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電商是什麼？電商的行銷工作都在做些什麼？讓我們一起認識電商行銷工作的日常

電商行銷是什麼？電商行銷工作會專注於提高電子商務平台流量、轉換率及成效。目標是通過數位行銷的方式去接觸與吸引目標顧客，引導他們完成購買行為。電商行銷的方式非常多樣化，包含廣告投放、搜尋引擎優化 (SEO)、社群行銷、內容行銷、電子郵件以及聯盟行銷等管道。電商是什麼？電商（電子商務）是指利用網路去銷售商品或服務的方式。電商平台可以是獨立網站，如品牌官網，也可以是大型市場平台，如 Amazon、Shopify、Shopee等。電商的核心是通過數位化的方式，提供更方便、更快速的購物體驗，從產品展示、到付款流程都在線上完成。隨著科技的進步，電商已經從單純的網路購物管道，轉型成為一個覆蓋行銷、物流、支付與客戶服務的綜合性生態鏈。電商行銷平常都在做些什麼？一個成功的電商行銷活動不僅僅是帶來流量與轉換，還需要注重使用者體驗與顧客關係的建立與維繫，以下是日常工作的內容： 1. 行銷活動策劃與執行促銷活動策劃：設計和規劃電商平台的促銷活動（如雙11、黑五等大型購物節促銷），同時也要確保活動的內容與品牌一致，並制定活動成效目標。活動執行：負責設定折扣、優惠券，安排產品上架、限時搶購等，與確保活動頁面與行銷素材能在時程內上線。 2. 數位行銷獲客廣告投放：操作 Google Ads、Facebook Ads、TikTok Ads 等數位平台的廣告工具，並設定目標追蹤，如購買數或加入購物車等，並持續追蹤與優化成效。流量導入：利用 SEO 策略提升自然搜尋流量，也會結合聯盟行銷或網紅、意見領袖行銷，去吸引更多消費者造訪電商平台。 3. 內容行銷與品牌經營產品文案撰寫：為產品頁面撰寫吸引人的標題與描述，盡可能突出賣點並提升轉換率。社群媒體經營：策劃社群媒體貼文與影片，在社群平台上與目標受眾互動，以提升品牌曝光與形象，甚至進一步帶來轉換成效。內容創作：製作吸引人的文案、影音、圖片等素材，加深目標受眾對產品服務的印象與信任感。 4. 電商平台操作與優化負責管理電商平台的產品上下架、庫存更新等。同時也要能規劃、設計出能提升網站或平台使用者體驗的方式，例如優化購物車流程或縮短結帳步驟。可以透過分析熱圖工具（如 Hotjar）或使用者行為追蹤，輔助判斷頁面需調整的地方，進一步透過設計去提高銷售轉換發生的機率。 5. 數據分析與報表製作事前進行完善的數據追蹤規劃，使用 Google Analytics 、電商後台等數據分析工具，在執行行銷過程中，進行銷售、使用者行為的數據分析，去了解哪些產品最受歡迎、使用者回購率、同類型使用者可能也會購買的產品、或是產品動線可能的問題點等，即時去修正，持續優化行銷活動的成效。有時也會善用 A/B 測試的方式去改善動線或行銷素材。 6. 顧客關係管理 (CRM) 建立並維護顧客數據庫，劃分客戶群體，針對潛在受眾、如加入購物車但未購買者，進行再行銷或進一步的促銷活動，以提高購買量。也針對忠誠客戶提供一系列的優惠，增加回購率與黏著度。 7. 團隊協作與溝通在執行活動期間，常會有跨部門溝通的需求，會需要與PM、工程師、物流、設計部門進行討論，整合大家想法，去達成活動目標，會需要有統整與溝通的能力，才能讓工作更有效率地進行。該怎麼準備電商行銷工作的面試？ 1.認識目標公司面試前先去認識該公司的電商業務模式、產品類型以及目前可能的行銷策略，結合自己經歷，從中去分析公司目前的市場定位與潛在的行銷挑戰。 2.準備過去經驗的分享提出具體的案例，例如成功提升網站流量或銷售額的數據。分享你如何解決工作中的挑戰，以及學到的經驗。如果是新鮮人，可以結合實習的經驗、或是在購物平台自售商品的經驗，分享在執行過程中遇到的問題與解決方式。 3.展現數據分析的能力電商是個非常重視數據分析去引領決策的工作，所以分享過去曾經通過分析數據來做出行銷決策的經驗，在不影響商業機密的狀態下，試著呈現報表或視覺化圖表，融入在面試之中，展現個人數據分析能力，都能有很大的加分。 4.實務操作經驗分享在面試中分享過去熟悉、常用的數位工具，如 Google Ads、Facebook Ads Manager 和 Shopify，並能在面試中舉例說明過往的操作經驗、遭遇的困難，以及解決方式，或是日常是如何增進自己的數位工具技能。成為電商行銷人可能需要具備的特質結果導向：能設置清晰的行銷目標，並積極追求結果。數據敏感度：對數字和趨勢具有敏銳洞察力，能發現問題並迅速調整策略。創造力：擅於設計新穎的行銷活動，以吸引顧客的眼球。適應力與學習能力：面對快速變化的市場趨勢，能持續學習並快速調整行動。細心與執行力：注重細節，確保每個行銷環節都能無縫銜接。客戶導向：理解顧客需求，提供個性化的行銷解決方案。進入電商行銷領域電商行銷是一個結合數據分析、創造力與執行力的專業領域，對於推動品牌的數位化發展至關重要。想要進入這個行業，需要掌握多樣化的行銷技能，擁有結果導向的心態，並持續追求創新。只要準備充分，並不斷提升自己的專業能力，相信一定能在電商行銷這個充滿機遇的領域中大放異彩。 [joblist_plugin title='更多104【電商行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%9B%BB%E5%95%86%E8%A1%8C%E9%8A%B7' amount='4']

