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機械產品採購

負責尋找、評估及選擇合適的供應商,確保所需機械設備或零件的品質、價格及交期符合公司需求。需具備市場分析能力,了解產品技術規格,並能有效談判合約條件,降低成本同時保障供應穩定。此外,需協調內部需求部門與外部廠商,確保採購流程順暢,並掌握庫存管理,避免資金浪費。這項技能能提升企業競爭力及營運效率,是連結技術與商務的重要橋樑。

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充實自己,讓能力持續成長

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【免費課程】公共工程品管證照必學觀念:不合格材料怎麼管制?工地品質問題四步驟
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一人搞定行銷大小事:全方位行銷實戰
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TTQS 評核攻略免費試閱
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人工智慧-機器學習【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

國際製造管理師 |
檢定並証明製造管理與生產系統設計及營運相關的國際水準專業能力。以產業界中、初級主管或資深技術人員所需之專業管理能力與知識為認證及相關培訓內容。本證照所檢定的知能包含理論與實務,考試與培訓內容切合各該相關工作所需要的完整知識體系。
國際製造工程學會-中華民國分會(Society of Manufacturing Engineers, SME)
數位人資管理師-經理級認證 |
數位人資管理師認證學程將幫助你,運用e化系統的力量,將大量的人資行政瑣事效率化;利用聰明的流程再造,將員工視為內部顧客,全面提升員工體驗;最後發揮數據力,真正成為組織成功的策略夥伴! 獲得數位人資管理師-經理級認證,代表你具備以下能力 1.了解員工體驗的精神,與e化流程的設計思維,可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。 2.熟悉e化流程的設計方法步驟,協助組織善用數位科技的力量,優化現有制度流程,促進員工體驗。 3.清楚大數據分析的內涵,與業界實務運用案例,可幫助公司導入大數據分析專案,解決公司在人力計畫、人才發展、留才管理上碰到的重大問題。
104資訊科技股份有限公司
Google專業級機器學習工程師認證 |
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識,來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集,並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計,同時實施生成式AI解決方案。 機器學習工程師著重AI實踐,與其他職位密切合作,以確保AI應用程式的穩定與成功。 機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。 機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
國際製造管理師認證-設施/系統設計 |
檢定並証明製造管理與生產系統設計及營運相關的國際水準專業能力。以產業界中、初級主管或資深技術人員所需之專業管理能力與知識為認證及相關培訓內容。 本證照所檢定的知能包含理論與實務,考試與培訓內容切合各該相關工作所需要的完整知識體系。
國際製造工程學會-中華民國分會(Society of Manufacturing Engineers, SME)
機械工程師基礎能力鑑定 |
為因應經濟環境變遷,配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢,建立國內機械專業人才認證體系,並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎,發展能力指標及評鑑內容,協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃,作為認證之標準,以確認通過此認證之專業人才,確實具備產業需求之能力。就個人而言,取得此認證可提升個人之就業能力,就企業而言,則是企業人才選用的客觀標準。 通過機械工程師基礎能力鑑定考試者,代表其具有大專程度之專業,且具備繪圖之能力,達到進入機械產業服務之入門能力水準。
工業技術研究院
初級機械設計工程師 |
為因應經濟環境變遷,配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢,建立國內機械專業人才認證體系,並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎,發展能力指標及評鑑內容,協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃,作為認證之標準,以確認通過此認證之專業人才,確實具備產業需求之能力。就個人而言,取得此認證可提升個人之就業能力,就企業而言,則是企業人才選用的客觀標準。 通過初級機械設計工程師考試者,應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院

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驅動未來移動科技與重裝設備的跨域職人──北科附工動力機械科

在現代城市建設與工業發展過程中,大型重型機械與工程機具是不可或缺的基石。北科附工「動力機械科」是全台唯一科別。有別於傳統的汽車修護,這裡的學生不僅要懂機械原理,還要學習跨領域的電控,甚至親自操作龐大的挖掘機。本次訪談邀請到在教育界深耕二十多年的動力機械科胡國紘主任,帶我們一窺這門科系如何打造出具備高度競爭力的「機械醫師」。 從黑手到「機械醫師」:打破傳統的跨域職人培育 「以前的人常說,不讀書的人去做黑手;但現在時代不同了,現在的維修技師就像是『醫生』的等級。」本身為汽車科背景的胡國紘主任,一語道破了產業的轉變。 胡國紘主任說明,動力機械科的前身是「重機科」,隨著時代演進,前輩們認為「重機」二字過於狹隘,因而更名為涵蓋所有「會動的機械」的動力機械科。許多人容易將動力機械科、機械科與汽車科混淆,胡主任對此進行了明確的比較: 科系名稱核心領域、操作及維修對象動力機械科大型工程用機械(如挖掘機、起重機、堆高機)、重型柴油引擎機械科基礎機械加工與零組件製造生產(如車床、銑床、鉗工)汽車科一般交通工具(如家用汽車、機車) 面對日益複雜的機具設備,胡國紘主任強調,現在的維修已經不是單純憑勞力拆裝,而是高度仰賴專業知識與邏輯思維。「當機具出現故障時,它不會像病人一樣開口告訴你哪裡痛,技師必須透過故障現象,做出正確邏輯判斷,一步步找出問題根源。」從業人員也需要具備閱讀英文維修手冊的能力,因此解決問題的能力與學科基礎缺一不可。 三年淬鍊硬實力,累積專業證照與成就感 為了讓學生在畢業前具備扎實的即戰力,胡國紘主任表示,動力機械科的課程規劃是將「考取證照」融入各階段的課程目標中,讓學生從中獲得成就感。 高一的重點在於基礎摸索。學生會先從車床、銑床等傳統機械加工學起,並要求考取「機械加工丙級」證照。此外,因應機件維修需求,還有一門「手工電焊」課程,讓學生親身體驗焊接的操作,並輔導考取「一般手工電焊」證照。 升上高二後,課程導入自動化與電動控制,「機械有了骨架,還需要賦予它生命來控制。」學生除了考取「電腦輔助機械製圖丙級」與「氣壓丙級」外,科內也打造了專屬的「室內配線丙級」檢定考場,讓學生實地摸索電路配線的控制邏輯。此外,還需考取「重機械修護引擎丙級」證照,學習大型工業用引擎的拆卸維修。 到了高三,學生將面臨進階挑戰,準備「重機械修護引擎乙級」、「CNC銑床乙級」等高難度證照。更特別的是,年滿18歲的學生能在校內選修工程機具操作實習,親自坐上駕駛座操作挖掘機(怪手)、堆高機、鏟裝機並考取操作證,這是全台灣極少數擁有此類實作課程的學校。 在面對龐大機具時,胡國紘主任強調「安全」始終是第一鐵律。所以實習操作前,必定會安排三小時的職業安全衛生教育訓練課程並簽署安全說明。尤其在學生逐漸熟練的「老鳥階段」,老師們的督導反而會更加嚴格,以確保訓練過程絕對安全。 圖:學生操作大型機械 從做中學的成就感:高三學生分享實戰經驗 受到工程師父親影響的游同學,從小喜歡動手拆裝零件。她目前已考取高達九張證照,包含機械加工、鏟裝機操作,甚至拿下難度極高的重機修護引擎乙級、CNC銑床乙級以及飛機修護乙級證照。游同學回憶,實際在實習課開鏟裝機鏟土、整平地面的過程十分療癒,考取操作證更是讓她充滿自信。 另一位羅同學,則因父母從事重機具考照協會訓練相關工作而就讀本科。擁有七張證照的她坦言,準備「室內配線乙級」學科測驗時因內容偏向電機科而感到吃力,但她靠著反覆刷題成功克服挑戰。對羅同學而言,學習本科最實用的是「能看懂以前不懂的東西」,無論是重型機具維修或操作重型機具。 產學接軌與未來藍圖:實作專題與多元出路 在專題製作與競賽中,胡國紘主任分享,學生的專題多半以「實務應用與安全」為出發點。例如,曾有學生為克服初學者對大型挖掘機的恐懼,利用3D列印結合電子控制,製作出迷你「挖掘機教育訓練模型」以熟悉手感,榮獲全國專業群科專題競賽佳作。科內也會鼓勵學生參與綠能相關的「小水力發電競賽」,培養解決問題與創新能力。 圖片:學生專題作品成果 面對未來的升學與就業,胡國紘主任指出多數畢業生會選擇繼續升學,常見目標包含虎尾科技大學、勤益科技大學、高雄科技大學及屏東科技大學的機械、車輛或輪機工程系。 邏輯與實務兼備的未來工程師 「多操作幾次就會有手感,我們也都是從零開始學,現在都克服了!」游同學用自身經歷,鼓勵有興趣就讀的學弟妹。 胡國紘主任表示,在本科專業教師團隊的帶領、北科附工動力機械科提供的完善實作環境與嚴格的安全要求下,學生不僅具備操作大型工程機具的硬實力,更培養了跨領域的電控知識與解決問題的邏輯思維。這群年輕的「機械醫師」,正帶著高度的專業自信,準備在未來移動科技與重裝設備的產業中大展身手。 開箱動力機械科學習日常!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
【104職場力】

