104學習

巨量分析

指的是運用先進的數據處理技術，從大量、多元且快速生成的資料中，萃取有價值的資訊，協助企業做出精準決策。這項技能涵蓋資料收集、清洗、分析與視覺化，能找出趨勢、異常與潛在商機，提升效率和競爭力。具備此能力的人才在數據驅動的環境中備受青睞，尤其適用於行銷、財務、供應鏈及產品研發等領域。

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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】 本文目錄（點擊可快速前往） 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'] 數據分析師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣    了解課程＞ 線上 ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術 334710人感興趣 了解課程＞ 線上 AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！ 目標思考、換位思考、邏輯思考 9212人感興趣     了解課程＞ 延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界​👉 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰​ 👉 用Excel也能玩轉統計分析​ 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。 數據分析師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣   了解課程＞ 線上 快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣 了解課程＞ 線上 從Excel到Power BI數據視覺化 56517人感興趣 了解課程＞ 線上 Tableau數據視覺化分析快速上手 10264人感興趣 了解課程＞ 延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI​👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰​👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力​👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板​👉 Google Analytics 4 數據分析師 國際認證保證班 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。 數據分析師進階能力推薦課程 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣 了解課程＞ 線上 財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術! 39226人感興趣  了解課程＞ 線上 Oracle APEX 入門實戰！ 5634人感興趣   了解課程＞ 延伸推薦課程​👉 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取​ 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。 [course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c'] 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 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 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 [joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']
【104職場力】・數據分析

精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統

這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。 CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。 他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。 歡迎收聽▼ https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ CCChen 老師課程 : 【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【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
104學習・iPAS AI應用規劃師考照共學群

「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＞ 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦： 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
【104職場力】・軟體工程

