府及資訊產業,提升專業人員在資安架構設計與管理上的競爭力。
RSA Security
程式設計語言(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
軟體專案管理(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

100%原生台灣的數位轉型軟體龍頭,昕力資訊用實力收獲400家企業好感度|精選職缺

名列104人力銀行「2024最佳雇主品牌獎」的優秀得主之一,「昕力資訊」是台灣第一國際級數位轉型軟體公司,深耕業界多年的他們不僅是數位金融科技的實踐家,更期望提供創新技術與專業解決方案之餘,打造「同昕共贏」、帶動產業人才成就的共好職場,《104職場力》帶您認識昕力資訊的如何打造極具吸引力的職場環境。 文/《104職場力》 本文導覽(點擊可快速前往指定段落閱讀) 強大的技術能力為底氣,與顧客建立信任夥伴關係實施利潤中心制,所有成員都能實現內部創業104精選:【昕力資訊】推薦職缺創新就是DNA,期望帶動產業人才成就共好同昕共贏,就是要和員工分享成果產業熱情是必備要素,跨國專案開啟職涯更多可能 YouBike小管家、財政部統一發票兌獎App、Line Pay一卡通帳戶系統、國泰世華銀行智能客服阿發等,都是我們日常耳熟能詳的便利服務,但你知道嗎?這些服務的幕後推手:昕力資訊,其實是一間100%台灣原生的國際級數位轉型軟體公司,以600位員工服務國內七成以上的金融業,並連續三年獲得英國金融時報(Financial Times)評選為亞太地區快速成長500強企業,近年觸角更延伸至新加坡、越南、日本及泰國等地,跨足國際市場,他們是怎麼做到的? 強大的技術能力為底氣,與顧客建立信任夥伴關係 昕力資訊是台灣少數推出自有產品和服務的資訊軟體公司,產品涵蓋交談式AI服務平台、企業數位服務中台、ESG永續以及資安防護四大領域,累積服務的企業客戶超過400家,從金融保險、零售電商、製造業、醫療照護到政府單位都看得到他們的身影,為不同領域的客戶量身打造數位轉型解決方案。 「我們最大的優勢在於強大的研發和技術創新能力」營運管理處副總經理葉淑婷說,昕力不但擁有多項發明專利及國際認證,更時刻關注產業趨勢,因應市場環境變化迅速推出新產品,「要做到這點很不容易,需要非常強的技術能量支撐」。以對AI技術發展的投入為例,昕力內部設有專門的研發團隊,針對包括自動化、數據分析、生成式AI、機器學習等技術深入研究;既有產品的團隊成員,則從產品如何與AI結合的角度進行思考和技術創新。這過硬的研發實力成為昕力的底氣,讓員工在面對客戶提出的十八般需求時,能迅速反應並調整產品和服務內容,不但讓昕力在市場上持續保有領先優勢,使命必達的彈性和服務熱忱,也為他們贏得好口碑和客戶忠誠度。 葉淑婷分享一個昕力智能客服的經典案例。 2024年初,投資人瘋買高股息ETF,因為申購量能過於龐大,券商人力無法負荷,紛紛提前截止收單,唯有透過昕力SysTalk.Chat AI智能客服接單的平台完全未受影響,持續作業至最後一刻,在當時的00940之亂中取得佳績,讓客戶超級滿意。 