進擊的綠領 - 碳管理師的養成之路 ｜104獨家
104學習
有機碳分析儀
能操作此儀器代表具備檢測水質或土壤中有機碳含量的能力，對環境監測、污染控制及品質管理非常重要。此技能顯示你熟悉儀器校正、樣品前處理及數據解析，能確保檢測結果準確可靠。具備此專業技術，有助於環保、化工、生技等產業的職場競爭力，並提升在研發、品管及環境監測領域的工作效能。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
【11/03（二）開課｜台北3日實體班】ISO 14067:2018 碳足跡標準主導查證員課程
【12/15（二）開課｜台北4日實體班】ISO 14064-1:2018 溫室氣體盤查標準主導查證員訓練課程
【11/09（一）開課｜台北4日實體班ISO 14064-1:2018 溫室氣體盤查標準主導查證員訓練課程
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
產品碳足跡規劃師
「產品碳足跡規劃師」證照為企業在產品碳足跡管理與減碳改善過程所需要的人才。其扮演產品碳足跡盤查、碳排資料整理、碳管理規劃與產品減碳改善等角色。
中華企業資源規劃學會
碳排放與廢棄物盤查知識認證
碳排放與廢棄物盤查知識認證是一個關於減少碳排放和有效管理廢棄物的認證。學習者將學習如何評估和監測碳排放和廢棄物產生，採取有效措施降低碳排放和減少廢棄物產生，並學習如何實施碳排放和廢棄物盤查計劃。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
乙級化學性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。
工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
化學性因子作業環境檢定分為甲乙兩級：
※化學性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級化學性因子作業環境測定號人員」工作者。
※化學性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級化學性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級化學性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。
工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
化學性因子作業環境檢定分為甲乙兩級
※化學性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級化學性因子作業環境測定號人員」工作者。
※化學性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級化學性因子作業環境測定人員」工作者。
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溫室氣體盤查規劃師
「溫室氣體盤查規劃師」證照為企業在溫室氣體盤查與碳管理過程所需要的人才。其扮演排放資料整理、盤查作業規劃、碳排資訊分析與管理改善等角色。
中華企業資源規劃學會
乙級物理性因子作業環境監測技術士
主要是掌握勞工作業環境實態及評估勞工暴露狀況所實施之規劃、採樣、分析或儀器測量。工作項目為1. 勞工作業環境測定法規2.熱環境測定3.噪音測定
物理性因子作業環境測定技術士分為甲乙兩級:
(一)、物理性因子作業環境測定乙級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「乙級物理性因子作業環境測定號人員」工作者。
(二)、物理性因子作業環境測定甲級技術士：得從事「勞工作業環境測定實施辦法」中「甲級物理性因子作業環境測定人員」工作者。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
