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
104學習
尺度標註與測量
這項技能主要是指在工作中準確界定和量化不同事物的標準或範圍，確保數據或結果具備一致性與可比較性。具備此能力能幫助團隊有效溝通，避免誤解，也利於後續分析與決策，提升工作效率與品質。特別在設計、製造、品質管理等領域，標準化的標註與精確測量是確保產品符合規範和客戶需求的關鍵。
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郊山健行，為何需要專業登山鞋？越野跑鞋或慢跑鞋可以嗎？
近年來，走入郊山步道已成為許多人週末休閒、鍛鍊身體的首選活動。然而，在登山口常會聽到新手或長輩們提出這樣的疑問：「只是去附近的小山走走，步道看起來整修得不錯，穿平常的運動鞋或慢跑鞋不行嗎？」
文 ／104高年級
這是一個非常合理，卻也潛藏風險的問題。
各位愛山的朋友，尤其是我們的中高齡長輩們，必須建立一個重要觀念：「山徑與平地的柏油路，本質上是完全不同的環境。」
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郊山雖然海拔不高，但路況多變：泥土徑遇雨會很濕滑、樹根盤繞容易絆腳、樹根也容易滑腳、碎石坡面不穩定，更別提那些長年照不到太陽、佈滿青苔的石階了。一般慢跑鞋的設計是為了平坦路面的緩震與回彈，鞋底通常較軟、齒痕太淺，在山徑上抓地力嚴重不足，一不小心就會發生「溜滑梯」般的滑倒意外，輕則皮肉傷，重則扭傷腳踝甚至骨折。因此不建議登山穿慢跑鞋喔！
在戶外活動中，最重要的裝備絕對是您腳上的那一雙鞋。一雙合適的登山鞋，不僅能讓您走得更舒適，更是您安全下山的第一道、也是最重要的一道防線。
本文將深入淺出地探討，為什麼您需要一雙專門的登山鞋，以及如何挑選最適合您的山林戰靴。
為什麼要穿「登山鞋」呢？
登山鞋是專為應對崎嶇不平、複雜多變的山區地形所設計的鞋款。它與慢跑鞋最大的差異，體現在以下幾個核心優勢，這些優勢直接關係到您的安全：
1. 土徑上的抓地力
這是登山鞋最核心的功能。登山鞋的大底通常採用特殊橡膠材質（例如著名的 、，並設計有深且複雜的「齒紋」。這些齒紋就像越野車的輪胎一樣，能深入泥土、緊緊咬住石面，提供優異的摩擦力，大幅降低滑倒的風險。
2.優異的腳踝支撐與保護
郊山路面凹凸不平，稍有不慎就容易「翻船」（腳踝扭傷）。對於肌力與平衡感稍弱的中高齡朋友來說，這是一大風險。中高筒設計的登山鞋能像護具一樣包覆住腳踝，提供額外的支撐力，限制腳踝不正常的橫向移動，有效減少扭傷的機率。
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3. 硬挺的中底結構，抗扭轉、減少疲勞
試著想像踩在尖銳的石頭或樹根上，如果鞋底太軟，腳底板會感到疼痛不適。登山鞋通常擁有較硬挺的中底結構，能阻隔地面的異物感。此外，在長途行走時，較硬的鞋底能提供足弓足夠的支撐，減少足部肌肉過度用力，讓您的雙腳比較不容易感到酸軟疲勞。
看起來登山鞋防滑抗扭很厲害，但事實上是超濕滑的路線，或是佈滿潮濕青苔的石梯，穿什麼鞋都一樣會滑！若路況不好，建議您遵守以下三點，這樣才能避免滑倒喔！
放慢行走速度
拿登山杖做防滑輔助
以三點不動一點動的方式行動
登山鞋還是有缺點的
當然，天下沒有完美的鞋子。為了獲得上述的安全性能，登山鞋也有一些需要適應的地方：
重量較重： 為了提供足夠的保護與耐用度，登山鞋的用料較紮實，通常比輕盈的慢跑鞋重上許多，剛開始穿著時可能會覺得腳步沉重。
需要「訓鞋」期： 新的登山鞋通常比較硬，直接穿去長距離行走很容易磨腳、起水泡。建議購買後，先在平地、公園或短程步道穿著幾次，讓鞋子軟化並適應您的腳型。
透氣性相對較差： 為了防水功能（如防水層GORE-TEX材質），鞋面的透氣性自然不如全網布的慢跑鞋。在台灣炎熱潮濕的夏季，長時間穿著可能會感到悶熱。
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熱門話題：輕便的「越野跑鞋」可以嗎？
近年來，輕量化風潮興起，許多人開始關注「越野跑鞋」。它們重量輕、抓地力也極強，看起來似乎是完美的替代品。
然而，我們必須謹慎看待。越野跑鞋的設計初衷是為了讓跑者在山徑上「快速移動與奔跑」，因此它們通常是低筒設計，且為了靈活性，鞋底會比傳統登山鞋軟一些。這意味著，它們對腳踝的保護力遠不如中高筒登山鞋。
如果您是登山新手、肌力尚未鍛鍊充足，或是中高齡長輩，為了「求穩」而非求快，請優先選擇中高筒登山鞋。待您累積了足夠經驗、腳踝與腿部肌群夠強壯後，再來考慮越野跑鞋也不遲喔！
推薦課程：不濕滑的樓梯路線可以考慮穿越野跑鞋喔 [與芒花一起的詩意旅程]-草嶺古道
實戰指南：挑選適合登山鞋的小眉角
鞋子合不合腳，只有試穿才知道。千萬不要只看網路評價就貿然購買，強烈建議親自到專業戶外用品店試穿。以下是挑選時的四大關鍵：
選對時間：傍晚去試鞋 人在經歷一整天的站立與行走後，傍晚時分的腳部會稍微腫脹，這時的大小最接近登山時的狀態。此時試鞋最準確，能避免買到太合腳、上山後卻擠腳的鞋子。
必備道具：常穿的登山襪 試穿時，請務必穿著您準備您平常在爬山時穿的登山襪。襪子的厚度會影響鞋內空間，所以要帶您平常穿的登山襪喔。
關鍵測試一：大半號 穿好鞋子後，將腳趾盡量往前頂到鞋頭最前端。此時，您的腳後跟與鞋後跟之間，應該要半號的空間（約0.5公分）。這個空間非常重要，是為了確保下坡時，您的腳趾不會直接持續撞擊鞋頭而導致黑指甲。
關鍵測試二：模擬斜坡行走 專業的戶外店通常設有模擬斜坡。請綁緊鞋帶走上去測試：上坡時，感覺腳後跟是否會過度滑動？下坡時，確認腳趾是否會頂到鞋頭？如果會頂到，代表這雙鞋太小了。
結語
投資健康與安全，永遠是最划算的選擇。
切勿為了省錢或貪圖一時方便，穿著已經磨平的舊球鞋上山。一次意外受傷所帶來的痛苦、醫療費用以及漫長的復健時間，其代價絕對遠遠超過購買一雙好鞋的費用。
選一雙能夠保護您、適合您的登山鞋，讓它「腳下生根」，帶領您穩健地踏出每一步，安心享受山林帶來的美好與健康。
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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。
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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）
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【登山小教室】如何選擇適合你的郊山路線？
前幾天有學員，若難度超過體能或技術，不僅過程不愉快，還可能有安全疑慮，這篇文章教你看懂登山基本資料，判斷路線是否適合自己，幫自己選一條舒服、能拍美照、又安全回家的路線。
文 ／104高年級
解讀路線數據：看懂地圖上的「魔鬼細節」三大指標
選山像網購，不能只看美照，要看規格。登山網站上的數據，重點看三個指標：（若課程中沒寫清楚，也歡迎直接詢問高年級老師喔，問與答功能使用教學）
1.總爬升（累積爬升高度）
這點很重要！很重要！累積爬升越高，心肺與腿部的壓力越大。從天母爬到七星山、跟從登山口爬到七星山，累積的爬升差異很大，因此不能只能山的標高喔！而路線的距離跟爬升也有很大的關係，例如：101登高賽爬升約390公尺，距離短、難度高，我們知道很困難就會避免此路線；若將距離拉長，等於坡度會變緩，整體爬升的感受會舒服很多。