踏上「行銷企劃」之路!核心能力 × 必備知識 × 生涯挑戰全面解析

想踏入行銷這行,卻不知道需要具備哪些核心能力和必備知識嗎?其實一個成功的行銷人,必須確實理解「行」和「銷」的關鍵意涵,此外當前的職場在日新月異的科技刺激下變化極快、跨科系產業的競爭者非常多,讓「行銷企劃」必須面對職涯當中的3大挑戰。本文帶你完整剖析「行銷企劃」之路的三大核心能力與指標! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)?「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標🧠 行銷思維🔍 市場洞察🚀 行銷組合策略理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵「行銷企劃」職類所面對的挑戰職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 企業獲利固然是重要指標,卻不應被視為行銷企劃成功的唯一證明。 真正的關鍵在於消費者對品牌的長期認同與企業獲利的可持續性。短期營收成長可能來自市場紅利、技術優勢或促銷活動等暫時性因素,若未能深植品牌價值、培養顧客忠誠,企業競爭力終將削弱。 卓越的行銷企劃應著眼於建立持久的信任關係,使顧客在眾多選擇中仍願意支持企業的產品與服務。因此,財務成果僅是努力的表現,行銷企劃的核心價值在於能否形塑長遠的市場定位與競爭優勢,為企業奠定永續發展的基礎。 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)? 企業或組織皆擁有自身的產品或服務,首要挑戰在於如何將其價值有效導入市場並促成交易。 產品與服務的價值,不僅取決於其本質特性,更關鍵在於能否精準觸及目標族群並傳遞品牌理念。行銷企劃作為提升市場競爭力的核心策略,透過系統性規劃與執行,確保品牌定位清晰、通路佈局完善,並與消費者建立長期關係。 無論是開拓市場、優化產品或提升品牌忠誠度,完整且精準的行銷企劃皆能為企業提供明確的發展方向與可行的執行步驟,協助其在競爭激烈的環境中脫穎而出,創造永續商業價值。 「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標 行銷企劃的核心學習領域,從行銷思維建立、市場洞察到行銷組合策略,幫助學習者有系統地掌握行銷企劃的各個關鍵環節。 ※ 行銷企劃應具備【核心能力】與【涵蓋領域】,點選文字可前往對應技能說明 三大核心能力涵蓋領域🧠 行銷思維★ 行銷基礎知識🔍 市場洞察★ 分析市場★ 解析消費者行為★ 品牌經營策略★ 行銷研究🚀 行銷組合策略★ 產品規劃★ 定價策略★ 通路策略★ 推廣策略 延伸推薦證照:TIMS行銷企劃證照(經濟部iPAS認可) 🧠 行銷思維 ★ 行銷基礎知識 行銷的意義(價值創造、價值專屬) 企業經營思維的演進(生產→產品→銷售→行銷→社會行銷→關係行銷導向) 四大行銷學派(實體配送→消費者行為→行銷策略→行銷決策學派) 異質性與動態性 四大行銷思潮的典範移轉(被動式→主動式→互動式→連鎖式行銷) B2B行銷策略(麥可波特五力分析) 🔍 市場洞察 ★ 分析市場 市場區隔之意義 SWOT分析 市場區隔之變數(地理、人口統計、心理統計、行為變數) 區隔之評估準則(異質性、可衡量性、足量性、可接近性、可實踐性) 選擇市場方式(集中、差異化、產品專業、市場專業) 知覺定位分析 ★ 解析消費者行為 消費市場與組織市場特性差異 消費者高涉入與低涉入 個人購買決策過程(問題察覺→資訊蒐集→方案評估→購買→購後行為) 個人購買決策型態(例行決策、有限決策、廣泛決策) 個人購買決策之影響因素 人格特質(內外控、自我監控、認知需求、自尊) 生活型態(活動、興趣、意見) 動機(馬斯洛需求、賀伯茲雙因理論) 價值驅動(功能、情感、象徵、認知、經濟價值) 知覺(選擇性注意→選擇性曲解→選擇性記憶) 學習(經驗式、觀念式、類比式、古典制約、工具制約) 態度(認知、情感、行為) 群體購買決策之影響因素 消費者角色(提議者、影響者、決策者、購買者、使用者) 社會文化因素(文化、次文化、參考團體、社會角色) ★ 品牌經營策略 品牌意義 品牌命名 品牌定位(屬性功能、利益用途、個性、使用者、競爭者、經濟) 品牌決策架構(中間商、個別、家族、混合、共同品牌) 安索夫成長矩陣(市場滲透、產品拓展、市場拓展、多角化) Aaker品牌權益模式 Keller品牌共鳴模式 ★ 行銷研究 行銷研究的過程(研究動機→研究範圍→研究目標→研究類型) 行銷研究的類型(探索、敘述、因果性研究) 行銷研究的資料蒐集(初級資料、次級資料) 顧客關係管理(RFM分析、忠誠度分析) 🚀 行銷組合策略 ★ 產品規劃 產品內涵(核心利益→基本→期望→附加→潛在產品) 產品分類(便利品、選購品、特殊品、忽略品) BCG矩陣(問題事業、金牛事業、老狗事業、明星事業) 產品線發展 產品生命週期(導入→成長→成熟→衰退期) 產品擴散理論(創新者→早期採用→早期大眾→晚期大眾→落後者) 服務的特性(無形性、不可分割、易變、不可儲存) 服務品質(可靠、回應、信賴、同理心、有形性) 服務品質模式 ★ 定價策略 定價的意義 定價目標與影響因素 成本導向定價策略(成本加成定價、目標利潤定價、損益平衡定價) 心理定價策略(畸零定價、名望定價、習慣定價) 新產品定價策略(吸脂定價、滲透定價) 產品組合定價策略(產品線定價、互補產品定價、配套式定價) 促銷定價策略(犧牲打、現金折扣、數量折扣、季節折扣、換購折讓) 動態定價策略(差別定價、使用量定價、訂閱制定價、交叉彈性定價) ★ 通路策略 中間商的功能 通路型態(零階通路→三階通路) 通路整合方式(傳統、水平、垂直) 通路設計考量因素(廠商因素、市場因素、中間商、產品因素) 通路衝突型態(水平、垂直、多重通路衝突) 通路衝突處理模式(統合、退避、順應、妥協) 通路權力(專業、認同、獎賞、懲罰、合法) 實體通路類型(便利商店、超市、百貨、量販、專賣、自動販賣機) 非實體通路類型(人員直銷、電子商務、品牌自營網站) 創新通路型態(O2O 模式、社群電商、快閃店、訂閱制平台) ★ 推廣策略 推廣意義(AIDA模式) 推/拉策略 廣告意義 廣告訊息訴求(理性、感性、道德訴求) 廣告代言人策略(名人代言、專家代言、消費者代言) 媒體目的 媒體類型分類(付費、獲得、分享、自有媒體) 媒體成效衡量 公共關係操作 促銷種類(消費者促銷、中間商促銷) 整合行銷溝通IMC 延伸推薦教材:TIMS行銷企劃證照題型題庫 理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵 在大多數情境下,行銷往往被簡化為「銷售」與「推廣」的操作層面,即「銷」的概念。然而,真正完整的行銷內涵,不僅關乎企業如何銷售產品,更涉及「行」—即消費者行為的理解與分析。 「銷」代表企業的市場推廣與銷售策略,而「行」則關乎消費者的需求、行為模式及決策過程。行銷的核心價值,應是透過深入理解消費者行為,掌握市場區隔的關鍵變數,並據此設計能夠有效解決消費者問題的產品與服務。 因此,完整的行銷企劃學習地圖,不僅要涵蓋市場推廣的策略框架,更應引導學習者建立對消費者行為、市場區隔及行銷模式的深度理解,從理論基礎到實務應用,掌握行銷的全貌。 「行銷企劃」職類所面對的挑戰 職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力 由於門檻相對開放,行銷企劃職位吸引了大量來自商管、傳播及設計背景的畢業生與轉職者投入。 然而,企業對應徵者的期待已不再侷限於文案撰寫或社群操作等基礎技能,而是更加重視策略整合思維、資料分析能力與清晰的簡報邏輯。在競爭激烈的人才市場中,能夠融合創意思維與數據分析,並具備完整行銷企劃經驗者,往往更能脫穎而出,贏得企業青睞。 職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合 在實務上,「行銷」與「企劃」的職能往往高度交錯,並非明確分工。 許多中小企業甚至期望一位行銷企劃人員同時負責社群經營、活動提案、廣告文案、客戶簡報、KPI 追蹤與數據報表,一人多工已成常態。在這樣的工作環境中,行銷企劃除了需具備創意與寫作能力,也必須掌握基本的溝通與協調技巧。 職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 行銷企劃不僅是「推廣產品」,更是企業實現商業目標的關鍵。 因此,企業期望行銷人才能迅速掌握產業邏輯、市場結構與顧客需求,並提出貼近商業目的的行銷方案。 [joblist_plugin title='更多【行銷企劃】工作都在104' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=行銷企劃' amount='5']
【104職場力】・行銷

公共工程品管證照必學觀念:不合格材料怎麼管制?工地品質問題四步驟

準備公共工程品管班、取得品管人員結業證書前,先理解不合格品管制如何寫進品質計畫。本文用尚未使用的不合格材料案例,整理管制、通報、處置追蹤與確認結果,並區分處理眼前缺失與消除原因。 本文目錄 從不合格材料案例理解品管班學習第一步:確認並管制第二步:記錄與通報第三步:處置與追蹤第四步:確認結果再結案與品管證照的關係及練習 從不合格材料案例理解品管班學習 準備公共工程品管班、取得品管人員結業證書前,應理解品質計畫如何安排不合格品管制、矯正預防措施與紀錄追蹤。這些觀念有助於相關習作,不能只當成現場處理口訣。 以下限定材料尚未使用,且已確認檢驗結果不符合契約要求。四步驟是本系列的教學整理;實際執行須依契約、品質/監造計畫及權責程序。 延續閱讀:公共工程品管證照怎麼拿?品管人員工作、報名資格與回訓一次看懂。 第一步:確認並管制 先把批次、規格、取樣資料、檢驗報告及適用標準對應起來,確認哪個項目不符合要求與影響範圍。對已確認不合格、尚未使用的材料,依程序識別區隔,防止誤用。 若材料已經使用,還須確認位置與範圍,依程序通報,由權責人員評估;不能直接套用「把剩料隔開」就算處理完成,也不能自行宣告可以接受使用。 重點圖解|核心觀念與學習路徑 第二步:記錄與通報 紀錄應包含發現日期、材料批次、不符合項目及要求、存放位置、管制狀態與已採措施,再依工程分工通知相關人員及監造單位。 「材料有問題」不足以追蹤。照片、檢驗報告與表單應能對應同一批次及狀態,讓接手的人知道目前能否使用、誰負責處理。 第三步:處置與追蹤 退換貨或其他處置方式須依契約、核定計畫與權責程序決定。追蹤表應列明責任人、預計完成時間與確認依據;供應商答應換貨,不等於處置已完成。 退回不合格材料,是解決這一批不符合;若查明供應商反覆交錯規格,再改善採購與進場核對程序,才進一步針對原因採取矯正措施。原因未查明前,不宜把所有可能改善一律寫成既定原因。 第四步:確認結果再結案 確認原材料處置、新材料與必要檢驗結果,以及相關紀錄是否符合要求,再依程序結案。有調整管理流程時,還須追蹤措施是否有效。 好的結案紀錄應讓人看得出,原問題是什麼、採取什麼處置、如何確認完成,而非只有「已改善」三個字。 重點圖解|先判讀情境,再對照解析 與品管證照的關係及練習 不合格品管制與矯正預防措施列於品質計畫習作相關內容。本篇提供基礎理解,不代表完整品管班教材或官方歷屆題。正式報名資格與結業路徑,可回看本系列第1篇;責任分工可搭配第2篇。 練習:供應商承諾明天換貨,今天能否先使用不合格材料?不能。應先依程序識別區隔、記錄通報,追蹤換貨與確認,再以證據支持結案。請再各寫一項針對這次材料的處置,以及調查原因後可能採取的流程改善。 延續閱讀:公共工程品管證照怎麼拿?品管人員工作、報名資格與回訓一次看懂。 自編練習與解析 練習1|一批尚未使用的材料已確認檢驗不符合契約要求,供應商答應明天換貨。今天最適當的處理是? A 趕進度先用,明天再補資料。B 只拍照就足夠,不必管制。C 把報告收起來,等施工查核再說。D 依程序識別區隔、記錄通報,追蹤處置與確認。 答案:D。D正確,包含防誤用、資訊可追溯與後續追蹤。A使不合格材料投入使用;B沒有形成有效管制;C未處理現場風險與責任。 練習2|調查發現供應商反覆交錯規格。哪一組最能區分「處理這次不合格」與「針對原因的矯正措施」? A 拍照/再拍一張照片。B 退回這批材料/依調查結果改善採購規格確認與進場核對程序。C 供應商口頭道歉/立即結案。D 先使用材料/日後補簽文件。 答案:B。B正確。前者處理本次材料,後者消除已確認的原因並須追蹤效果。A只是紀錄動作;C缺乏確認;D讓不符合持續且以補文件取代實際管制。 練習3|供應商已送來替代材料,承辦人準備在表上寫「已改善」。哪項資料最能支持依程序結案? A 原材料處置、新材料符合要求、必要檢驗與確認紀錄相互對應。B 只有供應商說明已換貨。C 只提供新材料外觀照片。D 只把缺失單的狀態改成完成。 答案:A。A正確,結案需要可追溯的確認依據。B、C不足以證明所有要求符合;D只是狀態文字改變,不是完成確認的證據。 資料來源與學習提醒 本系列為免費入門導讀,不抵充正式品管訓練或回訓時數;練習為自編題,非官方歷屆試題。資訊查核:2026年10月15日;資格及考核以當期官方規定與代訓機構審查為準。 公共工程施工品質管理作業要點公共工程品質管理人員訓練及回訓作業規定公共工程施工品質管理制度之理念與導入監造計畫與品質計畫指導教材 更多 公共工程品管證照 推薦好文 公共工程品管證照怎麼拿?品管人員工作、報名資格與回訓一次看懂公共工程品管證照必學觀念:三級品管分工,廠商、監造與查核各管什麼
【104職場力】

