公務人員考題複習精選【人事行政】
104學習
地理環境資源
指能夠理解並善用所在地的自然環境與資源條件，如地形、氣候、水源及土地利用等，來提升工作效率或優化產品與服務。具備這項能力的人，能評估環境優勢與限制，做出符合當地特性的策略決策，減少風險並創造商機，特別適用於農業、建築、物流及觀光產業。簡言之，就是懂得利用在地環境條件，促進企業或專案的可持續發展與競爭力。
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公務人員考題複習精選【地政】
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公務人員考題複習精選【文化行政】
專案管理的要領與技巧
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
資料庫與資料結構處理認證
資料庫與資料結構處理認證是關於如何有效地管理和組織數據的認證。學習者將學習設計和實現關鍵的資料庫技術，如關係型數據庫，以及資料結構處理技術，如排序、搜索和哈希表等。
資料庫與資料結構處理認證評估專業人士在資料庫和資料結構處理方面的能力和專業知識。通過這項證照的專業人士通常具備設計、實施和管理資料庫系統以及處理各種資料結構的能力，以支援組織的數據管理需求。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
數位人資管理師-經理級認證
數位人資管理師認證學程將幫助你，運用e化系統的力量，將大量的人資行政瑣事效率化；利用聰明的流程再造，將員工視為內部顧客，全面提升員工體驗；最後發揮數據力，真正成為組織成功的策略夥伴！
獲得數位人資管理師-經理級認證，代表你具備以下能力
1.了解員工體驗的精神，與e化流程的設計思維，可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。
2.熟悉e化流程的設計方法步驟，協助組織善用數位科技的力量，優化現有制度流程，促進員工體驗。
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104資訊科技股份有限公司
全方位基礎人力資源管理師認證
『全方位基礎人資管理師認證班』是國內目前梯次數最多、開班最廣、傳承歷史最悠久、唯一且最具系統化的人力資源管理師養成課程，透過具豐富實務經驗且熱情的專業講師團，深入淺出地引領學員循序漸進學習與交流各項主題，過程中並輔以精闢個案探討與擬真實作演練，藉此帶領學員有效提昇本身人資專業知能，並加速培養出能承接未來在人資領域中更具挑戰性任務的實力。
整體課程架構，將從「策略性人力資源管理架構」談起，先帶領學員建立對策略性人力資源管理的整體概念，並打通各項人資功能定位上的任督二脈後，接著以「工作分析」為基礎，逐步、詳實且系統化地介紹各項人力資源管理之「選、訓、用、留」的基本概念及實務，諸如：「人才招募、遴選與任用」、「績效管理與訓練發展」、「薪酬管理與員工福利」、「員工關係與留才管理」等主題。整體系列課程前後呼應、兼具理論介紹、觀念導正與實務分享，使學員對人力資源管理有完整且正確的認識，不僅有助於未來朝向其他人資專業進一步學習上做好準備外，亦能使自己在人資職涯發展上有更清楚的方向及計畫，還在猶豫? 趕快來點選報名吧！
社團法人中華人力資源管理協會
營運智慧分析師-初級能力鑑定
經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，於105年起專案推動產業人才能力鑑定業務， 整合產官學研共同能量，建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目，由經濟部核發能力鑑 定證書，並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。
特色：
1.能力鑑定制度以職能基準為基礎，由產學研專業委員會規劃發展。
2.能力鑑定業務由專業法人辦理，能力鑑定證書由經濟部核發
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
人資系統管理師-企業數位轉型認證
企業數位轉型認證可以幫助HR充分了解人資管理E化的重要性，制定合宜的人資管理制度，以資達到輔助企業邁向E化管理。
獲得人資系統管理師-企業數位轉型認證，代表您具備以下能力：
1. 人資管理知識與流程執行能力。
2. 完整的Ｅ化評估能力，從功能、技術到效益分析。
3. 著手進行人資管理流程e化程序，增加企業內部行政效率。
4. 提升人資工作價值，協助改善企業人事、出勤管理、薪酬管理等流程。
5. 根據專業的人力資源管理角度，提供部門主管或企業主給予相關的人才管理建議。
6. 發揮數據分析力，真正成為組織成功的數位轉型的關鍵角色。
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塑膠材料應用工程師-中級能力鑑定
經濟部為充裕產業升級轉型所需人才，於105年起專案推動產業人才能力鑑定業務， 整合產官學研共同能量，建立能力鑑定體制及擴大辦理考試項目，由經濟部核發能力鑑 定證書，並促進企業優先面試/聘用及加薪獲證者。
特色：
1. 由經濟部發證，最具公信力。
2. 以塑膠產業專業職務之職能基準為基礎，以專業系統化發展塑膠材料應用工程師人才之能 力鑑定制度。
3. 可獲得認同企業優先面談聘用之機會，並作為個人能力之評估，以全方位提升個人之學習 力、就業力與競爭力。
iPAS經濟部產業人才能力鑑定
精選貼文，掌握第一手知識
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
