Office 整合應用：Word、Excel、PowerPoint 跨檔案資料管理
104學習
library
指能有效運用現有的程式碼集合或資源，提升開發效率與品質。熟悉這項技能表示懂得善用現成工具，避免重複造輪子，節省時間並降低錯誤率。尤其在軟體開發、資料分析等領域，能快速找到並整合合適的資源，對專案推進與團隊協作非常有幫助。掌握這項能力，也代表具備一定的技術敏銳度與問題解決能力。
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【天下學習｜線上課】從零到一 養成看數據做商業決策的習慣
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最近發現一個很神奇的網站 Nano Banana Prompt Library。
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5. PromptBase — 提示詞的「市集」
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精選 推薦 : 豈止證照而已！跨域知識大串聯，打造屬於自己的能力系統
這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健（CCChen）如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定，成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。
CCChen強調，證照不應僅是孤立的紙本證明，而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合，以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略，並以此帶動家人參與，展現出自主學習的正面能量。
他鼓勵專業人士打破學科框架，藉由跨域考證建構個人能力地圖，從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程，也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。
歡迎收聽▼
https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ
CCChen 老師課程 :
【直播課程＋限時回放】iPAS AI應用規劃師（初級）- 第三梯考前衝刺班｜8/5（三）20:00–21:30 線上直播講座｜104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c
【2026年－考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級｜全科攻略ｘ考點精華ｘ擬真題庫｜104學習
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iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題｜104獨家iPAS AI考證衝刺
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
🚀 ChatGPT 推出「Library」(庫) 新功能：你在 AI 裡的內容百寶袋來了！
你是不是常常在 ChatGPT 裡重複貼一樣的資料？
每次開新對話就要重新交代背景、再貼一次需求、再寫一次提示？
別擔心，ChatGPT 聽到了大家的心聲，正式推出一個超實用新功能：Library（資料庫/知識庫）！
這個功能一上線，真的像是開了外掛一樣，讓整個 AI 使用體驗瞬間升級。
🤔 Library 是什麼？
簡單講，Library 就是你在 ChatGPT 裡的個人「資料小抽屜」，可以把常用的東西都存起來：
像是：
- 常用的提示語（prompt）
- 寫作或行銷範本
- 專案背景資料
- 技術說明、FAQ、流程SOP
- 客戶回覆模板
而且不只儲存，它可以在你任何一個 ChatGPT 對話中，即時叫出來直接用！是不是很方便？
🧠 它解決了哪些常見痛點？
1. 不用每次重貼資料
以前每次開新對話都要說「我現在做的是一個行銷企劃，產品是XXX…」講到嘴巴乾，現在？直接從 Library 一鍵貼上，**背景說明免重講**！
2. 範本重複使用超簡單
像是「請幫我寫三種文案，用活潑/專業/溫暖語氣各一種」這種常用提示，放進 Library，一秒搞定！
3. 多專案、多任務也能分類管理
行銷活動一套、課程文案一套、客服話術一套，全都可以建立分類，讓你有條不紊、井井有條。
💼 實際應用場景超多
不管你是創作者、行銷人、PM、工程師，甚至是經營教育平台的夥伴，Library 都有大大的幫助。
🎯 行銷人員：
- 儲存 FB/IG 廣告開場白模板
- 活動行銷文案公式
- 品牌語調的提示語
💬 客服團隊：
- 儲存常見問答回覆
- 使用者抱怨時的安撫話術
- 退款或技術支援流程說明
🧑💻 工程/產品團隊：
- 技術文件摘要
- Bug 回報模板
- 需求訪談問題集
-🌟 總結一句話：
>「Library 讓 ChatGPT 從聊天小幫手，升級成你的內容神隊友。」
當你把常用的內容整理好放進 Library，不只節省時間，更能讓 ChatGPT 理解你更快、幫你做事更精準！
- 💡 最後加碼建議：
如果你是經營平台的內容或行銷工作者，超推薦立刻建立這些分類：
- 商品文案庫（產品簡介、結尾 CTA、FAQ）
- 社群貼文 prompt 範本
- SEO 架構片段（文章段落模板）
- 會員提醒與激勵語錄清單
這些都能幫你大幅提升產能、減少重工、保留知識資產！
📌 想掌握更多AI動態，歡迎關注本教室追蹤後續更新！https://nabi.104.com.tw/room/10048475
教育訓練是高昂支出還是策略投資？用「訂閱制」速效提升全員AI力！
您的教育訓練預算，是難以回收的昂貴支出，還是一筆高回報的策略投資？在AI浪潮下，傳統單點課程已難滿足企業持續賦能的需求。「訂閱制學習」正以低成本、高彈性的優勢，成為企業打造學習型組織的新引擎，透過低門檻、實戰導向與免費AI工具等六大優勢，為企業奠定穩固的人才基石，引領組織在數位轉型的浪潮中，實現人才價值的最大化。
文／人資市集
前言
身為企業的人力資源夥伴及決策者，每一筆在教育訓練的花費，都需轉化為可見的人才資本。以往傳統的單點式採購課程，就像是為了特定主題，一次次尋訪書店、添購單本的精裝書。每一本都很有價值，但若要建立起一座能隨時應對各種需求的知識圖書館，成本將會相當高昂並費時費力！