精選貼文，掌握第一手知識
邁向低碳未來：碳管理師的職涯藍圖與發展機會
現代社會面臨氣候變遷和環境維護的重大挑戰，低碳發展成為全球共同的目標。在這個背景下，碳管理師成為一項具有充滿前景的職業，不但對環境起到重要作用，更提供人才與經濟的新機會。什麼是碳管理師？....下面將詳細分析碳管理師職涯發展藍圖，並提供相關資訊和指導。
什麼是碳管理師？
碳管理師是專治於觀察、分析和撤消公司或組織碳跡蹤的專業人才，其主要任務包括：
(1) 採集和分析碳排放資料。
(2) 制定碳排放減量策略和監測方案。
(3) 區別举辦碳跡蹤計畫和環境報告。
(4) 促進內部和外部相關方案的實施。
碳管理師對社會的重要性：
(1) 負責環境守護：碳管理師能夠推動公司和組織降低碳排放，促進環境的長期維護。
(2) 對應法規要求：根據低碳經濟政策，企業必須升級碳管理，來避免違規風險和罰則。
(3) 推動經濟變革：通過碳管理，推動綠色經濟的展開，增強公司在市場中的競爭力。
碳管理師的職士技能需求：
(1) 環境科學與工程：基礎學科包括化學工程、環境科學和資料分析。
(2) 資料分析能力：擁有深入數據變遷與解析能力，以減少碳排放的模擬與規劃。
(3) 監測和報告完整性：要擁有範格化的報告與撤消資料的能力。
(4) 氣候政策與規管瞭解：應熟經國內和國際的碳管理規管和相關政策。
碳管理師職士的發展機會：
(1) 企業內部求手：大型企業通常需要專職碳管理師，因對法規和ESG負責的需求增加。
(2) 小型和列表公司組織：即使較小型的公司，也開始設立碳管理職位以突顯公司社會負責。
(3) 品種顧問業務：自由專業人士可展開碳管理的顧問業務，提供計畫與實施指導。
(4) 國際機會：根據全球化現象，碳管理師專業能力在國際市場中大有作為。
如何成為碳管理師？
(1) 完成相關學科能力：通常需要環境科學或工程相關學士、碩士認證。
(2) 參加專業訓練課程：充實碳管理訓練，獲得深入能力，如碳管理師認證證書。
(3) 經驗積累與實作：實踐能展現在完成內部、內部或訪問先進制成為一份最佳加分。
碳管理師是低碳未來的重要構築者，也是為社會和環境財福的重要努力。對於想要上進這項職業的人，學習和積累實作經驗是成功的其中重要要素。如果想了解更多，可采取相關課程作為培養基礎，準備提日有企展前景。
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量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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從初學到專業——屏東高工土木科，用精準數據與扎實實作打造未來專業人才
人們生活環境中的各項建設，道路、橋梁、建築、水利設施、港灣，甚至花草樹木的園藝造景等，幾乎都屬於土木工程的範疇。對多數人而言，土木工程容易被理解成「蓋房子」或「工地施工」，但真正的土木工程，其實涵蓋範圍相當廣泛，高職階段著重於基礎測量、材料、力學結構、施工到工程管理等完整流程的學習，需要的不只是動手操作，更需要扎實專業的工程知識與解決問題的能力。
屏東高工土木科是校內歷史悠久的科別之一，多年來持續依循產業需求調整課程，透過理論學習、工程實作與測量訓練，逐步培養學生完整的專業能力，為未來升學或投入工程產業奠定基礎。
圖：土木科教學樓
從基礎到精熟循序建立專業基礎
土木工程涵蓋的知識相當廣泛，因此屏東高工土木科的課程安排並非一開始就進入施工實務操作，而是依照學生的學習階段逐步建立能力。
高一時，學生先從測量學、測量實習及土木建築工程與技術概論開始，認識土木工程的基本原理，也透過測量實習學習操作儀器，建立對工程現場最基礎的認識。進入高二後，課程則逐漸加入工程材料、工程力學、工程圖學等專業知識，同時安排鋼筋、模板、鷹架組立及砌磚等施工實作，讓學生將課堂所學與實際工程相互印證。到了高三，學生除了持續深化工程測量技術，也開始接觸無人機測量等新技術，逐步認識現代工程測量的發展趨勢。