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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。
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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。
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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。
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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
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轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
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精選 推薦: 2026 iPAS AI應用規劃師為何爆滿？CCChen解析考照熱潮與高效備考方法
如果你正在準備 iPAS AI應用規劃師考試，除了熟悉考科與題型，更重要的是理解：為什麼這張證照近年受到這麼多關注？企業真正想找的，又是什麼樣的 AI 人才？
104學習合作講師 CcCHEN 從產業趨勢、人才需求與實際備考角度，整理 iPAS AI應用規劃師值得關注的原因。文章不只談考證照本身，也進一步提醒，企業需要的已不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 與原有專業結合、實際應用在工作情境中的跨域人才。
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留才不只靠加薪—半導體業關鍵留才解方
文／李冠輝 Baylor Li 104人資學院 資深專任顧問
在全球半導體人才激烈競爭的背景下，如何留住關鍵人才成為企業發展的當務之急。本文深入探討四大策略，幫助企業打破僅依賴薪資的傳統觀念。首先，引入雙軌職涯發展制度，為技術人才提供平等的成長機會；接著，賦能資深人才，讓他們在決策中發揮更大影響；隨後，拓展國際視野，鼓勵員工跨域發展以提升競爭力；最後，強調精準選才，以文化契合度吸引理想人選。
本文導覽
導入雙軌職涯發展制度，創造技術人才職涯發展路徑
賦能資深技術人才，創造更高工作價值
拓展國際視野，強化跨域整合，打造多元成長機會
精準選才，厚植企業DNA，吸引並留住契合度高的人才
面對全球半導體人才的激烈競爭，如何有效留住關鍵人才，已成為台灣半導體企業發展的當務之急。針對具體的留才策略提出四大重點如下:
一、導入雙軌職涯發展制度，創造技術人才職涯發展路徑
在半導體產業中，許多優秀技術人才熱衷於深耕專業領域，而非必然只能往管理職位發展。透過建立更完善的雙軌職涯發展制度，讓技術與管理人才擁有對等的晉升與發展空間。
明確定義管理職與專業職發展路徑：
設計清晰專業與管理職雙軌職涯發展路徑，透過對應的職等與職稱，定義工作職責。例如，專業職可分為資深工程師、主任工程師、技術專家或總工程師。
確保專業職與管理職薪資待遇對等：
確保相同職級的專業職與管理職能有對等的薪資水準與福利，讓技術人才不需轉任管理職也能獲得具競爭力的薪酬，在專業領域中持續深耕，降低職涯遇到瓶頸而離職的狀況 。
提供非管理職位的晉升與加薪機會：
針對專業職的晉升，應著重於其在技術創新、解決複雜問題、專案主導以及知識傳承等方面的貢獻度。定期檢視專業職的職能發展與績效表現，來給予相應的晉升與加薪機會 。
完善個人發展計畫與職能訓練地圖：
鼓勵員工與主管共同制定個人發展計畫，可涵蓋專業技術精進、跨領域學習、特定職能發展等面向，並對應專業職發展，建構清晰的職能訓練地圖，讓人才能持續成長來留才。
二、賦能資深技術人才，創造更高工作價值
資深技術人才擁有豐富經驗和深厚技術，是企業文化與知識傳承的關鍵，讓資深人才在企業中發揮更大的影響力，創造更高工作價值，讓人才提升成就感願意長期在組織內來貢獻。
提升資深技術人才參與決策：
當公司有新技術評估、製程改善或產品開發方向等重大決策，透過資深技術人才的經驗和洞察，有助於做出更精準評估，讓人才感受到自身能力對企業的影響力，增強工作成就感。
指派協助或負責關鍵技術專案：
在公司啟動重要或具挑戰的新技術專案時，配合專業職的職涯發展，指派明確技術職人才擔任專案顧問或技術負責人，賦予更高決策權與責任，來驅動關鍵技術的研發與導入。
建立導師制度與知識傳承機制：
由資深員工擔任新進人員導師，提供專業指導、職涯建議和文化融入的協助。這不僅能加速新人的適應和成長，更能讓資深員工在傳承知識的過程中，獲得成就感和價值認同。
三、拓展國際視野，強化跨域整合，打造多元成長機會
因應半導體產業全球化布局需求，具備國際移動能力與跨領域整合能力的技術與管理人才日益重要。應為員工創造更多國際接軌與跨域發展機會，激發員工潛力提升留任意願。
強化國際視野人才培育機制：
建立常態性跨國輪調計畫，搭配不同部門或事業體的輪調，拓展員工的國際視野，提升跨文化溝通能力，深入了解不同區域市場的營運模式、文化差異及技術趨勢。
鼓勵參與國際性會議與研討會：
支持員工參與半導體專業研討會。除了提供參與經費，員工在會後進行分享，將學習到的新知與公司內部同仁交流，藉此促進知識傳遞與技術創新。
建立跨部門輪調與專案合作制度：