在AI潮流下快速變遷的商業環境中，企業需要的不再只是偶爾為之的「重點培訓」，而是一個能夠持續造血、自主學習的「人才生態系」。隨著數位工具及網路的成熟，「訂閱制學習」以其高效、彈性且可數據化的特性，完美補強了單點課程的不足，成為現代企業打造「學習型組織」的最佳引擎。
「104人資市集」推出的企業訂閱制方案，將讓教育訓練從一項「常規性支出」升級為一筆「高投報率的策略性投資」
單點式內訓的挑戰：當「精準打擊」遇上「廣泛賦能」的需求
單點採購的實體內訓課程，對於解決特定問題、凝聚團隊共識，有著不可取代的深度與溫度。然而，當企業面對以下新挑戰時，單靠此模式可能會感到力不從心：
預算規劃的彈性：優質的實體課程所費不貲，當多部門同時提出需求，或是市場變化需要導入新技能時，預算往往缺乏彈性即時應對。
行政流程的時間成本：從需求訪談、課程比較、講師簽約到時程協調，HR夥伴需投入大量行政心力，若能將此時間用於人才策略規劃，將創造更高價值。
學習方案的個人化：不同世代、職級的同仁，學習偏好與需求各異。單一課程「齊頭式」的學習，難以滿足所有人的期待，尤其是在需要自主、彈性學習的數位時代。
學習成效的延續性：一場精彩的課程結束後，如何將感動與知識化為持續的行動？學習需要不斷複習與強化，單次的培訓較難形成長期的學習循環。
這些挑戰並非否定單點課程的價值，而是點出了現代企業需要一個更廣泛、更持續的學習解決方案與之相輔相成。
【六大核心優勢】引領企業進入高效、實戰、零負擔的人才發展新時代
「104人資市集｜企業訂閱制方案」不僅是一個課程平台，更是一套完整的人才發展解決方案。能精準地針對企業痛點，徹底顛覆您對教育訓練的想像。
一、【低預算可執行】— 小資啟動，全員賦能
痛點：教育訓練預算有限，難以覆蓋全體同仁，往往只能集中在少數主管或關鍵人才身上。
訂閱制解方：我們打破了高價課程的門檻！訂閱費用依照公司員工數計算，最低僅需年費一萬元起，就能為您的全體員工開啟一扇通往無限知識的大門。這代表您不再需要在「培訓廣度」與「預算深度」之間做痛苦的抉擇，能以極具效益的成本，全面提升組織的基礎能力與數位素養，實現真正的「全員賦能」。
二、【手把手超好懂】— 線上重複觀看，零基礎也學得會
痛點：員工基礎參差不齊，實體課老師一講而過，基礎較弱的同仁跟不上進度，學習效果大打折扣。
訂閱制解方：線上課程的最大魅力在於「彈性自主」。訂閱期間內，所選的課程影片都可以無限次重複觀看，遇到不懂的地方就暫停、倒帶，直到完全理解為止。課程設計採用「手把手」的實作教學，一步步跟著影片做，就像有位專屬家教在身邊。這種模式對零基礎的「小白」同仁極其友善，確保每個人都能按照自己的節奏學習，真正學懂、學會。
三、【全沉浸式學習】— 告別紙上談兵，情境實戰養成即戰力
痛點：許多課程理論滿滿，但脫離實際工作場景，員工學完後仍不知如何應用。
訂閱制解方：我們堅持「學以致用」。課程內容不只教理論，更強調與實務的連結。所有範例皆取自人資、財會、行銷、業務等真實的工作戰場景，讓學員在學習過程中，就能直接對應到自己的日常工作，思考如何解決實際問題。這種「全沉浸式」的學習方法，能有效地將知識轉化為技能，真正提升員工的「即戰力」。
四、【全免費AI工具】— 降低數位門檻，中小企業轉型無負擔
痛點：想導入AI或數位工具提升效率，卻被昂貴的軟體授權費嚇退，擔心增加營運成本。
訂閱制解方：我們為您掃除數位轉型的最大障礙！平台上的所有AI應用課程，全部採用如Gemini、Apps Script、Make等強大且免費的工具進行教學。這代表您的企業在學習與導入新技術的過程中，無需承擔任何額外的軟體費用。這對於資源有限的中小企業而言是一大福音，讓數位化不再是遙不可及的口號，而是觸手可及的競爭力。
五、【免費課程更新】— 期間課程內容更新，免再付費
痛點：若重要內容改版或趨勢改變，要學習新知，就意味著要不斷地投入新的採購費用。
訂閱制解方：一次訂閱，持續受益。在您的訂閱期間，我們承諾課程內容更新後您仍可免費觀看，無須再支付一筆新課程的費用。因應AI工具的重大改版，或是勞動法規的調整，如有相關的課程更新，已訂閱舊版課程的您無需支付任何額外費用，就能免費享有原課程的更新服務，不須再多花一筆錢買新版課程。
六、【配套資源完整】— 線上線下結合，一站式滿足所有培訓需求
痛點：單純的線上學習無法滿足所有需求，有時仍需要深度的實體互動或客製化課程。
訂閱制解方：線上訂閱方案是您人才發展的穩固基礎，但我們的服務不止於此。我們提供「一站式」的完整培訓資源，若您有進階需求，後續可靈活搭配客製化的實體課程，或是導入專案陪跑顧問服務，針對特定議題進行深度輔導。從廣泛的線上賦能到精準的線下深耕，滿足您對培訓的所有需求，讓人資市集成為你最值得信賴的人才發展策略夥伴。
立即行動，開啟人才發展的新紀元
企業訂閱制透過豐富的線上資源，為企業提供了一個廣泛、持續且數據化的學習基底，讓針對性的實體課程能發揮更大的深度價值。「104人資市集 企業訂閱制」將協助企業：
更靈活地運用預算，實現廣度與深度的均衡培訓。
更高效地管理人事，將心力聚焦於策略層面。
更個人化地賦能員工，提升學習動機與成效。
更科學化地評估成果，讓每一分投資都清晰可見。
是時候升級您的人才發展策略了！讓訂閱制成為打造未來人才的穩定基石，共同引領您的企業邁向新的高峰。
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 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）
[course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業｜前後端整合開發與應用' amount=1]
5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
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新鮮人必備10大軟實力、硬技能，如何準備？104職涯教育長不藏私
新鮮人找工作，企業最看重哪些軟硬實力？面對職場轉型與AI浪潮，企業在招募時，特別重視求職者是否具備全方位的軟實力與硬技能，104人力銀行職涯教育長王榮春點出5大軟實力與5大硬技能，分享新鮮人如何由內而外養成軟硬實力，提升職場競爭力，為未來職涯打下堅實基礎！
※更新日期：2026/03/16
文／《104職場力》
本文目錄（點擊可快速前往）
企業最重視哪些新鮮人能力？10個軟實力與硬技能如何由內到外層層提升？新鮮人必備的5大軟實力，企業最重視這些特質新鮮人必備的5大硬技能，快速提升職場競爭力新鮮人軟硬實力問題QA
企業最重視哪些新鮮人能力？
新一代大學畢業生需要具備哪些核心能力？根據104人力銀行發布2026《大學品牌力》報告，企業在評估新鮮人時，仍然最重視大學畢業生的「職務能力」、「未來能力」、「學群聘僱力」及「性格優勢」等4大指標。除了學群聘僱力之外，其他3項指標均屬於「軟實力」，需要較長時間培養。
