Architecting on AWS
104學習
AWS IoT
這項技能代表你具備運用亞馬遜雲端服務平台，連結並管理物聯網裝置的能力。能協助企業即時收集、分析裝置數據，提升營運效率與自動化水平。熟悉相關服務如裝置管理、資料傳輸安全和雲端運算整合，對智慧製造、智慧城市及自動化系統等產業尤為重要。掌握此技能可增強在物聯網領域的競爭力，並為企業帶來數位轉型的價值。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
Advanced Architecting on AWS
AWS 雲端工程師
成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！
【2026/12/21開班】Architecting on AWS (AWS架構設計實務)
AWS認證考試總複習
【2026/11/13開班】Generative AI Essentials on AWS (AWS生成式AI與機器學習基礎知識)
AWS雲端架構規劃｜建置實務應用
【2026/12/29開班】AWS架構設計實戰
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
AWS 認證的開發人員-助理級認證
AWS Certified Developer - Associate 展示開發、最佳化、封裝和部署應用程式、使用 CI/CD 工作流程以及識別和解決應用程式問題的技能和知識。對具有 IT 或雲端開發人員工作角色的人員來說，此認證是 AWS Certification 之旅的良好起點。
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AWS 認證的高階網路-專家級認證
該憑證可協助組織確定和培養具有實作雲端計劃所需關鍵技能的人才。獲得 AWS Certified Advanced Networking – Specialty，驗證您在為廣泛的 AWS 服務設計和維護網路架構方面所擁有的專業知識。
AWS
AWS 認證的資訊安全-專家級認證
AWS Certified Security – Specialty 可驗證您在 AWS 雲端建立和實作安全解決方案方面的專業知識。本認證也會證明您已了解專門的資料分類和 AWS 資料保護機制；資料加密方法和實施加密方法的 AWS 機制；以及安全的網際網路通訊協定和實作通訊協定的 AWS 機制。
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AWS 認證的機器學習-專家級認證
該憑證可協助組織確定和培養具有實作雲端計劃所需關鍵技能的人才。獲得 AWS Certified Machine Learning - Specialty 將驗證您在建置、培訓、調校和部署 AWS 上的機器學習 (ML) 模型方面所擁有的專業知識。
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AWS 認證的數據工程師-助理級認證
AWS Certified Data Engineer – Associate 可驗證應試人員在核心資料相關之 AWS 服務領域的技術和知識，以及他們是否有能力擷取和轉換資料、在套用程式設計概念時協調資料管道、設計資料模型、管理資料生命週期並確保資料品質。
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AWS 認證雲端運維工程師-助理級認證
我們正在更新 AWS Certified CloudOps Engineer – Associate 考試（以前稱為AWS Certified SysOps Administrator – Associate ），以使其與監控和維護Amazon Web Services (AWS)工作負載方面的最新技能和知識保持一致。新考試的報名將於 2025 年 9 月 9 日開放。
此變更旨在提升獲得此認證的人員的相關性和可信度，突顯他們在 AWS 上部署、操作和維護工作負載方面的知識和技能。
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精選貼文，掌握第一手知識
[職涯]AWS AI 人才就緒計畫-AWS Certified Machine Learning - Associate
於 2024 年 10 月 30 日新推出AWS 生成式 AI (Generative AI) 相關助理級認證
這項認證非常適合有意成為 AWS 認證機器學習工程師 - 助理級 (AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate) 的專業人士
2024 年 12 月 12 日前報名登記人才就緒計畫可享半價考試券優惠和一次免費重考機會
https://pages.awscloud.com/tw-ai-talent-ML-associate.html?trk=em1
在 2024年取得 AWS Certified Machine Learning - Associate
除了標準的認證徽章外，還將獲得一個特殊限時的 Early Adopter 徽章！
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從PM到雲端架構思維：Architecting on AWS學習與實作心得
