AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
104學習
平面測量
指利用專業儀器及技術，精確測量土地或建築物的水平距離、角度及位置，確保工程設計與施工的準確性。這項技能在土木、建築、都市規劃等領域非常重要，能有效避免工程誤差、節省成本並提升安全性。具備此能力的人才，通常熟悉測量儀器操作、資料分析及地圖製作，是工程項目順利進行的關鍵角色。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
專案矩陣分析與應用技巧
公務人員考題複習精選【地政】
SolidWorks零組件機構設計
打造高投入團隊：遊戲化工作設計與激勵機制實作班【9/17】
AI 打造營運儀表板 l 解讀財務數據與成果分析
AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板
CompTIA Project+ 國際專案管理師認證暨實務課程
資深經理人教你超強Excel數據力
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
甲級模板技術士
模板技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日編訂公告實施，依其技能專精領域分為甲、乙、丙三級，丙級的工作領域，以從事於木模板的工作範圍為主，並能依據圖說組裝架設模板。乙級除了能按圖組裝架設之外，尚需能正確分析模板之工料，及能計算模板施作面積及各類材料之數量，以供計價及備料之依據。甲級除了應具備乙、丙級之技術領域外，並應具備有模板工程的規劃管理、督導及估算之能力。
甲級工作範圍：從事模板工程計劃管理、督導、估算等工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
建築設計專業人員
TQC＋認證依各領域設計人才之專業謀生技能為出發點，根據國內各產業專業設計人才需求，依其工作職能及核心職能，規劃出各項認證測驗。
在建築設計領域中，本會經過調查分析最普遍的工作職稱，根據各專業人員之職務不同，彙整出相對應之工作職務（Task），以及執行這些工作職務所需具備之核心職能（Core Competency）與專業職能（Functional Competency），規劃出「建築設計專業人員」。
財團法人中華民國電腦技能基金會
丙級模板技術士
模板技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日編訂公告實施，依其技能專精領域分為甲、乙、丙三級，丙級的工作領域，以從事於木模板的工作範圍為主，並能依據圖說組裝架設模板。乙級除了能按圖組裝架設之外，尚需能正確分析模板之工料，及能計算模板施作面積及各類材料之數量，以供計價及備料之依據。甲級除了應具備乙、丙級之技術領域外，並應具備有模板工程的規劃管理、督導及估算之能力。
丙級工作範圍：從事於木模板之工作並能按圖組裝架設。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級建築製圖應用技術士
此證照考核持證者是否具備建築製圖的進階知識與技能，包括手繪與電腦繪圖、建築結構分析及施工圖設計能力。
甲級建築製圖技術士考試分為學科測驗與術科測驗兩部分：
學科測驗：建築設計原理、結構力學、施工法規及建築材料。
術科測驗：熟練運用建築繪圖工具或軟體（如AutoCAD、Revit），完成平面圖、立面圖與剖面圖製作，並進行設計細節標註。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級模板技術士
模板技術士技能檢定規範於民國六十六年十月十七日編訂公告實施，依其技能專精領域分為甲、乙、丙三級，丙級的工作領域，以從事於木模板的工作範圍為主，並能依據圖說組裝架設模板。乙級除了能按圖組裝架設之外，尚需能正確分析模板之工料，及能計算模板施作面積及各類材料之數量，以供計價及備料之依據。甲級除了應具備乙、丙級之技術領域外，並應具備有模板工程的規劃管理、督導及估算之能力。
乙級工作範圍：從事於模板放樣、材料整備、組裝、架設及估算等之工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
高考測量技師
從事大地測量、航空測量、地形測量、河海測量及工程測量等之規劃、研究、分析、評價、鑑定、實測及製圖等業務。
考試院
精選貼文，掌握第一手知識
量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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從初學到專業——屏東高工土木科，用精準數據與扎實實作打造未來專業人才
人們生活環境中的各項建設，道路、橋梁、建築、水利設施、港灣，甚至花草樹木的園藝造景等，幾乎都屬於土木工程的範疇。對多數人而言，土木工程容易被理解成「蓋房子」或「工地施工」，但真正的土木工程，其實涵蓋範圍相當廣泛，高職階段著重於基礎測量、材料、力學結構、施工到工程管理等完整流程的學習，需要的不只是動手操作，更需要扎實專業的工程知識與解決問題的能力。
屏東高工土木科是校內歷史悠久的科別之一，多年來持續依循產業需求調整課程，透過理論學習、工程實作與測量訓練，逐步培養學生完整的專業能力，為未來升學或投入工程產業奠定基礎。
圖：土木科教學樓
從基礎到精熟循序建立專業基礎
土木工程涵蓋的知識相當廣泛，因此屏東高工土木科的課程安排並非一開始就進入施工實務操作，而是依照學生的學習階段逐步建立能力。
高一時，學生先從測量學、測量實習及土木建築工程與技術概論開始，認識土木工程的基本原理，也透過測量實習學習操作儀器，建立對工程現場最基礎的認識。進入高二後，課程則逐漸加入工程材料、工程力學、工程圖學等專業知識，同時安排鋼筋、模板、鷹架組立及砌磚等施工實作，讓學生將課堂所學與實際工程相互印證。到了高三，學生除了持續深化工程測量技術，也開始接觸無人機測量等新技術，逐步認識現代工程測量的發展趨勢。
圖：學生進行砌磚水平校正
土木科主任林上源表示，測量是土木工程的重要基礎，因此學生從一年級入學便持續接觸相關課程，不只需要學會操作儀器，更希望培養學生精確判讀、分析與解決問題的能力。從測量、材料到施工，看似屬於不同課程，但在工程現場往往是牽一髮而動全身。一項工程開始之前，需要先從基礎開始，完成現況調查、整地、測量放樣…等，施工時則必須了解材料特性與結構原理。因此學校安排課程時，也希望學生將所學知能融會貫通，理解每一個環節之間的關聯性，以期逐步建立完整的工程觀念。
不只是施工，更要理解工程背後的原理
在外界印象中，土木科似乎就是砌磚、綁鋼筋等實作課程，但真正的工程現場，每一項施工都建立在理論基礎之上。
林主任指出，學生除了學習施工技術，也必須理解材料特性、建築構造及工程力學等知識。例如材料試驗課程中，學生需要進行水泥、粒料及混凝土等各項實驗，了解不同材料的性質與應用；施工工廠則讓學生親手完成砌磚、鋼筋、模板及鷹架組立等，體驗一棟建築從結構到施工的完整流程。透過理論與實作交互學習，學生不只是知道「怎麼做」，更理解「為什麼要這樣做」。
