104學習

電子儀表設備測試

此技能主要指透過專業儀器及方法,檢驗電子儀表的功能是否符合設計規範,確保產品穩定性與準確度。具備此能力者能有效找出故障原因,提升產品品質,降低維修成本,並加速開發流程。對於電子製造業及研發部門來說,是保障產品性能與安全性的重要環節。

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電子郵件與工作應用
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APCS程式檢定(C++)【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
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AI 商業數據與工作應用實戰:分析、報表與決策支援【09/30】
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Power BI DAX函數運用
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資料庫設計原理
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

數位邏輯設計能力認證-專業級 |
1. 具備數位邏輯設計實用級能力認證技術 2. 具備中級組合循序邏輯混合設計能力 3. 具備中級CPLD程式撰寫之能力 4. 具備設計與驗證的能力 5. 具備基本電路學與電子電路板的設計實作能力 6. 瞭解單晶片架構理論及實作應用 7. 培養瞭解各種電子零件包裝 8. 培養瞭解各種電子零件線路接腳 9. 具備銲接技能(DIP/THD/SMD/SOP元件) 10. 具備佈線LAYOUT技術 11. 培訓學員具備有閱讀原廠Data sheet能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
電子元件拆與銲能力認證-專業級 |
1. 具備電子元件拆與銲實用級能力認證技術 2. 培訓學員具備有閱讀原廠Data sheet能力 3. 具備LAYOUT技術 4. 具備銀絲線拉線銲接標準觀念 5. 具備電路設計與驗證的能力 6. 具備基本電路學與電子電路板的設計實作
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
數位邏輯設計能力認證-實用級 |
1. 培養瞭解各種電子零件包裝 2. 培養瞭解各種電子零件線路接腳 3. 具備組合邏輯設計能力 4. 具備循序邏輯設計能力 5. 具備CPLD程式撰寫之能力 6. 具備訊號量測能力 7. 具備規劃架構發展流程的能力 8. 看懂程式內容並有修改之能力
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
程式語言 (C/Python) |
TQC+ 程式語言C認證之測驗對象,為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士,或是受過軟體設計領域之專業訓練,欲進入該領域就職之人員。 TQC+ 程式語言Python 3認證之測驗對象,為從事軟體設計相關工作1至2年之社會人士,或是受過軟體設計領域之專業訓練,欲進入該領域就職之人員。 學科技能規範:無技能規範 術科技能規範: 1. 基本程式設計 2. 選擇敘述 3. 迴圈敘述 4. 進階控制流程 5. 函式(Function) 6. 串列(List)的運作(一維、二維以及多維) 7. 數組(Tuple)、集合(Set)以及詞典(Dictionary) 8. 字串(String)的運作 9. 檔案與異常處理
財團法人中華民國電腦技能基金會
電路板設計國際能力認證 (PCB LAYOUT)-實用級 |
1. 培養瞭解PCB製造過程知識 2. 培養基本零組元件與基礎電子電路的認識 3. 具備電路圖繪製單層板基礎能力 4. 具備電路圖繪製雙層板基礎能力 5. 具備新增零組元件庫以及繪製能力 6. 具備PCB印刷電路板佈局設計技能
TEMI 台灣嵌入式暨單晶片系統發展協會
乙級儀表電子技術士 |
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時,將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展,並達到專業技術(從業)人員技術之提升,因此於八十一年再予修正。 本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術(從業)人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據,擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。 乙級工作範圍: 1、儀表電子單元裝置之組裝、量測、調整及維修。 2、儀表電子裝置之拆卸、組合、操作及維修。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心

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台積電、半導體產業的履歷面試懶人包:要刷題嗎?履歷怎麼寫?

想進入台積電或半導體產業,履歷該怎麼寫?面試又該如何準備?如果是軟體工程師想加入半導體產業,需要刷題嗎?本文整理台積電資深前端工程師—林彥成的分享內容,想要順利通過履歷篩選與面試,履歷和面試分別有3個關鍵值得注意! 文/104人力銀行小編整理 本文目錄(點擊可快速前往) 工程師如何讓履歷更亮眼?3個關鍵告訴你!1. 關鍵字技能匹配職缺描述2. 工程師提升履歷可見度!讓自己能被搜尋到、順利獲得面試3. 定期更新履歷半導體產業面試關鍵!提高面試成功率的3個關鍵!1. 多參加面試練習表達2. 台積電工程師面試流程與考核重點3. 工程師面試台積電,需要刷題嗎?需要準備Leetcode嗎?結論 【重量級講師】林彥成|台積電資深前端工程師本文節錄台積電資深前端工程師—林彥成的【台積電Q&A】分享內容部分精華,你想知道怎麼進台積電?聽說進「台積電軟體工程師」是祖墳冒煙?真的嗎?好奇在半導體巨頭的日常工作是什麼樣?邀請業界頂尖的前端工程師,不管是面試、技術挑戰、工作經驗、轉職建議全收錄!👉 登入免費領60頁精華簡報&講座影片 工程師如何讓履歷更亮眼?3個關鍵告訴你! 圖/林彥丞【台積電Q&A講座】簡報 1. 關鍵字技能匹配職缺描述 履歷內容應與應徵職位的描述相符,雖然無法完全符合,但這是求職的一部分。例如,對於軟體工程師職位,應明確列出熟悉的程式語言、框架與開發工具;而對於製程工程師,則可強調半導體製程相關經驗或專案內容。 2. 工程師提升履歷可見度!讓自己能被搜尋到、順利獲得面試 林彥成提到,如果履歷撰寫並沒有特別突出的優勢時,可以學習他透過良好的SEO(搜尋引擎優化)技巧,讓自己的技術文章、專案等資訊能被搜尋到。例如當HR或主管搜尋「Reactjs、React19」有機會看到他的技術內容,進而主動聯繫,這就是他順利獲得面試的方法。 3. 定期更新履歷 履歷曝光與機緣有關,建議至少每半年更新一次,即使尚未積極求職,也可保持最新資訊,投遞前再根據職位需求進行調整,履歷不只是求職工具,更是對自身職涯的整理與記錄。 延伸閱讀:.工程師想進入台積電、半導體產業IT部門,學歷及科系很重要嗎?.軟體工程師履歷範本|5大地雷別踩:形容詞太多、技術名詞太少 圖/林彥丞【台積電Q&A講座】簡報 [joblist_plugin title='【台積電】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%22%E5%8F%B0%E7%81%A3%E7%A9%8D%E9%AB%94%E9%9B%BB%E8%B7%AF%E8%A3%BD%E9%80%A0%E8%82%A1%E4%BB%BD%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8(%E5%8F%B0%E7%A9%8D%E9%9B%BB)%22&jobcat=2007000000&isJobList=1&order=15&page=1' amount='3'] 半導體產業面試關鍵!提高面試成功率的3個關鍵! 1. 多參加面試練習表達 面試需要不斷練習才能流暢且自信,建議透過模擬面試、與業界朋友交流等方式熟悉常見問題,提升臨場反應能力。 2. 台積電工程師面試流程與考核重點 技術面試:針對專案經驗、解決問題能力進行考察,若是軟體相關職位,可能需要通過Leetcode考題測驗。主管面試:通常著重討論對未來的期待與職涯發展,評估候選人的思考邏輯與溝通能力。 延伸閱讀:軟體工程師如何談薪水?前端工程師分享3種常見核薪流程及5評估方向 3. 工程師面試台積電,需要刷題嗎?需要準備Leetcode嗎? 對於軟體工程師職位競爭激烈,Leetcode刷題仍然是必要的基本門檻,可能透過程式題評估候選人的解題能力及思維。面試難度是否很高呢?林彥成提到,當老闆非常想錄取某位求職者時,可能會放寬技術測驗難度,但大部分情況下仍需準備相關題型。 延伸閱讀:前端面試問題如何反問?8個了解團隊的關鍵問題 圖/林彥丞【台積電Q&A講座】簡報 結論 總結來說,想要進入台積電或半導體產業,履歷必須精準匹配職缺關鍵字,尤其是工程師在程式語言、技能一定要明確呈現,並透過SEO優化,提高履歷的搜尋能見度,「累積作品與經營個人品牌」也是提升被面試機會的重要策略。至於面試準備方面,刷題準備是有幫助的,並且自信的表達與清晰展現自身符合職缺條件的能力,就能提升錄取機率。希望這些實戰經驗分享,能幫助求職者順利踏入半導體產業,迎接職涯新機會! 想看更多關於台積電、半導體產業的真實故事嗎?🔥突破400位報名,92分高滿意度講座!🔥超過60頁的精華QA簡報及影片開放領取中! ✔ 台積電資深工程師親自回答✔ 最真實的職場故事和工作秘辛✔ 超過60頁的Q&A精華簡報👉登入免費領60頁精華簡報&講座影片 [joblist_plugin title='更多104【半導體業軟體/工程】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&indcat=1001006000&page=1&jobcat=2007001000' amount='3']
【104職場力】・面試技巧