推薦登山入門行程：【金九歲月尋訪：山城流金】
可以從每次登山經驗觀察自己對爬升高度的耐受度（可開登山APP做軌跡紀錄），假設今天總距離10公里、總爬升400公尺，花費4小時，整體感受還不錯，或許下次就能選總爬升高一點點的路線喔！
2.總下降（累積下降高度）
有爬升通常就會有下降！上坡靠體力，下坡靠技巧，但下坡對膝蓋、腳踝壓力大很多。若平時上下樓梯膝蓋會痛，路線選擇時可避開長下坡（例如：台北大縱走第一段逆行，二子坪 → 關渡捷運站），或搭配登山杖減緩衝擊。
有些下坡路段太陡，那就要連天氣一起評估進去，連續多日下雨的路線，即使放晴了路徑下坡通常會較濕滑，要注意安全。
推薦課程：登山不怕迷路的秘密武器，手把手教你學會離線地圖，從地圖就能大概推估出路線爬升下降喔
３. 總距離：耐力考驗
距離決定你在戶外待多久。一般人走路速度約13-15分鐘/公里，每小時約4-4.6公里。若走2小時就累，超過8公里的路線要考慮負荷，更別忘記爬升與下坡會消耗更多體力。
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地形評估：照片看不出的「隱藏關卡」
數據看完，最後檢查路況。地形是隱藏難度，數字不會告訴你有沒有泥巴或岩壁。
1. 腳下踩什麼？✅ 新手友善：石階、水泥步道、平整土徑❌ 暫時避免：泥濘山徑（濕滑）、亂石坡（易扭傷）
2. 困難地形需要拉繩若陡度太高需要手腳並用、拉繩或鐵鍊，可帶防滑手套避免挫傷。判斷方法：看老師課程介紹、或最近的遊記照片，有沒有需要雙手輔助的路段。
3. 峭壁、稜線、裸露感太高
有些人有懼高症的話，有些特殊路線建議避開，例如：鳶嘴山：瘦稜左右二邊都沒有東西；劍龍稜：有大岩壁和瘦稜。這些Google登山心得或路線都可以有相關資料喔，建議有懼高症的直接避開。
推薦104高年級勇腳登山課程：黃金九稜門牙岩/勇腳限定
總結：讓每次出發都值得期待
登山不是比賽，選擇路線的關鍵：安全回家，並期待下次出發。登山要循序漸進，先從簡單開始，累積體能、肌力與經驗，再挑戰更高難度，感受會更舒服喔。
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子彈筆記怎麼開始？入門教學、範例與9大實用數位工具統整！
子彈筆記是什麼？為何發布後席捲世界？了解子彈思考整理術的核心概念，才能有效提升專注與效率、維持目標的一致性。《104職場力》統整子彈筆記法的入門教學與範例，並提供9種好用的數位工具，助大家更靈活地規劃自己的日常。
文／《104職場力》
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子彈筆記是什麼？使用子彈思考整理術有何幫助？子彈筆記法的兩大核心子彈筆記法入門：認識基本架構與符號系統★ 建立「索引頁Index」★ 設置「未來誌Future Log」★ 製作「每月誌Monthly Log」★ 設定「每日誌Daily Log」★ 熟記「符號系統表Key」實作演練！翻開子彈筆記本，開啟高效率的筆記之旅！子彈筆記本推薦用哪一種？子彈筆記範例操作高度靈活卻難入門！盤點子彈筆記缺點與改善方法數位化時代的替代方案
子彈筆記是什麼？使用子彈思考整理術有何幫助？
子彈筆記是英文Bullet Journal的中文翻譯，是由一名紐約設計師Ryder Carroll原創的思考、紀錄方式，這套子彈筆記法的宗旨用一句話總結是「用高效、簡單的方式專注地整理代辦事項」。
概念的起源是Ryder Carroll意識到自己需要一套夠方便、夠有彈性的系統，幫助他記錄並分類所有想法、代辦事項及靈感筆記，但當時市面上很少有同時具備上述條件的工具，因此他決定自己創造！沒想到不僅建構出清晰好用的筆記法，過程中還意外地克服了專注力不足的問題，不僅提升工作效率，還幫助他釐清了內心的目標。
因此Ryder Carroll在提到子彈筆記時表示，這其實是一種「偽裝成生產力系統的正念練習」。
子彈筆記法的兩大核心
系統性（System）：
子彈筆記法使用有邏輯、系統性的制度，有助於快速組織資訊、分類事務及代辦事項，幫助提高生產力跟效率。
練習（Practice）：
在每次撰寫筆記的過程中，都是一種專注和反思的練習，不僅有助於釐清「什麼對我們來說是重要、有意義的事物」，也能提升正念能力。
系統性跟練習為何缺一不可？Ryder Carroll指出，如果空有想法、洞察力而缺乏組織性，資訊容易變得混亂而難以執行；有了系統化的架構但不去實踐，則可能只停留在理論上、淪為空談，無法真正發揮效用；而如果僅僅努力執行而缺乏策略，則容易陷入繁忙但無效的工作模式。當系統性與實踐相輔相成，才能幫助我們的行為跟信念保持一致。
於是在2013年，Ryder Carroll向世界分享了子彈筆記法，這種獨特的筆記方法迅速引發了廣泛的關注與熱潮。
https://www.youtube.com/watch?v=o4kueYhGEc8
子彈筆記法入門：認識基本架構與符號系統
想活用子彈筆記術，首先必須了解其基本架構與符號系統。這段將引導大家逐步理解基礎架構，無論是初學者或是想重新複習的使用者，都能在這裡找到實用的指南和靈感。
★ 建立「索引頁Index」
索引頁類似目錄的概念，透過將每頁的類別及其對應的頁碼記錄在索引頁，可幫助使用者快速查找資訊、節省時間。
打開筆記本，翻到第一個雙面頁。
在左側頁面上方寫下大大的「索引或目錄」（也可以跨頁寫），方便識別。
如果還不熟悉符號系統，也建議放在索引頁方便查看。
★ 設置「未來誌Future Log」
未來誌的主要用途在於：規劃未來半年或一年的重要事件、目標和待辦事項。規劃這類別有助於使用者提前安排及實行長期計畫，也確保自己不會遺忘重要的日期和活動。
往後翻兩頁，一樣在上方寫下「未來誌／未來計畫表」。
在筆記頁面上畫線，平均分成3等份（設計其他形式也可）。
把月份填寫進欄位中。
將重要日期和待辦事項填寫進對應的月份欄位。
最後在頁面下方標註頁碼，並回頭填寫進索引頁。
★ 製作「每月誌Monthly Log」
接著再往下細分，列出當月的行程與目標。
往後翻兩頁，一樣在左上角寫下「X月誌／X月計畫表」。
在左邊頁撰寫該月日期並標註星期。
在右邊頁寫下這個月必須要完成的事情，並在每項任務前面畫一個點點。
在該頁下方加上頁碼並謄寫回索引頁中。
★ 設定「每日誌Daily Log」
日誌主要是幫助日常記錄和任務管理，也是整個結構中最靈活、最有彈性的部分。
翻到下一頁，在左上角寫下「日誌／日計畫表」。
在左邊頁寫下日期。
用精簡的文字寫下該日代辦事項。
將代辦事項依照類別標註對應符號。
在該頁下方加上頁碼並謄寫回索引頁中。
★ 熟記「符號系統表Key」
符號系統表的目的在於提供快速且簡潔的整理方法，幫助使用者快速組織和解讀筆記內容。以下為創始人設計的一系列符號，但使用者也可以根據自己的習慣替換成個人熟悉的符號，以達到最佳的個人化使用體驗。
任務符號●：表示一項具體的任務。
任務符號★：表示一項非常重要、須優先處理的任務。
事件符號○：用來標記特定事件或重要日期。
筆記符號–：用來記錄思考、觀察或其他非任務的訊息。
靈感符號！：用來標示有其他靈感、想法的內容。
了解簡易的架構邏輯和符號系統後，就可以開始動手完成你的子彈筆記！
如何挑選合適的子彈筆記本？具體應該怎麼記錄？
開啟子彈筆記的方式也很容易，只要一支筆、一本筆記本就能開啟高效率的筆記之旅！