這樣的課程安排，也改變了不少學生對土木科的想像。
圖：學生合作進行鋼筋綁紮
土木科三年級蔡同學分享，自己原本以為土木科就是砌磚、鋼筋等施工課程，真正就讀後才發現，除了施工之外，還要學習測量、製圖等不同領域的專業，也因此對測量與製圖逐漸產生興趣。另一位洪同學也表示，原本以為土木科只能接觸模型製作，入學後才發現課程內容比想像中更加多元，而在一步步學習後，也逐漸找到自己的興趣與方向。
在一次次測量與實作中，累積工程現場需要的能力
除了課堂學習，屏東高工也鼓勵學生透過證照與技能競賽持續精進專業能力。
受訪的兩位學生皆為測量選手，長時間的訓練，不只是提升儀器操作能力，也讓他們更了解自己的專長。洪同學表示，自己較擅長儀器操作，因此希望未來朝無人機測量等相關領域發展；蔡同學則認為，參與選手培訓最大的收穫，是有能力協助同學解決問題，將自己累積的經驗分享給班上的同學。
林主任表示，學生在三年期間也會陸續挑戰測量丙級及工程測量乙級等專業證照，讓所學具體展現，也為未來升學及就業累積競爭力。受訪的兩位學生目前也都規劃持續升學，分別報考土木工程及土木與空間資訊相關科系，希望將高中三年累積的專業能力延伸到未來的學習與職涯發展。
圖：學生參與抗震模型競賽
從工程現場到未來職涯，開展多元發展方向
無論是建築工程、公共工程、測量、水土保持、室內裝修，甚至工程管理，都需要土木專業人才。學生畢業後可以選擇升學，進入營建工程、土木工程、水土保持及環境工程等相關科系，也能直接投入工程現場，從監工、測量人員、施工管理等工作開始，逐步累積經驗，朝工程師、工地主任及專業技師等職涯方向發展。談到學生畢業後的發展，林主任直言以目前的產業需求來看，土木專業人才仍有穩定的就業機會，「生活周遭環境，幾乎都與土木工程息息相關，只要願意，絕對可做為一生的志業」
扎實專業，培養能解決問題的工程人才
土木工程從來不只是施工，更是一門結合理論、技術與判斷的專業。屏東高工土木科透過測量、材料、施工及工程實作等完整課程，帶領學生一步步建立工程思維，也在不斷操作、驗證與修正的過程中，培養面對工程現場所需的專業能力。
從道路、橋梁到校園建築，土木工程一直默默支撐著人們的日常生活。屏東高工土木科希望培養的，不只是能完成一項工程的人，更是能理解工程如何影響生活、並運用專業解決問題的人才。當學生一步步累積測量、施工與工程判斷能力，也正在為未來投入更大的工程現場做好準備。
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從房屋結構到數位建模——成大南工建築科，打造「營建產業IT人才」的搖籃
有人從一張房屋平面圖開始認識建築，也有人因為喜歡畫畫、模型或空間設計，逐漸走進建築專業。成大南工建築科從製圖、測量及施工基礎出發，再把資訊與人工智慧帶入課程，也讓學生理解一棟建築如何從想法形成圖面，最後走向真實施工。
從愛看房屋平面圖開始，走進建築教育十五年
成大南工建築科主任翁漱璞從小就對空間感到好奇。他看到房屋銷售上的平面圖，常會仔細研究家具可以如何擺放，各個空間又要如何連接。他後來就讀台中高工建築科，並在民國100年進入成大南工任教，至今已在成大南工深耕十五年。
成大南工建築科的歷史可追溯至民國30年。科別曾隨產業發展調整，並在民國89年正式定名為建築科。學校改隸成功大學後，科內獲得更多設備、經費與交流資源，也積極和成大建築系及土木系合作。學生曾和成大義築團隊共同製作義賣攤車及木造溜滑梯，從實際構築過程理解設計如何被完成。
測量到施工圖，三年建立房屋建築基本功
建築科三年的課程安排具有明確順序。高一先建立製圖、測量與空間概念。學生會接觸基礎手繪，也會認識建築資訊與人工智慧的基本應用。老師們希望學生在入門階段就知道，建築已經和資料、軟體及數位工具密切相關。
高二的課程開始進入電腦繪圖及實際建模。學生會使用軟體建立建築模型，並把平面圖轉化成立體空間。蘇同學與江同學都對施工圖實習印象深刻。兩人提到，Revit可以把原本平面的圖面逐步建成立體建築。當牆面、樓板與空間真正出現在畫面中時，自己會很有成就感。
學生在高二了解不同領域後，高三可以透過多元選修選擇方向。對規劃設計有興趣的學生，可以加強建築造型、建築設計及法規。偏好工程實務的學生，則可以學習施工、建築工程實務、建築結構與測量。BIM課程也會進一步教學生從模型產出平面圖、立面圖與組合圖，並運用模型估算鋼筋、混凝土及其他工程數量。
圖：學生使用測量儀器進行校園測量
BIM不只是畫立體圖，更是建築工程的資訊中心
成大南工設立BIM數位建設科技應用實驗班，希望增加高中和大學之間的合作，也回應營建產業的數位轉型需求。原有課程已相當完整。若直接增加大量資訊課程，可能排擠其他專業科目。因此，學校透過實驗班重新規劃課程，讓學生可以進行更深入的學習。
翁漱璞主任指出，傳統營建產業常被視為勞力密集產業，但BIM正在改變工作方式。BIM模型除了呈現建築外觀，也能整合材料、尺寸、構件與工程資料。工程人員可以先在電腦中檢查問題、估算數量及模擬施工，減少現場錯誤並提高效率。
未來當人工智慧、機械手臂與自動化施工發展更成熟時，能夠同時理解建築與資訊的人才，將成為串聯模型、設備與施工現場的重要角色。
圖：學生於課程實際操作BIM建模軟體
透過證照及專題，展現學習成果
科重視實際操作，也為學生安排清楚的證照準備方向。高一以測量丙級技術士證照為主要目標，高二則準備建築製圖應用電繪丙級技術士證照。進入高三，教師也會鼓勵有興趣及能力的學生挑戰乙級證照。
高三學生必須完成專題，可以自行製作，也可以與同學組隊。題目不只限於建築設計，也能從施工或生活問題出發。例如，有學生針對收納需求設計可變形家具。老師會協助評估可行性，學校也會提供補助。表現優秀的作品可以參加校內初賽，前四名再代表學校參加全國專題競賽，成為升學作品集中的重要成果。
目前就讀建築科的蘇同學分享，其曾參加抗震盃，先以AutoCAD設計結構，再使用西卡紙製作模型。這段經驗讓他發現，電腦中的線條必須經過不斷測試與調整，才能成為穩定的構造。江同學則對力學課程印象最深。雖然課程具有挑戰性，同學們也因此經常聚在一起討論，在互相解題的過程中共同進步。
圖：學生參加高雄科技大學土木系 2025 年抗震盃之合照
升學分成三條路，BIM也帶來新的職涯選擇
建築科學生的升學方向大致分成三類。第一類是規劃設計，包括建築、室內設計及景觀設計。第二類是施工營建，包括土木、營建工程、水土保持及職業安全。第三類則是房地產、休閒管理及其他和空間規劃相關的科系。
科主任提到，未來建築方向的出路可以選擇進入建築師事務所、結構或土木技師事務所，也可以擔任主管職的工地主任、監工及職安管理人員。
具備BIM能力的學生還能朝建模師、建模員、工程數量估算及資訊整合等工作發展。這些職務需要把建築知識轉化為可運算、可共享的模型資料。
不必先會畫圖，重要的是對空間有興趣
翁漱璞主任認為，適合建築科的學生通常喜歡積木、樂高或模型，或者會注意生活周遭的空間。學生可能會思考房間如何重新安排，或希望改變某個使用不便的地方。這些觀察都代表學生對三度空間、結構或設計具有興趣。
學生不需要在入學前具備完整基礎。江同學表示，只要真的有興趣就可以嘗試，因為大家都是從零開始學習。蘇同學也認為，學生只要願意投入，便能逐步把專業學好。家長平時也可以帶孩子參觀建築展覽，觀察不同建築與空間，幫助孩子確認自己是否喜歡這個領域。
