CompTIA Project+ 國際專案管理師認證暨實務課程
104學習
水質檢測
確保水中無害物質含量符合環保標準，保障飲用水與工業用水的安全。能有效辨識污染源，預防環境污染擴散，提升公共衛生品質。掌握分析儀器操作與數據解讀能力，有助於企業遵守法規，降低罰款風險，並促進永續經營。此技能在環保、製造、公共衛生等產業需求穩定，具備專業能力者具備良好職場競爭力。
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
PMP®國際專案管理師培訓課程
長照行政品質必修課｜行政與照顧品質管理基礎四堂課
公務人員考題複習精選【人事行政】
Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】
公務人員考題複習精選【勞工行政】
【台南實體】 MEP機水電BIM iCAP認證班 | 給排水.燈管照明.動力系統.衝突碰撞.算量出圖｜刷卡分期0利率
10/24、25、31、11/1場【實體課程】長期照顧居家督導人員專業課程（Level II）－台南場｜長照積分課程
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
職業衛生管理師
職業衛生管理師證照旨在培養具備職業安全衛生相關知識與技能的專業人才，能有效評估工作環境中的危害因素，制定並執行職業安全衛生管理措施，保障勞工健康與安全。持有此證照者熟悉相關法規標準，具備風險評估與事故預防能力，能協助企業建立完善的職業衛生管理體系，提升工作場所安全水準，促進勞動環境的持續改善。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
下水道用戶排水設備承裝技術訓練合格證書
依技術士技能檢定及發證辦法經技能檢定合格，取得下水道用戶排水設備配管技術士證書或自來水管配管技術士證書者，始得參與下水道用戶排水設備承裝技術訓練。
內政部國土管理署
丙級水族養殖技術士
為籌劃辦理水族養殖技術士技能檢定以配合國內水族業蓬勃之發展，及相關行業之從事人員應具備水族養殖基礎知識與技術，以因應國內水族養殖業就業之需要，藉以提高國內水族養殖之人力水準，爰經勞委會職訓局邀專家學者於八十四年度完成水族養殖技術士技能檢定規範之訂定。
將水族養殖技術士技能檢定人員分級如下：
1、丙級：應具備水生生物之認識、養殖水質檢測、水族病害處理、水族飼育、水族箱之裝配與操作及水生生物之包裝與處理等相關常識與基本技能者。
2、乙級：應具備水生生物認識、養殖水質檢測、水族病害處理、水族飼育、水族箱設計等相關知識與技術。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級下水道設施操作維護技術士
分設管渠系統、機電設備、處理系統及水質檢驗等四項，每一種區分甲乙兩級。說明如下:
※管渠系統:乙級：從事下水道管渠系統之操作維護及管理。甲級：從事下水道管渠系統操作維護之計劃、設計、監督及管理。
※機電設備：乙級：從事下水道處理相關機械、儀表及用電設備之一般操作與維護工作。甲級：從事下水道處理相關機械、儀表及用電設備之一般操作與維護工作。
※處理系統：乙級：工作範圍為污水處理廠單元操作管理。甲級：污水處理廠綜合操作管理。
※水質檢驗：乙級：從事廢污水採樣及一般性物理化學生物等水質檢驗工作。甲級：從事廢污水採樣與一般性物理化學生物等水質檢驗及負責精密儀器分析工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
自來水管承裝技工考驗合格證書
自來水管承裝技工考驗合格證書目前改為丙級自來水管配管技術士認證。
為配合自來水法及自來水管承裝商登記規則之研修，茲將自來水管配管職類技能檢定分為乙、丙二級。
丙級自來水管承裝技工技術士工作範圍：從事自來水用水設備及下水道用戶排水設備之管路裝配工作。
丙級自來水管承裝技工技術士檢定為一試兩證：
一、丙級自來水管承裝技工技術士
二、自來水管承裝技工考驗合格證書
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
特考甲種引水人
特種考試甲種引水人證照為水利工程領域專業資格，主要驗證持證人具備操作及管理引水設施的能力，確保水源合理調配與安全運行。持有此證照者能從事水庫、引水渠及相關設備的操作維護工作，並具備應對突發水利狀況的專業知識，對保障公共用水及農業灌溉具有重要角色。此證照為進入水利部門及相關單位技術職位的重要資格依據。
