進擊的綠領 - 碳管理師的養成之路 ｜104獨家
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精選貼文，掌握第一手知識
面對國際淨零與國內碳盤查的挑戰 「綠領人才」必須具備什麼知識？
隨著全球氣候變遷影響的日益加劇，各國紛紛採取行動推動淨零排放，盼能減緩全球暖化的腳步。這股國際淨零趨勢正快速發展，政府及企業都在努力適應新規範。同時，碳盤查、ISO標準、科學基礎減碳目標倡議（SBTi）、淨零科技、綠電，和國家發展委員會12項轉型戰略，這些推動台灣淨零排放的重要支柱，你都了解嗎？
國際淨零趨勢與國內碳盤查
在《巴黎協定》簽訂後，淨零排放成為全球應對氣候變遷的核心目標。尤以2021年，逾130國在COP 26會議中承諾2050年前達到淨零排放，顯示國際社會因應氣候變遷的決心，也對全球政治經濟和政策制定產生深遠影響。
為了因應這股趨勢，台灣政府努力推動國內碳盤查與減碳行動。其中，碳盤查是實現淨零排放的關鍵基礎。根據法規，台灣企業必須在規定期程內完成碳盤查，向政府提交報告。然而，企業碳盤查過程中卻面臨諸多挑戰。首先，許多中小企業缺乏專業知識及資源進行碳盤查，難以跟上大型企業的步伐。其次，不同產業間的碳排放量差異甚大，如何制定合理標準以評估各產業的碳足跡，是一大挑戰。
儘管如此，碳盤查更是重要的契機。透過碳盤查，企業可深入了解自身碳排放來源，找出減排潛力，優化能源使用效率。這不僅有助實現淨零目標，更提升企業的競爭力和市場形象。
ISO標準與SBTi的角色
在推動碳盤查與減碳行動中，ISO標準和SBTi扮演關鍵角色。ISO 14064是目前國際廣泛應用的溫室氣體盤查與驗證標準，為企業提供了系統化的碳盤查方法。透過符合ISO標準的碳盤查，企業可以確保碳排放數據的準確性和透明度，也是國際市場認可的重要依據。
科學基礎減量目標倡議（Science Based Targets initiative, SBTi） 是由聯合國全球盟約（UN Global Compact, UNGC）、全球環境揭露組織（CDP）、世界資源研究所（World Resources Institute, WRI）與世界自然基金會（World Wide Fund for Nature, WWF）共同發起的減碳框架，目的在鼓勵企業制定基於科學的減排目標，以助於控制全球平均升溫不超過1.5°C。
參與SBTi的企業則必須設定具體減碳目標並接受定期審查，對企業提出更高要求，促使更加積極地採取減排措施。
淨零科技、綠電與國發會12項轉型戰略
實現淨零排放需要技術創新與應用，淨零科技成為關鍵助力。綠電主要來自風能、太陽能、水力發電等可再生能源，特點是無碳排放或低碳排放。隨著技術進步和成本下降，愈來愈多的企業開始採用綠電來替代傳統的化石燃料能源，這不僅符合環保要求，更能長期降低能源成本。
台灣政府積極推動綠電的發展，規定企業必須逐步提高綠電使用比例。因此，企業如何有效整合綠電資源並優化能源管理，成為實現淨零目標的關鍵因素。
為了達成2050年淨零排放的目標，國發會制定了12項轉型戰略，涵蓋能源、產業、交通、建築、農業、科技等多個領域，包括了提高再生能源的使用比例、推動電動車發展、加速工業脫碳、推廣綠建築、提升能源效率等。
淨零管理師暨國際證照培訓班
上述轉型戰略為台灣企業提供清晰方向和支持，企業在落實過程中更需要「綠領人才」協助企業在國際淨零趨勢中保持競爭優勢。
隨著國際淨零趨勢的推動，台灣企業面臨前所未有的挑戰。有鑑於此，台灣永續能源研究基金會（TAISE）所屬的台灣企業永續學院（TACS），推出了「淨零管理師暨國際證照培訓班」。課程涵蓋了國際及國內相關規範修訂趨勢與視野。修習「淨零管理師暨國際證照培訓班」課程完畢，可獲頒結訓證書，並可報名「淨零管理師」認證考試資格。經考試及格並經本會遴聘學者專家擔任審核委員組成之審核委員會審核合格後，由本會及BSI英國標準協會頒給「淨零管理師」證照。
TACS也不定期更新內容，期盼在教育具備永續素養的學員之外，更能培養出「綠領人才」，成為符合未來就業市場需求的優秀求職者。
【淨零管理師暨國際證照培訓班】報名資訊
【課程說明】修習「淨零管理師證照培訓班」課程完畢，可獲頒本會之「淨零管理師證照培訓班課程結訓證書」，並取得報名「淨零管理師」認證考試資格，經考試及格並經本會遴聘學者專家擔任審核委員組成之審核委員會審核合格後，由本會及BSI英國標準協會頒給「淨零管理師」證照。修習「國際證照培訓班－ISO 14064-1:2018 組織層級溫室氣體主任查證員課程」完畢，可取得報名「ISO 14064-1:2018 組織層級溫室氣體主任查證員課程」認證考試資格，經考試及格後，由本會及BSI英國標準協會頒給「ISO 14064-1:2018 組織層級溫室氣體主任查證員」證照。
【培訓對象】◆ 因應國際淨零排放潮流、提升企業或組織因應淨零調適能力之經營策略規劃及實務推動人員。◆ 為因應國內外永續供應鏈要求，須實施組織碳盤查及產品碳足跡管理之企業碳風險管理人員。◆ 為協助企業或組織整體溫室氣體管理與淨零風險管理水平之碳風險管理顧問人員。◆ 為善盡大學社會責任(USR)、推動大學永續環境，以及溫室氣體管理與淨零風險管理之大學教職員、研究生或環境管理人員。
【課程須知】◆ 課程時間：週六上課（假日上課）安排8週課程，時間為09:00至18:00，將於開課前一周寄送時程資訊◆ 課程地點：台灣永續會館（臺北市松山區南京東路五段188號8樓之9）◆ 課程費用：新台幣 $48,000元整
【上課時間】淨零管理師暨國際證照培訓班
課程名稱班次日期備註報名連結淨零管理師暨國際證照培訓班第一週9月21日(六)08:30-18:00▶ 報名課程第二週9月28日(六)09:00-17:00▶ 報名課程第三週10月5日(六)09:00-18:00▶ 報名課程第四週10月12日(六)09:0-18:00▶ 報名課程第五週10月19日(六)09:00-17:00▶ 報名課程第六週11月2日(六)09:00-18:00ISO 14064-1 第一堂▶ 報名課程第七週11月9日(六)09:00-18:00ISO 14064-1 第二堂▶ 報名課程第八週11月16日(六)09:00-18:00ISO 14064-1 第三堂▶ 報名課程考試日期12月24日(六)地點待公佈
【課程簡章】淨零管理師暨國際證照培訓班
【聯絡資訊】◆ 台灣企業永續學院◆ 信箱：TACS@taise.org.tw◆ 電話：(02) 2769 8968 #814、816 劉先生、張小姐
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數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
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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。