從手上的鉛筆到電腦中的數位模型，成大南工建築科讓學生同時學習設計、工程與科技。學生在三年內不只學會如何畫出一棟建築，也逐漸理解它如何被計算、施工與管理。當營建產業持續數位化，這群能看懂空間、掌握工程，也能操作資訊工具的學生，將擁有更多升學與職涯選擇。
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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）
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「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
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1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
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用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段
HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動
從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗
你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」
HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
從木藝傳承到製造──鳳山商工家具設計科：融合美學與工藝，打造空間裝修的設計職人
當家具製造逐漸走向數位化、自動化，傳統木工技藝是否還有存在的價值？科技的導入，不是為了取代手作，而是讓工藝與科技相互結合。鳳山商工家具設計科從木藝傳承到數位製造?學生又如何在三年的學習中一步步累積設計與實作能力，走向空間裝修與家具設計的專業之路？
從工地走進教室，一位木工職人的養成故事
「設計可以很有創意，但如果不知道怎麼做出來，那終究只是想像。」這句話，不只是張耿輔老師常掛在嘴邊的一句提醒，也是鳳山商工家具設計科始終堅持的教學理念。
身為家具設計科校友，張老師畢業後沒有立刻升學，而是投入室內裝修產業，從店面裝潢、住宅裝修到家具製作，一做就是近十年。那個年代沒有電腦繪圖，只要業主說出需求，他便用手繪立體圖一筆一筆將構想化為實際作品。「以前沒有電腦繪圖，我們就是拿筆畫，再跟業主討論。」他笑著回憶。
因為親身走過工地、參與施工，他深知一件作品能否完成，靠的不只是設計，更要懂材料、懂結構，也懂如何落實於現場。這份實務經驗，也成為他投入教育後最重要的養分。至今投入教學已二十七年，從職訓中心到高中職校園，也曾擔任技能競賽裁判。張老師希望把自己一路累積的經驗傳承給學生，培養的不只是會畫圖的設計者，更是能把設計真正做出來的專業人才。
圖：張耿輔老師於木工教室授課
從一把鑿刀開始，把設計真正做出來
許多人以為家具設計只是畫圖，其實學生真正學到的，是從一塊木頭開始，把作品一步一步完成。高一時，學生先從設計基礎開始，包含素描、圖學、立體造型，以及最重要的木工基礎訓練。第一次拿起鑿刀、學會磨刀、理解不同榫接結構，每一個動作都是未來製作家具的重要基本功。
到了高二，課程逐漸進入家具製作。學生會在高一升高二的暑假準備家具木工丙級，高三寒假再銜接家具木工乙級。取得乙級後，未來還能銜接建築物室內裝修工程管理相關資格，成為室內裝修的重要專業人才。
除了傳統木工技術，家具設計科近年更大量導入數位製造課程。學生除了學習AutoCAD、Rhino等電腦繪圖軟體，也接觸CAM數位加工與CNC木工加工設備，把自己設計的圖面直接轉換成實體作品。科上近年持續導入CNC等數位加工設備，從單軸加工到自動換刀系統，讓學生提早接觸產業現場最常使用的設備。「我們希望學生不是只會操作機器，而是知道每一刀為什麼這樣做，懂材料、懂結構，也懂設計。」張老師認為，數位工具愈來愈重要，但真正的競爭力，仍來自扎實的工藝能力。
圖：學生進行木工實作，測量木板長度
不只是做家具，更學會團隊合作與市場思維
到了高三，家具設計科的學習方式開始改變。不同於低年級著重個人技術，高三學生會以四到五人為一組，共同完成一件大型專題作品。從發想到設計、材料規劃、加工、組裝，每個人各司其職，也模擬未來進入企業後的合作模式。作品完成後，除了參加教育部專題競賽、全國技能競賽、工科技藝競賽等，也有機會參與校外展覽。
曾有學生作品在木藝展展出後，被現場民眾直接購買；也有學生利用課堂作品，在網路平台販售，第一次感受到自己的創作真的有人願意買單。張老師認為，這種成就感，是任何分數都取代不了的。「學生知道自己的作品可以被市場接受，自信心就會完全不一樣。」
除了參與競賽，科上也安排家具博物館、家具產業及相關展覽參訪，讓學生理解從傳統木藝到現代設計的演變，也思考家具如何兼顧美感、耐用與生活需求。近年課程更開始加入人體工學、循環設計、生活美學等概念，希望學生不只是製作者，更能成為真正理解生活的設計者。
圖：張耿輔老師指導學生 參與全國工業類學生技藝競賽榮獲 家具木工職類 金手獎第二名
一門技術，打開設計、裝修與國際產業的大門
家具設計科的出路，比許多人想像得更廣。升學方面，每年都有不少學生錄取國立科技大學相關科系，其中近年包括國立臺北科技大學工業設計學系、國立屏東科技大學木材科學與設計系、國立高雄科技大學營建工程系，以及建築、創意商品設計等相關科系。近兩年更有多位學生錄取北科大家具木工產學專班與屏科大木材科學與設計系，持續深化專業能力；就業方面，畢業生除了投入室內設計公司、室內裝修公司、建築師事務所，也有不少人成為家具工廠管理幹部，甚至前往越南、馬來西亞等海外臺商家具企業發展。
張老師分享，不少臺商家具廠目前正面臨世代交替，反而非常需要懂技術、懂管理的臺灣人才。有學生畢業幾年後便升任管理幹部，甚至成為海外家具廠廠長。
談到家具產業的未來，他也認為，臺灣不該再走低價大量生產，而是應該回到高品質、高工藝與客製化設計。
「真正有價值的家具，不只是使用功能，而是能陪伴生活很多年。」家具設計科希望培養的，不只是會做家具的人，而是能融合木藝傳承、美學設計與數位製造能力的設計職人。從一把鑿刀開始，到一台CNC設備，再到未來的空間設計與家具品牌，每一位學生都在這裡找到屬於自己的可能，也為臺灣木藝工藝寫下新的篇章！
開箱家具設計科學習日常！
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【接案報價】4大計價模式、成本利潤評估，「生存算術」技巧傳授
自由工作者或接案者想要避免「報價太低做白工」陷阱，必須從成本與利潤評估開始，掌握正確的計價方式。作者為軟體工作者，分享接案常見的4種報價模式包括時薪、包月、專案與分潤，各有適用情境與風險，幫助你建立可靠的報價策略。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
全職接案者的「生存底線」算術兼職接案的「不虧錢」盈利技巧接案報價：常見的4種計價模式