【104職場力】・數位行銷

精選推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統

這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。 CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。歡迎收聽▼ https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ CCChen 老師課程 : 【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

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行動電源或鋰電池起火怎麼辦？原因、預防、火災應變解析

近來多起行動電源起火與爆炸事件頻傳，引發民眾高度關注。鋰電池為何頻繁成為火災源頭？又該如何正確預防與處理？本篇彙整消防局等官方單位的資訊，全面解析鋰電池起火的成因、預防要點及應變步驟，協助大家有效降低風險、守護安全。文／《104職場力》本文導覽為什麼行動電源、鋰電池會起火？從「熱失控」說起如何預防鋰電池起火？生活必知安全小知識萬一行動電源真的起火了怎麼辦？記住保命5步驟！職場上如何預防鋰電池起火？為什麼行動電源、鋰電池會起火？從「熱失控」說起鋰電池因為有容量大、體積小且可重複充電的特性，常被廣泛應用於行動電源及各類可攜式電子產品，成為現代生活中不可或缺的能源配件。至於近期鋰電池起火意外頻傳是什麼原因造成？根據台北市消防局的說法，原因多與鋰電池內部的化學反應失衡有關，這類反應會導致電池本體在短時間內不斷升溫、產生並釋放大量熱能，最終可能引燃周遭物品。專家把這類現象稱作「熱失控」，是鋰電池最嚴重的潛在風險之一。行動電源起火的原因多半與電池損害或不當保存有關，例如以下3種狀況：產品使用了劣質、未經認證的鋰電池。過度充放電、短路，或使用非專用充電器導致電池受到損傷。受外力撞擊、變形，或暴露在高溫、陽光直曬射等極端環境中，導致電池結構損害。這些因素都可能引發鋰電池起火，不可不慎。鋰電池起火有多危險？鋰電池起火會產生大量的熱能、煙霧及有毒氣體，甚至可能會引發爆炸，對人和環境的傷害性都不容小覷。更棘手的是，鋰電池的「熱失控」特性，不僅會讓火勢難以撲滅，滅火後也還有復燃的可能，增加處理的難度。如何預防鋰電池起火？生活必知安全小知識為了降低鋰電池引發火災的風險，我們參考多個縣市消防局提供的建議，整理出以下實用的鋰電池安全使用指南，適用於日常生活與工作環境： 1. 購買與使用鋰電池前的注意事項購買產品時務必認明經濟部標準檢驗局核可的「商品檢驗標章（BSMI）」。使用原廠或認證合格的充電設備，切勿過度充電，避免電池過熱或短路。依照產品說明正確操作，如發現膨脹、異味、過熱等異常狀況應立即停止使用。 2. 鋰電池充電時的注意事項避免在密閉空間、陽光直射或高溫環境中充電，例如車內、窗邊等地。請遠離易燃物如床鋪、沙發、窗簾等區域充電，降低延燒風險。切勿在睡眠中或長時間無人看管的情況下充電，務必有使用者在場監控。避免同時連接多個高耗電設備使延長線過度負載，建議一個插座僅供一台設備充電。充電時保持空間通風與整潔，減少堆疊與壓迫設備的情況。 3. 保存與報廢的注意事項避免摩擦、敲擊或撞擊產品，也應避免與硬幣、鑰匙等金屬物放在一起，以防短路。切勿自行拆解、重組鋰電池或內含鋰電池的產品，以免造成電池破裂或漏液。報廢處理須依正確程序進行，可先將廢電池浸泡於1/1000鹽水中至無氣泡產生，並於正負極貼上絕緣膠帶，最後交由清潔隊或合法回收單位處理，切勿任意丟棄。上述原則不僅適用於行動電源與手機，也廣泛適用於其他內建鋰電池的產品，如電動滑板車、電動自行車、掃地機器人等。只要日常多一分警覺與小心，就能大幅降低火災風險，守護自己與他人的安全。萬一行動電源真的起火了怎麼辦？記住保命5步驟！意外常在瞬間發生，當行動電源或其他鋰電池產品出現異常甚至起火時，請保持冷靜，並依下列步驟迅速應對： 1. 大聲示警，提醒他人若身邊還有其他人，請立刻大聲呼喊示警，提醒大家提高警覺、協助應變或及時撤離現場。 2. 若在充電中，立即斷電當鋰電池產品在充電狀態下出現異常發熱或冒煙等狀況，請第一時間拔除插頭或關閉電源，以防情況惡化。 3. 火勢尚小時，可滅火或降溫處理若火勢不大，在確保自身安全無虞的前提下，可嘗試透過3種方式滅火：使用乾粉滅火器或室內消防設備進行初步滅火。將起火裝置移至空曠處、遠離可燃物。將鋰電池泡入水中降溫，可有效防止持續燃燒或復燃。 4. 火勢失控時，立即撥打 119 若火勢擴大或無法控制，請儘速撥打119，由消防專業人員處理，切勿勉強自行撲救。 5. 優先避難，遠離有毒煙霧如情況危急，請立即帶領現場人員撤離，特別是遠離密閉空間或煙霧濃厚處，以免吸入有毒氣體造成二次傷害。鋰電池起火不能潑水是真的嗎？官方這樣說網路上對於「鋰電池起火是否可以潑水」有不同看法，有些資訊甚至指出「潑水可能引發爆炸」，對此台北市政府消防局提供了專業解釋，並將處理方式依「可充電」及「不可充電」做出區隔，說明如下：種類「可充電」鋰離子電池「不可充電」鋰金屬電池特性可充電重複使用一次性，不可充電重複使用成分電解液金屬鋰滅火方式可用水滅，使用水可大量降溫遇水會起反應，因此建議使用金屬滅火器因此，除鈕扣型等一次性鋰金屬電池外，如行動電源這類可重複充電的鋰電池產品，在起火時是可以使用水潑灑或泡水來降溫滅火的，不僅安全，還有助於防止熱失控造成的復燃風險。職場上如何預防鋰電池起火？鋰電池起火事故不只是居家風險，其實我們每天在辦公室使用的筆電、行動電源、無線耳機、甚至公司提供的電動代步工具，都可能因為電池老化、充電不當而引發危險。員工也應該將「鋰電池安全巡查」視為例行事務的一環，例如主動做到以下幾件事：建議定期檢查自己辦公的電池設備是否老化、破損：像是筆電電池有無膨脹、外殼是否破損、行動電源是否異常發燙，發現異狀應立即停止使用並通報。充電位置要安全：避免在紙堆、文件旁、椅墊上或沒人注意的地方充電，特別是下班後不應讓設備持續插著電。留意公司是否有安全規範與標示：若公司有設置電動車或充電站，也要遵守操作流程，不亂接插座。參加防災訓練別混過去：了解鋰電池萬一起火時該怎麼應對、如何通報與協助撤離，關鍵時刻真的能救人一命。常見的鋰電池體積雖小，但火災風險卻真實存在，從自己能做的事開始，就是保護自己、也保護整個辦公室的第一步。延伸閱讀：帶行動電源上飛機要注意什麼？2025行充飛機規範│Wh怎換算【火災逃生】公司起火怎麼辦？火場預防、避難守則懶人包！8NG行為恐致命除濕機「1功能故障」恐釀火災台電籲2重點必檢查：安全又衛生

