瞬間強化！三小時+AI，破解商用英文E-mail難題
104學習
Pro/E
Pro/E 是一款專業的三維電腦輔助設計（CAD）軟體，主要用於產品設計與工程製圖。具備此技能代表能熟練操作3D建模、裝配設計及工程分析，提升設計效率與精準度。在製造業、機械設計、汽車及電子產業特別受重視，有助於縮短開發時間、降低錯誤率，並促進團隊協作。掌握此技能，對從事機械設計、產品開發及工程相關工作者來說，是一項實用且具競爭力的專業能力。
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
【2026/12/29開班】AWS架構設計實戰
【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
【2026/10/17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
【2026/9/21開班】Architecting on AWS (AWS架構設計實務)
【2026/12/21開班】Architecting on AWS (AWS架構設計實務)
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
ACP Premiere Pro 2021
Adobe Certified Professional是Adobe官方認可的國際證照，由Adobe與全球最大考證中心Certiport共同合作推出，針對平面影像、網頁設計與影音動畫領域，結合每個軟體所具備的核心應用與知識理論的內容，提供擁有設計軟體使用經驗的人士進行考核認證，考科包含Adobe Photoshop、Adobe Illustrator、Adobe InDesign、Adobe Dreamweaver、Adobe Animate、Adobe Premiere Pro及 Adobe After Effects。
為多媒體設計學習者最該必備的證照，能證實學習者對Adobe核心應用具備相當的熟練度，額外的Adobe設計專家證書，更能展現擁有跨軟體設計專案的能力，藉由認證項目檢視自我是否掌握業界所需，除了了解掌握學習程度，更能為創作作品增加說服力。
Adobe
ACP Premiere Pro 2022
Adobe Certified Professional是Adobe官方認可的國際證照，由Adobe與全球最大考證中心Certiport共同合作推出，針對平面影像、網頁設計與影音動畫領域，結合每個軟體所具備的核心應用與知識理論的內容，提供擁有設計軟體使用經驗的人士進行考核認證，考科包含Adobe Photoshop、Adobe Illustrator、Adobe InDesign、Adobe Dreamweaver、Adobe Animate、Adobe Premiere Pro及 Adobe After Effects。
為多媒體設計學習者最該必備的證照，能證實學習者對Adobe核心應用具備相當的熟練度，額外的Adobe設計專家證書，更能展現擁有跨軟體設計專案的能力，藉由認證項目檢視自我是否掌握業界所需，除了了解掌握學習程度，更能為創作作品增加說服力。
Adobe
非線性剪輯Premiere Pro
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
e-Biz+
e-Biz+證照專為提升數位商務與電子商務相關技能而設計，涵蓋網路行銷、網站管理、數據分析及電子支付等實務應用，協助持證人掌握最新數位工具與趨勢，增強企業競爭力與個人職場價值，適合欲進入或深化數位經營領域的專業人士。
Comp TIA
基礎非線性剪輯Premiere Pro
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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
精選貼文，掌握第一手知識
達梭系統台灣高峰論壇 報名網址：https://bit.ly/41k69wz
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 JavaScript）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單：
前端工程師
必備工具：
⭕ HTML/CSS/JavaScript: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。
⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。
⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。
⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。
⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。
推薦證照：
⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。
⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。
⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。
相關課程推薦：
Let’s Vue! 前端開發入門到實戰
後端工程師
必備工具：
⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。
⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。
⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。
⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。
⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。
推薦證照：
⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。
⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。
⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。
全端工程師
必備工具：
🔵 HTML/CSS/JavaScript + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。
🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。
🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。
🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。
🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。
推薦證照：
🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。
🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。
🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。
