訓練日期：2026-05-13上課地點：新竹縣竹東鎮中興路四段195號上課費用：線上洽詢 課程介紹： 在數據驅 …

訓練日期：2026-05-13
上課地點：新竹縣竹東鎮中興路四段195號
上課費用：線上洽詢

課程介紹：

在數據驅動的時代，數據清理與分析是每個人都需要的關鍵技能。本課程將介紹如何利用ChatGPT來協助Excel進行自動化處理，教你快速且高效完成數據清理與分析任務，提升工作效率與資料準確性。

報名此課程

課程內容：

師資介紹：

王講師

• Microsoft MVP微軟全球最有價值專家
• Microsoft Office 2016 Master(大師級)
• Microsoft MCT (Microsoft Certified Trainer) 微軟官方認證講師
• 台灣微軟Microsoft Office365 大使訓練暨支援大型客戶訓練資深講師

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

報名此課程

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【5/13新竹場】ChatGPT在Excel數據清理與資料分析之應用 – 工研院產業學院 新竹中興學習據點 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

開課日期：2026-04-21上課地點：新竹市東區光復路二段295號3樓之2(新竹恆逸教育訓練中心)上課費用： …

開課日期：2026-04-21
上課地點：新竹市東區光復路二段295號3樓之2(新竹恆逸教育訓練中心)
上課費用：線上洽詢

課程介紹：

特色一、以自然語言驅動的資料分析流程（Vibe Coding × AI）
學員無需撰寫程式碼，即可透過自然語言描述分析需求，結合 Vibe Coding 與 AI 輔助工具，完成資料整理、分析與視覺化。有效降低技術門檻，讓非工程背景者也能快速產出具備實務價值的分析成果。

特色二、實作導向的完整分析體驗，強調「可落地」成果
課程不以理論為主，而是從實際情境出發，涵蓋環境建置、問題定義、分析流程到成果展示，逐步帶領學員完成可實際應用的資料分析專案，培養即學即用、能直接應用於工作或學習場域的能力。

報名此課程

課程內容：

師資介紹：

 陳講師

• 現任：台灣人工智能產業協會講師、實踐大學推廣中心講師等。
• 專長：機器學習、影像識別、大型語言模型、生成式AI、數位電路與嵌入式系統、程式設計。
• 經歷：中原大學電子所博士、中央研究院資訊科學所博士後研究員，曾任資深工程師與資料科學家，並擁有豐富授課經驗，擔任公協會講師多年。

報名此課程

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

[elementor-template id="128291"]

這篇文章 【4/21新竹場】AI 驅動的資料分析實務（使用Vibe Coding） -【工研院】 產業學院 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

未來想應徵、轉職數據分析師的工作，需要具備什麼專業能力？又有什麼分析、報表相關工具是需要事先熟悉？

記者／孫敬 Archer Sun

談到「數據」這項資源，想必不論是大小公司、跨國企業都會認同它的重要性，然而光是擁有數字、懂得跑報表或系統還不夠，要怎麼從一堆數字中「分析」並清楚「用圖表」給出「有價值的資訊」，考驗數據分析師（Data Analyst）對身處的產業及市場的理解，以及管理層期望的未來發展方向。

如果你是個希望能參與高層決策、改變產品服務甚至公司發展的人，發揮數據的力量就是不可或缺的能力。未來想應徵、轉職數據分析師的工作，需要具備什麼專業能力？又有什麼分析、報表相關工具是需要事先熟悉？

數據分析師職務攻略

數據分析師必備技能及專業​

需要具備哪些能力

想要從數字裡面找到答案，第一步便是要懂得如何操作資料分析工具及報表，最基礎的第一步入門像是如何運用Google Sheet或Excel（RFM、NES、Cohort Analysis）功能，當有一定熟悉後可再進階深入到SQL、Python來清理、整理資料的數據庫。

整理完數據項目之後，數據分析師下一步要思考的是，如何把資料用圖像化的方式呈現。除了Google Sheet或Excel外，可搭配Tableau、Microsoft POWER BI，部分公司會用到Python、R語言來處理，但Tableau普遍較多數據分析師在使用，基本上想踏入這個領域都要熟悉此項工具。