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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
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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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「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
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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＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
溫室氣體減量勢在必行，ESG減碳人才專業先行！
「ESG」觀念是現代企業必備！隨著全球對氣候變遷的關注日益增加，政府也宣佈碳費徵收、鼓勵減少碳排等規定，希望能夠與國際主流的永續觀念接軌。在台灣即將推動「淨零減碳」的時刻，企業培養深諳「ESG減碳」的綠領人才是非常重要的，本文分享「永續議題的9大分類」、「挑選有效證照班的3大要點」，有意朝「綠領」發展的企業和人才，請務必參考利用。
本文目錄（點選文字可前往指定段落閱讀）
全球綠色經濟成長，專業人力一起挺進儲蓄ESG專業即戰力，企業所需人才就是你一、 選定可信賴的國際證照班二、 選定具有ESG工具／平台演練的班次三、 重視產業實務經驗分享
隨著全球對氣候變遷的關注日益增加，歐盟於2023年試行碳邊境調整機制(CBAM)，並計畫於2026年正式實施。該機制要求進口到歐盟的產品必須根據其碳排放量購買相應的CBAM憑證，以反映產品的碳定價。
臺灣也不落人後，通過《氣候變遷因應法》建立了國內碳定價機制，包括碳費徵收、鼓勵企業自主減少碳排放等規定。我國環境部即將召開第五次碳費費率審議會，今年10月將預告碳費費率細則，也預計於2025年開始要求企業試申報碳排量，並於2026年正式收取2025年一整年的碳排費用。在在都顯示出台灣推動淨零減碳的決心，也不難發現我國相關減碳辦法與落實已逐步跟上全球步伐，與國際減碳趨勢保持一致。
延伸閱讀：迎戰全球「碳有價」時代先卡位！「綠領人才」是企業降低成本走向永續的關鍵
全球綠色經濟成長，專業人力一起挺進
企業減碳是必須的，有朝一日這些碳量都會轉換為碳費，將造成企業一筆為數不小的負擔，多數企業期待碳費越低越好，但反求諸己，一旦碳量減少、碳費自然會減少。我國企業多數已積極推動減碳，甚至許多上市櫃企業已經承諾2030年減碳目標達40%，企業主們已經將壓力轉換成為動力，但相對來說綠領人才荒仍舊是個必須正視的議題。
市場上對於綠領人才合適與否，有幾個判斷依據，分別為取得永續證照、掌握應用工具／平台、累積產業經驗。有關永續的議題包山包海，百工百業各有自己重視的永續項目，因此綠領人才在深化專業能力之前，也需要先擇定預計投入的產業別再加以琢磨，以免走了冤枉路，迷失在永續的叢林深處，以下為永續議題的簡要分類：
議題說明永續發展掌握持續發揮的永續準則，找到共通性與競爭力關鍵環境復育專注於激發恢復/保護自然生態系統的變革力量職業安全衛生確保員工人權與供應鏈工作環境的安全和健康氣候變遷為氣候變化的影響，採取行動或結合新創方案作因應再生能源生產如太陽能和風能的開發和應用生態系統管理管理和保護生物多樣性和自然資源環境稽核評估和改進企業的環境影響企業社會責任推動企業在社會和環境方面的責任循環經濟消除、循環、再生促進資源的有效利用與回收
儲蓄ESG專業即戰力，企業所需人才就是你
根據104 人力銀行觀察綠領徵才條件發現，49.1%的綠領職缺是不限科系的，顯示關於這樣的新興職務，企業還在摸索人才樣貌需求，只要有實力人人有機會，提前準備國際證照例如：ISO 14064、ISO 14067、ISO 50001、ESG相關證照，將有助於獲取相關工作機會。
而市場上證照課程琳瑯滿目，收費價格也有許多落差，怎樣挑選優質的ESG進修課程是綠領人才面對的首要課題：
一、 選定可信賴的國際證照班
市面上價格較高者幾乎是標榜由第三方認證機構發照的國際證照班，常見的機構分別為AFNOR、BSI、SGS、TUV 等全球知名的驗證機構。而選定國際證照班的原因，不外乎這才適用於與歐盟、美國等國際供應鏈往來的企業需求，國際間只認定全球知名驗證機構所開立的證照證明，這點非常重要。
★ 注意：「取得國際證照」和「國內上課證明」是不一樣的，請選定國際級證照課程，以確保供應鏈國際稽核時的查驗與專業的授課品質。
二、 選定具有ESG工具／平台演練的班次
企業無論是產出永續報告書或是制定碳排查清冊，往往搭配使用相關工具，才能借力使力不費力，課程期間如果可以掌握相關工具的使用方式，即是增加個人實務經驗的大好機會。
三、 重視產業實務經驗分享
坊間課程最為人詬病的，便是講師通常以法條說明方式，帶過整場課程內容，缺乏實務經驗來描述實際執行ESG可能需要注意的細節，而這些產業實務經驗往往才是課程精華。因此課程講師本身就要具有豐富的第三方稽核經驗，才能分享更多法條規定以外的實務作法及經驗。
青創學院開立的ESG國際認證班課程便是與法國AFNOR合作，由具有實務經驗的講師，搭配可線上操作的資訊平臺，一推出便深受企業學員好評。近期的「ISO14067碳足跡課程」即將滿額開班，為今年度最後班次，錯過就需要等明年了；而「永續報告書與碳管理師課程」，則是長期受到學員青睞的熱門課程，特別應學員要求加開台北、台中，以及高雄班次，這是永續入門一定要學習的課程，推薦給即將成為綠領人才的你：
溫室氣體減量勢在必行，ESG減碳人才專業先行！課程主題地點日期報名連結法國AFNOR[ISO14067：2018產品碳足跡主導查證員培訓 ]課程台北9/24（二）9/25（三）9/26（四）▶ 了解詳情法國AFNOR國際證照班 永續報告書與碳管理師台北10/07（一）10/08（二）10/15（二）10/16（三）▶ 了解詳情台中11/11（一）11/12（二）11/13（三）11/14（四）▶ 了解詳情高雄10/28（一）10/29（二）10/30（三）10/31（四）▶ 了解詳情
【ESG】學習新知，鎖定【104學習精靈】
「永續旅遊」是全球旅遊業的新課題！具備「5認證」可提升人才價值｜精選證照
迎戰全球「碳有價」時代先卡位！「綠領人才」是企業降低成本走向永續的關鍵
ESG相關證照有哪些？想當ESG查證員需要哪些專長？永續人才經驗分享
NVIDIA官方AI認證考試分享：速頒數位徽章！從認證選擇準備、費用到線上考試流程解析
想拿到NVIDIA官方的AI認證，作者分享通過NVIDIA Certified Professional - Agentic AI認證的準備過程和詳細考試攻略，從選擇適合自己的NVIDIA認證、考試費用及時間、Certiverse遠端線上監考注意事項，到考後秒領數位徽章的詳細步驟。不需前往考場，在家就能快速取得NVIDIA專業技術認證，詳細經驗一次公開！