其中，「職務能力」被視為目前的就業力，企業特別看重新鮮人是否具備主動積極、溝通協調、團隊合作、認真負責、壓力承受等特質。而為了應對未來職場變遷，企業也高度重視「未來能力」，首重心理韌性並加重AI韌性，包括社會智力、持續學習、認知負荷管理、設計思維與數位素養等軟實力。
此外，報告中更提及，隨著AI快速發展，2026年企業更加重視「批判性思維」、「創新思考力」、「持續學習」與「數位素養」的重要程度都相對提升。
延伸閱讀：2026年《大學品牌力》企業重視軟實力更勝硬實力！個人指標勝機構指標2025《大學品牌力》企業仍重視職務能力、未來能力、產學力、性格優勢
104人力銀行職涯教育長王榮春指出，調查結果與HR實際用人觀察密切相符，然而目前HR還觀察到有一個共通挑戰——新鮮人較不擅長與人建立真實的面對面互動，傾向於用訊息或線上工具交流，也成為企業招募新人的一項隱憂。
我們根據104《大學品牌力》調查結果，以及104職涯教育長第一手歸納觀察，整理出必備的10大軟實力及硬技能。新鮮人若能針對這些能力進行強化，將更有機會脫穎而出！
（本文更新於2026/03，原文採訪於2025/03）
10個軟實力與硬技能如何由內到外層層提升？
104職涯教育長王榮春指出，無論軟實力或硬技能，都可用「由內到外」的邏輯來規劃與培養，幫助新鮮人依序提升自我管理、人際協作到組織貢獻的能力。
（點擊可查看詳細說明）
5大軟實力說明主動積極與成長思維養成面對挑戰時的主動性，與不斷學習成長態度。認真負責贏得主管與同事信任第一步，從細節起盡責完成任務。抗壓與情緒管理面對工作壓力與挫折，能有效自我調適穩定表現。溝通表達提升人際溝通能力，能與主管、同事順利互動。團隊合作擅於協作、同理與傾聽，能適應多元文化的團隊環境。
5大硬技能說明Excel與數據統計掌握基本數據處理與分析工具。AI素養具備數位與AI應用能力，提升職場競爭力。知識管理有效整理、應用與分享知識，累積職場經驗值。專案管理規劃、執行與協調專案，提升跨部門合作能力。職場書信與禮儀展現專業的溝通能力，適應組織文化與職場規範。
以下將依據「由內到外」的層次，分別介紹新鮮人必備的5大軟實力與5大硬技能，並提供養成建議，以及履歷自傳撰寫訣竅。
新鮮人必備的5大軟實力，企業最重視這些特質
1. 主動積極與成長思維：職場競爭力起點
具備主動積極與成長思維，勇於面對挑戰，且不畏懼學習新知。是企業最期待的特質之一，能幫助快速適應環境、解決問題。例如主動爭取實習或報名進修課程，都是展現積極度的方式。
延伸閱讀：5大「軟實力」基本功：企業重視的新鮮人競爭力如何提升？
2. 認真負責：贏得信任的第一步
展現負責態度，有助於在職場累積口碑與信任。例如在社團擔任幹部，或在專題報告中擔任組長，都是展現負責精神的好機會。
3. 抗壓與情緒管理：面對壓力，懂得自我調適
職場變化快速、壓力大，企業期望新鮮人能有效管理情緒與壓力。「壓力管理」是未來能力的核心之一，學會自我調適，才能在工作中穩定表現。王榮春提到，目前觀察到如台大、政大等大學諮商中心預約需求大增，也反映學生重視心理健康管理的程度。
延伸閱讀：企業人資如何在面談時，找具備抗壓性的新鮮人？
4. 溝通表達能力：與人有效合作的關鍵
從面對主管到跨部門合作，良好的溝通能力是職場不可或缺的軟實力。王榮春指出，觀察到LINE或公司群組內，常有新鮮人習慣已讀不回，容易造成溝通斷層。若能適時回應訊息、表達尊重，能夠展現良好溝通素養，建立職場好印象。
延伸閱讀：4成00世代因同事相處不睦離職！遇到伸手牌雷隊友3招暖心拒絕
5. 團隊合作：成為團隊中的重要角色
團隊合作是企業最重視的指標之一，未來職場中懂得理解他人、適應多元職場文化，也能提升合作成效，更有助於拓展人脈。團隊合作也是大學會透過分組報告、專題合作訓練的重點，若已具備上述軟實力特質，團隊合作力通常也不會太差。
延伸閱讀：新鮮人履歷放論文、專題加分嗎？掌握6大素材自傳完成一大半
新鮮人必備的5大硬技能，快速提升職場競爭力
1. Excel與數據統計能力：職場必備分析工具
談到不分科系的硬技能，首先要談新鮮人在校園較少接觸的Excel技能。不論在哪種職類，Excel與統計工具都常是日常不可或缺的技能。能善用Excel進行資料整理與數據分析，將大幅提升工作效率。不少人在學校使用Word、PPT的比例遠高於Excel，進入職場後才發現Excel與統計能力的重要性。
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2. AI素養：提升數位競爭力
AI浪潮來襲，企業期待新鮮人具備基本的AI應用能力，能更快適應職場的數位轉型。想要提升AI素養及數位競爭力，已有越來越多學校開設AI相關課程，如台大為文學院學生開設「生成式人工智慧導論」課程，政大、東海等大學也規劃AI課程，幫助非理工學生提升AI素養。
【104推薦】想知道自己的AI素養多高？立即上104學習檢測！→AI 素養級認證 模擬試題→104 AI通用素養檢測
3. 知識管理能力：有效累積與應用工作知識
知識管理包含「收集、整理、分享」工作上的知識與經驗，可以透過筆記或數位工具彙整內容，養成知識管理的習慣。王榮春也提醒，不只要做知識管理，還可以透過社群或實體交流與他人分享自己的知識經驗，將隱性知識顯性化，成為建立個人品牌的重要利器。
4. 專案管理能力：執行與協調專案的核心技能
專案管理已成為許多企業評估新鮮人是否具備「規劃、執行、協調」能力的標準。在校期間可從多種角度培養專案管理能力，例如參與大型活動企劃或擔任專案負責人，甚至是日常生活中的搬宿舍，其實都蘊含專案管理的實務練習。
5. 職場書信與禮儀：懂得專業溝通才不失禮
新鮮人若缺乏基本的職場書信與回應禮儀，容易讓主管與同事感到不適。例如，少數學生或新鮮人在LINE、Email中習慣簡短回應、已讀不回，或忽略自我介紹，反而讓溝通顯得不夠正式。若能多加留意書信、訊息的格式與用語，能展現良好職場態度。
延伸閱讀：【中文Email格式】商業／求職電子郵件7重點+撰寫範例
新鮮人軟硬實力問題QA
1. 新鮮人如何培養軟硬實力？
想要培養軟實力，平時可透過社團參與、專題報告、打工或實習，累積面對真實情境的經驗。例如：擔任社團幹部、參與產學合作專題，都是實戰機會。至於Excel、AI素養等硬技能，則可以透過免費或付費資源進修提升技能。
2. 一定要參加實體社團或活動才能培養軟實力嗎？
即使無法參與實體社團或活動，目前也有很多線上資源，能夠透過線上專案、虛擬共學小組，培養協作、溝通、專案管理等軟實力。
3. 如何在履歷與面試中展現能力？
新鮮人要如何在履歷面試中展現軟實力呢？針對履歷表撰寫技巧，王榮春提到很多新鮮人會苦惱於「工作經驗」欄位到底該寫什麼，其實社團、專題、實習經驗都可寫入「工作經驗」欄位，只要清楚標註該經歷是「社團」、「實習」或「專案」等類型及時間，就不容易讓HR對內容產生混淆或質疑。