圖：學生進行砌磚水平校正
土木科主任林上源表示，測量是土木工程的重要基礎，因此學生從一年級入學便持續接觸相關課程，不只需要學會操作儀器，更希望培養學生精確判讀、分析與解決問題的能力。從測量、材料到施工，看似屬於不同課程，但在工程現場往往是牽一髮而動全身。一項工程開始之前，需要先從基礎開始，完成現況調查、整地、測量放樣…等，施工時則必須了解材料特性與結構原理。因此學校安排課程時，也希望學生將所學知能融會貫通，理解每一個環節之間的關聯性，以期逐步建立完整的工程觀念。
不只是施工，更要理解工程背後的原理
在外界印象中，土木科似乎就是砌磚、綁鋼筋等實作課程，但真正的工程現場，每一項施工都建立在理論基礎之上。
林主任指出，學生除了學習施工技術，也必須理解材料特性、建築構造及工程力學等知識。例如材料試驗課程中，學生需要進行水泥、粒料及混凝土等各項實驗，了解不同材料的性質與應用；施工工廠則讓學生親手完成砌磚、鋼筋、模板及鷹架組立等，體驗一棟建築從結構到施工的完整流程。透過理論與實作交互學習，學生不只是知道「怎麼做」，更理解「為什麼要這樣做」。
這樣的課程安排，也改變了不少學生對土木科的想像。
圖：學生合作進行鋼筋綁紮
土木科三年級蔡同學分享，自己原本以為土木科就是砌磚、鋼筋等施工課程，真正就讀後才發現，除了施工之外，還要學習測量、製圖等不同領域的專業，也因此對測量與製圖逐漸產生興趣。另一位洪同學也表示，原本以為土木科只能接觸模型製作，入學後才發現課程內容比想像中更加多元，而在一步步學習後，也逐漸找到自己的興趣與方向。
在一次次測量與實作中，累積工程現場需要的能力
除了課堂學習，屏東高工也鼓勵學生透過證照與技能競賽持續精進專業能力。
受訪的兩位學生皆為測量選手，長時間的訓練，不只是提升儀器操作能力，也讓他們更了解自己的專長。洪同學表示，自己較擅長儀器操作，因此希望未來朝無人機測量等相關領域發展；蔡同學則認為，參與選手培訓最大的收穫，是有能力協助同學解決問題，將自己累積的經驗分享給班上的同學。
林主任表示，學生在三年期間也會陸續挑戰測量丙級及工程測量乙級等專業證照，讓所學具體展現，也為未來升學及就業累積競爭力。受訪的兩位學生目前也都規劃持續升學，分別報考土木工程及土木與空間資訊相關科系，希望將高中三年累積的專業能力延伸到未來的學習與職涯發展。
圖：學生參與抗震模型競賽
從工程現場到未來職涯，開展多元發展方向
無論是建築工程、公共工程、測量、水土保持、室內裝修，甚至工程管理，都需要土木專業人才。學生畢業後可以選擇升學，進入營建工程、土木工程、水土保持及環境工程等相關科系，也能直接投入工程現場，從監工、測量人員、施工管理等工作開始，逐步累積經驗，朝工程師、工地主任及專業技師等職涯方向發展。談到學生畢業後的發展，林主任直言以目前的產業需求來看，土木專業人才仍有穩定的就業機會，「生活周遭環境，幾乎都與土木工程息息相關，只要願意，絕對可做為一生的志業」
扎實專業，培養能解決問題的工程人才
土木工程從來不只是施工，更是一門結合理論、技術與判斷的專業。屏東高工土木科透過測量、材料、施工及工程實作等完整課程，帶領學生一步步建立工程思維，也在不斷操作、驗證與修正的過程中，培養面對工程現場所需的專業能力。
從道路、橋梁到校園建築，土木工程一直默默支撐著人們的日常生活。屏東高工土木科希望培養的，不只是能完成一項工程的人，更是能理解工程如何影響生活、並運用專業解決問題的人才。當學生一步步累積測量、施工與工程判斷能力，也正在為未來投入更大的工程現場做好準備。
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從微觀分子到綠色永續未來──北科附工化工科
在精密科技的現代，化學工程早已不只是傳統印象中的試管與燒杯，而是支撐半導體、生醫科技與精細檢驗的重要基石。位於桃園的北科附工化工科，學生在這裡不僅要面對微觀的化學分子，更要學習工廠級的製程操作與精密儀器分析。
化工不只是化學：追求效率與邏輯的「工程」學科
