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Power Platform 的一些學習資源
最早是透過 梅問題教學網 的一篇內容引起興趣，
（感覺是台灣微軟的活動，當時不少寫手在介紹）
教學 - Microsoft Power Platform 包含多元的雲端自動化程序，也可透過拖曳，彈指間完成所需的自動化程序
當時裡面已內建許多的AI 工具，如圖文辨識(OCR)，對繁體中文的支援還不是很強，且還沒有推出Desktop版本，故需要依賴雲端可串接起來的情境，但近年微較已推出 Power Automate Desktop (目前只有Windows版)，讓自動化的領域更為擴大了使用性，只要本機可以做的幾乎都能做到(重覆性)。
近期重新了解這主題，中文資源多出了不少，且有不少教學及文章在介紹，以下記錄供參考
1. 善用 Microsoft 365 提升你的生產力！
ithome 辨的IT文章連續30天30篇的鐵人賽
2. Power Apps & Power Automate輕鬆學
作者近期也出書囉
3. 貼第2點作者時，誤打誤撞的找到了另一位日本作者的書籍(就一起分享及記錄起來)
4. 生成式AI ChatGPT 可以做為助手輔助，不少指令可以透過它來協助產生，不過有時它會提供了過時指令或套件，但仍然是相當實用.
5. 當然，萬能的 Google 大神是免不了的...
==
微軟也有針對 Power Platform發行證照。
PL-900 Power Platform 商業智慧應用基礎認證 | PL-900 Microsoft Certified: Power Platform Fundamentals
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熱門精選
【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，無論您是初學者還是專業人士，都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據，整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程；可透過排行榜，找到你所需的學習內容，增進職場的職能成長，加強自我競爭力，打造你的職涯藍圖！
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講師將以系統化教學法，教授數據分析常用情境，搭上火紅 ChatGPT ，步驟式實戰，能隨學即用，讓你知道如何在工作中運用所學到的技能！
第2名。AI資料科學家【 聽課全系列 】
「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
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行銷廣告文案+社群策略及內容+SEO生成+BingAI繪圖，一次學會生成式AI工具應用！
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第7名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-繪圖設計課(12/21開課)
🔴報名截止日：2024/12/8🔴
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往在產品企劃及開發上，所面臨到的難以解決的疑難問題，在未來都有機會利用AI工具進一步改善，取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用，並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
更多AI課程推薦：
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Wordpress教學課程2021 - 低成本製作網頁 + 利用google cloud架站
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開發Python網頁爬蟲前需要知道的五個基本觀念
Q: 什麼是網頁爬蟲?
網頁爬蟲可以把它想像成是一種網頁機器人，能夠依照特定的模式或規則，自動化擷取網頁原始碼，來進行解析取得資料，所以被大量的應用在網頁資料蒐集。
當然網頁爬蟲部一定只能使用Python來進行實作，其它像Java、C#及JavaScript等程式語言也可以，而因為Python語法簡潔及擁有許多成熟的套件與框架，所以筆者選擇Python來開發網頁爬蟲。
Q: 網路是如何運作方式呢?
Python網頁爬蟲事實上就是模擬使用者來瀏覽網頁，這時候就需要瞭解網路的基本架構，分為用戶端(Client)及伺服端(Server)。
其中，用戶端(Client)就是使用者瀏覽網頁的裝置(例：本機電腦)，當使用者點擊網頁時，也就代表請求(Request)的動作，存取該網頁連結的伺服端(Server)，而伺服端(Server)接收連結得知使用者所要看的網頁後，將內容回應(Response)給用戶端(Client)。
這樣的網路運作方式就跟點餐的流程非常相似，當我們進到一間餐廳看著菜單，就像到一個網站瀏覽其中的網頁，接著，到櫃檯向老闆點餐的動作就像是看到喜歡的網頁，請求(Request)伺服端(Server)想看的網頁，最後，等待老闆烹飪完成送到餐桌上，像是伺服端(Server)端處理完成回應(Response)給使用者。
Q: 網頁的基本結構是什麼?
網頁是由許多的標籤(Tag)與元素(Elements)組成，並且具有階層式的結構，所以Python網頁爬蟲就需要透過定位，來取得所需的元素(Elements)。
Q: 常見的Python網頁爬蟲套件及框架
常見的Python網頁爬蟲套件及框架包含BeautifulSoup、Selenium及Scrapy。
BeautifulSoup對於HTML及XML的解析非常友善，並且容易入門使用，適用於靜態類型的網頁及小型的Python網頁爬蟲專案。
Selenium同時擁有網頁自動化測試及爬取功能，能夠搭配 JavaScript來進行爬取，所以非常適用於爬取需要滾動捲軸來動態載入資料的網站，像是電子商務或社群平台等。
Scrapy相較於BeautifulSoup及Selenium爬取速度較快且有效率，擁有非同步的功能，所以適用於爬取大量的資料及大型網頁爬蟲專案。
Q: Python網頁爬蟲有沒有標準的開發流程?
開發Python網頁爬蟲的流程，首先，會需要知道想要蒐集什麼樣的資料來進行分析或應用，接著，就可以尋找相關的網站，來分析要爬取的網頁原始碼結構，並且觀察是否有規則或模式可循，然後，選擇程式語言及適當的套件，依照分析的網頁結構及規則開發網頁爬蟲，最後，將爬取的資料依需求寫入資料庫、CSV檔案或雲端等。
如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2020/10/python-web-scraping.html
)網站觀看更多精彩內容。
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1分種認識頂尖業務都在使用的銷售管理工具Pipedrive | TS Cloud 田中系統
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推薦給你
為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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