子彈筆記本推薦用哪一種？
美美的筆記本可以讓你更有動力！謄寫子彈筆記的手帳類型有很多種，舉凡：線條、點陣、空白都適用。針對不同級別的使用者，我們有以下選擇建議：
初學者建議先使用線條筆記本，因為線條筆記本的既有結構可節省維持文字整齊度的時間與精力。
使用一段時間、對規則已經很上手，或是本身有寫手帳習慣的中階使用者，使用點陣筆記本可能會更得心應手。這類筆記本不僅在視覺上較為清爽，點陣格子也提供足夠的指引，既可支持結構化的記錄，也能靈活應對各種創意排版。
若是追求極致個性化和靈活性的設計師／高端使用者，空白筆記本會是最佳選擇。空白頁面能充分發揮各種創作（如手繪圖等），也允許使用者根據個人需求和喜好編排內容與版面。
無論選擇哪種類型，最重要的是找到一本能夠激發你記錄和創造熱情的筆記本，Ryder Carroll也提過，任何筆記本都可以開始子彈筆記，大家可以從自己喜歡的開始。畢竟要先能維持動力才有後續提升效率的可能。
子彈筆記範例操作
在子彈筆記法中，雖然建立的順序是從大範圍到小範圍（年度→個別月份→每日），但實際進行記錄和回顧的過程卻相反，即從每日的細節開始，逐步擴展至月度和年度的總結與反思。
每日結束時回顧當天的記錄，檢查哪些任務已完成，並在項目前畫X；延遲的項目可以反思自己為何沒有完成、原因是什麼；接著評估是否有接續完成的必要，如果有就抄寫到隔天的頁面上。
每月結束時的回顧也同日誌形式，回顧整個月的進展，看看哪些月度目標已達成，哪些需要更多的努力或可能需要修改，再評估是否移動或增減事項。
年底時進行全年回顧，評估年度目標的完成情況，反思之餘，並為下一年設定新的目標和計劃。
Ryder Carroll 將這一過程稱為「遷移」，其目的是為了防止注意力分散，幫助我們集中精力於真正值得投入時間的任務上。畢竟，忙碌並不等同於有效率的工作。
https://www.youtube.com/watch?v=fm15cmYU0IM
高度靈活卻難入門！盤點子彈筆記缺點與改善方法
子彈筆記法雖然具有靈活、簡潔、個人化、提高專注和效率等多方面的優點，但也存在一些門檻與缺點。首先，對於初學者來說，光是學習和掌握子彈筆記法的符號和結構可能就有一定的學習成本，需要時間和實踐才能熟練運用，這可能會讓一些尋求快速解決方案的使用者感到不耐煩。
其次，子彈筆記法需要定期維護和更新，包含回顧過去的紀錄、重新規劃未來的任務事項，以及整理筆記本內容。對那些生活繁忙、節奏較快的使用者而言，反而是種負擔；尤其是隨著個人化的應用，子彈筆記的結構和內容可能變得太過複雜，和簡化生活、提高效率的初衷相違背，因而造成使用者壓力。
另外，初始的子彈筆記法過度依賴紙本，在攜帶和更新速度、便利性上都不及電子設備，且缺乏自動提醒和雲端備份功能，完全依賴腦力，可能導致重要資訊遺失或忘記重要事項。
數位化時代的替代方案
除了最核心的「系統性」和「練習、回顧」之外，子彈筆記法在實際應用和媒介上的缺點是可以改進的，跟大家分享幾個常見好用的線上工具：
Evernote
是一款強大的多功能筆記工具，除了基礎的文書紀錄，還可以插入圖片、影片和PDF等多媒體元件；除了搜尋功能，也可以用標籤系統進行分類，便於管理和查找資訊。
OneNote
微軟所提供的筆記工具OneNote，不僅支持多種多媒體筆記格式，還允許使用者靈活地繪製和標註。其語音謄寫功能突破了年齡層的限制，使用更輕鬆有效率。此外支援多種設備、結合Copilot功能，能根據使用者的提示草擬計畫、產生構想、建立清單及整理資訊。
Notion
Notion可以自訂模板，整合文字、待辦清單、圖片等多種內容，方便使用者創建個人化筆記；高度自定義的表格、看板和日曆，也適用於各種項目和任務管理。Notion也支援不同設備、提升紀錄效率和流暢性。
Todoist
使用者可透過任務分類、標籤、優先級的設置組織任務，幫助清晰地劃分日常、每月計劃與長期目標。其子任務和清單功能可細分大任務，更好管理細節。此外，Todoist有日曆整合功能方便大家規劃時間和追蹤進度。
Trello
身為一個靈活的看板式項目管理工具，非常適合實施子彈筆記法。使用者可以建立不同看板以分類和組織任務，如「日任務」、「月任務」和「年目標」等。每個看板下方都可以建立小卡片代表個別任務，有助於細分和管理。另外也提供標籤、Icon、顏色和到期日期功能，提升任務的優先級識別速度。
Google Keep
Google Keep簡單且直觀，使用者可快速創建筆記清單並添加顏色標籤，以視覺美感區分不同類型的任務或筆記；並可藉由拖曳重新排列，打造符合個人的組織方式，還可以設定任務提醒，是快速記錄和管理日常任務的簡單工具。
Apple Reminders
可設立多個日常任務、購物或項目進度提醒清單，每個項目都可以添加標籤、設定具體的截止日期、時間和地點，當使用者到達或離開某個地點時自動提醒。此外也很方便按類型或優先級搜尋和分類，簡潔的界面和深度整合iOS系統的特性，是蘋果使用者的理想選擇。
Google Calendar
使用者可以在日曆上建立多個項目區分工作、個人或其他類型的活動，並設定喜歡的顏色、Icon讓代辦事項更加組織化。每個項目也都可以設定電子郵件或彈出式通知。最棒的是Google Calendar支援其他的Google服務，更方便規劃與追蹤。
Outlook Calendar
適合用來安排會議、管理任務及整合電子郵件。服務項目其實跟Google Calendar差不多。
透過這些數位工具，可以彌補傳統紙本子彈筆記帶來的不便，也可以有效降低其限制和門檻，但無論使用何種工具，最重要的都是付諸行動並持之以恆，堅持記錄和檢視自己的進度。這樣才能真正從子彈筆記法中獲得最大的效益，提升個人的組織能力和生產力。
畢竟工具只是幫助我們達成目標的手段，真正推動我們前進的，是自己對目標的承諾與努力。
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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
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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。
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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資料工程師技能與工具能力分析
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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甘特圖是什麼？免費軟體＋甘特圖Excel範例教學懶人包
不少人會選擇使用「甘特圖（Gantt Chart）」工具來規劃專案時程。如果您還不知道甘特圖是什麼、它有哪些厲害用途，又或者想了解甘特圖Excel製作流程，《104職場力》小編彙整了完整範例及超實用甘特圖模板，助你輕鬆上手專案排程。
更新時間：2025/10/29
文／《104職場力》整理
本文導覽