在接案的世界裡，「報價」不僅僅是一個數字，更是你專業價值的具體呈現。無論是全職接案者將此視為主要收入來源，還是兼職接案者用來創造額外收益，精準的成本與利潤評估都是確保可持續發展的關鍵。
我們將用實際的計算公式和業界經驗，幫助你建立一套堅實的報價策略，讓你的專業獲得應有的回報。記住：好的報價不是猜測，而是精密的財務規劃—這不僅關乎單一案件的成敗，更影響你長遠的職業發展。
全職接案者的「生存底線」算術
對於已經成立公司或工作室的全職接案者來說，報價絕不能只是憑感覺喊價。這是一套需要精密計算的財務工程，關係到你是否能夠在這個行業持續生存下去。
1. 全職接案者的固定生存成本
個人基本開銷（每月約5-6萬元）
居住成本：房租/房貸2-3萬元
生活支出：伙食費1萬元、交通費3千元
保險規劃：醫療險、意外險等約5千元
儲蓄投資：建議至少1萬元
公司營運成本（每月約2-3萬元）
硬體設施：辦公室租金1.5萬、水電網路3千元
專業服務：會計記帳3千元、法律顧問2千元
軟體訂閱：Adobe CC 2千元、雲端服務1千元
稅務準備：營業稅5%、營所稅預提
全職接案者開銷成本試算
分類項目金額（元）備註個人基本開銷居住成本20,000~30,000房租或房貸生活支出13,000伙食費10,000+交通費3,000保險規劃5,000醫療險、意外險等儲蓄投資10,000+建議至少公司營運成本硬體設施18,000辦公室租金15,000+水電網路3,000專業服務5,000會計3,000+法律顧問2,000軟體訂閱3,000Adobe CC + 雲端服務稅務準備按營收估算營業稅5%、營所稅預提
2. 全職接案者的專案直接成本
每個案件都應獨立計算：
素材授權：圖庫照片、字型、音樂等
特殊設備：伺服器租用、測試機購買
外包費用：協作人員的鐘點費
差旅支出：客戶拜訪的交通住宿
3. 全職接案者的隱形成本（常被忽略的關鍵）
行政時間：發票處理、合約審閱等，每月約30小時
業務開發：提案、比稿、客戶洽談的時間成本
學習進修：保持競爭力所需的課程費用
設備折舊：電腦、相機等每3年需更新
4. 全職接案者的專業報價三原則
成本加成法：
總成本 × 1.3（基本利潤率）
例如：估算成本20萬 → 報價26萬
價值計價法：
對戰略性客戶，可依商業價值報價
例如：電商系統可採營業額抽成%
階梯式報價：
基礎版：滿足核心需求
進階版：含擴充彈性
旗艦版：全程顧問服務
兼職接案的「不虧錢」盈利技巧
兼職接案雖然壓力較小，因為你賺取的是額外的收入，但仍需堅守「不賠錢」底線：
成本覆蓋原則：
直接成本（圖庫、主機等）必須 100% 反映在報價中
時間成本建議仍要計算，避免淪為廉價勞工
簡單公式：物料成本 + (工作時數 × 基本時薪)
機會成本考量：
比較同樣時間用於進修、休息或正職加班的價值
若報價無法高於這些機會的預期收益，就該拒絕
進階技巧：
可採用「業餘折扣價」培養客戶關係
但需明確定義服務範圍，避免被當成全職團隊使用
兼職接案成本計算舉例
以平面設計案為例：
直接成本：圖庫照片授權（2張）800元、特殊字型租用500元
時間成本：設計工時8小時 × 兼職時薪500元 = 4,000元
最低報價：800+500+4,000 = 5,300元（業主殺價至4,000元時就該拒絕）
平面設計接案成本試算表
成本類別項目金額（元）備註直接成本圖庫照片授權800約 2 張圖庫圖特殊字型租用500商用字型使用授權時間成本設計工時4,0008 小時 × 兼職時薪 500 元最低報價合計5,300建議不得低於此價格殺價情境若對方出價 4,000 元建議婉拒，避免虧損
以網站架設案為例：
直接成本：虛擬主機年費分攤1,200元、佈景主題購買2,500元
時間成本：建置20小時 × 正職時薪1.5倍750元 = 15,000元
保底報價：1,200+2,500+15,000 = 18,700元
網站架設接案成本試算表
成本類別項目金額（元）備註直接成本虛擬主機費用1,200年費分攤佈景主題購買2,500預設購買一次性授權時間成本建置工時15,00020小時 × 正職時薪1.5倍（750 元）保底報價合計18,700此為不虧本的最低報價
接案報價：常見的4種計價模式
1. 時薪計價
根據每小時的工時來計算報價，客戶支付的是實際工作時間或預估的工時數量。
例如：兼職類型的接案、專案長期配合。
薪資的設定其實取決於市場機制和雙方的協議。「你認為自己每小時提供的服務值多少，那就是多少。」
如果對自己的市場價位不確定，可以參考正職工作的時薪，並根據接案的性質適當調整，例如乘上1.5倍或2倍，甚至更高。這個加權的原因不只是因為你利用下班時間、兼職甚至犧牲假日來接案，還包括許多隱藏成本與風險，這些在正職工作時是由公司承擔的，但在接案時都需要你自己負責。
為什麼接案報價要乘上加權？
A. 不穩定性與風險：接案收入不像正職薪水那麼穩定，可能會遇到客戶拖款、臨時取消、需求變更等風險，因此定價時要考慮這些潛在損失。若接案專案遇到額外的溝通成本、修改需求或 Scope Creep（需求膨脹），這些時間成本都必須反映在報價中。
B. 稅務與保險負擔：正職工作時，稅金、勞健保、退休金等由公司分擔，而接案時這些支出完全由個人承擔，因此需要適當提高報價來彌補這些成本。
C. 設備與軟體成本：許多正職公司會提供電腦、軟體、辦公空間等資源，而接案時這些成本都要自己負擔，例如電腦折舊、Adobe 訂閱費、雲端空間等。
D. 行銷與業務成本：在正職工作中，專案通常由公司分配，但接案者需要自行尋找客戶、維繫關係、處理行政事務，這些時間與精力也需要反映在價格中。
E. 機會成本：若用這段時間去進修、休息，甚至正職加班可能獲得更高收益，那麼接案的報價至少要高於這些機會成本，否則不值得投入。
如何決定加權倍數？
1.5倍：適用於較低風險、短期、簡單專案，例如小型設計、程式修改、顧問諮詢。
2倍：適用於需要投入較多時間、責任較重、客戶需求較彈性的案子，例如網站開發、品牌設計、行銷專案等。
2.5倍以上：適用於高風險、高壓力、長期專案，例如全端開發、完整產品設計、長期顧問服務等。
【舉例】假設你正職時薪為500元：● 小型設計案：500×1.5=750元/時● 網站架設案：500×2=1,000元/時● 高責任系統開發案：500×2.5=1,250元/時
這樣的計算方式可以確保你不會因為低估成本而讓自己虧本或壓榨自己，同時也能讓你的接案工作更具長期可持續性。有些求職平台上的職缺也會標明時薪範圍，你願意接受這個價格，你就可以去應徵。
2. 包月計價
每月收取固定費用，並規範每月的工作天數與時數，適用於長期合作的專案或需定期維護的工作。可以理解成：每週/每月固定時數的時薪計價。
在接案工作中，包月計價就像是一份「專業訂閱服務」，特別適合需要長期配合的維護型專案。想像一下，你是一位網站維護工程師，客戶每月支付3萬元，就能享有你預留的 5 個工作天服務。這段時間裡，你負責處理網站內容更新、版面微調、安全性檢查等例行工作，讓客戶無需擔心網站運作的瑣事。
這種模式最迷人的地方在於它創造了雙贏局面。對客戶來說，不必每次遇到小問題就重新議價，預算變得穩定可控；對接案者而言，則能獲得可預期的收入來源，不用每個月從零開始找案子。就像健身房會員制一樣，客戶購買的是「隨時可用」的專業服務，而你則獲得持續的收入流。
