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這項技能主要用來將複雜的數據轉化成直觀、互動的視覺化報表，方便決策者快速理解關鍵資訊。具備此能力的人能有效整理大量數據，製作動態儀表板，支援業務分析和策略規劃，提高團隊溝通效率與工作效能。在數據驅動的職場環境中，非常受企業重視，尤其適合資料分析、行銷、財務及業務管理等相關職務。掌握此技能能提升職場競爭力及跨部門協作能力。
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    16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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    2024/07/03

    什麼是 Google BigQuery ? 大型資料庫運用，幫助PM進行市場分析！
    Google BigQuery 是一個完全託管且具有高度可擴展性的數據倉庫解決方案，專為大型數據集的分析設計。它由 Google Cloud 提供，允許用戶使用 SQL 查詢進行大規模數據分析，無需設置或管理基礎設施。BigQuery 具有以下幾個主要特點：
    1. 無伺服器架構：無需管理伺服器或基礎設施，一切由 Google Cloud 自動處理。
    2. 即時查詢：能夠對超大數據集進行快速查詢，支持即時分析。
    3. 自動縮放：可以根據需求自動調整計算資源，確保性能和成本的最佳平衡。
    4. 內置機器學習：支持與 Google 的機器學習工具整合，可以直接在數據倉庫中運行機器學習模型。
    5. 高可靠性和安全性：內置的安全和合規功能，保護數據隱私和安全。
    【PM 可以怎麼運用 Google BigQuery？】
    作為產品經理（PM），你可以利用 Google BigQuery 來達成多種業務目標，以下是一些具體的應用場景：
    1. 用戶行為分析：
    ✔ 跟蹤和分析用戶在產品中的行為數據，如點擊、訪問頁面、使用功能等。
    ✔ 了解用戶使用產品的模式，找出優化產品的機會。
    2. 市場分析：
    ✔ 分析市場數據，了解競爭對手的動態和市場趨勢。
    ✔ 使用數據驅動的洞察來制定市場策略和產品定位。
    3. 業務報告和儀表板：
    ✔ 構建自動化的業務報告和儀表板，實時顯示關鍵業務指標（KPI）。
    ✔ 提供高層管理和團隊成員透明的業務狀況。
    4. A/B 測試和實驗分析：
    ✔ 分析 A/B 測試的結果，找出最佳方案。
    ✔ 驗證新的產品功能或設計變更的效果。
    5. 預測分析：
    ✔ 利用歷史數據進行預測分析，預測未來的趨勢和需求。
    ✔ 幫助制定長期的產品規劃和資源分配。
    6. 客戶細分：
    ✔ 根據用戶行為和屬性進行客戶細分，針對不同用戶群體提供個性化的產品體驗。
    ✔ 提高用戶滿意度和產品的轉化率。
    總之，Google BigQuery 為產品經理提供了強大的數據處理和分析能力，能夠支持更精確和有效的決策，從而推動產品和業務的成功。
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