Q：甘特圖是什麼？Gantt Chart特點簡介甘特圖用途有哪些？什麼工作項目和場合可使用？專案應用上的甘特圖範例甘特圖有什麼優點？甘特圖有什麼缺點？Q：甘特圖怎麼做？甘特圖Excel繪製教學微軟作業系統的甘特圖軟體如何自製甘特圖？Excel甘特圖步驟教學甘特圖製作步驟一：創建一個項目表甘特圖製作步驟二：製作Excel長條圖甘特圖製作步驟三：資料與圖表完整補足Q：有哪些免費／付費甘特圖產生器？參考更多甘特圖範本與模板甘特圖製作免費軟體Q：如何確認甘特圖設計是否合理？
Q：甘特圖是什麼？Gantt Chart特點簡介
甘特圖（Gantt Chart）為1910年由亨利．甘特（Henry Laurence Gantt）提出，甘特圖英文便是以他的姓氏命名，經常於專案管理使用，可以清楚了解每項任務的開始時間、所需時間及結束日期。
甘特圖的橫軸代表著時間；縱軸代表著每個項目及任務；而各項線條長短則代表著各任務開始與結束時間。
甘特圖作用最主要追蹤著每個任務項目的進度，多能利用其他生產力工具額外增加資訊，例如每個任務間的關係、每個任務目前進度與狀況、使用了甚麼資源、是否遇到延宕或問題等。
甘特圖用途有哪些？什麼工作項目和場合可使用？
上一段我們簡單提到甘特圖的功能特點，這段就為大家詳細講解，希望幫助大家在甘特圖應用上更有概念。
常見的甘特圖用法
任務排程：可以在甘特圖中列出所有專案任務，並訂定它們的開始和結束日期，便可以透過甘特圖確定任務之間的先後順序和時間軸。
資源分配：專案負責人可以 透過甘特圖指派合適的人員、設備或其他資源給每項任務，確保組織資源的有效運用。
任務管理：在甘特圖中可以標記任務之間的依賴關係，以確保專案按合適的順序進行，避免專案之間的衝突。
進度追蹤：透過甘特圖可以追蹤專案進度，了解任務完成情況、是否如期進行等，作出必要的調整以達成預定目標。
團隊溝通： 因為直觀好懂的特性，甘特圖可作為一項有效的溝通工具，讓參與成員清楚了解專案情況和每個人的責任，加強團隊間的合作和協作。
決策支持：甘特圖提供了全面的專案概覽，有助於管理者做出明確的決策、調整任務排程，並有效管理專案的風險和資源。
甘特圖這麼強大，可以用在什麼項目上？如果還不清楚，可以參考下範例。
專案應用上的甘特圖範例
甘特圖應用範圍並非侷限於特定行業，一般公司專案計畫的推動、業務期程安排、福委會員工活動規劃、企業廠房擴建等，大大小小不同領域都能使用。以下是一些可以使用甘特圖來管理、規劃的工作項目及場合範例：
建築專案管理：在建築行業中，甘特圖可用於安排施工任務、追蹤工程進度以及協調各種工程階段。
軟體專案開發：軟體開發團隊可以使用甘特圖依序安排程式碼的開發、測試、專案上線等任務，並有效追蹤軟體開發進度。
活動策劃和管理： 活動策劃人員可以利用甘特圖的特性安排活動籌備工作、確定執行進度和流程，以確保活動順利進行。
新產品設計測試：甘特圖有助於管理各階段的新產品開發進度，如概念設計、原型製作、測試和正式上線等。
行銷推廣計畫：行銷團隊可以使用甘特圖來規劃產品的各項推廣期程，例如：社群、線下活動、數位廣告啟動等工作。
學術研究專案：研究人員可以利用甘特圖組織研究任務、安排實驗進度並追蹤，進而掌握研究項目的進展。
企業內部專案：內部流程改善、系統更新、員工培訓等企業內部專案，無論是大型專案還是小型任務，甘特圖都可以提供清晰的組織框架和視覺化呈現，有助於專案團隊有效地管理工作進度和分配資源。
簡而言之，如果需要掌握每項事情的步驟、時間安排、耗費時間與截止日等，皆能借重甘特圖之協助。
甘特圖有什麼優點？
甘特圖優點在於清楚呈現各項任務進程與時間資訊：
有著多少任務項目、各項任務又是什麼
每項任務的開始和結束時間
每項任務計劃持續多久的時間
每項活動與其他活動是否具有重疊的地方，以及重疊的程度
這一個大專案或完整計畫的開始和結束日期
如此，可以將一複雜大型計劃拆分成數項任務執行，也能清楚估算當前進度狀況，進行適當調整。
甘特圖有什麼缺點？
管理時間上雖然清楚易用，但如果要呈現其他資訊或了解更多細節就會產生問題：
1. 無法看出問題點
雖然能明確掌握每項任務所需時間與進度，從起迄時間了解與預期狀況的差距。可能發現某項任務花了比預期還多的時間，卻無法看出為什麼發生這樣的問題。
單純使用甘特圖僅能看出時間規劃，因此必須透過其他方式或備忘錄才能記載任務遇到的問題與癥結點。
2. 難以呈現龐雜交錯的任務項目
如果今天各項任務複雜且相互牽涉，又難以明確切割時，甘特圖反而變得複雜而不易清楚呈現。又當需要加入其他重要資訊、項目有優先順序、時不時拆分細項，如此大型或長時間的專案，則建議使用較專業之專案管理工具。
3. 人力掌控的缺乏
直接檢視甘特圖時，可以了解每項任務的時間長短，知悉有哪項任務正在進行，但無法得知每一項有多少人力投入、比例分配為何。
因此如欲進一步管理人力及掌握其他資訊，也如開頭所言即須其他生產力工具的運用。
Q：甘特圖怎麼做？甘特圖Excel繪製教學
微軟作業系統的甘特圖軟體
統一使用微軟作業系統的企業有福了，微軟即提供簡單的甘特圖模板（Simple Gantt Chart (office.com)）。沒有微軟甘特圖的話，其實也還有其他辦法可以自製。
Simple Gantt Chart表格來源：微軟 Office
如何自製甘特圖？Excel甘特圖步驟教學
另外也能簡單自行製作甘特圖，需注意的重點
製作前準備：釐清任務、蒐集資料與時間
製作時留意：規畫各項任務、合理清楚的分配
以下步驟參考之：
甘特圖製作步驟一：創建一個項目表
首先將任務項目資訊輸入表格中，而最左列的表格列出每個任務項目，接著添加其他資訊：
任務項目起始日（Start Date）
任務項目完成日（End Date）
第幾天開始（Start on Day）
需耗費時間（Duration）：這項任務需要耗時幾天（起始日－完成日）
依據自身掌握每項任務的狀況推算需要花多少時間、何時應當開始。除了手動填入，也能利用Excel公式自動填入，譬如起始日是B欄，完成日在C欄，而耗費時間在D欄，則使用公式［C2－B2］（或［C2－B2＋1］）算出需耗費天數，以此類推。
又如果其中有任務需要在特定日期前完成，同時也能夠預估完成這項任務需要耗費多久時，則可以透過截止日和耗費時間回推最遲的開始期日。
任務項目截止日（End date）－需耗費時間（Duration）＝任務項目起始日（Start date）
甘特圖製作步驟二：製作Excel長條圖
為了讓數據更為清楚，我們可以先製作一長條圖，圖像化呈現較容易看出第幾天需要開始以及進程。
首先先選取任務項目第幾天開始（Start on Day）這欄。
「插入」選擇「直條圖」或「橫條圖」，建議可以選擇堆疊橫條圖。
便會創造出X軸為開始日期，Y軸為各項任務的圖表。
現有資訊備妥齊全後，即進入下一步驟繪製出甘特圖。
甘特圖製作步驟三：資料與圖表完整補足
如有開始的期日及需要完成的期日，而欲算出每項任務所需時間（Duration），利用公式［C2－B2］以此類推：
而要算出在這個期程第幾天需開始第N個任務，則利用公式［B2－$B$2］以此類推：
註：於欄列前加入"$"為固定該單元格
初步完成後，開始將甘特圖表補足：
「插入」選擇「堆疊橫條圖」圖表前，先選取D1至D11單元格
對著「堆疊橫條圖」圖表右鍵點選「選取資料」
「圖列項目(數列)」點選「新增」後，出現「編輯數列」視窗
「數列名稱」單元格選取「Duration 所需天數」（如「＝工作表1!$E$1」）；「數列值」單元格選取「E2至E11」（如「＝工作表1!$E$2:$E$11」），「確定」
於圖表上「第幾天開始」的長條圖示右鍵點選，將「外框」與「塗滿」顏色選擇「無外框」、「無塗滿」
對著「堆疊橫條圖」右鍵點選「選取資料」