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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台水公司技術士、營運士甄試不限年齡性別，平均錄取率12.57%
台水公司宣佈為補充基層人力，預計將錄取386人、平均錄取率12.57%。招考類別包括操作、化驗、裝修、工程、業務、抄表、行政等7類，報名資格不限年齡、性別，初試測驗已於5月10日完成，預定5月28日開放線上查詢初試成績，之後再通知初試合格者參加複試，《104職場力》為您整理相關資訊，歡迎參考！
更新時間：2025/5/13
文／104職場力
台灣自來水股份有限公司在年前公告：為補充基層人力，將辦理114年評價職位人員甄試，預計最終將錄取386人，包括技術士316人（操作類-甲140人、操作類-乙40人、裝修類-甲79人、裝修類-乙9人、化驗類9人、工程類39人）以及營運士70人（包含業務類54人、行政類16人）。
報名資格不限年齡、性別，歡迎高中（職）以上畢業求職者參考，相關資訊請參考台灣自來水股份有限公司全球資訊網公告，《104職場力》也將持續為您追蹤相關資訊。
台灣自來水公司114年甄試
延伸閱讀：【4大國營事業招考2025】起薪上看4.5萬！台糖、台電等預計招考386人
台水公司表示：本項甄試採分類、分區報考及錄取。
甄試共分初試及複試兩階段，初試採筆試方式，均為選擇題型，計共同科目1科及專業科目2科；複試採體能測驗、術科測驗及口試方式進行，台水公司隨後也於今年（2025年）的5月10日在北、中、南3個考區舉辦初試，預定5月28日開放線上查詢初試成績，之後再通知初試合格者參加複試，預計錄取386人，根據統計，今年報考人數共3871人，到考率79.36%，平均錄取率為12.57%。
各類別的甄試科目及名額彙整請參考下列連結：
台灣自來水公司114年評價職位人員甄試：各類別甄試科目及名額彙整表
根據流程，自5月12日下午2時起可至甄試網站查詢初試科目試題及答案，預定5月28日開放線上查詢初試成績，之後另外通知初試合格的考生參加複試，錄取人員將依甄試總成績高低依序分區、分批進用，經試用6個月合格後正式僱用。
【初試】試題與參考解答公告
台灣自來水股份有限公司指出，本次甄試預計錄取技術士316人，包含操作類-甲140人、操作類-乙40人、裝修類-甲79人、裝修類-乙9人、化驗類9人、工程類39人；以及營運士70人，包含業務類54人、行政類16人。
此外，為善盡企業社會責任，今年甄試循往例會對具原住民族及身心障礙身分者，加計筆試成績15%。
「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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桌上的水該喝嗎？企業面試秘密「水測試」 過來人分享過關法
2025-02-24 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
每間公司在徵才面試時，都有不同的方式，國外的網友分享有企業招聘經理喜歡秘密用「水測試」，透過一杯水考驗面試者的應對，此舉也掀起網路討論。
根據《紐約郵報》報導，一名網友在論壇Reddit好奇發文詢問：「企業的招聘經理會在面試者不知情的情況下，對他們進行哪些『特殊測試』？」貼文一出，其中有人回覆「水測試」，該網友表示：「我不是招聘經理，但在我被錄取後，與我的面試官聊到這件事，她告訴我，他們在招聘時會在桌上擺一壺水和一個杯子，觀察是否有人會在面試過程中喝水」。
他提到自己是在面試時唯一一個以「正常速度」喝水的人，他認為這被視為能在職場環境中自信地接受提供的禮物或邀請，透過觀察一個人如何拒絕水或喝水速度過快，可以看出很多個性特質。他也分享自身的經驗，「若你在面試中遇到類似情況，不知道『正常速度』是什麼，我當時的做法是，每回答完一個問題後喝一口水」，也有其他網友提到，「天啊！我面試時，桌子上也曾出現過水，當下並未特別在意，也許這就是為何儘管我只有一半資格也能被錄取的關鍵」。
不過也有人表示「一位招聘官告訴我，面試期間不要喝任何東西，以免灑到自己或其他地方」、「即使我口渴也會禮貌拒絕，因為我塗了口紅，不想在杯子上留下污漬」、「口紅印很尷尬外，大多數面試時間都是30-60分鐘，如果喝了讓我想上廁所怎麼辦？」。
這樣的任意試驗類似於「咖啡杯測試」，招聘經理會在面試者坐下前到辦公室茶水間裡為他們提供一杯咖啡，喝完之後，如果面試者不主動將用過的杯子歸還到茶水間，就不太可能被錄用。蘋果創辦人史蒂夫・賈伯斯（Steve Jobs）也曾使用「啤酒測試」，應徵者要陪同面試官去散步或喝一杯啤酒，藉此營造輕鬆氛圍，並透過非正式的對話觀察對方的個性與應對能力。