相關經驗可用條列式說明，說明自己擔任何種角色，展現任務內容、績效成果與學到的能力。此外，可搭配104人力銀行推出的測評工具補強性格面證據，讓HR能清楚看到你具備的能力與潛力。
推薦工具：104職業適性測驗、104生涯興趣測驗延伸閱讀：新鮮人履歷技巧公開！最新教學附範本，面試錄取機率大增
4. 從企業角度觀察，還有哪些能力是加分項？
跨世代合作力：新鮮人在進入職場後，會面臨跨世代溝通與合作的挑戰。懂得理解與包容不同世代的管理風格、價值觀，能幫助更好融入團隊。如果懂得調整與熟世代同事的溝通方式，能成為被主管賞識的加分項。
情緒管理與適應力：工作環境快速變動，企業更加重視新鮮人的情緒管理與適應力，懂得應對壓力與變化，才能在職場中穩定發揮。如具備高適應力，更容易勝任需要頻繁面對變化與挑戰的工作任務。
延伸閱讀：企業角度如何有效面談年輕人？4大面試問題分析
以上就是本次關於「新鮮人需要具備的10個軟硬實力」分享，從大學時期主動累積上述軟硬實力，有助在進入職場時更有底氣，為未來職涯打下堅實基礎！
2026年高效工作術！盤點9種辦公室生產力工具App
內容太多想記下筆記，哪款筆記軟體適合自己呢？工作常常分心想滑手機，如何才能提升專注力？想和團隊即時線上討論，除了通訊軟體開視訊還有什麼方法？《104職場力》為您整理幾個辦公室實用生產力工具App，包括手寫筆記、文法錯字修正、時間管理等提升效率、增加便利性的軟體，讓工作更加靈活！
文／《104職場力》
生產力工具網站／APP特色Slack通訊軟體協作工具，可以即時交談、群組對話。Zoom遠距、視訊會議工具，與團隊成員直接網路交流。Evernote筆記和組織工具，跨平台支援桌機、iOS、Android。GoodNotes筆記和組織工具，目前僅支援macOS、iOS、iPadOS。Notability筆記和組織工具，目前僅支援macOS、iOS、iPadOSTodoist任務管理工具，清楚管理日常各式工作與行程。Forest時間管理工具，提高專注力並減少分心，讓樹木成長茁壯。Grammarly語法和拼寫檢查工具，可以迅速修正拼字、文法錯誤。Later社群媒體管理平台，管理你所經營的各種社群網站。
1. Slack
許多企業都會用的Slack是什麼軟體？
Slack是一個通訊協作工具，可以即時交談和群組聊天功能，讓團隊成員能夠快速溝通和討論問題。它的功能有：
即時聊天：可以與團隊成員立即溝通、討論問題。
建立群組頻道：團隊成員在不同頻道中進行對話，討論不同主題面向。
文件分享：分享文件、圖片、影片等。
寄送通知：可以透過電子郵件、手機通知等方式向團隊成員發送通知，及時了解重要訊息。
應用程式整合：可以整合其他應用程式，如Google Drive、Trello等，在Slack上直接連結這些應用。
自訂義訊息：可以設置自定義訊息，如自動回覆、提醒等，提升工作流程與效率。
網站連結：Slack
網站語言：提供繁體中文
費用：免費版、Pro、Business+、Enterprise Grid
版本：
桌面版：macOS、Windows、Linux
應用程式：Apple App Store、Android Google Play
▲ 圖片來源：Slack
2. Zoom
眾多遠距、視訊會議和網路研討會的工具之一，不論成員身在何處，它可以與團隊成員直接網路交流。例如：
視訊會議：視訊通話可以同時支援多達1000位與會者，在會議中分享畫面、白板、文件、影片等內容。
音訊會議：除了視訊通話，也能透過電話加入音訊、設定喇叭與麥克風或召開個人電話會議。
畫面分享：會議中分享自己的畫面，同步讓其他與會者檢視畫面、簡報、工作表等。
註解和白板：在分享文件或畫面上增加註解和標記，或使用白板即時進行線上協作。
網路研討會：舉辦網路研討會或直播，Zoom有提供管理註冊和報名程序的功能。
會議錄製：如果是會議主持人，可以錄製會議存檔，後續回放和分享。
網站連結：Zoom
網站語言：提供繁體中文
費用：基本免費（Basic）、Pro、Business、Enterprise
版本：
桌面版：macOS、Windows（官網下載連結）
瀏覽器擴充功能：Chrome、Firefox
電子郵件：Microsoft Oulook增益集
應用程式：Apple App Store、Android Google Play
▲ 圖片來源：Zoom
3. Evernote
筆記和組織工具，可以快速記錄想法和重要資訊，並將統整組織，日後方便檢閱搜尋。例如：
筆記和記事本：建立不同類型的筆記或記事本，可以設定於不同標籤或文件夾中。
增加多媒體檔案：可以加入圖像、聲音和影片等多媒體檔案於筆記中。
網頁文章剪貼：Evernote提供瀏覽器擴充功能，文章、網頁、螢幕擷取都可以直接儲存到筆記中。
標籤搜尋：透過標籤清楚分類，搜尋時更快速找到想要的文件。
共享協作：開啟文件分享權限後能與他人共同協作。
同步備份：支援跨平台同步和備份，不同設備上都可以使用，也避免防止資訊不見或損壞。
整合服務：能與Google日曆、電子郵件及雲端硬碟等、Slack、Microsoft Teams許多應用程式整合，提升效率。
網站連結：Evernote
網站語言：提供繁體中文
費用：免費版、個人版、專業版、團隊版
版本：
桌面版：macOS、Windows
瀏覽器擴充功能：Chrome
電子郵件：Microsoft Oulook增益集
應用程式：Apple App Store、Android Google Play
▲ 圖片來源：Evernote
4. GoodNotes
筆記和PDF編輯軟體「GoodNotes」，其功能有：
建立不同類型筆記：如手寫、打字和插入圖像、聲音、影片等多種媒體。
手寫筆記和繪圖：GoodNotes支援手寫筆記和繪圖功能，在iPad上可以用手寫筆或Apple Pencil手寫筆記或繪圖。
PDF、PPT編輯：可以編輯PDF及PPT文件，包括增加註釋、標記、繪圖、刪除和更換文件等。
錄製音訊筆記：編輯筆記同時，也能錄製音訊檔，而播放錄音即可看到所做筆記同時出現。
文字識別功能：支援手寫文字識別功能，可以透過搜尋找到手寫文字資訊。
抽認卡：將筆記轉化成抽認卡，透過間隔重複進行複習，增加熟悉。
分享匯出：筆記和PDF文件可以上傳到雲端或其他應用程式中、與其他人分享，並匯出多種格式如PDF、Word、PowerPoint等。
iCloud同步備份：透過iCloud同步備份能在不同裝置瀏覽使用。
網站連結：GoodNotes
網站語言：提供繁體中文
費用：免費版（建立筆記數量、功能有限制）、付費版（一次性買斷 NTD$290）
版本：
桌面版：macOS
應用程式：Apple App Store
▲ 圖片來源：GoodNotes