【104職場力】・職業安全衛生

「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 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【104職場力】・軟體工程

想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析

越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。文 /【104學習精靈】本文目錄（點擊可快速前往）什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。延伸推薦課程 👉 資料工程師養成班資料工程師技能與工具能力分析基礎Python網路爬蟲SQL 基礎Java核心R語言SQL 進階資料庫AWS應用進階資料探勘認證微軟 Azure雲端應用認證職涯資料工程師AI資料科學家▲ 資料工程師師應具備技能、工具、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 [course_plugin title='資料工程師面試入門課程' keyword='破解資料工程師' amount=1] 1. 資料工程師基礎技能資料工程師需熟悉網路爬蟲技術，精通Python與SQL語言，具備Java基礎能力，能有效處理ETL流程，管理資料庫，支援業務分析需求。 Python：常用於數據處理與自動化管道建設。網路爬蟲：從網頁自動蒐集數據，將網頁數據轉換為可用的結構化格式 SQL（基礎）：資料工程師必備技能，用於查詢與操作結構化數據。 Java：用於大數據處理框架（如Spark）的高效運算實現。資料工程師基礎工具推薦課程線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣     了解課程＞線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣     了解課程＞線上快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣    了解課程＞線上學程式也能很好玩：不背語法寫Java 6625人感興趣      了解課程＞延伸推薦課程 👉 Python 輕鬆上手學👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉 ETL網路爬蟲實戰技巧👉 吳永志Java入門保證班 - 初學者最佳選擇 2. 資料工程師核心技能資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作，具備優化大型資料庫管理的能力，熟練運用雲端應用及大數據技術，專注於高效處理複雜數據流程。 R語言：常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言，適合進行各類數據處理與運算。 SQL進階／NoSQL：進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫（如 MySQL、PostgreSQL），還需熟悉 NoSQL 資料庫（如 MongoDB、Cassandra）以處理非結構化數據。資料庫管理與建置：除了熟悉各種資料庫工具管理與操作，資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。雲端應用能力：掌握雲端應用相關的技能，熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。資料工程師核心工具推薦課程線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣了解課程＞線上教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手 4148人感興趣了解課程＞線上資料庫設計原理 2567人感興趣了解課程＞線上 AWS雲端架構規劃｜建置實務應用 3169人感興趣了解課程＞延伸推薦課程👉 NoSQL輕鬆學: 架構、設計與案例探討👉 成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！👉 AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展👉 雲端資料工程師在職遠距班 3. 資料工程師進階技能與證照：資料探勘與雲端應用認證資料探勘是從已知的數據中，挖掘數據背後的價值與趨勢，提供企業數據洞察報告。為此，資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術，搭配程式語言、機器學習模組（如：MLlib）及統計分析方法，將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。 Apache Spark：Spark是一個開源的大數據處理框架，支援多種程式語言和機器學習模組，能高效分析與挖掘大規模數據，是資料探勘不可或缺的強大系統。雲端應用證照：資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性，例如Microsoft Azure相關認證，資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力，也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。資料工程師進階工具認證課程推薦線上微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略 19721人感興趣了解課程＞ [course_plugin title='雲端資料工程師進階課程推薦' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 延伸推薦課程👉 Spark首部曲：實務基礎入門篇👉 Spark第二部曲： SQL輕鬆處理半結構化資料技巧👉 Spark第三部曲： MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰👉 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略👉 微軟 Azure｜通關 AZ-104 認證攻略，邁向雲端 IT 管理之路👉 AZ-204 認證攻略Ｉ從Azure著手雲端開發解決方案👉 DP-900 認證攻略 l 基礎資料庫混合雲建置與管理資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利 1. 溝通與跨部門協作能力：資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作，清晰表達技術需求與限制，確保數據管道設計與業務目標一致，並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。 2. 問題解決與批判性思維：在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時，資料工程師需具備冷靜分析的能力，快速定位問題根源，提出創新解決方案，並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。 3. 時間管理與專案執行能力：面對多項並行任務與緊迫期限，資料工程師需能有效規劃工作進度，分配資源，確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成，提升團隊交付成果。 4. 持續學習與技術適應能力：資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術，快速掌握業界趨勢，適應大數據與人工智慧時代的變化，確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵隨著大數據與人工智慧的快速發展，資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色，但影響薪資的關鍵，往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。 1. 台灣資料工程師薪資範圍初階（3年以下經驗）：月均薪約5.9萬。中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.4萬。高階（5-10年經驗）：月均薪約6.6萬。（以上資料來源：104薪資情報） 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵：熟悉大數據工具（如Spark）及雲端平台（如AWS、Azure）是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加，具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。程式語言與專業認證提升競爭力：Python與SQL是基礎技能，而掌握Java、R語言及進階資料庫技術（如NoSQL）能顯著提高薪資。此外，取得AWS、Azure等專業認證，能彰顯技術專業性，是升職與加薪的重要籌碼。資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南資料工程師需要強大的技術專才，在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值，建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道，優化現有技能，就有機會轉往更高階技術職務，實現職涯進階與薪資提升，資料工程師職涯路徑發展如下： 1. 