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從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。
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前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？
在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。
1. 先檢視目標是否合理
很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。
2. 區分能力問題與意願問題
能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。
3. 注意管理者回饋與認可的公平性
績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。
4. 強化進步導向的回饋機制
對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。
將績效管理視為一門「藝術」與系統工程
優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。
為什麼現在就要重視？
有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。
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維護勞工健康並監測，勞動部修正「勞工作業環境監測實施辦法」
為引導雇主確實掌握勞工作業場所的有害暴露風險，落實保護勞工健康，勞動部修正發布《勞工作業環境監測實施辦法》，除擴增監測項目、強化監測規劃與執行品質外，亦導入企業自主管理審核機制，讓監測制度更能落實把關，作為預防職業病及改善工作環境的重要依據。
文／《104職場力》
勞動部發布新聞稿說明：為了更能反映勞工作業的真實暴露情況，提升整體作業環境監測的有效性與品質，於民國115年6月12日修正發布《勞工作業環境監測實施辦法》，除擴增監測項目、強化監測規劃與執行品質外，亦導入企業自主管理審核機制，讓監測制度更能落實把關，作為預防職業病及改善工作環境的重要依據。
本次修正共有5大重點：
擴大專業參與
落實暴露評估
鼓勵自主管理
擴大監測項目及管理
加強監測機構管理
▲ 圖片來源：勞動部
延伸閱讀：創造高互動工作環境，吸引Z世代求職者到職
根據勞動部新聞稿，本次修正共有五大重點：
一、擴增監測項目並強化監測管理
新增1-溴丙烷、甲醛、環氧乙烷等13項有害化學物質納入定期監測；另將指定鑄造及人造石等高風險行業，增列結晶型游離二氧化矽濃度監測，以預防矽肺症等職業病發生。此外，監測結果如達容許暴露標準以上者，監測頻率將由每6個月縮短為每3個月，以督促事業單位儘速改善作業環境。
二、落實暴露評估成效
除勞動部將明確公告應監測的對象、採樣數量及頻率等事項，使樣本數具代表性外，並要求雇主透過適當的採樣策略及統計分析方法，以掌握勞工實際暴露情形。
三、擴大專業人員參與
將應組成監測評估小組研訂監測計畫的事業單位規模，由勞工人數500人以上降低門檻為300人，擴大納入職業衛生技師等專業人員參與，協助事業單位提升監測規劃與暴露評估品質。
四、鼓勵企業落實自主管理
對於作業環境監測制度完善、管理成效良好且長期暴露風險低的事業單位，經中央主管機關審查通過後，得合理調整監測頻率，以鼓勵企業持續投入資源強化自主監測管理。
五、強化監測機構管理
明定監測機構如刻意規避正常作業或高暴露作業場所辦理監測，將依法處罰；同時擴大查核量能，授權勞動檢查機構得委託專業團體辦理查核，以提升監測品質及公信力。」
勞工作業環境監測實施辦法修正條文對照表
勞動部表示，本次修法將使監測結果更能反映勞工實際暴露情形，協助事業單位採取有效改善措施。考量新增監測項目及暴露評估制度、監測管理成效審查等相關配套措施之建置，需提供雇主、監測機構及相關專業人員充分準備時間，本次修正的部分規定自116年1月1日起施行。
勞工作業環境監測實施辦法QA一次看！
Q：這次修正有哪些重點？A：1. 擴增調整監測項目及實施作法。2. 導入暴露評估制度。3. 加強專業技師參與。4. 鼓勵企業強化監測自主管理。5. 強化監測機構管理。