5. Notability
不論你是學生課堂記下筆記、教師紀錄課堂資訊與教學內容、從業人員繪圖並記下重要資訊等，相信有使用iPad也都不陌生這款筆記軟體「Notability」。
其主要的功能有：
建立不同類型筆記：如手寫、打字和插入圖像、聲音、影片等多種媒體。
手寫筆記和繪圖：Notability支援手寫筆記和繪圖功能，在iPad上可以用手寫筆或Apple Pencil手寫筆記或繪圖。
PDF、PPT編輯：可以編輯PDF及PPT文件，包括增加註釋、標記、繪圖、刪除和更換文件等。
錄音：編輯筆記同時，也能錄製音訊檔，在課堂、會議、講座等場合十分好用。
手寫筆記轉換為文字：支援手寫文字識別功能，將手寫筆記轉換為文字，更為方便編輯與閱讀。
分享匯出：筆記和PDF文件可以上傳到雲端或其他應用程式中，並能匯出多種格式，如PDF、Word、PowerPoint等。
iCloud同步備份：透過iCloud同步備份能在不同裝置瀏覽使用。
網站連結：Notability
網站語言：提供繁體中文
費用：免費版（建立筆記數量、功能有限制）、付費訂閱制（Notability Plus）
版本：
桌面版：macOS
應用程式：Apple App Store
▲ 圖片來源：Notability
6. Todoist
Todoist是一個任務管理工具，可以設定期限、優先級別和提醒事項，更清楚的管理日常各式工作與行程，例如：
建立任務清單：建立各種類型的任務清單，例如工作、家庭、學習等等，組織任務、提升效率。
設定優先順序：可以標記將各種任務標記優先順序，「重要」、「中等」或「較不重要」，更清楚的安排時間規劃。
設定期限：為每個任務設定期限，掌握進度並確認什麼時候需要完成。
建立次要任務：如果任務較為龐大複雜，可以再往下設定次要任務，以便追蹤進度。
設定標籤、提醒等：讓任務更清楚。
與其他成員共同合作：可以設定將任務與他人共享，團隊都能清楚了解任務資訊與進度。
Todoist提供免費版及按月付費，以及企業商務用，差別在於項目、共同協作成員數量等限制。
網站連結：Todoist
網站語言：提供繁體中文
費用：免費版、專業版、企業版
版本：
桌面版：macOS、Windows 10/11、Linux
瀏覽器：Chrome、Firefox、Microsoft Edge、Safari
應用程式：Apple App Store、Android Google Play
穿戴裝置：Apple WatchOS、Google Wear OS
電子郵箱：Gmail插件、Gmail、Outlook
▲ 圖片來源：Todoist
7. Forest
幫助您放下手機，專注生活的 App。
Forest
「Forest 專注森林」是一款時間管理工具，它可以幫助使用者提高專注力並減少分心，透過有趣的種植「虛擬樹木」方式來完成目標。
今日社會人手一機，更是難以放下對手機的依賴，因此不論工作、學習還是社交場合中，想要提高專注力、減少查看手機的行為、更享受於與人社交的過程，這款App可能很適合你。
啟動Forest選擇一個時間長度並開始計時，這段時間不能使用其他軟體、應用程式，否則成長中的小樹就會枯萎。持續執行持續達成目標後，森林就會變得愈來愈茂密。
而Forest也與種樹組織Trees for the Future合作，如果使用者累積一定金幣後，Forest就會種植一顆真正的樹苗在地球上。
網站連結：Forest
網站語言：提供繁體中文
費用：免費版（提供應用程式內購）
版本：
瀏覽器：Chrome擴充功能
應用程式：Apple App Store、Android Google Play
穿戴裝置：Apple WatchOS
▲ 圖片來源：Forest 專注森林
8. Grammarly
寫電子郵件、報告和其他業務工作文檔、文案時，可以透過Grammarly語法和拼寫檢查工具迅速修正拼字、文法錯誤。功能如：
文法和拼寫檢查：檢查文中的文法和拼寫錯誤，並提供相關建議與修正，從而改善文句順暢與正確性。
語法改進：根據文章類型，如學術寫作、新聞稿件、社群媒體，提供語法建議。
標點符號：有時可能漏打或錯用標點符號，它會檢查文中標點符號的使用狀況。
詞彙替換：提供詞彙同義字更多選擇，單字使用上更精準也讓語句更豐富。
調整撰寫風格：它也能提供撰寫風格建議。
Grammarly提供免費版、高級版以及企業商務用，差別免費版僅有基礎功能，如要更進階的改善建議則須付費。
網站連結：Grammarly
網站語言：英文
費用：免費版、高級版、企業版
版本：桌面版：macOS、Windows
瀏覽器：Chrome、Firefox、Microsoft Edge、Safari
文書軟體：MS Office、Google Docs
應用程式：Apple App Store（iPhone、iPad）、Android Google Play
▲ 圖片來源：grammarly
9. Later
Later為一社群媒體管理平台，主要功能在於管理你所經營的社群網站，排程貼文、分析社交平台上的活動、行銷等。功能如：
設定排程：透過Later編輯並可預先排定每個社群媒體貼文、圖片。
多平台支援：支援Instagram、Facebook、TikTok、Twitter、LinkedIn、Pinterest等社群平台，一次管理所有社群活動。
儲存標籤：整理社群媒體標籤。
分析報告：分析社群媒體成效，了解貼文表現、提供粉絲、受眾群體有用資訊。
貼文管理：管理不同平台的貼文圖片，可修改圖片、增加文字等功能。
多人共同管理：可以新增與他人共同協作，共享帳號和管理。
網站連結：Later
網站語言：英文
費用：免費版、入門版（Starter）、成長版（Growth）、進階版（Advanced）
版本：
桌面版：macOS、Windows
應用程式：Apple App Store、Android Google Play
▲ 圖片來源：Later
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為什麼我發的Mail，都沒人要回我信？｜職場工作術
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
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【104 talks】中小企業主系列講座- 打造頂尖業務&精準稅務思維｜1/10、1/17 線上免費直播
文／104人資市集
「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升
為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。
中小企業主系列講座-打造頂尖業務&精準稅務思維(共2場)
2025年1月份共有兩個場次!