其他建議具備的能力

對數據分析師來說，花費最多心力的地方不是跑數據做報告，反而是「跨部門溝通」及「釐清各部門需求」，不論小從幾十人的公司，又或者大到幾百人的企業，在沒有彼此協作的基礎上，要一個個去摸清其他同事的習性是相當具有挑戰性，有些部門因為不具備數據分析相關背景，數據分析師還要幫忙釐清、聚焦問題給出答案。

日常工作內容

聚焦各部門需求的會議

舉凡公司大小部門決策，數據分析師都有很大的概率必須要參與討論，有時對外的客戶會議也必須根據數據與圖表提出建議。簡單摘要的話，每天數據分析師都需要處理：a.問題釐清、b.數據清理及整理、c.視覺化圖表內容、d.匯集重點與結論提供方案。

相關進修與證照

求職、轉職數據分析師現在還會非常要求證照、學經歷嗎？Google開設的資料分析證照班、SQL for Data Science相關認證的確可以起到一定的加分作用，然而現今越來越多產業、職缺，更看重的是技術及實戰能力，即便沒有對應證照，也能善加利用實作、自學經驗佐證實力。

另外，想轉職數據分析師也建議準備作品集，比如說你共同執行過某個行銷專案，利用真實數據的回饋跟表現分享執行的成果，再結合一份簡報擴大自己的思考邏輯、執行方式跟策略。

薪資區間​

大學畢業

大學畢業1年以下約新台幣35,500、1~3年約40,100、3~5年約43,400。 

研究所畢業

研究所畢業1年以下約新台幣45,200、1~3年約49,600、3~5年約50,200。

大學和研究所畢業的台灣數據分析師，薪資水平參考來源為1111人力銀行薪資公秤統計，統計出處為人力銀行公開職缺招募的平均月薪，不代表所有產業的數據分析師薪資。如果只有基礎的了Google Sheet或Excel操作經驗，起薪會相對低許多，不過只要慢慢熟悉、掌握硬實力工具如Tableau、分析方法論、R、Python薪資會有大幅的成長空間。

未來職涯發展​

數據分析師一職在不同產業裡面，其實有多種不同的名稱，營運分析師、專案分析師、行銷分析師、商業分析師等，雖然名稱不同但做的事情大同小異：了解公司、部門的營運決策，拆解問題、整理並給予相對應的數據佐證支持、解決方案，監測最後的成果做調整。

換言之，當你具備上述的能力，坦白說換到哪一個公司的任何職位，這些能力都是可以通用的。若要具體瞄準特定職位，牽涉財務、市場布局、產品開發等職位都很有競爭力，能做決策、能用實際案例及數據說話，對市場有敏銳度，當員工當老闆都絕對吃香。

延伸閱讀：大模型鬧「數據飢荒」的因應之道｜漫談【主筆室】

討論區：https://www.1111.com.tw/1000w/fanshome/discussionDetail.asp?d0=140503

精選影音

https://www.youtube.com/watch?v=R4vezK1rgS0

想了解更多的科技業職缺嗎？由科技島與1111人力銀行攜手合作、透視上百種科技工作內容與薪資行情的「職缺百科」正等著您前往探索！

這篇文章 數據分析師　數據圖像化與關鍵決策者的重要夥伴 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

準備好面試了呢？本文將介紹，面試者常在簡歷中常使用的三個過舊技能，以及你應該新增的3個現代新穎技能。

編譯∕龔鈺翔

迎接新年的到來，許多人也在重新計畫離開現職工作，跳槽至更好、更適合自己的新工作。在申請工作之前，你是否重新檢查過你的簡歷，準備好面試了呢？

以下是一些面試者常在簡歷中常使用的三個過舊技能，以及你應該新增的3個現代新穎技能。

更多新聞：【職場二三事】透過這4個跡象 審視談判是否失敗

過時的3項技能：

1、打字速度快速

這項技能在10年前，確實是一項熱門技能也是雇主非常看重的技能，但如今全球E化後，人人都有1至2台的移動設備（筆電、手機），因此打字在現今職場中只是一項基本必備技能。