如何用AI準備證照考試?Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析

用AI怎麼準備考證照、檢定?本文以iPAS(經濟部產業人才檢定)的AI應用規劃師能力鑑定為例,解析如何利用學習神器Gemini Notebook(原NotebookLM)的各項功能,輕鬆備考專業證照!從利用「心智圖」和「對話提示」進入學習狀態、用「報告」和「學習卡」蒐集考題、用「對話互動」找考古題答案,以及最後進行即時測驗,本文節錄自《零花費上手!Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技》。 文/施威銘研究室 本文目錄(點擊可快速前往) 步驟1:定義對話風格與回覆內容長度步驟2:「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態步驟3:利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題用NotebookLM「學習卡」蒐集考題步驟4:運用「對話互動」找到考古題的答案小技巧:使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議步驟5:透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗 (編按:NotebookLM於2026年7月更名為Gemini Notebook。以下為原始文章:) 蒐集潛在考題,輕鬆備考專業證照 今天要準備考試,不管是一般日常的小考、大考,就算是考證照、讀法規,NotebookLM都能幫上大忙!接下來,讓我們以準備iPAS(經濟部產業人才檢定)的AI應用規劃師能力鑑定當作情境,而該檢定會需要研讀The EU Artificial Intelligence Act(歐盟人工智慧法案),法規不只是英文的,內容還非常多,該怎麼準備才好呢? NotebookLM網址:https://notebooklm.google.com/ 【本文案例】PAS+ AI應用規劃師能力鑑定介紹>>至【104學習】看介紹The EU Artificial Intelligence Act(歐盟人工智慧法案) 如果你對於準備這個檢定有興趣,可以進入到The EU Artificial Intelligence Act的網頁(https://artificialintelligenceact.eu/),查找到相關法規資料的PDF檔。 步驟1:定義對話風格與回覆內容長度 透過定義對話風格,可以讓NotebookLM變成一位指引你學習的導師。還可以進一步選擇回覆內容的長度,決定這位導師的解說詳細程度。 定義對話風格,設定為「學習指引」 (圖片來源/旗標) 步驟2:「心智圖」、「對話提示」協助進入學習狀態 由於歐盟人工智慧法案的資料真的很多,在你匯入資料後,可能也不知道該從何開始。這時可以透過「心智圖」掌握整體法案的架構,下一步則能點選心智圖中的任一標籤,或是點選「對話提示」,幫助自己先從其中一個部分開始學習。 以點選「對話提示」為例,NotebookLM在學習指引的對話風格下,會逐步引導學習。 【對話範例】我的目標是準備IPAS(經濟部產業人才鑑定)的AI應用規畫師能力鑑定。想知道歐盟法案如何透過風險分類約束各種人工智慧應用與基礎技術? NotebookLM在學習指引的對話風格下,會詢問你的學習目標 (圖片來源/旗標) 步驟3:利用「報告-學習指南」、「學習卡」蒐集潛在考題 NotebookLM中已有內建3個功能,可以輔助蒐集潛在的考題,分別為「報告 - 學習指南」、「學習卡」、「測驗」。 由於「測驗」雖然具有互動功能,但卻無法輕易將題目、答案複製下來,所以在蒐集潛在考題部分,建議使用「報告-學習指南」、「學習卡」。 為了縮小備考的範圍,更容易聚焦學習,可以選擇心智圖的某一標籤,或是對話提示的特定學習目標(本案例的步驟2為歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範),來自訂指令,讓學習指南的內容不會太發散。我們會保留原先系統的指令,並把希望它聚焦範圍的指令補充上去。 用NotebookLM「報告-學習指南」蒐集考題 【提示詞】報告內容以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範,平衡技術發展和基本權利保障?」為主軸。 英文部分是原先系統的指令,補充說明希望聚焦的範圍(圖片來源/旗標) 不論是測驗題、申論題,都會更切中你指定的範圍來提問: 可複製題目 測驗題會附上解答 申論題可透過對話提問,來取得答案與引用來源 (圖片來源/旗標) 用NotebookLM「學習卡」蒐集考題 學習卡也可以進一步透過指令來聚焦。 【提示詞】學習卡測驗範圍以「歐盟人工智慧法案如何透過風險分級與規範,平衡技術發展和基本權利保障?」為主軸。 設定卡片數量、設定難易度、說明希望聚焦的範圍 (圖片來源/旗標) 會顯示題目數量,並可下載題目跟檔案 (圖片來源/旗標) 下載後,會是csv檔,如果直接用Excel開啟,很可能會出現一堆亂碼。建議你將預設開啟檔案類型變更為記事本,題庫跟答案就能正常顯示。(備註:有多種方法能讓Excel正常開啟csv檔,但此處的重點是取得正確文字內容,並匯入NotebookLM,因此不在此詳述。) 將CSV檔變更為記事本(圖片來源/旗標) 將CSV檔變更為記事本,就能正常顯示完整題庫跟答案: 題庫與答案用逗號 (,) 分隔(圖片來源/旗標) 另外,由於目前NotebookLM的匯入來源尚不支援csv檔,所以你可以使用「貼上複製文字」的方式來進行匯入。 善用快捷鍵Ctrl+A(全選)→Ctrl+C(複製)→Ctrl+V(貼上),神速完成匯入! 將潛在考題,當作來源匯入NotebookLM 匯入來源(圖片來源/旗標) 步驟4:運用「對話互動」找到考古題的答案 除了可以將前一步驟的潛在考題,當作來源匯入之外,你還可以將考古題也匯入到NotebookLM。 舉例來說,iPAS有提供AI應用規劃師能力鑑定的考試樣題,讓我們嘗試把這份檔案,匯入到NotebookLM中,並在問答面板提問。 【提示詞】來源「iPAS_AI應用規劃師能力鑑定考試樣題(114年1月版)」中有一些題目,請使用「EU歐盟人工智慧法案」的內容來回覆。 (圖片來源/旗標) 如此一來,你可以方便對照題目跟答案、根據法規內容提供答案的解說,透過進一步點擊引用編號,還能查閱原文法規的內容! 【TIP】當你明確指定來源時,可以輔助NotebookLM抓到你所需要的內容範圍。所以來源命名很重要,可以幫助自己辨識來源;把提問說清楚也很重要,才不會讓AI亂生一些無用資訊出來。 小技巧:使用「語音摘要 - 評論」像老師給建議 如果有某些法規你覺得比較艱深難懂,而且用文字完全讀不下去時,語音摘要功能就派上用場了!我們先前已經在第4章提過,透過「自訂」就能進一步下指令,讓語音摘要生成的內容更符合你的需求。有關於提示詞的小技巧,你可以掌握幾個提問方向: 設定主題範圍 明確指出特定問題進行討論 使用某個地區的慣用語氣 聚焦目標受眾(如兒童、專家) 設定時間長度 這裡我們要特別介紹的是語音摘要中的評論格式,這個格式可以提供專業評論、意見,並協助改善內容。 所以你可以把自己填答申論題的內容,作為一筆來源匯入到NotebookLM。進一步請它使用歐盟人工智慧法案檔案作為依據,來給予填答狀況的建議。 這個做法就有點像是你作答完之後,有一位老師來給予你口頭上的建議與講評~ 步驟5:透過「學習卡」、「測驗」進行即時測驗 「學習卡」、「測驗」功能可以提供給你互動型態的測驗模式,你可以指定卡片數量、問題數量、難易度,並且能下指令,讓它依據你目前的需求來生成。 【提示詞】學習目標是準備IPAS(經濟部產業人才檢定)的AI應用規劃師能力鑑定,希望先以「歐盟人工智慧法案的風險分級與規範」作為學習範圍。 【自訂學習卡】設定卡片數量、輸入指令、設定難易度 (圖片來源/旗標) 【自訂測驗】設定問題數量、輸入指令、設定難易度 (圖片來源/旗標) 在生成之後,可以看到「學習卡」、「測驗」的題庫類型是不一樣的。 「學習卡」(左)和「測驗」(右)的題庫類型不一樣(圖片來源/旗標) 如果你希望在互動時,NotebookLM可以直接回答你問題,而不是一直追問你的學習狀態,可以把對話風格改回「預設」,或是自訂指令,讓它擔任一位解題專家。 使用學習卡或測驗時可點選「說明」,會在對話面板中解說 如果採用「學習指引」的對話風格,NotebookLM會再追問你目前的學習狀態 若採用「預設」的對話風格,NotebookLM會直接提供解釋 (圖片來源/旗標) (圖片來源/旗標) 節錄自:旗標《零花費上手!Gemini 3 / NotebookLM / Nano Banana Pro / Veo 3.x 最強 AI 組合技,打造全能工作流》/施威銘研究室 著
【104職場力】・AI