包月計價容易產生爭議的地方是：
有些客戶會覺得你的產出和你付出的時間不符比例。
若你效率高、提前完成工作，客戶可能覺得「付月費卻沒用滿時數」不划算。
包月不代表 24/7 的待命服務，有些客戶會誤解「包月」等於「隨時隨地免費服務」，下班時間、假日都找你處理小事。
因此，需要特別留意：
合約寫清楚：服務範圍、時數上限、額外收費標準。
定期檢視成本，避免做白工。
保持彈性，每年重新評估是否繼續合作。
不要怕說「不」，超出範圍的需求，堅定要求另計費用。
3. 專案計價
專案計價（Project-based Pricing）是接案市場最常見的報價方式，不以工時計算，而是根據「最終交付的成果」來訂定總價。適合需求明確、範圍固定的案子，例如：
網站開發（企業官網、電商平台、會員系統）
品牌設計（Logo、名片、視覺識別）
行銷專案（廣告影片、社群企劃、活動網站）
客戶來說，專案計價就像購買一個「完整產品包」。當客戶委託設計公司製作企業官網時，他們最在意的是最終能否獲得一個功能完善的網站，而不是設計師花了多少小時調整配色。這種計價方式讓客戶能提前掌握總成本，不必擔心接案者工作效率低落導致預算暴增。想像你是中小企業主，當你知道製作網站固定就是15萬元時，比起按工時計費（可能從10萬到30萬不等），前者顯然更容易規劃財務。
對接案者而言，專案計價其實是「專業能力變現」的最佳途徑。當你累積足夠經驗後，會發現同樣設計一個 Logo，新手可能需要 20 小時，而你 8 小時就能完成相同品質的作品。這時若採用時薪制，等於變相懲罰自己的高效率；但若用專案計價，你報價 1.5 萬元（相當於新手 30 小時的時薪），實際卻只花 8 小時，等於時薪高達 1,875 元。這種「經驗溢價」正是專業工作者該獲得的合理報酬。
「專案計價是賣『專業成果』，不是賣時間。合約越細，糾紛越少，利潤越高！」
更重要的是，專案計價能避開令人疲憊的「工時解釋戰」。我們都遇過這種狀況：客戶質疑「為什麼這個功能要開發 40 小時？」即使你列出詳細工時表，客戶仍覺得「太久了」。但若採用專案計價，雙方焦點會自然轉移到「成果是否符合約定規格」，而非糾結在時間消耗上。這就像去餐廳吃飯，你在乎的是牛排好不好吃，不會去計較廚師究竟花了 15 分鐘還是 30 分鐘烹調。
專案計價的5大注意事項：
需求範圍要「鎖死」：合約明確定義交付成果（例如：網站含 5 個頁面、3 次修改），避免客戶無限追加需求。
預留 20% 緩衝工時：專案常有意外狀況（客戶延遲回覆、技術問題），報價時多算 20% 工時避免虧本。
分期收款，降低風險：簽約收 30%、中期收 40%、交付後收尾款 30%，確保不會白做工。
「需求變更」另計費：若客戶於專案進行期間變更規格，須簽署「需求變更單」，並依內容追加費用，避免直接免費幫忙修改。
不做不熟悉的案子：專案計價怕低估工時，陌生領域先接時薪案累積經驗，再報專案價。
4. 分潤計價
根據專案能為客戶帶來的商業價值來設定報價，通常是以專案為客戶帶來的利潤比例或其他商業指標作為定價基準。
例如：● 營業額抽成（如：電商系統收取每月營業額的1-5%）● 利潤分潤（如：幫企業優化生產流程，省下的成本分20%）● 成效獎金（如：廣告投放達成KPI後額外抽佣）
這種方式讓接案者不再只是「賣時間」，而是成為客戶的「商業夥伴」，共同承擔風險與收益。
適用情境舉例
電商網站／銷售系統開發
案例：幫客戶架設電商網站，不收固定費用，改抽每月營業額 3%。
適合原因：客戶初期資金有限，但潛在收益高，雙方共享成長紅利。
新創公司合作
案例：幫新創開發 MVP（最小可行產品），換取未來 2% 股份。
適合原因：新創現金流不足，但潛在價值高。
但這種方式風險比較高，因此可以採取下列策略：設定「保底 + 分潤」機制、合約寫明計算方式與稽核權、避免與財務不透明或高風險業務合作。若客戶商業潛力大，但預算有限，分潤制可能是突破點！
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
「接案作品集」怎麼準備？6大要素及不同客戶應對技巧
對自由接案工作者來說，「作品集」往往比履歷更能展現你的專業度與價值。一份好的接案作品集該怎麼準備？作者為軟體工作者，分享好作品集的6大必備要素，並用自身經驗解析技術型、設計導向、非技術型與綜合型客戶的關心重點，幫你打造更有說服力的作品集。本文節錄自《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》。
文／陳泰銘（Taiming）
本文目錄（點擊可快速前往）
為什麼需要準備接案作品集？接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整好的作品集應該具備的6大要素沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
為什麼需要準備接案作品集？
作品集是接案者的「敲門磚」，能夠幫助潛在客戶快速了解你的能力、風格和經驗。有時候，你的作品集甚至比你的履歷還重要，因為它是最直觀的證明，展示你的專業度和價值。
客戶沒有時間細聊，先看作品決定是否聯繫你
比起履歷，作品集更能說明你的實力
客戶更信任有實際案例的接案者
降低溝通成本，幫助客戶確定風格與需求
讓你在競爭者中脫穎而出
當你在社群平台或論壇上看到有人發問：「有人可以幫我做插畫設計嗎？」如果你只是留言「我可以做」，很容易淹沒在眾多回覆中，客戶也不會特別關注你。但如果你直接附上作品集連結，讓對方點進去就能看到你的實力，成功機率就會大幅提升。這樣的方式不僅能讓你在競爭中脫穎而出，也能迅速抓住客戶的注意力。
接案作品集準備方向：依照不同接案類型、客戶來調整
一開始瞄準方向很重要，因為不同類型的客戶關心的重點不同，你的作品集應該根據你的目標市場來調整。例如：
技術型客戶：展示程式碼品質與技術細節
當你的目標客戶是開發公司或技術團隊時，他們更關心你的技術能力，而不只是表面的作品展示。例如，當一間軟體公司正在尋找後端開發者時，他們不會單純看UI設計，而是會評估你的程式碼品質、架構設計與API文檔。如果你的作品集包含GitHub專案連結、技術架構解析、程式碼片段或效能優化案例，將更能說服這類客戶，讓他們相信你具備專業的開發能力。
非技術型客戶：強調成果與商業價值
當你的客戶是中小企業或個人創業者時，他們通常不懂技術細節，而是關心你的工作能否為他們帶來實際價值。例如，一位餐飲業老闆希望建立線上訂餐系統，但他不懂技術，對「技術堆疊」也沒有興趣。他想知道的是這個系統能否提升業績、減少人工成本、讓顧客更方便。因此，針對這類客戶，你的作品集應該側重於案例說明，包含專案背景、解決的問題、最終成果與數據，例如「這個網站讓客戶下單率提升30%」，而不是單純列出技術細節。
設計導向的客戶：重視視覺呈現與品牌一致性
當你的客戶是品牌商、電商品牌或行銷團隊時，他們關心的是視覺美感與風格統一性，而不是技術實作的細節。例如，一位服飾品牌老闆希望找人設計一組社群貼文模板，他不會關心這些設計是用Photoshop還是Figma製作的，而是想知道你的設計是否符合品牌形象，能否吸引目標受眾。因此，你的作品集應該著重展示設計風格，提供高品質的圖片、完整的設計概念，並附Behance、Dribbble或Figma連結，讓客戶能夠直觀地評估你的視覺風格是否符合需求。