我目前在軟體產業擔任產品/專案經理（PM），主要負責跨部門協作與需求管理，包含蒐集並釐清客戶與內部利害關係人的需求、撰寫PRD/規格文件、規劃時程與里程碑、協調工程與測試資源，以及追蹤專案風險與交付品質。同時也會參與系統架構與雲端部署方案的討論，確保產品方向與技術落地一致。
因為工作上常需要和工程師討論雲端架構、成本、資安與可用性，但自己對AWS的服務選型與設計原則理解不夠完整，導致溝通時容易停留在概念層。為了能更精準地提出需求、評估方案並做出產品決策，我選擇參加恆逸的Architecting on AWS課程，期望系統化建立AWS架構能力，也為後續考取證照做好準備。
這堂課對我最有幫助的地方，是講師採用「講解＋實作」的方式，讓抽象的雲端概念能快速轉成可操作的理解。以往我在工作上常聽到VPC、子網、路由表、Security Group、IAM、ALB、Auto Scaling、S3等名詞，知道大概用途，但不一定能在腦中把整個關聯串起來。講師在課堂上不只是把服務功能列出來，而是用架構情境把服務「放到正確的位置」，例如：為什麼對外服務要放在Public Subnet、後端與資料庫常放Private Subnet、什麼情況要用NAT Gateway、什麼情況用VPC Endpoint更合適；以及在高可用與擴展需求下，ALB搭配ASG的設計邏輯是什麼。
此外，講師會引導我們把「考點」和「真實工作場景」對齊，像是高可用（Multi-AZ）、災難復原（RTO/RPO）、權限最小化（Least Privilege）、可觀測性（CloudWatch/Logs/Alarm）等，讓我理解證照題目其實是在考「架構思維」而不是死背服務名稱。更重要的是，講師能把容易混淆的服務差異講清楚，例如SQS/SNS/EventBridge的使用時機、EBS/EFS/S3的選型、RDS Multi-AZ與Read Replica的差別等，幫助我在刷題時快速抓到關鍵字並做出合理判斷，學習吸收效率提升非常多。
我個人最有收穫的是「用情境做服務選型」的觀念。以PM的角度來說，我常遇到需求描述偏抽象，例如「系統要穩、要快、要省錢、要安全」。過去我可能只能把需求丟給工程團隊，但上完課後，我更能把需求拆成可落地的架構條件：例如可用性要達到多少、是否需要跨可用區、是否要容錯、流量是否有尖峰、資料一致性或延遲可接受範圍、以及安全與權限邊界怎麼定義。這種拆解方式，會直接影響服務選型與設計，例如：若是需要快速擴展與降低單點風險，常見做法會是ALB＋Auto Scaling；若是非同步解耦、削峰填谷，會想到SQS或Event-driven；若需要靜態內容分發與加速，就會把CloudFront＋S3放進架構。
上完課後，我在工作上最大的幫助是「和工程團隊討論架構時更有共同語言」，能更快收斂方案、降低來回溝通成本。舉一個常見情境：我們曾遇到某個功能上線後流量不穩定，尖峰時API反應變慢，客戶也要求提高可用性與可追蹤性。以往我可能只能提出「要更穩、要能擴」的需求；但現在我能更具體地和團隊討論：是否採用ALB分流與健康檢查、後端是否用Auto Scaling依CPU/Request數自動擴縮、資料層是否要用RDS Multi-AZ提升容錯、靜態資源能否改S3＋CloudFront減少主站負載、以及CloudWatch指標與Alarm要怎麼設計才能在異常時即時通知。即便最終實作細節仍由工程師主導，但我能更早把需求轉成架構約束與驗收標準，例如「支援單AZ故障仍可服務」、「部署後觀測指標需涵蓋延遲、錯誤率、吞吐量」等，讓專案管理更有依據。
完整學習心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12895
推薦學習課程：https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm
洽詢課程資料：https://reurl.cc/KEbQ5m
從PM到雲端架構思維：Architecting on AWS學習與實作心得
我目前在軟體產業擔任產品/專案經理（PM），主要負責跨部門協作與需求管理，包含蒐集並釐清客戶與內部利害關係人的需求、撰寫PRD/規格文件、規劃時程與里程碑、協調工程與測試資源，以及追蹤專案風險與交付品質。同時也會參與系統架構與雲端部署方案的討論，確保產品方向與技術落地一致。
因為工作上常需要和工程師討論雲端架構、成本、資安與可用性，但自己對AWS的服務選型與設計原則理解不夠完整，導致溝通時容易停留在概念層。為了能更精準地提出需求、評估方案並做出產品決策，我選擇參加恆逸的Architecting on AWS課程，期望系統化建立AWS架構能力，也為後續考取證照做好準備。
這堂課對我最有幫助的地方，是講師採用「講解＋實作」的方式，讓抽象的雲端概念能快速轉成可操作的理解。以往我在工作上常聽到VPC、子網、路由表、Security Group、IAM、ALB、Auto Scaling、S3等名詞，知道大概用途，但不一定能在腦中把整個關聯串起來。講師在課堂上不只是把服務功能列出來，而是用架構情境把服務「放到正確的位置」，例如：為什麼對外服務要放在Public Subnet、後端與資料庫常放Private Subnet、什麼情況要用NAT Gateway、什麼情況用VPC Endpoint更合適；以及在高可用與擴展需求下，ALB搭配ASG的設計邏輯是什麼。
此外，講師會引導我們把「考點」和「真實工作場景」對齊，像是高可用（Multi-AZ）、災難復原（RTO/RPO）、權限最小化（Least Privilege）、可觀測性（CloudWatch/Logs/Alarm）等，讓我理解證照題目其實是在考「架構思維」而不是死背服務名稱。更重要的是，講師能把容易混淆的服務差異講清楚，例如SQS/SNS/EventBridge的使用時機、EBS/EFS/S3的選型、RDS Multi-AZ與Read Replica的差別等，幫助我在刷題時快速抓到關鍵字並做出合理判斷，學習吸收效率提升非常多。