RMN 3.0浪潮，統一、全家跨足新戰場！解析台灣零售業數位行銷產業地圖

疫情後台灣零售產業面臨原料及物流成本增加、毛利偏低、勞動成本提高……等經營挑戰，2023年約有6成零售業者已著手經營網路社群，同時發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP，帶動數位行銷科技應用滲透率快速攀升。本文從3個面向解析台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖。 文／未來流通研究所 本文目錄：台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖（點擊可快速前往） 邁入行銷科技爆發期1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期2. 數據分析、AI／ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具廣告行銷及數據應用1. RMN 3.0世代到來，實體通路商跨足廣告媒體戰場2. 顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長社群CRM及商業整合1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢，即時溝通、CRM功能展開創新應用2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新，一站式科技解方應對超高齡挑戰台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作 疫情後台灣零售產業面臨原料&物流成本增加（59.1%）、毛利偏低（56.4%）、勞動成本提高（45.5%）、消費需求多變（42.8%）、人員短缺&流動率高（39.4%）等經營挑戰，驅動業者藉由積極的數位科技佈局以應對營運挑戰及建構競爭優勢。根據主管機關調查，2023年約有63.4%的零售業者已著手經營網路社群，發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP的業者比例亦分別達46.4%、37.8%及25.9%，同步帶動廣告行銷、社群&顧客關係管理、商業銷售、數據應用等行銷科技應用滲透率快速攀升。在大量解決方案供應商的投入帶動下，疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形，為零售產業帶來有助於創造低成本結構與高營運效益的科技解方。 除台灣市場外，全球行銷科技產業同樣展現豐沛成長力道。根據美國行銷科技研究機構Chiefmartec發布調查顯示，2024年全球行銷科技解決方案數量年增27.8%至14,106項，與2011年調查結果相較增長幅度達9304%，平均CAGR達41.8%。值得一提的是，推動2024年解決方案數高速成長的主因之一在於生成式AI帶來的巨大技術槓桿力，使行銷科技新創企業在過去一年間加速增長。Chiefmartec指出，過去12個月中新增產品數量逾3,000項、超過首度調查前5年內新增商品數量總和。軟體開發與部署成本的持續下降、加上大量解決方案的快速生成與多元化創新實踐，將全球行銷科技產業推進物種快速增加的「寒武紀大爆發」時期。 未來流通研究所以台灣零售業「數位行銷軍火庫」為主題，爬取關聯企業主要解決方案內容，同時搭配服務功能、代表性客戶與亮點案例進行說明，做為觀測台灣零售業數位行銷解決方案整體結構與發展走勢的分析基礎。 圖／未來流通研究所 邁入行銷科技爆發期 2024全球MarTech產品數量年增27.8%，數據分析及AI／ML系統為台灣業者規劃導入工具TOP 2 1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期 隨著各式解決方案在短期間內大量問世，「可組合性（Composability）」成為近年全球行銷科技領域的主流趨勢，加上無程式碼／低程式碼AI技術的出現，用戶藉由自然語言描述即可靈活整合各項系統、軟體或元件，創建出符合企業本身需求的自定義解決方案。調查結果顯示，不同於B2B企業高度仰賴客戶關係管理（CRM）系統與行銷自動化（MAP）／顧客互動平台（CEP）的「技術棧」組成，B2C零售企業MarTech技術棧結構分布相對平均，核心技術應用類別以顧客數據平台（26.9%）、資料倉儲（20.9%）、MAP／CEP（19.4%）以及客戶關係管理（17.9%）為主。進一步以導入技術類型區分可以看到，MAP與CRM系統為應用普及率最高的解決方案類別，佔比達88.1%及84.5%；AI／BI分析平台與數位體驗平台應用佔比亦均超過50%，分別達69.1%及53.6%。 2. 數據分析、AI／ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具 在大量Martech解決方案供應商的投入帶動下，疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形，為零售產業帶來有助於創造出低成本結構、高營運效益的科技解方。根據未來商務發布2024 Martech企業應用趨勢調查報告顯示，多數企業對於未來一年內期望新增的行銷科技工具均已有明確需求方向，近40%的企業表示規劃導入數據分析工具，進一步鞏固數據分析相關解決方案的高滲透率與普及率優勢。計劃導入人工智慧與機器學習系統、顧客關係管理、客戶數據平台、跨通路自動化行銷平台、會員&忠誠度管理系統、聊天&客服機器人、搜尋引擎優化、內容&產品管理系統的業者比例亦均超過20%。 廣告行銷及數據應用 零售媒體網絡（RMN）3.0世代到來，顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長 1. RMN 3.0世代到來，實體通路商跨足廣告媒體戰場 零售媒體網絡（RMN）成為2023年後台灣廣告行銷科技領域中快速崛起的主力戰場。與傳統廣告工具不同的是，零售媒體網絡以第一方零售數據為基礎，因此擁有龐大數據資產與消費者全通路接觸點的大型零售通路企業成為此波RMN浪潮下最重要的新進參與者，包括統一超商、全家便利商店、新光三越、富邦媒體科技（momo購物網）、Pinkoi等大型零售與電商集團均陸續建構自有廣告事業體並推出標準化媒體購買版位，不僅將廣告轉化為零售本業外新的營收成長引擎與獲利來源外，也藉此與品牌端建立更加深度的合作與數據共享關係。 例如統一數網整合統一集團旗下7-ELEVEN、康是美、星巴克等上萬家通路據點以及高達1,800萬的OPENPOINT會員消費者數據，以全台實體通路最密集的會員消費生態圈為優勢基礎，於2024年推出PRESCO零售媒體服務。線上廣告投放應用通路第一手數據精準鎖定受眾並進行個人化推薦，線下則以數位家外媒體聯播網PRESCO DOOH為主（7-ELEVEN門市即覆蓋近2萬台螢幕），結合零售活動策展、場域租賃、包店、直播、展覽等方式觸及消費者、提升品牌曝光度。此外統一數網亦與擁有龐大數位生態圈的LINE合作，將OPEN!Data應用在LINE LAP平台進行網路廣告投放。 