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這項技能代表熟悉Oracle資料庫的查詢與管理,能夠撰寫高效的SQL語句,進行資料檢索、更新及維護工作。具備資料庫設計與優化能力,能協助企業處理大量資料,提高系統效能與穩定性。在金融、製造、電信等行業需求量大,對資料分析、報表生成及系統整合有重要幫助,是資料庫管理與後端開發的重要基礎技能。具備此能力,能提升職場競爭力與專業價值。
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Oracle SQL Developer 學習推薦

知識貓星球

喵星人

2024/04/27

SQL是什麼?PM需要會使用SQL嗎?
【什麼是SQL?】
SQL 是結構化查詢語言(Structured Query Language)的縮寫,它是一種用於管理和操作關聯式數據庫的標準化語言。通過 SQL,您可以執行各種操作,包括查詢數據、插入、更新和刪除數據,以及管理數據庫結構(例如創建表格、定義索引等)。SQL 被廣泛應用於各種關聯式數據庫管理系統(RDBMS)中,如MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL等
【PM需要會使用SQL嗎?】
對於許多產品管理(Product Management,PM)的角色來說,對 SQL 的基本了解可能是很有用的!這是因為產品經理在日常工作中可能需要與數據工程師、數據分析師或數據庫開發人員合作,並理解數據庫中的數據是如何存儲和組織的;通過了解 SQL,產品經理可以更好地理解數據庫中的數據模式,提出更好的數據查詢以支持他們的決策。
儘管產品經理可能不需要成為 SQL 的專家,但對於基本的查詢語法和數據庫結構有一定程度的熟悉程度是有益的。
【PM要學SQL的哪些功能?】
對於產品經理(PM)來說,學習 SQL 的一些功能可以幫助他們更好地理解和分析數據,從而更好地制定產品策略和決策。以下是一些建議的 SQL 功能,對於 PM 來說可能特別有用:
1. 基本的查詢:PM 可以通過學習基本的 SQL 查詢語法來查詢數據庫,檢索所需的訊息。這包括使用 SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING 和 ORDER BY 等子句。
2. 聚合函數:了解如何使用聚合函數(例如SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN)可以幫助 PM 分析數據,獲取統計信息並得出洞察。
3. JOIN 操作:理解不同表之間的關聯可以幫助 PM 聯繫多個數據源,從而獲得更全面的信息。了解不同類型的 JOIN 操作(如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN)以及它們的用法和效果尤其重要。
4. 子查詢:學習如何使用子查詢可以幫助 PM 構建複雜的查詢,從而更精準地提取所需的數據。
5. 條件邏輯:掌握條件邏輯操作符(如AND、OR、NOT)可以幫助 PM 構建更複雜的查詢條件,從而更準確地篩選所需的數據。
6. 視圖和存儲過程:了解如何創建視圖(VIEW)和存儲過程(Stored Procedure)可以幫助 PM 管理和組織數據,以及重複使用常見的查詢邏輯。
7. 索引:雖然通常是數據庫管理人員的責任,但了解索引的基本概念和使用方法可以幫助 PM 更好地理解數據庫性能和查詢優化的相關問題。
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6小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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