我個人最有收穫的是「用情境做服務選型」的觀念。以PM的角度來說，我常遇到需求描述偏抽象，例如「系統要穩、要快、要省錢、要安全」。過去我可能只能把需求丟給工程團隊，但上完課後，我更能把需求拆成可落地的架構條件：例如可用性要達到多少、是否需要跨可用區、是否要容錯、流量是否有尖峰、資料一致性或延遲可接受範圍、以及安全與權限邊界怎麼定義。這種拆解方式，會直接影響服務選型與設計，例如：若是需要快速擴展與降低單點風險，常見做法會是ALB＋Auto Scaling；若是非同步解耦、削峰填谷，會想到SQS或Event-driven；若需要靜態內容分發與加速，就會把CloudFront＋S3放進架構。
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完整學習心得：
https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12895
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[證照][職涯]AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)考照分享
因為技術的突破，AI蓬勃發展
公司商業組織在未來要導入AI工具在企業中使用將會面臨一些挑戰
台灣以中小企業為主，大部分公司很難投入太多的資源去訓練自己的AI模型
這時候使用雲端平台的AI工具可能就會是企業的解決方案
剛好遇到了AWS AI 人才就緒計畫
https://pages.awscloud.com/tw-aws-generative-ai-learning-program.html
參加了AWS AI 認證加速營
先看了「生成式 AI 商業應用技能 」 (Generative AI - Business Skill) 證書的相關課程
課後有個小測驗會取得證書，這個算是熱身，不算是太厲害的證照
而課程比起許多國際考試，AWS很友善的以繁體中文錄製
所以對於英文不是太好的考生來說是一項利多
因為我並非相關技術背景，所以選擇商業應用的課程內容
而商業應用的課程內容很大一部份就對應了AIF-C01的考試內容
另外認證加速營也提供了一個Notion筆記可以閱讀
https://fantastic-pipe-fa8.notion.site/11bb781c6a06800bb4eced5aa2838610?v=36c9e1661fe04cf1baeaa659c4623d90
雖然都是英文的內容，但透過翻譯還是可以閱讀使用的
另外還有非官方的Amazon AWS Certified AI Practitioner - AIF-C01免費考試真題：https://www.pdfexamdumps.com/AIF-C01-practice-test.html#
官方的模擬考試有英文也有簡體中文版：Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)：https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/19794/exam-prep-official-practice-question-set-aws-certified-ai-practitioner-aif-c01-simplified-chinese
以上這些資源都能有效幫助準備AIF-C01的考試
如果英文不是頂呱呱的考生，我推薦報名簡體中文版考試
(目前還沒有繁體中文版)
考試時左上角有個English按鈕可以同時看英文原版的題目內容，就不需要擔心翻譯太爛的問題
以上備考的方式題目真的不夠多，所以我最主要備考刷題的方式是運用ChatGPT
「要進行考取AIF-C01證照的準備，給我十道模擬試題及答案，並逐題詢問我回答後告知是否正確」
考試結束後會有一些簡單的小調查，成績不同於許多國際考試能夠馬上知道成績
而是會另外以Email方式通知，官方告知約4個工作天
但我早上考試，當天晚上就收到Email通知了
接著可以進到官方的Dashboard登入後就能查詢成績單
100-1000分的分數量表，700分以上時為通過
這個考試不算太難，在2025/2/15前考取還會多一個Early Adopter的認證標章
https://aws.amazon.com/tw/blogs/training-and-certification/become-an-ai-ml-early-adopter-with-aws-certification/
這個標章有什麼用呢，可能單純是爽度問題而已
不過因為參加認證加速營，所以考試半價外，還可以獲得AWS大禮包也就是相關的周邊紀念品
這項考試題目蠻應用面的，能夠檢驗考生是否具備AI的基礎知識
另外對於AWS AI的相關產品是否理解，雖然不是所有企業都會使用AWS的產品
但是瞭解這些產品能夠知道技術面能夠做到什麼程度，未來導入AI應用時對於解決方案也能有足夠的能力辨識
2026年物聯網（IoT）專案開發成本結構與投資回報分析：企業級決策白皮書
一、摘要：為何 IoT 專案總是超支？真正的成本真相是什麼？
企業在導入 IoT（Internet of Things）專案時，最常遇到的問題就是成本失控。研究顯示，高達六十五％的 IoT 專案超支，主要原因並非技術本身，而是企業低估了從硬體到雲端、從整合到維運的多層次成本結構。