「許多人常將『化學』與『化工』混淆，其實兩者本質有很大的不同。」本身即畢業於北科附工化工科的張翰林科主任給出了精闢的見解。他指出，化學著重物質組成、性質與反應機制；而化工則進一步思考如何將這些反應在工廠中穩定、安全且有效率地實現。
換言之，化學是理論的基礎，而「工程」才是化工科真正的核心主軸，整個科系三年的訓練都圍繞著提升製程的效能而努力。為了達成這個目標，北科附工化工科的三年課程有著階梯式的規劃：
年級 學習領域 實務與應用方向 高一 普通化學及實習 奠定扎實的化學基本功與實驗室基礎操作 高二 分析化學、化工裝置 接觸工廠設備，摸索混合器與蒸餾原理 高三 有機化學、高分子化學 探討石化材料反應與特殊聚合材料特性
面對日益複雜的產業技術，張翰林主任特別點出一個常見迷思：「許多人認為化工科只是學習化學知識，其實化工是一門以化學為基礎、以工程應用為核心的專業。」除了化學原理之外，學生還需要學習熱力學、流體力學等基礎化工專業。
因此，邏輯推理與數理基礎的重要性往往不亞於化學。張翰林主任也提醒，隨著產業日益國際化，許多設備規範、技術文件與研究資料皆以英文呈現，良好的英文能力也將成為銜接未來職場的重要利器。
圖：學生參與實作課程
三年淬鍊：透過專業證照證明
學校在各階段皆融入了明確的課程目標，讓學生從中獲得成就感：高一輔導考取勞動部「化學丙級」、高二挑戰「化工丙級」，到了高三則挑戰難度頗高的「化學乙級」。張翰林主任表示，科內的化工丙級通過率可達八成，而難度較高的化學乙級，每年也都有五到七成的通過率。除了證照，學校每年也會推派選手參加「全國高級中等學校學生工業類技藝競賽」的「化驗」職種。
實驗白袍用意何在？安全第一考量
在面對各類化學藥劑與精密機具時，張翰林科主任強調「安全」始終是第一鐵律。他分享了一個常被學生忽略的細節：許多學生覺得穿實驗白袍是為了裝酷，但其實白袍有著至關重要的防護作用，白色的布料只要一沾到酸鹼液體或染料，馬上就能看見，學生可以在第一時間脫下處理，保護身體不受傷害。嚴謹的安全紀律，是化工科學生上課的首要原則。
圖：學生穿著實驗白袍進行實驗
生活中的驚險，好在有化工專業
目前就讀高三的林郁燦同學，分享了日常生活中驚險的插曲：「有次看到家人想拿鹽酸跟漂白水一起洗廁所，我馬上制止，因為這兩者反應會產生有毒的氯氣！」回憶起準備化學乙級證照的過程，他坦言這是一場心理與技術的雙重考驗，其中一個項目要配製快20瓶藥品來測定水溶液中的磷含量，時間非常緊迫，如果做得不夠快，或者做出來的數據跟標準值差很多都不行。在這種「做得快又做得準」的反覆訓練中，成功淬鍊出他在壓力下精準操作的職人精神。
產學接軌與未來藍圖：生技醫藥與多元升學路
為了拉近產學距離，學校積極推動產學合作，張翰林主任與桃園在地的「信東生技」藥廠洽談合作，安排有意願的畢業生在大學入學前的暑假前往實習。不僅讓學生提早認識職場生態，也為他們的未來履歷添上亮眼的一筆。
在升學表現上，北科附工化工科的出路十分多元。常見目標包含台灣科技大學、台北科技大學的化學工程系或材料工程系，甚至也有學生跨領域選擇雲林科技大學的文化資產維護系，展現跨域發展的彈性。
邏輯與實務兼備的新世代職人
「化工專業在國中階段較少接觸，因此所有人的起跑線都是一樣的。只要三年肯認真投入學習，許多學生都很有機會挑戰前幾志願。」張翰林主任表示，北科附工化工科透過扎實的理論、嚴謹的檢定與實作，打造成具備細心、耐心與邏輯判斷力的跨域人才。無論未來他們是走入半導體大廠擔任製程工程師，還是投身生技醫藥領域，在這裡培養出的硬實力與科學素養，都將成為他們接軌全球市場、迎向無限可能的堅實底氣。
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驅動未來移動科技與重裝設備的跨域職人──北科附工動力機械科
在現代城市建設與工業發展過程中，大型重型機械與工程機具是不可或缺的基石。北科附工「動力機械科」是全台唯一科別。有別於傳統的汽車修護，這裡的學生不僅要懂機械原理，還要學習跨領域的電控，甚至親自操作龐大的挖掘機。本次訪談邀請到在教育界深耕二十多年的動力機械科胡國紘主任，帶我們一窺這門科系如何打造出具備高度競爭力的「機械醫師」。