鑑於半導體垂直分工界線逐漸模糊，鼓勵組成跨部門專案小組，共同解決複雜的技術問題或開發新產品，藉此培養員工的系統思維、整合能力及跨部門協作溝通能力 。
四、精準選才，厚植企業DNA，吸引並留住契合度高的人才
留才的關鍵，很重要是在一開始找到「對的人」。企業應更明確定義所需人才標準，將企業文化與價值觀融入招募流程，以吸引具備所需關鍵性格與職能的人才，提升人才穩定性。
將企業文化與價值觀融入招募：
在招募宣傳文案中，不僅強調公司在產品與技術上的優勢，更著重傳遞公司的企業文化與核心價值，藉由員工真實的體驗，展現公司吸引力，吸引對企業能高度認同的人才。
明確定義所需關鍵性格與職能：
針對在半導體產業不同職務所需的關鍵性格，及企業所重視的職能，企業應將這些特質與職能項目，融入招募面試的評估準則，來找到穩定性更高的人才，降低人才流失的風險。
優化選才流程面試評估鑑別力：
藉由定義人才標準，進一步於面試流程中，運用職能行為面試技巧藉由提升主管面試技巧，評估應徵者是否是企業所需的人才，避免只看硬實力與過往經驗，太直覺就做出錄取決策。
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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）
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🚀 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）
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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
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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。
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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。
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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。
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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
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微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略
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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
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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
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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。
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前往閱讀 【產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇 】
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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
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
掌握AI革命：人力資源選、育、用、留的智慧管理新時代
隨著數位化轉型加速，人工智慧（AI）逐漸成為人力資源管理中的核心助力。由於其能夠優化選、用、育、留等關鍵環節，人資工作者面臨著新的挑戰與機遇。我們將探討如何利用AI提高效率與策略價值，避免被AI時代淘汰。從篩選自動化到智能化學習平台，再到預測流失風險，我們將深度解析AI在HR各個層面的應用，並提供實用建議，助您成為引領企業未來的人資領袖。一起探索如何在這場AI浪潮中立於不敗之地！
文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士
原標題：「AI在人力資源的應用」為主題發揮：包括選、用、育、留的應用場景
關鍵字
數位人資
AI
AI人資應用
人資數位升級
本文目錄（點擊可快速前往）
前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
學習與實踐
總結
一、前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
1. 隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，全球企業正迎來數位化轉型的浪潮。在人力資源管理（HR）領域上，AI正快速成為不可或缺的工具。