綜合型客戶：需要靈活調整作品集內容
有些客戶的需求涉及多個面向，例如，一家新創公司希望開發一款APP，他們既關心UI設計，也重視技術架構與開發能力。在這種情況下，若你的作品集過於單一，可能無法完整展現你的能力。最佳做法是針對不同領域準備不同版本的作品集，例如一份專注於UI/UX設計，另一份則強調技術架構與開發過程，這樣才能根據不同客戶的需求靈活調整，確保你的作品集能夠精準打動對方。
因此，一開始要明確你的目標客戶，這樣作品集才能精準打動對方，而不會顯得雜亂或無法吸引適合的機會。
好的作品集應該具備的6大要素
一份優秀的作品集，不只是展示你的能力，更應該幫助潛在客戶快速理解你的價值，並建立信任感。以下是作品集應該具備的關鍵要素：
1. 清楚的自我介紹與專業定位
你的作品集應該開門見山地說明你的專業領域，例如「專注於SaaS產品開發的全端工程師」或「專精品牌識別與UI設計的視覺設計師」，讓客戶一眼就能理解你的核心技能與市場定位。
2. 精選案例，而非堆砌大量作品
作品集不應該只是單純堆放所有作品，而是要精選最具代表性的案例，並確保這些案例與你的目標市場匹配。例如，如果你主要服務科技新創，那麼展示SaaS產品設計或開發案例會比一般電商網站更具說服力。
3. 案例背景與解決方案
單純的圖片或程式碼展示不足以吸引客戶，你應該為每個案例補充背景資訊，例如：「這是為某家新創公司開發的會員系統，目標是提升用戶留存率」，然後說明你的解決方案與貢獻，例如：「透過重新設計UI/UX，讓註冊轉換率提升20%。」這樣的敘述能讓客戶更容易理解你的價值。
4. 數據與成果驗證
如果可以的話，加入量化數據來證明你的工作成效，例如「重新設計後的網站，跳出率降低25%」、「API優化後，請求速度提升40%」，這樣的數據能讓你的作品更具說服力，提升客戶的信任度。
5. 直覺且專業的視覺呈現
作品集的排版應該簡潔清晰，避免雜亂無章的內容堆砌。如果你是設計師，這本身就是對你美感能力的考驗；如果你是工程師，也應該讓專案展示清晰易讀，像是使用卡片式設計來分類案例，或提供 GitHub 連結搭配摘要說明。
6. 聯絡方式與行動呼籲（CTA）
無論作品集是網站、PDF還是簡單的Notion頁面，都應該明確提供聯絡方式，例如Email、LinkedIn、或接案平台連結。此外，可以加上一些行動呼籲，例如「有興趣合作嗎？歡迎來信討論！」，讓客戶知道下一步該怎麼與你聯繫。
透過以上這些要素，你的作品集不僅能夠有效展示你的專業能力，也能提升轉換率，讓潛在客戶更容易做出決策，進而提高你的接案成功機會。
沒有作品集怎麼辦？最好平時就累積Side Project
其實，比起事到臨頭才急著找作品集，最有效的方法是平時就主動累積Side Project。不論是為了解決某個小問題、實現自己的點子，還是純粹為了學習新技術，只要能完成、有成果可展示，就能成為你的實戰證明。
Side Project不需要商業化，也不必太龐大，關鍵是能展現你的能力與風格。這些專案可以放在你的個人網站、GitHub、Behance、Notion或Medium等平台，讓潛在客戶在搜尋你的名字時就能看到。
以下是一些常見的發想與執行管道：
解決自己的痛點：把日常遇到的問題變成產品，例如排程工具、記帳App、小型自動化腳本等。
模仿與改造：挑一個你喜歡的網站或應用，試著重製、優化或加入新功能。
開源貢獻：參與GitHub上的開源專案，累積實戰經驗與人脈。
挑戰題目平台：參加如Frontend Mentor、Dribbble Weekly Warm-up、Kaggle等主題挑戰。
幫朋友或社群做東西：主動幫朋友設計海報、開發活動報名網站、製作社群 BOT 等。
紀錄學習歷程：把你學會的新技術或解法整理成部落格、教學影片或Notion範本。Side Project的價值，不只是讓你練功，更是你與客戶溝通時最有說服力的「非商業作品集」。尤其在你還沒太多實戰經驗時，它們能說明你的主動性、邏輯思維、執行力與品味。
節錄自：博碩《不想上班的勇氣：軟體工作者的第一本接案指南》／陳泰銘（Taiming） 著
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問卷設計用AI怎麼做？Gemini輔助6步驟完成Google表單、自動分析結果
市場調查是很專業的工作，不過如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，好處是可以快速獲得方向跟靈感，節省憑空構思問題的時間！作者以Gemini示範如何快速完成Google表單問卷，以及運用AI統計問卷結果並加以分析。本文節錄自《最強！Google AI 工作術》。
文／蔡宜坦、施威銘研究室
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問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
企業若能掌握消費者的消費意向，便能推出更符合需求的產品或服務。想要了解消費者的需求與意願，最常見的方法就是做「市場調查」，例如新品試用調查、滿意度調查等，這些方式都能獲取消費者最真實的意見回饋。
然而，市場調查是很專業的工作，涉及問題分析、抽樣方法、樣本規模、問卷設計、問卷發放、問卷回收與結果分析等，每個環節都要謹慎處理，以免誤差影響分析結果。市面上有許多公司提供線上市調服務，但是大部分都需要付費。其實如果只是小規模的市調，也可以用AI工具幫忙設計，不僅如此，AI還能統計問卷結果並加以分析，會成為你的市調好幫手！這一節我們就要實做用AI協助做線上市調問卷的過程。
使用AI：
Gemini：https://gemini.google.com/
問卷設計快速生成！請AI幫忙設計問卷內容
假設你已經想好問卷的目標，例如想要問消費者對新產品的購買意願、想要調查某活動的滿意度等，在設計問卷時，就可以透過提示詞告訴AI你想做什麼，讓AI協助生成相關的問題。
下面就以「市集活動滿意度調查」為例，我們要請AI擬出10個問題，詢問消費者對活動中每個環節的滿意度，作為下次辦活動的參考：
【提示詞】幫忙設計〔問卷主題〕問卷要收集〔填入收集資料〕，可以參與問卷填寫後的〔填寫後提供獎勵或進一步互動方式〕我想知道〔描述目標使用者〕的顧客對於〔可輸入更多想提問的項目〕的滿意度和印象好（或不好）的地方請設計〔指定生成數量〕個題目
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
輸入提示詞後，AI馬上就做出一份問卷，包含問卷標題、問卷前言、還有10個題目的問答項目。像這樣請AI製作問卷，好處是可以快速獲得方向跟靈感，而且AI整理的問題有明確的架構，例如它先問活動體驗，再問回饋建議，最後才是填寫抽獎資料，這已經具備基本的問卷架構，可以節省憑空構思問題的時間。你也可以再請AI調整或是自行增減項目，製作出更符合需求的問卷。
【問卷設計】GEMINI生成結果：
包括：問卷標題、問卷前言（簡介問卷內容和說明獎勵機制），可提升受訪者的參與意願
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