軟體工程師資料工程師轉職軟體工程師，除了程式開發與現有數據基礎專業上，擴充軟體開發能力，技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。技能需求：需掌握多樣化技術，精通主流程式語言如Java、C++；熟悉相關框架（如Spring、Node.js、React）；具備系統設計能力；掌握版本控制工具如Git，並適應敏捷開發流程；能進行自動化測試以確保軟體品質。此外，基礎前端開發技術（HTML、CSS、JavaScript）與實務經驗（如參與開源專案或個人作品集）也是必要條件，以全面應對軟體開發需求。學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 2. 數據分析師位於同樣的數據產業鏈中，資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力，熟悉各種報表可視化工具與分析方法，以深度挖掘數據製作洞悉報告。技能需求：屬於後段數據資料庫建置的資料工程師，在轉職前線的數據分析師，需要更深度與產品、業務單位溝通，了解組織需求，並在已具備數據專業技術的前提下，需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化，掌握統計學基礎與分析方法（回歸分析、A/B測試）。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。學習指南：數據分析師學習地圖課程推薦：數位分析師入門實戰 3. 演算法工程師｜資料科學家就分工而言，資料工程師搭建數據管道，確保數據準確、安全、流向正確位置；演算法工程師專注於開發演算法或模型，處理數據並生成有用的輸出（如預測、推薦結果）；資料科學家分析數據與模型效果，找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同，資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。演算法工程師：高效演算法工具的製造者，著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言，並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，用於開發與訓練模型。 AI 資料科學家：透過數據模型分析、預測，並透過不斷驗證與統計分析能力，監控並優化數據模型結果提出精準分析。課程推薦：AI資料科學家全方位學程班資料工程師的挑戰數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。延伸閱讀：產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南 [joblist_plugin title='更多104【資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=2&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2007001022' amount='3']

【104職場力】・數據分析

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）

【104職場力】

數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南

在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。文 /【104學習精靈】本文目錄（點擊可快速前往）什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師工作內容數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。數據分析師技能與工具能力分析基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 1. 數據分析師基礎工具能力數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。 Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力 [course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師｜入門實戰' amount=1] [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 數據分析師基礎工具推薦課程線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程＞線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣了解課程＞線上 AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程＞延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 👉 用Excel也能玩轉統計分析 2. 數據分析師核心技能多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。 R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。 SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。 Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。 Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。 3. 數據分析師證照 GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。數據分析師核心工具推薦課程線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程＞線上快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣了解課程＞線上從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣了解課程＞線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣了解課程＞延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板👉 Google Analytics 4 數據分析師國際認證保證班 4. 數據分析師進階升級技能透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。 VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。數據分析師進階能力推薦課程線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣了解課程＞線上財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程＞線上 Oracle APEX 入門實戰！ 5634人感興趣   了解課程＞延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取搭配5大特質（軟技能）：錄取數據分析師更容易數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。 1. 台灣數據分析師薪資範圍初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報） 2. 影響數據分析師薪資的因素技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑： 1. 資料科學家如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。課程推薦：AI資料科學家全方位學程班 2. 資料工程師資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。學習指南：資料工程師學習地圖課程推薦：資料工程師養成班 3. 軟體工程師部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖哪些產業需要數據分析師？數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛： 1. 科技與軟體業（AI數據分析師）分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。 2. 電商與零售業（商業數據分析師）優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。 3. 金融與保險業（金融數據分析師）信用評分模型、風險預測，優化投資策略。 4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）個性化治療方案，疾病趨勢預測。 5. 半導體製造業（數據分析師）製程數據分析，設備異常檢測。 6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。數據分析師的挑戰首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 延伸閱讀：產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']