Q：為使雇主及監測機構實施的作業環境監測，能真實反映勞工暴露風險，勞動部修正了什麼？A：1. 明定雇主應依中央主管機關公告的實施方式辦理。2. 未來會公告明確應監測的對象、採樣數量及頻率等事項，使樣本數具代表性，並透過統計分析的暴露評估方法，以掌握勞工暴露狀況。3. 凡監測結果達容許暴露標準以上者，監測週期由每6個月縮短至每3個月1次，以督促雇主採取有效控制措施，並於改善後重新評估。4. 修法前要求500人以上事業單位，監測計畫應由執業職業衛生技師參與研訂，勞工人數將下修至300人，讓專業人員參與。5. 為擴大稽查量能，授權勞動檢查機構得委託專業團體辦理查核。6. 明確規定當監測機構刻意規避正常作業或高暴露場所實施監測，可罰6-30萬，情節重大得撤銷或廢止監測機構認可。
Q：這次修正擴增調整監測項目，有哪些主要變動？A：本次蒐集職業流行病學的研究與實際案例，增加13種應實施監測的有害物質（如甲醛、環氧乙烷等）。吸入結晶型游離二氧化矽會導致肺部纖維化，進而演變為矽肺症、肺癌，未來將指定業別（如：陶瓷、玻璃、人造石材製造加工及鑄造業等），應定期監測結晶型游離二氧化矽濃度。
Q：如何強化監測自主管理？A：因部分製程場所的作業環境監測結果常呈現未檢出（ND值）或極低濃度，這次修法新增事業單位監測自主管理審查機制。對於具完善作業環境監測制度及管理成效良好者，其經中央主管機關審查通過，得於一定期間合理放寬對低風險場所定期實施監測頻率規定，引導事業單位落實監測制度有效性。
Q：這次修法什麼時候上路實施？A：這次修正新增作業環境監測項目、暴露評估報告撰寫及作業環境監測管理成效審查制度等。為了提供適當的緩衝時間，讓雇主、監測機構、執業職業衛生技師及主管機關等各方，能有充裕的時間完善相關配套措施，相關制度至2027年1月1日施行。
【勞工作業環境監測實施辦法】QA一次看
員工滿意度自己調查？小心掉進數據陷阱！
文/104人資學院
許多人資想透過員工滿意度調查，掌握組織健康與留才風險，但自行調查常遇到信效度不足、填答率低、數據難分析等難題，結果往往流於形式。本文深入探討HR在內部自辦調查的常見困境，並比較104員工體驗調查的專業優勢，包括專家題庫、智能化流程、產業常模比對、視覺化報告與改善建議。透過科學化、數據化的工具，企業不僅能真正聽見員工心聲，更能有效轉化為行動方案，提升敬業度、強化雇主品牌，進而推動企業營運績效成長。
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為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
填答率低落：匿名性與員工疑慮
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
從數據到行動：HR推動改善的斷層
104員工體驗調查的五大優勢
成效驗證：如何降低離職風險、提升績效
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
讓員工調查成為企業成長引擎
在少子化與人才競爭加劇的環境下，員工是否滿意工作、是否願意長期投入，已成為企業能否穩定成長的關鍵指標。許多企業人資部門都嘗試以員工滿意度調查作為診斷工具，期望從中洞察組織氛圍與改善方向。然而，當企業選擇自行執行調查時，往往發現過程比想像中複雜，從問卷設計、資料蒐集到結果分析，每一步都潛藏挑戰。
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
許多人資深知，員工滿意度調查是一項重要的管理工具，能協助企業了解員工心聲，並進一步改善組織氛圍。然而，當HR嘗試自行設計與執行調查時，卻往往在過程中遇到難以克服的挑戰：問卷題目不夠專業，HR需要收集很多文獻或資料，才知道調查向度是否夠廣、夠深。倘若沒有受過專業訓練，題目可能設計得模擬兩可，問不出真實狀況。或是一個題目兩個問法，讓員工不知如何回答。題目設計若不夠精準，很可能導致員工誤解或回答偏差，進而影響調查的有效性。
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
自行設計問卷的最大問題之一是缺乏科學驗證。好的調查題目必須經過信度與效度的檢驗才能信賴。信度指的是同一構面下各題目是否反映相同的意涵，這需要專家判斷與足夠樣本，才能判定是否達標。
效度則關乎題目是否真正測到我們想要的概念，特別是與組織目標相關的關聯效度：專業調查會以組織承諾、留任率等作為效標，檢視題目與這些重要結果是否有實質關聯。沒有高信效度支撐的題庫，所得數據難以真實反映員工心聲，最終只會讓調查淪為形式，無法提供可執行的管理洞見與決策依據。
填答率低落：匿名性與員工疑慮
若HR直接以公司名義發放問卷，員工往往擔心填答內容會影響升遷或考核，導致不敢誠實作答。即便表面上回收率不低，內容也可能因顧慮而失真。缺乏第三方匿名保障，數據很難反映組織的真實狀況。