知識管理與學習型組織 高苑科技大學企管系 管理學

第十章 知識管理與學習型組織(Knowledge Management & Learning Organization)高苑科技大學企管系 管理學 本章學習目標 修習完本章後,學生應能: 1. 說明知識管理與學習型組織的概念與重要性 2. 掌握知識管理流程與工具 3. 了解組織如何建立學習文化 4. 認識現代知識與學習型組織趨勢 第一節 知識管理的概念 一、知識管理定義 知識管理(Knowledge Management, KM)是指組織系統化收集、整理、分享與運用知識,以提升績效與創造價值的管理活動。 核心概念: • 知識(Knowledge) = 資訊 + 經驗 + 判斷 • 顯性知識(Explicit Knowledge):書面文件、報告、流程 • 隱性知識(Tacit Knowledge):個人經驗、技能、直覺 二、知識管理的重要性 1. 提升組織決策品質 2. 促進創新與變革 3. 降低知識流失風險(如人員離職) 4. 提高效率與競爭力 第二節 知識管理流程 一、知識創造(Knowledge Creation) • 透過學習、研發、經驗累積產生新知識 • 例子:專案反思、研討會、跨部門討論 二、知識儲存(Knowledge Storage) • 將知識系統化存放以便查詢 • 工具:資料庫、文件管理系統、雲端平台 三、知識分享(Knowledge Sharing) • 促進員工與部門間的知識流通 • 方法: o 社群平台、內部論壇 o 教育訓練、知識講座 o 導師制度與跨部門協作 四、知識應用(Knowledge Application) • 將知識轉化為決策、流程或創新 • 例子:利用過往經驗優化生產流程、改善顧客服務 第三節 知識管理工具與技術 1. 企業資源規劃系統(ERP):整合財務、庫存、人力資源資訊 2. 知識管理系統(KMS):儲存、搜尋與分享組織知識 3. 協作平台與社群工具:Slack、Teams、Miro 4. 資料分析與人工智慧:挖掘隱性知識,支持決策 第四節 學習型組織的概念 一、學習型組織定義 學習型組織(Learning Organization)是指能持續學習、反思、適應環境,並將知識轉化為組織能力的組織。 代表人物:彼得‧聖吉(Peter Senge) 二、學習型組織五項學習能力(五大紀律) 1. 系統思考(Systems Thinking) o 將組織視為整體系統,理解各部分間互動 2. 個人掌握(Personal Mastery) o 鼓勵員工持續學習與自我成長 3. 心智模型(Mental Models) o 反思與挑戰舊有假設與觀念 4. 共同願景(Shared Vision) o 組織成員共享願景與目標 5. 團隊學習(Team Learning) o 透過團隊合作達成知識共享與創新 第五節 建立學習型組織的策略 1. 創造學習文化:鼓勵試錯與知識分享 2. 制度化學習流程:如定期工作坊、反思會議 3. 資訊與技術支持:建置知識庫、數據分析系統 4. 領導支持與榜樣作用:高層重視學習與創新 5. 跨部門合作與知識網絡:促進內部協同學習 第六節 現代趨勢 1. 數位化與智慧化學習:線上課程、AI 推薦學習資源 2. 社群式學習(Community Learning):員工間互相學習與知識交流 3. 知識管理與創新整合:知識應用於創新與策略決策 4. 全球學習型組織:跨國知識流通與最佳實踐分享
詹翔霖・管理知識學院 詹翔霖

專家工作都怎麼用「AI搜尋」?3招高效提問讓AI工具幫你找資料

生成式AI的搜尋功能既直觀又有效率,還可以提出後續問題深入探討。本文示範關於AI搜尋網路知識、公司內部知識庫、專家知識的提示詞,幫助升級AI搜尋技巧,為你找到更有價值的答案。本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。 文/艾麗莎.法瑞、賈布里.羅薩尼 本文目錄:讓AI幫你做資訊搜尋(點擊可快速前往) 1. 網路知識2. 公司知識3. 專家知識 所有管理者必須取得資訊,才能做出好決策。你還記得過去在圖書館翻找書籍的日子嗎?搜尋引擎和關鍵字觸發網路革命,做研究變得容易許多,而且更快。現在,生成式AI再次改變這個典範。管理者可以向生成式AI提問,獲得以自然語言呈現的詳盡資訊。這種方式既直觀又有效率,還可以提出後續問題深入探討。現在,不只網路搜尋可做到這點,管理者也可藉由生成式AI驅動的聊天介面,在搜尋公司內部知識庫時,獲得更多互動和個人化的體驗。生成式AI不只會找出內部文件或資料夾的連結,還能直接回答問題或是提供摘要。 將生成式AI當作助理,可以改變傳統上檢索資訊的方法,你可以利用它來取得: 1. 網路知識 與傳統瀏覽器整合時,你可以請生成式AI瀏覽網路資料,擷取重點,並於回應中直接標示出處。你可以提出複雜的問題,不只是使用關鍵字,還可把搜尋範圍縮小到特定來源,例如:新聞文章、產業報告或YouTube影片。生成式AI不但可以瀏覽多個網站的資料,甚至能快速生成摘要,大大加快你的搜尋速度。 試試看:請生成式AI就過去一年供應鏈管理技術[請自行指定技術]的最新發展做摘要,並把焦點放在優勢、挑戰和實際應用。請引用來自可靠來源[請自行指定來源]的重要研究和文章。 提醒:務必查證引用來源的可靠性 生成式AI系統有一個明顯缺點,尤其在早期階段很明顯,也就是常會捏造引用、來源,甚至整個研究和論文都是子虛烏有。為了因應這個問題,一些專門的生成式AI系統納入「謙虛」的護欄,這些機制讓AI識別並承認其局限性,明確表示找不到相關資訊或無法提供確切答案。這種方法有助於減少錯誤資訊,確保接收資訊的可靠程度和來源。然而,最終的檢查和驗證仍然是人類的責任。 另一個有用的策略是,在你的提示詞中加入「請不要捏造來源」等指示;雖然這個指示仍然無法完全消除風險。 2. 公司知識 如果生成式AI連接到公司的內部知識庫,就能快速搜尋公司內部資料庫、文件和報告。除了提供來源或連結列表,還能歸納重點,並從現有資源找出其中的關聯和發現。管理者可輸入:「就這個問題[請自行指定問題],過去嘗試過哪些解決方案?」生成式AI會根據已有的文件找出相關資訊,並將發現精簡為條列式的重點或短文。 試試看:就技術面[請自行指定技術]的應用,要求生成式AI列出過去三年的相關項目,歸納做法上的共同點和差異。 試試看:有關[請自行指定主題],要求生成式AI找出過去一個月內與[請自行指定對象]分享的所有檔案。 試試看:要求生成式AI找出你的同事[請自行指定指定]評論過的所有檔案。 3. 專家知識 你可以要求生成式AI把聊天紀錄和虛擬團隊討論中共享的大量訊息,轉化為有系統且易於使用的資源。如果你必須監督、參與某些專家社群或群組,共享大量有價值的知識,這一點會對你特別有幫助。你可以要求生成式AI依照副標將資訊歸類,並做總結。生成式AI可以辨識趨勢和廣泛討論問題,提供你可能想要聯絡或追蹤的活躍貢獻者名單。 生成式AI如何幫助社群管理者? 每個組織都有專家社群或群組,由一群樂於分享知識、對某個主題懷抱熱情的人組成。如果你是社群管理者,內建於軟體產品中的生成式AI模型(如Microsoft 365 Copilot for Office和Google Gemini for Workspace)可以在很多層面上幫忙: 擷取對話。要求生成式AI監控社群聊天內容,擷取其中最好的見解和學習內容。你可以在每週摘要或通訊中分享這些內容。 偵測主題。要求生成式AI識別重複出現的主題、趨勢和問題,包括拆解對話,藉此了解上下文並對訊息進行分類。 整理知識。指導生成式AI把識別出來的主題整理成有條理的表格。無論是撰寫知識庫文章、摘要報告或資料庫條目,AI都可以加入重要見解和專家意見,快速供使用者參考。 提高查找方便性。要求生成式AI將整理好的知識整合到公司內部知識庫中,使員工得以透過關鍵詞或主題輕鬆搜尋。 專家地圖。建立主題與相關專家之間的連結。要求生成式AI識別且標記在某個主題提供有價值見解的成員,以建立內部專業知識地圖。如此一來,特定主題或查詢結果可直接連結該社群中的專家。 節錄自:天下文化《職場人的生成式AI工作法:《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》/艾麗莎.法瑞、賈布里.羅薩尼 著 推薦閱讀: 打造ChatGPT行政小助理:專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 用AI快速寫Email!ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成 NotebookLM更新影片摘要、中文Podcast怎麼做?3步驟生成AI語音摘要 除了ChatGPT還有哪些生成式AI?16種AI工具應用解析 【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧
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公共工程品管證照必學觀念:三級品管分工,廠商、監造與查核各管什麼