全家便利商店2023年推出Family Ads廣告與RMN服務，以促進店內交易以提升門店銷售額為目標，銷售橫跨實體店鋪電子看板、Line Beacon、直播平台以及社群媒體等管道的廣告版位。目前已有超過2,500家全家店鋪導入電子看板、裝設Line Beacon感應器的門市數量亦已超過1,000家，代表性客戶包括比比昂、台新銀行、加州葡萄、哈根達斯冰淇淋等。 除實體零售通路外，疫情期間滲透率快速攀升的外送&叫車平台亦積極針對旗下大量消費者日常飲食與生活動線數據進行活用。2024年Uber推出Uber RMN全渠道廣告平台服務，協助品牌商精準鎖定消費者並投放客製化廣告。例如針對曾使用毛孩優步或搭車前往寵物展的消費者推播寵物用品廣告；針對曾訂購速食餐點與宵夜的消費者投放茶飲與消化益生菌廣告；以及針對曾搭車前往酒吧、購買家用品或於週末或夜間時段訂購宵夜零食的消費者推播酒品廣告等；foodpanda同樣於2023年推出Panda ads零售媒體聯播網服務，將外送App、合作商家、外送商品袋、社群媒體、電子報以及外送機車車廂全數轉化為內容載體，應用線上線下實體及數位廣告形式針對活躍用戶、外送夥伴及合作商店進行精準行銷投放，構建出全新型態的廣告模式。此外，D2C整合解決方案提供商91APP亦結合旗下獨家AI模型jooii於2024年推出RMN 3.0服務，正式進軍數位廣告市場；禾多移動則推出來客行銷大聯盟（LRMN）服務，以去識別化ID整合多家媒體及電商第一方數據，透過標籤獲取用戶站外足跡並進行精準廣告投放；廣告科技公司OneAD則推出Webb韋伯多通路零售數據智能平台，做為RMN3.0的重要基礎。 2. 顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長 CDP近年持續整合AI／ML技術並支援更加廣泛的數據來源整合，能夠協助用戶自大量顧客數據中自動識別行為模式、預測需求並進行更精準的市場細分以及個性化推薦。加上無程式碼與低程式碼AI的出現，使業務部門能夠更加靈活且快速地應用CDP，帶動滲透率與使用實績穩定增長，做為零售企業行銷科技「技術棧」核心的優勢地位穩固。例如iKala推出的iKala CDP能夠提供顧客畫像、自動化標籤、智慧預測推薦及行銷自動化等功能。beBit旗下OmniSegment平台結合CRM與客戶體驗數據，提供商品會員分析、自動化結標、行銷策略優化等功能，代表性客戶包括天使娜拉、Versuni、茶籽堂、汪喵星球、六月初一等。 社群CRM及商業整合 社群媒體結合CRM展開創新應用，一站式科技解方應對超高齡挑戰 1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢，即時溝通、CRM功能展開創新應用 2023年台灣社群平台用戶總數達1,920萬，佔全台人口比例達80.2%，遠高於東亞地區74.0%的平均水準，若以18歲以上人口做為母體，佔比進一步增至85.0%。此外，聊天訊息與社群媒體平台佔民眾主要造訪網站／使用APP類型分別高達98.8%及95.9%。因此，活用聊天訊息&SNS平台做為品牌與消費者即時溝通、對話銷售以及客戶關係整合管理成為近年台灣行銷科技領域中相當重要的應用。 例如國民通訊軟體LINE推出LINE Biz-Solution，涵蓋LINE官方帳號解決方案、廣告解決方案、促銷工具解決方案以及CLOVA人工智慧解決方案等，提供橫跨分眾對話行銷、精準廣告投放、線上線下集點&促銷導購、通用性商業AI服務與熱點定位等功能。2023年LINE進一步推出以企業為中心的LINE企業管理平台，能夠跨品牌／跨平台／跨帳號累積及整合LINE行銷生態圈相關數據。截至2024年8月，LINE企業管理平台開啟帳號數量年增284%，導入企業類型橫跨零售通路、電商、電信、金融、遊戲等，代表性客戶包括The North Face、上山採藥、三星、昇恆昌、好房網等。 聚焦發展全通路對話式商務技術的Omnichat 2023年推出Social CDP顧客社群數據平台與Omni AI對話商務解決方案。其中Social CDP提供跨渠道數據整合、顧客輪廓分析至自動化個人行銷等解決方案，協助品牌方達成提高顧客終身價值的目標。2023年Omnichat與屈臣氏合作，於LINE官方帳號中推出e聊保健室服務，消費者可選擇鄰近門市的藥師與健康顧問進行一對一諮詢並即時獲得健康建議，屈臣氏則可藉由貼標功能更有效率地了解與紀錄客戶需求，並進一步推薦合適的商品與服務訊息。 2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新，一站式科技解方應對超高齡挑戰 本次調查結果顯示，智慧開店平台商近年均陸續推出一站式技術解決方案，做為零售業數位行銷軍火庫的定位益發清晰。例如CYBERBIZ 2023年推出CYBERBIZ APP MARKET服務，整合超過90家行銷科技合作夥伴、提供包括直播購物、網紅行銷管理、AI廣告投放、會員經營、電商代營運等在內逾200項工具或服務。智慧開店平台SHOPLINE亦於2023年推出SHOPLINE擴充功能商店服務（SHOPLINE Apps Store），並於2024年推出一鍵訂閱夥伴擴充功能服務，持續強化開放生態圈策略。SHOPLINE Apps Store涵蓋約200項自主研發及第三方擴充功能，包括AI自動化行銷、網紅媒合、資安防護、數據管理等，擴充功能安裝滲透率超過70%。 總部位於東京的日商雙贏2019年來台營運，主要為中大型企業及定期訂購企業提供電商系統服務。日商雙贏推出的W2 Cloud 企業方案提供會員管理、商品排名&目標客群管理、一頁式購物商店、商店分析報告、品牌管理、SEO優化管理等超過1000項功能，能夠滿足各種規模企業需求並有助於縮減約60%的工作時數。代表性客戶包括SNIDEL、P.G.C.D.、b.ris、林久右衛門、七福釀造等知名日本企業。 瞄準超高齡社會下勞動力不足形成的挑戰，近年整合管理相關解決方案在行銷科技領域中的重要性與能見度顯著增長，除應對人員不足危機外，亦有助於提升整體營運效率及降低人為疏失。例如日本大創百貨採用鼎新電腦推出的智慧自動化收銀、BI商業智慧、電子表單系統、總部&店鋪營運管理、數據分析等全通路管理工具。長期深耕資訊服務領域的精誠資訊推出OneEC整合管理平台，提供全通路訂單彙整、商品控量、數據分析等功能，並與統一集團旗下iOPEN Mall及SHOPLINE合作提供電商賣家營運工具、網路開店試用方案、線上購物商城開店免年費等服務。 [joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=數位行銷' amount='3'] 台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作 ※公司依本文出現順序排序 公司名稱工作機會統一數網看職缺全家便利商店看職缺Uber看職缺foodpanda看職缺91APP看職缺禾多移動看職缺OneAD看職缺iKala看職缺beBit看職缺LINE看職缺Omnichat看職缺CYBERBIZ看職缺SHOPLINE看職缺日商雙贏看職缺鼎新電腦看職缺精誠資訊看職缺 （原文標題：【產業地圖圖解】台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖 ）
【104職場力】・數位行銷