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超詳細！年度教育訓練計畫與預算編列技巧（附應用表格）

文：宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士原標題：年度教育訓練計畫與預算編列技巧  在當今競爭激烈的人才市場中，企業實施教育訓練已成為提升核心競爭力的關鍵。有效的訓練不僅能增強員工的職能，還能促進企業的人力資本重整，實現雙贏局面。然而，許多企業仍未充分利用政府的訓練補助，或不知如何下手開始規劃。本文將分享多年教育訓練專業者的經驗，深入探討如何規劃系統性的年度教育訓練計劃，並提供具體的預算編列方法及課程設計要點，幫助企業在不斷變化的市場中立於不敗之地！關鍵字  教育訓練  訓練發展  年度教育訓練計畫  教育訓練預算  人力提升  TTQS  PDDRO  訓練成效  大綱  (1.) 前言 (2.) 成為一個受企業重視肯定的教育訓練主辦 (3.) 教育訓練的重要性 (4.) 如何運用政府訓練補助資源，連結企業教育訓練計劃與預算 (5.) TTQS與PDDRO簡介(連結企業策略的重要性) (6.) 年度教育訓練計畫與預算的主要實施步驟 (7.) 教育訓練課程之執行重點解析 (8.) 總結  一、前言企業為何需要實施教育訓練?您所處的公司有實施教育訓練嗎?有申請政府訓練補助嗎?教育訓練計畫如何規劃?教育訓練成效如何評估?  企業現在不進行訓練，未來付出的成本將更高；因為唯有不斷成長的員工，才有不斷成長的企業。  有效且聚焦的進行教育訓練，讓企業訓練成效加倍，不僅提升員工職能，也茁壯了企業人力資本，創造員工與企業共好雙贏的局面。  了解與適時運用政府訓練補助方案，節省企業訓練成本。  在現今搶人才、留人才的時代下，在公司內落實教育訓練，必定會是目前非常實用且關鍵的人資議題!  本文作者以其多年教育訓練工作者角色，分享具體且有效的年度教育訓練計劃與預算編列之規劃技巧與方法、課程前中後必備重點，包括：  系統性、有計畫步驟的說明年度教育訓練計劃與預算之實務做法。  針對每課程開課之前中後準備要點，進行細部解析與說明。  針對教育訓練主辦單位常遇到之疑難雜症，提供應對之道。  二、成為一個受企業重視肯定的教育訓練主辦  教育訓練主辦人員，最重要的信念 (1.) 整體一起共好 (2.) 成為自己與別人的貴人 (3.) 幫助所屬企業同仁，提升能力，創造更高價值貢獻!  教育訓練主辦須具備的職能有哪些呢? (1.) 知識面K A. 職能基準與職能模型/分析 B. 教育訓練規劃與成效 C. 產業知識訓練所需資源 D. 政府相關補助方案 E. 職涯規劃與發展知識 F. 教學設計與原理 G. 學習理論與移轉(訓練遷移) H. 學習評量 (2.) 技能面S A. 組織計劃技能 B. 人際溝通技能 C. 規劃個人發展技能 D. 口語表達與簡報技能 E. 資訊運用與分析技能 F. 時間管理技能 G. 文字表達技能 H. 訓練成果分析與歸納技能 I. 問題解決技能 J. 專案管理技能 (3.) 態度/特質面A A. 主動積極 B. 彈性適應(緊急應變) C. 親和力 D. 耐心  為企業培養優質的內部講師 >> 三、教育訓練的重要性  教育訓練之價值在哪? (1.) 唯有不斷成長的員工，才有不斷成長的企業！ (2.) 訓練的成本很高，不訓練成本更高 (3.) 凝聚與建構核心競爭力，最簡單有效的方法就是落實教育訓練 (4.) 教育訓練，最終是希望企業之人力資本獲得提升 (5.) 如何有效的規劃與產出之預期成效，是關鍵! (6.) 讓我們以『本職專業』，為企業做出人力資本提升之『貢獻』!(利人利己價值高)  企業持續成長的未來學：經營管理金三角，連結教育訓練 (1.) 策略：A. 訂出策略(方向、目標與達標做法)(2.) 制度：A.策略與年度計劃B. 職能地圖C. 教育訓練管理手冊/辦法(3.) 人才：A. 管理/專業職能的持續提升(連結策略與制度) 四、如何運用政府訓練補助資源，連結企業教育訓練計劃與預算目前最常見的訓練補助方案有哪些? NO補助名稱補助類型與標準1充電起飛計畫個別型：200萬元上限。聯合型：300萬元上限。加強輔導型產業、受衝擊產業或受損產業者：350萬元上限。2企業人力資源提升計畫 (大人提)個別型：95萬元上限。聯合型：190萬元上限。產業推升型：200萬元上限。3小型企業人力提升計畫 (小人提)課程類型區分個別企業訓練案與聯合企業訓練案，但每一企業至多規劃各一訓練案。每一訓練計畫案之訓練課程總費用上限以10萬元為原則。 2.『申請大人提』需要提供的資料項目說明訓練計畫說明書應備資料(1)公司簡介(如基本資料、成立及起源、大事紀要) (2)組織架構與職掌(3)願景、理念、核心價值與策略目標(4)短、中/長期目標(5)教育訓練策略規劃、預期績效2.全年度員工訓練計畫及經費概算總表3.合法設立登記證明文件之影本4.最近一期之勞工保險費繳款單及明細表影本5.近一期納稅證明或無欠稅證明影本一份□最近一期營利事業所得稅申報書或營業人銷售額與稅額申報書 (401表或403表影本) 或無欠稅證明影本□內部損益表影本(適用組織團體等非營利事業單位)6.未足額進用身心障礙者之差額輔助費繳納證明□免附(月底生效人數未達67人) □免附(已足額進用身心障礙者)7.效期內TTQS企業機構版評核結果為通過以上或辦訓能力檢核表結果合格之證明文件影本8.得獎紀錄如：國家人力創新獎團體獎、國家訓練品質獎及國家人才發展獎等獎項企業內訓、公開班 104 最優惠，可申請補助 >> 五、 TTQS與PDDRO簡介（連結企業策略的重要性） 1. 