2.從簡化重複性工作到優化決策，AI不僅提升了人資的效率，更改變了傳統的人才管理模式。
3.然而，隨著技術普及，對人資從業者來說，最重要的是如何掌握AI技術、讓自己在未來職場中保有競爭力。
4.因此，未來的企業將對「數位人資」有更高的需求與期待，同時，我們絕對要跟上這波AI潮流，不要變成被淘汰的那一群人。
二、成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
1. AI是我們的協作工具，AI在HR領域的價值不僅僅是在「效率化」，更能幫助人資從事高附加價值的工作，例如： (1.) 人資的傳統工作，例如履歷篩選、工時計算、薪酬核對等往往會占用大量時間。透過AI自動化工具，能處理這些瑣碎任務，讓人資能專注於更具策略性或高價值性的工作。 (2.) AI能快速分析大量數據，從中彙整與分析出有效的資訊或資料，例如預測員工流失率、分析招聘效果或分析培訓成效，幫助企業做出更具前瞻性的決策。 (3.) AI能透過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，為每位員工提供個人化的發展計劃，例如推薦適合的學習課程、職涯發展機會等，提升員工的滿意度與參與度。
2. 綜合以上，筆者鼓勵與互勉，彼此都要及早成為一個善用AI、提升效率的人資工作者。
三、人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
1.選才： (1.) KPI舉例： A. 篩選效率：履歷處理時間縮短50%以上。 B. 招聘成功率：AI推薦候選人的匹配度達80%以上。 C. 面試人力減少：初篩流程的人工參與減少30%。 (2.) 應用舉例： A. 自動履歷篩選：AI能根據職位需求，自動篩選候選人履歷，快速找到最符合條件的人才。 B. 人才推薦：透過AI演算法，根據企業過往的招聘成功案例，推薦高潛力的候選人。 C. 面試分析：AI語音分析技術可評估候選人的語氣、用詞和情緒，輔助招聘決策。 D. 104資訊科技集團總經理黃于純指出，104人力銀行已透過以下五大AI創新技術，將求職者找工作的媒合成功率提升12%。 提供AI履歷生成服務，節省時間。 透過大數據檢視履歷完整度&AI提供修正建議，完善履歷。 AI職涯顧問 (https://talent.104.com.tw/joblist)用關鍵問答找到履歷亮點。 依照最新工作、求職者興趣，推薦個人化職缺。(引入AI技術！推薦工作媒合成功率增加12%，企業招募天數縮短30%) (3.) 綜合建議： A. 導入AI招聘工具如ATS（Applicant Tracking System）。 B. 利用市場上的AI面試工具，提升招聘的公正性與效率。
2.用才： (1.) KPI舉例： A. 員工滿意度：智能化排班使員工滿意度提升20%以上。 B. 工作效率：職位與技能匹配度提升15%。 C. 績效透明度：績效評估準確性提高30%。 (2.) 應用舉例： A. 職位與技能匹配：AI通過分析員工的技能數據，優化職位分配，確保人盡其才。 B. 績效分析與預測：透過數據分析，幫助管理者即時了解員工的表現，預測未來表現趨勢。 C. 智能化排班：AI能根據工時需求、員工偏好和法律規範，提供最佳排班建議。 (3.) 綜合建議： A. 導入員工數據分析平台，定期更新員工技能與績效資料檔案。 B. 將AI技術融入績效評估流程，避免人為偏差。
3.育才： (1.) KPI舉例： A. 學習完成率：推薦課程的完成率提高至80%。 B. 培訓投資回報率：學習後職位能力提升明顯，培訓成效增長25%。 C. 技能匹配度：員工與職位需求的技能匹配度提高20%。 (2.) 應用舉例： A. 學習需求分析：AI能根據員工的職位需求與過往學習歷史，推薦最適合的課程。 B. 智能化學習平臺：提供自動化學習計劃與即時反饋，提升學習效果。 C. 技能差異之缺口分析：AI分析組織中技能缺口，幫助企業優化內部培訓計劃。 (3.) 綜合建議： A. 導入AI學習系統（如LMS），結合員工的職涯發展目標進行學習規劃。 B. 持續優化學習平台，確保用戶體驗良好，提升學習參與度。
4.留才： (1.) KPI舉例： A. 離職率：高風險員工的流失率降低20%。 B. 滿意度：員工滿意度指數提高15%。 C. 挽留效果：AI預測的流失員工成功挽留率達30%。 (2.) 應用舉例： A. 流失風險預測：AI根據員工參與度、績效表現等數據，預測離職風險並提出建議。 B. 員工滿意度調查：AI自動分析調查結果，分析出員工不滿意的主因。 C. 福利優化建議：AI能根據員工特性，推薦個性化福利方案，提升留任意願。 (3.) 綜合建議： A. 使用AI數據儀表板，定期監測員工流失風險。 B. 設計個性化的員工福利與關懷方案，提升員工忠誠度。
四、學習與實踐：建議透過AI概念知識(K)與工具技能(S)的學習，逐一應用實踐之
1.概念知識學習：例如學習AI相關的基本知識，例如指令學習、自然語言處理等概念，同時知悉與遵守數據倫理與隱私保護規範。
2.人資相關工具技能學習： (1.) 例如參與HR科技論壇與受訓、104數位人資學程學習等，同時可掌握最新的AI應用案例。
3.學習後逐一應用實踐出來 (1.) 可以從小規模應用開始實踐。 (2.) 與IT部門合作，推動人資數位升級項目。 (3.) 善用內外部數據資源，讓AI應用更加精準。
掌握 E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >>
五、總結
1.AI正加速推動人資管理的數位升級，從選、用、育、留全方位優化HR流程，讓企業的人才管理更加高效、智慧化。面對這場AI浪潮，鼓勵人資工作者需要快速掌握AI工具，讓自己盡早成為「智慧化人資」的引領者。
