不用動腦的手機攝影課
104學習
地面攝影測量
利用相機或感測器從地面拍攝多角度影像，結合軟體處理生成高精度三維模型或地形圖。此技能在建築規劃、土地測繪、工程監控及環境調查中非常重要，能提高測量效率與精確度，減少人工作業錯誤，並協助專業人員做出更準確的決策。掌握此技術代表具備數位化測量能力，符合現代智慧建築及城市管理趨勢，具有相當的市場競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
深度學習影像辨識｜YOLO物件偵測全解析
資料分析與視覺化
Excel輕鬆學 圖表篇
見招拆招，問題分析與解決(上)
資料分析與視覺化｜本課程為線上課程，報名後將提供上課資訊
手機應用研習
Lightroom高效商業修圖(商品篇)
問題原因分析與解決技巧
商業攝影從新手到上手
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
SSE 攝影國際證照
我們的攝影國際證照是與散佈於全球攝影領域的教育專家合作所推廣的國際證照，是您可以通行全球，跟隨您一輩子的重要能力證明。攝影的學問相當複雜，包括各種鏡頭的使用時機與效果，光圈、快門和曝光的知識，在不同情況下各種攝影參數的適當設置，構圖理論與實際使用之情況，後置軟體的基礎掌握，都是對攝影有興趣的你不可或缺的能力。
Silicon Stone Education (SSE)
攝影美學認證
近年來由於科技技術發展，攝影器材及費用普及化，從底片相機、數位相機、手機至平板，依需求及方便度對於「攝影」有了微妙的變化，每個人對於美好事物的紀錄相對以往普及，同時對於相關影像處理軟體產品也因需求而學習。有鑑於此，本認證特別針對「攝影核心概論」、「攝影設備」、「閃光燈原理」、「影像處理核心」及「商務攝影核心」進行開發設計。您可藉由此認證學習並提升個人攝影能力，亦可透過本認證作為攝影能力鑑定。
明逸數位有限公司
初級非破壞檢測員
初級非破壞檢測員認證使用放射線照相、液體滲透、磁粉、超音波及渦電流等各種非破壞性方法來檢測成品之專業人員。
中華民國非破壞檢測協會
中級非破壞檢測師
中級非破壞檢測師認證使用放射線照相、液體滲透、磁粉、超音波及渦電流等各種非破壞性方法來檢測成品之專業人員。
中華民國非破壞檢測協會
甲級測量技術士
測量技術士技能檢定規範分為測量（丙級）、空測量（甲、乙）、工程測量（甲、乙）、地籍測量（甲、乙）等項係於民國68.11.7.訂定公告施行後，至民國72.4.27.經修定再度公告施行以來，已歷時多年。迨至現代，人類文明愈進步，經濟愈發達，地價愈高昂，地籍圖之測繪亦愈為重要。蓋地籍測量不僅是測繪科學的一環，而且與法律學具有密切的關係。因此，地籍測量的圖籍既是國家施政建設的張本，又是保障土地產權與課徵土地稅賦的依據。故以此為重新修訂本職類（項）之技能檢定規範之重點，俾更切合地籍測量事業發展之需要。
1、甲級工程測量技術士之工作範圍：從事一般工程測量之工作。
2、甲級地籍測量技術士之工作範圍：從事高層次之地籍測量工作。
3、甲級航空測量技術士之工作範圍：從事一般航空測量工作，包括空中攝影、控制測量、調查調繪、空中三角測量、糾正鑲嵌、立體測圖、正射投影像片製圖、近景攝影測量、數值航空攝影測量等項目。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
精選貼文，掌握第一手知識
「模糊照片背景」免費AI工具推薦！輕鬆告別雜亂、重點更聚焦
照片背景雜亂，擔心搶走主角的風采？利用AI工具可以輕鬆模糊背景，一鍵告別雜亂，讓視覺重點更聚焦。解析免費AI工具（Photoroom、fotor、PicWish）及付費訂閱工具（Photoshop）用法，無論是社群貼文、電商商品照，都能快速提升質感！本文節錄自《用AI做設計》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
用AI凸顯主體模糊背景【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景
用AI凸顯主體模糊背景
拍照時，總是希望主角看起來更搶眼，但背景常常一不小心就搶了風頭。現在有AI工具的輔助，可以輕鬆幫你凸顯主體，把背景巧妙模糊掉。無論是人物、商品還是日常的隨手拍，都能讓照片看起來像專業攝影師拍的！
Before：原圖
（圖／旗標出版提供）
After：讓背景更模糊以凸顯人物
（圖／旗標出版提供）
【免費工具】使用線上編輯工具模糊背景
【使用AI】Photoroom、fotor、PicWish、…
社群小編、電商小編經常需要處理產品照、人像照，如果想讓視線更聚焦在主體上，可以適時將背景模糊。
目前有不少線上編輯工具提供模糊背景功能，例如：Photoroom、fotor、PicWish、…等，不需要繁瑣的手動調整，通常一鍵就能處理完成。不過這些工具的免費版功能大多會加上浮水印，或是提供較小的影像尺寸供你下載，你可以先試用後再依平常的使用頻率決定是否付費，在此以Photoroom做示範。
Photoroom：https://www.photoroom.com/zh-tw
fotor：https://www.fotor.com/tw/
PicWish：https://picwish.com/tw/
【Step 1】
請開啟網頁瀏覽器，連到Photoroom網站（https://www.photoroom. com/zh-tw），進入首頁後，點選最上方的照片編輯器：