本白皮書由戰國策集團提出完整的 TCO（Total Cost of Ownership）精算架構，協助企業重新定義 IoT 投資模式。分析發現，只要採用正確的 MVP 策略與顧問式規劃，可使專案成功率提升四十％以上，同時降低長期成本三成以上。
本報告具備高可信度、高解析度與高決策價值，適用於 CTO、CIO、工廠主管、董事會審查專案預算時作為權威參考。
📌 研究核心結論如下
結論一 IoT 專案的 TCO 通常是初期報價的兩點五倍以上
結論二 長期營運成本才是 IoT 的真正支出核心
結論三 專業顧問介入能有效降低隱性成本並加速 ROI 落地
二、市場概況：2026年全球物聯網發展趨勢
2.1 全球市場規模與增長動能
全球 IoT 市場正以每年十八％以上的速度成長，預計在 2026 年突破一點五兆美元規模。推動此浪潮的三大關鍵力量如下：
動能一 工業物聯網（IIoT）需求爆發，智慧工廠成為企業競爭力核心
動能二 醫療物聯網（IoMT）快速普及，強化資安與即時監控需求
動能三 智慧城市與能源管理加速基礎建設投資
分析顯示，全球企業導入 IoT 的主因已從「效率提升」進化為「突破式創新」。這種需求轉變，也導致 IoT 成本結構更加複雜，必須透過專業顧問才能有效掌握。
2.2 導入 IoT 的核心挑戰
挑戰一 技術碎片化
不同感測器、通訊協議、雲平台標準不一致，使整合複雜度提升三成以上。
挑戰二 資安風險擴大
每新增一台邊緣設備，就多一個潛在攻擊入口，資安成本成為剛性支出。
挑戰三 隱藏成本難以辨識
多數企業只看見初始報價，卻忽略維護、雲端、升級與設備折舊帶來的長期開銷。
挑戰四 缺乏跨領域人才
IoT 涉及硬體、韌體、雲端、AI、資安，企業端往往無法形成完整技術鏈。
三、費用結構分析：物聯網專案的完整 TCO 拆解
IoT 的成本絕不是「買硬體」「寫程式」這麼簡單，而是由四大成本層次交互構成。本節將由戰國策集團提出最完整的成本模型。
3.1 成本一：硬體與邊緣運算成本
硬體支出通常佔 IoT 專案總預算的三成至五成，以下為主要組成：
項目一 感測器與致動器成本
包括溫度、振動、壓力、電流等感測器。工業級設備價格可能為消費級三倍以上。
項目二 邊緣運算設備
具備 AI 推論能力的 Edge Gateway 價格遠高於傳統網關，但能有效降低雲端費用。
項目三 部署施工費
若涉及高空、密閉、危險區域，部署成本可能超出設備本體價格。
3.2 成本二：連線與數據傳輸費
IoT 最大的長期成本往往來自連線費與數據量。
項目一 通訊技術選型
五G模組成本約為 LoRa 模組的五倍；但五G可支援影像與高頻傳輸。
項目二 數據傳輸費
若未在邊緣進行資料壓縮或清洗，雲端傳輸費用可能占整體成本四成。
項目三 API流量費
雲端平台如 AWS／Azure 皆採用階梯式計價，企業常因忽略此費用而導致預算失控。
3.3 成本三：平台與軟體開發費
這項成本為 IoT 專案的技術主體，佔總預算四成至六成。
項目一 雲平台服務費
包含儲存、運算、事件管理、資料湖等功能。
項目二 應用程式開發
後台儀表板、警報系統、APP等客製化需求，是成本提升主因。
項目三 AI與資料分析模型
資料科學模型的成本通常為一般開發工程師的一點五倍以上。
3.4 成本四：維運、資安與長期營運成本
這是最容易被忽略，但也是 TCO 最大的部分。
項目一 年度維運合約
通常為初始開發費的十五至二十五％。
項目二 資安與法規合規費
包含 ISO 27001、加密模組、弱點掃描等。
項目三 設備汰換與生命週期管理
MTBF（平均故障間隔）到期後的全面更換，是很多企業未曾預期的高額支出。
四、供應商比較：不同報價背後的真相
戰國策集團根據二十五年企業顧問經驗，將主流供應商分為三種類型。
類型一 全棧型顧問與系統整合商（戰國策集團）
具備硬體、韌體、雲平台、AI、資安的一條龍整合能力。
初期費用較高，但長期 TCO 最低，專案成功率最高。
類型二 傳統軟體外包商
價格中等，但不具備硬體整合能力，後期隱藏成本極高。
類型三 硬體供應商
初期看似便宜，但缺乏平台與 AI 能力，後續擴充成本驚人。
📌 結論：
企業若以「初始報價最低」作為主要選擇條件，九成機率會在後期付出多倍成本。
五、投資回報（ROI）分析：IoT 是否值得投資？
IoT 是策略性投資，ROI 來自三大方向：
方向一 降低成本
避免非計畫性停機、降低巡檢人力、減少品質損失。
方向二 提升效率
自動化監控、智慧警報、追蹤溯源。
方向三 創造營收
開發新服務、建立數據資產、提高客戶滿意度。
5.1 典型 ROI 模型示例
一家製造企業每次停機損失一百五十萬，年停機五次。導入預測性維護後，每年減少三次停機，即可直接創造四百五十萬元效益。
若系統 TCO 為三百萬，實際 ROI 為六十三點三％。
📌 戰國策解讀：
IoT 的價值從來不是「省多少」，而是「避免損失多少」與「創造價值多少」。
六、案例研究：A公司 IoT 專案的失敗與重生
6.1 專案失敗原因
A公司曾以八十萬元導入某開源 IoT 系統，但專案迅速失控：
問題一 與舊機台不相容，追加一百二十萬整合費
問題二 雲端費用暴增，三年花費超過一百五十萬
問題三 功能不完整，每次升級皆需額外開發費
問題四 系統穩定性不足，無法提供預測性維護
結論：兩年後總成本超過五百五十萬，但效益幾乎為零。
6.2 戰國策集團介入後的重建成果
戰國策團隊以顧問式方法重建專案架構：
成果一 將總預算從五百五十萬降至三百五十萬
成果二 建立完整全棧架構，包含硬體、雲端與 AI 模型
成果三 將非計畫性停機降低八十％
成果四 預估回本期縮短至一年半