2.在數位轉型的浪潮中，人資需要具備與AI共存的能力，而學習與實踐是必經之路。唯有不斷學習、實踐，才能抓住AI帶來的挑戰與機會，盡早規畫與進行AI工具的學習善用學習資源，例如104數位人資學程，同時積極運用在工作上。
3.透過學習並應用AI技術，人資工作者能在AI浪潮中保有核心競爭力，成為真正的智慧型HR專家。
4.祝福各位先進，都能在所屬企業中，有效學習與應用AI工具，提升自我價值，讓自己變成高CP值的優質人才!
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「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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永續浪潮下，人資從後勤支援躍登企業治理核心角色│面對ESG永續報告書編制工作？試試104 ESG x HR永續方案，讓你告別人工地獄、省時又省力！
永續浪潮席捲全球，今年所有上市櫃公司須依金管會規範編纂永續報告書，人資角色愈顯重要。而善用104 ESG x HR永續方案、將傳統庶務工作交由系統處理，有助於人資將更多精力集中在塑造雇主品牌、擬定人才永續發展策略等戰略工作上。
永續報告書是什麼？通常包含哪些項目？
簡單來說，永續報告書（Sustainability Report）是企業用來對各個利害關係人（包括員工、客戶、股東等）披露其在環境、社會和公司治理（ESG）方面的績效和責任的一份報告文件。通常包括企業在達成可持續性目標方面的策略、實踐和成果，並就環境(Environmental)、社會(Social)及公司治理(Governance)三大面向提供相關數據和分析。企業主動提供此報告書，不僅能提升企業資訊透明度、強化風險管理機制，更能彰顯企業對環境與社會的責任承諾。
企業撰寫ESG報告書時，必須要注意兩大關鍵要素：「完整揭露永續資訊」及「符合國際通用準則」。而在臺灣還須遵循金管會規範建議來編纂，以下就來了解項目各有哪些：
金管會針對永續報告書的推動措施
目前金管會並無明確規定應該包含哪些項目，依照先前發布「上市櫃公司永續發展行動方案」規劃以「治理」、「透明」、「數位」、「創新」四大主軸，推動企業永續發展之行動方案，重點包括：
引領企業淨零
深化企業永續治理文化
精進永續資訊揭露
強化利害關係人溝通
推動ESG評鑑及數位化
而其中關於永續資訊揭露，也就是報告書，內容則著重在：
精進年報資訊揭露規範
擴大永續資訊揭露範圍
提升永續資訊品質：包含擴大永續報告書確信範圍、抽查上市櫃公司永續報告書、加強永續報告書確信機構管理。
推動ISSB永續揭露準則
以上規範資訊詳情請參考金管會上市櫃公司永續發展行動方案
為提升報告書品質，需了解永續報告書的國際準則有哪些
國際通用準則主要有 3 種，分別是 GRI、SASB、TCFD，永續報告書需參考以上準則的規範、架構，來完成相對應的內容，可依照自身需求和目標來選擇合適的規範。
GRISASBTCFD重點角度涵蓋 ESG 全面向議題著重對財務績效有影響的 ESG 議題著重氣候變遷對財務績效有影響的議題訂定組織全球永續報告協會（Global Reporting Initiative）永續會計準則委員會（Sustainability Accounting Standards Board）國際金融穩定委員會(FSB)氣候相關財務揭露小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosures）主要溝通對象所有利害關係人（包括客戶、供應商、政府、股東、員工等）投資人投資人內容角度GRI 準則分為三個部分： 通用準則：適用於所有組織 行業準則：適用於特定行業 主題準則：特定重大主題 涵蓋5大面向、11項產業別、77項行業別與26項通用ESG議題，列出了可能影響公司財務狀況和營運績效的ESG議題，可增強與投資人的溝通成效。核心要素可分為4個範疇：治理、策略、風險管理和指標與目標，共包括11個揭露項目，能幫助企業讓利害關係人能夠評估企業與氣候變遷間的關聯性。官網資訊GRI官網（繁體中文下載）SASBTCFD
目前金管會著重的是GRI準則，建議可參考該準則的規範來進行永續報告書的撰寫喔。不過整個永續報告書中除了環境面、治理面之外，其實目前最重視的議題為「社會面」，包含勞資關係、員工組成、多元化、職場健康安全等，這些都關乎到「人資」的工作範疇，因此人資角色將會有那些變化呢？
ESG時代下，人資角色有哪些變化？該如何因應面對？
隨著ESG在全球蔚為風潮，企業裡的人資、採購、業務等各個崗位的工作內容，紛紛跟著起了變化。其中，又以我們最熟悉的「人資」，轉變最大，原先負責人才招募、員工差勤等行政庶務工作的人資，已逐漸轉變，許多HR可能尚未意識到，其實自己在人資工作中已經在實施與ESG相關的政策和措施，例如員工福利活動、職場安全訓練等。在現今強調ESG的時代，人資角色轉變方向可能包含以下面向：
ESG策略推動者：協助企業將永續理念融入企業的日常運營與文化，成為連結企業與員工的樞紐
社會責任面（Social）的主要執行者：發想並執行員工福利、多元共融、人才發展等核心議題
數據管理與揭露者：蒐集、整理與提供人力資源相關的ESG數據
吸引、留任人才的關鍵者：掌握ESG相關數據後，再從中抽絲剝繭，協助擬定ESG策略以提升企業形象，吸引認同永續理念的人才
跨部門協作者：與其他部門合作，確保ESG策略的全面實施
事實上，造成角色改變的主因，與ESG框架中，社會責任和公司治理（Governance）面的策略擬定、內容執行，大至企業如何對待員工、股東、客戶和其他利害關係人，以及對於內部結構、政策的管理、運營，小至員工福利、企業公益活動的發想、落實，都和人資息息相關有關。