編按：路徑調整，Photoroom免費線上背景模糊工具由此進：https://www.photoroom.com/zh-tw/tools/blur-background
按下照片編輯器，點選模糊背景（圖／旗標出版提供）
【Step 2】
上傳要模糊背景的相片。按下「選擇一張照片」，從電腦中選取照片，或是直接將照片拖曳到此處。
（圖／旗標出版提供）
Photoroom會自動將主體及背景獨立成不同圖層，背景圖層會自動進行模糊處理。
下載低解析度的影像不需付費，若是下載高解析度影像需付費。按下下載鈕，影像會儲存在電腦中的Downloads資料夾。
【付費工具】利用Photoshop的Neural Filters也能快速模糊背景
Photoshop 2025有項Neural Filters，提供膚質改善、風格套用、深度模糊、…等功能。如果是Adobe的訂閱使用者，可以善加利用此濾鏡來模糊背景。在Photoshop開啟影像後，請執行「濾鏡/ Neural Filters」命令，再如下操作：
（圖／旗標出版提供）
點選深度模糊（第一次使用需要按下載鈕下載此濾鏡）
此開關記得開啟（呈藍色）
取消勾選聚焦於主體，可在影像中按一下設定主體的焦點。若是勾選聚焦於主體，Photoshop會自動判斷主體。
拖曳模糊強度滑桿，可調整背景的模糊程度，數值愈大愈模糊（可從左側的影像觀看調整程度）
按下確定鈕就完成了！
節錄自：旗標出版《用 AI 做設計：沒時間？沒素材？沒靈感？就 Call AI 救援》／施威銘研究室 著
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精選 推薦: 2026 iPAS AI應用規劃師為何爆滿？CCChen解析考照熱潮與高效備考方法
如果你正在準備 iPAS AI應用規劃師考試，除了熟悉考科與題型，更重要的是理解：為什麼這張證照近年受到這麼多關注？企業真正想找的，又是什麼樣的 AI 人才？
104學習合作講師 CcCHEN 從產業趨勢、人才需求與實際備考角度，整理 iPAS AI應用規劃師值得關注的原因。文章不只談考證照本身，也進一步提醒，企業需要的已不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 與原有專業結合、實際應用在工作情境中的跨域人才。
如果你正在備考，或想了解這張證照對職涯發展的實際幫助，推薦閱讀 CcCHEN 老師的完整解析，也可以藉此重新檢視自己的學習方向：目標不只是考過，而是真正建立能帶進職場的 AI 應用能力。
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CCChen 老師課程 :
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61
iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
「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＞
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數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
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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
[course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師｜入門實戰' amount=1]
[course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c']
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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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Tableau數據視覺化分析快速上手
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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。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
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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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【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