擬出十個問題（節錄）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
如何把準備好的問卷題目製作成Google表單？
假設AI產生的問卷題目大致符合需求，接著就要將題目製作成可正式發布的問卷。目前大多數線上市調都是以Google表單製作的，如果你從來沒有製作問卷的經驗，也可以請AI教你製作步驟，下面就為你示範（如果你對Google表單已經很熟悉，即可略過此部份的說明）。
1. 直接請AI教我們做：AI馬上列出操作步驟，跟著步驟即可將問卷內容建立成Google表單。由於前面已經請AI準備好題目，可以在設定題目時派上用場。
【提示詞】可以教我如何將問卷內容轉換成Google表單嗎？
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
2. 登入並新建Google表單：試著按照AI第1個步驟的說明，進入Google表單網頁：https://docs. google.com/forms/。進入Google表單後，會看到一個「+」鈕，按下此鈕就可以建立新表單，要在登入狀態才能使用這功能。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
3. 輸入表單標題及說明：接著會進入「未命名表單」的填寫畫面，請依序輸入表單標題與問題/答案。只要將剛剛AI寫的內容依序複製過來即可。
選取並複製問卷標題，貼到表單標題欄位（可再自行修改）
選取並複製問卷前言，貼到表單說明欄位（可再自行修改）
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
4. 輸入表單問題及答案：接著開始輸入問卷中的問題／答案。之前AI已經幫我們把問題列好，直接複製到Google表單中即可，你當然也可以繼續視狀況調整。
複製AI寫好的問卷問題，將問卷的問題貼到表單中
選擇「評分」，就會自動出現五個星等的選項
按此「+」按鈕可以繼續新增下一個問題
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
5. 完成後選擇發布：請繼續依照相同的操作，陸續以AI生成的問卷內容為基礎，複製到Google表單，並視需求修改文字內容，表單內容會自動儲存在Google的雲端硬碟裡。最後，按下右上角的發布鈕，即可完成問卷的製作。
按下「發布」按鈕
目前設定是只有知道連結的使用者才能進入問卷頁面，再次按下「發布」鈕即可
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
6. 取得問卷連結：問卷發布後，我們只要取得這份問卷的連結，即可分享出去，比如將問卷網址置入社群網站或是電子報，邀請別人來填寫這份問卷。
已經發布的表單，這裡的發布鈕會變成「已發布」鈕，請按一下
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
按「複製作答者連結」按鈕。你可以勾選縮短網址項目，讓網址更簡短好記。按複製即可複製此問卷的連結，接下來就可以把這個連結分享給目標消費者了。最後按「儲存」鈕。
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
Google問卷表單回覆怎麼看？讓AI幫你深入分析問卷結果
延續前一節的內容，當顧客填完問卷後，可以等累積到一定的量（樣本數），再開始統計資料，以便從數據中統整出有價值的資訊。本節我們要先從Google問卷表單中取出顧客的回覆資料，接著就可以請AI來統計和分析問卷的結果了。
瀏覽Google問卷結果並另存新檔
問卷調查進行一段時間後，當你登入Google表單，切換到回覆頁次，即可瀏覽顧客的回覆。為了方便後續用AI分析結果，我們要將問卷結果匯出成Excel試算表檔案。
切換到「回覆」頁次可查看顧客的回覆。按下「在試算表中查看」即可自動將問卷結果匯出成試算表，點擊「建立」。
接著會自動開啟Google試算表，請執行「檔案 / 下載 / Microsoft Excel（.xlsx）」命令，將檔案儲存成Excel格式，並下載到電腦裡
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
提醒：如果下載的是逗號分隔值檔案（.csv），表單中有些中文字會變成亂碼，因此建議儲存為Excel檔。
請AI分析問卷結果
前面我們已經準備好問卷回覆的統計表（Excel 格式 /.xlsx），接下來只要把檔案丟給AI，就可以請AI幫我們分析了，非常方便！
【提示詞】協助分析活動的優缺點
直接把檔案丟給AI，請AI分析活動的優缺點。AI馬上做出優缺點分析報告，你可以看到整體評分、優缺點、改進建議等細節，也可以繼續發問，和AI討論怎麼做會更好
圖／旗標科技《最強！Google AI 工作術》
從這一章就可以知道，以前需要想破頭的文案，還有費時費力的問卷調查與分析工作，現在已經可以靠AI節省大把時間囉！就連研究報告也可以讓AI助你一臂之力喔！
節錄自：旗標科技《最強！Google AI 工作術：以 Gemini 3 為核心，串聯 NotebookLM 與滿滿 AI 工具, 搞定資料分析、簡報製作、 教育訓練等日常工作》／蔡宜坦、施威銘研究室 著
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如何提高工作效率？4關鍵因素解析：一心二用對生產力有負面效果
如何在有限的時間內完成更多高價值的任務？專家強調，關鍵在於處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。本文為《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選，以實證數據揭示提高效率的秘訣。
文／馬克‧曹–桑德斯
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想完成更多任務，要先做對的選擇什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成「一心二用」對生產力有負面效果有意識地使用你的「零碎時間」接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
現在不流行講生產力了。近來，這個概念已被染上負面色彩，令人聯想到過度干涉的管理方式、沒完沒了的工作、對工作生活平衡和心理健康的忽視。但我仍然能夠很有把握地提出，「提高績效」依舊是重要、值得推崇的工作和生活態度，而箱型時間幫助我們辦到這點。
想完成更多任務，要先做對的選擇
如杜拉克（Drucker）所說，想要完成更多的事情，最重要的是把注意力放在對的事情上。想要把注意力放在對的事情上，就要取捨和培養這麼做的心態，不覺得疲憊、不分心，也不覺得那是苦差事。這樣一來，我們將更專注在想要和需要完成的事。如果缺乏計畫，漫不經心地過日子，我們的注意力就會被很多不重要的事給分散。
箱型時間能幫助我們完成大多數的任務，我們可以利用時間箱輕鬆辨識出哪些是需要優先處理的緊急任務。至於非緊急任務，例如學習，也可以利用時間箱指定適合的時段，這樣才不會一延再延。我們也比較有可能在尚有精力處理的時候，正面迎戰經常被有意無意避開的困難任務。至於那些看起來小到不必規劃的單一任務，則可以集合起來，等待一個時間一起處理。最後，那些沒有用處、適得其反的任務，由於不會出現在行事曆上，我們看不到，自然沒有理由去做。