準備公共工程品管班、取得品管人員結業證書前,先釐清三級品管的責任分工。本文以鋼筋施工案例說明廠商自主品管、主辦機關及監造單位品質查證、工程施工查核的差別,連結品質與監造計畫的學習重點。 本文目錄 準備品管班,為什麼先學三級分工?第一級:施工廠商的施工品質管制第二級:主辦機關及監造單位的施工品質查證第三級:工程施工查核機制把制度用在品質與監造計畫與品管證照學習的關係及練習 準備品管班,為什麼先學三級分工? 準備公共工程品管班、取得品管人員結業證書前,先理解品質責任由誰承擔,有助於閱讀品質計畫與監造計畫。三級品管並非初、中、高級證照,而是不同責任主體的管理機制。 本篇以同一施工情境比較角色,不把它當作官方歷屆試題或特定題目的預測。報名資格與取得路徑,可先閱讀本系列第1篇。 延續閱讀:公共工程品管證照怎麼拿?品管人員工作、報名資格與回訓一次看懂。 第一級:施工廠商的施工品質管制 廠商須依品質計畫安排自主檢查、材料及施工檢驗程序、不合格品管制與改善等工作。以混凝土澆置前的鋼筋檢查為例,須核對實際圖說及規範,讓檢查紀錄能對應現場。 發現不符合要求時,不能只在表上勾選合格。品管人員要關注系統是否落實,現場執行與責任分工則依工程組織、契約與程序安排。 重點圖解|核心觀念與學習路徑 第二級:主辦機關及監造單位的施工品質查證 第二級依權責辦理計畫審查、材料設備抽驗及施工抽查等工作,查證廠商品管執行情形。現行用語為「施工品質查證」,讀到舊教材的「品質保證」時,須注意版本差異。 監造的查證不會免除廠商自主檢查責任。把「監造會檢查」當成廠商可以省略自檢的理由,正是常見的角色混淆。 第三級:工程施工查核機制 工程會及工程主管機關透過工程施工查核機制,檢視制度與執行情形。第三級查核不是取代廠商日常自主品管,也不是取代第二級查證。 尚未被查核,不代表可以省略應做的檢查與紀錄;三個層級須依權責持續運作。 把制度用在品質與監造計畫 品質計畫要說明廠商如何執行;監造計畫要說明如何查證。閱讀或撰寫時,可逐項確認:誰提出申請、誰檢查、何時確認、用什麼依據,以及留下什麼紀錄。 檢驗停留點依該工程文件及程序設定;遇到須停留的階段,要完成規定的查驗與放行程序,不因趕工自行省略。本篇案例不代表所有工程採相同停留點安排。 重點圖解|先判讀情境,再對照解析 與品管證照學習的關係及練習 正式品管班的品質/監造計畫習作包含管理權責、分工及相關檢驗程序,三級分工是理解這些內容的基礎。學會這個觀念,不等於已完成正式訓練,也不代表本系列承諾某一題必考。 練習:廠商說「有監造就不用自主檢查」,監造說「查核還沒來所以不用留紀錄」。兩者都不成立,因為各級責任不能互相取代。請畫出三欄表,各列一項工作與應留下的紀錄,再接著學習不合格材料管制。 延續閱讀:公共工程品管證照必學觀念:不合格材料怎麼管制?工地品質問題四步驟。 自編練習與解析 練習1|鋼筋施工完成後,廠商以「監造會查驗」為由省略自主檢查,監造又以「查核小組還沒來」為由省略查證紀錄。哪一判斷正確? A 兩者都可以,最後由查核小組負責。B 兩者都不適當,各級應依權責執行,不能互相取代。C 廠商可以省略,但監造不可以。D 只有工程被查核時才需留紀錄。 答案:B。B正確。廠商自主品管與第二級查證均有其責任,不以第三級是否到場為前提。A、C將責任轉嫁;D把查核當成日常管理開始的時點。 練習2|編寫品質與監造計畫的習作時,哪種內容較能呈現可執行的權責分工? A 只寫「大家一起負責」,省略作業程序。B 只有三級名稱,沒有工作與表單。C 寫明申請、檢查與確認的責任主體、時機、依據及紀錄。D 把所有工作都交第三級查核小組完成。 答案:C。C正確。責任需要連到作業時機與證據。A、B無法供現場執行;D混淆查核與日常執行責任。 練習3|某工程文件規定,特定施工階段須完成停留點查驗與放行才能繼續。因進度落後,現場想先做再補簽。哪個處理最合適? A 進度落後即可自行跳過。B 未被查核前可以先做。C 同一類工程的所有停留點都完全相同。D 應依該工程的程序完成查驗與放行,不能自行省略。 答案:D。D正確。停留點應回到本工程文件及程序。A、B用趕工或查核時點替代必要確認;C將案例不當泛化為所有工程。 資料來源與學習提醒 本系列為免費入門導讀,不抵充正式品管訓練或回訓時數;練習為自編題,非官方歷屆試題。資訊查核:2026年10月15日;資格及考核以當期官方規定與代訓機構審查為準。 公共工程施工品質管理作業要點公共工程品質管理人員訓練及回訓作業規定公共工程施工品質管理制度之理念與導入監造計畫與品質計畫指導教材 更多 公共工程品管證照 推薦好文 公共工程品管證照怎麼拿?品管人員工作、報名資格與回訓一次看懂公共工程品管證照必學觀念:不合格材料怎麼管制?工地品質問題四步驟
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《行銷管理與消費者行為:理論、實務與策略應用》企管系講義教材

《行銷管理與消費者行為:理論、實務與策略應用》企管系講義教材 目錄 前言 第一部分 消費者行為基礎 1. 第 1 章 行銷管理概論 o 行銷管理定義、目標與演變 o 市場導向與顧客價值 o 4P/7P 行銷策略 o 案例分析與實務應用 2. 第 2 章 消費者行為與市場細分 o 消費者動機、態度與品牌心理 o 市場細分、目標市場與定位(STP) o 案例分析:星巴克與Nike 3. 第 3 章 市場資訊、知覺、學習與記憶 o 知覺過程、學習理論、記憶與品牌認知 o 實務應用:廣告設計、品牌識別 4. 第 4 章 社會影響與文化因素 o 社會規範、家庭與群體影響 o 文化、次文化與社會階層對消費行為的影響 o 案例分析:不同文化下的行銷策略 5. 第 5 章 消費者決策中的風險、不確定性與信任 o 消費者風險類型(經濟、社會、心理等) o 信任建立與品牌忠誠 o 實務應用:退貨政策、消費者保護 6. 第 6 章 數位消費、科技接受與行為意圖 o 數位消費行為與電子商務 o 技術接受模型(TAM)、行為意圖 o 案例:Amazon、Netflix、Shopee 7. 第 7 章 消費者倫理、永續消費與社會責任 o 消費者倫理與行為類型 o 永續消費概念與驅動因素 o 企業社會責任(CSR)與品牌策略 o 案例:Patagonia、IKEA、星巴克 8. 第 8 章 消費者研究方法與實證設計 o 研究類型:探索性、描述性、因果性 o 研究方法:問卷、焦點團體、觀察、實驗 o 資料分析:描述性統計、迴歸分析、SEM o 案例:星巴克顧客滿意度、Nike網路購物行為 9. 第 9 章 整合模型與未來研究方向 o 全書整合模型:個人因素、社會文化、市場與科技因素、風險與倫理 o 模型應用與策略設計 o 未來研究方向:AI、大數據、永續消費、心理學與行銷整合 附錄 • 參考文獻 • 圖表索引 • 行銷工具與術語 前言 在當今高度競爭的市場環境中,了解消費者行為並能將理論轉化為策略,是每一位行銷管理者的核心能力。本書旨在為商管本科學生提供一個完整的學習框架,結合理論基礎與實務操作,幫助學生從個人心理、社會文化、數位科技到企業策略全面掌握消費者行為。 全書特色包括: 1. 理論與實務並重:涵蓋消費者心理學、數位行銷、永續消費及企業社會責任等多面向理論,並結合案例與實務策略。 2. 操作性強:提供問卷設計、觀察、實驗與數據分析等實證研究方法,讓學生能將學術知識轉化為可應用的行銷決策。 3. 前瞻性:探討數位化、AI、大數據、永續與倫理消費等未來發展趨勢,培養學生應對未來市場的能力。 學期課程大綱(本科課程) 週次 主題 內容重點 教學方式 / 作業 1 行銷管理概論 行銷定義、4P/7P策略、顧客價值 講授 + 案例討論 2 消費者行為與市場細分 消費者動機、態度、品牌心理;STP 講授 + 小組案例分析 3 市場資訊、知覺、學習與記憶 知覺、學習理論、記憶與品牌認知 講授 + 問卷設計練習 4 社會影響與文化因素 家庭、同儕、文化對消費影響 案例討論 + 小組報告 5 消費者決策中的風險與信任 風險類型、信任建立、品牌忠誠 講授 + 案例分析 6 數位消費與科技接受 電子商務、TAM、行為意圖 線上平台操作與分析 7 消費者倫理與永續消費 倫理消費、永續行為、CSR 案例討論:Patagonia/IKEA 8 中期專題報告 小組呈現消費者行為案例 報告 + 評分 9 消費者研究方法與設計 定性/定量研究、問卷、焦點團體、實驗 問卷設計與模擬調查 10 資料分析方法 描述性統計、迴歸、SEM 實作練習 + SPSS/Excel 11 市場策略應用 結合理論與數據,設計行銷策略 小組作業 12 整合模型介紹 消費者行為整合模型、策略應用 講授 + 案例討論 13 未來研究與趨勢 AI、大數據、永續與倫理、社群媒體 講授 + 討論 14 期末專題報告 全書知識整合案例呈現 小組報告 + 評分 15 課程總結 知識回顧、未來學習指引 講授 + Q&A
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數位行銷新手如何選對管道?Meta行銷長:5步驟找到成長突破口