報告寫不出來、數據圖表總是做不出重點？讓Graphy AI成為你的職場AI靈感助手，只要輸入文字就能一鍵生成圖表、整理分析數據！本文解析Graphy AI超實用的使用技巧，讓圖表製作、報告撰寫變得既簡單又有效率。節錄自《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術》。
文／施威銘研究室
本文目錄（點擊可快速前往）
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據【技巧2】微調圖表範本內容【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
【Graphy AI】連報告都能一鍵自動生成的圖表AI
【使用AI】Graphy AI
工具：Graphy AI
網址：https://graphy.app/
雖然我們都知道圖表的重要性，前兩節也介紹了繪製圖表的AI輔助技巧，但圖表只是手段之一，更多時候您可能是被要求提出數據分析報告。在靈感枯竭時，「Graphy AI」這個AI圖表工具絕對是您的救星！
Graphy AI讓我們可以先把手邊的Excel數據拋在一旁，只要擬好簡單的文字描述（主軸當然要與手邊的Excel數據相關），此AI單憑一句話就可以自動生成最適合的圖表範本給我們參考；最棒的是，我們還可以把現成的Excel圖表請它分析，請AI針對我們的Excel資料生成簡報參考內容，這讓圖表製作、甚至是報告撰寫變得既簡單又有效率。
請連到http://graphy.app網站申請好Graphy AI免費帳號，用Google帳號即可快速申請好（圖／旗標出版提供）
【技巧1】請AI先發想圖表，再回頭優化Excel數據
申請好Graphy AI免費帳號後，我們先熟悉一下此AI的操作介面，剛才提到，此AI可單憑一段文字描述就快速生成圖表範本給我們參考，當您單有報告title卻苦無想法時，就可以先請AI提供一些思路。
請先開啟Graphy AI的首頁（http://graphy.app）：
點擊Chart功能，並點擊這個AI功能（圖／旗標出版提供）
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本。先輸入一段文字描述，單這樣就可以生成圖表範本：「2024年1-12月書籍專案的寫作人員和行銷人員投入資源規劃」。
輸入提示語 (Prompt)，點擊「Generate chart」就可以開始生成圖表範本（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘後AI就會生成它所判斷出的建議圖表，若覺得這張圖表還可以，可以點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整。
點擊「Use this chart」儲存下來，後續可以再做調整（圖／旗標出版提供）
【TIP】而當我們手邊有滿滿的Excel數據，對於該用哪種圖表毫無想法時，我們也不用急著套入資料開始瞎繪圖，可以利用這招用文字描述請AI給我們一些靈感。但提醒讀者，畢竟AI是利用區區一段話來推敲我們可能需要的圖表，因此不要想說會一步到位。如果結果差很多，甚至生不出來，就要換Prompt多嘗試看看了。
此外，前面您也看到了，其實我們並沒有餵入任何數值給AI，因此目前所生成的數值都是AI虛構的，僅供我們發想參考，但筆者就常利用這招得到靈感、回頭調整手邊的Excel資料呈現方式：
根據AI提供的範本回頭整理自己的數據，使其更符合報告需求，例如本例希望完成的報告其實用不到這3個欄位（圖／旗標出版提供）
以上等於是「AI先提供思路，我們再調整要納入分析的Excel資料」，這招讓我們不用一開始就陷入整理數據的困境，因為已經有了大方向，最終產出的圖表內容就不會離題太多了。
【技巧2】微調圖表範本內容
如果AI所生成的圖表範本您覺得方向還不錯，也可以繼續做調整。
點擊左側的Boards功能，預設會有一個儀表板，請點擊它。右側可以看到剛才存下來的圖表，滑鼠在圖表上停留後會看到選單，請點擊Edit。
（圖／旗標出版提供）
【TIP】這裡的Boards是dashboard（儀表板）的意思，Graphy AI的用途之一是建立儀表板，儀表板內可以展示各種圖表、數據指標和其他視覺化元素。不過這裡主要是介紹Graphy的AI圖表輔助功能，因此就不對儀表板編輯功能著墨太多了。
我們可以在生成的圖表基礎上去修改圖表類型及數據，點擊此圖示。可以快速切換其他種圖表類型。
（圖／旗標出版提供）
左側可以馬上看到結果，各類型的圖表底下還會提供客製化選項。
（圖／旗標出版提供）
別忘了生成的數值、單都是AI虛構的，可以點擊此頁次來修改。若想直接在此AI完成圖表製作，可以直接在這裡灌入手邊的真實數據。
（圖／旗標出版提供）
這2頁稍微體驗了Graphy AI的一鍵生成圖表範本功能，透過AI提供的範本，我們可以回頭優化Excel數據，確保最終產出的圖表更符合需求，減少手動摸索的時間。
【技巧3】寫分析報告的救星！請Graphy AI幫忙一鍵分析
Graphy AI當中還有一個最貼心、最不可錯過的AI功能 - 它可以根據我們設計好的圖表內容進行分析，提供各種總結式的論點，這簡直是寫報告的利器啊！例如AI會自動檢測圖表數據中的趨勢，並試著解釋這些趨勢的意義。或者幫我們識別數據中的異常值，提供可能的原因分析。凡此種種，有了Graphy AI提供的資訊做為靈感來源，就可以更輕鬆完成Excel圖表分析報告了。