大學分發熱門校系 電機、材料往前衝

2026-08-18 聯合報記者柯美儀、董俞佳、許維寧 由聯合新聞網授權轉載 一一五學年大學分發入學昨放榜,熱門校系大洗牌,補教業者分析,今年二類組熱門志願,電機系霸榜、材料系首度闖進十大熱門校系,推估有原可錄取台大醫學系的頂尖考生轉向台大電機。台大註冊組主任李宏森分析,今年選擇電機相關科系的考生特別多,可能與近年晶片產業及台積電發展有關。 二類組熱門校系排名 排名校系1台大電機2陽明交大電機甲組3清大電機甲組4陽明交大電機乙組5陽明交大電機丙組6清大電機乙組7成大電機普渡雙聯組8清大材料甲組9台大物理10台大材料(資料來源:得勝者文教 製表:董俞佳 由聯合新聞網授權轉載) 推薦:【104升學就業地圖】認識全台校系,陪你一起升大學>> 得勝者文教升學顧問陳佑榮指出,今年二類組志願排序最大的特色就是「電機、材料往前衝」。以往電機系本來就是理工組熱門選擇,但今年材料系的躍升幅度尤其明顯,台大、清大材料相關科系都首度擠進前段志願,幅度超過預期。 他指出,從志願排序可以很清楚看到「就業導向」選系趨勢。現在學生很容易取得產業與薪資資訊,高中階段就會討論科技業、半導體產業以及不同科系未來的出路,很快就會反映在志願選填上。 材料系、化工系快速升溫推測與半導體產業技術變化有關。陳佑榮說,過去談晶片產業,外界直覺會想到電機工程師負責晶片設計、線路與相關技術,但隨著先進製程持續朝二奈米、甚至一點五奈米發展,材料本身的重要性愈來愈高,「如果還使用原本的材料,可能已經無法滿足電機工程的需求」。 此外,第三代半導體近年快速發展,使材料、化工、化學背景人才的需求同步增加。陳佑榮表示,對大型半導體企業而言,當產業規模擴大、材料技術持續變化,與其不斷向外尋求專業合作,不如直接建立相關團隊,因此材料與化工人才的重要性明顯提高。 他認為,今年數學、物理、化學等考科整體難度提高,原先估計多數相關科系錄取分數應會隨考題難度下降,但部分材料、化工科系不僅沒有明顯下滑,甚至維持與去年相近水準,代表其全國排序實際上已經往前,效應比原本想像得更劇烈。 陽明交大教務長陳永昇說,半導體產業磁吸效應強,讓今年各校相關學系如電機、材料、物理等系分數都上揚,該校電機系甲組今年成績門檻二八七級分,比去年還高一級分。 台大註冊組主任李宏森分析,今年選擇電機相關科系的考生特別多,可能與近年晶片產業及台積電發展有關。台大材料科學與工程學系主任蔡豐羽認為,AI與半導體產業發展持續帶動技術需求,電機領域負責晶片電路的概念與設計,最終仍須透過材料與製程將設計實體化,因此材料本身的重要性也愈來愈高。
【104職場力】・半導體

AI預測電池材料結構準確率達96% 臺科大吳亮廷獲鴻海科技獎肯定

國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷(右)榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定,於頒獎典禮接受頒獎,研究成果展現臺科大在人工智慧與能源材料跨域研究的實力。(臺科大提供) 國立臺灣科技大學化工系博士生吳亮廷,在江志強教授指導下,結合人工智慧與第一原理熱力學計算,建立鈉離子電池層狀氧化物正極材料結構預測模型,可依材料組成預測其較可能形成的晶體結構,預測準確率約達96%,有助於縮短新材料開發時間、降低試誤成本。研究成果發表於國際能源材料頂尖期刊《Advanced Energy Materials》,並在黃炳照講座教授及邱昱誠教授共同推薦下,榮獲2026年鴻海科技獎首屆新增應用組肯定,展現臺科大在能源材料、人工智慧與國際合作研究上的深厚實力。 2026-08-10 國立臺灣科技大學 發布 近年來,再生能源快速發展,如何建構安全、低成本且高效率的儲能系統,成為全球能源轉型的重要課題。目前廣泛應用的鋰離子電池雖然性能成熟,但鋰資源成本及供應限制,使鈉離子電池逐漸受到重視。由於鈉資源豐富、價格低廉,因此被視為下一世代儲能技術的重要方向。然而,鈉離子電池正極材料的設計仍面臨挑戰,其中材料最終形成的晶體結構,將直接影響電池容量、循環壽命及鈉離子傳輸效率。 臺科大化工系博士生吳亮廷以「結合機器學習與第一原理熱力學計算預測過渡金屬層狀氧化物陰極材料之堆疊相穩定性」研究,榮獲2026鴻海科技獎應用組肯定。研究運用人工智慧建立鈉離子電池正極材料結構預測模型,有助於加速新材料開發。(臺科大提供) 吳亮廷表示,鈉離子電池常見的層狀氧化物正極材料主要形成P2或O3兩種堆疊結構,各自具有不同特性。P2結構通常具有較佳的鈉離子傳導能力,而O3結構則具備較高初始容量,因此如何在材料合成前預測最終會形成哪種結構,一直是材料設計的重要課題。過去研究多仰賴較簡單的線性模型進行判斷,但面對組成複雜的新材料時,預測能力仍有限。 為提升預測準確性,研究團隊整理270種已由實驗驗證的層狀氧化物材料資料,建立完整資料庫,並萃取鈉濃度、過渡金屬離子勢、離子半徑、游離能、混合熵等關鍵材料特徵,比較多種機器學習模型的預測能力。結果顯示,深度神經網路能有效學習不同材料特徵間複雜的非線性關係,在未參與訓練的測試資料中,預測準確率約達96%;進一步以近年文獻中的80種新材料驗證,仍維持相近的預測能力,展現模型良好的可靠性與應用潛力。 除了建立高準確率的預測模型外,研究更進一步揭示影響材料結構形成的重要機制。團隊發現,過渡金屬離子勢、鈉含量及過渡金屬混合熵,是影響材料形成P2或O3結構的三項關鍵因素。其中,過渡金屬混合熵代表材料中不同金屬元素的多樣性及組成均勻程度。研究指出,較高的混合熵有助於穩定O3結構,為未來透過元素設計開發新型電池材料提供新的研究方向。 值得一提的是,本研究並非僅利用AI進行資料分析,而是進一步結合靜電分析、密度泛函理論(DFT)、蒙地卡羅模擬及熱力學分析等方法,從原子尺度驗證機器學習找到的規律。研究證實,鈉離子與過渡金屬、鈉離子彼此間的交互作用,以及材料的混合熵效應,確實會影響材料結構穩定性,使人工智慧預測結果具備扎實的物理與化學基礎,而非僅止於統計相關性。 這項研究源自臺科大長期推動的國際合作。吳亮廷於博士期間赴德國于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich)交流,與Payam Kaghazchi教授研究團隊合作,接觸大量鈉離子電池材料資料與第一原理模擬技術;返臺後,在指導教授帶領下,結合臺科大能源材料研究能量與人工智慧分析方法,完成模型建立與理論驗證,並陸續發表於國際期刊。 吳亮廷於研究室透過電腦進行材料模擬與數據分析,運用人工智慧結合第一原理熱力學計算,建立鈉離子電池正極材料結構預測模型。(臺科大提供) 吳亮廷從大學、碩士到博士皆就讀臺科大化工系。他表示,臺科大提供完善的研究設備、跨領域合作環境及國際交流機會,讓學生得以從材料設計、理論模擬到人工智慧分析,建立完整的研究能力,也促成此次與德國研究團隊的合作契機。他坦言,原本認為模擬研究距離產業應用仍有一段距離,直到獲得鴻海科技獎後,更深刻體會到人工智慧與材料模擬對新能源產業的實際價值。 臺科大近年持續推動人工智慧、能源科技及國際合作研究,鼓勵學生投入跨領域創新,透過理論分析、實驗驗證與國際交流,培育兼具基礎研究與產業應用能力的人才。此次研究成果不僅展現臺科大在新能源材料研究的深厚實力,也為人工智慧協助材料設計提供新的發展方向,未來有望加速新世代鈉離子電池材料開發,為全球能源轉型與永續發展貢獻創新解方。 關心更多AI科技創新議題,一起來看: 用AI幫企業找出隱形耗電怪獸 大葉資工系開發監測智慧碳足跡 獲競賽金獎 中央大學攜手Garmin Health 讓AI與穿戴裝置成為「學界共享的研究基礎設施」 亞洲大學攜手佐臻,讓AI與AR智慧眼鏡走進照護第一線
【104職場力】・產學合作