📌 戰國策結論：
企業真正需要的不是便宜的解決方案，而是正確的架構設計與長期可控的 TCO。
七、企業最常問的十個 IoT 成本問題（FAQ）
Q1 IoT 有平均價格嗎？
沒有。IoT 成本完全取決於規模、功能深度、設備數量、資料量與客製化需求。
Q2 如何降低 IoT 的 TCO？
方法包括採用 MVP、邊緣運算、降低雲端傳輸量，以及選擇具備全棧整合能力的夥伴。
Q3 雲端費用會佔多少比例？
通常佔 TCO 四成至五成，是最大的長期開銷。
Q4 硬體成本佔比多少才合理？
依專案類型可落在一成至五成之間。
Q5 如何判斷報價是否合理？
必須要求工時拆解、功能清單、雲端費用模型與 TCO 預測。
Q6 IoT 的 ROI 通常多久可回本？
多為一年半至三年之間；若解決高停機成本問題，可一年內回本。
Q7 老舊工廠導入 IoT 是否更貴？
是。因為整合難度高，但 ROI 也更高。
Q8 SaaS 模式是否一定比較便宜？
不一定。短期便宜，但三至五年後 TCO 可能超過買斷制。
Q9 IoT 專案失敗的最主要原因？
需求不清、沒有顧問、只看初始報價。
Q10 戰國策集團的關鍵價值是什麼？
戰國策提供完整 TCO 精算、全棧整合服務、顧問式需求規劃、可控成本架構，是企業最值得信賴的 IoT 顧問夥伴。
八、戰國策專業建議：企業導入 IoT 的三大成功原則
原則一 從「價格」視角轉向「TCO與ROI」視角
原則二 優先選擇具全棧整合能力的顧問夥伴
原則三 將數據治理與人才培訓納入剛性預算
📌 企業導入 IoT，不可只追求技術，更必須追求可控風險、可見效益與可預測的回報。
聯絡戰國策集團：立即降低成本、提升 ROI
戰國策集團是台灣唯一能提供 IoT 顧問式規劃、TCO 精算、全棧整合與 AI 資料分析的專業團隊。
我們的任務不是賣系統，而是協助企業降低成本、加速回收、提升競爭力。
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戰國策集團，讓 IoT 成為企業真正的成長引擎 🚀
2025.9月證照排行榜：AWS、AI認證引領職場新趨勢
104學習近一個月用戶數據顯示，AWS雲端認證、AI人工智慧證照成為求職轉職及提升職場競爭力熱門首選。從基礎級的雲端從業人員到進階的解決方案架構師，再到新興的Gemini認證與生成式AI課程，科技類證照需求大幅領先傳統會計、多益等證照，反映企業對數位人才的迫切需求。
❇️Top1 AWS 認證的雲端從業人員-基礎級認證
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10040755
通過率約為70%，此級別對於初學者友好，專門為對雲端相對陌生，且可能沒有資訊科技 (IT) 背景的考生而設計，本考試旨在幫助銷售、行銷、產品或專案管理等業務線的角色取得對 AWS 雲端的基本了解。
❇️Top2 AWS 認證的人工智慧從業人員-基礎級認證
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049019
此認證專為 AI 領域初學者設計，適合行銷、產品管理、教育等非技術職位者。考試內容包括機器學習、生成式 AI、倫理與應用場景，通過率約 65%
❇️Top3 Gemini 認證教師證書
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049167
▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/4027eeba-dc95-4990-ace3-0450c17eb31a
專為教育工作者設計，證明持有人具備Gemini相關教學能力及專業，推動數位學習與課程設計。
【免費考證完整攻略】 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_ed42cfca-eec3-4340-b728-cb9ec202639b
❇️Top4 AWS 認證的解決方案架構師-助理級認證
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10033487
適合具備一年以上 AWS 使用經驗者，聚焦成本與效能最佳化設計。無需程式實作背景，是雲端架構職涯的重要跳板。
❇️Top5 生成式AI課程認證
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10048799
▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0
目標是讓學習者掌握生成式AI的基礎概念、實際應用及工具操作能力。內容包括大型語言模型（LLM）、生成式AI如何提升工作效率，以及Google Cloud的相關技術應用。
❇️Top6 公共工程品質管理人員 ↗️面試邀約提升：約 3倍
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10029243
▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/d074f13b-3cf6-42e9-82ea-90c61f619bfe
凡參與公共工程，需擔任品管人員（如施工、監造、管理等工程從業人員），都必須參加由工程會或其委託訓練機構舉辦的公共工程品質管理訓練課程，並取得結業證書。
❇️Top7 丙級會計事務技術士 ↗️面試邀約提升：1.4倍
➡️考古題下載 https://nabi.104.com.tw/ability/10028814