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
許多HR坦言，從設計問卷、管理回收到自行分析，內部調查既耗時又費力，且缺乏可比的行業常模，使結果通常停留在「部門A高於部門B」這類內部差異，無法回答「我們在產業中的相對表現如何」。
在當前缺工的時代，與外部比較變得更為關鍵：例如薪資項目通常是員工滿意度中得分最低，但若沒有業界基準，唯一的解法往往只會是全面調薪；若能與同業比對，便可能發現實際差距並不大，進而避免不必要的成本支出。缺乏外部參照的調查結果容易流於表面，難以取得主管認同，也無法為高層提供具體的決策依據或可執行的改善方案。
從數據到行動：HR推動改善的斷層
另一個常見挑戰是「數據無法轉化為行動」。調查雖指出需改善的面向，但倘若負責設計調查者的人資經歷較不深厚或不夠全面，提出的方案往往片面或停留於短期修正，無法兼顧系統性與長期效益。建議與具備多年業界實務經驗的資深專家合作，協助從數據擬定可執行的改善計畫、優先順序與衡量指標，並規劃後續追蹤，才能讓調查從一份靜態報告轉為驅動組織改善的實際動力。
104員工體驗調查的五大優勢
專業題庫與高信效度由專家設計題庫，涵蓋九大構面與八大情境題組，題目經過信效度驗證，能確保數據真實反映員工想法，避免誤差與片面性。
自動化流程，降低HR負擔提供一鍵建置問卷、智能發送與填答提醒，HR 不需再花大量時間管理流程，大幅提升作業效率。
第三方匿名調查，提升真實回饋由第三方平台執行，確保調查全程匿名，讓員工放心填答，取得最真實的意見。依104執行員工滿意度顧問專案的經驗顯示，回答率通常可提高至80%。
產業與職務常模，掌握競爭定位平台擁有上千家企業、產業X職務常模779種的大數據比對資料，HR可快速比較內外部落差，找出競爭優勢與改善弱點。
視覺化報告與改善方案落地自動生成圖表化報告，提供PR值定位與關鍵改善建議，企業可依據結果進一步優化各項人資策略，幫助企業將數據轉化為行動。
成效驗證：如何降低離職風險、提升營運績效
實際導入後，許多企業明顯降低員工流失率，並在組織氛圍與敬業度上獲得提升。有研究顯示，敬業度高的企業，業績成長率與獲利率均明顯優於同業，這證明員工調查若能轉化為行動，確實能帶來長遠效益。
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
項目企業自行調查104員工體驗調查題庫品質自行設計，信效度未驗證專家設計，信效度經科學驗證平台功能一般問卷平台，無法即時催測，產出專業報告一鍵建置、智能發送、自動提醒、專業報告匿名性員工疑慮高，回覆失真第三方匿名，提升填答率與真實度分析深度僅能內部比較，缺乏業界資訊比對產業與職務常模，掌握相對競爭力行動落地受限於HR的專業是否資深，影響策略成效提供改善建議與資源連結，支持策略落實表：自行調查員工滿意度與104員工體驗調查的比較
讓員工體驗調查成為企業成長引擎
員工體驗調查若只停留在「做過」的層次，對企業幫助有限。透過104員工體驗調查系統及人資顧問團隊的專案解方，HR不僅能快速取得可靠數據，更能掌握外部比較基準，並將結果轉化為具體行動。這不僅可提升員工敬業度，也能強化雇主品牌與企業競爭力。對企業而言，調查不再只是例行性作業，而是推動營運績效成長與永續發展的重要引擎。
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打造企業永續的「內部氣候預警系統」>> 104員工體驗調查
經濟環境變動，有效留才的薪酬結構如何因應>> 人資顧問諮詢
用大數據找出能力缺口，人才培訓更精準>> 104職能發展系列課程
「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
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【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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掌握民生動能的工程師：東泰高中水電技術科，打造畢業即就業的硬實力
在現代生活中，水與電如同城市的血液與神經，一旦停擺，日常秩序便會瞬間癱瘓。然而，在社會普遍追逐高科技與白領職位的同時，第一線維護這些民生基礎設施的「水電專業人才」，卻正面臨嚴峻的斷層。
「水電這行，以前大家覺得是『黑手』，環境熱、實作累，年輕人不愛做。但現在時代變了，這是一門較不會被 AI 取代的專業。」東泰高中水電技術科陳永炎主任感性地分享。面對產業缺工與技術斷層，東泰高中於 107 學年度正式創立水電技術科，目標明確：要在三年的時間內，培養出具備「即戰力」的民生工程師。