電子五哥服務項目、6年營收、職缺一次看│仁寶、英業達、廣達、緯創、和碩

當代「電子五哥」是指仁寶電腦、英業達、廣達電腦、緯創資通及和碩,那原本是誰?為何沒鴻海?近6年電子五哥排名狀況如何?有哪些職缺?《104職場力》整理了電子五哥由來及其主要服務、營收狀況、排名和職缺資訊,有興趣的讀者歡迎參考。 更新時間:2026/4/27 文/《104職場力》 本文導覽 電子五哥是誰?為什麼這樣叫?關於電子五哥由來與變遷!早期的電子五哥排名現在的電子五哥是哪五哥?現任電子五哥介紹:服務項目、近5年營收與工作職缺🔶仁寶電腦是做什麼的?🔶英業達是做什麼的?🔶廣達是做什麼的?🔶緯創是做什麼的?🔶和碩是做什麼的?電子五哥排名近6年電子五哥總營收排名近6年電子五哥年增率排名電子五哥創立先後順序 電子五哥是誰?為什麼這樣叫?關於電子五哥由來與變遷! 「電子五哥(電子代工五哥)」最早是指「廣達、仁寶、華碩、明碁、鴻海」這5家電子代工製造企業,是鴻海創辦人郭台銘先生在2003年主持自家股東會議時所提出的稱呼。 早期的電子五哥排名 由於當時郭台銘先生在相當推崇廣達,便稱呼廣達董事長林百里先生為「一哥」,其次稱呼仁寶總經理陳瑞聰先生為「二哥」,「三哥」是華碩董事長施崇棠先生,「四哥」則是明碁董事長李焜耀先生,「五哥」則是帶領鴻海的自己。 有趣的是,由於鴻海後來的營業額遠遠超出其他企業,在國際上大放異彩,逐漸跳脫了「五哥」的範疇;另外隨著局勢演變,各家企業調整策略後發展狀況不一,也讓這個名號的代表重新洗牌。 現在的電子五哥是哪五哥? 當前媒體跟民眾熟悉的「電子五哥」已經改為這5大企業: 仁寶電腦工業股份有限公司(Compal Electronics) 英業達股份有限公司(Inventec) 廣達電腦股份有限公司(Quanta Computer) 緯創資通股份有限公司(Wistron) 和碩聯合科技股份有限公司(Pegatron Corporation) 雖然「電子五哥」的名單發生變化,但這也同時展現台灣電子製造業是如何透過不斷的自我革新來維持全球電子產業的領導地位。 現任電子五哥介紹:服務項目、近5年營收與工作職缺 現任電子五哥—仁寶電腦、英業達、廣達電腦、緯創資通及和碩聯合科技,不僅在產品創新和技術發展上持續領先,也在全球市場中積極擴展影響力。這個段落統整了這5大企業的服務方向、主要業務領域,以及近5年的營收趨勢,也提供有興趣了解電子五哥薪水、職位、工作內容的民眾相關資訊。 🔶仁寶電腦是做什麼的? 仁寶電腦工業股份有限公司(Compal Electronics)創立於1984年,即將邁入40個年頭。從電腦周邊製造發展成長,至今已成為橫跨通訊/數位媒體/智慧型裝置/車用電子產品/機構零組件/面板/網通等5C領域的整體性解決方案提供者。創新、和諧、超越的企業精神,促使仁寶掌握潮流、創造契機,邁向更寬廣的格局。 身為全球筆記型電腦以及智慧型裝置產業的深耕者,嚴謹細密的研發能力與卓越的經營管理團隊,使仁寶穩居世界500強企業。集團在大陸、越南、美國、巴西、波蘭及墨西哥均成立據點,持續精進研發製造及健全的全球化運籌體系,提供客戶彈性及快速的服務。 仁寶主要商品/服務項目 筆記型電腦、IPC、AIO PC 車用電子產品 Server 物聯網IOT產品 智慧型裝置(手機、平板) 穿戴裝置(智慧手錶、AR/VR) 視訊產品 智慧醫療 5G應用產品 仁寶近6年總營收與年增率 當年累積營收年增率2025年757,513,030-16.78%2024年910,272,717-3.85%2023年946,714,800-11.79%2022年1,073,246,876-13.15%2021年1,235,682,09817.80%2020年1,048,929,2516.99%資料來源:Yahoo奇摩股市 仁寶職缺 [joblist_plugin title='更多104【仁寶】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/9qzgnew?' amount='3'] 🔶英業達是做什麼的? 英業達股份有限公司(Inventec)成立於1975年,在亞洲、北美及歐洲皆設有營運據點,專注於筆記型電腦、消費性電子與伺服器產品的研發和製造,近年也持續朝車用電子、AI及元宇宙等高科技產品領域邁進。 從研發、設計、生產、到配送及技術支援,英業達以顧客需求為導向、全球營運為考量,從軟體到硬體、從台灣到全球,致力於提供全方位的產品設計及解決方案服務。 英業達主要商品/服務項目 英業達股份有限公司:筆記型電腦、伺服器、5G/邊緣運算器、交換機、人工智慧解決方案、機櫃解決方案,網絡解決方案。 英華達股份有限公司:智慧手持裝置、智能音響、智慧醫療。 無敵科技股份有限公司:汽車電子、電子學習、大型資通訊工程、智慧照護相關產品。 英研智能移動公司:工業平板、車隊管理、智慧路燈。 英業達近6年總營收與年增率 當年累積營收年增率2025年691,169,4886.94%2024年646,286,44925.55%2023年514,745,351-4.98%2022年541,748,0594.24%2021年519,731,8242.25%2020年508,294,8961.46%資料來源:Yahoo奇摩股市 英業達職缺 [joblist_plugin title='更多104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c?' amount='3'] 🔶廣達是做什麼的? 廣達電腦股份有限公司(Quanta Computer)於1988年成立,以領先群倫的技術與堅強卓越的研發團隊,雄踞高科技市場領導地位,也是全球各大頂尖科技品牌最重要的研發設計服務夥伴。 從全球最大的筆記型電腦設計製造跨足到雲端,積極研發與創新,廣達呈現的是再一次的出擊,穩健地引領時代前進,站在雲端制高點,廣達擘劃下一個30+計畫,積極進行AI戰略全球布局,開拓全方位的AI產品。 廣達主要商品/服務項目 筆記型電腦、AIO、Chromebook、平板電腦、POS機、Camera、穿載式裝置、智慧家庭系統、健康照護系統、車用系統、4G/5G連網設備 、雲端產品如Server、 Storage、Switch 等。 廣達近6年總營收與年增率 當年累積營收年增率2025年2,123,689,44750.54%2024年1,409,105,16029.80%2023年1,085,611,049-15.29%2022年1,281,564,54913.47%2021年1,129,454,6453.54%2020年1,090,864,0915.95%資料來源:Yahoo奇摩股市 廣達職缺 [joblist_plugin title='更多104【廣達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0?' amount='3'] 🔶緯創是做什麼的? 緯創資通股份有限公司(Wistron)專注於資訊及通訊科技產品,提供客戶客製化的產品開發及服務,為ICT產業全球領導廠商。全球超過8萬名員工,分布於12個製造基地、10個研發及技術支援中心及14個客戶服務中心,遍佈於歐美及亞太地區。 業務涵蓋科技產品設計研發、生產製造與客戶服務,到專注於發展5G通訊、AIoT技術、專業顯示技術,結合工業物聯網(IIoT)與數位轉型等前瞻性發展,深耕智慧交通、智慧製造、智慧家庭、智慧醫療,打造未來智能生活。亦提供技術服務平台與創新整合解決方案,建立新的教育及企業服務、醫療等技術產業鏈。 緯創主要商品/服務項目 電腦終端產品領域:筆記型電腦、桌上型電腦、整合型電腦、工業電腦、專業顯示器(PD)、液晶電視、網路電話。 雲端網路產品領域:伺服器、儲存設備、資料中心。 智能家庭領域:透過AI、聲學研發、光學影像等軟硬體整合技術,結合AIoT應用,開發相關產品(包含智慧音箱、智能攝影機、環繞聲聲霸Soundbar、語音助理服務整合等)。 智慧交通領域:以AI為基礎、車聯網為核心專注於軟硬體系統的整合性方案的應用平台,有助於軌道交通運輸、公路交通運輸(包含車隊管理雲端平台、列車3D安全預警系統等)與智能座艙與車用通訊/娛樂系統等。 智慧生活領域:強固型手持裝置、智能視訊會議系統、智慧型模組化自主移動機器人(AMR技術核心)、智慧眼鏡(運用AR/VR技術研發)。 緯創近6年總營收與年增率 當年累積營收年增率2025年2,186,522,636108.39%2024年1,049,255,60921.08%2023年866,582,627-11.97%2022年984,397,68414.31%2021年861,150,0881.91%2020年845,010,900-3.79%資料來源:Yahoo奇摩股市 緯創職缺 [joblist_plugin title='更多104【緯創】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/5wthkkw?' amount='3'] 🔶和碩是做什麼的? 和碩聯合科技股份有限公司(Pegatron Corporation)成立於2008年1月,秉持著豐厚的產品發展經驗及生產流程的垂直整合製造能力,致力於提供客戶從極具創意的設計到系統化的生產製造服務一貫流 程,完整而有效率地滿足顧客的所有需求,使其享受「一次購足」的便利性及專業性服務。 和碩堅強的研發陣容、親切與快速的服務品質,並結合了EMS與ODM產業,已成為全球最具代表之DMS(設計服務製造)公司之一,也因此能領先競爭者提供最先進的產品及有利的商機給我們的合作夥伴。 「追求世界第一的品質、速度、服務、成本;躋身世界級的高科技領導群;無止境地堅守正直、勤儉、崇本、務實的正道;培育、珍惜、關懷員工,讓和碩人盡情地發揮最高潛力」是我們的生活圭臬。和碩將秉持與上下游夥伴互惠互利的合作關係,在日新月異的科技領域,共同開創美好未來。 和碩主要商品/服務項目 電腦設備:筆記型電腦、桌上型電腦及主機板。 消費性電子產品:平板電腦、遊戲機、液晶電視及多媒體播放器。 通訊產品:智慧型手機、寬頻及網路通訊產品。 和碩近5年總營收與年增率 當年累積營收年增率2025年1,117,153,108-0.73%2024年1,125,349,286-10.46%2023年1,256,699,463-4.62%2022年1,318,378,7654.33%2021年1,263,713,489-9.69%2020年1,399,314,8882.42%資料來源:Yahoo奇摩股市 和碩職缺 [joblist_plugin title='更多104【和碩】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/d6gs5o8?' amount='3'] 電子五哥排名 近6年電子五哥總營收排名 年份排名20251.緯創2,186,522,6362.廣達2,123,689,4473.和碩1,117,153,1084.仁寶757,513,0305.英業達691,169,48820241.廣達1,409,105,1602.和碩1,125,349,2863.緯創1,049,255,6094.仁寶910,272,7175.英業達646,286,44920231.和碩1,256,699,4632.廣達1,085,611,0493.仁寶946,714,8004.緯創866,582,6275.英業達514,745,35120221.和碩1,318,378,7652.廣達1,281,564,5493.仁寶1,073,246,8764.緯創984,397,6845.英業達541,748,05920211.和碩1,263,713,4892.仁寶1,235,682,0983.廣達1,129,454,6454.緯創861,150,0885.英業達519,731,82420201.和碩1,399,314,8882.廣達1,090,864,0913.仁寶1,048,929,2514.緯創845,010,9005.英業達508,294,896 近6年電子五哥年增率排名 年份排名20251.緯創108.39%2.廣達50.54%3.英業達6.94%4.和碩-0.73%5.仁寶-16.78%20241.廣達29.80%2.英業達25.55%3.緯創21.08%4.仁寶-3.85%5.和碩-10.46%20231.和碩-4.62%2.英業達-4.98%3.仁寶-11.79%4.緯創-11.97%5.廣達-15.29%20221.緯創14.31%2.廣達13.47%3.和碩4.33%4.英業達4.24%5.仁寶-13.15%20211.仁寶17.80%2.廣達3.54%3.英業達2.25%4.緯創1.91%5.和碩-9.69%20201.仁寶6.99%2.廣達5.95%3.和碩2.42%4.英業達1.46%5.緯創-3.79% 電子五哥創立先後順序 1.英業達2.仁寶3.廣達4.緯創5.和碩1975年1984年1988年2001年2008年 延伸閱讀: 年後轉職高峰,百萬個工作徵才!104數據揭密高薪產業:電腦及消費性電子製造業91萬居冠 2024產業營收排名出爐:製造業衰退、旅遊業當紅;AI「新電子六哥」是誰?誰又鹹魚翻身? 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114年第3梯次全國技能檢定報名倒數3天!4日17時截止,考程一次看