選擇行銷管道是數位行銷新手最常遇到的難題,不知道該先投入搜尋廣告、社群媒體、內容行銷,還是聯盟行銷。資源有限時,盲目嘗試每個管道只會消耗預算與時間;但太早押注單一管道,也可能錯過真正適合業務成長的機會。Meta行銷長建議,應先評估市場、觀察同業做法,再透過有系統的測試,找出具備「管道市場契合度」的成長管道。本文節錄自《點擊成長》。 文/亞歷克斯.舒茲 本文目錄(點擊可快速前往) 數位行銷如何選擇管道?評估市場與聯盟行銷人員合作 數位行銷如何選擇管道? 對任何剛開始涉足線上行銷的人來說,最令人生畏的問題或許是:「我該用哪一種管道?」管道如此眾多,各有獨特的眉角,讓人不知從何下手。如果你剛創立一家公司,或是第一次嘗試數位行銷,手上的資源大概不足以讓你把每個管道都試一遍。隨意挑一個管道,又可能帶來強烈的「錯失恐懼」(FOMO)。萬一你沒選到對業務最有效的管道,讓競爭對手捷足先登,該怎麼辦? 你也可能遇到反向的「錯失恐懼症」:當某個管道運作得很順利,會開始思考是否應該全力衝刺,或是試試看另一種管道,確認別人用的管道是否比較好。我特別欣賞一種說法,來自創投家兼播客「20VC」(專注新創議題)主持人哈里.史特賓斯(Harry Stebbings)。他說,「管道市場契合度」(channel market fit)是真實存在的,一旦找到,千萬別把它視為理所當然。 該如何開始使用某個管道?何時探索(explore)其他管道?何時又要利用(exploit)現有管道?(「探索」和「利用」是電腦科學的概念:「探索」是找出某個問題的所有可能解法;「利用」是在找到一個解法後,從中榨取最大效益。)我把這個過程想成以下幾個步驟: 評估市場,複製與你業務類型相近的同行做法。 如果無法複製,就與聯盟行銷人員合作,共同探索可行選項 如果聯盟行銷不適合你的模式,就循序漸進的探索其他管道,讓每次測試都有意義。 找到有效的管道,就加倍投入。再強調一次:管道市場契合度是真實存在的。 反覆測試。新管道會出現,舊管道會消亡,產品也會持續演變。回到起點,看看其他業者在做哪些你還沒嘗試過的事。你不必搶當第一個吃螃蟹的人,競爭對手摸索出心得後,你一樣可以跟進,再透過聯盟行銷夥伴一起測試新管道。 步驟4的重點在於擴大規模,步驟5之後則是回到步驟1, 因此我們先詳細討論前三個步驟,畢竟它們才是管道決策過程的核心。 評估市場 第一步是評估市場。你所在的產業,其他公司用什麼管道? 這個問題看似基本,但很多人其實沒有真正去做。如果業界主要玩家一再使用某個特定管道,背後多半有充分的理由。當然,在你摸清他們的做法之後,仍然可以自己拿主意。你打算沿用這套大多數業者都採用、歷經優勝劣敗的篩選方法,還是你有獨到的想法,能以前人未曾想過的方式使用某個管道? 舉例來說,刮鬍刀品牌Dollar Shave Club透過社群媒體(主要是YouTube和臉書)發布一支病毒式傳播的喜劇影片,獲得吉列(Gillette)從未達到的免費品牌曝光效果。Dollar Shave Club將這支影片與新的商業模式結合,再搭配社群媒體的開發潛在顧客廣告,成功顛覆整個產業,最終以10億美元售出。可見,你固然可以評估市場、仿效最佳做法,但也有機會創造全新的玩法。無論選擇哪條路,你都需要審慎挑選管道,並清楚知道選擇它的理由和使用方式。 當你採取全新的做法,例如2007年我在臉書的嘗試,手上沒有任何現成的劇本可以依循。這時有兩條路:借助聯盟夥伴來探索這個領域,或者自己用有系統、有邏輯的方式摸索。 與聯盟行銷人員合作 聯盟行銷為所有企業提供巨大的機會。它讓你自行定義轉換事件,同時有各式各樣的聯盟行銷人員幫你完成轉換。一般來說,如果你是新創業者,想同時試驗多個管道,透過第三方聯盟人員是很好的切入方式。這樣做不只能嘗試不同管道,還有防詐機制把關,一定程度上保護你不被欺騙或勒索。話雖如此,你仍需保持警惕。我會在第十二章深入討論聯盟夥伴主導的管道。聯盟行銷涉及的合作對象遠比搜尋或社群平台更多元,而且並非所有聯盟夥伴都來自規模大、信譽好的公司,因此必須時刻牢記這個管道有詐欺風險。 聯盟行銷的難處,在於你必須提供足夠吸引人的條件,說穿了就是看起來要付得起足夠的報酬。因此,規模較小的業者能否讓聯盟行銷人員願意投入,本身就是一道門檻。不過,如果你能吸引到頂尖的聯盟行銷人員,眼前的機會將大幅擴展。這些人通常橫跨各個管道,能根據自身經驗評估哪個管道最適合你的業務,而這類專業判斷在公司內部往往很難找到。他們接著會實驗,看看能否讓這個管道為你產生效益。確認有效之後,便在該管道為你推動大規模的行銷活動。 對許多企業來說,讓聯盟行銷人員持續操作是更明智的選擇,只需支付他們和廣告聯播網應得的利潤空間,就能省去內部操作的成本與管理負擔,何況自己做的效果往往不如人。但對某些企業來說,如果發現的管道具有極高的戰略重要性,就必須移回公司內部執行,就像我離開eBay之後eBay採取的做法。 節錄自:天下文化《點擊成長:Meta行銷長親授,數位廣告投放、轉換、數據分析全攻略》/亞歷克斯.舒茲 著 [joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%95%B8%E4%BD%8D%E8%A1%8C%E9%8A%B7' amount='3']
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【2026最新】AI產業人才認定指引3.0更新!5大能力評估、AI證照及學習資源、工作機會盤點

