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「自動化:負責設計與實施自動化解決方案,以提升業務流程效率與準確性。主要目標包括降低人力成本、提升生產力和減少運作風險。必要的技能包括程式設計能力(如Python、Java)、了解自動化工具(如RPA)、以及強大的數據分析能力。此外,需具備良好的跨部門協作能力和溝通技巧,以確保不同部門需求能夠被充分理解與滿足。在台灣工作環境中,需面對快速變化的市場需求和企業數位轉型的挑戰,具備靈活應變能力尤為重要。」
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

07/03 18:30

[KNIME]KNIME Analytics Platform 5.5 版本重點更新介紹
近年No code或Low code工具越來越盛行。
近期很努力的在學習新的工具KNIME,是一套開源的資料科學與數據分析軟體,使用者可透過拖拉節點、串接流程,無需寫程式即可完成資料整合、處理、分析、視覺化與機器學習等任務。
在稽核領域也可以用來製作許多稽核程式,前陣子已經完成製作了Benford定律的查核模板。
在2025/7/2 KNIME官方發布了5.5版的更新
這次版本大幅簡化了AI Agent的開發流程,能夠更輕鬆的打造專屬的AI Agent,無需複雜整合、編碼或面對陡峭的學習曲線。
主要更新亮點列點如下:
1. AI Agent開發更容易
- 全新的Agent Prompter節點,整合工具提取、選擇與迭代於單一節點,讓代理開發更直觀。
- Agent Chat View 節點,為代理型數據應用快速加入即用型聊天介面。
2. AI 模型連接器大幅擴充
- 新增 Anthropic Claude、Google AI Studio & Vertex AI 的 Gemini 模型、IBM watsonx 等連接節點,AI 模型選擇更豐富。
3. 工作流程版本管理
- 直接在 KNIME Analytics Platform 內對上傳至 KNIME Hub 的工作流程進行版本管理。
4. 使用者介面更新
- 元件對話框可於側邊面板開啟,元件輸出直接顯示於底部面板。
- 支援標籤(Tabs)重新排序與節點對齊,提升工作流程組織效率。
5. 全新工作流程畫布渲染系統(實驗功能)
- 大型工作流程載入更快、操作更流暢,可於偏好設定中啟用。
6. 日期與時間資料處理更簡單
- Expression 節點現可直接處理日期與時間型別,相關節點也全面現代化,提升易用性。
7. 深度整合 Microsoft Fabric
- 支援連接 Microsoft Fabric 主要服務,於 OneLake、Data Warehouse 讀寫數據,並管理 Power BI 語意模型。
這麼好用又免費的工具真的非常推薦大家下載使用,唯一缺點是只有英文版沒有中文化的介面,但這應該不是太困難的障礙。
進入下載頁面後資料都不用填,將同意的選項勾選後按Download即可。
提供了Windows、Mac、Linux等版本可下載,值得一提的是Windows有三個選項。
一和二都是安裝檔,第三個Zip選項則是下載解壓縮資料夾後即可使用,完全不需要安裝!