文／Jason TC Chuang
本文目錄（點擊可快速前往）
NVIDIA認證考試關鍵要點總結NVIDIA認證專業計畫概述：有效期2年、認證類型解析NVIDIA認證完整考試流程詳解NVIDIA認證考試準備：Certiverse監考平台功能及要求解析為什麼我選擇考NVIDIA認證？NCP-AAI考試實戰經驗分享NVIDIA認證徽章怎麼領？Credly系統指南通過認證的實用考試準備建議與技巧NVIDIA認證考試常見問題解答
今天早上5點到6點半，我完成了NVIDIA Certified Professional - Agentic AI（NCP-AAI）認證考試。考試結束後立即收到通過通知，幾分鐘內數位徽章就自動出現在我的Credly帳戶中。整個過程的效率和專業度讓我印象深刻。
這篇文章將分享我的完整考試經驗，以及NVIDIA認證從準備到獲得徽章的每個步驟細節。
NVIDIA認證考試關鍵要點總結
在家考試：透過Certiverse平台進行線上遠程監考，無需前往考試中心
快速出結果：考試完成後迅速獲得成績，數位徽章自動發送至Credly
多元認證選擇：涵蓋AI基礎建設、生成式AI、Agentic AI、數據科學等專業領域
兩年有效期：所有認證均有兩年效期，需定期更新維持專業地位
專業網絡展示：可在LinkedIn等社群媒體分享驗證徽章
NVIDIA認證專業計畫概述：有效期2年、認證類型解析
NVIDIA認證專業計畫專門為技術專業人士和開發者設計，提供全面的技能驗證機制。這個計畫涵蓋多個關鍵技術領域，包括AI基礎建設、生成式AI、Agentic AI、數據科學……等。
所有NVIDIA認證的有效期為兩年。這個設計確保認證持有者的技能與快速發展的技術趨勢保持同步。
NVIDIA主要認證類型
目前提供的主要認證包括：
NVIDIA-Certified Professional: AI Infrastructure (NCP-AII)：專注於AI基礎架構的設計和管理
NVIDIA-Certified Professional: Agentic AI (NCP-AAI)：針對AI代理系統的開發與應用
NVIDIA-Certified Professional: Generative AI LLMs (NCP-GENL)：針對大型語言模型和生成式AI應用
其他專業領域認證選項持續擴展中
NVIDIA認證的職業價值
NVIDIA認證在業界享有高度聲譽。持有認證的專業人士通常能獲得更好的職業機會和薪資待遇。認證不僅證明了技術能力，也展現了持續學習和專業發展的承諾。
許多企業在招募AI和數據科學人才時，會特別關注候選人是否持有相關的專業認證。這使得NVIDIA認證成為職涯發展的重要投資。
NVIDIA認證完整考試流程詳解
獲得NVIDIA認證需要經過系統性的準備和考試流程。以下是完整的步驟說明。
第一步：選擇適合的NVIDIA認證
選擇認證時需要考慮您的職業目標和現有技能背景。如果您專精於基礎架構管理，NCP-AII可能是最佳選擇。如果您的工作涉及AI代理系統開發和應用，NCP-AAI會更適合。如果您的工作涉及機器學習和生成式AI應用開發，NCP-GENL是理想選項。
評估個人技能時，建議參考NVIDIA提供的技能架構圖和職業發展路徑。這些資源幫助您了解各認證的具體要求和職業應用。
第二步：考試準備（建議至少投入40~60小時）
NVIDIA提供多種準備資源：
自主學習課程：線上課程和教材
講師指導工作坊：實體或虛擬的培訓課程
學習指南：詳細的考試大綱和重點說明
實作經驗：透過實際專案累積經驗
建議至少投入40-60小時進行考試準備。這個時間包括理論學習、實作練習和模擬考試。
第三步：排程與付費
考試可透過NVIDIA認證中心或直接在Certiverse平台進行排程。考試費用通常介於200至400美元，依認證類型而定。排程時需要選擇合適的考試時間。建議選擇您精神狀態最佳的時段，並確保考試期間不會有干擾。
第四步：參加考試
NVIDIA認證考試採用線上遠程監考方式進行。考試時間通常為120分鐘，題目數量介於40-75題，依認證類型而定。考試採用多選題和情境題的形式。題目涵蓋理論知識和實際應用場景。
第五步：獲得NVIDIA認證
考試通過後，您將獲得數位徽章。部分認證還會提供正式證書。所有認證的有效期為兩年，屆時需要重新認證以維持專業地位。
NVIDIA認證考試準備：Certiverse監考平台功能及要求解析
Certiverse是NVIDIA認證考試的官方監考平台。這個先進的線上監考系統確保考試的完整性和公正性。
Certiverse平台簡介
Certiverse採用最新的監考技術，提供即時的線上考試監控服務。平台的設計重點是維護考試的學術誠信，同時為考生提供便利的在家考試體驗。專業的監考員會全程觀察考試過程，確保遵守所有考試規定。這個系統已被全球多家知名認證機構採用。
Certiverse監考流程詳解
即時監考功能：考試期間，Certiverse平台會進行全程即時監控。監考員可以觀察考生的行為，確保沒有作弊行為發生。如果發現任何可疑活動，監考員會立即介入並記錄相關情況。這個機制保護了認證的價值和可信度。
監控要求：考生必須在整個考試期間開啟攝影機和麥克風。身份驗證階段需要出示政府核發的身份證件，如護照、身份證或駕照。考試期間必須全程遵守監考員的指示。任何不配合的行為可能導致考試中止。
考試環境要求：考試空間必須安靜且私人。不能有其他人員在場。桌面必須清潔，除了必要的考試設備外不能有其他物品。穩定的網路連接是必要條件。建議使用有線網路連接以確保穩定性。
技術要求與設備準備
成功完成考試需要準備適當的設備和技術環境。
必要設備清單：
攝影機：高清攝影機，必須能清楚顯示考生面部
麥克風：內建或外接麥克風，確保音質清晰，不能是耳機或是耳麥
網路連接：穩定寬頻網路，建議至少5Mbps
瀏覽器：Certiverse安全瀏覽器（需下載專用軟體）
身份證件：政府核發證件（護照）
考生操作步驟
考試當天，考生需要：
登入Certiverse考生入口網站
啟動遠程監考並遵循螢幕上的指示
準備身份證件進行驗證
配合監考員完成環境檢查
開始正式考試
整個流程通常需要15~20分鐘的準備時間，然後才開始正式考試。
為什麼我選擇考NVIDIA認證？NCP-AAI考試實戰經驗分享
圖／NVIDIA Certified Professional - Agentic AI（NCP-AAI）
為什麼選擇考NVIDIA的Agentic AI認證？
在AI快速發展的今天，Agentic AI（AI代理）已成為最具前瞻性的技術領域之一。這個認證涵蓋了AI代理系統的設計、開發和部署，對於想要在AI應用領域深化的專業人士來說是絕佳選擇。
NVIDIA認證考前準備
我選擇在清晨5點參加考試，這個時段精神狀態最佳，外部干擾也最少。提前30分鐘登入系統進行最終檢查，確保所有設備運作正常。
Agentic AI考試過程分享
整個考試過程非常流暢。Certiverse的監考系統運作穩定，沒有遇到任何技術問題。考試題目涵蓋了Agentic AI的各個面向，從理論基礎到實際應用場景都有深入考察。