數發部2026年5月最新公布「AI產業人才認定指引3.0」,本次重要更新包括「AI治理素養」與「AI協作與開發」兩項能力,以及新增「推薦學習資源」幫助強化人才AI能力。本文帶你一次看懂AI三大人才類型、必備技能與證照資源推薦,並盤點AI人才職涯發展以及最常見的AI工作機會,幫助找到最適合自己的AI職涯起點。 ※更新日期:2026/05/21 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) 你屬於哪種AI人才?研究、開發、應用3大類一次看想進入AI領域,5大能力你具備了嗎?AI能力如何認證和提升?新版推薦學習資源、證照整理AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽投入AI領域3大建議:要具備哪些核心技術和軟實力?數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載 2026.05更新:數發部2026年5月19日發布「AI 產業人才認定指引3.0」,兩項重要更新包括:1.因應2026年1月公布《人工智慧基本法》,新增「AI治理素養」能力,協助人才建立人工智慧應用風險的框架與意識;2.順應Vibe Coding與Agentic AI發展趨勢,新增「AI協作與開發」能力,強化人才與AI工具協作及開發的實務能力。並將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準,進一步落實到產業工作場景。 想進入AI領域要做哪些準備?工作上如何認證自己的AI能力?為了協助國內人才掌握AI就業趨勢,數位發展部《AI產業人才認定指引》指出AI產業人才可分為研究、開發、應用3大類型,不論你是工程師、行銷人,還是剛準備跨領域轉職的上班族,都能在AI產業找到自己的角色! 指引中明確列出AI產業的人才分類、能力架構與專業認證方向,並提供職涯發展路徑及跨域建議。《104職場力》幫大家濃縮重點,整理懶人包,讓你一篇就看懂! 完整內容請參考數發部【AI產業人才認定指引】:因應AI技術與應用的快速變革,數發部指出,為了協助企業快速識別、應用與培育AI人才,並為個人職涯發展、培訓規劃及專業認證提供明確依據,特別制定本指引。並將隨著產業趨勢持續動態更新指引內容,強化AI人才標準與產業需求接軌。● 下載數發部《AI產業人才認定指引》(115年5月)>>● 數發部AI產業人才認定指引專區>> 延伸閱讀:搶攻12.1萬個AI工作!104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人 你屬於哪種AI人才?研究、開發、應用3大類一次看 根據指引定義,AI產業人才是指具備人工智慧相關知識、技能與能力,並在各行各業中,從事人工智慧相關之技術研究、開發、應用、管理,或使用AI工具於生產、服務或行政管理相關工作流程的從業人員。 指引依據產業應用現況和專家建議,將AI產業人才分為「AI應用人才」、「AI開發人才」、「AI研究人才」等3大類別: AI研究:AI技術的源頭,從事AI基礎研究與發表論文。 AI開發:AI技術的實現者,負責訓練出新的AI模型或開發新的AI應用工具。 AI應用:AI應用的使用者,將AI應用於各行各業,使用AI工具提高生產力。 AI產業人才分為3大類:AI研究、AI開發、AI應用(資料來源/AI產業人才認定指引) 本文整理將聚焦於「AI開發人才」及「AI應用人才」的相關資訊,包括AI認證資源、AI人才常見職缺及最新工作機會,還有職涯發展路徑,提供有意求職轉職、或即將進入職場的新鮮人參考! 想進入AI領域,5大能力你具備了嗎? 依據產業現況,指引列出「AI開發人才」及「AI應用人才」所需的5大類核心能力。(詳細說明請見下表) AI應用人才:要能使用現有AI工具,提升執行中工作的生產力、管理能力、行政效率、加速流程、縮短時效與產生企業價值的能力。所需的能力類型包括「AI應用素養」、「AI工具應用」及「AI協作與開發」能力,將其應用於行銷、製造、醫療、教育、法律、金融等不同領域。 AI開發人才:需具備數學、機率、電腦科學相關知識背景,其內涵不僅限於模型開發,更關注將AI技術落實於產品和服務,所需的能力包括「AI程式語言應用」、「AI模型訓練」與「AI服務開發」。 AI產業人才5大類能力類型、11細項 人才類別能力類型細項能力說明AI應用人才AI應用素養AI素養瞭解AI基本知識、道德倫理、應用及限制AI治理素養能瞭解AI衍生的AI系統、人機互動、社會衝擊等風險AI工具應用文書應用能用AI工具進行文字內容產生、修改、翻譯及整理圖文應用能用AI工具進行圖像內容產生、擷取與修改影像應用能用AI工具進行影像內容產生、擷取與修改音源應用能用AI工具進行音源內容產生、擷取、翻譯及整理自動化應用能使用AI代理或相關自動化工具,實現工作流程自動化AI程式語言應用AI協作與開發能以自然語言引導AI協作撰寫程式AI開發人才程式應用能使用AI輔助程式開發AI模型訓練AI模型訓練能用模型訓練和學習(如ML、RL)等工具、技術及方法,訓練AI模型AI服務開發NLP/LLM/CV工程能用NLP、LLM、CV工具,結合AI工作流或提出新服務 11項AI能力類型對應哪些工具應用?相關AI工具資源參考 能力類型參考工具AI素養台灣人工智慧學校、Meta AI、好好用AI素養計畫AI治理素養EU Artificial Intelligence Act、NIST AI RMF、ISO 42001、AI literacy frameworkAI文書應用ChatGPT、Copilot、Gemini、ClaudeAI圖文應用Midjourney、Canva、Adobe FireflyAI影像應用Runway、ideogramAI音源應用ElevenLabs、MURF AIAI自動化應用n8n、Zapier、Power AutomateAI協作與開發Lovable、Claude、n8nAI程式應用GitHub Copilot、CursorAI模型訓練TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Amazon SageMaker、Azure AI Foundry、Vertex AINLP/LLM/CV工程OpenAI、Hugging Face、OpenCV、MediaPipe AI能力如何認證和提升?新版推薦學習資源、證照整理 清楚AI人才需要具備的關鍵能力後,想學習或提升相關AI能力,可以參考數位產業署官網提供的相關培訓課程及AI能力認證內容,並透過相關資源來強化自己的AI競爭力。 以下整理素養類、工具類及專案類3種AI認證資源。 (資料來源/AI產業人才認定指引) AI產業能力認證參考:素養類 AI素養類認證主要為「建立AI基本認知與倫理觀念」,著重培養非技術背景者對AI的理解與應用概念,不要求實作能力或程式操作。相關認證包括:經濟部iPAS AI應用規劃師、資策會生成式AI能力認證、AIA的AI素養級認證等。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源: 國際AI素養認證名稱辦理單位AI-901:Azure AI FundamentalsMicrosoftAWS Certified AI PractitionerAWS 國內AI素養認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師初級經濟部產業發展署AI 素養級認證台灣人工智慧學校AI 工程級認證:LLM 的行政任務應用台灣人工智慧學校生成式AI能力認證財團法人資訊工業策進會人工智慧工程素養認證財團法人資訊工業策進會AI+ 行銷科技專業人員財團法人資訊工業策進會TQC生成式AI應用與技術(實用/進階/專業)財團法人中華民國電腦技能基金會TQC人工智慧應用與技術(實用/進階/專業)財團法人中華民國電腦技能基金會EEC企業電子化人工智慧應用師財團法人中華民國電腦技能基金會 AI產業能力認證參考:工具類 AI工具類認證聚焦在「熟悉並應用AI工具完成任務」,要求能使用特定AI平台、工具或模型進行應用實作。常見任務例如影像生成、資料自動化分析、ChatGPT應用等,適合企業內部技能轉型或職能補強。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源: 國際AI工具應用認證名稱辦理單位NVIDIA Certified Associate: Multimodal Generative AINVIDIANVIDIA Certified Associate: Generative AI & LLMsNVIDIA 國內AI工具應用認證名稱辦理單位iPAS AI應用規劃師中級經濟部產業發展署生成式AI美術設計能力認證初級財團法人資訊工業策進會生成式AI美術設計能力認證中級財團法人資訊工業策進會生成式AI辦公室應用能力認證財團法人資訊工業策進會TQC+ GenAI 輔助資料擷取與分析 Python中華民國電腦技能基金會 AI產業能力認證參考:專案類 專案類認證聚焦在「具備完成AI專案的實戰能力」,對應如資料工程師、機器學習工程師等技術職務。用於評估技術人員是否具備立即上手企業AI任務的能力。包括:IBM AI Engineering Professional Certificate、AI-103: Azure AI Engineer Associate等。 點擊「認證名稱」可查看更多認證資訊及歷屆試題資源: 國際AI服務開發認證名稱辦理單位AWS Certified Generative AI Developer - ProfessionalAWSAI-103: Azure AI Engineer AssociateMicrosoft 國際AI模型訓練認證名稱辦理單位AWS Certified Machine Learning Engineer (Associate)AWSAWS Certified Machine Learning (Specialty)AWSIBM AI Engineering Professional CertificateIBMGoogle Cloud Professional Machine Learning EngineerGoogle Cloud 認證名稱辦理單位TQC+人工智慧:機器學習財團法人中華民國電腦技能基金會 104學習-課程推薦: AI資料科學家全方位學程(緯育) AI醫學影像分析實作直播學程(緯育) AI學習資源專區|AWS免費課程系列,完課自動同步學習紀錄到履歷表! 更多認證及培訓課程資訊,可至數位產業署官網查詢參考最新附表:AI產業人才認定指引專區 AI人才職涯發展路徑圖及轉職跨領域建議 不同科技背景的人,想成為3大類AI人才,職涯路徑要怎麼走?《AI產業人才認定指引》提供一份「AI人才職類與發展路徑圖」,整理「理工相關科系」及「其他科系」發展成為3大類AI人才(AI應用/開發/研究)的可能路徑。 資料來源:數發部《AI產業人才認定指引》 1. 以「AI應用人才」為例: 適合非理工背景,包括來自商管、行銷、設計等,或具備跨領域行動力者,可以透過學習AI工具的使用及AI素養,將AI應用於自身專業領域。 職涯發展路徑:AI工具使用能力與素養→AI加值型/AI導入型→AI產品經理 →AI應用人才跨域指引:未來若想轉向開發,需補足軟體工程及演算法知識,可跨域至「軟/硬體工程師」路徑。 2. 以「AI開發人才」為例: AI開發人才有2條主要的發展路徑:AI工程師、資料專業人員,共同負責AI系統的建構和資料驅動。 AI工程師路徑:軟/硬體工程師→AI工程師→AI技術主管/AIOps工程師。 → 轉資料途徑:若軟/硬體工程師或AI工程師對資料品質、資料策略有興趣,可加強統計學和資料治理知識,跨域至「資料科學家」路徑。→ 轉管理途徑:AI工程師或技術主管若具備良好溝通與領導力,可轉向「AI產品經理」或更高階的技術管理職位。 資料專業路徑:資料分析師→資料科學家。 → 轉工程師途徑:資料科學家補足軟硬體工程技術後,也可以轉向「AI工程師」途徑。 3. 以「AI研究人才」為例: 職涯發展路徑為:深入數學/統計、演算法研究→AI科學家/研究員→研發主管 → 跨域指引:AI科學家/研究員的成果是應用源頭,若能理解市場需求,可將研究成果轉化為實際產品。可跨域與「AI專案產品管理」合作,或轉向至該路徑。 AI產業人才常見職稱及104工作機會一覽 AI應用人才常見職稱及專業技能 《AI產業人才認定指引》指出,目前AI應用人才的職稱命名仍具有彈性和過渡性,需要依照產業特性和職務內容來判斷。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。 點擊職稱或工作機會,可查看職缺: 參考職稱角色定位工作機會既有職稱(行銷專員、行政助理、人資專員等)AI工具的高效終端使用者和應用者看職缺>AI應用規劃師AI導入顧問流程優化專員協助企業規劃導入AI的數位轉型流程看職缺>AI產品經理技術與業務的橋樑,推動AI專案執行看職缺>資料標註師連接原始數據與AI模型理解的橋樑看職缺>資料分析師轉譯數據為可執行的洞察,支援AI導入成效評估與商業優化決策看職缺> 1. 既有職稱(行銷專員、行政助理、人資專員等) 角色定位:AI工具的高效終端使用者和應用者 核心職責:於既有職務範圍內,透過熟練使用既有AI工具、應用程式或軟體,來提升個人工作效率、優化工作成果、輔助決策或拓展創意。 專業技能:核心專業仍是其原本的職務領域,此外對AI工具具備理解與判斷,熟悉多種AI工具的操作、Prompt編寫能力、生成式應用技巧。 工作機會:行銷專員、行政助理、人資專員、看更多應用AI工具職缺> [joblist_plugin title='更多104【應用AI工具】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E5%85%B7&order=15' amount='1'] 2. AI應用規劃師/AI導入顧問/流程優化專員 角色定位:協助企業規劃導入AI的數位轉型流程 核心職責:建構AI導入藍圖、評估痛點與效益、推動變革管理、企業訪談、現況盤點、需求分析、技術評估與導入建議。 專業技能:商業策略思維、資料治理、AI趨勢與工具理解、跨域分析、商業架構、數位工具評估與推進能力。 工作機會:AI應用規劃師、AI導入顧問、流程優化專員、看更多AI應用規劃職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI應用規劃】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ai%E6%87%89%E7%94%A8%E8%A6%8F%E5%8A%83&order=15' amount='1'] 3. AI產品經理 角色定位:技術與業務的橋梁,推動AI專案執行 核心職責: 整合使用者需求與AI功能,設計應用情境與流程,與技術團隊協作落地應用。 負責規劃與管理以AI驅動產品或服務的設計、開發與市場導入,常需與技術、設計與業務單位密切合作。 專業技能:商業分析、AI應用理解、需求分析、技術溝通 工作機會:看更多AI產品經理職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15' amount='1'] 4. 資料標註師 角色定位:連接原始數據與AI模型理解的橋樑 核心職責: 根據專案要求和標註規範,對文本、圖像、音訊、影片等各類型原始數據進行清洗、標註與分類。 確保標註數據的準確性和一致性,作為AI模型訓練的基礎。 識別數據中的潛在問題(如偏見、不足),並進行反饋。 專業技能:專案基礎領域知識與數據理解、標註工具操作、重複性工作效率與抗壓性 工作機會:看更多AI標註職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI標註】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E6%A8%99%E8%A8%BB&order=15' amount='1'] 5. 資料分析師(介於AI應用與AI開發之間) 角色定位:轉譯數據為可執行的洞察,支援AI導入成效評估與商業優化決策 核心職責:運用資料分析工具與統計方法,進行資料整理與清洗、探索性資料分析、視覺化報表製作、KPI指標追蹤、洞察報告撰寫、跨部門需求溝通、支援策略分析與AI導入績效評估。 專業技能:SQL、Excel、Tableau、Power BI、統計分析、Python/R(進階)、資料視覺化、問題拆解與商業邏輯思維 工作機會:看更多AI數據分析職缺> [joblist_plugin title='更多104【AI數據分析】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90&order=15' amount='1'] AI開發人才常見職稱及專業技能 AI開發人才常見職稱,在不同公司或組織也可能會有所差異。例如,「AI工程師(AI Engineer)」是最常見的職稱,泛指負責建構AI系統的人員。以下整理參考職稱、角色定位、專業技能及最新工作機會。 常見職稱角色定位工作機會自然語言處理(NLP)工程師專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統看職缺>大型語言模型(LLM)工程師專注於設計、開發與調校大型語言模型(LLM),使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中看職缺>電腦視覺(CV)工程師專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統看職缺>機器學習(ML)工程師AI領域的核心角色,專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型看職缺>資料科學家擅長從巨量資料中提取有價值的洞察,並利用這些洞察為企業提供決策支持。看職缺> 1. 自然語言處理(NLP)工程師 角色定位:專注於開發能夠理解和生成或人類語言的AI系統。 核心職責: 運用NLP技術,實現文本分析、語言識別、機器翻譯、聊天機器人等功能。 廣泛應用於客服、輿情分析、內容生成等領域。主要工作在於使AI可以理解以及生成類人類的語言。 專業技能: 熟悉NLP相關演算法和技術(如詞向量、語言模型、transformer)。 熟練使用NLP函式庫(如NLTK、spaCy)。 具備深度學習框架的使用經驗。 大型語言模型 (LLM) 工程師 工作機會:看更多NLP相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【NLP】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=NLP&order=15&page=4&jobcat=2007000000' amount='1'] 2. 大型語言模型 (LLM) 工程師 角色定位:專注於設計、開發與調校大型語言模型(LLM),使其能夠理解、生成並應用人類語言於各種場景中。 核心職責: 負責建置與優化語言模型架構(如Transformer),訓練與微調模型以符合特定應用需求,並解決模型生成偏誤、知識更新等問題。 應用範圍包含智慧客服、知識問答、語意理解、內容生成、程式輔助撰寫等,也需參與模型部署與效能評估。 專業技能: 熟悉自然語言處理技術與演算法(如詞嵌入、命名實體辨識、語意分析、知識蒐集)。 精通語言模型架構(如GPT、BERT、T5)與其訓練原理,熟練使用深度學習框架。 具備資料清洗、標註與語料管理能力,並能處理多語言或特定領域語料。 工作機會:看更多LLM相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【LLM】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=LLM&order=15&jobsource=blog&page=1&jobcat=2007000000' amount='1'] 3. 電腦視覺(CV)工程師 角色定位:專注於開發能夠理解和分析圖像與影片的AI系統。 核心職責: 運用圖像處理和深度學習技術,實現圖像識別、物件檢測、影像分割等功能。 廣泛應用於自動駕駛、安全監控、醫療影像分析等領域。主要工作在於開發出讓電腦可以辨識圖像,以及影片的相關應用。 專業技能: 熟悉圖像處理和深度學習演算法。 熟練使用電腦視覺函式庫(如OpenCV)。 具備深度學習框架的使用經驗。 工作機會:看更多電腦視覺相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【電腦視覺】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=CV+%E9%9B%BB%E8%85%A6%E8%A6%96%E8%A6%BA&order=15&page=2&jobcat=2007000000' amount='1'] 4. 機器學習(ML)工程師 角色定位:AI領域的核心角色,專注於設計、開發、訓練和部署機器學習模型。 核心職責: 研究各式機器學習演算法,並利用演算法解決商業問題。 透過大量數據處理與特徵工程,持續優化模型以提升性能。主要工作在於利用機器學習,使得AI應用可以達成預期的目標。 專業技能: 精通機器學習演算法(如監督式學習、非監督式學習、強化學習)。 熟練使用機器學習框架,具備資料處理和分析能力。 工作機會:看更多機器學習相關職缺> [joblist_plugin title='更多104【機器學習】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92+ML&order=15&page=1&jobcat=2007000000' amount='1'] 5. 資料科學家 角色定位:擅長從巨量資料中提取有價值的洞察,並利用這些洞察為企業提供決策支持。 核心職責: 運用統計分析、機器學習和資料可視化等技術,探索資料中的模式和趨勢。 需具備良好的商業理解能力,能夠將資料分析結果轉化為可執行的商業建議。主要工作在於分析資料,並且產出具有價值的資訊,輔助企業做出正確判斷。 專業技能: 精通統計分析和機器學習演算法。 熟練使用資料分析工具(如Python、SQL)。 具備資料視覺化和報告撰寫能力。 工作機會:看更多資料科學家職缺> [joblist_plugin title='更多104【資料科學家】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobcat=2007001021' amount='1'] 投入AI領域3大建議:要具備哪些核心技術和軟實力? 對於有興趣投入AI領域發展的人,《AI產業人才認定指引》最後給出3個建議:1.根據個人興趣及專業背景選擇自己的AI職涯起點(參考AI人才職涯發展路徑圖),2.需具備核心技術基礎、3.培養關鍵軟實力和終身學習態度。 其中列出的4個核心技術基礎,對AI開發人才和AI研究人才來說是必備的;至於AI應用人才雖不要求具備開發能力,但若能對於基礎知識有一定了解,將能更有效運用AI工具,與技術團隊的溝通協作也會更順暢。 程式語言: 專精Python,並熟悉其在AI領域的函式庫(如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch)。 數學與統計:掌握線性代數、微積分、機率統計,是理解AI模型運作的基礎。 資料基礎:理解數據庫(SQL)、資料清洗、資料前處理、資料可視化等基本技能。 軟體工程:熟悉版本控制(Git)、基礎軟體開發流程。 而在軟實力方面,不論選擇哪種AI職涯都需具備以下能力: 解決問題能力:能分析問題、提出解決方案並有效執行 溝通協作能力:AI專案通常需跨部門協作,溝通要清晰有效 批判性思維與創新:不盲從、敢於質疑,並能提出創新想法 適應變化與終身學習:AI技術發展訊續,需保持好奇心,持續學習新知和新工具 專案實戰:透過參與開源專案、Kaggle競賽、校內外專案或實習,累積經驗並建立作品集 數發部「AI產業人才認定指引」電子書下載 本文由《104職場力》整理重點懶人包,完整內容請參考數發部《AI產業人才認定指引》: 【電子書下載】AI產業人才認定指引(115年5月)下載 (資料來源:數發部AI產業人才認定指引)
【104職場力】・AI