從黑手到「機械醫師」：打破傳統的跨域職人培育
「以前的人常說，不讀書的人去做黑手；但現在時代不同了，現在的維修技師就像是『醫生』的等級。」本身為汽車科背景的胡國紘主任，一語道破了產業的轉變。
胡國紘主任說明，動力機械科的前身是「重機科」，隨著時代演進，前輩們認為「重機」二字過於狹隘，因而更名為涵蓋所有「會動的機械」的動力機械科。許多人容易將動力機械科、機械科與汽車科混淆，胡主任對此進行了明確的比較：
科系名稱核心領域、操作及維修對象動力機械科大型工程用機械（如挖掘機、起重機、堆高機）、重型柴油引擎機械科基礎機械加工與零組件製造生產（如車床、銑床、鉗工）汽車科一般交通工具（如家用汽車、機車）
面對日益複雜的機具設備，胡國紘主任強調，現在的維修已經不是單純憑勞力拆裝，而是高度仰賴專業知識與邏輯思維。「當機具出現故障時，它不會像病人一樣開口告訴你哪裡痛，技師必須透過故障現象，做出正確邏輯判斷，一步步找出問題根源。」從業人員也需要具備閱讀英文維修手冊的能力，因此解決問題的能力與學科基礎缺一不可。
三年淬鍊硬實力，累積專業證照與成就感
為了讓學生在畢業前具備扎實的即戰力，胡國紘主任表示，動力機械科的課程規劃是將「考取證照」融入各階段的課程目標中，讓學生從中獲得成就感。
高一的重點在於基礎摸索。學生會先從車床、銑床等傳統機械加工學起，並要求考取「機械加工丙級」證照。此外，因應機件維修需求，還有一門「手工電焊」課程，讓學生親身體驗焊接的操作，並輔導考取「一般手工電焊」證照。
升上高二後，課程導入自動化與電動控制，「機械有了骨架，還需要賦予它生命來控制。」學生除了考取「電腦輔助機械製圖丙級」與「氣壓丙級」外，科內也打造了專屬的「室內配線丙級」檢定考場，讓學生實地摸索電路配線的控制邏輯。此外，還需考取「重機械修護引擎丙級」證照，學習大型工業用引擎的拆卸維修。
到了高三，學生將面臨進階挑戰，準備「重機械修護引擎乙級」、「CNC銑床乙級」等高難度證照。更特別的是，年滿18歲的學生能在校內選修工程機具操作實習，親自坐上駕駛座操作挖掘機（怪手）、堆高機、鏟裝機並考取操作證，這是全台灣極少數擁有此類實作課程的學校。
在面對龐大機具時，胡國紘主任強調「安全」始終是第一鐵律。所以實習操作前，必定會安排三小時的職業安全衛生教育訓練課程並簽署安全說明。尤其在學生逐漸熟練的「老鳥階段」，老師們的督導反而會更加嚴格，以確保訓練過程絕對安全。
圖：學生操作大型機械
從做中學的成就感：高三學生分享實戰經驗
受到工程師父親影響的游同學，從小喜歡動手拆裝零件。她目前已考取高達九張證照，包含機械加工、鏟裝機操作，甚至拿下難度極高的重機修護引擎乙級、CNC銑床乙級以及飛機修護乙級證照。游同學回憶，實際在實習課開鏟裝機鏟土、整平地面的過程十分療癒，考取操作證更是讓她充滿自信。
另一位羅同學，則因父母從事重機具考照協會訓練相關工作而就讀本科。擁有七張證照的她坦言，準備「室內配線乙級」學科測驗時因內容偏向電機科而感到吃力，但她靠著反覆刷題成功克服挑戰。對羅同學而言，學習本科最實用的是「能看懂以前不懂的東西」，無論是重型機具維修或操作重型機具。
產學接軌與未來藍圖：實作專題與多元出路
在專題製作與競賽中，胡國紘主任分享，學生的專題多半以「實務應用與安全」為出發點。例如，曾有學生為克服初學者對大型挖掘機的恐懼，利用3D列印結合電子控制，製作出迷你「挖掘機教育訓練模型」以熟悉手感，榮獲全國專業群科專題競賽佳作。科內也會鼓勵學生參與綠能相關的「小水力發電競賽」，培養解決問題與創新能力。
圖片：學生專題作品成果
面對未來的升學與就業，胡國紘主任指出多數畢業生會選擇繼續升學，常見目標包含虎尾科技大學、勤益科技大學、高雄科技大學及屏東科技大學的機械、車輛或輪機工程系。
邏輯與實務兼備的未來工程師
「多操作幾次就會有手感，我們也都是從零開始學，現在都克服了！」游同學用自身經歷，鼓勵有興趣就讀的學弟妹。
胡國紘主任表示，在本科專業教師團隊的帶領、北科附工動力機械科提供的完善實作環境與嚴格的安全要求下，學生不僅具備操作大型工程機具的硬實力，更培養了跨領域的電控知識與解決問題的邏輯思維。這群年輕的「機械醫師」，正帶著高度的專業自信，準備在未來移動科技與重裝設備的產業中大展身手。