Agentic AI考試即時結果與徽章發放
最讓我印象深刻的是結果的即時性。考試結束後立即顯示通過訊息，幾分鐘內就收到Credly的通知郵件。登入Credly帳戶，NCP-AAI的數位徽章已經在那裡等著我了。
這個效率完全超出預期。從考試結束到獲得可分享的專業認證，整個流程不到10分鐘。這個是我的連結：查看作者的NVIDIA認證連結
圖／Jason TC Chuang
NVIDIA認證徽章怎麼領？Credly系統指南
考試通過後，您的成就將透過Credly平台以數位徽章的形式獲得認證和展示。NVIDIA與Credly建立了官方合作夥伴關係。Credly是全球領先的數位認證平台，為超過4000家組織提供徽章發放服務。這個合作確保了NVIDIA認證徽章的權威性和可信度。雇主和同行可以輕鬆驗證認證的真實性。
徽章發放流程
自動徽章發放：考試通過後，系統會自動觸發徽章發放流程。通常在考試結束後的24-48小時內，您會收到徽章通知。根據我的經驗，NCP-AAI的徽章幾乎是即時發放的。考試結束不到5分鐘就收到了Credly的通知郵件。
通知機制：您會收到來自Credly的電子郵件通知，發送地址通常是admin@credly.com。這封郵件包含詳細的徽章領取說明和帳戶設定指引。請確保檢查垃圾郵件資料夾，有時系統郵件可能被誤判為垃圾郵件。
徽章領取與管理
帳戶創建與確認：如果您還沒有Credly帳戶，需要先創建一個。使用與考試註冊相同的電子郵件地址進行註冊。完成電子郵件地址確認後，您就可以接受並確認徽章。這個過程會將徽章正式添加到您的數位錢包中。
徽章分享與展示：Credly徽章可以輕鬆分享到各種社群媒體平台。LinkedIn是最常見的分享平台，讓專業聯絡人能夠看到您的認證成就。您也可以將徽章添加到履歷表中，或嵌入到個人網站和專業檔案中。
驗證與可信度
可驗證的元數據：每個Credly徽章都包含豐富的元數據，包括認證機構、獲得日期、有效期限和技能描述。這些資訊使雇主和同行能夠確認認證的真實性。防偽技術保護確保徽章無法被偽造或竄改。每個徽章都有唯一的識別碼和驗證連結。
專業網絡價值：數位徽章不僅是技能證明，也是建立專業網絡的工具。持有相同認證的專業人士經常形成學習社群，分享經驗和機會。許多招募人員會主動搜尋持有特定認證的候選人。擁有NVIDIA認證可以提高您在人才市場的曝光度。
通過認證的實用考試準備建議與技巧
成功通過認證考試需要充分的準備和正確的策略。
技術準備檢查清單
考試前一週，請完成以下檢查：
設備測試：確認攝影機和麥克風正常運作
網路檢查：測試網路速度和穩定性
軟體安裝：下載並測試Certiverse安全瀏覽器
備用設備：準備備用的網路連接或設備
建議進行完整的模擬測試，確保所有技術要求都能滿足。
環境設置最佳實務
選擇一個安靜、明亮且私人的空間作為考試環境。背景應該簡潔，避免有移動的物體或其他人員。
光線要充足但不刺眼。避免背光情況，確保攝影機能清楚捕捉您的面部表情。
清理桌面，只保留必要的考試設備。移除可能造成干擾的物品，如手機、書籍或筆記。
考試當天注意事項
提前30分鐘登入系統進行最終測試。這個時間足以解決任何技術問題。
準備好政府核發的身份證件。確認證件清晰可讀且在有效期限內。
制定時間管理策略。平均每題分配1.5~2分鐘，保留最後15~20分鐘檢查答案。
常見技術問題處理
如果遇到網路連接問題，立即切換到備用連接。如果問題持續，聯絡Certiverse技術支援。
軟體相容性問題通常可以透過更新瀏覽器或重新安裝軟體解決。
考試期間如有技術問題，使用聊天功能聯絡監考員。他們可以提供即時協助。
成功案例與最佳實務
大多數成功的考生會花費6~8週進行系統性準備。這個時間包括：
第 1-2 週：完成基礎理論學習
第 3-4 週：進行實作練習和專案
第 5-6 週：模擬考試和弱點強化
第 7-8 週：最終複習和考試準備
持續的學習比臨時抱佛腳更有效。每天投入1~2小時比週末集中學習10小時的效果更好。
NVIDIA認證代表了AI和數據科學領域的專業標準。透過Certiverse的遠程監考技術和Credly的數位徽章系統，獲得認證變得更加便利和專業。建議將認證視為持續專業成長的一部分，技能的應用和發展比證書本身更重要。
NVIDIA認證考試常見問題解答
1. 如果考試當天遇到技術問題怎麼辦？
如果遇到技術問題，立即使用Certiverse平台的聊天功能聯絡監考員。他們可以提供即時協助或安排重新考試。大多數技術問題都可以在考試開始前解決。
2. NVIDIA認證的考試通過分數是多少？
NVIDIA認證的通過分數因認證類型而異，通常介於70~80%。具體分數會在考試報名時告知。考試結束後會立即顯示是否通過。
3. 如果NVIDIA認證考試沒有通過，可以重考嗎？
可以重考，但需要等待一定的時間間隔（通常是14~30天）並重新付費。建議運用這段時間加強準備，特別是考試回饋中指出的弱點領域。
4. 通過NVIDIA認證後，Credly徽章可以在履歷表中使用嗎？
完全可以。Credly徽章是被業界廣泛認可的專業認證展示方式。您可以在履歷表中包含徽章連結，讓雇主能夠驗證認證的真實性和詳細資訊。如需徽章支援協助，Credly提供完整的技術支援服務。
5. NVIDIA認證到期後是否需要重新參加完整考試？
是的，NVIDIA認證有效期為兩年。到期後需要重新參加考試以更新認證。這確保認證持有者的技能與最新的技術發展保持同步。
關於作者：Jason TC ChuangAI技術經理，擁有超過20年的Python開發、數據工程和網路安全經驗。目前專注於AI基礎架構和雲端平台技術，並持有NVIDIA Certified Professional - Agentic AI認證。
（原文標題：NVIDIA 認證考試指南：從 Certiverse 監考到 Credly 數位徽章 出處：jasonchuang.substack.com）
第三期溫室氣體管制目標出爐 環境部:2030年最高減碳30%
2024-12-30 聯合報記者李柏澔 由聯合新聞網授權轉載
環境部今天召開「我國2030減碳新目標暨擴大碳盤查登錄預告」記者會，公布第三期（2026年至2030年）溫室氣體階段管制目標較基準年2005年減量26至30%，較2022年國發會發布的國家自訂貢獻（NDC）的減量最高25%還高5個百分點。
延伸閱讀：面對國際淨零與國內碳盤查的挑戰 「綠領人才」必須具備什麼知識？
因應2050淨零碳排， 環境部依「氣候變遷因應法」規定訂定每5年一期的階段管制目標，第三階段（2026年至2030年）管制目標須在今年底前提出。今天環境部宣布2030年減碳新目標，落在26%至30%之間，比國發會提出的2030年國家自定貢獻（NDC）目標23％至25％成長最多5個百分點。
環境部長彭啓明指出，本次公布的2030年減碳新目標要較基準年2005年減量28%加減2，經比對亞洲各國，以設定相同基準年2005年來計算2030年的目標，僅次於日本的減量41%；若換算各國碳排峰值年減量計算下，我國2007年碳排峰值在2030年目標減量下，目標可減量34-38%，接近韓國的40%，僅次於日本的的46%。