「水平(類別)坐標軸標籤」點選「編輯」，選取範圍任務1到任務10（如「=工作表1!$A$2:$A$11」）
對圖表左側「垂直類別軸」右鍵點選「座標軸格式」，「坐標軸選項」中勾選「類別次序反轉」即可任務1在最上上面向下排列。
如此一個簡潔的甘特圖即可完成。
Q：有哪些免費／付費甘特圖產生器？參考更多甘特圖範本與模板
甘特圖製作免費軟體
常見如Excel、Canva、Gantt.io都是簡單易上手的甘特圖製作工具，Canva提供多種樣式，而Gantt.io也有各式專案主軸範例，依自身偏好選擇合適模板，清楚呈現時間資訊。
Canva Free Online Gantt Chart
Gantt.io 以「拯救公主」詼諧的呈現甘特圖模板
如果本身專案較複雜，或有更專業的製作需求，有些企業甚至會採購更專業的管理工具及軟體，大多包含甘特圖相關功能。如有專業或大型專案需求，使用完整、功能齊全之專案管理軟體較為適合妥適。
Q：如何確認甘特圖設計是否合理？
先前若有製作甘特圖之經驗，透過前例或相關經歷是判斷甘特圖設計是否合理的主要途徑。若是首次嘗試甘特圖，如其他時間規劃常有之建議，非必要不將時間做緊迫安排。留有彈性或寬裕時間，萬一遇到緊急狀況較有伸縮的空間調整。
另外，也與其他管理工具一樣需要定期檢視與改善，因甘特圖透過「任務劃分」與「時間排定」劃定兩軸，也利用此兩面向作為檢討改善的單位。
如每一項任務完成後，即排定檢討、回顧該項任務有何缺失或需要調整的部分；又到了選定的時間點時，回頭檢視當前專案執行狀況、每一項任務有何問題或尚未完成。如此才能提升專案管理的成效，達到目的。
參考資料
What is a Gantt Chart? Gantt Chart Software, Information, and History
Gantt Charting: Definition, Benefits, and How They're Used (investopedia.com)
What Is A Gantt Chart? The Ultimate Guide – Forbes Advisor
How To Make A Gantt Chart In Excel – Forbes Advisor
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【最新115學測】成績開放查詢！五標級距、落點分析、校系個申參採科目、最低錄取分數一次看
學測成績開放查詢！為期3天的「115學年度大學學測」（2025年1/18-20）正式落幕，學測成績並於2/25開放查詢，大家最關心的莫過於與成績相關的「五標級距」、「落點分析」、以及「校系個申參採學測科目」等項目，《104職場力》為您一手掌握相關資訊，也祝各位考生金榜題名唷！
※更新日期：2026/02/25
文／《104職場力》特派小編
114學測成績於114/2/25公告，開放查詢成績與同時寄發成績單。成績點此查詢＞＞大考中心查詢成績推薦使用104落點分析，預測今年大考落點！
「114年學測」考完必看重點！◆New115學測成績公布日期&查詢成績◆New 【115年學測】五標級距◆「落點分析」工具推薦◆校系個申參採科目◆ 115學年度學科能力測驗成績相關統計資料◆ 【115年學測】試題與解答◆ 補充資料：【115學測懶人包】考場規定、考試時間表、學測必備物品清單
New115學測成績公布日期&查詢成績
2/25（二）大考中心將公布並寄發學測成績單。
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104落點分析
New114學測五標（五標級距）已更新
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級分計算方式如下：1. 級距：以各科到考考生，計算其原得總分前百分之一考生（小數以無條件進入法取至個位數）的平均原得總分，再除以15，並加強精細程度取至小數第五位，第六位採四捨五入。2. 本測驗之成績採級分制，原得總分0分為0級分，缺考以0級分計。各級分與原得總分、級距之計算方式詳見簡章第6頁。
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◆「申請入學」招生校系參採學測科目，點我查詢>>
115學年度學科能力測驗成績相關統計資料
點我完整查看>>
原得總分與級分對照表
【114年學測】試題與解答
完整試題及解答待大考中心公告後，將即時更新於此。
科目試題正確答案(由大考中心提供)國文國文試題國綜正確答案國寫作文試題-數A數A試題數A選擇題正確答案、數A非選擇題正確答案數B數B試題數B選擇題正確答案、數B非選擇題正確答案英文英文試題英文正確答案社會社會試題社會正確答案自然自然試題自然正確答案
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104興趣測驗：3分鐘心理測驗，探索興趣何倫碼，推薦適合科系與職業
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104學習歷程：提供大學/科大各學群範本，免費自述編輯器等實用工具
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學習歷程自述撰寫8大重點，快檢查你有沒有寫到！內附自述範本教學
學測一階審查通過後，緊接著需要準備「學習歷程自述」與「多元表現綜整心得」綜合說明學生在高中三年學習脈絡、個人能力與特質的重要文件。104學習歷程將帶著大家一起了解，怎麼寫學習歷程自述、多元表現綜整心得，並提供範例以及撰寫引導，讓大家學測申請就上！
文／國立中山大學財務管理學系 唐俊華副教授撰寫，由 ColleGo! 授權轉載，104學習歷程調整編寫
目錄：學習歷程自述撰寫8大重點（點連結可直接前往閱讀）
01 封面：撰寫目錄，延伸動機
02 圖表：突顯成績亮點
03 簡述：課程學習成果
04 摘要：多元表現
05 加分：附上申請學系相關成果
06 特質：歷程反思與個人特質
07 重點：就讀動機
08 踏實：未來規劃
附錄：學習歷程自述說明範例
文章開始前有3項提醒：
針對學習歷程自述，部份學系在申請入學校系分則或審查資料準備指引建議撰寫內容，或者限制篇幅，請依照該學系建議方式呈現，本文未必適用，但可參考其原則
本文第二至八小節的順序不代表學習歷程自述內容順序，學生也不一定要完全參照各小節建議，可綜合師長們的提醒，依據自己的歷程作最適合的呈現
本文多次提到的附錄為「學習歷程自述說明範例」，讀者可從文末連結自行下載
一、封面：撰寫目錄，延伸動機
建議在學習歷程自述封面頁提供目錄與頁碼，如附錄第1頁所示。舊制備審資料不需作封面與目錄，這是因為舊系統會將考生上傳的所有檔案合併為一個檔案；然而，新制學習歷程自述是獨立一個檔案，未與其他檔案合併，為了協助大學審查教師了解整份學習歷程自述的重點並立刻翻到想看的內容，可於封面加上目錄與頁碼。此外，在目錄下方可用簡短文字強化整份自述的概念或目標，例如：「我的特質是○○○」、「這份自述呈現我對於○○領域的興趣」、「我想成為○○○」（圈圈請自行代入特質、優點、學習領域、職業、未來目標…等文字）。
學習歷程自述目錄
運用【104學習歷程】目錄功能，自行列出檔案重點，讓教授一目了然
學習歷程 自述範本
學習歷程 綜整範本
二、以圖表突顯成績亮點
雖然大學審查教師可從審查系統看到學生高中各學期各科成績，但是學生仍可在學習歷程自述一開始以圖表呈現某些科目學期成績，其原則如下：