工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 Java Script）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單：
前端工程師
必備工具：
⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。
⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。
⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。
⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。
⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。
推薦證照：
⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。
⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。
⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。
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第一次就上手，前端工程新手指南
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後端工程師
必備工具：
⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。
⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。
⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。
⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。
⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。
推薦證照：
⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。
⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。
⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。
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全端工程師
必備工具：
🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。
🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。
🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。
🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。
🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。
推薦證照：
🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。
🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。
🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。
工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
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
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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
離岸風電（Offshore wind power）夯什麼？看懂風電產業鏈上／中／下游，前進百萬年薪綠能新貴
近年政府積極推動綠能，而台灣海峽天然獨厚的風電潛能吸引各國資金及開發商進駐。全球20大風場光是台海就佔16處，讓離岸風電（Offshore wind power）成為再生能源寵兒，人力需求也隨之大增。跟著《104職場力》小編了解台灣風力發電產業鏈上、中、下游廠商及工作機會，想加入風電產業、成為年薪百萬綠領人才千萬別錯過！
文／《104職場力》小編
台灣風力發電根據風機設備裝設位置，分為陸域和離岸二種，整條產業鏈含上游、中游、下游三部份。
上游包括鋼材／玻碳纖／樹酯等原材料、葉片／齒輪／塔架／電纜等零組件、電力系統、監控系統、最後是離岸／陸域風機設備。根據產業價值鏈資訊平台資料顯示，目前全球風電機組整機設備以丹麥的MHI Vestas居首，其他主要業者有美國奇異（GE）、中國大陸金風科技及合併後的西門子歌美颯（Siemens Gamesa）等業者，台灣則以東元電機為代表。
中游則有風場規劃、營造、風機維護，在產業鏈中屬於整合服務。得標業者在風場區內進行調查，例如地質、生態等，若是離岸型還要考量海象、漂沙、海域環境等因素，多項評估後選定風力場址並開始建設施工。在風力發電廠正式營運後，會由風機維護業者提供設備後續保固與檢修服務。
下游包含風場開發及發電營運，風電發電業負責統籌風場規劃、營造乃至於營運活動等顧問諮詢服務，擁有風場所有權。
註1：EPCI- Engineering, Procurement, Construction and Installation註2：EPC- Engineering, Procurement, and Construction圖片來源：綠色貿易資訊網
以下為《104職場力》小編參考產業價值鏈資訊平台及綠色貿易資訊網資料，彙整風力發電產業鏈上、中、下游廠商及工作機會。
上游：設備製造業
包含原材料、零組配件、次系統、離岸／陸域風機設備
中鋼構新光鋼前端風電浦項鋼鐵上緯投控天力離岸永冠能源世紀鋼華新能源電纜大亞電線電纜宏泰電工合機電線電纜大東電春雨信邦電子潤泰精密材料中鼎工程世紀風電世紀樺欣風能ABB Group東元電機台達電士林電機亞力電機華城電機MHI Vestas西門子歌美颯奇異台塑春源鋼鐵金豐機器工業源潤豐鑄造
中游：整合服務業
包含風場規劃、風場營造、風機維護
中興電森崴能源台汽電國際海洋東方風能沃旭能源台船佳運銘榮元元皓能源希世比能源晶元綠能新高能源崨豹科技
下游：發電業
包含風場開發、發電營運
雲豹能源泓德能源Northland Power亞泥台船環海風電星能富崴能源臺英風電伯威海事工程天氣風險管理
全球風能協會於上月26日發布《2024年亞太地區風能供應鏈報告》，指出台灣在離岸風電供應鏈有顯著進展，例如西門子歌美颯在台中擴建機艙組裝廠並開始投產，讓產能從去年的1.2GW翻倍至今年3GW；加上台灣也具備塔架及鑄件生產能力，產能約占亞太地區5%及7%，未來產業仍需要大量人才投入，才能穩定發展。
年薪上看百萬的綠能新貴
[joblist_plugin title='【離岸風電】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%9B%A2%E5%B2%B8' amount='6']