彭啓明說，台灣國際地位近期提高很多，但不能用末段班的成績來面對減碳，因此提出各部會的減碳旗艦計畫，以及金融支持、碳有價等方式；另為了接軌國際作法，2032和2035年的減碳新目標（NDC3.0）會在1月23日的第3次總統府氣候變遷對策委員會上提出。
環境部氣候變遷署長蔡玲儀表示，即日起將預告本次階段管制目標草案，預計2月7日將召開公聽會廣徵意見，之後會報行政院。
根據環境部統計，我國2022年溫室氣體淨排放量264,133千公噸二氧化碳當量，較2021年減少4.07%，較基準年減少1.77%；與其他國家相比，我國2022年經濟成長率相較2021年增長2.6%，同期總溫室氣體排放減少3.78%。
另國內碳盤查對象為年排放量達2.5萬公噸二氧化碳當量的排碳大戶，上述對象碳排占國內總體約54%，本次也擴大應碳盤查登錄對象，擴大納入製造業及用電需求高的百貨業、量販業、倉儲業、電信業、交通（軌道）業、大型醫院、大專院校等，預計新增盤查家數約500家企業（門市約2萬間）。
蔡玲儀指出，盤查範疇一（公務車輛用油等）、範疇二（外購電力等）對象登錄但不用查驗和繳碳費，不過必須在2026年4月30日完成2025年的排放量登錄，也會編撰服務業、運輸業及醫療院所的碳盤查指引引導事業進行盤查。
長，52.70%認為資金不足；在人力運用方面，89%的企業在人力資本方面保持不變，10%表示人力有所增加，企業普遍認為需提升員工專業能力，特別是節能和碳盤查方面。
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】
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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。
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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。
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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
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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。
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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
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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】
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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。
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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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綠領人才證照重要嗎？《綠領人才就業趨勢報告》揭熱門職缺、證照排行及高薪職務
環境部與104人力銀行合作《綠領人才就業趨勢報告》，顯示綠領工作不僅在熱門產業中需求強勁，平均起薪中位數更超越市場整體水準。本文解析解綠領人才證照排名、熱門能力檢定，最多需求的產業職務及高薪職缺，提供求職轉職參考！
文／《104職場力》整理
本文目錄（點擊可快速前往）
綠領證照重要嗎？綠領工作熱門證照排名綠領工作熱門證照排名綠領工作熱門能力檢定排名綠領人才大膽談薪！環境工程師月薪中位數達10萬哪種產業最缺綠領？徵才5大產業及最多需求職務5大產業綠領徵才職缺綠領人才需求職類TOP 5綠領亮點職缺案例1. 風力發電技師（葉片維護／Irata工業繩）2. 電機組裝技術員3. 溫室氣體盤查管理師、永續顧問師4. 環安／CSR／ESH主管
2050淨零轉型，綠領人才扮演關鍵角色！究竟綠領工作薪水如何？產業需求及亮點職缺有哪些？環境部與104人力銀行合作完成《綠領人才就業趨勢報告》，揭露2024年企業徵求綠領人才，平均每月求才2.2萬人，直追AI人才缺口；另外，7成綠領職缺的已揭露月薪起薪中位數來到4萬，比整體職缺的3.7萬，高出8%！
《104職場力》依據「綠領人才就業趨勢報告」整理相關內容，包括市場需求趨勢、5大產業及亮點職缺、綠領人才薪水及職涯發展、綠領人才證照及專業能力檢定等，提供給有意求職轉職的工作者參考。
免費下載《綠領人才就業趨勢報告》
《綠領人才就業趨勢報告》研究範疇與方法
由環境部依「臺灣2050淨零轉型十二項關鍵戰略」，彙整各部會提供戰略關鍵字，包括：淨零、減碳、環境工程、生態檢核等超過650組關鍵字詞。
透過104人力銀行超過45.8萬家徵才企業會員、超過882.4萬名求職會員資料庫進行大數據探勘，分析最近8年含有關鍵字的公司名、公司介紹、職缺名稱、工作內容、條件要求、技能證照等，並分析綠領人才的證照、薪資、及職涯歷程。
相關報導1：綠領人才直追AI人才缺口！2024年企業平均每月求才2.2萬
相關報導2：綠領起薪中位數達4萬！證照、跨域、專業經理人鍍金
綠領證照重要嗎？綠領工作熱門證照排名
最熱門證照：處理廢水／空污／廢棄物、環境工程、毒物管理
綠領證照有多重要？《綠領人才就業趨勢報告》指出，綠領工作機會在過去8年有兩大趨勢，分別為「科系限定鬆綁」及「證照要求提高」，顯示證照重要性提升，更加有利職人轉型綠領人才！
報告指出，過去8年來，綠領工作的科系限定比率從49%降至39%，而要求證照比率從19%上升至22%。其中大宗職務「環境安全衛生類人員」要求證照比率從40%升至45%。TOP 3 證照要求包括：廢水處理專責人員合格證書、空氣污染防制專責人員合格證書、勞工安全衛生管理員。
分析企業徵求綠領人才最熱門證照，主要聚焦於「環境專業」，包括：處理廢水／空污／廢棄物、環境工程、毒物管理等。以下整理企業徵求綠領人才最熱門證照及介紹提供參考：
綠領工作熱門證照排名
排名環境專業證照（從事該職務的必要資格）證照介紹1廢水處理專責人員合格證書（包含甲級、乙級）看說明⮕2空氣污染防制專責人員合格證書（包含甲級、乙級）看說明⮕3廢棄物清除（處理）技術員合格證書（包含甲級、乙級）看說明⮕4乙級下水道設施操作維護技術士看說明⮕5環境工程技師看說明⮕6乙級毒性化學物質管理合格證書看說明⮕7環境教育人員認證看說明⮕8甲級毒性化學物質管理合格證書看說明⮕9甲級化學性因子作業環境測定技術士看說明⮕10甲級物理性因子作業環境測定技術士看說明⮕11丙級毒性化學物質管理合格證書看說明⮕