「說實話,要在與智能客服對話間完成轉帳並不容易,背後必須串接至企業內部的資料庫,市場上大多數產品是無法做到的」葉淑婷解釋,但昕力獨家研發的雙腦AI智能客服可以,且在該檔ETF募集期間,負責團隊更隨時待命,全力配合客戶需求完善作業流程,「可以說無論執行過程或成果,對雙方來說都是一次非常成功的合作經驗」葉淑婷說。 實施利潤中心制,所有成員都能實現內部創業 昕力以現階段600名員工的規模,能做到同時深耕四大領域,及超高的組織效率,跟他們實施利潤中心制度有莫大關聯,每個事業單位都被視作獨立的經營個體,負責自身的經營成果,公司則在行銷、業務機會以及人資、財會等方面給予協助,讓夥伴無後顧之憂地全力發展事業。 「你可以把團隊想像成一家小公司」葉淑婷解釋,從產品開發、製造、管理、銷售到財務,成員享有很高的獨立性和自主權,要自行計算損益,公司則以其盈虧金額評估經營績效,再根據獲利提撥一定比例做為團隊分紅獎金,也就是說,團隊經營成效愈好,夥伴的報酬就愈高。 利潤中心制度對員工有什麼好處?以昕力來說,員工很大比例為研發工程師,原本只需完成公司交付的任務即可,但透過利潤中心架構,給了他們一個在提升技術之外,可以內部創業,實現自我的平台和機會。「從被動化為主動,同仁可以自行選擇有興趣的領域或是專案,不管是數位金融、保險科技、智慧健康或是物聯網都好,而且不需要承擔外部創業的各種風險,只要專注於發展自己的事業即可」葉淑婷說。 特別的是,除了原有業務,許多事業單位還藉此發展出自己的技術與Knowhow,甚至成功推動產品上市,一個即將於明年推出的創新產品便是最佳實例。 這個今年初才開始運作的十人小型團隊,不走昕力最熟悉的金融保險領域,選擇以電商為服務對象,透過利潤中心制度取得獨立運作的機會與資源支持,不僅經營成果十分亮眼,並準備將想法轉化為實際的研發項目,預計在明後年正式推向市場,充份體現出利潤中心制實現內部創業的可行性。「對公司和員工來說是雙贏的作法」葉淑婷說,「同仁有更多元的職涯發展面向,公司也能根據績效靈活分配資源,進一步提升組織效率、公司整體效益以及凝聚力」。 104精選:【昕力資訊】推薦職缺 ◆ 【AI團隊】Node.js工程師_台北▶ 看職缺◆ 【AI團隊】演算法工程師 Algorithm Engineer(LLM)_台北▶ 看職缺◆ (資深)軟體測試工程師 (Sr.) Software QA Engineer_台北▶ 看職缺◆ 數位行銷專員_Digital Marketing Specialist_台北▶ 看職缺◆ 產品業務副理/經理/總監_Product Sales Manager_台北▶ 看職缺◆ 開源策略經理/副理_Open Source Strategy Manager_Taipei▶ 看職缺 創新就是DNA,期望帶動產業人才成就共好 昕力資訊員工平均年齡僅三十多歲,扁平化的組織架構,讓公司上下間的溝通透明順暢,工作氛圍活力十足,滿滿的創新能量與熱情,除了展現在工作任務上,在「昕力大學」(TPI University)論壇更是清晰可見,工程師們自發性的撰文投稿,每年都有相當多的新文章上線,與內外部的人才互動交流。 「昕力大學」是昕力資訊在2015年成立的技術共享專業論壇,由昕力員工以 Xamarin、網頁技術、Java、.NET、企業系統軟體、資料庫技術、專案實務等為主題,各自分享專案經驗、新技術研究心得、以及其他相關的技術知識。 