申請學系重視該科目、
學生在該科目表現不錯或者成績有逐漸進步的走勢。
因此，即使某個科目是學系重視的，若成績未臻理想，可不用呈現。若學生認為在校成績不突出，就不需呈現成績圖表，但也不用妄自菲薄，請以其他經歷作為學習歷程自述的重點。
學生可從以下三個管道評估申請學系可能著重哪些科目：
申請入學校系分則、
各學系的審查資料準備指引、
招聯會高中學習歷程資料查詢系統各系學習準備建議方向的修課紀錄與右側欄位。
以不同型態的圖表呈現成績，學生可思考哪個型態較適合自己。以數學成績為例，以折線圖呈現成績進步走勢；或是呈現數學科維持穩定的表現，即使一、兩個學期成績稍微下滑也沒有關係，如果有明顯落差而且之後又回升，用文字大致說明原因即可。
也能用不同的表格呈現多門特定科目的成績。學生可依個人狀況調整表格欄位項目，例如：若申請的學系重視自然領域而且物理、化學成績佳，可改為呈現物理、化學成績。範例提到高三下成績，如果上傳審查資料時未結算高三下成績，可不用列出高三下成績。
撰寫審查資料文件時，不宜使用太複雜的圖表，以免大學審查教師不易快速了解圖表重點。除了圖表外，可用文字簡要說明為何特別提到這門課、對於某門課程的興趣、課程中因為哪些事而獲得成就感，這可協助大學審查教師了解學生為何呈現成績圖表。說明內容舉例如下：進入學系就讀後經常用到數學而且自己有很不錯的高中數學基礎、申請的學系與財經商管有關而且高三「現代社會與經濟」學到許多經濟基礎知識……等。
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三、概要說明課程學習成果
學生可提交課程學習成果給學系審查，雖然各項成果皆有百字簡述供審查教師參考，但是這僅止於「單項成果」說明，建議在學習歷程自述用一頁篇幅說明這些課程學習成果「整體而言」呈現哪些學習收穫、個人能力或特質，並且用適量文字說明各項學習成果，如附錄第4頁所示。這很像百字簡述，但是它可呈現的字數更多、比百字簡述更完整。學生若認為已上傳的課程學習成果百字簡述寫得不夠好，可善用學習歷程自述補充說明。
說明時可條列呈現，以合適的文字作為各項開頭，有助於提示審查者該項重點。附錄第4頁提到的三個課程分別用不同方式作為開頭，其概念分述如下：
有些課程學習成果來自必修課，就不需寫修課動機；
有些課程報告主題是老師指定，就不用刻意寫報告動機；
若報告主題是學生自行選定（或者提出想法後與老師討論再微調主題），可呈現報告動機；
有些課程學習成果是由多個主題串連而成，可簡要說明各主題，或者針對自己最有心得的一到兩個主題說明；
建議簡要呈現收穫，例如：獲得哪些知識、學到哪些方法……等。
建議每一個段落，皆加上簡述摘要，較易快速抓到重點
自述摘要功能，提醒你每段都有重點精華
四、簡要說明多元表現
雖然多元表現可於「多元表現綜整心得」說明，不過也可在「學習歷程自述」呈現重點。「多元表現綜整心得」針對提交給學系審查的多元表現作重點整理；「學習歷程自述」可結合課程學習成果、多元表現、高中修課紀錄、各項經歷作更完整的說明。由此可知，「多元表現綜整心得」與「學習歷程自述」呈現的內容有重疊之處，而且後者可發揮的空間更大。
附錄第5頁用表格簡要說明多元表現，將「學系重視」、「接近學系領域」、「個人表現不錯」的內容盡量往上放。通常審查教師是由上而下閱讀，所以先呈現最重要的內容，讓審查者一開始就認知到這位申請者有不錯的知識能力。
延續上一段內容另外提醒：雖然本文先講成績表現、課程學習成果，本節才提到多元表現，但是學生可彈性安排呈現順序。例如：如果學生成績良好，也有不錯的多元表現，可以在學習歷程自述一開始就直接用簡歷表呈現成績與多元表現，突顯學生的優勢。個人簡歷表架構可參考此篇文章（點我查看）。
看學長姐怎麼寫：多元表現綜整範本
五、適度附上與申請學系有關的其他成果
高三學生將於四月初或四月中截止上傳課程學習成果與多元表現（時程請見各校行事曆），如果提交審查資料前產出其他學習成果與多元表現，可附在學習歷程自述中。有幾點注意事項：
以學習歷述自述附加高三下的課程學習成果，無法在系統上獲得高中教師認證；
附加成果最好對應進入第二階段審查的學系性質；
並非毫無限制地附加成果，學習歷程自述檔案大小以5MB為限；
若申請學系限制學習歷程自述的頁數或字數，未必適合附加成果；
即使符合檔案大小與篇幅限制，若附加成果頁數很多，可先在學習歷程自述正文中簡要說明，至於全文最好以附件方式呈現，以免破壞學習歷程自述整體結構；然而，若附加成果可在一頁內呈現（如：檢定成績證明照片），可直接於正文中說明。
六、搭配提交的資料綜合說明歷程反思與個人特質
綜合課程學習與經歷來陳述歷程反思與個人特質，可參閱附錄第6頁範例。此例運用小標題「學習不畏挫折、調整學習方法以克服困難」精簡說明個人特質並提醒審查教師該段落重點，接著以實際的歷程搭配具體佐證（如：課業成績、檢定成績）說明，內容呼應小標題。
七、就讀動機
就讀動機是學習歷程自述關鍵中的關鍵，重點包括：(1) 因為我（申請者）的哪些表現、經歷、特質，所以我適合讀這個系；(2) 因為這所大學這個系的哪些因素，所以我想讀這個系；(3) 前兩項提到的表現、經歷、特質、校系因素，建議搭配具體事例。以下舉例說明：
1. 可提到與家人有關的經驗，但是重點不是家人的經驗，而是家人的經驗啟發自己哪些動機。例如：父親在銀行服務，因此聽聞銀行工作內容並且有興趣。不過，家人經驗畢竟沒有佐證，所以不宜以此作為主要動機。
2. 由「個人學習與多元表現經歷」引發的動機更重要，可以從高中在校學業成績、提交審查的課程學習成果與多元表現……等項目說明為什麼想申請此學系、自己有哪些優勢適合就讀此學系。若沒有與學系有關的學習成果，可說明「高中時期沒有相關學習脈絡，為何申請該學系」，從能力項目作為切入點，例如：理工班群的學生決定申請財經商管領域的學系，可說明在高中階段數理化資訊課程培養的邏輯思考能力、多元表現培養的能力如何運用於大學學習。
3. 可說明申請校系有哪些資源、制度、課程引發申請動機。一定要參考申請校系網站以及教授、學長姐錄製的學系介紹影片，以便具體指出資源、制度、課程。
4. 適度分段，並且在各段落前善用小標題提醒該段重點。附錄第7、8頁內容幾乎相同，差異在於第7頁使用小標題提醒該段重點，第8頁沒有小標題，讀者可自行比較哪種呈現方式較易協助審查教師掌握重點。
八、未來學習計畫與生涯規劃需築夢踏實
學習歷程自述包括「未來學習計畫與生涯規劃」，學生可說明大一至大四畢業後的初步規劃。這部份有些像舊制備審資料的讀書計畫，以往許多讀書計畫僅列出近、中、遠程想做哪些事，而且想做的事很多。建議在新制度撰寫未來學習計畫與生涯規劃時，未必以近、中、遠程來呈現，而是以目標作為切入點，學生先了解申請的大學與學系有哪些資源或制度，說明如何運用這些資源或制度達成目標。
舉例來說，如果學生想在大四時出國交換，以出國交換為出發點，說明出國交換的動機、如何運用校內英語學習資源提升口說能力；如果學生想在大學畢業後進入職場工作，可說明職場目標，並說明如何運用校內學習過程與資源提升專業知識、表達能力、團隊合作能力…等。學生們可瀏覽申請學系官網了解課程規劃，並且到學院、教務處、學務處、圖書館網站了解資源與制度；或者使用網路搜尋功能，輸入大學校名與想了解的事項名詞（如：出國交換、職涯發展、英語自學資源），可能就會找到相關的校方網站。
撰寫就讀動機、學習計畫與生涯規劃時，最好對於提到的事項有初步想法，舉兩個例子來說明：