綠領工作熱門能力檢定排名
排名環境專業能力檢定（非必要資格但或有加分）檢定介紹1企業／ESG永續管理師看說明⮕2國際標準ISO14064-1組織溫室氣體盤查內部查證員看說明⮕3國際標準ISO14067碳足跡主任稽核員看說明⮕4國際標準ISO14064-2溫室氣體減量抵換專案主導審查員看說明⮕5國際標準ISO14064-1組織溫室氣體盤查主導稽核員看說明⮕6經濟部初級電動車機電整合工程師看說明⮕7永續金融管理師看說明⮕8淨零碳規劃管理師-初級能力鑑定ipas看說明⮕
延伸閱讀：ESG相關證照有哪些？想當ESG查證員需要哪些專長？永續人才經驗分享ESG證照》永續管理師認證班心得：需要花錢上課嗎？iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
綠領人才大膽談薪！環境工程師月薪中位數達10萬
環境部長彭啓明鼓勵綠領人才大膽談薪！根據《綠領人才就業趨勢報告》中的企業揭露薪資資料，2024年綠領工作起薪中位數已達4萬元，比起整體職缺3.7萬，高出8%。比較擁有環境專業證照或能力檢定的綠領人才實際薪資，更較企業月薪起薪中位數平均高出24%。
資料來源／環境部《綠領人才就業趨勢報告》
其中，薪資溢價幅度最多的排行如下：
環境工程師：求職者月薪中位數10萬，比企業揭露月薪起薪中位數5.9萬、高出70%。
ISO14064-2溫室氣體減量抵換專案主導審查員：求職者月薪中位數6萬，比企業揭露月薪起薪中位數4萬、高出50%。
廢水處理專責人員合格證書（包含甲級、乙級）：求職者月薪中位數5萬，比企業揭露月薪起薪中位數3.8萬、高出32%。
資料來源／環境部《綠領人才就業趨勢報告》
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哪種產業最缺綠領？徵才5大產業及最多需求職務
報告指出，2024年綠領徵才已擴及各主要產業，以「電子資訊／軟體／半導體業」需求最多，每月徵才逾4,300人。其次包括「一般製造業」、「建築營造不動產」、「批發／零售業」和「法律／會計／顧問／研發／設計業」，前5大產業合計需求逾1.5萬人，合占近7成需求。
5大產業綠領徵才職缺
產業徵才每月徵才綠領職缺電子資訊／軟體／半導體產業綠領4,300+人電子設計資深工程師（電動車）韌體設計工程師（電動載具）軟韌體高級工程師（太陽能電變流器）能源系統整合工程師／專員能源規劃師充電樁硬體工程師綠金專案工程師／主任一般製造業綠領3,200+人廢水處理操作人員環境工程師水處理系統規劃設計業務工程師（儲備幹部）職安衛儲備幹部甲級勞工安全／職業安全衛生管理師環保技術員職安衛管理師EHS專責人員減碳方案規劃師ESG驗廠人員廢棄物清理專業技術人員建築營造不動產業綠領2,700+人再生能源開發專員永續建築業務AI電力儲能節費系統業務推廣師批發／零售／傳直銷業綠領2,500+人蔬食餐廳外場服務員門市產品展銷人員觀光工廠導覽人員門市體驗大使法律／會計／顧問／研發／設計業綠領2,300+人結構工程師（離岸風電／橋樑建築）廢轉能工程師研究員（大地工程、防災科技、土木水利及軌道運輸、環境工程、防震制震）太陽光電系統PM／結構工程工程減碳工程師土污基管會專案人員（綠能光電）
綠領人才需求職類TOP 5
報告顯示，2024年綠領徵才的主要職務，以「環境安全衛生類人員」超過3,200個工作機會最多；而在成長最快的職務方面，「專案／產品管理類人員」的綠領需求明顯增強，反映企業跟上淨零轉型的成長趨勢。
排名職務名稱2024工作機會數1環境安全衛生類人員3,224（看職缺）2業務銷售類人員2,961（看職缺）3工程研發類人員1,481（看職缺）4門市營業類人員1,041（看職缺）5專案／產品管理類人員1,029（看職缺）
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延伸閱讀：ESG永續工作有哪些？11種綠領職業，新鮮人首選「永續顧問」
綠領亮點職缺案例
亮點職缺關鍵：專業技師、全球大廠、碳足跡、顧問、外派主管
環境部長彭啓明指出，綠領工作大致可分為兩類，分別為「第一線門戶」如風力發電技師、葉片維護技師、電機組裝技術員等，以及「現職複合淨零的轉型綠領」如溫室氣體盤查管理師、永續顧問師、ESH職業安全衛生管理師等。
1. 風力發電技師（葉片維護／Irata工業繩）
職務內容（以實際職缺為例）
月薪面議（40,000元以上）
工作內容：1. 風力發電機葉片監工工程 2. 執行風力發電機葉片相關保養維修工程 3. 具備原廠之葉片訓練證書（優先錄取） 4. 具備複合材料訓練證書並實際維護過玻璃纖維成品尤佳 5. 如有葉片修護證照，則不需有維修複合材料經驗亦可 6. 公司會提供葉片維修專業訓練 7. 必須有IRATA證照 (Level 1. 2. 3)並有符合證照之工作能力
註：丹麥管理風格，團隊精神及尊重專業是風鐸的文化。與國際專業人才一起工作，設有海外據點，依工作職能不同，有機會派遣各國工作
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2. 電機組裝技術員
職務內容（以實際職缺為例）
月薪面議（40,000元以上）
工作內容：組裝電氣元件 • 使用文書系統作業 • 需團體作業及獨立作業 • 遵照工作說明及檢核表完成作業 • 使用手動、液壓及電力驅動的工具及設備 • 使用電子量測器具 • 配合Team leads（產線領班）與產線經理作業 • 接受Industrial Engineers（工業工程師）、Process Engineers（製程工程師），及Quality Inspectors（品質檢驗員）的指示作業 • 確保工作安全並塑造安全的工作環境 • 閱讀並分析電路圖
註：全球最大的離岸風力發電機製造商
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3. 溫室氣體盤查管理師、永續顧問師
職務內容（以實際職缺為例）
月薪55,000元以上
工作內容：1.負責組織溫室氣體盤查、產品碳足跡、碳中和、CSR、ESG、抵換專案相關工服案輔導 2.負責執行政府專案與組織溫室氣體盤查、產品碳足跡、碳中和、CSR、ESG、抵換專案相關輔導工作項目 3.參與爭取及執行政府專案與淨零永續相關工作項目 4.開發工服業務及客戶溝通聯繫 5.研析國內外淨零永續政策發展趨勢
能力要求：1.具有ISO14064-1主導稽核員、ISO14067主導稽核員、ISO14068主導稽核員或永續管理師(至少35小時以上)證等上述證照至少1張。 3.需具多益600分以上4.喜歡新創公司快速變化的節奏
[joblist_plugin title='104【ESG 溫室氣體盤查】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=ESG+%E6%BA%AB%E5%AE%A4%E6%B0%A3%E9%AB%94%E7%9B%A4%E6%9F%A5' amount='2']