尤其今年起，所有上市櫃公司須依金管會規範，強制編製並揭露永續報告書，人資必須協助紀錄並量化組織內部的人力資源數據，以提升利害關係人的信任與支持，角色又愈形重要。
人資如何進行永續報告書撰寫？有哪些挑戰？
如前述說明，根據金管會規定，企業在撰寫永續報告書時，必須揭露環境保護、社會責任、公司治理等三大構面的內容，像是溫室氣體排放、能源管理、人權及社區關係、資料安全、商業模式與創新程度、控制權與席次……等訊息，都應涵蓋永續報告書內。
而與人資領域相關的資訊，最主要的利害關係人則為「員工」，因此包括員工資訊統計（含員工結構、薪資、新任率、離任率……等）、員工健康及安全、員工多元化等也都是屬於永續報告中要揭露的範圍。
面對如此龐雜的資訊與數據，在紙本抄寫、excel整理、缺乏系統與整合的時代，人資想在有限時間內，完成永續報告書，並非易事。一般來說，人資普遍會遭遇五大痛點：
痛點1：資料分散且格式不一企業沒有系統時，資料散落各處，是秘書或人資需要紀錄？又該記在紙本、excel，檔案又該存在個人電腦還是公用雲端空間？權責不清。
痛點2：手動計算耗時易出錯員工人數容易計算，但是性別、年齡、職務類別、身份、國籍等各種分類，需要一個個人工對照。要是公司規模大、有不同分區，人工整理不符時間效益，也容易出錯。
痛點3：歷史資料不易追蹤若去年、前年、大前年的經手人不同，每位都有不同風格跟格式，儘管新任人資整理好今年的報告，追溯過往歷史資料仍有困難。
痛點4：資料安全與隱私疑慮人事、薪資等資料敏感，沒有系統時，依靠人工控管、保存，具有權限管控與資安、隱私風險等疑慮。
痛點5：缺乏專業知識ESG是近幾年全球興起的新思維，所有企業、國家都在學習、摸索，因此每個產業、每間企業對ESG的指標定義未必相同，同樣的報表資訊，在不同產業受重視程度不一，例如科技業和美容美髮服務業對「女性就職比」的解讀方式，便會有所差異，因此需要有專業人資來進行資料判讀。
有鑑於此，已有逾700家企業人資使用的104 HR Max系統，近來推出「ESG x HR永續方案」，便是人資撰寫永續報告書時的最佳幫手。
104 ESG x HR永續方案具備哪些重要功能？
功能1：ESG人資指標自動化系統會自動從人資資料庫中，提取永續報告書的相關數據，提供GRI相關指標數據，並能保存資料。
功能2：視覺化儀表板直觀呈現人事指標表現與趨勢，主管、人資隨時想查看相關資訊，可一目了然。
功能3：自動生成報表一鍵產出30張符合法規要求的永續報告書人資領域相關報表，還能檢查工時規則、彈性設定工時檢查規則等，也可以自訂報表內容，產出公司需要的各種欄位。
功能4：歷史數據比較追蹤員工指標歷年變化，協助人資根據過往數據，制定改善策略，找出最適宜企業與人才發展方向。
104 ESG x HR永續方案生成的報表內容，完全符合法規、GRI準則等國際ESG報告標準；自動整理數據後，一方面提升了永續報告書的準確性與一致性，也能協助人資即時發現員工多元性指標不足、員工流動率是否健康等方方面面的問題，更重要的是，讓團隊有更多時間投入規劃企業人才永續策略、推動雇主品牌。另外，系統擁有業界最高標準的資安防護，能設定管理、觀看等不同權限。
針對ESG數據整理工作，人資通常需要耗時1~2周才能完成，但各家企業人資使用104 ESG x HR永續方案後，時間已大幅縮短，最快甚至半天內就能整理完成。
在企業ESG的時代，人資已從後勤支援躍升為企業治理的核心策略單位。若能善用數位工具，將編纂永續報告書等數據整理庶務工作交由系統處理，將會將寶貴的人力資源釋出，讓人資將更多精力集中在核心事務上，包含雇主品牌塑造、人才永續發展策略等戰略工作，進而深化企業與永續理念的緊密結合。
104 HR Max ESG x HR永續方案
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環境部綠領人才課程、費用補助攻略│學生、轉職必看│暑期班報名中
想為就業加薪做準備？環境部推出的「淨零綠領人才培育課程」暑期班熱烈開放中！從碳盤查到碳足跡，48小時帶你一腳踏入未來職場的熱門領域。想掌握高薪職缺、搶先卡位綠色新經濟，這篇一次告訴你課程內容、補助資格與報名方式！
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
綠領人才是什麼？「環境部淨零綠領人才培育聯盟」的成立背景◆ 何謂綠領人才？和一般綠色產業從業人員有何不同？◆ 綠領人才有多夯？◆ 環境部「淨零綠領人才培育聯盟」簡介淨零綠領人才培育課程學什麼？及格認定方式為何？◆ 「環境部淨零綠領人才培育課程」4大主題、科目與時數◆ 「淨零綠領人才培育課程」的及格認定方式淨零綠領人才培育課程多少錢？有補助嗎？要符合哪些資格？◆ 「淨零綠領人才培育課程」費用◆ 「淨零綠領人才培育課程」補助資格及各區名額◆ 「淨零綠領人才培育課程」報名注意事項綠領職缺及相關課程資訊
綠領人才是什麼？「環境部淨零綠領人才培育聯盟」的成立背景
隨著全球氣候變遷議題日益嚴峻，永續發展與淨零碳排已成為各國政策主軸，企業也面臨前所未有的轉型壓力。在這波綠色浪潮中，「綠領人才」（Green Collar Talent）成為推動永續目標的關鍵角色。
◆ 何謂綠領人才？和一般綠色產業從業人員有何不同？
環境部透過定義，將綠色產業從業人員分為「人力」與「人才」兩種，其區別如下：
綠領人力
指綠色產業從業人員，主要參與綠色生產、環境保護及永續發展相關工作。
綠領人才
同樣是綠色產業從業人員，但受過專業課程與技術訓練，及（或）通過相關考試的專業人員，具備更高的專業素養與市場競爭力，能在綠色產業中發揮引導與創新作用。
在全球積極推動2050年淨零排放政策的趨勢下，具備碳盤查、碳足跡、碳減量與碳管理專業知識的「綠領人才」已成為產業界爭相延攬的對象。