「這是我們董事長的願景」葉淑婷說,「他認為台灣優秀的技術人才非常多,但大多投入半導體或電子產業,昕力想打造一個讓軟體人才有更好發揮的場域,希望先透過這個論壇讓資訊共享,讓知識可以交流和擴散,從整體面提升人才的技術能量」。也因此,昕力大學的內容完全對外開放,外部人員可自由上網瀏覽,一些適合錄製成課程的主題,則會放在昕力的學習平台供同仁觀賞或做為教育訓練之用。 同昕共贏,就是要和員工分享成果 提到企業文化,除了對技術的堅持和服務熱忱,最讓昕力員工們津津樂道的,就是公司對「同昕共贏」理念的實踐,特別重視員工意見和參與度,小到員工制服活動Tshirt都會投票表決,公司也樂於和他們分享經營成果。「像我們總經理就常會找同仁一對一聊天,直接收集大家的心聲」葉淑婷提到,之後再根據這些意見優化制度和做法,讓職場環境更符合員工期待,也有助於留任優秀人才。 在對員工的照顧上,昕力同樣細心體貼,從彈性工時、遠距辦公、帶薪休假、心理諮詢、高規格健檢等,十分周到全面。葉淑婷自己則特別喜歡公司在友善安家上的貼心,除了一般的產假、陪產假、新生兒禮包以及育兒津貼外,公司內還特別設有親子室,提供員工臨時托育服務,由專業人員陪伴照顧,讓分身乏術的同仁能暫時卸下壓力,非常暖心。 此外,隨著2024年10月登錄興櫃,昕力提供給員工的額外獎酬,除了目前利潤中心制度下的分紅,未來在公司上市或上櫃後,又多了一項「員工持股信託計畫」的福利方案。員工從每月薪資中提撥金額申購公司股票,公司則提供一定比例的補貼,所有員工都有機會成為股東,共享公司的營運成果。 產業熱情是必備要素,跨國專案開啟職涯更多可能 昕力近年全力拓展海外市場,在新加坡、日本、越南、泰國都設有子公司,不斷擴大的事業版圖和海外專案,帶給員工大量和國外團隊合作,拓展眼界的機會。「四大產品線加上跨國大型專案,我們的工程師可以觸及的面向既多且廣」葉淑婷說,跨國專案規模大、複雜度高,可能會同時與來自亞洲和歐美國家的團隊共同合作,參與其中能接觸到國外人才和技術,對於提升個人專業或職涯發展,都有極大助益。 快速發展帶動昕力更多的人才需求,「學歷不是絕對」葉淑婷強調,「更重要的是對軟體產業要抱有熱情」。事實上,昕力目前的員工中就有不少非相關科系出身,是因為對資訊產業有興趣而自行進修,進而成為昕力的一員。葉淑婷指出,昕力需要的人才涵蓋四大產品線,除了必要的專業能力,也必須認同公司的創新文化,具備自主學習能力,願意不間斷地汲取和學習新技術。 昕力注重人員成長與持續進步,同時以「服務客戶、展現專業、分享快樂」為公司文化,秉持認真的態度與最佳的服務精神,以最專業的技術與解決方案,追求客戶滿意與公司成長。 對於軟體產業有興趣,或是有意願加入昕力的求職者,葉淑婷建議可以透過進修或參與研討會等管道,學習AI、大數據及數位行銷等相關專業,培養對產業趨勢的敏銳度,也可以進一步發展跨領域技能,提升個人的競爭力,「昕力各部門都有人才需求,只要有能力,一定能在這裡找到發揮的舞台」葉淑婷說,她期待有更多生力軍成為昕力的夥伴。 [joblist_plugin title='【昕力資訊】最新職缺馬上看!' url='https://www.104.com.tw/company/cqcrfnk' amount='6']
【104職場力】