教育訓練需求主要的核心是來自於需求評估來源之三個層面，再搭配TTQS之PDDRO流程依序展開與完成！ 2. 教育訓練需求評估來源之三個層面 (1.) 目標(策略/組織)分析 A. 策略營運目標需求 B. 退休、流動、年齡等缺口之需求 (2.) 任務分析 A. 上層對該部門之需求，例如關鍵職位培養 B. 工作說明書所需之提升 (3.) 人員分析(主要來自於部門主管的建議) A. IDP個人發展計畫 B. 缺點和改善的地方 3. TTQS基本說明： (1.) Talent Quality-management System ：人才發展品質管理系統 (2.) 是政府於這幾年來在「人力資源」上積極推展的一套系統 (3.) 其主要目的在推展教育訓練的制度化，並藉由其他相關計畫訓練費用的補助，提升企業界對於教育訓練的重視，除可提升事業單位、訓練機構及工會團體等辦訓能力與績效外，亦被廣泛運用於職前訓練及在職訓練計畫之訓練單位，做為辦訓體質之辨識工具。 (4.) PDDRO之名詞說明A. 訓練品質管理-計畫(P)B. 訓練品質管理-設計(D)C. 訓練品質管理-執行(D)D. 訓練品質管理-查核(R)E. 訓練品質管理-成果(O) (5.) PDDRO之整理彙示 (6.) PDDRO之細部解析A. 計畫篇（P） – 執行訓練需求調查 – 訂定年度訓練計劃B. 設計篇（D） – 訓練方案系統設計 – 利益關係人的過程參與 – 訓練產品之購買程序C. 執行篇（D） – 課程開課規劃 – 學員遴選規劃 – 教材選擇規劃 – 師資遴選規劃 D. 查核篇（R） – 計畫評估報告與分析 – 課程評估報告與分析 – 培訓過程監控與矯正 – 異常矯正與處理程序E. 成果篇（O）– 訓練評估層次可參考104提供的免費企業學習平台進行PDDRO訓練管理流程六、年度教育訓練計畫與預算的主要實施步驟檢視所需前置備齊資料(更有利於年度教育訓練計畫之有效性)(1.) 教育訓練手冊或教育訓練管理辦法(2.) 建置教育訓練主辦人員(得依公司規模與組織大小以全職或兼任設置)，並取得TTQS相關證照(3.) 全公司SWOT與總目標(4.) 各部門年度目標(5.) 各職位工作說明書與職能地圖組織策略與人力資源管理、訓練之連結架構 3. 依據上述所提到之『目標(策略/組織)』、『任務』、『人員』等分析出缺口(需要性)，展開到各部門並整理到下表：部門NO.預計對象預計課程名稱訓練需求預計產出預計訓練月份/週期訓練方式預計課程費用 對應年度策略任務所需個人能力提升外訓內訓小計　　　      　　 　　　　 　　　　　　 　　　　 　　　　　　  本部門教育訓練預算小計   人資辦訓單位再將各部門年度教育訓練需求與預算表，進行彙整，最終產出如下表全年度員工訓練計畫及經費概算總表(訓練主辦人員，申請政府訓練補助之用) 訓練名稱課程大綱補助課程類別訓練對象總梯次每梯人數每梯時數每梯天數師資訓練方式訓練地點每梯訓練費用內聘外聘內訓外訓內聘講師鐘點費外聘講師鐘點費外聘講師國內交通費外訓課程費用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　七、教育訓練課程之執行重點解析課程需求溝通重點(要讓講師知道哪些重點?)(1.) 開課目的(預期成效)(2.) 學員背景(3.) 課程重點建議(4.) 教學方法建議(5.) 繳交講義時間(6.) 其他講師評估重點(1.) 專業領域(2.) 過去經驗(3.) 講師口碑(4.) 收費(5.) 其他(如服務與配合度等) 課程前中後檢核清單(1.) 課程前檢核清單A. 課程目標確認B. 受訓學員資歷調查與分析，提供給講師C. 課程表（含日期）與主管（或高階）確認D. 場地確認E. 講師邀請F. 發放課程通知G. 報名，人數統計H. 簽到表製作I. 課程講義確認與製作J. 課程意見調查表製作K. 課後行動製作L. 分組名單確認M. 餐飲準備N. 教室佈置O. 上課文具準備P. 前一天提醒講師上課Q. 其他(2.) 課程中檢核清單A. 檢視學員出席狀況B. 課程跟課C. 必要的照相D. 留意學員學習狀況(3.) 課程後檢核清單A. 教室整理、還原B. 訓練使用道具與設備收拾與整理C. 課程調查表統計與成效檢視分析D. 課程結案報告撰寫E. 講師回餽與致謝F. 講義歸檔G. 學員受訓登錄課後評估重點(1.) 訓練成效： (2.) 依據所設定之課後訓練成效，進行必要之展開，例如L1反應層次進行課後滿意度調查；L2學習層次進行課後測驗；L3工作行為層次進行課後行動計畫之設定與追蹤等! 八、總結鼓勵各位有『持續學習與助人成長』之共同理念者，一起投入教育訓練之行列! 唯有不斷成長的員工，才有不斷成長的企業！教育訓練，最終是希望企業之人力資本獲得提升，如何有效的規劃與產出之預期成效，是關鍵! 既然要舉辦教育訓練，何不追求更好?本文最期望能帶來之效益：藉由我們對於教育訓練的規劃，能夠對焦且有系統地展開，讓員工持續提升技能，最終幫助企業留才與持續永續成長獲利，與大家共勉之! 免費企業學習平台 x 培訓課程 = 零成本企業培訓自動化 >> 急件ＯＫ！企業教育內訓快速成案，內部講師培訓、管理領導通通有 >> 　最划算的全方位教育訓練方案！免費申請全課程試閱 >> 看更多楊伸太博士的文章 >> 2024最新！人才經營學：缺工浪潮下的3大留才策略一次學會主管最重要的三大面談，做好人才管理卓越主管的關鍵四大管理缺工浪潮下，善用升遷、培訓及獎金機制積極留才提升留任率！職能工作說明書擬定技巧  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人資市集官方line獲得最新優惠及活動資訊 >>