◆ 綠領人才有多夯？
根據環境部與104人力銀行合作發布的《綠領人才就業趨勢報告》指出，光2024年全台就有近3,600家企業釋出綠領職缺，平均每月該領域的人才需求高達2.2萬人，8年內成長幅度達329%，顯示綠領人才需求的急遽成長。
從傳統製造業到新興的再生能源產業，各行各業紛紛尋找懂環境、會永續的跨域人才，「綠色職涯」儼然成為新世代職場人關注的熱門關鍵字。
無論是新鮮人或想轉職的上班族，掌握這股趨勢，就是搶先卡位未來工作的第一步。
點擊閱讀完整《綠領人才就業趨勢報告》
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◆ 環境部「淨零綠領人才培育聯盟」簡介
🌱「淨零綠領人才培育聯盟」成立願景與主要規劃項目
為加速培育各界淨零排放專業人才，環境部國家環境研究院結合全國28所大專院校，共同成立「淨零綠領人才培育聯盟」，期望在政策與教育資源的雙軌推動下，快速填補綠領人才缺口。
聯盟規劃了一系列的「淨零綠領人才培育課程」，透過48小時的課程培訓，從基礎著手，逐步培養具備碳排放與環境影響鏈結專業知識的人才，同時提升大眾對淨零排放與永續環境的理解，強化企業永續競爭力。
🌱「淨零綠領人才培育聯盟」中心位置與合作學校
為了讓參與者能夠就近上課，降低學習門檻，擴大參與基礎，淨零綠領人才培育聯盟共設立北、中、南、東4個區域培育中心，攜手全國28所大專院校，以協助更多民眾無縫接軌綠色職涯。
區域合作學校北區培育中心臺灣師範大學、中央大學、清華大學中區培育中心雲林科技大學、中興大學、臺中教育大學、東海大學、逢甲大學、大葉大學、暨南大學、聯合大學南區培育中心成功大學、中正大學、嘉義大學、崑山科技大學、中華醫事科技大學、高雄大學、中山大學、正修科技大學、文藻外語大學東區培育中心慈濟大學、宜蘭大學、佛光大學、東華大學、臺東大學、澎湖科技大學、金門大學、臺灣海洋大學連江校區
淨零綠領人才培育課程學什麼？及格認定方式為何？
「綠領人才課程」並非只講些空泛的環保概念，環境部規劃的這套課程，不只內容實用、架構完整，還規定嚴格的及格標準。無論你是職涯轉型者還是企業永續推手，這48小時的進修，都是你投入淨零時代的第一張門票。
◆ 「環境部淨零綠領人才培育課程」4大主題、科目與時數
環境部以4大主題、7個單元、16科目打造為期48小時的培訓課，內容設計兼顧法規、理論與實務，安排專業講師授課，幫學員建立跨領域知識架構，提升應對淨零轉型挑戰的專業能力，適合非理工科系者參加。
課程主題1：氣候變遷與溫室氣體管理
單元課程科目上課時數氣候變遷趨勢與發展淨零排放國際趨勢及氣候治理發展現況3碳定價制度及企業ESG相關政策推動措施、規範3溫室氣體管制與發展我國溫室氣體管理制度發展3我國碳費制度推動3
課程主題2：溫室氣體盤查作業
單元課程科目上課時數溫室氣體排放量盤查作業指引溫室氣體盤查及登錄作業時程3事業盤查登錄作業流程及查驗作業說明3溫室氣體盤查實務解析盤查報告書參考範本說明3溫室氣體盤查實務案例分享3
課程主題3：溫室氣體自願減量與減量額度
單元課程科目上課時數溫室氣體抵換專案、自願減量專案與減量額度自願性碳市場、自願減量專案與減量額度說明3溫室氣體自願減量實務作法3溫室氣體自願減量專案確證與查驗溫室氣體查驗機構管理及查驗原則3溫室氣體查驗作業程序及排放量盤查查驗重點3溫室氣體自願減量/抵換專案確證與查驗3
課程主題4：產品碳足跡
單元課程科目上課時數產品碳足跡產品碳足跡之生命週期評估主要概念3產品碳足跡標示與國際趨勢發展3ISO14067:2018 碳足跡盤查步驟3
請注意：參訓學員請假（包含公假及曠、缺課）時數達總上課時數4分之1以上者，即予退訓，其已繳課程費用不予退還。
◆ 「淨零綠領人才培育課程」的及格認定方式
除了全程參與課程之外，參訓學員結訓後應立即參加當期由國家環境研究院統一辦理的測驗（除事先經同意外，不得無故缺席或延後測驗）。詳細的測驗資訊如下表所示：
測驗資訊詳細內容測驗地點採分區集中測驗測驗類型● 100分鐘筆試測驗、選擇題，以100分為滿分，60分為及格●（試題涉及法令者，一律以最新法令規定應試作答，請學員利用環境部網站查閱最新公告法規）補測、成績複查注意事項● 成績不及格者可申請1次補測● 需補測者，得於結訓日起1年內至原報名所在之區域培育中心（亦可請原報名所在之區域培育中心協助安排至其他培育中心）參加測驗，並應於測驗日45日前主動向原報名所在之培育中心報名（逾期不予受理）● 補測者若無故缺考，一律以0分計算● 若原報名所在之區域培育中心已無設置或區域重新劃分、整併時，由國家環境研究院指定之區域培育中心受理補測事宜● 學員對測驗成績有異議者，得於成績通知單送達之次日起30日內，向各培育中心索取成績複查申請表格，填妥後併回郵信封（貼足郵資）郵寄至國家環境研究院複查● ● 成績複查以1次為限● 自結訓日起算超過1年未完成測驗（包括1次補測），視為放棄測驗機會，不得再參加測驗；惟入伍服役或重大傷殘疾病住院達2個月以上等不可歸責之情形，且經申請核准在案者，始可展延補測期限
成績單及電子合格證明寄發
國家環境研究院將於參訓學員測驗完畢後15個工作日內，以電子郵件寄發成績單予學員，測驗合格者將同時獲得電子合格證明（為配合政府數位轉型與證書數位化的政策，不會提供紙本證明）。
淨零綠領人才培育課程多少錢？有補助嗎？要符合哪些資格？
參與淨零綠領人才培育課程需要支付一定的費用，但在校學生或有經濟困難者也不用擔心，環境部特別設置對應的補助金，可往下閱讀了解詳細資格，機會有限，有興趣者請儘速申請別錯過！
◆ 「淨零綠領人才培育課程」費用
課程費用為每人12,000元（不包括膳宿及差旅費），報名後經培育中心通知，請逕向該中心繳交。
◆ 「淨零綠領人才培育課程」補助資格及各區名額