114年第3梯次全國技術士技能檢定報名倒數!第3梯次報名時間為8月26日至9月4日,學科測試日期為114年11月2日(星期日),辦理鍋爐操作(模擬機具)、飲料調製及配電線路裝修等88個職類級別測試,提醒有意報考者於截止日期前盡早完成報名手續! 文/《104職場力》整理 本文目錄(點擊可快速前往) 114年第3梯次全國檢定報名日期114年度全國技術士技能檢定重要日程表技術士證照介紹、級別、對應職務整理 114年第3梯次全國技術士技能檢定報名倒數3天!本梯次報名在8月26日起至9月4日受理,第3梯次學科測試日期為114年11月2日(星期日),辦理鍋爐操作(模擬機具)、飲料調製及配電線路裝修等88個職類級別測試。 全國檢定報名方式提供有線上及紙本郵寄雙軌同時開放,除了使用傳統紙本方式報名外,可至新全國技能檢定網路報名系統(https://gov.tw/USV)進行線上報名。技能檢定中心提醒,使用網路報名者,務必於截止時間9月4日下午5時前,完成報名及繳費作業。而紙本報名簡章自8月19日起在全家便利商店、各縣市簡章販售點或洽全國技能檢定通信報名統一收件中心等通路販售。 勞動部特別提醒,除申請特定對象補助、免試學科、團體報名、大陸學位生、探親就學及電銲3職類等報檢人限通信報名外,其餘不分職類、級別均可採紙本通信報名或網路報名,逾期不予受理。 114年度全國技術士技能檢定相關查詢 各梯次辦理職類報檢資格與收費查詢:立即前往>> 簡章及相關表件下載:立即前往>> 網路報名系統:立即前往>> 114年第3梯次全國檢定報名日期 報名日期8/26(二)~9/4(四)報名方式紙本、線上皆可報名紙本報名全家便利超商及各代售點線上報名網路報名系統 https://gov.tw/USV聯絡資訊(05)5360800轉521~523或525~529、(04)22599545 114年度全國技術士技能檢定簡章下載 114年度全國技術士技能檢定重要日程表 重要工作內容第一梯次第二梯次第三梯次簡章及報名書表發售期間113/12/26(四)至114/01/13(一)114/04/17(四)至114/05/05(一)114/08/19(二)至114/09/04(四)報名日期114/01/02(四)至114/01/13(一)114/04/24(四)至114/05/05(一)114/08/26(二)至114/09/04(四)※以下日程不含按摩乙丙級、職業安全衛生管理乙級、鍋爐操作(模擬機具)甲級※准考證寄送日期114/02/25(二)114/06/17(二)114/10/14(二)網站公告試場位置114/03/13(四)114/07/03(四)114/10/30(四)學科測試日期114/03/16(日)114/07/06(日)114/11/02(日)學科試題疑義提出期限114/03/17(一)至114/03/23(日)114/07/07(一)至114/07/13(日)114/11/03(一)至114/11/09(日)學科成績網路公告日期114/04/11(五)114/08/01(五)114/11/28(五)學科測試成績單寄送日期114/04/15(二)114/08/05(二)114/12/02(二) 技術士證照介紹、級別、對應職務整理 技術士證照的分類除了初級、技術士、高級技術士外,還有一個分級系統,其中包括甲級、乙級、丙級技術士,除此之外,還有「單一級」技術士,關於技術士證照發行單位、證照介紹,詳情請見104學習精靈總整理的「國家認證技術士證照大公開」: 延伸閱讀:2025年國家認證技術士證照大公開(含:證照介紹、級別、對應職務)
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「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>
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半導體職涯怎麼選?非本科想進IC Design House該怎麼辦?