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從科學實驗操作到產業應用——新竹高工化工科的專業養成現場
讀化工科，是每天待在實驗室做實驗嗎？需要很會化學，才能讀化工科嗎？高中三年裡，學生究竟會學到哪些專業能力？未來又有哪些升學與職涯方向？這一次，我們走進新竹高工化工科，透過戴曉玫老師與高三學生的分享，看見化工科從基礎化學、實驗操作到產業應用的學習歷程，也重新認識技職教育裡那些關於細心、耐心與精準的訓練。
化工科和想像中的不一樣：學生進入後才發現的事
「我原本以為進來之後，會一直做化學實驗，但後來發現不是只有化學。」高三的彭同學談起三年前填志願時的想像，語氣裡帶著一點笑意。真正開始上課後，他才發現，化工科除了實驗，還需要面對大量計算、物理概念與反覆驗證的實作訓練。
「後來發現物理跟計算其實更多。」高三的蔡同學則提到，因為家人建議，加上國中時自然科成績不錯，他選擇進入新竹高工化工科。但真正開始上課後，他才慢慢理解，化工其實不是單純「做實驗」，而是一門需要細心、邏輯與耐心的專業。這樣的學習跟想像的落差，或許是許多剛進入化工科的學生們都會遇到的情況。
新竹高工創校於民國三十三年，化工科是校內歷史最悠久的科別之一。多年來始終維持每年級單班制，也延續著重視扎實訓練的教學傳統。從高一開始，學生便要同時面對專業理論與實作課程。
圖：新竹高工化工館實拍
從高一到高三：化工科的課程與實作日常
高一時，學生會學習普通化學、有機化學與普通化學實習；到了高二，則進一步接觸分析化學、基礎化工與化工裝置等專業科目，同時搭配分析化學實習與有機化學實習。高三則進入儀器分析、工業分析等更貼近產業現場的內容。
任教多年的戴曉玫老師表示，化工科和一般高中最大的不同，在於學生很早就需要進入實驗室操作。「我們的實習課三年都有，高二之後的實作會更多。」在戴曉玫老師眼中，化工科最重要的能力，並不只是考試成績，而是學生能否建立「精準」與「細心」的習慣。
圖：學生於實驗課進行實作
「因為化工實驗裡，一個小地方錯了，最後結果就可能完全不一樣。」彭同學與蔡同學都提到，印象最深刻的實驗是『維他命C檢定』。這項實驗需要反覆滴定、觀察顏色變化，並精準控制藥劑比例。
「最難的是顏色判斷。」蔡同學說。有時候只差一點點，整份結果就會失敗。
而彭同學則認為，真正困難的，是失敗之後如何重新找出原因。「我會先冷靜下來，再重新回想每一個步驟，思考到底是哪裡出了問題。」一次次反覆操作、檢查的過程，也慢慢成為化工科學生的日常。
戴老師觀察，現在許多學生習慣快速接收資訊，但化工科其實很需要長時間思考與閱讀理解能力。「現在很多題目，不是背公式就好，而是要看得懂題目，再去分析問題。」因此，除了數理能力外，耐心與穩定度，往往才是學生能否適應化工科的重要關鍵。
技職教育裡的重要能力：細心、耐心與安全意識
在所有能力之中，「安全意識」是老師最重視的一件事。從學生第一次進入實習工廠開始，老師便會反覆進行安全教育，包括工作服規範、藥品操作、器材使用與廢液處理等。
圖：新竹高工化工科教室環境照
「很多事情平常沒發生時，會覺得沒什麼，但真的出事就來不及了。」戴老師說，她接著提到，曾有學生在實驗後，不小心碰到尚未冷卻的器材而燙傷，也因此更加重視實驗服與長褲等安全規範。
除了課程與實驗，新竹高工化工科每年也會培訓學生參加全國工科技藝競賽。學生從高二開始接受長時間訓練，不只需要反覆練習實驗操作，也必須培養高度專注力與抗壓性。
戴老師觀察，很多學生其實不是不會，而是容易因為急躁而出錯。「化工很需要耐心，你可以大膽嘗試，但一定要細心。」而這樣的訓練，也讓學生慢慢理解，化工學的不只是化學知識，還包括分析問題與修正錯誤的能力。
從半導體到食品產業：化工科的未來出路
彭同學表示，自己未來希望朝材料研發或製程優化方向發展；「我比較想往食品方向看看。」蔡同學則對食品相關領域更有興趣。事實上，化工背景的出路相當廣泛。從半導體材料、電子化學、生技醫藥，到食品檢驗、環境工程與材料研發，都與化工專業有關。