從零到一：因應產業缺口而生的專業搖籃
東泰高中水電技術科的成立，源於對產業趨勢的敏銳觀察。主任擁有紮實的技職背景，從高中電機科、大學自動化工程到碩士專攻技職教育，他深知實作經驗對技職學生的重要性。
「新竹地區的廠房和住宅建案一直蓋，但修水電的人才卻極度稀缺。」主任提到，東泰高中的水電技術科是屬於「實用技能學程」。這類班級的特色在於高度強調「實務操作」，課程比例上實作課佔了一半，讓學生能在校內就累積大量的動手經驗。
三年磨一劍：水、電、氣的全方位技能佈局
東泰高中水電技術科的課程規劃具邏輯性，將工程技術有系統地拆解進三年的學習歷程中：
高一學生的首要任務是挑戰「自來水配管」丙級證照。 學生必須學會處理塑膠管、銅管與金屬管的結合，彎管及強修等各類管材實作。 主任笑說，這關最難的是要克服對火的恐懼（噴燈操作），以及在悶熱環境下的耐受力，這往往是許多學生的第一個挫折點。
圖：學生實際操作自來水配管
進入二年級，教學重心轉移到「電」的領域。 學生需掌握室內配線技術，從最基礎的開關控制燈具，進階到複雜的自動控制系統，例如家用水塔或捲門馬達的正逆轉控制。 這不僅是技術磨練，更是對邏輯思考能力的深度訓練。
圖：學生學習室內配線技術
高三階段則專注於「工業配線」實務，並全力準備統測學科。 為了提升學生的職場競爭力，學校目前正積極規劃「冷凍空調教室」，預計未來加入冰箱與冷氣的拆裝、維修課程。 主任分析，若學生在基礎水電技能外，能進一步精通此技術，未來的工作機會將會更加全方位且多元。
圖：高三學生進階培養工業配線實務技巧
從實作中鍛鍊邏輯：安全與精準交織的職人訓練
在水電技術科的實習工廠裡，「安全」與「精準」是兩條絕對不能逾越的紅線。主任強調，水電工程不只是體力勞動，更是高度的邏輯與細節管理。以配管為例，基本的自來水管結合若稍有疏失導致漏水，藏在牆壁裡的濕氣就會演變成難以處理的壁癌；而在電路操作上，若邏輯判斷錯誤，則可能導致危險。
「學生自己做一次，勝過在課堂上聽一百次。」主任分享，老師會親自示範每一道工法，引導學生在實作中建立正確的作業邏輯。這種扎實的訓練，也體現在學生對自我專業的認同上。
高一的許同學分享，他受獲得金手獎的哥哥鼓勵而入學。他對這門技術充滿熱情，特別提到第一次解開歷屆比賽題目、成功做出作品時，那種「從無到有」的成就感，是支撐他鑽研技術的最大動力。
高三的王同學則展現了務實的一面。受到家庭環境的影響，他觀察到目前水電人才稀缺，認為這是一門具備多元工作機會且不易被 AI 取代的一技之長。
兩位學生在反覆的嘗試與修正中，不只學會了專業技能，更建立起屬於職人的自信與邏輯！
多元的出路：升學、就業與「入伍即專業」的職涯藍圖
對於志在升學的學生，可透過金手獎或技優甄選進入台灣科技大學電機工程系、台北科技大學能源與冷凍空調系或高雄科技大學輪機工程系等大專院校就讀。若希望同時兼顧學業與實務資歷，東泰高中也有與勤益科技大學、虎尾科技大學等校推動產學合作計畫，在取得學位的同時，也累積了業界的工作經驗。
除了學術路徑，許多畢業生選擇直接投入產業，擔任助理工程師，起薪近四萬！在具備實作硬實力的情況下 ，未來無論是繼承家業或自行接案成為微型創業主，都擁有極高的自主性。 主任也分享了：科內約有三分之一的畢業生選擇從軍，由於具備水電專長，這群「民生工程師」常被分派至軍中的水電工班，在穩定的工作環境中磨練專業，退伍後更能憑藉這份實力接軌工作職缺。
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自律、實用與專業的生活魔法家
「專業、自律、動手做、實用」是主任為水電技術科貼上的標籤。在 AI 浪潮下，雖然繪圖或數據呈現可以交給電腦，但實際走入住宅查修漏水、佈置電路、安裝冷氣，仍然高度仰賴人的觀察力與施工經驗。
「學這個最大的好處，就是家裡的東西壞了都會修，現省十幾萬裝修費！」主任開玩笑地說，但這背後蘊含的是一種強大的生活自主能力。東泰高中水電技術科不只教技術，更在培養一群有技能、懂邏輯、具備企圖心的職人。他們不僅是掌握民生動能的工程師，更是用雙手為自己打造穩定未來的魔法師。
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從科學實驗操作到產業應用——新竹高工化工科的專業養成現場
讀化工科，是每天待在實驗室做實驗嗎？需要很會化學，才能讀化工科嗎？高中三年裡，學生究竟會學到哪些專業能力？未來又有哪些升學與職涯方向？這一次，我們走進新竹高工化工科，透過戴曉玫老師與高三學生的分享，看見化工科從基礎化學、實驗操作到產業應用的學習歷程，也重新認識技職教育裡那些關於細心、耐心與精準的訓練。