對許多即將畢業的理工科同學來說 職涯規劃仍是一大難題 今天整理了常見科系對應的半導體職缺 幫助大家找到更適合的道路 除此之外 文末特別整理了由聯發科學長 Lester 推薦的關鍵職缺 為非本科系同學提供更多進入 IC Design House 的可能性! 【常見科系對應半導體職缺】 #點擊連結查看最新相關職缺 💡電機系出路: ▪︎ IC設計工程師 - 負責積體電路的設計和開發 >> https://tw104.pse.is/6tcqmt ▪︎ 電路設計工程師 - 模擬和數位電路的設計 >> https://tw104.pse.is/6tcqn5 ▪︎ 系統驗證工程師 - 負責IC的測試和驗證 >> https://tw104.pse.is/6tcqn9 💡機械系出路: ▪︎ 設備工程師 - 負責半導體製造設備的維護和優化 >> https://tw104.pse.is/6tcqnq ▪︎ 機械設計工程師 - 設計和開發半導體製造設備 >> https://tw104.pse.is/6tcqnx ▪︎ 熱模擬工程師 - 封裝形式對晶片熱應力模擬 >> https://tw104.pse.is/6tcqnz 💡材料系出路: ▪︎ 材料研發工程師 - 研究和開發新型半導體材料 >> https://tw104.pse.is/6tcqp4 ▪︎ 製程工程師 - 優化材料的製造流程提高生產效率 >> https://tw104.pse.is/6tcqp7 ▪︎ 品質工程師 - 確保材料的品質和可靠性 >> https://tw104.pse.is/6tcqpb 💡化工系出路: ▪︎ IC設計製程工程師 - 優化材料的製造流程提高生產效率 >> https://tw104.pse.is/6tcqpd ▪︎ 化學工程師 - 研究開發半導體製造中的新型化學物質 >> https://tw104.pse.is/6tcqpg 【晶片設計公司轉職小撇步】 有些同學可能會覺得自己是「產線系」 認為只有進入晶圓代工廠才是唯一的選擇 但講師 Lester 提到,其實只要提早規劃好職涯路徑 還是有很高的機會可以成功轉職到上游的晶片設計公司! 關鍵在於選擇那些「能夠與上游廠商密切互動」的職位 以下是 Lester 推薦給有志於進入 IC 設計公司的同學的職缺方向: 📌 產品工程師: https://tw104.pse.is/6tcqpm 📌 製程整合工程師: https://tw104.pse.is/6tcqpr 📌 客戶服務工程師:https://tw104.pse.is/6tcqpv   想了解更多關於半導體職涯的資訊嗎? 立即前往免費解鎖【半導體職涯大禮包】 👉https://tw104.pse.is/6tcj75 你將獲得: 🎁 講座回放影片:產業秘辛、履歷撰寫技巧一次聽個夠 🎁 講座簡報:講座精彩內容完整保留,隨時複習 🎁 履歷模板:半導體上、中、下游三種模板一次到手
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量天測地、解構力學——深入成大南工土木科,從材料試驗到現代營建實務的養成記 

土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目,但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質,背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心,透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌,培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示,建築與土木外界看來似乎差異不大,但兩者的定位並不相同,「建築比較著重空間設計與規劃,而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計,土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工,兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。  從基礎到專業,逐步建立工程能力  土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主,除了國英數等一般科目外,專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法,搭配測量實習、製圖實習,建立學生的基礎專業。  到了高二課程逐漸加深加廣,逐步深入專業核心,學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中,先學習基礎理論,再透過大量的做中學,在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例,學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容,實際了解建築材料背後的工程原理。同時,學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容,並有機會親自操作,透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。  圖:學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程  高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學,學生透過組隊合作完成專題作品,專題主題以興趣為導向,鼓勵學生發揮專業視角,利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品,也有人規劃建築模型,從選址、結構到功能規劃,都必須活用過去累積的知識完成完整專題,不局限於土木內容,反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外,成大南工土木科更致力於課程的創新,透過加入無人機測繪等內容,讓學生接觸數位測量技術,讓學生在已有的知識基礎上,持續拓展在工程應用的新視野。  理論與實作並重,真正理解工程的本質  許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工,但真正進入課程後,學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。  方老師表示,材料試驗就是最好的例子,學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論,再進入實驗室完成實驗,驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能,更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程,也讓不少學生重新認識土木工程。  圖:學生合作組裝工程結構模型  土木科二年級林同學分享,原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚,實際就讀後才發現,還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它(土木科)不是只有曬太陽做工程,也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主,真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。  成大南工扎實深厚的課程設計,帶領學生在每一項工程操作之前,先建立完整的知識基礎,才能在實作中更深刻理解背後的原理,也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。  大量實作、接觸現場,從實務中累積出專業即戰力  除了課堂上的操作,土木科也積極透過競賽與專題,引導學生將知識真正應用於實際問題。  例如,學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽,從木材裁切、打磨到橋梁組裝,歷經兩個月反覆製作與調整,最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示,雖然橋梁承載能力仍有進步空間,但看到團隊一步步完成作品,仍讓他感到十分有成就感。  圖:學生參加橋樑載重競賽展示成果  方老師也指出,土木科最大的特色,就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品,而是在反覆操作、修正與驗證中,逐漸培養工程判斷能力,學生也會在不同年級,分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照,累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場,畢業學生將具備基本施工與監造能力;若選擇升學,也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。  除了校內課程,土木科每學期也安排企業參訪,帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心,了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習,親身進入工地現場,提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸,學生不只是認識未來職涯,更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。  專業、實作、創新,培養面向未來的工程人才  談到土木科最重要的特色,受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識;「實作」代表大量操作與現場經驗;而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術,讓學生能與時俱進,接軌產業發展。  圖:學生學習操作無人機設備  方老師也觀察到,許多學生在三年的學習中,最大的改變並不是學會多少技術,而是逐漸不害怕動手,也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看,王同學認為,只要喜歡動手做、願意學習,就能在土木科找到自己的舞台;郭同學則認為,具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生,都很適合投入這個領域。  從基礎理論、工程實作到創新技術,成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程,更希望培養學生面對問題時的工程思維,讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上,穩穩築起屬於自己的專業基礎。  開箱土木科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
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工研院親揭 「全球電信產業」面臨的4大關鍵趨勢