不過戴老師也坦言，「如果真的很排斥數學、理化，或不喜歡細心操作，會讀得比較辛苦。」但她也認為，正因為化工科的訓練過程扎實，學生在三年裡學到的，不只是課本上的知識。
「他們其實是在學習怎麼解決問題、怎麼面對失敗，還有怎麼對自己的操作負責。」或許，這也是技職教育迷人的地方，它讓孩子在一次次實作與修正中，慢慢找到自己的方向，也理解什麼叫做真正的專業。
或許對許多人來說，化工不是第一時間會想到的科系，但走進新竹高工化工科後會發現，它其實與生活及產業息息相關。從半導體、材料、生技到食品與環境工程，只要與化學應用有關的領域，都能看見化工人才的身影。化工科的升學方向也相當多元，包含化學工程、應用化學、食品科學與環境工程等相關科系，而這三年的專業訓練，也成為學生未來銜接升學、產業與職涯的重要基礎。
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中原大學攜手印尼國家研究與創新署 共推低碳循環科技與數位碳權合作
中原大學產業高值化推動中心與印尼國家研究與創新署簽署合作備忘錄，深化低碳循環科技與數位碳權合作；左起：駐印尼代表處經濟組組長路豐璟、OREM-BRIN主席 Dr. Cuk Supriyadi、中原大學講座教授鍾財王、NPO代表Dr. Muhammad Ali。（圖 / 中原大學提供）
中原大學產業高值化推動中心（Center for High-Value Industry Promotion, HVIP）深化東協國際合作，於2026年6月9日與印度尼西亞共和國「國家研究與創新署」之能源與製造研究組織（OREM-BRIN）在雅加達正式簽署《低碳循環技術、數位碳權與永續產業創新研究合作諒解備忘錄》（MOU），共同啟動2026至2028年臺印尼低碳循環科技與數位碳權示範合作機制，攜手推動永續產業創新。
2026-06-09 中原大學 發布
簽署儀式於「臺印尼產業鏈結論壇—低碳循環科技及數位碳權創新」中舉行。該論壇由亞洲生產力組織綠色生產力卓越中心（APO COE on Green Productivity, APO COEGP）、印尼國家生產力組織（NPO Indonesia）及印尼國家研究與創新署（BRIN）共同主辦，邀集印尼政府機構、產業協會及企業代表出席，聚焦印尼淨零排放政策、循環經濟、數位碳權及產業需求，研議雙邊未來合作方向。
臺灣代表團出席臺印尼產業鏈結論壇，推動低碳循環科技與永續產業交流合作。（圖 / 中原大學提供）
面對歐盟碳邊境調整機制（CBAM）及全球綠色供應鏈重組趨勢，財團法人中國生產力中心（CPC）執行經濟部產業發展署「亞洲生產力組織綠色生產力卓越中心」計畫，持續深化與印尼國家生產力組織合作，並鏈結印尼工業部、環境部、BRIN及產研機構，共同推動低碳產業創新與永續發展。
此次中原大學產業高值化推動中心主任鍾財王講座教授以「2026–2028 APO COEGP臺印尼示範合作計畫」主任專家身分，代表中原大學HVIP與OREM-BRIN完成簽署。雙方將透過APO COEGP平台，整合產官學研資源，共同推動低碳循環科技、數位碳權及產業服務平台建置，建立具示範性、可複製與可擴散性的國際合作模式。
「臺印尼產業鏈結論壇」於雅加達舉行，探討低碳循環科技及數位碳權創新，深化臺印尼永續產業鏈結。（圖 / 中原大學提供）
簽署儀式由中華民國駐印尼台北經濟貿易代表處經濟組組長路豐璟、APO COEGP代表李麗寬、印尼國家生產力組織代表等共同見證。臺灣出席企業包括德淵集團、華懋科技股份有限公司、德春材料股份有限公司等，約40位產官學研專家參與論壇交流。
中原大學產業高值化推動中心主任鍾財王表示，本次合作不僅是臺灣與印尼在低碳科技領域的重要里程碑，更是結合循環經濟、數位碳權與綠色供應鏈發展的重要起點。期待透過示範合作，共同建立具國際影響力的低碳創新模式，為亞洲及全球淨零轉型貢獻臺印尼合作經驗。