本例假設已經在左圖中整理好真實的數據，接著在圖表的編輯畫面中點擊此圖示。提供的功能包括insights（提供洞見)、summarize（做總結）、Find anomalies（異常偵測）。也可以請AI將分析結果整理成投影片、報告、簡短PO文…等。
（圖／旗標出版提供）
我們來試試投影片這一項，點擊上圖的Presentation。 沒兩三下就生成投影片大綱 (Slde1、Slde2….) ，點擊「Insert」可以將這些內容插入到圖表下方。
（圖／旗標出版提供）
將生成的報告內容置入圖表內，看起來更有模有樣了。
（圖／旗標出版提供）
如果需要翻譯，可以在前頁下圖中點擊「copy」鈕，再將內容複製到ChatGPT等聊天機器人做翻譯。
（圖／旗標出版提供）
Graphy AI所提供的參考報告內容，其中的各種「見解」可以多參考是不是您要的方向。
（圖／旗標出版提供）
看到了吧！AI實在太強大 ，輸入區區一句話，幫我們自動做好圖表、簡報的參考資料了。筆者認為Graphy AI這樣的工具最適合用在當你對做圖表（或者做簡報）完全沒有靈感的時候，可以用這個工具快速獲得一些參考範本、或者可以嘗試切入的報告觀點。
【TIP】但千萬記得是「參考」資料喔！乍看之下AI生成的內容還滿有模有樣的，但如同操作時所看到的警語：AI responses can be inaccurate or misleading，有些內容細細推敲後可能根本毫無邏輯（甚至是虛構出來的）。總之，我們可以用AI來節省時間和激發靈感，但絕不能完全依賴它，最終的內容還是需要我們自己去檢驗、修正和補充，以確保資訊的準確性。
【技巧4】抓現成的Excel圖表請AI分析
除了在Graphy AI介面生成圖表範本、整理數據外，Graphy AI也可以抓取一些現成的圖表來重製、做分析，此服務整合了多種資料來源，包括Google Sheets（可放置Excel檔案）、Google Analytics、Google Search Console、Meta Business、LinkedIn Analytics和x.com等，讓使用者可以輕鬆將不同平台上的數據匯入並快速生成視覺化報表，進一步分析各種指標和績效。
做法很簡單，先在主畫面點擊Chart，點擊Import chart，可以選擇匯入哪些來源的圖表。
（圖／旗標出版提供）
想抓取Excel圖表資料來做分析時，可點擊「Google Sheets」。
（圖／旗標出版提供）
2 接著會用瀏覽器登入您的Google試算表服務，若有內含已經做好的Excel圖表需要分析，直接點擊開啟它
3 當您將滑鼠游標移到現成的圖表上，就會看到Save to Graphy圖示，點擊後就可以將這張圖表匯入Graphy AI網站
（圖／旗標出版提供）
【TIP】沒看到Save to Graphy圖示？在您註冊好Graphy AI帳號時，應該會引導您安裝Save to Graphy這個Chrome瀏覽器外掛，若在上圖中沒看到此圖示，代表外掛還沒有安裝好，請自行到Chrome商店搜尋、安裝。
延續前面的操作，在點擊Save to Graphy圖示後，畫面會切回Graphy AI網站，可看到圖表已經匯入完成了。點擊「Save and open app」儲存，並在儀表板畫面開啟。
在儀表板畫面中，將滑鼠游標在圖表上停留，點擊選單內的Edit圖示。請注意，這裡的圖表數據跟Google試算表是「連動」的喔！若Google那端的數據有更新，可以點擊此圖示進行更新。右上角也會顯示這張圖表的來源是Google試算表。
（圖／旗標出版提供）
最方便的就是AI分析功能，請點擊此圖示。希望AI生成哪類型的報告都可以，本例選擇「Summarize」請AI針對Excel圖表做個總結。
（圖／旗標出版提供）
幾秒鐘的時間就針對左側的Excel原始圖表生成摘要給我們參考了！
（圖／旗標出版提供）
節錄自：旗標出版《超有料！職場第一高效的 Excel ✕ AI 自動化工作術：生成公式 + 函數、做自動化，用 AI 解決所有 Excel 難題！》／施威銘研究室 著
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Gemini生圖告別中文亂碼！Nano Banana Pro正式登場，哪些版本能用？
Google最新發布的Nano Banana Pro影像模型，解決了過往AI生成圖片精美但常出現繁體中文亂碼的關鍵問題！本文整理4大亮點功能及實際測試，並整理免費版和訂閱版本的使用限制差異，和職場力小編一起來試試看吧！
文／《104職場力》整理
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Nano Banana Pro有什麼亮點功能？1. 擺脫中文亂碼！圖片可生成多種語言且清晰的文字2. 根據資訊生成更精確且富含情境的視覺內容3. 融合更多元素且保持一致性，最多可用14張參考圖4. 專業工作室等級的局部編修功能如何啟用Nano Banana Pro？免費版可以用嗎？如何在Gemini應用程式中辨識由AI生成的影像？使用Google AI生成的圖片會有浮水印嗎？
Google今日（21日）正式推出Nano Banana Pro，這個建立在Gemini 3 Pro基礎的最新影像模型，結合了先進的推理能力與世界知識，不僅能生成精準的資訊圖表與清晰文字，更提供專業級的設計一致性與光影控制，協助使用者將腦中的創意具象化。