1/10(五)將解密業務人員的三大成長層次，深入剖析如何評量與規劃一位好業務，並提供實用的培育技巧，助力打造高效業務團隊，全面提升業績表現！
1/17(五)將帶您掌握中小企業稅務規劃的核心技巧，從避免稅務風險到合法節稅，助您輕鬆提升淨利；更深入解析如何規避違規處罰，穩健經營無憂！
相信不管是中小企業主、人資、業務主管、財務主管，都能為您的企業注入新知識，帶來新改變！
場次一：1/10(五)13:30~15:00
【提升業績的關鍵：培育優秀業務的核心秘訣- 業務的自我提升三層次】
與談人：孫治華 老師 / 主持人：陳善能 協理
您將會學到：
★ 如何規劃與評量一位好業務?
★ 如何培育一位好業務?
★ 業務人員的三個層次
場次二：1/17(五)13:30~15:00
【你需要的不只是財務規劃，還有稅務規劃！- 合法節稅省下的每一塊錢，都是企業主的淨利】
與談人：陳衍任 老師、孫治華 老師 / 主持人：陳善能 協理
您將會學到：
★ 中小企業如何避免稅務風險
★ 中小企業如何進行稅務規劃
★ 中小企業如何避免違規處罰
講座資訊：
講座時間：場次一 ：2025/1/10（五）13:30~15:00場次二 ：2025/1/17（五）13:30~15:00
報名截止時間：2025/1/8(三)
活動形式：線上免費直播
適合對象：中小企業老闆、企業主
價值：3600元 → 免費
立即點我免費報名
【報名流程】
1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。
【注意事項】
報名前，請詳閱課程內容及購買須知。
104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。
104 人資市集 保留報名審核權利。
如有課程相關問題，請至聯絡我們留下相關訊息。
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共識營的前、中、後準備及成功的8大關鍵！
文：宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士
原標題：共識營在人才發展提升之運用重點
在年底或年度規劃時，許多企業會選擇舉辦「企業共識營（corporate retreat）」來增進團隊合作、提升領導力，並制定未來的策略。這些活動通常在度假飯店或自然景區舉行，旨在將員工從日常工作環境中解放出來，通過一系列有目的的活動來促進團隊凝聚力與創新思維。本文將深入探討企業共識營的魔力與其對組織人才發展的重要性，並分享如何規劃一場成功的共識營。
關鍵字
共識營
工作坊
人才發展
WORKSHOP
領導力精進營
策略共識營
年度計畫共識營
團隊活力營
大綱
(1.) 前言 (2.) 共識營對組織人才發展的意涵 (3.) 共識營的類別 (4.) 共識營的前中後規劃重點與步驟 (5.) 共識營關鍵成功因素 (6.) 總結
(1.) 前言
您的企業有辦過『共識營』嗎?每年第四季或年底，各家度假飯店都熱烈迎接企業年度計畫或策略共識營的到來!
企業共識營（corporate retreat）是一種企業活動，大多數單場共識營的時間為2天1夜或3天2夜，旨在將員工從日常工作環境中跳脫出來，參加一系列有助於團隊建設、領導力培訓、策略規劃等活動。這種活動通常在一個相對安靜和與工作場所不同的地點舉行，如度假村、鄉村旅館或自然景區。
一些頂尖的台灣企業，如鴻海集團和台積電，雖然主要聚焦於技術和製造，但也重視內部管理和員工培訓，通過各種形式的共識營來促進公司內部的合作和創新。
企業需要提撥預算來舉辦共識營，為何各企業仍趨之若鶩的持續每年舉辦，到底共識營之魔力在哪呢?筆者與團隊以近五年不下100場各式共識營之經驗，為此揭開魔力面紗!
(2.) 共識營對組織人才發展的意涵
組織中最重要的主體是人，亦即是員工(人才)，如何讓人才發展以利提升人力資本，共識營便是其中一個很重要之方案!