產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(上)：技能養成篇，將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』，最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能，依循學習路徑，逐步成為具影響力的產品專案執行者！ 文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 產品經理是誰？為何成為熱門職業？  產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理？ 誰適合轉職產品經理？ 掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具） 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理是誰？為何成為熱門職業？   產品經理工作內容  產品經理（Product Manager）負責定義產品要解決的問題，並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含：  需求探索：透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式，洞察真實需求。  功能規劃：撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。  專案推進：主持日常開發流程，跨部門協調資源，確保開發進度與品質。  成果驗證：追蹤產品指標（如留存率、轉換率），進行 A/B 測試與功能優化。  策略規劃：參與產品路線圖規劃，制定中長期產品方向與營收目標。  產品經理既是產品成功的推動者，也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。  產品經理與相近職類比較表  職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷  為什麼選擇產品經理？  📈 發展潛力大｜未來產業的中樞角色  不論是新創公司還是科技巨頭，產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。  有產品就有需求，有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech，每個行業都需要懂得「整合價值」的人。  企業不再只需要「能執行的專業者」，而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。  🛠️能力多元｜最全面的跨域訓練場  產品經理是一個訓練全腦能力的職業：👉 左腦要有邏輯與分析能力（數據、商業）👉 右腦要能發想與感知使用者（設計、體驗）👉 兩者還要能與技術部門深度協作（開發、工程）  在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」，這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。  🚀 成長彈性高｜跨域轉換與職涯彈跳力強  PM 的角色可以橫跨不同產業與職能，時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。  許多優秀的 PM 在職涯中轉職為：  創業者（Founder / Co-founder）  使用者體驗設計師（UX Designer）  數據分析師（Product Data Analyst）  成為產品主管、策略顧問，甚至進入 CPO、COO 等管理層  誰適合轉職產品經理？  🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者  你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改？」  從 side project 開始，就是最好的敲門磚。  無需程式背景，只要有邏輯、有使用者觀點，PM 是歡迎非典型背景者的職位。  💻 2. 工程師背景者  想脫離單純執行任務的角色，希望參與更多「要做什麼」的決策討論  PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。  技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。  🎨 3. 設計師 / UX 專業者  有同理心、有用戶感知力的設計師，適合轉向更有產品話語權的角色。  讓你從 UI/UX 執行者，變成「產品體驗的主導者」。  許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM，因為他們更懂體驗與細節。  📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員  熟悉市場與用戶痛點，對產品的商業價值有敏銳觀察  補足產品開發語言與邏輯，就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。  掌握產品經理的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能  產品經理技能 × 學習階段 對照表格   🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標（DAU、MAU、CTR） - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序（RICE、Kano） - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制（Cohort、Retention、轉換率分析） - 熟悉設計思考流程（Design Thinking） - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗，結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO（Scrum Product Owner）- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM（Scrum Master 認證）  產品經理學習地圖與路徑（搭配AI工具）  🟢 第一階段：新手 PM 入門（0～6 個月）  ✅ 目標：建立基礎產品思維與跨部門語言，從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。  📌 學習內容：  【產品市場機會】：初步理解產品與市場的關係（例如：Who / Why）  【找出使用者需求】：撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖  【設計思考】：練習 Wireframe / Wireflow 製作，視覺化想法  撰寫簡易 PRD：說明做什麼與為什麼  學會製作 UAT（功能性測試 / 反向測試等）  建立會議紀錄與議題追蹤清單，強化任務邏輯與流程觀  📌 AI 工具應用：  ChatGPT / Claude：生成 User Story、用戶情境模擬  Uizard / Figma AI：快速建立原型畫面與 Wireframe  Notion AI：整理任務、產出會議紀錄與需求清單  📌 備選學習：  學習基礎專案管理（甘特圖、排程、進度跟催）  練習回報 bug 與測試報告，建立與工程團隊語言  閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務  [course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理｜入門致勝攻略：打造最強怪物新人的實戰課｜104獨家線上課' amount=1] 🟡 第二階段：中階 PM 成長（6～18 個月）  ✅ 目標：獨立負責一個產品模組，深化市場洞察與優先排序邏輯，開始建立產品成果思維。  📌 學習內容：  【產品市場機會】：進行競品研究、定位圖、SWOT 分析  【使用者需求】：進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析  【提出解決方案】：撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序（RICE、Kano）  【產品企劃框架】：建立產品 Roadmap，依驗證結果動態調整  專案協調與跨部門簡報報告  主持 Scrum、Sprint Review 等會議，培養團隊推進力  📌 AI 工具應用：  Miro AI：協助需求 Mapping、建立 Feature Map  Amplitude / Mixpanel + AI plugins：用於用戶行為與留存分析  Jira AI / Linear AI：協助排程與任務追蹤自動化  ChatGPT：產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議  📌 備選學習：  與工程師深度對話 API 邏輯與限制（建立技術思維）  學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果  與設計師協作，規劃 Usability Test 測試流程  [course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具，打造你的業績成長引擎｜104獨家' amount=1] 🔴 第三階段：資深 PM 精進（18～36 個月）  ✅ 目標：制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作，具備從數據到決策的整體能力。  📌 學習內容：  【產品企劃框架】：建立成果導向型 Roadmap，結合營運目標與客戶反饋  【有效提案法】：提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通（尤其是非 PM 部門）  【提出解決方案】：設計產品 KPI（DAU、留存、LTV、NSM）  【產品驗證與迭代】：產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap  建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議  設計產品願景，指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review  📌 AI 工具應用：  Power BI / Looker Studio + GPT Plugin：產出決策儀表板、進行策略預測模擬  Notion AI：整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作  ChatGPT / Claude：撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿  Suno / Gamma AI：製作產品簡報、提案影片輔助  📌 備選學習：  學習產品組合管理（Product Portfolio）  熟悉商業模型設計與利潤預測（可使用 Business Model Canvas）  進階使用 AI 作為產品功能的一環（如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎）  [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理的成功關鍵往往不在工具，而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」：  溝通協調能力  與設計、工程、商業部門建立共識  化繁為簡、拆解問題並說服他人  優先排序與決策力  在時間與資源有限下做出取捨  擁有面對模糊需求時的清晰邏輯  系統性思考能力  看見整體產品架構與模組邏輯  能理解「做這件事對誰有價值？」  同理心與觀察力  從用戶視角出發洞察潛在問題  不被表層需求誤導  學習力與適應力  快速吸收新工具、新領域知識（如 AI、資料分析）  面對變動保持彈性與專業判斷  繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀： PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理｜精選工作機會 PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？ 轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院
【104職場力】・職涯規劃