在今年8月正式發布Nano Banana（Gemini 2.5 Flash影像模型）之後，使用者不僅擺脫了AI修圖會變臉的惡夢，從生成專業形象照、修復舊照片到生成迷你公仔等功能都在影像編輯領域驚豔眾多用戶。這次Nano Banana Pro又有哪些強大功能？哪些版本的用戶可以使用？《104職場力》為您總整理！
Gemini網址：https://gemini.google.com/
Nano Banana Pro有什麼亮點功能？
Google表示，Nano Banana Pro能協助將想法具象化並設計出各種內容，從產品原型、將數據轉化為資訊圖表，到將手寫筆記轉變為圖表等。
1. 擺脫中文亂碼！圖片可生成多種語言且清晰的文字
你也曾經苦惱於AI生圖的繁體中文亂碼嗎？本次Nano Banana Pro發布，強化了影像中的文字處理，更加能夠在圖像中呈現正確渲染且清晰的文字。
Google表示，Gemini 3非常擅長理解深度與細微差別，尤其擅長文字處理，因此可以在產品打樣或海報中創建細節更豐富的文字，並運用更多樣化的紋理、字體和書寫風格。透過Gemini強化的多語言推理能力，更可以生成多種語言的文字，或將內容在地化與翻譯。
《104職場力》小編實際測試，以「製作一張防治求職詐騙的宣傳廣告圖」為提示詞，並上傳一張104吉祥物為參考圖。
Nano Banana Pro實際生成結果如下圖，可見繁體中文內容都無亂碼，且吉祥物造型一致性極高：
（圖／職場力小編使用Nano Banana Pro生成）
其他Google示範用法參考：
將單詞 「BERLIN」 融入街區建築中，橫跨多棟建築物。（圖片來源／Google）
從文字含義得到靈感的書寫設計，展現出生成具備多種紋理與字體之表現力文字的能力。（圖片來源／Google）
2. 根據資訊生成更精確且富含情境的視覺內容
藉由Gemini 3的推理能力，Nano Banana Pro不僅能創造精美的圖像，還能製作更有幫助的內容。例如根據提供的資料內容，生成內容豐富的資訊圖表和圖解。Nano Banana Pro還能連結Google搜尋龐大的知識庫，協助快速製作食譜摘要，或將天氣、體育賽事等即時資訊視覺化。
實際輸入提示詞「製作一張圖表，描述如何預防求職詐騙」，Nano Banana Pro會先顯示思路，說明圖表視覺化及行動呼籲，接著再生成詳細圖表。以下為實際生成結果：
職場力小編測試提示詞：製作一張圖表，描述如何預防求職詐騙
（圖／職場力小編使用Nano Banana Pro生成）
其他Google示範用法參考：
提示詞：製作一張圖表，顯示如何製作荳蔻茶（圖片來源／Google）
3. 融合更多元素且保持一致性，最多可用14張參考圖
現在透過Nano Banana Pro，可以融合最多14張參考圖像，並保持多達5個人物的一致性與相似度。無論是將草圖轉化為產品，還是將藍圖轉變為照片級逼真的3D結構都很適合。
提示詞：生成一張「找頭鹿」騎著「香蕉造型火箭」一飛衝天，衝向大氣層的橫式圖片（圖／職場力小編使用Nano Banana Pro生成）
Google示範用法參考：
Nano Banana Pro可在複雜的構圖中保持多個角色的一致性（圖片來源／Google）
一張以沙漠為背景的高級時尚照片，維持了6張輸入照片中人物的一致性與相似度（圖片來源／Google）
4. 專業工作室等級的局部編修功能
Google表示，隨著Nano Banana Pro的新功能，提供進一步的局部編輯功能，使用者可以選擇、微調和轉換圖像，包括調整相機角度、改變焦點並應用細緻的調色，甚至轉換場景光線。輸出則支援多種長寬比及2K和4K解析度。
Google示範用法參考：
提示詞：把這張人像的光線改為從左側照射，光線漫射且柔和（圖片來源／Google）
提示詞：將此場景變為夜間（圖片來源／Google）
如何啟用Nano Banana Pro？免費版可以用嗎？
Nano Banana Pro將在全球的Gemini陸續推出，只需在選擇Thinking模型時使用「生成影像」功能即可。免費版及訂閱版的差異如下：
免費版用戶：免費版用戶在免費額度使用完後，將恢復使用原本的Nano Banana模型。
訂閱用戶：Google AI Plus、Pro 和 Ultra訂閱者將享有更高的額度。針對Google搜尋中的AI模式，Nano Banana Pro目前僅在美國開放給Google AI Pro和Ultra訂閱者。而在NotebookLM，Nano Banana Pro已開放給訂閱者使用。
學生版試用：在台灣大學以上的學生，即日起至12月9日，可以申請Google AI Pro學生方案，享一年免費試用。
如何在Gemini應用程式中辨識由AI生成的影像？
Google表示，所有由Google工具生成的媒體內容，都已嵌入了肉眼無法察覺的SynthID數位浮水印。
想要辨識一張圖片是否由Google AI所生成，你可以直接將影像上傳到Gemini應用程式，直接詢問這是否由Google AI所生成。這項功能將率先支援影像，隨後將擴展至音訊和影片。
想要辨識一張圖片是否由Google AI所生成，你可以直接問Gemini
使用Google AI生成的圖片會有浮水印嗎？
Google表示，除了SynthID之外，針對免費版和Google AI Pro用戶生成的影像，將保留可見的浮水印（Gemini星光圖示），以便更容易辨識出這是由Google AI生成的影像。
考量到專業工作需要乾淨的視覺畫布，針對Google AI Ultra訂閱者以及透過Google AI Studio開發者工具所生成的影像，Google將移除可見浮水印。