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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。
《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人，生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多
半導體為台灣經濟發展的命脈！104人力銀行與工研院合作發布《2025半導體業人才報告書》，2025年5月半導體人才缺口達3.4萬人，主要徵才職類：「生產製造/品管/環衛類」缺1萬人、「研發類」缺9,000人、「操作/技術/維修類」缺7,000人最多。半導體業期待職人具備的技能，「生產製造/品管/環衛類」與「操作/技術/維修類」重視設備運作與故障排除，「研發類」技能則與電子電路設計知識、電路布局技巧高度相關；科系方面，人才缺口最大的三大職類，限定科系普遍期待是電機電子或機械工程相關背景。
【立即領取】《2025半導體業人才報告書》
半導體技術職缺強勢成長 自2023下半年強彈逾6成
觀察半導體徵才趨勢，《2025半導體業人才報告書》數據發現，自2023年下半年起，主要徵才3大職類「生產製造／品管／環衛類」、「研發類」、「操作／技術／維修類」工作機會持續攀高，其中以技術職特別明顯，「生產製造／品管／環衛類」自2023年10月5,600個工作機會，攀升至2025年5月1萬個，增幅達77%，反映晶圓廠擴產、先進製程與先進封裝投資增加，對製造工程人力需求增多；「操作／技術／維修類」自2023年10月4,300個工作機會，增長至2025年5月7,000個工作機會，增幅67%，反映先進製程與先進封裝產線擴展，機台操作與維護人員需求上升。
半導體操作／技術／維修職類 每個工作機會僅能分到0.2名求職者
半導體缺才有多嚴重？根據《2025半導體業人才報告書》顯示，人才缺口前三大職類，「操作／技術／維修類」因需要輪班且工作當下需高度專注，人才招募不易2025年5月平均每個工作機會僅能分到0.2名求職者人力，極度緊張；「生產製造／品管／環衛類」因製程複雜，設備操作與維護需大量工程師，平均每個工作機會僅能分到0.4名求職者；「研發類」隨著AI應用全面擴散，消費性電子產品能力提升、通訊技術升級，平均每個工作機會僅能分到0.45名求職者，均出現人才短缺現象。
非理工職投入半導體 操作／技術／維修類58%不限科系最有機會
至於半導體想招募的人才，《2025半導體業人才報告書》指出，工作技能方面「生產製造／品管／環衛類」、「操作／技術／維修類」前三大技能均為機械產品故障排除檢修、改善設備問題及功能提昇、電機設備保養修護，確保維持設備正常、避免停機，支撐整體製程順利進行；「研發類」技能則為電子電路系統設計、類比IC電路設計、數位電路設計與驗證。
科系方面，根據《2025半導體業人才報告書》，「操作／技術／維修類」工作著重實作與現場技能，大多數企業都可提供訓練，58%職務科系不拘比例最高。「生產製造／品管／環衛類」雖具技術門檻，但多屬執行性質，部分工作也可透過內部訓練補足，38%職務科系不拘彈性中等。相較之下，「研發類」職務需具備電機、電子、材料等專業背景，要求高度理論與技術知識，因此對科系限制最嚴，職務科系不拘的比例僅23%。
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「輝達 AI Summit」今10/7登場！揭開AI創新應用新突破
輝達（NVIDIA） 2024 AI高峰會於10月7日至9日，在華盛頓特區的羅納德·里根大樓和JW萬豪酒店舉行。本次高峰會重點探討AI如何重塑關鍵行業，並吸引來自AI領域的領導者、政策制定者和創新者，共同探討AI在醫療、網絡安全、工業自動化等領域的實際應用影響。
活動將舉辦超過50場會議與現場演練，內容涵蓋生成式AI、遙感技術、機器人技術及可持續發展技術等話題。NVIDIA企業平台副總裁Bob Pette將發表專題演講，重點介紹AI應用的新突破，包括感測器處理、數字孿生技術等領域的創新。此外，NVIDIA企業行銷副總裁Greg Estes也將探討公司如何通過深度學習研究院等項目推動開發者生態系統的成長與AI人才的培育。
其他亮點還包括美國網絡安全與基礎設施安全局（CISA）的Lisa Einstein探討AI在網絡安全中的應用，天氣公司首席執行官Sheri Bachstein介紹AI在氣候監控中的作用，以及美國能源部的Helena Fu分享AI在國家安全與可持續技術中的應用。
參會者還將有機會參加數據科學、生成式AI等主題的實作工作坊與認證課程。微軟與洛克希德馬丁等行業巨頭也將展示其基於AI的解決方案，並推動跨產業合作【11†source】【12†source】。
從NVIDIA 2024 AI高峰會的內容來看，AI在生成式AI、邊緣計算、網絡安全等領域的應用正在加速拓展。技術層面提升商業效率，還改變醫療、工業和國防等多個產業。
-AI未來發展轉變因素-
1. 生成式AI的爆發性增長：NVIDIA在生成式AI領域的投資，特別是在A100和H100 GPU上的技術優勢，讓企業能夠更快速且有效地訓練和部署AI模型。這意味著無論是在內容生成、客製化營銷，還是數據分析方面，生成式AI都有巨大的商業應用潛力，並且市場對此技術的需求只會不斷增長。
2. AI技術的廣泛應用：AI正在滲透進越來越多的行業，如醫療中的AI診斷、零售中的個性化推薦系統、自動駕駛和智能製造等。NVIDIA展示的數字孿生技術可以模擬現實世界中的各種情境，這將徹底改變許多行業的運營方式和生產力。
3. 政策支持與投資環境：隨著美國和其他國家對AI研發的政策支持不斷增強，AI技術創新的法規和基礎設施會愈加完善。政府和私營企業也在AI技術的基礎設施（如數據中心和雲端技術）上進行大規模投資，這些舉措將為AI的商業化進程提供更穩定的基礎。
-市場潛力與挑戰-
目前AI市場正處於快速增長階段，據市場研究公司Gartner預測，到2030年，AI技術的全球市場規模將達到約1260億美元。NVIDIA已經是這一領域的主要受益者，特別是在硬體（GPU）和軟體平台（如CUDA）的領導地位鞏固了其在AI應用中的核心角色。然而，市場挑戰仍然存在，如供應鏈限制、能源消耗以及法規挑戰，這些可能會對AI技術的廣泛應用產生一定的影響。
-AI股表現-
在AI技術強勢發展的背景下，NVIDIA的股票被視為市場中的領跑者。隨著AI應用不斷擴大，NVIDIA的市場價值已經達到新高。在本週的高峰會之前，投資者對NVIDIA未來增長潛力的看好推動了股價上揚。預計隨著生成式AI、自動駕駛和高性能計算的需求增長，NVIDIA的未來表現仍然有望持續增強。
總體來看，AI的發展潛力在未來十年是相當可觀的。NVIDIA的技術創新、政府政策的支持以及市場需求的增長將繼續推動AI的發展，並為未來的經濟和產業變革提供巨大的動力。儘管有一些挑戰，例如能源消耗和監管問題，但AI行業的前景仍然充滿機遇，投資者和企業都應該密切關注這一領域的進展。
「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
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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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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。
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