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】 本文目錄（點擊可快速前往） 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。 延伸推薦課程 👉 資料工程師養成班​ 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。 [course_plugin title='資料工程師面試入門課程' keyword='破解資料工程師' amount=1] 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。 資料工程師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村｜練就扎實基本功 5538人感興趣     了解課程＞ 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣     了解課程＞ 線上 快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣    了解課程＞ 線上 學程式也能很好玩：不背語法寫Java 6625人感興趣      了解課程＞ 延伸推薦課程 👉 Python 輕鬆上手學​👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門​👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界​👉 ETL網路爬蟲實戰技巧​👉 吳永志Java入門保證班 - 初學者最佳選擇​ 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。 資料工程師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣 了解課程＞ 線上 教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手 4148人感興趣 了解課程＞ 線上 資料庫設計原理 2567人感興趣 了解課程＞ 線上 AWS雲端架構規劃｜建置實務應用 3169人感興趣 了解課程＞ 延伸推薦課程👉 NoSQL輕鬆學: 架構、設計與案例探討​👉 成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！​👉 AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展​👉 雲端資料工程師在職遠距班 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。 資料工程師進階工具認證課程推薦 線上 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略 19721人感興趣 了解課程＞ [course_plugin title='雲端資料工程師進階課程推薦' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 延伸推薦課程👉 Spark首部曲：實務基礎入門篇​👉 Spark第二部曲： SQL輕鬆處理半結構化資料技巧​👉 Spark第三部曲： MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰​👉 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略​👉 微軟 Azure｜通關 AZ-104 認證攻略，邁向雲端 IT 管理之路​👉 AZ-204 認證攻略Ｉ從Azure著手雲端開發解決方案​👉 DP-900 認證攻略 l 基礎資料庫混合雲建置與管理​ 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 課程推薦：數位分析師入門實戰 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。 課程推薦：AI資料科學家全方位學程班 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。 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 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 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 [joblist_plugin title='更多104【資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=2&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2007001022' amount='3']
【104職場力】・數據分析

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

你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。 文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會 後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？ 🎯 後端工程師工作內容 後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。 🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別 職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率 🎯 為什麼選擇後端開發？ 後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入： 就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。 強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。 職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。 遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。 AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。 🎯 誰適合轉職後端工程師？ 後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入： ✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。 ✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。 ✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。 ✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。 ✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。 ✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。 掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭 後端工程師技能、工具分類表 語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。 後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具） 🔰 初學者階段（0–6 個月） ✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。 📌 學習內容： 選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。 Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。 理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。 SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。 REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。 Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 📌 AI 工具應用： ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。 GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。 📌 備選學習： Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。 Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。 ✅ 適合考取的證照： Python 程式設計證照（PCAP） ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證 Oracle MySQL Database Developer AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps） [course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1] [course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1] 🚀 中階階段（6–12 個月） ✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。 📌 學習內容： 學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。 身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。 NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。 Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。 CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。 📌 AI 工具應用： 使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。 協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。 📌 備選學習： GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。 gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。 Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。 HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。 ✅ 適合考取的證照： MongoDB Developer Certification Docker Certified Associate (DCA) Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC） [course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1] 🏆 進階階段（12 個月以上） ✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。 📌 學習內容： 微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。 Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。 高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。 系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。 📌 AI 工具應用： AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。 系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。 📌 備選學習： Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。 Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。 ✅ 適合考取的證照： Certified Kubernetes Administrator (CKA) AWS Certified Solutions Architect – Associate Google Cloud Professional Cloud Architect DevOps Engineer Professional（AWS / Azure） [course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1] 5個後端工程師應具備的軟技能特質： 邏輯思維與問題解決能力 能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。 【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈 溝通與跨部門協作能力 後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。 【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈 學習與自我成長動能 後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。 細心與責任感 後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。 時間管理與自我管理能力 在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。 轉職後端工程師的學習策略 🎯 初學者或轉職者的學習策略 轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納： 設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。 專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。 培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。 學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。 善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。 參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。 建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。 🎯 不同領域的客製化學習策略對照表 學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入 後端工程師薪資行情與職涯發展 後端工程師薪資概況 📌台灣後端工程師薪資 初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。 中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。 高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報） 📌影響薪資的因素 技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。 產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。 作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。 證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。 英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。 英文能力 - 線上免費檢測 後端工程師的職涯發展路徑 🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path） 從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。 ▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer） 負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。 ▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer） 擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。 ✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer） 技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。 應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。 ✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect） 技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。 應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。 ✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer） 技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。 應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。  ▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer） 獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。 ▶ 系統架構師（System Architect） 負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。 ✳️ 進階發展  → 技術總監 / Technical Director 職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。 技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。 ▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer） 專精於部署、CI/CD、環境自動化。 ✳️ 進階發展  → 雲端工程師（Cloud Engineer） 職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。 技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。 🟢 團隊管理路線（Team & People Management） 此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。 ▶ 後端 Team Lead / 技術主管 同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。 技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。 ▶ 技術經理（Engineering Manager） 管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。 負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。 ▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering 結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。 需要具備技術深度 + 商業理解力。 🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path） 探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。 ▶ 資料工程師（Data Engineer） 優勢： 熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。 熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。 熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具 可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。 技能補充：  資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt 資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake 資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構 編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查 職涯發展路徑流程圖 🔹 總結路徑圖說明 (起點) 後端工程師 │ ├── A. 學習前端 → 全端工程師 ├── B. 提升架構能力 → 系統架構師 │ └── 技術決策 → 技術總監 └── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師 └── 深入雲端架構 → 雲端工程師 哪些產業需要後端工程師？ 後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇： 📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。 後端工程師的挑戰與機會 🚀 6個常見的後端工程師挑戰 技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。 看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。 資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。 需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新 高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。 跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。 🌟 後端工程師4大機會 可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。 全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。 遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。 進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。 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 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 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 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 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】・職涯規劃