針對免費版和Google AI Pro用戶生成的影像，右下角將保留可見的浮水印（圖／職場力小編使用Gemini生成）
以上就是本次關於Nano Banana Pro的實測分享，在繁體中文顯示和資訊圖表方面都能明顯感受到大升級，如果想知道更多AI聰明用法，歡迎參考更多104職場力小編的實測！
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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
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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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【115學測懶人包】考程時間、考場規定注意事項、必備物品清單及成績查詢｜附歷年五標級距
115學年度「學科能力測驗（學測）」將於2026年（民國115年）1月17日（六）至1月19日（一）舉行，並將於2月25日（三）開放學測成績查詢。相關更新學測考情與試場資訊，本篇懶人包一次整理，同學也記得將重要時程記下以免忘記，祝福各位順利上榜理想校系！
NEW 【115學測】於2026年2月25日（三）開放查詢成績，立即查詢>>看完成績，別忘了使用104落點分析>>
本文目錄（快速前往重點段落）：
115學測考試重要時程行事曆115學測什麼時候可以看學測考場？哪裡查詢學測試場？115學測考試時間科目日程表學測必備物品清單，考前必檢查！7大考試必勝守則 成功高中輔導室親傳 考試科目中的休息時間要去哪裡？中午吃飯怎麼解決？115學測成績公布日期及查詢成績115學測 五標級距（頂標、前標、均標級距算法與查詢）歷年學測 五標級距【104學習歷程】讓學習歷程變簡單！
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115學測考試重要時程行事曆
115學測時程115學測重要事項推薦工具114/10/28~11/11報名115/1/6（二）學測公布試場分配表考場查詢115/1/16（五）14:00~16:00查看學測試場及座位115/1/17（六）~1/19（一）學測考試115/2/25（三）115學測成績公告成績查詢落點分析114/2/26~3/4申請成績複查大考中心
學測考後做什麼？整理實用工具：
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【104學習歷程】提供各學群範本免費看
【104興趣測驗】3分鐘測出興趣何倫碼，探索個人興趣
【104升學就業地圖】看校系畢業出路、薪資行情與就讀心得
115學測什麼時候可以看學測考場？哪裡查詢學測試場？
查看考場：115年1月6日（二）
地點：大考中心登入准考證查詢試場
【溫馨提醒】看考場重點：了解交通狀況與進場動線（包含要從哪一個校門口入校），考場內重點位置查看，例如廁所、考生服務站、休息場所，減低當天的不熟悉感。
延伸閱讀：考完學測用【104落點分析】動態落點看競爭者成績分佈！
115學測考試時間科目日程表
考試日期：115年1月17日（六）至1月19日（一）
時間1月17日（六）1月18日（日）1月19日（一）備註上午09:15預備鈴響（持應試有效證件正本入場）09:40截止入場10:20始可離場09:20~11:00數學A09:20~11:00英文09:20~11:00數學B下午12:45預備鈴響（持應試有效證件正本入場）01:10截止入場01:50始可離場12:50~02:40自然12:50~02:20國文一國綜12:50~02:40社會03:15預備鈴響（持應試有效證件正本入場）03:40截止入場04:20始可離場－－03:20~04:50國文二國寫－－
考試時間：
國綜 90 分鐘，國寫 90 分鐘；
英文、數學 A、數學 B 考科各 100 分鐘；
社會、自然考科各 110 分鐘。
考試開始鈴響前，不得翻閱試題本與答題卷，並不得書寫、劃記、作答。
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。
學測考試時間，7:30開放進入校園，各科考試前5分鐘開放進入教室。
115學測考試時間，各科考試前5分鐘開放進入教室。考試開始後1小時，可以提前交卷，離開試場。
學測必備物品清單，考前必檢查！
114學測必備物品清單應試物品□文具用品（2B鉛筆、黑色墨水原子筆、修正帶／液、橡皮擦、直尺…等），建議攜帶2組，以免突發狀況發生。證件類□ 應試有效證件正本，包括：國民身分證、有照片之健保卡、汽機車駕照、中華民國身心障礙證明、護照或居留證等□ 注意：學生證跟無照片健保卡不屬於應試有效證件。備用物品□ 手錶（不可發出聲音、不可為智慧型裝置，攜帶手機務必完全關機）□ 保暖用品：毛帽+圍巾+暖暖包（看個人需求）□ 衛生紙 ： 袖珍包X2、過敏或太冷流鼻水可以趕快處理□ 個人重要藥品：經痛會需要止痛藥、提升專注的Ｂ群...等□ 平安符：安定心靈、考得都會、猜得都對
重要提醒：115學測已無「入場識別證」及「准考證」，提醒各位考生，考試當日一定要攜帶應試有效證件正本喔！（※：學生證不屬於應試有效證件）如有其他疑問可撥打大考中心電話(02)2366-1416，尋求正確解答。