(1) 學生提到想運用四年拿到雙學士學位，這對學生而言是很大的負擔，如何兼顧兩個系的課業？這並非反對雙主修，而是提醒學生先衡量申請學系性質與課業負擔，行有餘力再規劃，以免有畫大餅之嫌，並且因應面試時大學教師可能的提問。
(2) 學生若提到未來目標是從事某項職務（如：外科醫生、大學教授、會計師、律師、諮商心理師、設計師），面試時可能請學生說明對於這項職務的了解程度。學生畢竟還是高中生，未必了解職務細部工作，但是可了解大方向。
104學習歷程：未來學習計畫，引導撰寫思考區
未來學習計畫怎麼寫？這裡看詳細內容
【後記】
目前已有許多專家提供學習歷程自述撰寫建議，皆值得閱讀，學生擷取各種建議中適合自己的寫法，寫出屬於自己的學習歷程自述。文末提醒三件事：
本文前半部著重成績、課業的鋪陳提醒，但是這未必適合所有學系，部份學系可能更重視多元表現；
撰寫學習歷程自述前一定要詳讀申請學系申請入學校系分則、審查資料準備指引，以符合學系的撰寫要求；
本文多數內容同時適用於大學申請入學與四技二專甄選入學，但是文中提到的時程與檔案容量限制僅適用於大學申請入學，學生若是參加四技二專甄選入學，需留意時程與檔案容量限制的差異。
【誌謝】
本文撰寫過程獲得許多高中師長與同學的建議，在此一併致謝。
【附錄】
看完仍然沒頭緒？這邊參考學長姐自述、綜整範本⮕連結
「學習歷程自述說明範例」⮕連結
104學習歷程 助你撰寫一份吸引教授目光的作品！
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你的KPI是什麼？工作也要像背九九乘法，2招牢記「關鍵指標」重要數字
職場上也要背「九九乘法表」？作者指出，記住關鍵數字，能讓工作變得更有效率。無論是銷售量、生產量或是成本控管，當你能快速理解這些數字背後的意義，就能做出更精準的判斷，提升競爭力。該如何有效記住這些關鍵指標？本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，由韓國三星資深經理傳授，如何成為具備數字思維的人才！
文／盧泫兌
你知道為什麼要背九九乘法表嗎？是為了算得更快，還是為了學心算？其實，那些都是活用九九乘法的結果。最根本的原因，是為了打好乘法的基礎。原來是這樣！那如果在公司也像背九九乘法表一樣，記住一些重要的數字，工作是不是就會更輕鬆呢？
職場，就是一個數字的遊樂園。上班時，各類報告中的現況和議題都用數字呈現；開會時，討論和決策也離不開數字，幾乎每項業務都與數字息息相關。
更別提那些處理金錢和利率的金融業者，還有研究員和工程師了。他們需要檢視檢驗（計算）結果中的數字，然後根據數字進行開發或改進。而我每天上班後的第一件事，就是檢查部門的「KPI」（Key Performance Index，關鍵績效指標），以此開啟一天的工作。
確認KPI時，應先檢查團隊等整體指標，再檢視更細部的指標。同時參考昨日指標與當月或當週指標。由於昨日指標僅反映一天的數據，可能因短期變數而產生偏差，因此需要謹慎對待。
檢視KPI時，還要比較目標與現況的差距，並分析超標或未達標的原因。透過這些指標，可以直觀掌握部門的成果和業務進展。
營業部門負責提升銷售額，生產部門致力於增加產量，品管部門則專注於降低不良率。如果將這些目標量化，就能將銷售額、生產量、不良率等設為KPI，作為各部門衡量目標達成與績效評估的依據。
然而，以數字為核心工作的最大挑戰是，「需要檢視的數字太多」。隨著業務範圍擴大，必須記住的數字也越來越多。此外，經營環境變化快速，新議題層出不窮，因此目標經常需要調整。
人類的記憶力有限，能記住的數字當然也有限，心理學家用「遺忘曲線」來描述這種現象。根據德國心理學家赫爾曼．艾賓浩斯（Hermann Ebbinghaus）的研究，人類在學習新知識後，約一小時內會忘掉50％的內容，一個月後則會忘掉近80％。也就是說，大多數的新資訊會隨時間流逝，只留下些許模糊的片段。
圖／采實文化《解決問題快10倍的數字工作法》
那麼，我們該如何克服數字洪流與記憶力的限制？
1. 首先，專注於「驅動組織運作的核心數字」
任何組織只要掌握具體化的目標，相關的數字就會自然浮現。例如，營業部門的目標是銷售量，製造部門的目標是生產量，成本部門的目標則是成本節省金額。每個部門的成員都為了達成這些目標而努力工作。儘管不同產業與職務的性質和內容各有差異，但所有組織都有一個共通點：一定會有一個可量化的目標，這是不可或缺的基礎。
2. 找出「組織內經常使用的關鍵數字」
例如，金融業者需要掌握「利率」和「經濟成長率」、石化業則需要關注「國際油價」、國際貿易從業人員則需隨時了解「匯率」⋯⋯如果能提前掌握這些數字，不僅能大幅節省工作時間，還能提升效率。要在數字洪流中不迷失，穩穩抓住重點，就需要牢記工作中經常提及並使用的數字，同時密切觀察這些數字的變化趨勢及影響。
隨著工作年資增加，偶爾會遇到同事說：「應該理解數字，怎麼能死背呢？」這時不妨想想，為什麼小學時我們要背九九乘法表？因為只有熟記乘法表，才能輕鬆運用乘除法這些基礎運算。而前文提到的數字概念，在數字工作中，就像九九乘法表一樣，是不可或缺的基本工具。
提醒：像背九九乘法，牢記重要數字
驅動組織運作的核心數字
目標銷售額、目標生產量、目標成本節省額⋯⋯
組織內經常使用的關鍵數字
利率、經濟成長率、國際油價、匯率等關鍵數值
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
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115分科測驗延至7/13、7/14！考程時間、必備物品清單總整理、8/3成績公告、放榜查詢（附重要時程表與線上查榜）
115學年度大學入學考試分科測驗，將於2026年7月13日（一）、7月14日（二）正式登場（受巴威颱風影響順延），8月3日（一）公告成績、8月17日（一）放榜。本文整理包括線上查榜、重要時程、計分、考試規定、考試必備物品清單、以及104落點分析等相關資訊，歡迎考生及家長多加留意。
※最新！因巴威颱風來襲，115分科測驗確定延後至7月13、14日（一、二）舉行；成績公佈改為8月3日（一）；大學分發入學後續的招生作業時間也將配合順延，登記分發志願日期延後到8月5日（三）至8月8日（六），放榜時間延後到8月17日（一）。《104職場力》為您即時更新。※115分科測驗考生請特別留意，分科測驗成績公告改為8/3（一）開放查詢成績>>前往查詢分科成績
更新日期：2026/07/15
文／《104職場力》小編
115學年「分科測驗」重要時程表整理
分科測驗重要項目時間說明應考資訊查詢（含應試號碼、考試地點等）7/7（二）～8/31（一）應考資訊查詢網址試場地點查詢7/7（二）～7/14（二）因應考試延期，改為7/12(日)下午4~6點開放試場查看分科測驗考程7/13（一）～7/14（二）115分科考程時間表分科測驗成績公告8/3（一）8/3成績公告開放查詢104免費分科落點分析成績複查申請8/3（一）～8/6（四）成績複查結果查詢8/13（四）繳交分發入學登記費8/3（一）～8/8（六）中午12:00止大學考試入學分發委員會分發志願登記填寫8/5（三）～8/8（六）下午04:30止放榜公布大學分發入學錄取名單8/17(一)線上查榜服務▲ 115分科測驗與考試分發重要日期整理