但是如果你的工作性質偏向打字輸入的職位，例如編輯人員、法律事務所秘書等等，這些職位可以稍微提到打字速度快速的技能。

2、精通Office或是考取Office相關證照

現今職場各行各業多少都會使用到Office相關辦公軟體，此外我們從小到大在學校中的報告、功課、期末考與論文都是使用Office相關軟體製作，所以你提出這項技能並沒有太大的意義。

如果真的要提到這項技能，那麼請提出一些Office較進階的功能與技能，例如Excel的腳本製作、Word共同協作文件等功能。

3、軟技能

軟技能如今已跟硬技能平起平坐，是職場中不可缺少的技能之一。但是軟技能並不適合在簡歷中陳述，而是在面試中發揮出來，去證明你擁有這項軟技能特質。

該怎麼證明？你可以在面試中運用說故事的方式表達出來。例如，你是如何運用自身團隊合作的能力，設計了一個簡化工作流程的概念，直接提高團隊工作效率至少30%。有了這些量化的數據讓面試官知道，可以讓你的能力被受肯定，會有更多的機率贏得工作機會。

新穎的簡歷技能：

1、資料分析

我們現在都活在這個大數據的時代，以及網路所帶來的方便性，隨手查資料驗證資料真實性已不在是難事。而資料分析是一個可跨領域可轉移的技能，並不侷限在特定行業與職位，因此你可以在任何領域履歷中提到該技能。

2、電子商務

現在這個數位時代，企業如果要有競爭力，就需要在網路上曝光。而電子商務又稱電商，這種技能可以幫助小企業拓展自身市場規模、增加收入。電商人員可以搭配上述提到的資料分析技能，幫助企業找尋商機。此外，透過各種數位管道與客戶互動，建立品牌口碑促進銷售。

3、熟悉AI工具

現在時下最夯的技能就屬AI技能。AI工具現階段對各和各業越來越重要，也改變了職場工作與互動的模式。每天都會有新的AI工具發明，因此AI已經融入我們工作與生活的各個角落。

雖說AI可能讓你覺得工作不安全感，但是只要你隨時關注科技趨勢，並學習各種新穎技能，也不會怕AI取代你的工作，不讓你成為科技遺棄的孤兒。

結語：

每一次的轉職都是我們職業道路上重要的抉擇。怎麼透過轉換跑道來拓寬你的職業發展，就考驗你的耐心，更考驗你的實力。面對這後疫情時代，AI大跳躍的崛起，我們都需要時時檢查自身技能，穩固基礎，多加利用線上人脈與實際人脈找尋一切可能的機會，開拓屬於自己的精彩職涯。

資料來源：Forbes

這篇文章 【職場二三事】新的一年簡歷也該大掃除　增加這3項新穎技能吧！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在科技跳躍式的進步，每年都會有一些新的技術，我們可以跟進追蹤近年來的科技大勢進行未來的預測。未來可能出現比較強勢的工作，不論是自動駕駛、人工智慧、5G或是區塊鏈，所涉及的領域包含多個行業技術，因此讓科技專業人士變得比以往更有看頭。

編譯∕龔鈺翔

在科技跳躍式的進步，每年都會有一些新的技術，我們可以跟進追蹤近年來的科技大勢進行未來的預測。未來可能出現比較強勢的工作，不論是自動駕駛、人工智慧、5G或是區塊鏈，所涉及的領域包含多個行業技術，因此讓科技專業人士變得比以往更有看頭。

以下告訴你8個科技職業，是目前最熱門的科技工作，提供給你參考，快來看你的夢想職業是什麼，或是你想學習的技能：

更多新聞：【職場二三事】你可以學習那些技能幫你提高薪資？

1. 全站工程師

全站工程師一直都是科技業內非常受歡迎的職位之一，他們的能力非常強。全站工程師需負責網頁應用程式，從概念到功能實踐一手包辦。當然，優秀的工程師能夠輕鬆熟練的操作網頁的前端與後端的開發。