我們試著來量化那些好處。若一個任務的價值可以分成1到10分；假設，當你只是見招拆招，任務平均價值為6分；再假設，當你事先訂出該做的事，任務平均價值為8分，那樣價值就提高了33%。要是我們假設80/20法則適用於知識工作，那麼提升的幅度更大。少數關鍵任務就能貢獻大部分的生產力。
什麼是「帕金森定律」？懂運用就能多產出
有句老話只要顛倒過來，就能提高生產力。雖然很多人愛拿帕金森定律開玩笑，但這條廣受認可的定律告訴我們「工作會不斷膨脹，直到填滿可用的完工時間」。如果你有30分鐘可以整理房間，你就會花30分鐘整理房間；但是如果你有60分鐘，你就會花60分鐘。帕金森定律所說的時間損失，其實和拖延有極大的關係。而箱型時間就是把握這句話的相反面：把工作壓縮到符合排定的完工時間，用比較小的時間箱，來完成相同的工作，聽起來是否很划算。
這個概念有科學研究的支持。在一項研究中，參加實驗的大學生被要求判讀4組照片。其中一隊大學生在實驗開始前被告知第4組照片取消了，但是他們使用的時間，與維持看4組照片的其他隊沒兩樣。判讀3組照片的學生依舊用完可用的時間：「只要預期下一項任務被取消或臨時多出時間，可以在手邊工作東摸摸、西摸摸，會使人大幅降低效率，付出高昂的代價。」許多研究都觀察到相同的結果。
在另外一項實驗中，受試者隨機分配到5或15分鐘，用來完成一模一樣的任務。分配到15分鐘的人，依舊以長出許多的時間完成任務。第3項研究指出，影響期末考分數的因素，有超過1/3歸咎於拖延。
「帕金森定律」運用起來當然也有限度，你是可以規定自己要在1小時內，從零開始寫出1萬字的報告，但不可能辦到。箱型時間沒那麼神奇，前面所提的研究大多是說，你可以節省1/4到一半時間。但也有研究指出，時間減少導致品質下降。2014年，有一項比較近期的研究證實了這點：「有時間壓力的學生，比沒有時間壓力的學生，平均分數低了3分。」
不管是把截止時間定遠一點以減少壓力，還是只要做到一定程度就好，聽起來都很有道理。如果單是懂得運用帕金森定律，就能多擠出1/3的產出，何樂而不為？
「箱型時間」幫你判斷能否在時限內完成
箱型時間可以把大型任務拆成方便估算和管理的小型任務，也就是說這套方法能夠幫助你看清楚龐大計畫裡的各種要素。這類大計畫包括：搬家、推出新產品、籌辦生日派對等。
它可幫助你判斷能否在可用時間內完成，還是你需要另做安排。它也幫助你確認，在時間充裕的情形下，被拆解的小任務是否都能在時限內完成。
「一心二用」對生產力有負面效果
我們在第4章提過一心二用會引起某些負面情緒，然而一心二用也對生產力造成負面效果。
其實，不太會有人真的一面寫報告、一面聊天、一面查閱消費支出、一面簡報，現代人的一心二用，多半發生在分心回應訊息通知，有了通訊軟體（如微軟Teams、Slack、電子郵件）和硬體設備（如筆電、平板電腦、智慧型手機、智慧型手錶），每天都有數不清的通知，導致我們老想查看誰傳來什麼訊息，影響到工作。
一心專用通常能幫我們完成更多事，一心二用或情境切換則會使效率降低：有一份2001年的論文指出，一心二用和情境切換會耗損40%的商業生產時間。一心二用在某些情境非常危險，像是一面開車一面傳簡訊。在美國，每年有超過3千件死亡車禍，原因就是開車不專心。而且有一些認知負荷很高（例如教孩子代數或審閱法律文件）和恢復速度遲緩的事，特別不能被干擾或是一心二用。確實有極少數的任務可以同時進行，後續會在第18章討論。但是就絕大多數的情況而言，箱型時間完全排除一心二用的可能，完整呈現一次做一件事的強大力量。
有意識地使用你的「零碎時間」
我們每天都有許多的零碎時間，像是等候公車、通勤時間、在咖啡廳等人以及會議提早結束或被取消時。大部分的人會把這些時間拿來直接滑手機，是的，看手機已是現代人最直覺化的行為，每天會花超過兩小時的時間，在手機上瀏覽社群媒體。
我們不停滑著手機，很多時候甚至未從中感受到快樂，那不是娛樂，而是上癮。零碎時間被吃掉，享受好處的不是我們，而是大型科技公司。我們失去的每一分鐘，累積成一個又一個小時，甚至更多時間。試想，假如我們能運用零碎時間去做更有價值的事，該有多好。採用箱型時間，並且有意識地使用這些零碎時間，你的一天也許能多一小時有生產力的活動時間。
接受「無底洞」知識工作沒有明確的盡頭
知識工作沒有明確的盡頭。有生產力專家建議，針對這個狀況，最好的做法是接受它和不要在意它。最常見的例子就是電子郵件：當你收到很多電子郵件，一一回覆後，就會收到更多的回信……永無止境。
這麼說並不完全正確。雖然，真的不會有最後一封電子郵件（從這角度看真的沒有止境），但是電子郵件的確替我們傳遞許多有用的資訊。雖然寄出郵件之後，收件匣的信件會變多，但是在那一陣子的電子郵件往來，到了某個時間，你的計劃終將完成，也許是生意談好了，也許是團隊成員比之前更有參與感。你當然需要管理自己的收件匣，不能讓它影響你的情緒或妨礙其他該完成的事，後續將在第11章說明如何防範。
如果能夠考量到所有相關聯的因素，包括處理對的事情、時間箱效益最大化、以一心專用取代一心二用、從看似無止境的任務獲取價值，生產力將能大幅提高。有個有趣現象，就是一個正在節食，懂得計算和控制熱量攝取的人，會比沒有在計算的人多減掉一倍的體重。用數字估算效益或許過於單純，但是如我在2018年發表的文章所說，箱型時間若運用得當，至少能提高一倍的生產力。
節錄自：三采文化《箱型時間：高速時代的15分鐘深度專注力》／馬克‧曹–桑德斯 Marc Zao-Sanders 著
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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】
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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
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。
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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。
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。
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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。
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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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