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

SEO相關職缺徵才/可以全遠端工作

1.SEO主管(年薪:150萬起) 有管理50家客戶及SEO團隊經驗及能將大字優化上google第一頁及AI引用 SEO 客戶的續率 60% 以上 2.SEO顧問(月薪:5萬起 ) 5年以上SEO實操經驗 有管理30家SEP客戶及SEO授課經驗 3.SEO內容行銷專員(底薪:5萬起+排名績效獎金) 能將大字優化上google第一頁及AI引用 SEO 客戶的續率 60% 以上 公司名稱 : 戰國策網路科技(股)公司 統編: 11002716 地址 : 臺北市松德路一段159號13樓 符合資格須附上 遞送您的履歷 : ceo@ai.com.tw 。合適者會主動與您聯繫。
林尚能・戰勝學院

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
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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

AI課程企業內訓/企業如何運用AI提升績效與降低成本

今天我去了台灣最大也是上市公司的沙拉油製造廠做企業內訓,短短三個小時,我看見了一群主管與同仁,眼神閃著光,不只在聽,還在想:「我們的工作,是不是也能這樣AI優化?」 今天我做的是AI導入企業內訓,不講理論,而是手把手教他們怎麼用 ChatGPT 來改善流程、降低錯誤、縮短決策時間,甚至連產線報告都能自動生成。 這就是我為什麼這麼喜歡企業內訓—不是要大家成為AI專家,而是幫每個人多出一點時間、少一點壓力,讓工作變聰明一點,我相信,只要方法對,AI不是取代人,而是成為每個人工作上的寫作助理。 我很榮幸本次為上市公司的沙拉油製造廠量身打造的AI內訓課程。課程深入探討企業如何運用AI,實現「提升績效與降低成本」的雙重目標。跨部門AI應用策略:課程將詳細解析AI如何在企業各部門發揮作用,助您打造高效能團隊。 行銷部門:AI能協助撰寫各種文案(如新聞稿、廣告、社交媒體貼文)、進行市場研究、多語言翻譯,並透過AI生成圖片與影片。特別是,AI能進行SEO優化排名,包括關鍵字優化、網站架構優化、網站速度優化及外部連結建立,有效提升官網流量與潛在客戶名單,平均可節省50~90%的工作時間。 業務部門:AI可輔助撰寫銷售文案、反對話術、銷售手冊,並進行市場趨勢分析與銷售預測。此外,AI還能生成針對特定客戶或市場的個性化銷售腳本與常見問答集,有效提升業務成交率。 人資部門(HR):AI能協助撰寫徵才文案、篩選履歷與初步評估候選人,並設計員工培訓計畫和公司教育訓練手冊。AI還能改善溝通效率(如整理會議記錄)、收集員工意見並進行分析,甚至模擬面試情境與題目,助您篩選優質人才並降低流動率。 財務部門:AI能自動化處理並生成財務報表,進行精準的預測分析與財務風險分析。透過AI,還能實現帳務自動化處理,例如從發票中擷取數據,並分析成本結構、提出優化建議,大幅減少人工作業時間與錯誤率。 資訊部門(IT):AI可實現IT運維自動化,主動檢測系統異常;強化網路安全與威脅檢測,識別惡意行為;協助進行數據深度分析與流量預測;並透過建立智能服務台與知識管理系統(如Vertex AI),提供快速解答並自動化知識管理,全面提升部門效率與企業防禦能力。 研發部門:AI能加快程式開發速度、迅速提供技術文件與程式碼,並提出程式碼優化與除錯建議。它還能快速獲取最新研究、技術動態與程式語言問題解答,平均可節省30~40%的程式開發時間。 製造生產部門:AI可應用於生產排程自動化、品質異常處理自動化、設備預測性維護、智慧製程控制、智慧品質檢測系統,以及食品安全風險預測系統。這些應用能大幅提升生產效率、降低營運成本並強化品質控制,例如品質檢測效率可提升300%,準確率達99%以上。 經營管理層:AI能快速處理和分析大量數據,協助制定更準確與即時的決策,並預測市場趨勢、模擬不同策略的影響。它還能優化營運效率、激發創新能力、加強風險管理與客戶關係管理,成為經營層的「最佳智囊幕僚」。 主流AI工具實戰應用:課程將以付費版ChatGPT-4o、Google Gemini、Claude.ai、Felo.ai等作為範例,深入解析其功能亮點與獨特優勢,包括: ChatGPT (OpenAI):具備強大的語言處理能力,能回答問題、協助寫作與翻譯、提供創意內容,並理解上下文,適合生成故事和詩歌。 Gemini (Google):能處理文字、圖片、音訊和影片等多模態信息,適合複雜任務,並提供多個版本以適應不同應用需求。Google Gemini已整合至各辦公室軟體,能協助分析Gmail/行事曆及總結Youtube影片。 Claude.ai (Anthropic):擅長精確回應複雜問題,具備強大的邏輯推理與上下文理解能力,特別適合程式開發。 Felo.AI:作為AI驅動的搜尋引擎,強調即時性與互動性,能提供即時可靠資訊,並進行深度探討且附加信息來源。它還能快速生成簡報、心智圖,並透過Felo Agent蒐集專業資料。 精準AI指令(Prompt)技巧:學習如何提升AI的回應品質,包括置入角色身份、明確交辦任務的最終目的、具體化需求、分步驟回應、設定AI角色、指定回應格式及限制AI回應範圍,以獲得最專業、最精準的生成結果。 AI與人類的完美結合:「未來不是AI取代人,而是會用AI的人取代你!」 的理念,引導企業建立人與AI組成的「雙隊伍」,讓AI成為加速工作的「超級助理」,可幫助您節省80%的時間。 企業導入AI的成功心法:課程將提供企業導入AI的策略與步驟,從提升領導層對AI的認知、引入通用AI工具,到採用專門型AI工具及自建AI解決方案。同時,強調管理層的支持、關鍵人員的選擇、全面的人員培訓、小規模試點項目與鼓勵員工參與的重要性,確保AI導入成功,將AI轉化為企業成長的加速器。 戰國策的專業培訓,引領您的企業邁向AI驅動的高效未來。 立即聯繫我們,為您的企業量身規劃專屬AI內訓課程! 戰勝學院官網:www.mo.com.tw LINE ID: @119m 0800-003-191
林尚能・戰勝學院