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115學年「分科測驗」重要時程表整理「分科測驗」是什麼？跟學測、指考不一樣嗎？115學年「分科測驗」考程時間表／考試時間分科測驗要帶什麼？分科必備物品清單禁止AI眼鏡！115分科首度實施電子及金屬探測措施其他分科測驗常見問題115學年「分科測驗」成績公布、放榜查詢時間115學年「分科測驗」採計科目查詢
「分科測驗」是什麼？跟學測、指考不一樣嗎？
自111學年度起，大學「指定科目考試」（簡稱「指考」）改為「分科測驗」，計分制也由原本的百分制改60級分制。此外，114年起分科測驗考試科目新增「數學乙」考科，因此考生可選考包括「數甲、數乙、歷史、地理、公民與社會、物理、化學、生物」共8個考科。
學測過去考國文、英文、數學、社會、自然五科，自111年起調整為「自由選考」，國文分為「國語文綜合能力測驗」（國綜），另一是「國語文寫作能力測驗」（國寫），數學分為A、B兩科，總共7科，考生可依校系需求選擇考科。
115學年「分科測驗」考程時間表／考試時間
考試日期：2026年7月13日（一）至7月14日（二）（原為2026年7月11日至7月12日，因颱風延期）
考試科目：
7/13 考 物理、化學、數甲、生物
*提早交卷時間：物理09:40、化學11:50、數甲03:00、生物05:10
7/14 考 歷史、地理、數乙、公民與社會
*提早交卷時間：歷史09:40、地理11:50、數乙03:00、公民與社會05:10
分科測驗各科考試時間皆為 80 分鐘
時間7月13日（星期一）7月14日（星期二）備註08:35預備鈴響（持應試有效證件正本入場）預備鈴響（持應試有效證件正本入場）09:00 截止入場08:40-10:00物理歷史09:40 始可離場10:45預備鈴響（持應試有效證件正本入場）預備鈴響（持應試有效證件正本入場）11:10 截止入場10:50-12:10化學地理11:50 始可離場01:55預備鈴響（持應試有效證件正本入場）預備鈴響（持應試有效證件正本入場）02:20 截止入場02:00-03:20數學甲數學乙03:00 始可離場04:05預備鈴響（持應試有效證件正本入場）預備鈴響（持應試有效證件正本入場）04:30 截止入場04:10-05:30生物公民與社會05:10 始可離場▲ 115學年「分科測驗」考試時間表
提醒《分科測驗題型、成績表示採 60 級分制》分科測驗的各考科均有選擇題型，數學科有選填題，並皆有非選擇題或混合題；混合題為題組形式，同時包含選擇（填）題及非選擇題的題型。分科測驗成績表示採級分制，級距以各科到考考生中原得總分前百分之一考生的平均原得總分作為計算基準，各科最高為 60 級分。另外，學測成績使用於分發入學採計，各科最高亦為 60 級分。
點我下載115學年「分科測驗」考試時間表
▲ 115分科測驗 考試時程 圖例
考生應遵守下列規定：
各節考試開始前5分鐘預備鈴響起即可入場。
考試開始鈴響前，不得翻閱試題本與答題卷，並不得簽名、書寫、劃記、作答；應以目視方式核對確認答題卷之應試號碼與姓名均正確無誤；並核對是否與座位標示單上的應試號碼與姓名相符。
考試開始鈴響起，即可開始作答，請先於答題卷「確認後考生簽名」欄，以正楷簽全名。備用答題卷上雖無考生本人應試號碼與姓名，仍須以正楷簽全名。
考試開始20分鐘後不得入場。除因生病或特殊原因經監試人員同意外，入場後至考試開始60分鐘內不得離場。
考試結束鈴聲響畢，應即停止作答動作，並將雙手離開桌面。
分科測驗要帶什麼？分科必備物品清單
重要提醒：學生證並非應試有效證件
應試物品：□ 文具用品：黑色2B軟心鉛筆、黑色墨水的筆（建議使用筆尖較粗約0.5mm~0.7mm之原子筆）、修正帶或修正液、橡皮擦、直尺、三角板、量角器、圓規。重要文具建議攜帶2組，以免突發狀況發生。證件類：□ 分科測驗不另發送准考證。請攜帶身分證、有照片之健保卡、汽機車駕駛執照、中華民國身心障礙證明、護照或居留證等任一有效證件（不可帶學生證跟無照片的健保卡）其他可攜帶入座之物品：□ 無文字符號之文具盒（袋）及透明墊板。□ 鐘錶如手錶、小型時鐘（不可以有計算、記憶、通訊、傳輸、拍攝、錄影等功能，且不得發出任何聲響或閃光）。□ 手帕、衛生紙只能供一般正常使用，不能註記任何文字符號。□ 考生穿戴連帽衣服，或使用耳塞，或因個人身體狀況或天氣寒冷使用帽子或口罩或手套或圍巾或非電子式傳統型暖暖包等，須配合監試人員檢查，且於身分查驗時，不影響辨識面貌為原則。不可攜帶入座之物品：□ 具有傳輸、通訊、記憶、拍攝、錄影或計算功能之物品，如：行動電話、穿戴式裝置（如：智慧型眼鏡類、智慧型手錶類、智慧型手環類、耳機類）、計算機、電子辭典、多媒體播放器材（如：MP3、MP4）等。□ 任何可能妨害考試公平之書本、物品或紙張等（如：教科書、參考書、補習班文宣品、詞彙卡、計算紙、標有數學算式或函數或函數圖形之文具或用品）。▲ 分科測驗要帶什麼？物品準備清單
補充：應試物品有關直尺、三角板、量角器、圓規之規範如下表：
圖／大考中心簡章
禁止AI眼鏡！115分科首度實施電子及金屬探測措施
大考中心明確禁止考生攜帶「智慧型眼鏡類、智慧型手表類、智慧型手環類」，包括禁止使用AI眼鏡。為了防止電子舞弊，115分科測驗將首度進行電子及金屬探測相關措施，每個考區都配置金屬探測器，試務人員將於必要時進行電子及金屬探測相關檢查。大考中心主任張新仁表示，7月13日第一天物理考試，試務人員就查獲一名考生使用AI眼鏡，將依規定提報考委會議處，提醒考生切勿以身試法，得不償失。
以下為禁止攜帶入座具傳輸、通訊、記憶、拍攝、錄影或計算功能之常見樣例。
圖／大考中心簡章
※ 如有疑問可撥打大考中心電話(02)2366-1416，尋求正確解答。
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其他分科測驗常見問題
1. 分科測驗有准考證嗎？
分科測驗已不再製發入場識別證（准考證），考生應持以下任一件應試有效證件正本應試，並供監試人員查驗：國民身分證、有照片之全民健康保險卡、汽機車駕駛執照、中華民國身心障礙證明、護照或居留證（特別提醒：學生證非應試有效證件）。
2. 考試通知需要帶嗎？
考試通知自107學年度開始不再製發、補發，考生可自行至大考中心網站應考資訊查詢系統查覽及列印。考試通知非必要入場應試文件，惟為方便查找試場，建議考生準備應考資訊或拍照備查。
3. 分科測驗，家長可以陪考嗎？
分科測驗開放親友陪考。
4. 分科測驗，考場可以吃午餐嗎？
所有試場內都設置臨時置物區提供考生置放隨身物品，試場亦開放考生節間休息與中午時間用餐。（另外提醒，考試進行中飲食屬違規行為。）
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115學年「分科測驗」成績公布、放榜查詢時間
115分科測驗 成績查詢：8/3開放查詢成績115分科落點分析：免費104落點分析
8/3：分科成績公布，使用免費落點分析
8/3~8/8中午12:00止：繳交分發入學登記費
8/5~8/8下午16:30止：登記分發志願
8/17放榜：線上查榜服務
104分科落點分析，最新5大功能一次看：立即前往
延伸閱讀：分科測驗成績放榜：最低錄取分數、五標級距、人數百分比累計表、查榜看這篇｜104落點分析
115學年「分科測驗」採計科目查詢
115學年度校系分則查詢系統> 前往查詢
▲ 115學年度校系分則查詢系統網站，方便各位考生&家長查詢合適的學校科系
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