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PPT簡報編排的5招資訊設計技巧，設計師教你成為簡報大師

PPT簡報資訊超多，要如何強化重點？簡報圖表、icon運用有什麼技巧？本次客座小編「設計Ya黃素」分享5個設計PPT簡報的編排技巧，讓你成為簡報設計大師，立刻收藏、分享給有需要的朋友吧！文／設計Ya黃素本文目錄（點擊可快速前往）【簡報編排技巧1】文字比重差異化【簡報編排技巧2】清晰的圖表呈現【簡報編排技巧3】加入icon豐富內容【簡報編排技巧4】色彩引導閱讀【簡報編排技巧5】增加動態效果簡報資訊落落長，不知道如何強化重點嗎？今天小編就來介紹5種簡報編排小技巧，讓你邁向簡報大師之路！在 Instagram 查看這則貼文設計Ya黃素（@design.ya.huangsu）分享的貼文【簡報編排技巧1】文字比重差異化將內容資訊按照重要性進行比重差異化處理，可以更快更有效地展示重點訊息。 NG－內文的字體、比重未做出差異 OK－運用字體大小及粗細強調重點【簡報編排技巧2】清晰的圖表呈現避免過多的文字訊息，改以清楚的圖表呈現主要內容加強印象。 NG－文字描述佔比過多，圖表過小 OK－資訊簡潔扼要，圖表清晰明確【簡報編排技巧3】加入icon豐富內容使用icon增強視覺效果，以簡單的圖形傳遞複雜的訊息，使內容更有趣。 NG－純文字敘述缺乏記憶點 OK－運用圖示增加吸引力【簡報編排技巧4】色彩引導閱讀色彩在簡報中不僅能提升美感，也可以透過對比來強調訊息和引導視線。 NG－難以區分當前步驟 OK－運用色彩引導觀眾【簡報編排技巧5】增加動態效果動態效果能夠提升觀眾的參與感和注意力，讓簡報更具吸引力。 NG－中規中矩的畫面呈現 OK－運用動態增加亮點如果還有更多想知道的【設計師】內容，歡迎留言告訴我們！喜歡我們的內容也歡迎【Follow】我們的相關資訊唷！ ▲ 圖片來源：設計Ya黃素 [joblist_plugin title='更多【設計】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2013001000&kwop=7&keyword=設計師&expansionType=area%2Cspec%2Ccom%2Cjob%2Cwf%2Cwktm&order=12&asc=0&page=2&mode=s&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']

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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']

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5個收集靈感網站推薦！設計師實用工具，不只Pinterest、Behance

收藏設計靈感除了Pinterest、Behance，還有哪些實用的平台可以用？本次客座小編「設計Ya黃素」推薦5個實用的靈感小口袋，把平面設計、網站設計、動畫、文章等靈感及知識通通收藏起來，立即分享給有需要的朋友吧！文／設計Ya黃素本文目錄（點擊可快速前往）【01】Eagle【02】Milanote【03】Medium【04】Dribbble【05】Adobe Bridge 在網站上看到平面設計、網站設計、動畫、文章等靈感及知識，卻不知道如何收藏起來嗎？從大海中尋找的素材，總是在關鍵時刻找不到嗎？身為設計師，相信你對於Pinerest、Behance不陌生吧！除了上述的兩個平台外，小編再推薦5個實用的靈感小口袋，快來收藏你最珍貴的靈感或文章！在 Instagram 查看這則貼文設計Ya黃素（@design.ya.huangsu）分享的貼文【01】Eagle 特色：收藏最便利、友善不同領域設計師網址：https://tw.eagle.cool/ 堪稱靈感素材管理之神的Eagle，從圖片、影片、動態網頁、音訊等等皆可收藏。從Pinterest、Behance上看到的靈感，都可以直接一鍵儲存整個網頁！ ▲ Eagle（圖片來源：設計Ya黃素）【02】Milanote 特色：無限制的巢狀資料夾、抓住靈感的筆記工具網址：https://milanote.com/ Milanote是一款同時具有Safari和Chrome瀏覽器擴充功能，幫助創作者輕鬆儲存蒐集到的文字、圖像、連結及影片靈感。比起Notion使用上更直觀一些。 ▲ Milanote（圖片來源：設計Ya黃素）【03】Medium 特色：介面乾淨清楚、跨平台自動同步網址：https://medium.com/ 結合了「部落格」與「社群」的特色，可以為文章加入標籤方便查找，幫助使用者高效運用時間、提升設計知識與靈感！ ▲ Medium（圖片來源：設計Ya黃素）【04】Dribbble 特色：社群互動、介面上手快網址：https://dribbble.com/shots Dribbble是一個世界級的設計師社群平台，可以跟據顏色、風格、主題等找到想要的設計。透過社群互動獲取反饋，從其他優秀作品中獲取設計靈感。 ▲ Dribbble（圖片來源：設計Ya黃素）【05】Adobe Bridge 特色：批次處理檔案、支援多種檔案類型網址：https://www.adobe.com/tw/products/bridge.html 與Eagle使用相同瀑布流的排版，提供檔案排序、搜尋、評分、標記，擁有一次多張照片編輯、色調調整的功能，能批次命名、匯出不同格式圖片！ ▲ Adobe Bridge（圖片來源：設計Ya黃素）