「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

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]
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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

【104 talks】AI不是潮流,而是生存條件*贈企業AI健檢* | 12/18 免費直播

文/104人資市集 「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升 為每位忙碌的職場人士,創立一個能夠高效學習的節目平台,集結各領域專業講師的知識與分享,為職場人士帶來啟發和新視角。 - 專為人資、企業決策者打造​ - 【AI不是潮流而是生存條件:三步驟改變工作流、破解人才荒】 **報名即贈:一對一「企業AI健檢」諮詢**(活動限定!詳細領取資格將於講座活動中說明,千萬別錯過哦!) 【為什麼你不能錯過這一場?】 AI不再只是科技趨勢,而是正在真實改變企業的關鍵力! 從主管決策、團隊協作,到第一線員工的日常產出,會用 AI 的企業,效率早已拉開差距。 但問題是——多數企業「知道 AI 很重要」,卻不知道從哪裡開始用?怎麼用才真的有感? 如果你的公司現在 還沒正式把 AI 用進工作流程 那你很可能正在: - 用「人力」對抗別人用「AI 自動化」 - 用「加班」對抗別人用「10 倍效率」 - 用「經驗猜測」對抗別人用「AI 輔助決策」 差距不是慢慢拉開,是每天都在擴大 這一場,就是專為你而辦!! 【課程核心聚焦】 本場短講將聚焦在三大重點: ✔讓你真正看懂:AI如何實際提升企業、主管與員工的工作效率 ✔完整拆解企業端的AI導入做法與成功實例 ✔幫助你利用AI改變工作流、破解人才荒! 【誰適合參加?】 ✔企業主管、部門主管 ✔人資、教育訓練負責人 ✔正在評估 AI 導入的企業 ✔想為團隊「提早建立 AI 競爭力」的你 【你可以學到什麼?】 ✔企業目前遇到的痛點解析 ✔最實用的 AI落地應用方向 ✔主管與員工最容易「馬上用起來」的 AI 工作模式 ✔企業在導入 AI時 最常見的卡關點與解法 ✔如何判斷:你的公司 適不適合導入 AI?該從哪個部門先開始? 講座資訊: 講座時間:2025/12/18(四)13:30~15:00 報名截止時間:2025/12/16(二) 活動形式:線上免費直播 適合對象:所有職場人士 價值:3600元 → 免費 立即點我免費報名 【報名流程】 1. 活動前1天,我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您,請隨時留意Email,以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。 【注意事項】 報名前,請詳閱課程內容及購買須知。  104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權,可能視情況進行適當的修改與調整。  104 人資市集 保留報名審核權利。  如有課程相關問題,請至聯絡我們留下相關訊息。 . . . 最划算的全方位教育訓練方案!免費申請全課程試閱 >> 推薦你更多相關的好文章>> 【104 talks】中小企業主不可不知的關鍵法律常識 ​| 陳全正律師 【104 talks】如何從制度打造文化:企業成功案例解析 ​| 策略思維商學院院長 孫治華 【104 talks】時代 vs 世代:不可不知的 EAP 推動要點 | 興智國際執行長 黃智儀 【104 talks】現代領導者的人生進化指南 | 波波黛莉共同創辦人黃晨皓 Kim 【104 talks】AI 數據智能時代的工作再定義 | 微軟人資長王有蘋 【104 talks】運用心理能量,職場一路順暢 | 蘇予昕心理師 【104 talks】啟動你的能量計畫,打造高效人生 | 最速總經理王冠翔 滿足中小企業的培訓需求!超過150+課程任選 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息 >> 加入104人資市集 Line 獲得新知與獨家優惠!
【104職場力】・AI