[joblist_plugin title='104【永續顧問】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%B0%B8%E7%BA%8C%E9%A1%A7%E5%95%8F' amount='2']
4. 環安／CSR／ESH主管
職務內容（以實際職缺為例）
月薪面議（40,000元以上）
工作內容：先在越南培訓，工作地點印尼西爪哇省，主管職。1.執行、協調、推動及督導環安衛管理事項、現場工作。 2. 規畫並實施安全衛生、消防、環保、勞安等相關教育訓練。 3. 建立公司環安衛管理系統。 3.熟悉印尼環境、勞工安全相關法規 4.具風險評估能力，能提出具體改善計畫 5.具規劃督導追蹤安全衛生政策執行狀況 6.具備耐心及細心特質，具溝通協調、團隊合作能力尤佳 。 7.具驗廠、ISO、人權經驗優先面談。 8.歡迎對於異國文化具備興趣者加入 。
[joblist_plugin title='104【環安主管】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E7%92%B0%E5%AE%89%E4%B8%BB%E7%AE%A1' amount='2']
[course_plugin title='永續經營｜課程推薦' keyword='永續經營' amount='2']
半導體有哪些工程師？他們工作在做什麼、薪資多少？開箱科技業工程師日常
想進半導體業卻對工程師生態一知半解嗎？《 開箱工程師腦洞大開的日常》集結多位任職科技半導體公司（台積電、聯電、聯發科、Google、京元等）資深工程師，提供全方位的各類工程師職務內容、技能工具、面試重點等資訊，帶你深入了解科技業工程師的工作日常。本文由《104職場力》小編導讀重點摘要並補充相關資訊，想進入科技業的你別錯過！
整理／《104職場力》小編
科技業一向是台灣經濟的中流砥柱，尤其半導體產業，是許多社會新鮮人找工作的夢想。但是，半導體光是上中下游分工就已經夠複雜了，更別說不同領域的工程師種類，比寶可夢還玲瑯滿目。
別擔心，《 開箱工程師腦洞大開的日常》一書集合半導體各種工程師的工作內容、職務內容、技能工具、面試重點等。以下由《104職場力》小編幫大家重點摘要並補充相關資訊，帶你開箱工程師日常：
1. 數位電路設計工程師2. 封裝工程師3. 可靠度工程師4. 供應商品質管理工程師
1. 數位電路設計工程師
根據104人力銀行《2022年半導體人才白皮書》，IC設計工程師是半導體產業上游最缺的職類，報告也指出，IC設計工程師的定著性較高，工作者少有轉職或來自跨領域背景者。
工作內容：
主要是依產品的規格與使用條件，去設計數位電路晶片、開發電路結構，例如不同電器需要不同功能的IC晶片。擁有晨星／聯發科技數位電路設計工程師經歷的歐嗨呦在《 開箱工程師腦洞大開的日常》一書中提到，數位電路設計工程師可以說是科技業的樂高達人，透過工廠提供的標準積木去做不同組裝配置，選擇出最適合產品的樣貌。撰寫設計報告、使用手冊也是日常工作之一，不只給內部員工交流，合作客戶也時常會索取這些文件。
技能工具：
工作上常用的工具，例如Verilog、VCS、Verdi、ncverilog、C++、TCL、Perl等。工作中可能需要與外國同事或客戶討論，英文對話能力也很重要。
面試重點：
如何處理跨頻轉換，static timing analysis（setup／hold time、clock skew等）通常必考。歐嗨呦建議求職者要熟悉自身學經歷，有可能面試官會請你現場寫白版並解釋細節作法，事前也可以根據你想進入的部門、產品線，多演練、強化自己在特定產品設計上的看法與見解，加深面試官印象。
薪資水平：
根據104職涯導航（2024/11月）數據顯示，數位IC設計工程師九成具備碩士學歷，菜鳥月薪$83,929．老鳥月薪$99,739。
[joblist_plugin title='【數位電路設計工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2008001015&jobsource=104blog' amount='4']
2. 封裝工程師
封裝工程師，就是為晶片量身打造集保護、連接、散熱於一身的外殼。IC晶片非常細緻，本身也很容易受到損傷。因此研究、評估與建立封裝工程的技術就非常重要。簡言之，你要如何打包一個易碎品？
工作內容：
想像一下，晶片製造完成後就像一間沒有門窗的房子，完全沒辦法跟外界溝通，這時候，IC封裝工程師就是幫這間房子挖門窗、搭橋樑、蓋電梯樓的建築師，同時還要設法讓房屋更穩固，可以抗震防颱。在台積電任職先進封裝研發工程師的Darren在《 開箱工程師腦洞大開的日常》書中，對於封裝工程師分工有更細緻的分類。
封裝廠 製程整合工程師：封裝廠的指揮官
封裝廠 製程工程師：封裝製程中的細節掌控者
IC設計公司 封裝工程師：從概念到實踐的橋樑
產品系統公司 硬體封裝工程師：負責蓋大房子的人
封裝模擬分析工程師：揭示設計背後的真相
技能工具：
電子工程、材料科學、機械工程、高分子化學、外語翻譯（在日系材料供應商或設備商那裡，這個翻譯技能就像是超能力，如果你能用流利的日文或中文與他們溝通，你將是封裝界的翻譯超人）
面試重點：
Darren列舉以下四大重點
封裝專長完整度：無論是設計、材料分析、力學還是散熱，多強調你如何掌握和應用這些技能。
熟悉的封裝類型：列出你熟悉的類型（如BGA、QFN、SiP等）以實例說明在其中遇到的挑戰與如何克服。
風險評估及解決問題的能力：舉實例說明你如何識別風險、制定預防措施與解決方案。
應用題：假如面試官出情境題，回答時可以展示你的分析過程，解釋你如何評估問題、收集數據、制定策略和實施解決方案。Darren特別提醒，如果面試官的問題看似試探性或具挑戰性，應答時注意不要透露過多公司機密或策略，以保護你的專業界限。
薪資水平：
根據104職涯導航（2024/11月）數據顯示，IC封裝∕測試工程師六成二具備大學學歷，菜鳥月薪$59,063．老鳥月薪$61,972。
[joblist_plugin title='【IC封裝/測試工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobcat=2009003006&jobsource=104blog&order=15&page=1&searchJobs=1' amount='4']
3. 可靠度工程師
你曾買過一些電子產品，短短幾週內就莫名出問題，或像都市傳說聽到的「過保固就掛掉」嗎？可靠度工程師就是為了控制並避免這類情況發生。
工作內容：
《 開箱工程師腦洞大開的日常》作者艾斯解釋，可靠度工程師像科技公司內的算命仙，分析測試數據去算出一個新的電子產品的壽命，並驗證是否如同預期、改良產品可靠性。104職涯導航描述可靠度工程師的工作任務有：
分析可靠度問題，並進行改善。
負責安規驗證測試及認證工作。 負責環境測試工作。