產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速,產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運,產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(上):技能養成篇,將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』,最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能,依循學習路徑,逐步成為具影響力的產品專案執行者! 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 產品經理是誰?為何成為熱門職業?  產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理? 誰適合轉職產品經理? 掌握產品經理的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具) 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理是誰?為何成為熱門職業?   產品經理工作內容  產品經理(Product Manager)負責定義產品要解決的問題,並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含:  需求探索:透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式,洞察真實需求。  功能規劃:撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。  專案推進:主持日常開發流程,跨部門協調資源,確保開發進度與品質。  成果驗證:追蹤產品指標(如留存率、轉換率),進行 A/B 測試與功能優化。  策略規劃:參與產品路線圖規劃,制定中長期產品方向與營收目標。  產品經理既是產品成功的推動者,也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。  產品經理與相近職類比較表  職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷  為什麼選擇產品經理?  📈 發展潛力大|未來產業的中樞角色  不論是新創公司還是科技巨頭,產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。  有產品就有需求,有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech,每個行業都需要懂得「整合價值」的人。  企業不再只需要「能執行的專業者」,而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。  🛠️能力多元|最全面的跨域訓練場  產品經理是一個訓練全腦能力的職業:👉 左腦要有邏輯與分析能力(數據、商業)👉 右腦要能發想與感知使用者(設計、體驗)👉 兩者還要能與技術部門深度協作(開發、工程)  在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」,這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。  🚀 成長彈性高|跨域轉換與職涯彈跳力強  PM 的角色可以橫跨不同產業與職能,時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。  許多優秀的 PM 在職涯中轉職為:  創業者(Founder / Co-founder)  使用者體驗設計師(UX Designer)  數據分析師(Product Data Analyst)  成為產品主管、策略顧問,甚至進入 CPO、COO 等管理層  誰適合轉職產品經理?  🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者  你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改?」  從 side project 開始,就是最好的敲門磚。  無需程式背景,只要有邏輯、有使用者觀點,PM 是歡迎非典型背景者的職位。  💻 2. 工程師背景者  想脫離單純執行任務的角色,希望參與更多「要做什麼」的決策討論  PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。  技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。  🎨 3. 設計師 / UX 專業者  有同理心、有用戶感知力的設計師,適合轉向更有產品話語權的角色。  讓你從 UI/UX 執行者,變成「產品體驗的主導者」。  許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM,因為他們更懂體驗與細節。  📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員  熟悉市場與用戶痛點,對產品的商業價值有敏銳觀察  補足產品開發語言與邏輯,就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。  掌握產品經理的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能  產品經理技能 × 學習階段 對照表格   🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標(DAU、MAU、CTR) - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序(RICE、Kano) - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制(Cohort、Retention、轉換率分析) - 熟悉設計思考流程(Design Thinking) - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗,結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO(Scrum Product Owner)- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM(Scrum Master 認證)  產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具)  🟢 第一階段:新手 PM 入門(0~6 個月)  ✅ 目標:建立基礎產品思維與跨部門語言,從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。  📌 學習內容:  【產品市場機會】:初步理解產品與市場的關係(例如:Who / Why)  【找出使用者需求】:撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖  【設計思考】:練習 Wireframe / Wireflow 製作,視覺化想法  撰寫簡易 PRD:說明做什麼與為什麼  學會製作 UAT(功能性測試 / 反向測試等)  建立會議紀錄與議題追蹤清單,強化任務邏輯與流程觀  📌 AI 工具應用:  ChatGPT / Claude:生成 User Story、用戶情境模擬  Uizard / Figma AI:快速建立原型畫面與 Wireframe  Notion AI:整理任務、產出會議紀錄與需求清單  📌 備選學習:  學習基礎專案管理(甘特圖、排程、進度跟催)  練習回報 bug 與測試報告,建立與工程團隊語言  閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務  [course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理|入門致勝攻略:打造最強怪物新人的實戰課|104獨家線上課' amount=1] 🟡 第二階段:中階 PM 成長(6~18 個月)  ✅ 目標:獨立負責一個產品模組,深化市場洞察與優先排序邏輯,開始建立產品成果思維。  📌 學習內容:  【產品市場機會】:進行競品研究、定位圖、SWOT 分析  【使用者需求】:進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析  【提出解決方案】:撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序(RICE、Kano)  【產品企劃框架】:建立產品 Roadmap,依驗證結果動態調整  專案協調與跨部門簡報報告  主持 Scrum、Sprint Review 等會議,培養團隊推進力  📌 AI 工具應用:  Miro AI:協助需求 Mapping、建立 Feature Map  Amplitude / Mixpanel + AI plugins:用於用戶行為與留存分析  Jira AI / Linear AI:協助排程與任務追蹤自動化  ChatGPT:產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議  📌 備選學習:  與工程師深度對話 API 邏輯與限制(建立技術思維)  學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果  與設計師協作,規劃 Usability Test 測試流程  [course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具,打造你的業績成長引擎|104獨家' amount=1] 🔴 第三階段:資深 PM 精進(18~36 個月)  ✅ 目標:制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作,具備從數據到決策的整體能力。  📌 學習內容:  【產品企劃框架】:建立成果導向型 Roadmap,結合營運目標與客戶反饋  【有效提案法】:提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通(尤其是非 PM 部門)  【提出解決方案】:設計產品 KPI(DAU、留存、LTV、NSM)  【產品驗證與迭代】:產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap  建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議  設計產品願景,指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review  📌 AI 工具應用:  Power BI / Looker Studio + GPT Plugin:產出決策儀表板、進行策略預測模擬  Notion AI:整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作  ChatGPT / Claude:撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿  Suno / Gamma AI:製作產品簡報、提案影片輔助  📌 備選學習:  學習產品組合管理(Product Portfolio)  熟悉商業模型設計與利潤預測(可使用 Business Model Canvas)  進階使用 AI 作為產品功能的一環(如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎)  [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理的成功關鍵往往不在工具,而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」:  溝通協調能力  與設計、工程、商業部門建立共識  化繁為簡、拆解問題並說服他人  優先排序與決策力  在時間與資源有限下做出取捨  擁有面對模糊需求時的清晰邏輯  系統性思考能力  看見整體產品架構與模組邏輯  能理解「做這件事對誰有價值?」  同理心與觀察力  從用戶視角出發洞察潛在問題  不被表層需求誤導  學習力與適應力  快速吸收新工具、新領域知識(如 AI、資料分析)  面對變動保持彈性與專業判斷  繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下):職涯精進篇】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀: PM「產品經理」和「專案經理」差在哪?盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼?產品企劃/產品經理薪資待遇、履歷面試總整理|精選工作機會 PM意思有不只3種可能!為何PM工作職缺只會愈來愈多?哪種PM最熱門? 轉職PM不撞牆!從0學會提案,產品經理學習營揭3大挑戰|商業思維學院
【104職場力】・職涯規劃

從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科:培養跨域競爭力的數位職人

如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出?義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科,不僅教導學生如何操作電腦、考取證照,更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡,學生從最基礎的文書處理出發,逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂,在數字與程式碼之間,編織出屬於自己的未來職涯藍圖。 跨域思維的先行者:結合資訊與商務的學科優勢 「資料處理科最核心的優勢,就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問,主任給出了一個簡單而明確的判別方式:「資訊科是工業類群,面對的是機器;而資料處理科(資處科)則是商業管理群,面對的是人。網路世界的基礎是電腦,當你具備了電腦操作能力,又懂得商業運作邏輯,就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」 在課程設計上,資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系: 資訊技術: 電腦軟體應用(Word、Excel、PowerPoint)、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。 商業類科: 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。 這種雙軌並進的訓練,讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時,既擁有清晰的邏輯思維,又具備資料處理的執行力。 圖:學生透過上機實作,培養文書能力 從基本功到高階應用:以證照檢定奠定實力自信 在義民高中資處科,學習成果不只體現在課堂的聽講上,更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖,協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。 「我們透過考取證照的過程,給孩子們建立信心。」主任分享,高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體(Word、Excel、PowerPoint)以及中英文輸入開始扎根;到了高二、高三,則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定,以及人工記帳會計丙級等專業證照。 目前就讀資處科的林同學與戴同學,便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照;戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力,成為他們畢業時最堅實的備忘錄。 圖:高中三年努力考取多張證照,展現學以致用的實力 理論與實務的交會:專題製作打開職涯的無限可能 隨著 108 課綱的推進,「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學,從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。 主任分享,目前科大在競賽與專題上喜好的取向,多圍繞在 ESG(環境、社會與治理)、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此,學生的專題主題也緊扣這些時代脈動,例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子,完成了具備高度整合性的專題成果。 在專題製作的過程中,學生必須寫出完整的企劃書,內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露:「在討論行銷推廣時,學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣,但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們:『你們的推廣策略就只有這樣嗎?要怎麼寫文案?文稿跟圖片要怎麼呈現?』」這種高互動性的引導,讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。 圖:高三專題成果,榮獲商業類技藝競賽獎項,展現跨域整合與實作能力 多元進路與特質媒合:找到屬於自己的發光舞台 「讀資處科,最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景,資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢,可選擇的落點涵蓋:資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。 對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生,資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享,身邊選擇直接就業的同學,多數能順利進入餐飲業、零售通路(如全聯)等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後,一邊在知名科技公司(如緯創)上班,一邊在國立大學研究所繼續深造,實現了產學無縫接軌。 究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科?主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質: 樂於與人互動、不排斥溝通: 商管群的核心在於服務與協調,具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。 對數字與細節具備敏感度: 不需要數學成績頂尖,但必須對數字有耐心,能從簡單的數據中發現脈絡。 喜好操作電腦、不排斥邏輯思考: 面對系統與程式工具,願意動腦思考其運作邏輯。 航向數位未來的羅盤:在多變環境中發光的跨域英才 在義民高中資料處理科的三年的時光裡,學生學到的從來不只是死板的軟體操作,而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏,到高三能在講台上自信展示專題成果;從面對數據的迷惘,到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力,在跨領域的碰撞中摸索自我,陪伴著他們走向未,在各自的領域裡閃閃發光。 開箱資料處理科學習日常!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
【104職場力】