這麼厲害好用的工具推薦給大家~
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用Python操作Excel|實現職場自動化與理財工具開發
課程介紹 Excel是各行各業必備的工具,時常有各種資料要整理,要從網路上擷取資料,不斷的複製貼上,整理格式,統計各種表格內容,不知不覺中時間就這麼過去了,發現很多時候,自己的時間並不是在有價值的分析上,而是重複性的操作上,一整天下來,感覺很累,眼睛很酸,肩膀很硬,想到明天還有資料要整理,整個心情就好不起來。 其實只要作業流程確定,這些重複繁瑣的操作,都可以使用Python操作Excel來自動完成! 這堂課將會學習使用Python讓所有操作的步驟自動化,將能夠減省大量的時間和繁複無趣的重複性操作。 課程主要分 7 個章節,在第一個章節,你將會學習 Python 的 xlwings 套件基礎,透過程式開啟或建立檔案、彈性單筆到多筆資料的讀取與寫入、公式的應用到工作表的操作。 有了操作基礎後,自第二章節將實作更進階的應用與操作,透過程式抓取網路開放資訊,做資料的清理。並整理至 Excel,再設定格式與凸顯資料,最後透過 Pandas 做資料的統計。 資料視覺化在資料分析中是很重要的一個環節,在第三章節將學習使用程式來建立 Excel 原生圖表,和學習整合 Plotly 和 Matplotlib 這兩款強大視覺化套件至 Excel,最後實作一鍵自動完成統整資料的案例。 獨家內容 加入就送 7 大類別,共 39 個 Python 程式範例 檔案路徑資料解析 列出所有資料夾內指定檔案類型的檔案 批次修改多個檔案名稱(可含子資料夾) 一次搜尋多個特定檔案(自動走訪檔案) list資料讀寫 Dictionary資料讀寫 Numpy資料讀寫 Series資料讀寫 建立、複製與刪除工作表 複製工作表至另一個活頁簿 複製工作表標籤顏色 隱藏與顯示工作表 保護與取消工作表 設定指定的列高與欄寬 工作表中新增與刪除列與欄 將單欄資料拆成多欄資料 將多欄資料合併成單欄資料 凍結工作表窗格 設定字型、大小、粗體、斜體、底線和顏色 設定數字格式 設定儲存格框線樣式 設定儲存格對齊方式 設定合併儲存格 公式與函數的使用 Excel原生折線圖&3D折線圖 Excel原生長條圖&3D長條圖 Excel原生圓餅圖&3D圓餅圖 Matplotlib折線圖 Matplotlib長條圖 Matplotlib長條堆積圖 Matplotlib圓餅圖 Matplotlib散佈圖 Plotly泡泡圖 Plotly雷達圖 建立樞紐分析表 Excel 轉成 PDF 檔 Excel 工作表列印 課程特色 課程教學使用 Jupyter Notebook,說明每一行程式是如何運行的 課程中所使用到的軟體和爬蟲所抓下來的資料均是免費來源,不需要額外付費才能進行課程 課程包含豐富的實戰教學,各實戰中都可以從中學習到不同的技巧和技術 課程後台有專屬討論區,和全體同學一同線上學習,學習過程中有問題,都可以直接提出 彈性的學習時間與地點,只需要一台電腦就可以在任何地方無時間限制的重複觀看與練習 適合對象 想讓繁複作業自動化的人 想增加資料分析工作效率的人 想學習Python結合Excel做統計分析的人 想節省時間,讓大量重複性行政作業自動處理的人 想用Python自動整理金融資訊的價值投資人 上完課程後,你能夠學會 Python搭配xlwings模組,自動輕鬆操作Excel 學習網路爬蟲與Excel整合,自動化抓取資料、清理資料、整合資料、統計資料、產生圖表並整理至Excel 使用Python做Excel密碼保護 整合Matplotlib與Poltly視覺化圖表至Excel 學習整合網路公開資源抓取,並於Excel中產生統計圖表 用Python製作FIRE財務自由計畫Excel試算表 用Python製作美股價值投資工具 講師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 第一章 利用Python輕鬆操作Excel 講座 1 Anaconda 開發環境安裝與架設 講座 2 使用Python操作Excel基礎 (開啟Excel、單筆資料讀寫、儲存格名稱設定和公式應用等) 講座 3 多筆資料讀寫操作 講座 4 操作 Excel 工作表 (新增刪除工作表,一次複製12月份工作表並自動命名) 第二章 網路公開資訊擷取與 Excel 整合應用 講座 1 Converter 的應用 (字典與DataFrame資料型態的Excel讀寫) 講座 2 使用Python抓取網路公開資訊 (空氣品質指標為例,包含資料清理與寫入Excel) 講座 3 使用Python自動化操作設定格式與凸顯資料 (字體、位置、格式和邊框等設定,依分類設定儲存格顏色) 講座 4 自動化資料統計應用 (統計各縣市空氣品質指標為例) 第三章 運用Python自動操作Excel資料視覺化圖表 講座 1 Excel 原生圖表資料視覺化 (製作折線圖、長條圖為例,套件有提供74種圖表可自行設定) 講座 2 Plotly 資料視覺化 (製作折線圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 3 Matplotlib 資料視覺化 (製作折線圖、圓餅圖為例,官方網站有提供各種圖表範例) 講座 4 Python 資料視覺化實戰案例 (以第二章節空氣品質指標統計為例) 講座 5 一鍵自動化統整資料至Excel【從數據下載、資料清理、統計數據、凸顯資料到製作圖表】 第四章 Python X Excel 專案實戰 1 (FIRE 財務自由計畫試算表) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 使用Python自動計算試算表 講座 3 自動操作設定凸顯資料(點我試看) 講座 4 自動產生資料視覺化圖表 講座 5 一鍵自動化試算FIRE財富自由計畫 第五章 Python X Excel 專案實戰 2 ( 美股投資工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 Python網路爬蟲與Excel整合實作 講座 3 多頁爬蟲與Excel整合實作 講座 4 一鍵自動化整理價值投資清單 第六章 Python X Excel 專案實戰 3 ( 辦公室自動化工具 ) 講座 1 專案開發實戰介紹 講座 2 統整多份訂單資料(讀取多份Excel訂單資料,統整至單一清單,含 CSV 文件處理) 講座 3 各客戶銷售統計(產生統計表資訊與圓餅圖,大客戶一目了然) (點我試看) 講座 4 各產品類別銷售統計(產生統計表資訊與堆積長條圖, 找出明星商品) 講座 5 每月營收統計 - (產生統計表資訊與折線圖, 一張圖看每月營收狀況) 講座 6 使用Python做Excel密碼保護 第七章 補充章節 講座1:驗證儲存格資料 講座2:設定條件式格式設定 Python 程式基礎 程式開發環境建立 認識變數和資料型態 流程控制 常用的容器型態 函式、模組和套件 檔案的讀取與寫入 例外處理 try-except 類別與物件 Python 爬蟲程式 認識網路爬蟲 網路爬蟲相關技術 認識 HTML 認識 Chrome 開發人員工具 BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 上課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電(Windows或Mac) 電腦需要有Microsoft Excel軟體 課程會說明如何安裝Anaconda與Python和所需的套件,皆是免費 xlwings套件,支援.xlsx/.xls/.xlsm/.xlsb格式
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【2025 最新】Amazon搶進企業AI代理市場!全新Quick Suite工具挑戰Google與微軟
2025 年 9 月,Amazon 正式宣布進軍企業 AI 代理市場,推出內測中的 Quick Suite。這套工具以 AI 代理為核心,能自動協助企業處理研究、數據分析、文件生成與決策建議,顯示 Amazon 不再滿足於雲端基礎建設角色,而是要與 Google Gemini、Microsoft Copilot 等直接競爭。隨著「Amazon AI 代理」與「企業 AI 工具」成為熱搜關鍵字,這場 AI 生產力工具的戰爭也進入白熱化。
🚀 Amazon Quick Suite 的核心功能
自動化研究與分析:快速整理大量資訊並輸出簡明摘要,降低員工花費在基礎調查上的時間。
文件生成與內容提案:AI 可自動撰寫簡報、合約草稿與市場研究報告。
決策輔助:結合雲端大數據與 AI 模型,提供企業策略建議。
深度整合 AWS:直接與 Amazon Web Services 資料與安全架構相連,確保企業級可靠性。
📊 比較表|Amazon Quick Suite vs 傳統企業工具
| 項目 | Amazon Quick Suite (AI 代理) | 傳統企業工具(如 Office、CRM) |
| 研究與分析| AI 自動整理資訊,輸出重點摘要 | 人工整理與分析,耗時耗力 |
| 文件生成 | 自動產出簡報、報告與提案 | 需人工撰寫與編輯 |
|決策支援 | AI 提供數據驅動的決策建議 | 多依靠人員經驗與靜態數據 |
| 系統整合 | 與 AWS 深度整合,確保安全與穩定性 | 需額外串接不同平台,整合度較低
|操作效率 | 高度自動化,適合追求效率與規模化的企業| 以人力操作為主,效率受限
🎯 小結:Amazon 正式加入企業 AI 工具大戰
Amazon 這次推出 Quick Suite,不僅是補足自家在 AI 生產力應用上的缺口,更意味著 AI 代理將成為企業競爭力的核心。在 Google、Microsoft 已搶先推出 Gemini 與 Copilot 的情況下,Amazon 的加入勢必會讓市場競爭更激烈。對企業來說,誰能率先掌握這類 AI 工具,就能在決策速度、營運效率與市場競爭中搶得先機。
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