化工科和想像中的不一樣：學生進入後才發現的事
「我原本以為進來之後，會一直做化學實驗，但後來發現不是只有化學。」高三的彭同學談起三年前填志願時的想像，語氣裡帶著一點笑意。真正開始上課後，他才發現，化工科除了實驗，還需要面對大量計算、物理概念與反覆驗證的實作訓練。
「後來發現物理跟計算其實更多。」高三的蔡同學則提到，因為家人建議，加上國中時自然科成績不錯，他選擇進入新竹高工化工科。但真正開始上課後，他才慢慢理解，化工其實不是單純「做實驗」，而是一門需要細心、邏輯與耐心的專業。這樣的學習跟想像的落差，或許是許多剛進入化工科的學生們都會遇到的情況。
新竹高工創校於民國三十三年，化工科是校內歷史最悠久的科別之一。多年來始終維持每年級單班制，也延續著重視扎實訓練的教學傳統。從高一開始，學生便要同時面對專業理論與實作課程。
圖：新竹高工化工館實拍
從高一到高三：化工科的課程與實作日常
高一時，學生會學習普通化學、有機化學與普通化學實習；到了高二，則進一步接觸分析化學、基礎化工與化工裝置等專業科目，同時搭配分析化學實習與有機化學實習。高三則進入儀器分析、工業分析等更貼近產業現場的內容。
任教多年的戴曉玫老師表示，化工科和一般高中最大的不同，在於學生很早就需要進入實驗室操作。「我們的實習課三年都有，高二之後的實作會更多。」在戴曉玫老師眼中，化工科最重要的能力，並不只是考試成績，而是學生能否建立「精準」與「細心」的習慣。
圖：學生於實驗課進行實作
「因為化工實驗裡，一個小地方錯了，最後結果就可能完全不一樣。」彭同學與蔡同學都提到，印象最深刻的實驗是『維他命C檢定』。這項實驗需要反覆滴定、觀察顏色變化，並精準控制藥劑比例。
「最難的是顏色判斷。」蔡同學說。有時候只差一點點，整份結果就會失敗。
而彭同學則認為，真正困難的，是失敗之後如何重新找出原因。「我會先冷靜下來，再重新回想每一個步驟，思考到底是哪裡出了問題。」一次次反覆操作、檢查的過程，也慢慢成為化工科學生的日常。
戴老師觀察，現在許多學生習慣快速接收資訊，但化工科其實很需要長時間思考與閱讀理解能力。「現在很多題目，不是背公式就好，而是要看得懂題目，再去分析問題。」因此，除了數理能力外，耐心與穩定度，往往才是學生能否適應化工科的重要關鍵。
技職教育裡的重要能力：細心、耐心與安全意識
在所有能力之中，「安全意識」是老師最重視的一件事。從學生第一次進入實習工廠開始，老師便會反覆進行安全教育，包括工作服規範、藥品操作、器材使用與廢液處理等。
圖：新竹高工化工科教室環境照
「很多事情平常沒發生時，會覺得沒什麼，但真的出事就來不及了。」戴老師說，她接著提到，曾有學生在實驗後，不小心碰到尚未冷卻的器材而燙傷，也因此更加重視實驗服與長褲等安全規範。
除了課程與實驗，新竹高工化工科每年也會培訓學生參加全國工科技藝競賽。學生從高二開始接受長時間訓練，不只需要反覆練習實驗操作，也必須培養高度專注力與抗壓性。
戴老師觀察，很多學生其實不是不會，而是容易因為急躁而出錯。「化工很需要耐心，你可以大膽嘗試，但一定要細心。」而這樣的訓練，也讓學生慢慢理解，化工學的不只是化學知識，還包括分析問題與修正錯誤的能力。
從半導體到食品產業：化工科的未來出路
彭同學表示，自己未來希望朝材料研發或製程優化方向發展；「我比較想往食品方向看看。」蔡同學則對食品相關領域更有興趣。事實上，化工背景的出路相當廣泛。從半導體材料、電子化學、生技醫藥，到食品檢驗、環境工程與材料研發，都與化工專業有關。
不過戴老師也坦言，「如果真的很排斥數學、理化，或不喜歡細心操作，會讀得比較辛苦。」但她也認為，正因為化工科的訓練過程扎實，學生在三年裡學到的，不只是課本上的知識。
「他們其實是在學習怎麼解決問題、怎麼面對失敗，還有怎麼對自己的操作負責。」或許，這也是技職教育迷人的地方，它讓孩子在一次次實作與修正中，慢慢找到自己的方向，也理解什麼叫做真正的專業。
或許對許多人來說，化工不是第一時間會想到的科系，但走進新竹高工化工科後會發現，它其實與生活及產業息息相關。從半導體、材料、生技到食品與環境工程，只要與化學應用有關的領域，都能看見化工人才的身影。化工科的升學方向也相當多元，包含化學工程、應用化學、食品科學與環境工程等相關科系，而這三年的專業訓練，也成為學生未來銜接升學、產業與職涯的重要基礎。
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從原料到檢驗，把關每一道食安關卡的守門人──走進關西高中食品加工科的專業養成現場