AI工作機會超過3.2萬個!輝達及供應鏈前進「6/28職涯博覽會」搶才

文/104資訊科技 公共事務處 2025年COMPUTEX登場,NVIDIA(輝達)執行長黃仁勳提到,AI將如同電力與網際網路,成為新一代智慧基礎設施。104人力銀行數據顯示,2025年第一季 AI相關工作機會已達3.2萬個,與ChatGPT問世前的2021年相較成長34%;53%的AI工作機會不限科系,即將步入職場的新鮮人、以及非理工科系的求職者都有機會。104人力銀行6月28日將於台北世貿舉辦「2025職涯博覽會」,NVIDIA(輝達)、台積電、聯發科、東京威力科創等多家 AI發展重點企業都將於現場徵才,歡迎手刀報名https://104cweb.pse.is/news-0513。 電子資訊/軟體/半導體業搶才 各產業亦延伸AI發展需求 NVIDIA(輝達)台灣總部將落腳北士科,有望帶動產業鏈進駐,並將在台灣建設一部巨型AI超級電腦,打造AI基礎建設,AI相關人才需求可望持續提升。 104人力銀行數據顯示,2025年 第一季 AI相關工作機會每月平均已達3.2萬個。依產業,電子資訊/軟體/半導體為AI發展核心,平均每月工作機會1.8萬個占57%最多,一般製造業則因具有工廠自動化需求,月均工作機會6,000個、占19%第二,其他則包含批發/零售/傳直銷業占5%、法律/會計/顧問/研發/設計業占4%、金融投顧及保險業3%等,不同產業皆延伸對AI的應用需求。 跨域人才具優勢 53% AI工作機會不限科系 隨著AI發展益發蓬勃,各職類人才的工作機會也出現結構轉變。AI的研究與開發人才需求仍為最多數,2025年第一季軟體/工程類人員平均每月工作數9,000個,占比29%、比2021年下降6個百分點,主要受到應用端人才需求明顯增強的影響;工程研發類人員平均每月工作數4,000個,占比13%、比2021年下降2個百分點。相較同期,跨域應用能力的非研究開發人才占比逐漸上升,例如;業務銷售類人員工作數占7%、上升1個百分點,維修/技術類人員占4%、上升1個百分點,專案/產品管理類人員占3%、上升1個百分點、採購/資材/倉管類人員占2%、上升1個百分點,若能掌握AI應用能力,便有機會成為職場寵兒。 適逢畢業季即將來臨,新鮮人有望搭上AI題材!104人力銀行分析,AI相關工作對科系的要求,23%指定電機電子工程相關科系、21%指定資訊工程相關科系、11%指定機械工程相關科系,不過,也有53%不限科系,建議人才加強AI的應用能力並用實際作品展現個人實力,獲得企業青睞。 NVIDIA及11家供應鏈 6/28職涯博覽會搶才逾5,000人 AI發展勢不可擋,NVIDIA(輝達)執行長黃仁勳在COMPUTEX秀出55家台廠為輝達供應鏈,其中11家已參與104人力銀行6月28日在台北世貿的「2025職涯博覽會」,包括:台積電、宏碁、華擎、勤誠、台達電、聯發科、廣運、廣達、中信金、國泰金、玉山金11家企業,加上NVIDIA(輝達),透過104人力銀行線上徵才超過5,000人,歡迎求職者報名https://104cweb.pse.is/news-0513。 掌握更多AI趨勢 COMPUTEX將登場 類比IC設計工程師年薪155萬居科技人才之冠,半導體薪資競爭力最強 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 職場學習新趨勢!34%職人用AI,會AI薪資成長52%,月薪逾10萬!
【104職場力】・職涯規劃

【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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