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NPDP產品經理國際認證 ✨考試祕訣大公開✨
#NPDP產品經理國際認證培訓班
「NPDP產品經理國際認證 」是全球最具公信力的「新產品開發管理」專業證照，全球500強企業中有超過70%企業採用此標準。
想要明年轉職加薪，想考張證照，想為履歷表加分，
卻又害怕繳了上萬學費和考證費後，考不過。
我是否能在一年內考取證照呢?
你的擔憂和猶豫，我們都能理解。
為了打破考證相關的各種疑慮。
因此我們邀請【學姐分享】
目前任職行銷部門 擔任產品經理 (2022年3月線上課程結業)，
分享 如何在課程結束後，#考前準備的過程
以及 #如何在半年內順利考取NPDP證照。
克服下班後的疲累，又能事半功倍，抓緊晚上和上班通勤的時間，
特別熟記，老師在課堂上特別畫重點，一定會考的地方。
加上 #老師提供給學員的學習心智圖 加強學員複習的速度，和加深考試記憶力。
最後，順利在半年內順利考取NPDP證照。
這樣的成功快速考取NPDP證照的學員的案例，也不只有一位。
只要熟記考試提醒和用對的方式讀書，現在努力的汗水，將會為你高薪職涯鋪路。
想要最快半年內考取證照，那你絕不能錯過09/25 新開班級❗
👉【NPDP產品經理國際認證培訓班】PM大叔 夏松明老師 專業教學
✔️專業顧問講師多年輔考經驗及指導過上百位學員。
✔️ #建立課程群組 和共同學習的學員，分享學習障礙，跳過考題疑惑的誤區，順利考取證照。
想了解更多，請洽課程網頁
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熱門精選
【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，無論您是初學者還是專業人士，都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
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「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
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藉由AI助手的力量，更高效地完成商務工作、激發靈感。也透過AI協助經營社群，包含工作行程、日常旅遊、飲食規劃等，提高短影音規劃的效率，進而產出斜槓複利。
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第10名。AI x 產品企劃(產品開發)實務應用班
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往在產品企劃及開發上，所面臨到的難以解決的疑難問題，在未來都有機會利用AI工具進一步改善，取得更有效的解決方案。
本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用，並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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藺草編織技藝開發感官體驗產品設計 | 梁又文老師指導 | 教育部高教深耕研究計畫
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[毒舌]了解使用者的意圖，就知道CTA文案怎麼下
使用者中心設計不是口號，你的TA想做什麼才是重點
使用者的意圖是註冊，就給他看到註冊，DONE！
你希望他先註冊，那就寫註冊，DONE！
案例是Lalamove/啦啦快送APP的初始畫面，如果你是第一次使用的用戶，請問應該要點哪一顆按鈕呢？很顯然不是「已經有帳號了」，可是另一個是「開始使用」耶？我還沒註冊怎麼開始使用啊，然後職業病的設計師開始腦補的想說：「有些APP會讓使用者先體驗使用基本功能，然後再引導你註冊。」
只好帶著疑惑給他點下去，然後就跳轉到了註冊頁面.....
設計師的意圖是想白話的引導使用者去點擊這顆按鈕，以產品的角度來說，我們的確希望使用者「開始使用本產品」；但也許是互聯網產品的遺毒吧！我們被訓練成看到這種類登入畫面，都要找「註冊或登入」。這時「開發者的意圖」與「使用者的意圖」之間產生了一個落差，而這個落差，就是會造成使用上的遲疑與困惑。
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「健康照護創新產品設計與開發：定義機會點」教師工作坊
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推薦給你
為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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