前端，稱為客戶端，呈現內容與展示互動的元素。讓客戶在螢幕上所看到也可以有互動的介面。而後端，被稱為伺服器端，要運行一個代碼的伺服器，就要有條有理的邏輯概念來連結與接收。而後端主要工作為網頁開發、資料庫的建立。

所以如果你想要任職全站工程師，你需要學習前端語言（HTML），而後端則須學習（Python、Java）等方面的程式語言。

• AI研究員

AI在這一年掀起了不少風波與熱潮，引起各大科技公司各自研發AI。隨著AI白熱化，在該領域不得不提到AI研究員，這是一門收集資料、建立功能性的AI算法和語言模型的專業。

而這些AI工具目前最佳代表有ChatGPT、Bard的AI文本工具。如果是藝術類的繪圖則有Midjourney。AI所涉及的領域很廣，你需要善用自己的AI技術、機器學習、資料分析能力，因為這些都是支撐你開創新領域的基礎。

• 行動裝置工程師

在這人人都有一台手機，什麼東西都要有一個App的時代，手機的App成為我們手機的重要靈魂與生命。而開發這領域的幕後設計師就是行動裝置工程師。

他們撰寫與開發這些App，並提供所支援的平台，如Ios與Android。如果你想要成為行動裝置工程師，那麼你可能要開始學習C++和Java語言，而蘋果系統（MacOS、Ios）則可以學習強大的Swift語言。

• 資料分析師

在這如宇宙般龐大的網路開放資料世界，各企業也意識到資料分析可以獲得市場上許多的洞察力，也因這原因讓資料分析師顯得更加重要。這項工作需要熟悉資料收集、分析、量化。其中你的工作離不開使用眾多工具，如Google Analytics與Exel等。

資料分析師的宗旨是找出市場趨勢，透過嚴密追蹤監測數據來實現。如果你想從事這個職位，需熟練資料庫的建立、管理，所涉及到的語言如SQL結構式查詢語言。

• 網路安全工程師

隨著各行業的數位化、網路化，讓網路的敏感訊息與安全受到威脅。從駭客勒索、惡意攻擊與釣魚，犯罪手法變化多端，因此網路安全工程師的職業越來越 受矚目。

優秀的網路安全工程師能夠加強個人資料的保護，幫助公司減少網路攻擊與勒索，降低財物損失的風險。他們的工作不僅能夠找出未來可能的安全漏洞，還可正面迎接攻擊，使網路安全成為全球最重要的技術工作。

• 區塊鏈工程師

區塊鏈隨著近年來加密貨幣的興起也隨之受到熱烈關注。也因這熱潮提升區塊鏈工程師的地位。

而區塊鏈工程師是建立區塊鏈系統的專家，區塊鏈是一種分散式數位紀錄網，自主追蹤加密貨幣的交易，免受外部影響。你可以透過了解乙太坊，明白區塊鏈的關係，如挖礦、交易手續費來了解區塊鏈原理。

• 雲端架構師

雲端用算是程式應用重要的組成元素，在這具複雜性、精密性的工作性質，就是雲端架構師所需每天所面對的困難。

雲端架構師運用雲端技術的能力來幫助系統進步。因此你想要從事此工作，熟悉程式語言與撰寫是必須的，此外還需深入了解操作系統，甚至是複雜的網路通訊協定TCP∕IP等技術。

• UI設計師

以上的職業中，唯獨UI設計師扮演著網站、程式介面的藝術家。UI設計師主要是依照客戶需求創造出富有美感的介面。讓客戶在操作上具美觀又直覺的操作介面。

雖說UI設計師是少數科技職業中不太需要用到撰寫程式的職位，但是對設計與藝術需要有很深的底子，還要有高超的團隊合作能力。

如果你想要從事這份行業，可以增加自己的美學、UI設計能力等方式，幫助你建立有影響力的用戶體驗，鞏固你的職位。

資料來源：MUO

這篇文章 【職場二三事】值得關注的科技趨勢　告訴你8個最夯科技職務 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