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你也狂加洗衣劑？常見4使用行為縮短洗衣機壽命！5跡象出現該換洗衣機了

2025-06-05 元氣網編輯葉姿岑　由聯合新聞網授權轉載本文導覽 4個錯誤行為可能讓洗衣機提前報廢1. 使用醋或檸檬酸2. 有拉鍊或金屬物件的衣物直接丟進洗衣機3. 狂加洗衣劑4. 一次洗一堆衣服一台洗衣機能用多久？大約7到15年5個實用保養技巧延長洗衣機壽命5跡象提醒你該換洗衣機洗衣機是現代人生活中不可或缺的家電之一，有些人甚至天天使用。一台洗衣機通常可以用好幾久，不過清潔達人提醒，一些不好的使用習慣可能加速縮短洗衣機的使用壽命。至於何時該換洗衣機，有些跡象要留意，例如漏水、噪音過大……等，有時換一台節能、高效的新機，都比繼續維修舊機省錢。延伸閱讀：過多的洗衣精會有殘留物！專家提出洗衣物常見「五大錯誤」：恐越來越髒 4個錯誤行為可能讓洗衣機提前報廢 1. 使用醋或檸檬酸根據清潔達人Mipon指出，經常在社群媒體上看到有人推薦，在洗衣機加點醋，可讓衣物更蓬鬆；或是有些人會使用檸檬酸來清潔洗衣桶。雖然酸性的確能中和鹼性洗劑，但實際上對洗衣機來說卻是「有害物質」，因為醋和檸檬酸可能造成洗衣機內部的金屬零件生鏽，如果頻繁使用，腐蝕風險更高。建議若要清潔洗衣機或柔軟衣物，應選擇專用的清潔劑與柔軟劑。 2. 有拉鍊或金屬物件的衣物直接丟進洗衣機有拉鍊的衣服若直接丟進洗衣機，開放的拉鍊可能在洗衣過程中刮傷其他衣物，甚至刮損洗衣機內槽。而有金屬物件的衣服，例如別針，則可能卡在洗衣機內部，導致故障或噪音。在將衣服丟進洗衣機前，應注意將拉鍊拉上，並使用洗衣袋裝好。衣服上有金屬物件應先取下，也應仔細檢查口袋是否有尖銳物品先拿出來。 3. 狂加洗衣劑有些人以為洗滌劑加越多，衣服會洗得越乾淨。事實上，過多的洗劑會殘留在衣物和機器內部，不只洗不乾淨，還會導致氣味難聞、污垢反覆黏附，甚至影響洗衣機排水與感應。還是乖乖的按照包裝上的建議適量使用。並且注意不同洗衣劑濃度不同，用量也不會一樣，使用不同品牌清潔劑時要重新確認用量。 4. 一次洗一堆衣服小家庭或一個人住，有些可能一星期才洗一次衣服，而有時一星期的量在一次洗又太多，但因為省水省電又不想分二次洗。經常一次洗過多過重的衣物，會讓馬達和軸承提早老化，也容易產生噪音與故障。一台洗衣機能用多久？大約7到15年一台洗衣機能用多久？根據美國家電專家觀察，洗衣機的平均壽命為7到15年不等，會因使用頻率、維護習慣、機型與水電條件不同情況而有差異。傳統的頂部開蓋洗衣機壽命約可達15年，但容易因為過度裝載而加速損壞；而滾筒式洗衣機相對耐用，但若不保持乾燥與清潔，也很容易發霉。無論使用哪一種，以下5個實用的保養技巧，只要保養得宜，都能延長使用壽命。 5個實用保養技巧延長洗衣機壽命定期清潔內桶與濾網：建議每月用熱水與適量漂白水空機清洗一次，保持乾淨無異味。使用適合及正確劑量的洗衣劑：滾筒機建議使用較少泡沬的洗衣劑，避免泡沫過多殘留。洗完盡快取出衣物並開門通風：這樣做是防止黴菌在洗衣桶內滋生，特別是濕氣重的地區。機器保持水平擺放：若地板不平，洗衣機運轉時會搖晃，長期會影響內部結構穩定性。避免清洗有金屬配件的物品：如鋼圈內衣、有鉤子的衣物，這些應使用洗衣袋處理。 5跡象提醒你該換洗衣機僅管有正確使用，但洗衣機如果用太久還是可能出現一些小問題。原則上，若洗衣機已使用超過7年，且出現以下情況，就可以考慮更換了。尤其現在人工可能愈來愈貴，任何電器的維修都可能要花不少錢。或許換一台節能、高效能的新機，會比繼續維修舊機來得有價值。頻繁維修機器漏水噪音過大、震動劇烈洗不乾淨、衣物有異味水電費突然升高（參考資料：《grape》、Instagram《Better Homes & Gardens》）

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