2025-03-14報導 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載 全球行動通訊大會(MWC)作為移動通訊產業的風向球,今年吸引超過10.9萬人參與。為協助臺灣業者掌握國際趨勢並拓展商機,工研院14日舉辦「MWC 2025 展會直擊:AI 驅動未來通訊與智慧應用研討會」,聚焦 MWC 2025的關鍵議題—「開放」(Open)與「AI人工智慧」對電信產業未來發展的深遠影響。工研院指出,5G-Advanced (5G-A)階段的「5G+AI」將推動商用部署、加速產業轉型。未來,電信業者與設備商將透過開放技術與 AI,優化網路管理、提升用戶體驗,並推動智慧交通、無人技術、沉浸式購物等創新應用,為通訊產業帶來新商機。 工研院副總暨產業科技國際策略發展所長林昭憲表示,MWC 2025展會凸顯電信產業正加速邁向開放架構與AI創新應用。從5G-A發展到地空整合通訊技術,各大企業積極運用AI提升網路管理效率、優化應用場景,並推動電信服務的市場化。臺灣在全球硬體供應鏈中占據關鍵地位,然而,面對 AI 技術的快速演進,產業需加速推動AI創新體驗多元化,強化市場應用,提升AI在消費市場與企業端的滲透率。 隨著AI進入各行各業,臺灣應鼓勵產業跨界合作,將AI深入智慧製造、醫療、零售、車聯網等領域,打造高附加價值的解決方案。此外,在全球電信與科技業加速邁向AI驅動的數位轉型之際,臺灣可憑藉供應鏈整合優勢,加強與國際夥伴的技術合作,從硬體製造擴展至AI 軟體與應用服務,確保在全球市場中持續保持競爭優勢。工研院指出,今年展會聚焦四大關鍵趨勢:Open RAN與Open Gateway發展、AI驅動電信數位轉型、5G-A的應用創新與貨幣化,以及地空整合通訊技術演進。 關鍵趨勢一:透過「開放」實現全球互聯,重塑通訊產業生態 MWC 2025強調Open對電信產業未來發展的重要性,推動5G商用部署與變現。在Open概念下,Open RAN與Open Gateway是兩大核心技術。Open RAN方面,O-RAN聯盟持續推動RAN轉型,朝向開放、智慧化、虛擬化發展,確保互通性。目前已有29個準商用及商用案例、57個測試案例,並簽署17件合作備忘錄。O-RAN聯盟與3GPP合作,將開放架構標準與5G、6G融合,奠定AI應用基礎並提升安全性。未來將透過RIC技術優化網路管理,提升開放前傳網路性能,並應對AI安全需求。 Open Gateway方面,為開發者提供標準化的網路瀏覽權限,打破營運商之間的技術壁壘,加速創新應用落地,全球移動通信系統協會(Groupe Speciale Mobile Association, GSMA)在2023年發起的Open Gateway計畫已獲80%全球電信商參與,市場規模將達到3,000億美元。本次展會中,電信商Vodafone、Orange等展示Open APIs發展,NOKIA與Telefonica合作推出無人機管理API,Ericsson擴展生態系至13家國際電信商。未來將聚焦5G-A與AI結合,拓展垂直應用與新商機。 關鍵趨勢二:電信業借力「AI」從傳統產業轉型科技產業 「5G+AI」正成為從前端電信業者到後端電信設備商的核心成長動力,本次展會展現AI在垂直領域及行動通訊產業的應用潛力。除車聯網、運動賽事轉播、無人機等這類型強調低延遲性能的應用外,電信商也展出數位仿生、數位雙生、語言生成、水質分析及機器人等AI解決方案,並廣泛應用於智慧網路管理。AI技術主要透過智慧控制器(RIC)呈現,亦或是功能型的系統如節省基站能耗、調節網路流量、調整天線訊號發射方向等用途。從此次展出的AI應用與網路智慧管理成果可見,電信商正積極增強技術能力,利用AI創造額外收入,並加速向科技公司(Telco To Techco)轉型。 關鍵趨勢三:邁入5G-A時代,AI融合與電信服務貨幣化成重點 電信業與設備商積極合作,展示創新服務與商業應用。在消費場景方面,無人化技術成為未來商店經營的重要輔助,如藉由機器手臂補貨、自駕車、無人商店等;沉浸式購物體驗則採用了人形機器人、AI虛擬角色互動與導購,貨架則搭載感應辨識技術,能自動播放影音廣告或產品介紹,提升購物體驗。 近年來,電信營運商聚焦於娛樂與競賽領域,透過AI技術與數位轉播提升體驗,如國際賽事與演唱會的即時訊息強化、同步翻譯,並利用AI優化攝影機影像品質與視角,為觀眾提供更沉浸的觀賽體驗。治安維護、防災與救災也為電信營運商創造來自政府端穩定收益,電信營運商透過4G/5G、衛星通訊、無人機基地台等多元網路整合,支援治安維護、防災救災,確保大型活動通訊穩定,並應對災後復原需求。 此外,車聯網解決方案成為發展重點,車聯網與智慧交通擴展至無人機與電動垂直起降載具(eVTOL),打造立體交通環境,依賴路側感知與數據共享,並運用數位孿生技術預測城市交通,降低車禍、緩解壅塞、優化人流疏散,提升整體交通管理效率。 關鍵趨勢四:地空整合全覆蓋通訊具共識,次世代通訊技術摸索中前行 本次展會有超過20家廠商展示衛星相關的通訊服務、終端設備、立方衛星。相位陣列平板天線(Phased Array Flat Panel Antennas)為衛星接收主流,適用於窄頻IoT與低軌衛星寬頻。傳統衛星業者則探索多軌道整合,拓展航空、海運、採礦等應用。3GPP NTN發展成為衛星通訊的關鍵,預計Release 19標準確認後,業界將依3GPP NR NTN規範推進。歐盟衛星群計畫(IRIS²)將採多軌道300顆衛星組成通訊系統,Hispasat與SES等公司已展示相關技術。 展望6G通訊世代,地空整合與全覆蓋通訊成為趨勢。同時,通訊感知融合技術(Integrated Sensing and Communication, ISAC)應用於智慧居家照護逐漸受到重視,透過Wi-Fi監測老人、小孩與寵物動態。可重構智慧表面(Reconfigurable Intelligent surface, RIS)則用於解決通訊盲區,並已有商用產品亮相。 [joblist_plugin title='最新【電信產業】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&keyword=%E9%9B%BB%E4%BF%A1&order=15&page=1' amount='5'] 延伸閱讀: 遠傳電信用行動,許給員工一個實打實的幸福職場|精選職缺 AI浪潮襲來!科技業台達電、中華電信人資更看這些「軟實力」
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科技業面試「上機考」成常態 整理5大刷題平台助攻求職者