OREM-BRIN主席 Dr. Cuk Supriyadi Ali Nandar, M.Eng. 指出，印尼正積極推動國家淨零排放與產業轉型政策，此次透過APO COEGP與中原大學HVIP建立合作，將有助於促進技術創新、人才交流與示範應用，加速印尼綠色產業升級與永續發展。
「臺印尼產業鏈結論壇」於雅加達舉行，探討低碳循環科技及數位碳權創新，深化臺印尼永續產業鏈結。（圖 / 中原大學提供）
為具體推動低碳循環技術與數位碳權創新應用，雙方規劃於2026年10月邀請印尼政府、研究機構、協會及企業代表訪臺，推動示範計畫、技術驗證與產業合作，發起成立國際低碳循環技術聯盟，共同開拓亞洲及全球綠色市場。未來合作重點將聚焦低碳智慧循環創新製程，包括先進乾燥技術、熱裂解與氣化技術、永續循環材料開發、廢塑膠與廢橡膠資源化利用、熱裂解油與再生碳材料生產及應用等；同時共同推動數位碳權管理，建構MRV（Monitoring, Reporting and Verification，監測、報告與查證）機制，發展數位碳資產及碳權管理平台，協助企業建立綠色供應鏈與永續競爭力。
中原大學產業高值化推動中心深耕東協，尤其與印尼產學研單位合作長達20年以上，長期致力於高值化產業技術研發、跨域創新與國際合作。此次合作呼應印尼國家碳市場、能源轉型與循環經濟政策，也與臺灣低碳循環科技及數位碳管理產業發展方向高度契合，未來雙方將共同打造跨國低碳創新合作平台，推動產業淨零轉型與綠色成長。
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課程推薦：ISO 14068-1 碳中和標準建置與管理內部查證員訓練課程(115年第2期A班)
跟大家推薦一個我自己親自上過、成功取得證書的碳盤查相關實體課程——ISO 14068-1 碳中和標準建置與管理內部查證員訓練課程(115年第2期A班)
隨著《氣候變遷因應法》上路與台灣即將於 2025 年正式開徵碳費（依據 2024 年碳排資料），企業與機關面臨日益嚴峻的碳管理挑戰。國際上歐盟「碳邊境調整機制（CBAM）」已啟動過渡期、SBTi 明定淨零路徑標準，各界無不加速投入碳中和與氣候承諾行動。
ISO 14068-1 為國際標準組織（ISO）於 2023 年正式發布的「碳中和標準」，首次明確定義碳中和目標與查證方法，是組織推動減碳治理與應對碳費制度的關鍵依據。本課程將透過完整條文解析與案例導入，協助學員熟悉標準結構、管理程序與查證技巧，建立碳中和計畫所需的知識基礎與實務能力。
適合對象：
★ 內部查證員（參與者、球員）
☆ 企業組織負責 ISO 14068碳中和主管或內部查證人員
☆ 建置推行 ISO 14068碳中和相關主管人員
☆ 企業培訓 ISO 14068碳中和種子講師或管理代表
☆ 政府單位、企業組織供應鏈或會計師事務所等單位查證專業人員
☆ 希望獲得符合 ISO14068碳中和國際規範技能及個人專業證照者
限制條件：無。
課程連結在這裡，大家參考看看：
https://promotion.ntou.edu.tw/Default.aspx?code=115A14000502A01
「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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「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。
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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。
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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！
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！