【104 talks】提升業績：培育優秀業務的核心秘訣  ​| 策略思維商學院院長 孫治華

文：  人資市集整理 104 人資市集舉辦「104 talks 短講」致力於為職場人士提供高效學習的平台，集結專業領域的講師進行知識分享，期望為樂於學習的職場人士帶來不同的視野與啟發。本次邀請到策略思維商學院院長孫治華主講，將詳細討論業務人員應具備的人格特質、軟實力、銷售技巧，以及如何在銷售過程中運用情緒價值，最終達成業績目標。 在瞬息萬變在瞬息萬變的商業環境中，企業為了保持競爭力並持續增長，必須重視業務團隊的培育。一支高效的業務團隊不僅能提升公司的業績，還能增強品牌形象，並與客戶建立長期穩固的關係。孫治華老師將帶大家深入探討如何培育優秀的業務人員，並提供具體的策略和技巧分析。 想要創業或成為老闆嗎？先去當業務  相信大家常常聽過一句話，就是你要當老闆之前，要先做什麼？要先去做業務！擔任業務職位能讓你深入了解市場運作、客戶需求及銷售技巧，這些都是未來創業過程中不可或缺的基礎知識。透過與客戶的直接互動，你將能夠獲得寶貴的市場洞察，學會如何處理各種業務挑戰，並發展人際關係及談判能力。此外，業務工作還能讓你體會到績效導向的工作環境如何運作，這對於未來經營自己的企業非常重要。  以各種職務來說，業務相對在公司可以很好發揮他的核心價值，也就是將產品銷售出去並獲得獎金。在業務領域中，選擇高單價商品或服務是提升業務價值的關鍵。以房地產為例，銷售高價房產能帶來豐厚的佣金，進而提高業務的獲利能力。然而，成功的業務不僅依賴於產品本身的價值，也需要考慮市場策略和地理位置等因素。這些因素會影響到業務的成就，因此，業務人員應該仔細選擇合適的產品和服務，以提升自身在市場中的競爭力和價值。  業務要有什麼人格特質：硬實力及軟實力  業務人員的成功不僅僅取決於他們的專業知識（硬實力），更多時候，他們的軟實力扮演著更為關鍵的角色。孫治華老師認為業務應該具備多種關鍵能力與特質，以適應不斷變化的市場需求，並提升業績。  其中，主動積極是最重要的特質之一，這使得業務能夠主動尋找機會並與客戶建立聯繫。此外，真誠的態度能夠增強客戶信任，有助於建立長期關係。無論是個性外向或內向的業務人員，都可以透過積極的行為來勝任工作。  在硬實力方面，則需要具備產品專業並能掌握市場趨勢，了解產品的各項特性和優勢，以便能夠清晰地向客戶介紹和推銷。此外，資料和財務思維也至關重要，這包括對市場數據的理解和成本控制。銷售技巧和談判策略則是業務的基本功，能夠幫助他們在交易過程中達成雙贏。  同時，業務人員應具備良好的目標管理和時間管理能力，保持自律以有效地管理日常工作。抗壓性也是不可缺少的特質，因為業務工作通常會面臨挑戰和壓力。最後，良好的人際關係和正向開朗的心態，能幫助業務在與客戶溝通時建立良好的氛圍，達成更好的成效。  整體而言，業務人員應平衡這些軟實力與硬實力，以提升自己的專業形象和業績表現。不同個性的人均可塑造成優秀業務，關鍵在於強化其個性優勢。企業也可透過共讀會、教育訓練去補強員工所需的能力。  不好 vs 好的銷售技巧  銷售技巧的優劣直接影響銷售成果。最糟糕的銷售方式是「見到人就開賣」，這種方式忽略了客戶的需求和感受，容易引起反感。 相對地，好的銷售技巧應該是：了解需求，提供解決方案。業務人員應該像醫生一樣，先「診斷」客戶的問題，再「開藥方」提供解決方案。  可運用SPIN銷售技巧：  Situation Questions（情境問題）： 了解客戶的現狀和背景。  Problem Questions（問題問題）：挖掘客戶面臨的問題和困難。  Implication Questions（暗示問題）： 放大問題的影響，讓客戶意識到問題不解決的嚴重性和後果。   Need-Payoff Questions（需求-價值問題）：引導客戶將注意力放在解決方案的價值和收益。  優秀的客服人員不僅能解決客戶的問題，還能「整合商業情報」。同樣地，優秀的業務人員也應該具備這種能力，他們不僅要了解客戶的顯性需求，還要挖掘潛在需求，並將這些信息反饋給公司，幫助公司改進產品和服務。  為什麼大家不買？如何達成銷售？ 銷售時最常遇到的困境就是再好的東西還是會有人不買單！以掃地機器人為例，就算它有許多好處跟便利性，客戶還是會有許許多多的原因不向你購買產品，例如他想再多多比價、對品質有疑慮、住4樓透天厝、有打掃人員…等。  因此達成銷售的關鍵在於「情報戰」。業務人員需要像情報人員一樣，收集、分析和利用各種信息，以制定有效的銷售策略。了解客戶不購買的原因、疑慮、擔憂和競爭對手的優勢。根據客戶的具體需求，提供量身定制的解決方案。業務應將自己定位為客戶的「問題解決者」，而不僅僅是產品推銷員。  而在培育新人業務時，設計一套完善的問答集（FAQ）非常重要。這套問答集不僅要涵蓋常見的客戶問題，更要針對不同的客戶類型、不同的購買階段和不同的異議處理方式，提供詳細的解答和應對策略。通過反覆的練習和模擬，新人業務可以快速掌握基本的業務技能，增強自信心，從而更好地應對客戶的挑戰。  拉滿情緒價值  在銷售過程中，情緒價值的重要性不容忽視。孫治華老師提出，業務人員應該採用「戀愛銷售型」的方式與客戶互動，這意味著：  營造關懷和理解的氛圍： 讓客戶感受到被重視、被理解。  提供具情境化的問題和關懷：針對客戶的具體情況，提出有針對性的問題，並表達關心。  創造期待和驚喜：在銷售過程中，給客戶帶來超出預期的體驗。  像是商業簡報也不應過度精簡，以免「情緒價值被消滅」。同樣地，在銷售過程中，業務人員也應該注重情緒的表達，創造轉折就會創造情緒價值。通過語氣、措辭和肢體語言，傳遞積極的情緒，拉近與客戶的距離。專業的呈現應該帶有「願景」，讓客戶看到產品或服務的未來應用和潛力。這不僅能提升客戶的購買意願，還能激發他們的想像力和參與感。  重點回顧與提醒  總結來說，培育優秀業務的核心秘訣包括：  1.  多元能力培養：注重業務人員的軟實力和硬實力培養，包括抗壓性、人際關係、溝通技巧、產品專業、數據分析能力和趨勢洞察力。  2.  優化銷售技巧： 採用以客戶需求為中心的銷售技巧，如SPIN技巧，避免「見到人就開賣」的錯誤方式。  3.  情報戰思維：將銷售視為一場情報戰，收集、分析和利用各種信息，制定有效的銷售策略。  4.  情緒價值運用： 在銷售過程中，注重情緒的表達和營造，創造積極的客戶體驗。  5. 整合商業情報: 蒐集客戶問題，提供給公司策略擬定參考。  透過這些策略和技巧的結合，企業不僅能提升整體業績，還能打造出一個具有高度競爭力的銷售團隊。對業務人員進行系統化的培訓，注重業務員長遠發展，是企業成功的關鍵。  講者簡介：孫治華 策略思維商學院院長，同時也是簡報實驗室創辦人，曾擔任奇想創造品牌顧問、數位時代網站主編等職務。透過策略性的技巧佈局以及持續鍛鍊，從一名罕見的三無講師，一路走到今天在業界佔有一席之地。擁有超過 10 年以上企業內訓、創業輔導經驗，經常被讚譽有著「超高含金量」的課程講師。  錯過講座了嗎？會員限定 104 talks 免費回放 >> 提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>> 揪朋友、同事一起進修更優惠！最低６折起>> 企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >> 加入104人資市集 Line 好友，獲得職場新知與更多學習資源！
【104職場力】・業務能力