資料科學簡單來說就是從資料中找關係的方法，而這裡所指的「關係」就包含了統計學、機器學習、人工智慧等。所謂的「現代資料科學」指的是，在目前大數據的資料量的情況下，我們透過機器學習的模型與方法，找出過去在比較大量的資料當中難以發現的關鍵與內容。目前的人工智慧以及生成式AI就是由資料科學而來的，所以我們必須先了解什麼是資料科學。

講師：張維元

粉專【資料科學家的工作日常】及【資料科學家的 12 堂心法課】發起人

擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，斜槓於程式社群 【JSDC】核心成員及 【資料科學家的工作日常】社群經營。同時在新創企業擔任資料工程師，同時也在中華電信、工研院與多所學校等單位持續開課。擁有多次國內大型技術會議講者與競賽獲獎經驗，曾獲得 2018 台灣總統盃黑客松 冠軍隊伍與 2016 微軟 Imagine Cup 台灣區冠軍，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的分享。

一、資料科學與AI人工智慧

資料科學簡單來說就是從資料中找關係的方法，而這裡所指的「關係」就包含了統計學、機器學習、人工智慧等。所謂的「現代資料科學」指的是，在目前大數據的資料量的情況下，我們透過機器學習的模型與方法，找出過去在比較大量的資料當中難以發現的關鍵與內容。目前的人工智慧以及生成式AI就是由資料科學而來的，所以我們必須先了解什麼是資料科學。

1. 資料時代的興起與AI

回顧科技發展的歷史，人類已經經歷過了四次的工業革命，而我們目前的時代正式工業4.0的時代。我們大約在十年前進入此階段，而工業4.0的特點就是雲端的出現，且各式各樣的裝置都可以連上網路並串接起來，於是乎出現了物聯網、大數據、機器學習，以及目前熱門的人工智慧，而人工智慧就是將工業4.0發展出的雲端、物聯網、大數據與機器學習技術濃縮起來，型成火力展示，讓我們了解過去的技術演進已經可以做到什麼事情。

所謂的人工智慧，就是利用程式、電腦或數學模型去模仿人類的行為。雖然許多人在近期因為ChatGPT的出現才開始討論AI，但其實AI技術早在三、四十年前就已經開始發展，只是礙於當時的技術尚未成熟，所以發展一波三折，也較無進展。不過AI技術已在近年有許多重大的突破，最著名的案例即為2016年AlphaGo機器人利用人工智慧打敗世界棋王。然而，當初雖然造成一片轟動，但這股注意力很快又消失，AI仍離我們有一段距離。一直到2022年OpenAI推出ChatGPT後，人們才逐漸發現AI離我們愈來愈近，甚至可以將AI做為我們生活或工作上的小幫手。也就是說，AI從以往專注於特定領域也只有更程師相關的人員才會經常接觸，但如今不管我們從事何種行業，都已經可以輕易地使用AI了。不過，從人工智慧發展的三個階段，即具備感知智慧，可以做很多事情，但無法自己思考且不具自主意識的弱人工智慧、具備認知智慧，可以思考與判斷的強人工智慧，以及具備計算智慧，可以超越人類思考極限的超級人工智慧，ChatGPT仍只達到弱人工智慧的天花板。

2. 人工智慧的學派

了解了AI的發展史後，我們要介紹大家AI的五種學派。目前AI理論可概分為五種學派：符號理論學派、演化論學派、貝式定理學派、類比推理學派、類神經網路學派。生成式AI就是類神經網路學派的其中一個分支。類神經網路其實不是憑空出現，從歷史模型的演進看來，其實早就於30-40年前出現。類神經網路就是利用數學模型模仿大腦的結構，希望讓電腦的行為能夠愈來愈像人類。在腦神經科學中，我們知道大腦是由許多神經元串連而成，負責在受到外界刺激後傳遞訊號讓人體做出相應動作。而內神經網路想做到的事即利用許多不同的數學公式來代表人類大腦的神經元，透過這些數學公式的串接模仿大腦當中的結構。多年以來，經過許多專家學者不斷的嘗試，深度學習 (deep learning)的技術終於被成功開發。深度學習是將許多節點串聯，並透過多種數學模型與公式模擬大腦結構進行維度轉換（Kernel Method）讓電腦可以將讀取後的原始資料的數據透過一層層的轉換，將原本難以使用的資料轉換至較複雜的維度裡，使電腦本身可以更容易地分別資料的特性，將這些原本難用的資料變得好用。