115學測：大考中心整理6大學測應考提醒。圖片來源／大考中心
115學測：大考中心整理考前檢查暨應考注意事項。圖片來源／大考中心
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7大考試必勝守則 成功高中輔導室親傳
1. 前一晚早點睡：充足的睡眠會讓隔天的思考更清晰。當天早上務必提早出門，以有充足的時間作各項預備動作。
2.考前大綱式複習：利用手上的重點、筆記資料，做最後大綱式複習，使自己進入考試情境，讓大腦習慣思考該科重點資料，進入考場就比較不會緊張，心情穩定，作答就比較有效率。儘量避免與人交談，以免影響他人也影響自己。
3.考試時禁止電子產品與飲食：若有攜帶手機一定要記得關機放在置物區，最好把電池也拔下來以免有鬧鐘、自動開機等狀況發生造成違規扣分的憾事。考試時禁止飲食、嚼食口香糖、抽菸等，違反者將依情節輕重扣減學測成績（1級分）或取消應試資格。如因生病等特殊原因迫切需要在考試中飲水或服用藥物時，須於考試前持相關證明報備同意。
4.拿到試卷先將試題瀏覽過一遍：先做有把握的題目，基本分數拿到後再做次有把握的題目，有時能得到靈光一閃的解題方向。
5.閱題時一邊劃出關鍵字句：特別是「非／不是」等題型。遇到一時無法確定的答案，務必再對題目中的字句仔細詳看：是否題目中哪個因素你未列入考慮？是否某個選項所表達的意思你想錯了方向？
6.記得預留至少5至10分鐘的時間作檢查：最好不要提早交卷。先檢查絕對有把握的部分，掌握「零粗心」的優勢；再檢查對照劃記答案卡與題號是否一致，劃卡是否清晰，以及所有經「修正液／帶」塗改過的部分是否補上相關的文字、數據。
7.出考場後不要忙著對答案，也不要和同學互相研討下堂考科的重點，而影響下堂考科心情。
7點考試必勝守則：早點睡、大綱是複習暖腦、把握「零粗心」、不與人討論題目、注意題目問「是／不是」。
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考試科目中的休息時間要去哪裡？中午吃飯怎麼解決？
開放考生可在原座位休息，準備下一科目。但要記得，考試開始時，手機等通訊產品要完全關機且要放置到考場置物區，以免被扣分喔！用餐休息時間也可選擇要外出用餐或在考場內用餐。
115學測成績公布日期及查詢成績
115年2月25日（三）公布並寄發成績通知單。
推薦使用【104落點分析】預測成績落點，助你申請理想校系！
簡訊通知：考生報名資料填有行動電話號碼者，本會將於成績公布當日，發送簡訊通知考生成績。
網路及電話語音查詢：各項考試成績公布當日上午 9 時起，即可至大考中心 各項考試試務專區查詢，或以電話語音 02-23643677 查詢成績。
104落點分析
115學測 五標級距（頂標、前標、均標級距算法與查詢）
五項成績標準於成績公布當日，於大考中心網站公布，將同步更新於此。
五項成績標準之計算，均不含缺考生之成績，計算方式如下：頂標：成績位於第 88 百分位數之考生級分。前標：成績位於第 75 百分位數之考生級分。均標：成績位於第 50 百分位數之考生級分。後標：成績位於第 25 百分位數之考生級分。底標：成績位於第 12 百分位數之考生級分。
115學年度學科能力測驗相關統計資料說明會下載
歷年學測 五標級距
內含：(1)當年度考生人數與選考統計 (2)各科級距及原得總分與級分對照 (3)各科五標與近五年各科成績標準比較 (4)各科級分人數分布概況
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104學習歷程
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
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Google 氣象判讀郊山行 | 簡單工具，守護登山安全
郊山健行是親近自然、鍛鍊身心的好選擇，但登山安全絕不能輕忽。許多山難意外往往不是發生在高山，而是看似平易近人的郊山，尤其是因為天候變化導致的山徑濕滑或突發狀況。幸運的是，在這個資訊發達的時代，我們只需要一個簡單的手機工具——Google 氣象，就能成為自己登山安全的第一道防線。
文 ／104高年級
掌握降雨量：濕滑山徑的警訊
郊山山徑多為泥土、階梯或樹根，一旦遇到降雨，極易變得濕滑難行。若前幾日有連續降雨或預報當日有較大降雨量，都應提高警覺。
Google 氣象如何查看？
在 Google 搜尋列中輸入你的目的地（例如：陽明山、貓空+氣象）。
即可查看即時氣象和「降雨機率」與「每小時降雨量」預報。
最長可看到未來十天的天氣預報，但氣象每日都在變化，越接近的日期預報會越準確，可養成每日觀看氣象預報的習慣。
登山安全提醒：
下大雨或連日降雨後，山徑會變得泥濘不堪，行走時容易滑倒，增加扭傷、骨折的風險。此外，雨水也可能使部分路段積水或形成小溪流，務必小心。若預報有大雨或豪雨特報（降雨強度達到一定標準），請果斷取消登山行程。
評估風速：山區體感溫度的關鍵
除了降雨，風速也是影響郊山安全與舒適度的重要因素，尤其在山頂、迎風面或稜線上，風勢可能比平地強勁許多。這時候還要注意風寒效應，除了溫度之外，風速也會影響到體溫，需要選擇適合的服裝裝備。
風寒效應： 空氣的流動會將人體表面的溫度帶走，風越大、帶走的溫度的速度愈快，使體感溫度遠低於實際氣溫。風速每增加一點，體感溫度就會明顯下降，這在高海拔地區或冬季時更需注意，以預防失溫。