茲整理共識營對人才發展之重要效益如下： (1.) 促進團隊合作：共識營提供一個非正式的環境，讓員工可以更好地相互了解和建立信任，這對於日常工作中的團隊合作非常重要。 (2.) 提升士氣和動力：參加共識營可以讓員工感受到公司的重視和關心，從而提高他們的工作熱情和動力。 (3.) 策略規劃和創意激發：共識營通常包括工作坊和討論會，這是公司領導層和員工一起探討戰略目標和創新想法的好機會。 (4.) 培養領導力：共識營提供一個平台，讓現有幹部與儲備幹部能展現與精進他們的管理和領導能力。 (5.) 解決問題：在共識營中，員工可以面對面地解決問題。 (6.) 加強企業文化：通過共識營，公司可以更好地傳遞企業文化和價值觀，增強員工的歸屬感和認同感。 (7.) 改善溝通與凝聚共識：共識營提供了一個開放的環境，促進上下級和部門之間的溝通，改善信息傳遞和理解。
(3.) 共識營的類別
企業共識營可以根據其『目的性』區分為多種類別。
以下是幾個常見的企業共識營類別： (1.) 策略規劃營： 制定和評估企業的長期戰略目標和計劃。 (2.) 年度計畫共識營：擬定新年度年度計劃與達標行動方案。 (3.) 團隊建設營：加強團隊合作、提高溝通效率、建立信任。 (4.) 領導力培訓營：提升現有領導者的管理能力，發掘和培養未來的領導者。 (5.) 創意與創新營：激發員工的創意和創新思維，解決具體的業務挑戰。 (6.) 團隊活力提升營： 提高員工的士氣和滿意度，減少工作壓力。 (7.) 文化與價值觀強化營：加強員工對企業文化和價值觀的認同，促進文化整合。 (8.) 跨部門協作營：促進不同部門之間的協作和理解，打破部門壁壘。 (9.) 部門達標提升營：針對重點部門，提升員工的專業技能和知識，適應新技術和市場需求。
人氣團隊建立與團隊合作培訓課程>>
(4.) 共識營的前中後規劃重點與步驟
大部分企業對於各類想舉辦共識營之規劃時間，都會隨著新年度而展開，也就是每年9-12月間進行，同時也可搭配政府訓練補助方案(例如大型人力提升計畫)來申請部分補助。
整個共識營規畫之核心金三角：目標、活動、結果，舉例如下說明：(1.) 目標：培養中層管理者的領導力和決策能力。(2.) 活動：領導力工作坊、模擬商業情景、個人反思和團隊回饋環節。(3.) 結果：提升了中層管理者的領導能力，促進了更有效的決策和團隊管理。
針對企業共識營在前期、中期和後期的各個階段進行的步驟和重點，整理如下：
提升管理職能，帶領公司再成長>>
(5.) 共識營關鍵成功因素
經營層支持：重要的活動，需要高層鼎力支持，以利獲得有效推展，人資部門必須整理舉辦共識營之目的與期望效益，完整呈報經營層主管並獲得同意，舉辦當天，如果經營層能親自與會指導，展現高度重視與支持，更是非常有助於共識營達成高效益之成功關鍵之一!
目的性之專業規劃與設計： (1.) 具體目標導向：活動設計圍繞特定的目標，如增進團隊協作、提升員工士氣、培養領導力或制定企業戰略等。 (2.) 多元客製化活動設計：包括工作坊、討論會、團隊遊戲、體驗式學習活動，旨在促進互動和參與。
專業用心的顧問團隊引導：需要有專業的顧問來引導和主持活動，確保活動目標得以實現。
地點與效益選擇：在一個相對安靜和與工作場所不同的地點舉行，筆者強烈建議企業端不要為了節省預算，而選擇在公司內舉辦共識營，這不僅僅會讓與會同仁無法抽離工作、專注參與及討論，更是無法達到放鬆效果，因此非常容易陷入『事倍功半』之負效益中!
合理的預算和資源分配：確保活動的每一環節都有足夠的資源支持，預算包括住宿、餐飲、交通和活動材料等。
有效的溝通和說明：確保所有參與者在活動前、中、後的有效溝通，讓他們了解活動目標、內容和期望結果。
持續的反饋和精進：在共識營結束後，收集參與者的反饋，並根據反饋進行改進，確保未來的活動更加成功。
確保效益極大化：例如年度計畫共識營，每部門主管可以帶左右手一起參加，一方面協助規劃，另方面也有培養策略思維之雙重效益!
(6.) 總結
企業共識營的核心在於通過創建一個與日常工作不同的環境，幫助員工在輕鬆愉快的氛圍中建立信任、增強合作、激發創意，從而提升整體的工作效率和企業凝聚力。
企業共識營是一個重要的工具，能夠在多個方面提升企業的整體表現和員工的滿意度。
每種類型的企業共識營都有其特定的目標和設計，根據企業的需求和目標選擇合適的類型可以最大限度地發揮其效益。
成功的企業共識營需要在目標設定、活動設計、預算管理、前期規劃、地點選擇、有效溝通和持續改進等方面進行全面考量和精心準備。
多數企業舉辦共識營時，絕大多數都會尋求專業顧問團隊，協助規劃與執行，以力求原始目的之達成!
台灣企業舉辦共識營的趨勢顯示，這類活動在提升企業運營效益和員工滿意度方面具有顯著的價值。未來，隨著企業對員工關懷和內部協作的重視，共識營的應用範圍和形式可能會更加多樣化。
本文最期望能帶來之效益：藉由我們對於各類共識營之規劃與舉辦上，讓員工產生正向士氣並提升技能與戰鬥力，最終幫助企業留才與持續永續成長獲利，與大家共勉之!