軟體產品怎麼做才能賺錢？PM必懂的3大關鍵及能力解析

軟體產品開發能否成功，不只靠技術，更靠產品經理（PM）對市場、開發與用戶的全面掌握。從打造產品願景，到精準驗證需求、穩定落地技術，本文帶你解析軟體產品從開發到獲利的3大關鍵，並拆解PM對應的實戰能力。 文／Jason Lin（「在海邊數據行銷」負責人） 本文目錄（點擊可快速前往） 軟體產品從開發到獲利的3支腳1. 市場估值：打造讓市場買單的願景與價值主張2. 開發品質：讓產品願景落地的技術實現力3. 市場接觸：持續驗證市場與使用者需求的實戰力PM能力轉譯：3維度對應不同階段的產品策略焦點早期產品的PM：假設、快速驗證、打造MVP成熟產品的PM：持續與規模化打造賺錢產品，是市場×技術×運營的整合功夫 在軟體產品開發的歷程中，PM（產品經理）與開發團隊不只是技術執行者，更是影響產品能否賺錢的關鍵決策者。筆者根據先前工作經驗收斂，要打造一款真正具市場價值、能夠持續獲利的軟體產品，團隊需要從3個核心維度著手：市場估值、開發品質，以及市場接觸。 接下來，本篇將逐一解析這3個維度，及其對應所需的團隊能力，並說明不同階段產品所需聚焦的PM能力。 軟體產品從開發到獲利的3支腳 1. 市場估值：打造讓市場買單的願景與價值主張 為什麼市場估值如此關鍵？ 產品的願景、價值主張、解決方案，是否能引發市場期待，是否能在使用者心中產生價值想像，這決定了它能否被市場買單。PM 必須以終為始，從價值主張開始構建整體產品架構，思考解決哪些真正存在的問題，如何讓使用者產生「非用不可」的情境。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題： 市場規模分析：具有一種或多種量化的方法論，能夠評估目標市場的潛力與規模，判斷產品是否值得投入資源開發。 痛點與需求分析：使用者痛點與痛點背後的原因，為何有這些需求？需求是暫時性還是持續性？使用者對痛點的付費意願與能力 目標客群（TA）研究：具體說明 Persona，並且熟悉哪些對 TA 的描述屬於假設，哪些已經透過何種方法或案例證實。使用者輪廓，包含人口維度（如年齡）、行為模式，以及動機情緒的洞察等。這群 TA 是否特別？佔整體市場的商機？是否有獨特的使用習慣或痛點尚未被洞察 解決方案創新能力：具備對於商業模式、產品創新切入點的敏感度與底層商業邏輯，有持續且大量蒐集創新案例的習慣，以便讓敏感度持續進化。 競爭者分析與差異化策略：分析既有產品缺口，建立自身的獨特競爭優勢。 構築護城河：建立產品的可持續優勢，例如網絡效應、資料優勢或使用者黏性。 2. 開發品質：讓產品願景落地的技術實現力 開發品質的重要性 即使擁有絕佳的市場想像力，若開發無法跟上商業需求，產品仍將無法落地。開發品質是確保產品快速成形、穩定運行並持續演進的核心。 團隊應具備的開發能力： 迭代思維：產品永遠有bug、洞察永遠可以更精準、功能永遠不足以滿足使用者。敏捷開發、快速實驗與調整，才能搶佔市場時機。 穩健的開發方法論：團隊具有共識的開發方法論，可以是Scrum、Kanban等流程管理工具，提升團隊效率。 人力素質與團隊協作：技能能力足夠，有品質的開發團隊 產品品質維護能力：包含測試自動化、版本控制、錯誤回報機制，確保產品穩定性。 開發管理能力：PM必須能與技術負責人協作，妥善安排時程與資源配置。 3. 市場接觸：持續驗證市場與使用者需求的實戰力 為什麼市場接觸不可或缺？ 許多軟體產品的失敗，並不是因為技術不好、功能不夠，而是太晚與市場接觸、錯過關鍵回饋。產品規劃、開發到優化的過程中，必須持續與市場互動，以真實用戶回饋來調整方向。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題： 市場驗證實力：運用MVP（最小可行產品）、A/B測試、假設驗證來降低風險。 Go-to-Market（GTM）策略：從行銷通路、定價策略、早期使用者經營等角度，建立產品進入市場的路徑。 用戶關係管理（CRM）策略導入：追蹤使用者行為、反應與生命周期，進行精準迭代。 不同階段的成長策略規劃：從冷啟動到成長曲線，PM要懂得設計不同階段的用戶獲取策略。 延伸閱讀：PM產品經理核心競爭力是什麼？解析開發「好產品」的3重點 PM能力轉譯：3維度對應不同階段的產品策略焦點 產品的發展歷程分為早期探索期與成長穩定期，PM在不同階段應該有不同的重點與策略思維。 早期產品的PM：假設、快速驗證、打造MVP 市場估值：洞察與假設力 創新觀點：PM要能從使用者痛點中，看出尚未被解決的需求缺口。 TA觀察力：透過使用者訪談與數據觀察，擬定精準的市場假設。 開發品質：推進MVP的節奏與協作 快速建構初版產品：以低成本方式實作MVP，搶先測試市場回饋。 專案溝通能力：在高不確定性下，跨部門溝通成為成功關鍵。 市場接觸：進行實地驗證與啟動擴散 初期使用者經營：找到願意參與測試的目標用戶，觀察其使用習慣與反應。 小規模GTM執行：測試定價、訴求與通路效益，找出最有效的推廣方式。 成熟產品的PM：持續與規模化 市場估值：開啟第二成長曲線 持續探索新價值：當產品進入穩定期，PM要思考新的價值主張與市場定位。 市場再細分：透過功能擴充，服務不同層級的用戶，創造新的成長來源。 開發品質：穩定中提升效率 追蹤開發KPI：如bug數、部署頻率、系統穩定率，反映開發健康狀況。 架構重構與技術債處理：避免日後阻礙產品演進。 市場接觸：聚焦成效與ROI 精準預算運用：將資源投入在最具效益的通路與成長活動。 數據導向成長策略：透過行為分析、轉換率追蹤，優化整體成效。 延伸閱讀：初階PM如何提升專業能力？從Junior PM進化成Senior的4個職場指南 打造賺錢產品，是市場×技術×運營的整合功夫 好產品從不是單靠直覺或創意誕生，而是需要一支能同時掌握商業價值、技術品質與市場節奏的團隊。PM就是這支團隊的靈魂人物，需橫跨3個維度，掌握從「假設」到「驗證」、從「開發」到「獲利」的每個關鍵點。 唯有在這3個維度中持續優化與對齊，產品才能真正從一個idea，走向一門賺錢的好生意。 （原文標題：軟體產品從開發到獲利的三支腳 & PM 對應的能力：市場估值、開發品質與市場接觸） [joblist_plugin title='更多【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=PM產品經理' amount='3'] 推薦閱讀： PM產品經理面試如何準備？沒經驗有機會錄取嗎？專家傳授必備5大面試題 「產品經理」要考證照嗎？NPDP與PMP差在哪？解析PM關鍵6大能力 轉職「PM產品經理」，研發背景較有優勢？過來人揭3類型轉職最易成功 [course_plugin title='產品經理學習營｜學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
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「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。 手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >> 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。 了解更多Power Bi 相關的學習資源 >> 學更多【Power BI】，馬上報名 >> Power BI 資料視覺化 Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】 Power BI 資料清理與建模 Power BI DAX函數運用 人資必備數據Know-how都在這裡> > 用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段 HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動 從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗 你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」 HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
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運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！