Google 氣象如何查看？
在氣象頁面中，往下滑能找到「風速」的資訊，單位多為「公里/小時 (km/h)」或「公尺/秒 (m/s)」。
風速判讀建議：
低於 10 km/h (約 2.8 m/s)： 幾乎無影響，體感舒適。
10 - 20 km/h (約 2.8 - 5.6 m/s)： 風力開始有感，需注意保暖，尤其是有風寒效應。
高於 20 km/h (約 5.6 m/s)： 行走時需費力平衡，建議戴上帽子或頭巾，並穿著防風外套。若風速過大，應避免行經暴露感高的稜線或崖邊。
行前準備與應變：簡單手機工具的大幫助
總結來說，利用 Google 氣象這項簡單的手機工具，我們就能在行前快速評估郊山登山的風險：
查詢目的地天氣： 至少查看未來 1-2 天的天氣預報，特別是降雨量、降雨時段與風速。
判斷是否啟程： 若有大雨/豪雨預報、或連續數日降雨，為了您的安全，建議改期或選擇更安全的替代方案。
準備合適裝備： 根據天氣預報，準備好雨具（雨衣比雨傘更實用）、防滑鞋具、登山杖、帽子以及能應對風寒效應的防風外套。
照顧自己的登山安全，從認識風險開始。簡單使用手機上的 Google 氣象，就能讓你做出最明智的決策，享受安全又愉快的郊山之旅。
若您要攀登的是中級山或百岳，因台灣山區的地形複雜，建議您參考中央氣象局網站，及專業的氣象軟體會更符合進階登山的需求喔。
想了解更進階的氣象判讀課程 ：素人也能學會天氣預報，築起第一層安全防護網
資料來源：Gemini、中央氣象局網站、中央氣象局臉書
從設計專才到未來職人──認識「大安高工圖文傳播科」的真實樣貌
設計，是喜歡畫畫就能勝任的事嗎？高中三年，又能學到哪些專業？未來的出路，又會長成什麼模樣？這一次，我們走進大安高工圖文傳播科，透過鄭茜文主任的分享，帶你認識圖傳科的學習內容與升學出路！
文／104高職生
圖文傳播在學什麼：整合科技與美感的學習歷程
你以為設計只是畫畫嗎？在圖傳科，設計是反覆練習、整合思維與實作經驗的過程。學生從高一開始打下基本功，學設計概論、色彩原理；進入高二後，課程開始進一步與業界技術接軌，包括圖文編排、向量繪圖與棚拍攝影實習；到了高三，學生要進行專題製作與設計實務，不只是把作品完成，更要能站上台前，講清楚自己的設計概念與表達邏輯。
能力面向能力說明對應課程跨域力整合所學知識，應用於跨領域學習與實作，解決實務問題。設計概論、圖文傳播概論、印刷與設計實務、圖文複製實習、向量繪圖實習、基礎設計實習等研創力具備研發與創新思維，能因應科技趨勢、創造價值。表現技法實習、專題製作、造型原理、攝影實習、畢業專題製作等專業力具備專業技能、技術素養與職業道德，轉化生涯目標為行動方案。Photoshop／Illustrator／InDesign 操作、印前作業實習、色彩原理、數位影像處理實習、棚拍攝影實務、專業圖文複製實習、選手培訓等移動力具備國際觀與文化理解，能自信溝通、拓展知識邊界。國語文表達與應用、學習歷程製作與發表、選手培訓、設計實務、畢業專題製作（發表面向）等
（表：圖傳科培養的四大能力）
為了讓學生在真實場域中成長，圖傳科建置了攝影棚、數位印刷教室、Mac教室與圖文複製工場等專業實習空間。學生除了日常學習，也會挑戰技能檢定。目前丙級證照通過率穩定超過九成，乙級也有六成以上的表現。這些證照是過程中學生對自己專業能力的確認，也為未來升學與工作奠下基礎。
圖：大安高工圖傳科｜攝影棚教室（大安高工圖傳科主任提供）
喜歡畫畫不一定適合設計？
圖傳科的學生來自不同背景，有些是從小愛畫畫，也有些是對設計感到好奇而選擇這條路。但進入圖傳科後：「喜歡畫畫就適合設計」這個迷思會被一點一滴的學習中澄清，而競賽更是磨練與驗證所學的舞台，平日無數次的修改，都成為比賽的底氣。近年來，圖傳科在全國工科技藝競賽屢創佳績——應用設計類金手獎第1名已連續四年奪冠，圖文傳播類金手獎第 1 名也完成了二連霸，幾乎年年都有學生拿下金手獎的殊榮，獲獎的成果背後，藏著的是師生之間深厚的信任與默契。
圖：大安高工圖傳科｜參與108學年度全國工科技藝競賽（大安高工圖傳科主任提供）
茜文主任分享，過去18年的教學經驗讓她知道，不同的學生需要不同的語言與陪伴方式，比賽當然有壓力，學生也常擔心沒得名，但主任總會提醒他們：只要用實力累積經驗就能踏穩腳步。她自己也曾是選手，深知那種孤獨與緊張，也更知道一位好教練的陪伴有多重要。於是技藝競賽的意義，亦是那些準備的日子中老師與學生在無數次修改討論中如何彼此靠近一起撐過挑戰的回憶！
圖：大安高工圖傳科｜鄭茜文主任 至鶯歌工商細心指導選手（大安高工圖傳科主任提供）
從圖傳出發，看見更多可能
圖傳科未來的發展聚焦於強化自身的獨特性，延續印刷專業出身的技術基礎，整合設計、美感與傳統文化，發展如藍曬、布衣、鉛字等文創應用課程，同時，科內也重視溝通與表達力的養成，鼓勵學生在創作過程中說出自己的理念，建立能回應時代的設計思維。
畢業後，圖傳科學生的升學選擇相當多元，常見升學目標包含國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學、國立臺灣師範大學等設計或傳播相關學系。也有學生選擇進入職場，發展自創品牌、音樂創作、自媒體經營等個人事業，走上獨立接案的路線。圖傳科培養的不只是設計專才，更是願意學習、勇於嘗試、持續創造的未來職人！
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