半額／全額費用補助資格內容
當年度補助經費用罄前，參訓學員完成課程且於當期（除有不可歸責因素外）測驗及格者，符合以下任一條件即可申請對應金額的補助：
30歲以下大專院校在校生（含研究生，不含在職專班學生）身分，得以申請半額補助。
中低收入戶、低收入戶、身心障礙身分者，得以申請全額補助（採報名當時的資格作為認定依據）
若同時符合以上補助資格者，以低收入戶身分為標準提供補助額度。
符合上述資格的學員，補助費用會由各培育中心代為撥付；補助名額有限，依申請順序用罄為止。各區補助名額數量如下表：
區域中心名稱補助名額（最高額度）北區國立臺灣師範大學725中區國立雲林科技大學725南區國立成功大學725東區慈濟大學325
◆ 「淨零綠領人才培育課程」報名注意事項
報名方式與檢附資料● 學員線上填寫報名資料後，向各培育中心報名● 若符合30歲以下大專院校在校生（含研究生，不含在職專班學生）補助身分者，需檢附近3個月內在學證明● 中低收入戶身分者應檢附中低收戶證明書，低收入戶身分者應檢附低收入戶證明書，身心障礙身分者應檢附身心障礙證明● 同時符合以上補助資格者，以低收入戶身分為標準提供補助額度關於報名人數與限制● 每班報名人數以40人為上限● 報到後，中途不得要求更換班、期別如經培育中心安排參訓後，學員因故未報到者，欲再重新參訓者，應重新報名並檢附各項證明文件收到報名通知後繳費● 學員應於接到通知信後，應於指定期限內完成繳費● 若未於期限內完成繳費，視作放棄查詢報名情形● 請逕向各培育中心洽詢
因該課程自114年度上線後受到熱烈迴響，環境部規劃的暑期班也陸續開放報名，鼓勵大學生及想轉職的一般民眾利用暑假充實自己，為就業及加薪提前做準備。課程資訊、報名狀態及其他詳細內容可直接上「綠領人才資訊平台」查詢，或點擊下方按鈕查看／下載今年度報名簡章。
民國114年環境部淨零綠領人才培育課程簡章
（圖片及資料來源：環境部官網）
綠領職缺及相關課程資訊
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環境部「抗高溫調適對策聯盟」祭6大措施，助企業民眾抗極端酷暑！
極端高溫已不再是偶發事件，而是全球氣候變遷下的「新常態」。今年夏天，環境部成立「抗高溫調適對策聯盟」，首度集結跨部會、跨產業與民間團體，從制度建構到企業指引，以「二制度、二方法、二拓展」打造一張全國性的高溫應對網絡，為職場安全與永續發展提供解方。
文／《104職場力》
本文導覽
▍二制度：建立高溫應變機制、啟動實際演練建立高溫應變啟動機制抗高溫調適對策演練▍二方法：建置Cool Map、研擬企業指引建置高溫防護地圖Cool Map研擬企業抗高溫行動指引▍二拓展：能源貧窮分析與教育推廣雙軌並進大數據分析應對能源貧窮北中南抗高溫對策展
▍二制度：建立高溫應變機制、啟動實際演練
建立高溫應變啟動機制
環境部攜手氣象署、勞動部、衛福部，建構高溫應變啟動機制。
氣象署│因應氣溫變化提供「高溫預報」。
衛福部│整合氣溫、濕度、太陽輻射、風速等數據，發布「健康氣象預警資訊」。
勞動部│根據氣溫、濕度變化標準制定「職業安全衛生設施規則」。
推動時間表
2025年2026年未來共通性指標（預警啟動應變機制）分年針對各領域及脆弱群體建立高溫預警指標逐步建議保護脆弱群體因應高溫調適機制
抗高溫調適對策演練
依據氣象署資訊，以橙燈及紅燈作為高溫預警標準，相關單位會啟動對策演練與應變作業，包含：
健康通報
路面灑水
調配農牧用水
勞工防護措施
高風險族群照護
大型戶外活動調整
交通設施防熱安全檢測
推動時間表
2025年2026年未來試辦演練及啟動條件，進行「雙北合作先行」規劃建立標準作業程序，同時試行應變啟動機制逐步落實並規劃更全面的高溫調適對策，擴大至全國各地
▍二方法：建置Cool Map、研擬企業指引
建置高溫防護地圖Cool Map
環境部規劃推動「Cool Map」，整合戶外涼蔭、公園涼亭、森林步道與可避暑的室內公共空間（如賣場、圖書館），讓民眾與勞工能快速找到避暑地點。
推動時間表
2025年2026年未來臺北市、臺南市都市熱島地區優先示範研議設置規範，協助六都建置逐步落實全國推動
研擬企業抗高溫行動指引
透過提供企業管理場域對策、促進跨企業合作，以及推動公部門與企業協作，協助企業強化因應高溫的能力，並兼顧員工健康與營運韌性，領域涵蓋實體／線上通路、冷氣空調、運輸、保險、營建、防護產業與寵物友善等。
推動時間表
2025年2026年未來辦理工作坊，邀請各界參與，廣徵意見研擬企業抗高溫行動指引規範並試行（依企業需求）逐步擴大訂定，協助企業永續經營
▍二拓展：能源貧窮分析與教育推廣雙軌並進
大數據分析應對能源貧窮
為降低極端高溫對弱勢族群的衝擊，特別是獨居老人，環境部推動「以數據為基礎」的能源協助政策，結合跨部會資料，預警與輔導同步進行。
透過下列4大資料來源辨識高風險族群，提供用電輔導與節能建議、減輕能源支出負擔，並結合Cool Map指引，將其導引至避暑地點：
內政部老年人口清冊
衛福部獨居老人清冊
台電公司用電數據
環境部與氣象署的溫度監測資料
推動時間表
2025年2026年未來結合跨部會數據資料，臺南市合作示範辨識能源貧窮弱勢並協助整合中央與地方資源逐步擴大照護逐步落實全國推動
北中南抗高溫對策展
在北中南各區舉辦「抗高溫對策展」，結合都市熱島議題、產業轉型與環境教育，強化民眾對極端氣候的認識與因應能力。
極端氣候時代，企業與政府都無法置身事外。從高溫預警到災前演練，從企業行動到弱勢照護，政府率先踏出高溫調適的第一步，未來企業若能積極響應、落實指引，不僅能保護勞工健康，更能在風險中站穩腳步、邁向永續。
（文圖來源：環境部官網、粉絲專頁）
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