你適合當PM嗎?解析產品經理必備3種特質與溝通心法

產品經理(PM)扮演產品關鍵的橋樑角色,不僅要看懂全局、擬定策略,更需要與設計師、工程師高效溝通,協調各方需求並推動產品前進。哪些人適合PM工作?作者透過實務經驗分享,解析PM必備的3種核心特質,以及在與不同角色協作時應具備的溝通心法。 文/Michelle Chen(軟體業PM產品經理) 本文目錄:3個PM需要的核心特質(點擊可快速前往) 特質1:你是否習慣全局性思考,並以策略性規劃推動執行?特質2:你是否喜歡且習慣站在對方的角度,使用對方的語言溝通?PM與設計師溝通重點PM與前端工程師溝通重點PM與後端工程師溝通重點特質3:你是否接受甚至喜歡改變,且有隨時改變計劃的彈性? 我習慣定期把自己的職涯規劃拿出來review,問問自己對於「現在的狀態」是否還滿意。最近是我在現職公司任職滿一週年的日子,於是又把這個問題拿出來檢視一番。我發現對於做PM打造產品這件事(撇除外在條件,像是workload、手上的案子、公司策略、主管等),過了幾年我仍非常喜歡且享受其中。再往下探索,是什麼個性或是特質讓我喜歡且適合做產品經理呢?今天整理3個我認為最核心的特質,分享給有興趣往PM產品經理發展,或還在思考自己到底適不適合的朋友參考! 特質1:你是否習慣全局性思考,並以策略性規劃推動執行? 作為產品經理你每天要應對來自各方的利害關係人,需求從四面八方而來,每季的Product Roadmap規劃&執行,每月2~3次的Sprint(如果團隊跑Scrum),甚至每天的跨部門Support,PM的日常總是被滿滿的需求與會議轟炸,任務清單中的To-dos & Action Item似乎看不到盡頭。在這種「艱困」的處境下,能習慣「全局性思考」的PM就比較能從容應對,懂得從任務海中抽身,避免無謂地瞎忙。所謂全局性思考有點抽象,換個方式來說就是:從整體,更高維度視角看待事情,而不是深陷於眼前的問題。 舉個例子來說,假設你是一位部門主管,你發現某個專案快到截止日但離完成還有一大段距離,你可以選擇臨時外聘人力,或是給團隊成員加班獎勵鼓勵他們挪出更多的時間工作完成任務,這也許是最快能見效的暴力解法。但如果你採取全局性思考,你會先退一步思考,這個專案的規劃是否合理,是否有可以簡化的部分,或者是否團隊中有某個特定的人遇到瓶頸。如果能協助這位成員解決問題,整個團隊的運行會變得更加順暢,也許就能如期完成專案。 全局性思考的能力能幫助PM有效辨識什麼才是真正需要解決的「關鍵問題」,而不是像在大魯閣打棒球一樣,只是對每個問題隨著出現而進行反應。這種思考方式讓你從整體上把握問題的根源,不是只解決表面的問題。 找到問題後,接下來就要透過策略性規劃來實作,這時候一定要提到常見的80/20法則。 20%的因素,將導致80%的結果。找出那關鍵20%重要的事情並全心投入,往往能帶來大部分的成果。 首先找到那20%重要並值得花團隊全心投入的P0-重要且須馬上行動的事。並懂得拒絕或是取捨那些重要但不急,甚至根本不用解決的問題 。取捨決策是一個好PM必備能力。 另外,作為產品的代言人,PM一定要知道哪些任務可以被整合在一起(甚至延伸成一個epic);又有哪些tasks可能會因為其他迭代而順勢被解決,因此現階段可以忽略不做;又有哪些可能看似有問題,但其實是故意為之的機制。 有策略、有條理的安排團隊資源,聚焦在關鍵20%重要的問題上,可以讓團隊更有效率且優雅的工作。(非常重要,誰會想要每天灰頭土臉工作,你說是吧) 特質2:你是否喜歡且習慣站在對方的角度,使用對方的語言溝通? 有這個特質的PM絕對會是團隊的寶,而不會變成大家避之唯恐不及的任務交差使者。習慣從對方的角度出發,用對方熟悉的用語溝通,不僅能提升理解效率,還能拉近彼此距離,建立良好互動。這有助於建立信任,讓未來的合作更順利愉快,形成正向循環,培養無敵默契。(每次遇到只是一兩句話一個眼神,團隊內的工程師和設計師就能馬上理解我的意思,就會覺得「哇,你們真的是神隊友,我好幸福啊!」) 這邊簡單舉例與設計師以及前後端工程師討論需求時應該著重的方向: PM與設計師溝通重點 重視使用者體驗(UX/UI):需要清楚描述使用者的需求(如果需要可以附上完整的user story),並在需求說明中「用戶使用流程」、「易用性」、「介面設計」以及「資訊呈現方式」等。 【溝通舉例】「我們希望這個功能的流程是:1.先點擊這個按鈕,2.展開選單,3.選單中會有幾個預設選項且我們會幫用戶進行預選,整個操作希望可以在3步內完成。」 特別注意!尊重設計師專業:作為PM一定要尊重團隊內設計師以及工程師的專業。對設計師,請保留讓他們自由發揮的空間。提出的需求絕對不會是硬性規定設計師只是把你想像中的畫面/流程畫出來而已,保留設計彈性通常得到的結果都會比自己發想的還要完整流暢! 【溝通舉例】如果需要做一個活動頁面:「這個頁面會包含A~C 3個大分類的資訊,其中A/B分類會另外連結到C/D頁面。這個主頁面的設計,希望能傳達出現代感,並保留畫面的簡潔性,方便用戶快速找到他們要的資訊。可以參考這個網站的設計風格,但具體的顏色/圖標,分類呈現可以自由發揮。」 PM與前端工程師溝通重點 重視介面與互動:前端工程師負責將設計轉換成可用的介面。他們關注的重點包含介面呈現方式、元件的設計與實現、與後端如何進行資料溝通、並且也要確保網頁可以各種大小的裝置和瀏覽器上都能順利運行。 【溝通舉例】PM:「我們希望在報名頁面上,使用者可以看到所有場次,點擊後展開場次詳細資訊,並透過一個動畫顯示出『點選報名』的CTA 按鈕。這部分在手機的 web view 上也需要保持操作流暢。」前端工程師:「這個顯示CTA的動畫在一些舊瀏覽器上可能無法支援,可能會出現卡頓或不顯示的情況。」PM:「如果確實有這個問題,我們可以考慮用彈出popup的方式替代,重點是整體操作要流暢,並且能有效吸引用戶點擊報名。」 特別注意!技術可行性&永遠都要準備PlanB:有時PM以及設計師一起討論出的設計可能在技術實現上會有挑戰。作為一個好PM,一定要工程師們討論在技術上的可行,以及如果無法實現,可以被接受的PlanB是什麼,並從中找到最佳解決方案。 PM與後端工程師溝通重點 重視系統穩定性及資料處理:後端工程師主要關注系統的穩定性及資料處理。他們習慣使用「API」、「資料庫」、「伺服器」等術語。作為產品經理,你需要清楚描述系統需求,並確保資料流(information flow)和功能邏輯的合理性。 【溝通舉例】PM:「我們需要建立一個數據報表,數據需要即時更新,並支援查看過去30天和60天的時間範圍。這個報表主要用來追蹤使用者行為趨勢。報表中的欄位定義以是{明確定義數據背後的計算邏輯以及fallback機制}。」後端工程師:「要實現即時更新可能會對系統造成壓力,特別是在高峰期,伺服器負載會增加,影響穩定性。」PM:「那或許我們可以考慮設定一個更新的cutoff point,在該時間點做一次性更新,確保穩定性以及更好管理系統負載。」 特別注意!具體明確制定規則:跟後端工程師討論事情一定要具體明確(制定出規則),不能給模糊的「形容詞」。以要新增檢查用戶註冊時的密碼強度的功能為例: 模糊的需求:「我們需要在用戶註冊時,先檢查密碼是否夠強。如果不夠強就讓他重新設置,夠強就讓他繼續註冊。」 ➞這時候工程師一定會問你:密碼強度怎麼樣算夠強?這個檢查是在用戶點擊註冊時還是輸入過程中即時檢查? 明確的需求:「如果密碼長度小於8位或不含大小寫字母和數字,則在用戶按下註冊時阻擋下一步,並顯示錯誤提示並要求用戶重新設置密碼。如果密碼符合這些條件,則允許用戶完成註冊。」 PM的工作內容和模式會隨著產品領域、團隊規模及系統架構等因素而有很大不同。然而,良好的溝通能力,尤其能根據不同溝通對象靈活切換用詞和表達方式,針對不同情境調整思考重點,是做好PM必須具備的。如果你發現這種角色切換對你來說有些困難,或是習慣從單一角度進行思考,那可能就不會那麼享受於PM的日常了。 特質3:你是否接受甚至喜歡改變,且有隨時改變計劃的彈性? 最後一點,「接受改變,且對已經計劃好的事情是否總是能保持隨時調整,甚至需要打掉重練的彈性?」是一個PM是否能樂在其工作中,蠻關鍵的特質。 有PM經驗的都知道(不管是Product or Project)都會面臨到原本說好的方向會需要來個大轉彎,產品策略可能因為市場的變化要做立即的調整(例如AI的快速崛起)。對於比較不喜歡變化,或是對於要臨機應變這件事情比較排斥的人,做PM會比較辛苦(心裡苦的部分)。 No two days are the same for a product manager 如果看到上面這句話,你感到興奮,那恭喜你!你一定能從PM的工作日常中找到許多樂趣! 以上就是我簡單從自己身上總結出為什麼就算有時候遇到再鳥的事情,或是有時候真的工作壓力很大,但終究我還是很享受做PM的3大特質與性格,希望能給還在摸索的人或是猶豫不太清楚自己到底適不適合的人一點小小分享。 (原文標題:你適合當產品經理嗎?3個PM需要的核心特質&性格解析) [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&sctp=M&scmin=40000&scstrict=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2004003005&keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86' amount='4'] [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
【104職場力】

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