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「Machine Learning：負責設計、開發及優化機器學習模型，以解決業務問題和提升運營效率。主要目標是透過數據分析和預測，提升決策的準確性和效率。此角色需要深入理解統計學及演算法，熟悉Python、R等語言，並具備資料處理和特徵工程的能力。此外，須具備跨部門協作的能力，以及良好的溝通技巧，以促進技術與業務需求的對接。面對快速變化的科技趨勢，需具備持續學習的熱忱，並能應對台灣職場中多變的市場需求。」
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    04/18 08:59

    🔍 Google AI 證照與課程總整理（2025 最新）
    隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展，Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證，幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者，這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。
    📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽
    ### 1. Google Cloud 專業證書（Professional Certificates）
    透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程，可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。
    - 資料分析專業證書（Data Analytics）
    - 網路安全專業證書（Cybersecurity）
    - 上課平台：Google Cloud Skills Boost
    - **學費：每月 $29 美元，首月免費試用
    - **網站：[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW)
    ---
    2. Google Cloud 認證證書與徽章
    - Cloud Digital Leader 認證**：入門級雲端通識認證
    - Associate / Professional 級證照**：適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色
    - 技能徽章 Skill Badges**：完成特定實作課程即可獲得，適合展示技能
    🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦
    3. Google AI Essentials（生成式 AI 通識課程）
    由 Google 推出的免費 AI 基礎課程，適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。
    - 內容：AI 工具應用、提升工作效率
    - 平台：[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/)
    4. Introduction to Generative AI（Google Cloud Skills Boost）
    短時程微學習課程，幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。
    - 課程頁面：[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW)
    5. Machine Learning Crash Course (MLCC)
    Google 經典的免費機器學習課程，包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。
    - 對象：資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者
    🧠 三、台灣本地 AI 認證課程（與 Google 合作）
    6. 104 學習精靈｜生成式 AI 證書課程
    由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程，內容實用、講解清晰。
    - 學習內容：生成式 AI 的應用邏輯與職場場景
    - 報名網址：[104學習精靈｜生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799)
    7. ADCT｜Google Gemini AI 通識認證
    由數位文化協會推出的 AI 通識測驗，考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。
    - 課程免費，測驗費用 NT$599
    - 證書可列入履歷／求職加分
    🚀 四、進階培訓與活動
    8. Google Cloud AI Study Jam
    為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動，涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。
    - 適合對 AI 應用開發有興趣者
    - 活動頁面：[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home)
    9. 5 天生成式 AI 密集學習營
    短期集訓課程，由 Google 主辦，深入 AI 模型應用與專案實作。
    看更多
    🔍 Google AI 證照與課程總整理（2025 最新）
    rsvp.withgoogle.com
    5-Day Gen AI Intensive Course with Google
    1 1 7096 3
    104學習

    04/10 00:00

    youtube.com
    Practical Machine Learning Tutorial with Python Intro p.1
    1440 140
    貿協ITI台北商英教室
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    外貿協會培訓中心 (台北)

    台北

    08/20 14:41

    讓你的證照成為亮點✨
    用徽章為履歷加分（Boost Your Resume with Badges）
    不論你是剛起步的職場新鮮人、準備跨領域轉職，還是想在競爭激烈的市場中脫穎而出，證照（Certification）都是非常有力的加分項。
    這些正式憑證（Credential）向雇主證明：你具備特定技能、有投入時間精進自己，並且認真對待職涯發展。
    證照特別適合以下情況：
    ✔️ You’re entering a new field and don’t have much direct work experience 你正在進入全新領域，但缺乏直接的工作經驗
    ✔️ You want to demonstrate up-to-date technical or professional knowledge 你想展現自己擁有最新的技術或專業知識
    ✔️ You're applying for roles in industries like technology, finance, education, language teaching, or design 你申請的是科技、金融、教育、語言教學或設計等對專業認證要求較高的產業
    👉 招聘主管通常偏好那些「願意多做一點」的求職者，而證照正是一項具體且明確的證明。
    📌 在履歷上要列出哪些證照資訊？
    當你在履歷中列出證照時，請包含以下資訊：
    ✔️證照名稱（請使用完整正式名稱，若有縮寫也一起列出）
    例：Google 數據分析專業證書（Google Data Analytics Professional Certificate, GDAPC）
    ✔️頒發單位（Issuing Organization）
    例：Google、Microsoft、TESOL International Association
    ✔️取得日期或有效期限（Valid Until）
    例：獲得日期：2024年3月，有效至：2027年3月
    📎 小提醒： 如果有數位證書連結，可加在 LinkedIn、個人網站或作品集中，方便對方點擊查核。
    ✅ 證照撰寫小技巧
    • Only include relevant certifications that match the job you're applying for 只列出與申請職缺「相關的」證照（Relevant Certifications）
    • Use the official name and avoid slang or short forms 使用完整的官方名稱，避免簡稱、口語化
    • Add abbreviations in parentheses to help hiring managers recognize them 若有縮寫（Abbreviation）可加在括號中，幫助HR快速辨認
    • If a certification expires, make sure the date is current and clearly listed 若證照有有效期限，請確保資訊為最新，且標示清楚
    📝 英中詞彙對照表
    英文詞彙／片語 中文翻譯
    Certification 證照
    Issuing organization 頒發單位
    Relevant 相關的
    Credential 憑證
    Abbreviation 縮寫
    Valid until 有效至
    若你想跟著老師一起學習更多英語技巧:
    (此貼文由ITI講師Bob撰寫)
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    11/27 00:00

    youtube.com
    Machine Vision System - Why Machine Learning (機器視覺系統 - 為什麼要用機器學習)
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