在技職教育體系中，「食品加工科」往往容易被簡化理解為製作食品的實作課程，然而在關西高中，食品加工科的學習內容，遠不止於烘焙與食品加工本身，更涵蓋了食品科學、化學分析、微生物檢驗與食品安全管理的完整訓練。透過三年循序漸進的課程設計，學生在這裡學習如何從原料特性出發，理解加工製程、品質控管與安全把關，逐步建立面對食品產業所需的基礎專業能力。
以食品科學為核心的技職定位
關西高中食品加工科設立歷史悠久，最早可追溯至民國五十餘年，是校內創科元老之一。歷經產業結構與學制轉變後，科別定位逐步聚焦於「食品加工、食品化學與食品微生物」三大專業主軸，並明確區隔於以餐點製作為導向的餐飲類科。
食品加工科主任吳建勳指出，高中職端的食品加工教育，主要目標是讓學生在進入大學或產業前，先具備對食品加工流程與檢驗邏輯的基本理解，而這也是未來培育即戰力型高階技術人員的基礎。學生在校期間接觸加工製程、化學分析與微生物操作，能在面對食品安全議題時，具備初步判斷與科學思維，而非僅停留在表象認知。
課程架構：從烘焙入門到各類食品加工與檢驗分析
食品加工科的課程安排，依學生學習階段逐步深化。一年級以食品概論與烘焙加工為主，學生從餅乾、麵包、蛋糕等實作開始，建立對食品原料、配方比例與基本加工流程的認識。
進入二年級後，課程重心轉向各類食品加工、食品化學與分析與及食品微生物等專業科目，學習食品加工理論與實作並如何透過分析與實驗操作，檢測食品成分與品質。對許多學生而言，這是學習挑戰顯著提升的階段，但也正是在理論與實作交錯進行的過程中，學生逐漸理解科學知識如何應用於實際食品檢驗情境。
三年級則進一步整合前兩年的學習成果，學生需完成專題製作，從生活中的食品現象出發，進行資料蒐集、實驗設計與成果分析，並透過發表與競賽，展現其對食品加工與安全議題的綜合理解。
圖：關西高中食品加工科學生實作課程（食品科學實驗｜分子料理，芒果優格仿真荷包蛋製作）
高比例實作，讓抽象知識落地
食品加工科的另一大特色，在於實作課程比例明顯高於一般學科導向的學習模式。從一年級起，學生每週即投入五至七節實作課程；二年級實作時數更提升至每週約十三節，三年級即便需準備統測，仍維持約十節實作訓練。
這樣的安排，讓食品化學不再只是公式與計算，而能透過實際操作具體呈現。例如學生在課堂中學習滴定分析後，會直接進行果汁酸度、維生素C含量或水質硬度的測定，將課本概念轉化為可驗證的實驗結果。這樣的學習歷程，有效降低學生對化學的抽象恐懼，也幫助他們理解食品檢驗在產業中的實際角色。
圖：關西高中食品加工科學生實作課程（桔醬製作）
多元選修與產業接軌，拓展專業視野
在二、三年級階段，食品加工科亦設計多元選修課程，讓學生依興趣進行專業延伸。偏向食品加工實務的學生，可選擇在地食材運用、國產特色產品實作，實際製作果醬、伴手禮或烘焙產品；對科學實驗有興趣者，則可選擇趣味化學實驗或食品科學實驗，透過非考科的方式，建立對科學探索的正向經驗。
此外，科內也與飯店主廚與食品業界合作，邀請業師進校指導，讓學生了解產業現場製作食品的實際流程與標準。透過這樣的課程設計，學生不僅學會「怎麼做」，也逐步理解「為什麼要這樣做」。
圖：關西高中食品加工科業界合作－在地食材運用課程（老爺酒店點心主廚 石英懿師傅）
證照、競賽與成果發表的完整歷程
在專業能力驗證方面，食品加工科系統性輔導學生考取證照。一年級升二年級以烘焙麵包丙級為主，二年級升三年級則鼓勵報考食品檢驗分析丙級證照，部分學生亦進一步挑戰其他相關檢定。
科內學生在技藝競賽與專題競賽中的表現亦相當亮眼，近年於全國技藝競賽食品加工與食品檢驗分析職種中，屢獲金手獎與團體佳績，更有學生因此取得國立大學保送資格。這些成果，不僅是技術能力的展現，也反映出學生在長時間實作與反覆修正中所累積的專業深度。
圖：113年農業類技藝競賽 食品加工職種榮獲 金手獎第一名 與 團體獎第二名（資料來源：自由時報媒體報導）
升學導向明確，銜接食品與生醫領域
食品加工科學生多以升學為主要發展方向，常見升學科系包含食品科學、生物科技、營養、保健相關領域，畢業生進入國立屏東科技大學、高雄科技大學等校者不在少數。亦有部分學生透過技優保送或特殊選才進入國立臺灣海洋大學與嘉義大學等營養或食品相關科系，展現技職體系多元銜接的可能性。
以科學與責任感，培養食品產業的基礎人才
關西高中食品加工科的教育核心，並不只是「做出食品」，而是培養學生理解食品從原料、加工到安全把關的整體系統。透過高比例實作、紮實的化學與檢驗訓練，以及與產業接軌的課程設計，學生在三年學習歷程中，逐步建立專業能力與責任意識。
對國中生與家長而言，食品加工科所能提供的，不僅是一條進入食品產業的起點，更是一套能延伸至食品科學、生醫與營養領域的學習基礎。在關西高中食品加工科，學生不僅能培養耐心、細心，更能學會如何以科學知識守護食品安全。
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