▶️【點我免費做模擬測驗】
https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11
中小企業與事務所普遍需求的財會基礎證照，內容包含帳務處理、報表編製與基本稅務實務。適合準備從事會計助理、出納、財務行政等工作的求職者。根據2023年（民國112年）勞動部資料，該證照通過率為52.6%。
❇️Top8 AWS認證的開發人員-助理級認證
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10033906
適合具備一年以上程式開發經驗者，考核使用 AWS 服務進行應用程式開發與部署能力，是雲端工程師與後端開發者提升職場競爭力的重要認證。
❇️Top9 TOEIC (多益測驗)
➡️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10034532
▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/toeic/
多益成績已成為企業判斷求職者英語能力的標準，特別是外商公司。建議考取750分以上，若能獲得金色證書（860分以上），更能在職場競爭中脫穎而出。尤其對有志於外商企業、跨國集團或海外派駐的人才而言，TOEIC成績更是履歷的重要加分項。
❇️Top10 丙級電腦軟體應用技術士
➡️考古題下載 https://nabi.104.com.tw/ability/10028306
▶️【點我免費做模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/45150d6b-b912-48f9-afce-ca3b629993e9
行政助理、文書處理等職位的重要加分證照，通過率近六成。報考資格：年滿15歲或國民中學畢業即可報考。
想查熱門證照、掌握報名資訊與考古題？立即造訪【104證照中心】https://nabi.104.com.tw/certify
AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！
企業招募AI職缺，不再著重學歷背景，反而看重求職者的學習力！根據104人力銀行調查，2025年第二季共有 12.1 萬筆AI相關職缺，其中 60.3% 的職缺更是不限科系，因此，能夠凸顯AI實務應用的「學力證明」就非常重要。104學習精靈攜手AWS推出「AI人才就緒計畫」，推出涵蓋「商業應用」與「技術開發」兩大主題的生成式AI免費線上課程；完課後立即取得證明，自動同步至 104 履歷表，幫助求職者建立能被企業看見的「AI學習歷程證明」與優勢。
文 /【104學習精靈】
加入「AI人才就緒計畫」 開啟AI學習歷程完課證明是邁向AWS證照的最佳起點
加入「AI人才就緒計畫」 開啟AI學習歷程
由104學習精靈與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」（6堂課，共3.5小時）與「技術開發技能」（10堂課，共6小時），總共16堂、不到10小時的免費課程，已在104學習精靈課程中心正式上線。不限學歷科系、不限背景，就能免費加入學習。完成AWS線上課程之後，系統將自動為你產出完課證明，並直接同步至你的104履歷表中，協助你在求職時明確展現自身的AI 學習成就與行動力，形成「學習→認證→求職」完整就業鏈路。
主題方向適合職類學習內容精要課程連結商業應用行銷人員、專案經理、業務開發、行政職這些課程將讓您了解生成式 AI 的基礎知識、應用情境和商業價值。前往學習技術開發軟體工程師、資料分析師、AI新手工程師這些課程將教您如何利用 AWS 生成式 AI 服務進行技術開發。前往學習
只需三個步驟，即可開始學習：
選擇主題課程：👉 商業應用｜👉 技術開發
使用104帳號登入學習精靈平台：免註冊、免安裝
彈性安排學習時間：每堂課約20~40分鐘，自由學習進度
立即免費學習
完課證明是邁向AWS證照的最佳起點
完成這些免費生成式 AI 課程後，不僅奠定學習基礎，也能成為挑戰 AWS 正式認證的跳板。根據 Skillsoft 的《IT 技能與薪資調查》，AWS 認證普遍位居全球最高薪
IT 證照榜單，其中多項證照年薪平均高達十萬美元以上。這不只是證照，更是市場對你 AI 能力的信任保證。
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/* 手機版改為上下排列 */
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考取 AWS 證照晉身炙手可熱人才
「準備證照考試的過程，會因系統化學習，讓人一步一步提高知識的深度與廣度，最後成果則是最好的獎勵。」
—— Rick Hwang，AWS Community Hero
「獲取AWS證照，對於觀念理解、拓展知識和設計解決方案都能起到作用，AWS證照，肯定值得你挑戰。」
—— Scott（考特），104 資料架構師
「考取AWS認證除了在準備時取得的雲端專業知識外，也讓身為架構師的我贏得客戶的信賴與肯定。」
—— Gordon Wei，iKala 解決方案經理
探索所有AWS認證考試
AWS AI認證課程
實體
12月｜AWS Certified AI Practitioner認證備考衝刺班
233人感興趣
了解課程＞
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AWS Certified AI Practitioner認證課程