文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問 原文標題：當社會計量與正向領導力相遇  學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。 追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。  何謂社會計量？  社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。  社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。  常用的社會計量技術  運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：  (1) 社會原子圖   (2) 光譜圖   (3) 相似圈  (4) 優勢圈   (5) 區域型社會計量  (6) 地板評量  (7) 搭肩式社會計量  (8) 目標導向社會計量  以相似圈 (Circle of Similarities)為例：  相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。  例如主題：多元融合  1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”  2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”  帶領者的引導：  階段一：根據介入目標提出明確的問題  階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…  階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)  階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。  台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。  當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。  參考資料：  八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊  正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義  了解鄧慧文老師的相關課程及內訓>> 提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>> 企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
【104職場力】・績效管理

產品經理 - 學習地圖(下)：職涯精進篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速，產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運，產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(下) ：職涯精進篇，將協助學習者認識『轉職產品經理的學習策略』、『產品經理薪資行情與職涯發展 』、『產品經理的挑戰與機會 』相關職業發展重點趨勢，協助轉職者掌握先機，開啟自己嚮往的產品經理職涯！ 前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】  文 /【104學習精靈】 本文目錄（點擊可快速前往） 轉職產品經理的學習策略 初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略 不同背景的轉職策略 產品經理薪資行情與職涯發展 產品經理薪資概況 產品經理職涯發展路徑總覽 職涯發展路徑圖哪些產業需要產品經理 產品經理的挑戰與機會產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才 轉職產品經理的學習策略  初學者或轉職者的學習策略的四步驟學習策略  🔍 步驟一：建立觀念框架  目標是建立「什麼是產品經理」的核心理解，避免誤解 PM 僅是寫文件或開會的角色。  閱讀經典書籍：  《Inspired》（Marty Cagan）  《Lean Startup》（Eric Ries）  《Hooked》、《The Mom Test》等使用者與產品研究相關書籍  觀察與分析：  訂閱科技與產品類專欄（如《PM 的日常》、《Mr. PM》）  比較 PM 在不同產業中的角色差異（SaaS vs. FinTech vs. 教育科技）  🛠️ 步驟二：進行模擬實作  產品能力是做出來的，非讀出來的。從小型個人專案開始動手做：  撰寫 PRD（產品需求文件）：說明產品目標、功能架構、使用者角色等  建立簡單原型：可使用 Figma、Uizard 或 Whimsical 畫出 Wireframe  練習模擬專案情境（例如：設計一款改善會議效率的工具）  🧰 步驟三：建立個人作品集  PM 沒有程式碼作品，作品即為「邏輯、觀察與提案」。Side Project 是最佳切入點。  自行發想一個產品點子，並完成以下交付成果：  用戶訪談紀錄、問題定義  MVP 功能列表與排序依據（Kano、RICE 等）  原型畫面（Figma）與簡報提案（Canva、Gamma）  將成果整理成：  部落格分享文章（Medium、方格子）  Notion 公開頁面或作品集 PDF  📊 步驟四：進行能力映照與導師輔助  轉職需要策略，了解自己的強項與補足點是核心。  自我分析：  是否擅長邏輯分析？是否習慣說故事與組織資料？  對技術的接受度如何？對用戶研究是否有熱情？  對照能力地圖與三階段學習模型（初階 → 中階 → 資深）  尋找導師或實務導向社群（Product School、Dcard「PM 求職」板、社群黑客松）  【成功轉職PM經驗分享： 從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰 】  不同背景的轉職策略  產品經理是一個高度跨域的職位，各種專業領域的人才都能從自身優勢出發，補足關鍵能力差距，有策略地進入 PM 領域。以下列出常見背景與對應建議：  💼 背景類型 🔍 關鍵補強能力 🧭 學習策略與實作方向 工程師 / 技術人員 商業價值理解、需求轉化、使用者觀點 - 學習撰寫 PRD 並用簡單語言說明技術實作邏輯- 練習 MVP 與產品優先排序技巧（RICE、Kano）- 建立從技術到商業的提案範例 UI/UX 設計師 技術協作語言、商業邏輯、敏捷開發流程 - 學習產品開發節奏（Scrum、Sprint Planning）- 練習從用戶痛點導出產品需求- 撰寫可執行的功能清單與需求說明（非設計角度） 行銷 / 業務 / BD 用戶建模、技術合作、需求邏輯結構 - 練習撰寫 User Story、畫使用者旅程圖- 學習產品分析指標（轉換率、留存）- 製作從行銷洞察到產品設計的策略案例 專案管理 / 專案 PM 使用者思維、功能設計、產品價值評估 - 補足從需求到功能邏輯的建構訓練- 練習將項目管理轉化為產品開發週期 - 提升產品策略思維（如何達成產品願景、商業目標） 資料分析師 / 數據人員 使用者訪談、產品場景理解、功能直覺 - 將分析結果轉換成產品洞察與建議（例：為何 DAU 下降？）- 練習功能排序與使用者分群設計- 製作一份以數據為主導的功能驗證提案 教育 / 顧問背景者 技術導向邏輯、產品結構化設計 - 將課程規劃轉為產品功能流程（例：學習路徑＝用戶旅程）- 建立數位化教學或平台設計專案作為產品作品集 記者 / 編輯 / 媒體人 邏輯結構、功能規劃、需求導入 - 將內容流程圖轉換為資訊架構（IA）- 練習功能導覽邏輯與用戶操作行為設計- 撰寫產品規格內容並搭配原型製作 創業者 / 自營接案者 系統化流程、團隊協作語言、規模化需求設計 - 重構既有專案成為產品流程（從接案 → 開發 → 優化）- 學習定義「核心功能」與「增強功能」- 撰寫投資簡報與產品發展路線圖  [course_plugin title='轉職產品經理經驗分享' keyword='如何成為厲害的產品經理' amount=2] 產品經理薪資行情與職涯發展  產品經理薪資概況  🎯台灣產品經理薪資  初階（3年以下經驗）：月均薪約5.8萬。  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6.5萬以上。（以上資料來源：104薪資情報）  🎯薪資影響因素  產業別：FinTech、SaaS、AI、新創科技類產品，整體薪資水準高於平均  公司規模與資本：外商、大型科技平台或募資成功的新創通常提供更高總薪酬（含分紅、股票）  技術能力：具備資料分析、SQL、AI 工具應用或技術 PM 能力者，具明顯加分空間  跨部門經驗與語言能力：能帶領國際團隊或雙語溝通，具備海外市場經驗者，職位晉升與薪資天花板更高  績效可量化與作品影響力：曾成功主導產品從 0 到 1 上線、或具實際商業成效者，極具市場競爭力  產品經理職涯發展路徑總覽  🎯一般產品經理職涯階梯  階段 角色職稱 工作內容重點 初階（0–2年） Associate PM、PM 功能需求管理、協助執行開發與測試 中階（2–5年） Senior PM、產品 Owner 獨立負責模組、帶專案、做跨部門溝通 高階（5 年以上） Head of Product、Director 規劃策略、領導團隊、負責產品營收或發展方向  🎯產品經理的延伸發展方向  ▶️ A. 管理職方向 → 領導產品團隊與策略擬定  產品主管（Head of Product）  產品副總 / 首席產品官（VP of Product / CPO）  📌 適合具備團隊領導、策略思維、資源整合能力者📈 負責產品線營運績效、公司級產品策略與團隊管理  ▶️ B. 專業產品分支 → 深化專業能力與技術協作  成長產品經理（Growth PM）：優化轉換率、黏著度  資料產品經理（Data PM）：數據驅動決策、儀表板設計  平台產品經理（Platform PM）：處理底層架構、平台服務協調  AI 產品經理（AI PM）：導入 AI 模型、設計 prompt、資料運用  📌 適合具備技術基礎、數據敏感度或 AI 工具應用者📈 強調深度專精與跨部門技術協作  ▶️ C. 轉向技術 / 解決方案型職位  技術產品經理（Technical PM）→ 精通系統邏輯、API、工程流程協作  Solution PM / 客製產品經理→ 尤其常見於 B2B 領域，轉譯商業需求為技術落地方案  資料分析 / 機器學習協作產品職（Data Analyst / ML Collaborator）→ 與資料科學家共構分析產品，打造資料決策體系  📌 適合對技術工具敏感、與工程或數據團隊合作密切者  職涯發展路徑圖 產品助理 PM / 初階產品經理 │ ▼ 產品經理（Product Manager） │ ▼ 資深產品經理（Senior PM） │ ├── A. 領導團隊 → Head of Product / VP of Product / CPO │ ├── B. 深化專業能力 → │ ├── 成長 PM（Growth PM） │ ├── 資料 PM（Data PM） │ ├── 平台 PM（Platform PM） │ └── AI PM（AI Product Manager） │ └── C. 技術轉向 / 客製型產品 → ├── 技術產品經理（Technical PM） ├── 客製方案 PM（Solution PM） └── 資料協作職（Data / ML Collaborator）   哪些產業需要產品經理  幾乎所有以產品為核心的行業都需要產品經理。以下列出熱門產業與其 PM 特性：  科技平台 / SaaS ： 快速上線、快速迭代  PM 需懂敏捷與成長指標  電商與新零售  用戶轉換、後台流程、金物流整合  重視跨部門協作與商業營運理解  FinTech 金融科技  必須結合法遵、用戶安全與服務介面  PM 需與法務、風控、技術密切協作  EdTech 教育科技  著重用戶黏著與內容轉化效果  常需思考平台設計與學習路徑設計  IoT 與硬體整合  PM 扮演橋梁角色，連結硬體端與 App、後台資料串接  遊戲與娛樂產業  以玩家體驗、虛擬經濟與成癮機制為優先考量  產品經理的挑戰與機會   產品經理的挑戰：責任高壓 × 協作複雜 × 影響難以量化 責任重大但權限不清 雖需對產品成效、上線時程負責，但實際並不管理設計師、工程師等資源。 📍 情境：設計端與工程端無意願更改開發排程，PM 需透過影響力而非權力協調進度。 利害關係人眾多，溝通成本極高 市場、業務、客服、用戶、技術等部門需求往往衝突，PM 是資訊總管也是「夾心餅乾」。 📍 情境：行銷部門希望推出亮點功能吸引用戶，但開發團隊評估技術複雜度高，PM 需主導「先推 MVP、後期擴充」的雙贏方案。 KPI 難以單一指標衡量 🎯 與業務不同，產品績效常依賴間接成果（如提升用戶留存、降低客服成本），評價方式難以量化。 📍 情境：推出新功能後，用戶滿意度提升但營收未立即成長，PM 需解釋產品影響是「長期復利」而非即時回報。 需求變動快速，需持續對齊戰略方向 使用者行為、競品策略與高層決策常臨時變更，PM 要即時調整計劃、重排優先順序。 📍 情境：原定第二季上線的新模組，因競品提早推出類似方案，PM 臨時調整優先順序並帶團隊加速交付。 資訊不對稱與期望管理 PM 需將技術語言與商業語言轉譯給不同部門聽懂，並同步設定合理期待。 📍 情境：業務部門以為功能改動「只是改兩行 code」，PM 需以邏輯說服其理解影響範圍與開發代價。 產品經理的機會：橫跨多領域 × 成為整合與策略型人才 深度參與產品創新與策略制定 PM 是少數能從用戶需求出發，參與產品架構、商業模式與推廣策略制定的角色。 📍 情境：PM 參與設計新會員系統，從功能設計到價格方案與活動邏輯，全面串聯 UX 與營收思維。 跨界職能大平台，橫向能力持續擴張 PM 是 UX、工程、行銷、數據的整合者，能從中學習各部門運作邏輯。 📍 延伸可能： UX 能力強 → 可轉向 Product Designer / UX Lead 商業直覺強 → 可轉向 BD、Growth Hacker 擅長數據分析 → 可成為 Data PM 或轉職 Data Analyst 善用 AI 與數據工具，提升個人效率與競爭力 新時代 PM 善用工具（如 ChatGPT、Mixpanel、Figma AI），將重複性任務自動化，將更多精力投入產品決策。 📍 情境：使用 ChatGPT 快速產出功能草稿、用 Notion AI 紀錄會議摘要，大幅提升產出速度與溝通效率。 職涯發展路徑彈性高，向上與橫向皆可擴展 根據個人強項與興趣，可發展為： ⬆️ 高階管理職（Head of Product、VP、CPO） ⬅️ 專業分支（Growth PM、AI PM、Platform PM） ➡️ 創業者、顧問、創新策略師 培養「影響力而非權力」的領導型人才 優秀 PM 不靠職權，而是靠願景整合與團隊信任來推進決策，這正是高階管理人才最需要的核心能力。 [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀： PM「產品經理」和「專案經理」差在哪？盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼？產品企劃／產品經理薪資待遇、履歷面試總整理 PM意思有不只3種可能！為何PM工作職缺只會愈來愈多？哪種PM最熱門？ 轉職PM不撞牆！從0學會提案，產品經理學習營揭3大挑戰｜商業思維學院
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