AI工具快速普及,科技業招募工程人才的方式也正在改變。除了傳統面試,越來越多企業在招募流程中加入「線上機測」(Online Assessment),也就是俗稱的「上機考」,要求求職者在限定時間內寫程式、解題,從實際作答過程觀察技術能力。對求職者而言,上機考已成為科技業面試的重要關卡。104人力銀行整理5大熱門刷題平台,建議求職者依自身程度進行準備,並提前熟悉常見題型與測驗節奏,才能在正式應試時充分展現實力。 文/104人力銀行 本文目錄(點擊可快速前往) 寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力1. 邏輯思考:能不能把問題拆開來解2. 判斷與除錯能力:AI寫出的答案,自己看得懂嗎?3. 實戰應用能力:能不能把技術用來解決真實問題5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式完全沒接觸過演算法 → NeetCode程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks鎖定外商軟體職缺 → LeetCode想先熟悉正式線上測驗 → Codility想練習多元技術題型 → HackerRank刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌 寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力 AI讓寫程式變得更加容易,企業對工程人才的要求也逐漸改變,單純從零開始撰寫程式的重要性下降,取而代之的是系統設計與除錯調校等能力。104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘觀察,企業透過上機考,看的不只是求職者能不能寫出正確答案,更重視以下3項能力: 1. 邏輯思考:能不能把問題拆開來解 企業不只看最後答案對不對,也會觀察求職者如何理解問題、拆解步驟,以及選擇什麼方式解題。 2. 判斷與除錯能力:AI寫出的答案,自己看得懂嗎? AI可以協助產生程式碼,但不代表答案一定正確。工程師除了會使用AI,也必須具備判斷能力,能看懂AI產出的內容、找出可能的錯誤,並自行修改、測試與驗證。 3. 實戰應用能力:能不能把技術用來解決真實問題 上機考的題型也逐漸不再只是單純考演算法,而是加入更貼近實際工作的情境,觀察求職者能否將技術應用在真實問題上。 5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式 104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘指出,準備上機考不一定是題目做得越多越好,重點是依照自己的程度選擇適合的工具。104人力銀行整理5大主流刷題平台,從完全沒接觸過演算法的新手,到已經收到企業線上測驗通知的求職者,都能找到相對應的練習方式。 完全沒接觸過演算法 → NeetCode 想從零開始準備演算法與技術面試,可從NeetCode入門。平台將不同難度的題目整理成學習地圖,並提供影音解說,幫助使用者理解解題思路。建議先從「Blind 75」建立學習骨架,再利用「NeetCode 150」逐步補強,若已有明確目標企業,也可進一步參考公司相關題目進行準備。 程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks 如果已具備基本程式能力,但對作業系統、資料庫等電腦科學核心知識還不熟悉,GeeksforGeeks提供相關教學與題目,可協助補足基礎觀念。求職者可先透過「GfG 160」熟悉常見面試題型,再利用「Company Wise」依目標企業進行練習,並透過每日題目持續累積解題經驗。 鎖定外商軟體職缺 → LeetCode LeetCode是技術面試與線上程式測驗常見的練習平台,適合已有一定程式基礎、希望進一步強化演算法與解題能力的求職者。平台提供「Study Plan」協助安排練習進度,也可透過討論區比較不同解法;完成題目後,還能查看程式效能表現,了解自己的解法是否還有優化空間。 想先熟悉正式線上測驗 → Codility 如果已收到企業的線上測驗通知,或希望提前熟悉限時作答的節奏,可利用Codility進行模擬。平台提供Demo Test,讓使用者在正式測驗前先熟悉作答介面與流程。除了答案是否正確外,系統也會測試程式的執行效率,因此求職者除了追求「答對」,也必須思考如何讓程式跑得更有效率。 想練習多元技術題型 → HackerRank HackerRank的題庫涵蓋演算法、SQL、資料科學等不同領域,適合希望擴大練習範圍的求職者。可先透過「Practice」熟悉各類題型與作答方式,若目標職缺需要資料庫能力,也能直接針對SQL等相關題目加強練習。部分技能測驗完成後,也可取得對應的技能認證放進履歷。 刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌 第一次使用線上刷題平台,看到AC、WA、TLE等英文縮寫,可能讓不少求職者一頭霧水。104人力銀行整理6個常見結果,幫助求職者快速判讀程式到底出了什麼問題。 簡寫涵義AC(Accepted)測試通過:所有測試資料都跑出正確答案WA(Wrong Answer)答案錯誤:結果不符,通常是邊界條件沒處理TLE(Time Limit Exceeded)執行超時:程式跑太慢,代表演算法效率太低MLE(Memory Limit Exceeded)記憶體超限:程式佔用的空間超過題目上限RE(Runtime Error)執行錯誤:程式中途當掉,如除以零、陣列越界CE(Compile Error)編譯錯誤:語法出現問題,程式沒跑起來 104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘提醒,AI工具讓程式開發的門檻降低,也讓企業在招募工程人才時,更重視求職者能否理解問題、判斷解法、找出錯誤並解決實際狀況。對求職者而言,準備上機考不只是「多刷幾題」,更重要的是建立解題邏輯、培養程式除錯能力,並熟悉限時作答的節奏與各平台操作方式。建議依照自身程度選擇合適的練習平台,在正式測驗前做好準備,才能更充分展現自己的技術實力。
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臺科大建置全臺首座都市型校園微電網 平時節能災時供電提升能源韌性

為提升校園能源自主及強化城市防災韌性,台灣電力公司推動「大學節能及電力韌性推動建置案」,國立臺灣科技大學獲選為北區第一所學校,於今(115)年初在華夏校區完成微電網系統建置,成為全臺首座都市型校園微電網。系統整合太陽光電、儲能、備援發電及智慧能源管理等設備,平時可促進能源使用效率,災害發生時則可提供自主供電及防災備援,同時結合社區服務、教學研究及能源教育,打造兼具永續發展、智慧能源與公共安全的校園場域。 2026-09-18 國立臺灣科技大學 發布 儲能系統特別強化場域排水、洩水坡度及防火牆設計,確保設備運轉安全無虞。(臺科大提供) 華夏校區微電網系統平時與台電電網併聯運轉,透過智慧能源管理系統(EMS)進行最佳化能源調度,搭配時間電價執行尖離峰移轉、儲能充放電控制及再生能源管理,有效提升能源使用效率。預估每年可節省約54萬元電費,若進一步最佳化儲能備載比率及出售綠電憑證,整體效益可達約126萬元,降低校園長期能源成本。 在綠電應用方面,華夏校區教學大樓屋頂設置229.68kWp太陽光電板,透過微電網整合校園用電與儲能設備,讓太陽光電所產生的綠電優先供應校園使用,達成100%綠電自發自用,提高太陽能利用效率,也減少對外部電力的依賴。 EMS能源管理系統具備24小時即時監測、日前發電預測、最佳化能源調度、電池健康狀態評估、孤島運轉控制及時間電價管理等功能,協助校方掌握能源使用狀況並進行彈性調度。(臺科大提供) 除了節能減碳,微電網也強化校園面對突發災害的供電韌性。若有颱風、地震或其他突發事故導致市電中斷時,微電網可自動切換至「孤島模式」負擔全校正常用電4小時,確保重要設施正常運作。若進一步透過空調卸載機制關閉大型空調設備,並將儲能系統及柴油備援發電機優先供應緊急避難中心照明、通訊、資訊設備及民生必要用電,可將孤島運轉時間延長至8小時。 臺科大總務長、華夏校區微電網建置計畫協同主持人周瑞生表示,透過「創能、儲能與控能」的整合,微電網不僅協助降低碳足跡、提升能源使用效率,也讓能源轉型與ESG理念能落實在校園。他表示,微電網除了節省電費、能源套利等有形效益外,更重要的是強化防災韌性並提供教學研究與能源教育的Living Lab場域,讓校園不只是能源使用者,也成為連結社區、實踐永續的重要據點。 華夏校區設置2組直流快速充電樁,提供教職員生電動車充電服務,讓師生在日常中實際感受到微電網的效益。(臺科大提供) 此次微電網建置內容包括229.68kWp太陽光電系統、2MWh大型儲能系統、2組100kW直流快速充電樁、1組400kW連續輸出功率柴油備援發電機,以及能源管理系統展示室等設施。其中,光電設備結合高規防漏工法,增強建物屋頂耐久性;儲能系統則特別強化場域排水、洩水坡度及防火設計,確保設備運轉安全無虞;而柴油發電機可在孤島模式下提供備援電力,還能於平時併網運轉時配合微電網進行削峰填谷,提高整體能源調度效率;2組100kW直流快速充電樁也開放教職員生的電動車使用,讓師生在日常中實際感受到微電網的效能。 在智慧能源管理方面,EMS能源管理系統具備日前發電預測、最佳化能源調度、電池健康狀態評估、時間電價管理、孤島運轉控制及24小時即時監測等功能,協助校方掌握能源使用狀況並進行彈性調度。本案太陽能光電發電設備已取得再生能源憑證(T-REC)及戶外電池儲能系統案場驗證(VPC),未來可藉由產學合作,協助企業提升永續形象。為完善微電網建置,臺科大投入逾5,000萬元經費,整治土木環境基礎設施,搭配台電1億元補助,逐步完善校園能源管理及防災備援能力。 華夏校區警衛室設置緊急用插座,提供110V插座及USB、Type-C充電孔,於災害停電時支援鄰近居民的手機等設備充電,支援基本生活與通訊需求,發揮防災與社區服務功能。(臺科大提供) 除了強化校園能源韌性外,微電網也兼顧社區服務功能。華夏校區聚鈺樓為新北市緊急避難中心之一,警衛室特別設置6組緊急用插座,每組配置2個110V插座及3個USB充電孔,當鄰近社區發生大規模停電時,可提供居民手機、筆記型電腦等應急設備充電,協助維持基本生活與通訊需求,善盡大學社會責任、發揮支援在地的精神。 臺科大未來將透過實際場域驗證各項能源技術與應用模式,並分享建置與運轉經驗,為全台校園能源轉型及防災韌性發展提供可參考、可推廣的實務經驗。(臺科大提供) 透過整合太陽能光電、儲能系統、快速充電樁、柴油備援發電機,以及EMS能源管理平台,臺科大成功打造具備綠能發電、智慧調度、防災備援及教育研究功能的完整微電網系統,成為校園智慧能源應用示範場域。未來將持續透過實際場域,驗證各項能源技術與應用模式,並分享建置與營運管理經驗,為全台校園能源轉型及防災韌性發展提供可參考、可推廣的實務經驗。
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