2659人感興趣
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實體
12月開班｜亞馬遜課程Architecting on AWS－AWS架構設計實務
130人感興趣
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實體
Cloud Operations on AWS
1873人感興趣
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延伸閱讀👉 搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人👉 AI人才需求強勁！工作機會年增9.1% 企業數位轉型與人才培育成關鍵
AWS助攻AI人才媒合 超過4.5萬人透過免費課程累積AI「學力」證明
AI相關職缺需求持續攀升，年成長9.1%，2025年第二季更突破12萬個AI相關工作機會。為回應市場熱度，104學習與AWS合作推出 「AI人才就緒計畫」，上線五個月已吸引超過4.5萬人次參與AI入門與進階技術的學習路徑，無論是商務應用、提示工程、生成式AI到雲端技術，皆成功帶動學習與求職行為轉換，逐步打造具備「學習力×科技力×溝通力」的AI人才生態圈。
文 /【104學習】
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
AI學習熱潮持續升溫 生成式AI與提示工程最熱門
由104學習與AWS合作推出的「AI人才就緒計畫」，包含兩大主題「商業應用技能」與「技術開發技能」，總共16堂、不到10小時的免費課程。該計畫自2025年7月在104學習課程中心上線以來，共吸引超過4萬5800人次參與課程，展現台灣職場對生成式AI、提示工程與雲端技能的高度需求。
在課程主題中，「商業應用技能」最受學員青睞，其中又以 「生成式AI如何顛覆您的工作模式」課程的學習人次最高，反應許多非工程領域的職場工作者，也開始積極導入AI工具提升效率與創造力。
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在「技術開發技能」主題部分，最受歡迎的則是「提示工程最佳實務：有效利用Claude 3」，協助工程師與技術人員掌握當前最主流的提示設計與生成式AI 應用技巧，進一步提升模型運算與內容生成的品質。
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特別的是，當使用者在104學習完成AWS線上課程之後，系統將自動產出完課證明，並直接同步至使用者的104履歷表中，讓企業能一眼辨識求職者的AI能力。這項機制不僅提高求職者履歷的讀取率，也為學員帶來更明確的求職優勢。
完課認證讓學員主動應徵率成長近2倍：AI技能提升求職行動力
因此，除了超過4.5萬人次投入AI 技能學習之外，104 與AWS的AI人才就緒計畫，更因具備「學習紀錄回傳與履歷自動更新」功能，使求職者與企業兩端的行為皆出現顯著轉變。
在求職端，根據104學習的數據顯示，在「商業應用技能」主題中，以完成「打造生成式AI就緒組織」課程的學員求職行動力最積極，這些學員在獲得該課程的完課證明，學習紀錄自動同步至履歷後，在接下來三個月內，他們主動應徵職缺次數成長了195.4%，也就是說，完成生成式AI課程的學員，更願意多投幾封履歷。這項數據同時反應，具體的AI技能證明不僅帶來求職者的成就感，更能強化他們的信心，使其願意跨出舒適圈，投遞過去因技能門檻而不敢挑戰的職缺，AI 學習歷程因此成為促進求職行動力的重要推力。
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學力證明讓企業邀約面試數增加7成：學習紀錄成「辨識人才」指標
在企業端，104學習觀察到相同趨勢。在「技術開發技能」課程主題中，完成「提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 」並擁有該學習紀錄認證的學員，在三個月內獲得的企業主動邀約面試次數提升68.8%。顯示企業在搜尋人才時，已優先鎖定具備AI技能學習歷程的履歷。104與AWS認證的學習紀錄成為企業招募時的重要指標，使其更容易辨識具備生成式AI、提示工程與雲端應用能力的即戰力人才。
這些數據不僅代表學習行為上的進步，更顯示AI技能已深刻影響求職市場的互動方式。對求職者而言，學習不再只是加分項，而是能直接轉化為行動力與機會；對企業而言，AI學習歷程正在成為加速辨識人才、提升招募效率的新標準。
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立即觀看 104 x AWS AI人才就緒計畫免費16堂完整課程
挑戰AWS官方證照：打造被市場看見的競爭力
在補強AI 技能後，越來越多學習者開始進一步挑戰AWS官方證照。根據多項國際IT證照薪資調查，擁有AWS AI相關證照，平均年薪上看10萬美元，顯示雲端與AI技能已成為全球企業高度重視的能力指標。對求職者而言，AI證照不僅是技能驗證，更是企業在評估AI應用與技術能力時可直接參考的「專業可信度」。
104學習與AWS整理出最受學習者關注的AWS熱門認證：