負責可靠性設備之維護保養、校正，並採購其零組件與消耗品。
撰寫可靠性測試之軟體程式。 負責實驗文件編寫、報告產出。
提供客戶所要求的各項品質驗證技術與品質統計資料報告。
建立標準實驗方法。 負責新產品驗證和產品客訴處理。
負責品質工程文件之制定。
依據使用者的需求，參與工業自動化產品、可靠度驗證技術的開發與設計。
本書作者艾斯任職過台積電、聯發科、Google可靠度工程師，依據他在不同產業的經驗，彙整以下可靠度工程師平均一日工作分配表：
半導體廠IC設計廠系統廠（如 品牌廠）測試並分析數據，準備報告35%20%15%思考改善方法與跨部門溝通10%20%30%處理客戶產品問題10%5%5%參加各種會議30%40%35%執行年度專案／論文／專利等10%10%10%設計測試架構或程式改善流程5%5%5%註：此處的系統廠可靠度工程師以該公司內偏向負責半導體可靠度的職務為例。
技能工具：
需具備的工具為 RoHS、Linux、SPC；需具備的技能為 Reliability test、執行產品可靠度測試與問題分析、品保。此外，溝通也是工作中重要的一環。
一般而言需要做可靠度分析的情形有幾種，最常見是製程單位開發新的製程技術，需要各種實驗來探索如何改善製程。因此每次測試完都要跟製程單位回報測試結果並建議調整對策，萬一測試結果是不好的，這時就需要溝通的藝術。艾斯認為，一個優秀的可靠度工程師不能只把量測分析結果丟出來就拍拍屁股走人，還要耐心地跟製程、研發單位溝通安撫，避免延伸額外爭端。
面試重點：
假如你是剛畢業的新鮮人，通常會關注你的所學對可靠度分析有無幫助，或你對於半導體元件和製程的了解程度多寡，例如半導體元件操作及物理特性、半導體可靠度測試的基本失效機制和測試方法等。如果你是有工作經驗的轉職者，可能會著重於工作經驗與可靠度的相關性，大致上還是會從元件物理與製程經驗。艾斯再次強調，可靠度工程師經常要跨單位溝通，面試中展現溝通能力也很重要！
薪資水平：
根據104職涯導航（2024/11月）數據顯示，可靠度工程師近六成具備大學學歷，菜鳥月薪$52,597．老鳥月薪$56,519。
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4. 供應商品質管理工程師
想像一下，你組裝一台樂高模型，卻發現零件缺失、說明書錯誤百出。這時，你多希望有人能幫你先把關這一切，對吧？品質管理工程師就是扮演這個角色。
工作內容：
品質管理工程師是產品的守護者，除了確保從供應商那裡來的零件或成品都符合品質標準，同時也確保生產製造過程到產品出貨一切完美。《 開箱工程師腦洞大開的日常》作者之一、擁有聯發科技／Google供應商品質管理工作經歷的Joseph認為，這份職務在工作任務上會有幾個面向：
供應商品質系統改善：包含新供應商評估、現有供應商品質改善、供應商週期性審視與獎勵
產品品質改善：產品跨部門與上下游供應鏈在產品標準上進行整合、廠內品質異常事件處理、客訴退貨（是否招回已出貨產品？如何防止問題擴大？）
技能工具：
品管／品保工程師需具備的工具為品質系統、ISO9000、SPC，需具備的技能為 品管、檢驗、品保。APQP、PPAP、FMEA、MSA、8D. QC。
面試重點：
通常面試官通常會關注二個重點：供應商相關專業領域＋有系統的改善品質系統與問題。Joseph分析，假如求職者對製程有概念代表在找問題時會比較容易抓到方向，對面試有加分效果。有品質證照也會加分（目前業界最常認可的證照為6 sigma、VDA6.3 audit、IATF 16949），但不是必備。
薪資水平：
根據104職涯導航（2024/11月）數據顯示，品管／品保工程師有六成二具備大學學歷，菜鳥月薪$44,398．老鳥月薪$47,797。
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節錄自：商周出版《開箱工程師腦洞大開的日常：提早練功打底、把技能樹升級，讓科技業大廠都搶著要你 》艾斯 著
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後年開始收費 碳費預計2030年漲至1200元
2024-09-10 報導 聯合報記者李柏澔、胡瑞玲 由聯合新聞網授權轉載
環境部昨天召開第五次碳費費率審議會，討論包含費率訂定法制作業、費率調整規畫，以及不同費率方案對個別產業的衝擊影響評估等，審議委員初步建議，一般費率起徵價格每公噸300到500元，預計2030年將調升到1200至1800元，優惠費率則保留至下次會議討論。
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根據環境部的規畫，初步徵收對象以年排放量2.5公噸以上的電力業、燃氣供應業及製造業為主，預計在十月底完成費率審議，明年五月採試申報，2026年正式開始收費。
環境部氣候變遷署副署長黃偉鳴表示，本次審議對費率沒有最終決議，但審議委員建議一般費率起徵價格區間為300到500元，並以分階段調升為原則，若企業願意自主減量則能適用優惠費率，而本次審議並沒有給出優惠費率的建議草案；審議委員認為，優惠費率本身應該要有足夠誘因讓徵收對象願意減碳，因此優惠費率保留到下次會議再討論，預計第六次審議委員會最快將在九月底召開，若沒意外將是最後一次審議會。
我國碳費徵收整理表
資料來源：聯合新聞網
碳費定義台灣獨創，針對下游業者排放量課徵，採統一費率、隨量徵收
碳費計算公式碳費＝排放量（排放量－2.5萬公噸CO2e）ｘ一般費率一般費率現今每公噸300-500元，預計2030年調升至1200-1800元
徵收對象溫室氣體年排放量超過2.5萬公噸CO2當量，包括電力業、燃氣供應業、製造業（估約500家工廠）
收入用途溫室氣體管理基金專款專用，將用於「溫室氣體減量」、「氣候變遷調適」、「碳足跡管理機制」，以每公噸300元推估，一年徵收總額可逾400億元
另外，有委員建議環境部應規畫訂定2030後的徵收費率，且費率應該比照國外滾動式調整；黃偉鳴表示，鄰國新加坡的碳定價已超過新台幣500元，費率也會基於實際運作而有調整，目前委員建議的費率區間並非對不同產業而有不同的起徵價，最後的決議將會是一個共同費率。
也有委員建議，2030年後的一般費率將以每噸1200至1800元為區間，黃偉鳴強調，這個區間僅是建議性質，若直接訂定費率，將和屆時在任的委員權責產生衝突的，加上未來也有很多不確定性，然而碳費政策必須上路後才能滾動檢討。
台大氣候變遷與永續發展學程兼任助理教授趙家緯說，這次會議將2030年以後的費率範圍訂定出來，雖還不夠反應排碳的社會成本，但至少是一個好的趨勢及訊號，讓企業了解未來的方向，不會因一開始訂定的價格太低，對於接下來的減碳投資沒有效益，現在各企業，尤其是工業，對於未來的減碳決策，都要想到2030年所要被課徵的碳費。
環境權保障基金研究員林彥廷表示，上述價格若再扣掉優惠費率，企業實際繳交的碳費將更少，擔憂企業減碳成效差。
▲ 圖片來源：聯合新聞網
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