急件ＯＫ！共識營、企業教育內訓快速成案！>>
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掌握AI革命：人力資源選、育、用、留的智慧管理新時代
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文／宸碩管顧公司總經理｜楊伸太博士
原標題：「AI在人力資源的應用」為主題發揮：包括選、用、育、留的應用場景
關鍵字
數位人資
AI
AI人資應用
人資數位升級
本文目錄（點擊可快速前往）
前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
學習與實踐
總結
一、前言：未來只有不會用AI的人會被淘汰
1. 隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，全球企業正迎來數位化轉型的浪潮。在人力資源管理（HR）領域上，AI正快速成為不可或缺的工具。
2.從簡化重複性工作到優化決策，AI不僅提升了人資的效率，更改變了傳統的人才管理模式。
3.然而，隨著技術普及，對人資從業者來說，最重要的是如何掌握AI技術、讓自己在未來職場中保有競爭力。
4.因此，未來的企業將對「數位人資」有更高的需求與期待，同時，我們絕對要跟上這波AI潮流，不要變成被淘汰的那一群人。
二、成為一個及早善用AI、提升效率的人資工作者
1. AI是我們的協作工具，AI在HR領域的價值不僅僅是在「效率化」，更能幫助人資從事高附加價值的工作，例如： (1.) 人資的傳統工作，例如履歷篩選、工時計算、薪酬核對等往往會占用大量時間。透過AI自動化工具，能處理這些瑣碎任務，讓人資能專注於更具策略性或高價值性的工作。 (2.) AI能快速分析大量數據，從中彙整與分析出有效的資訊或資料，例如預測員工流失率、分析招聘效果或分析培訓成效，幫助企業做出更具前瞻性的決策。 (3.) AI能透過自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）技術，為每位員工提供個人化的發展計劃，例如推薦適合的學習課程、職涯發展機會等，提升員工的滿意度與參與度。
2. 綜合以上，筆者鼓勵與互勉，彼此都要及早成為一個善用AI、提升效率的人資工作者。
三、人資運用AI的選、用、育、留之KPI、應用範圍與建議
1.選才： (1.) KPI舉例： A. 篩選效率：履歷處理時間縮短50%以上。 B. 招聘成功率：AI推薦候選人的匹配度達80%以上。 C. 面試人力減少：初篩流程的人工參與減少30%。 (2.) 應用舉例： A. 自動履歷篩選：AI能根據職位需求，自動篩選候選人履歷，快速找到最符合條件的人才。 B. 人才推薦：透過AI演算法，根據企業過往的招聘成功案例，推薦高潛力的候選人。 C. 面試分析：AI語音分析技術可評估候選人的語氣、用詞和情緒，輔助招聘決策。 D. 104資訊科技集團總經理黃于純指出，104人力銀行已透過以下五大AI創新技術，將求職者找工作的媒合成功率提升12%。 提供AI履歷生成服務，節省時間。 透過大數據檢視履歷完整度&AI提供修正建議，完善履歷。 AI職涯顧問 (https://talent.104.com.tw/joblist)用關鍵問答找到履歷亮點。 依照最新工作、求職者興趣，推薦個人化職缺。(引入AI技術！推薦工作媒合成功率增加12%，企業招募天數縮短30%) (3.) 綜合建議： A. 導入AI招聘工具如ATS（Applicant Tracking System）。 B. 利用市場上的AI面試工具，提升招聘的公正性與效率。
2.用才： (1.) KPI舉例： A. 員工滿意度：智能化排班使員工滿意度提升20%以上。 B. 工作效率：職位與技能匹配度提升15%。 C. 績效透明度：績效評估準確性提高30%。 (2.) 應用舉例： A. 職位與技能匹配：AI通過分析員工的技能數據，優化職位分配，確保人盡其才。 B. 績效分析與預測：透過數據分析，幫助管理者即時了解員工的表現，預測未來表現趨勢。 C. 智能化排班：AI能根據工時需求、員工偏好和法律規範，提供最佳排班建議。 (3.) 綜合建議： A. 導入員工數據分析平台，定期更新員工技能與績效資料檔案。 B. 將AI技術融入績效評估流程，避免人為偏差。
3.育才： (1.) KPI舉例： A. 學習完成率：推薦課程的完成率提高至80%。 B. 培訓投資回報率：學習後職位能力提升明顯，培訓成效增長25%。 C. 技能匹配度：員工與職位需求的技能匹配度提高20%。 (2.) 應用舉例： A. 學習需求分析：AI能根據員工的職位需求與過往學習歷史，推薦最適合的課程。 B. 智能化學習平臺：提供自動化學習計劃與即時反饋，提升學習效果。 C. 技能差異之缺口分析：AI分析組織中技能缺口，幫助企業優化內部培訓計劃。 (3.) 綜合建議： A. 導入AI學習系統（如LMS），結合員工的職涯發展目標進行學習規劃。 B. 持續優化學習平台，確保用戶體驗良好，提升學習參與度。
4.留才： (1.) KPI舉例： A. 離職率：高風險員工的流失率降低20%。 B. 滿意度：員工滿意度指數提高15%。 C. 挽留效果：AI預測的流失員工成功挽留率達30%。 (2.) 應用舉例： A. 流失風險預測：AI根據員工參與度、績效表現等數據，預測離職風險並提出建議。 B. 員工滿意度調查：AI自動分析調查結果，分析出員工不滿意的主因。 C. 福利優化建議：AI能根據員工特性，推薦個性化福利方案，提升留任意願。 (3.) 綜合建議： A. 使用AI數據儀表板，定期監測員工流失風險。 B. 設計個性化的員工福利與關懷方案，提升員工忠誠度。
四、學習與實踐：建議透過AI概念知識(K)與工具技能(S)的學習，逐一應用實踐之
1.概念知識學習：例如學習AI相關的基本知識，例如指令學習、自然語言處理等概念，同時知悉與遵守數據倫理與隱私保護規範。
2.人資相關工具技能學習： (1.) 例如參與HR科技論壇與受訓、104數位人資學程學習等，同時可掌握最新的AI應用案例。
3.學習後逐一應用實踐出來 (1.) 可以從小規模應用開始實踐。 (2.) 與IT部門合作，推動人資數位升級項目。 (3.) 善用內外部數據資源，讓AI應用更加精準。
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五、總結
1.AI正加速推動人資管理的數位升級，從選、用、育、留全方位優化HR流程，讓企業的人才管理更加高效、智慧化。面對這場AI浪潮，鼓勵人資工作者需要快速掌握AI工具，讓自己盡早成為「智慧化人資」的引領者。
2.在數位轉型的浪潮中，人資需要具備與AI共存的能力，而學習與實踐是必經之路。唯有不斷學習、實踐，才能抓住AI帶來的挑戰與機會，盡早規畫與進行AI工具的學習善用學習資源，例如104數位人資學程，同時積極運用在工作上。
3.透過學習並應用AI技術，人資工作者能在AI浪潮中保有核心競爭力，成為真正的智慧型HR專家。
4.祝福各位先進，都能在所屬企業中，有效學習與應用AI工具，提升自我價值，讓自己變成高CP值的優質人才!
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想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
越來越多企業投入數據分析領域，也讓資料工程師的職缺需求大增，根據104薪資情報網站，資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是資料工程師？需要哪些技能？資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成：4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情：掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑：邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師｜資料科學家資料工程師的挑戰
什麼是資料工程師？需要哪些技能？
資料工程師工作內容
資料工程師又稱為數據工程師，主要工作內容是與數據相關的技術支援，建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理，確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。
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資料工程師技能與工具能力分析
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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。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
資料工程師的挑戰
數據處理最大的挑戰，就是保持數據的一致性，這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容，尤其在時間壓力之後，必須處理包括數據的異常與缺失，數據清洗與校正等。因此，資料工程師必須有對數據工具的熟悉度，以及知道如何高效處理大數據需求的能力。
除了技術層面，隨著技術的快速更新，資料工程師需要不斷學習新工具與技術，如雲端平台和大數據框架，充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此，面對多方面的挑戰，具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力，才能滿足不斷變化的業務需求。
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