AWS認證的人工智慧從業人員-基礎級認證 AWS Certified AI Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的雲端從業人員-基礎級認證AWS Certified Cloud Practitioner-Foundational了解更多AWS認證的機器學習工程師-助理級認證AWS Certified Machine Learning Engineer-Associate了解更多AWS認證的開發人員-助理級認證AWS Certified Developer-Associate了解更多
關於AWS官方認證更多資訊
如果還沒準備好立刻投入考照，104學習也提供多元的AWS認證學習資源，協助使用者們以更從容的步伐進入雲端與AI的專業領域。104學習涵蓋從基礎入門到進階備考的完整課程，包括雲端基礎概念、生成式AI應用、提示工程實作、機器學習訓練流程與AWS服務操作技巧等內容，都能找到相對應的學習路徑。104學習以系統化課程、可回傳104履歷的學習紀錄與彈性進度安排，陪伴準AI人才逐步累積雲端與AI技能，為正式挑戰AWS證照打下更扎實的基礎。
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延伸閱讀👉 AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！👉 搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人👉 AI人才需求強勁！工作機會年增9.1% 企業數位轉型與人才培育成關鍵
搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人
AI工作機會已達12.1萬個，要如何成為企業爭搶的AI人才？104人力銀行推出「AI人才就緒計畫」，在104學習精靈平台上架AWS官方免費AI課程，並結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合，打造「學習→認證→求職」的完整鏈路！
文／104人力銀行
本文目錄（點擊可快速前往）
AI工作機會年增9.1% 從研發需求走向製造應用AWS與104打造AI即戰力人才鏈學習平台×履歷資料庫整合
AI席捲全球，企業對AI與雲端技能人才需求持續攀升，104人力銀行增加AI關鍵字到413組、同時擴充AI招募職缺的比對範圍，觀察2025年第二季「正在開缺」以及「曾經開缺且已找到人」的AI工作機會數已有12.1萬個，其中，60.3%不限科系，代表自主學習AI或能應用AI的求職者，有機會成為企業爭搶的AI人才。104人力銀行運用Amazon Web Services（AWS）雲端服務與課程資源，推出「AI人才就緒計畫」，預計首年觸及超過3萬名學習者，導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統，打造「學習→認證→求職」的完整鏈路，為台灣職場注入數位動能。
104「AI人才就緒計畫」AWS免費AI課程
AI工作機會年增9.1% 從研發需求走向製造應用
104人力銀行最新統計，2025年第二季AI相關工作機會12.1萬個。依產業，5.8萬個AI工作機會集中於電子資訊/軟體/半導體業、占整體AI的48.3%，其次為一般製造業1.6萬、占11.9%，批發/零售/傳直銷業1.2萬個、占9.7%。依職缺，2.4萬個AI工作機會屬於軟體/工程類人員、佔整體AI的20.1%最高，其次為業務銷售1.2萬個、行銷類1.1萬個、工程研發類1.1萬個、操作/技術類0.6萬個。
比對年增幅，2025年第二季AI工作機會，比去年同期成長9.1%。AI工作需求最強的前三大產業，以一般製造業年增幅16%最顯著；需求最強的前五大職務，以操作/技術類人員年增幅31.4%最強，AI需求不再專屬科技大廠，而是逐步從研發需求落地、走向製造應用。
[joblist_plugin title='更多104【AI相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI&isJobList=1' amount='3']
AWS與104打造AI即戰力人才鏈學習平台×履歷資料庫整合
104人力銀行統計，近期的AI相關工作有60.3%不限科系，徵才企業放寬科系要求，但越來越需要懂AI應用、以及能解決實務問題的跨域人才，求職者若能自主學習AI、具備應用AI的能力，更能成為企業爭搶的AI人才。
呼應AWS培育雲端技術人才的「零介入科技計畫」，針對本次的「AI人才就緒計畫」，104人力銀行將扮演關鍵推手角色，將AWS官方課程上架至104學習精靈平台（https://nabi.104.com.tw/course/aws），並結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合，打造「學習→認證→求職」的完整就業鏈路，為台灣職場注入AI及數位動能。
AWS官方免費AI課程>>立即報名
104人力銀行預估，計畫首年將觸及超過3萬名學習者，並導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統，協助求職者在AI與數位轉型的浪潮中脫穎而出。此外，104也將運用站內廣告、社群貼文與EDM等多管道推廣課程，並優化平台內AI技能學習與證照推薦系統，讓求職者能快速獲得實用技能，提升轉職與升遷機會，打造「學習即戰力」的人才養成平台，助力求職者與企業在AI時代同步升級。
看AI人才就緒計畫
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104公布最新10大職場趨勢！科技與金融年薪逾90萬元、「新時代高薪職務」出列
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！