二、ChatGPT的崛起

ChatGPT是由OpenAI於2022年11月推出的人工智慧聊天機器人，而其中GPT指的是「生成式語言模型」。生程式語言模型是一種深度學習的模型，深度學習模型除了前述基礎模擬大腦的模型外，還有如卷積神經網路（Convolutional Neural Network）、循環神經網路（Recurrent Neural Network）與Transformer轉換器等，而GPT就是Transformer模型的改良。它可以根據我們輸入的一連串內容，透過Transformer模型處理後回傳給我們一連串的結果，所以ChatGPT就是將生成式語言模型用於聊天情境上的AI軟體。

ChatGPT納入了各式各樣的技術，包含Prompt Engineering（照樣照句）。ChatGPT之所以知道要如何回覆我們，就是透過讀取大量文本後知道，當我們說「您好」時，大部分的人會如何回覆，進而產生適當的答案給我們。但是，生成式語言模型不只可以運用於「文字生文字」的情境，它也可以用於「文字生圖片」、「音檔生文字」等不同情境。目前OpenAI也已開發出需付費購買的GPT-4，它不只相較GPT-3.5有更大的資料庫，它還有所謂的「多模態模型」（multimodel）。多模態模型可以接收各種不同型態的資料，像是能夠在同一個模型中，同時接收文字或音檔，並產生不同的結果。多模態模組織所以讓大家對AI有更多的想像，是因為它如果可以吸收多樣態的資料，例如光的資料、溫度的資料，那麼套用多模態模型的機器就可能能夠有更好的感知能力，像是接收到聲音檔案，就可以產生火車的圖片；感受到溫度上升，就可以預判是否發生火災，讓機器擁有與人類同樣的感官體驗。

目前各大公司開發LLM大型語言模型就猶如一場軍備競賽。當我們想要發展一個大型語言模型時，首先就是需要大量資料與運算機器，這導致只有擁有足夠資源的大公司才能發展自己的語言模型，這些大公司則不斷地開發比對手更優秀的語言模型。在這樣的情況下，當這些大公司都將模型準備好了，而中小企業又沒有足夠資源參與開發語言模型的軍備競賽，且由於AI的快速發展，許多專家學者已經示警，所有的產業都可能因為AI而變化得更快，因此如何善用這些模型就是我們必須思考的關鍵問題。

三、ChatGPT對產業的影響

前文提到，發展AI的目標就是透過許多的數學模組或公式來模仿人類行為，於是隨著AI時代的來臨，我們就需思考，AI真的超越人類了嗎？目前已有分析指出，ChatGPT的能力在大多數工作上都已經達到能夠與人類比擬的階段，唯有如數學、儀器操作、監督機械操作，與品管分析等層面仍較不及人類，表示在需要實際操作的領域上，AI仍舊無法與人類相當。

從產業面向來看，我們也發現大部分的產業都或多或少受到AI發展的影響，而文書、文本、行政處理等較制式化的產業受到影響的比例則較其他產業大。可見AI對於各項產業的影響都相當可觀，因此不管我們從事何種工作都應該加以警惕。我們應該積極了解AI對我們所從事的產業會有什麼影響？又應該如何改善我們的求職策略？以資料產業為例，過去資料團隊基本上可以分成三種角色：負責整理資料的資料工程師、負責探索資料的資料分析師，以及負責挖掘資料的資料科學家。而當AI出現後，我們發現三個高風險工作者特徵，即只會利用工具但無法解讀分析結果的資料分析師、只會徒手自幹但無法善用開源工具的資料工程師，與只會模型理論但無法選擇應用場景的資料科學家。也就是，過去我們對於資料分析師的期待是希望他們能夠解釋電腦產生的資料結果，因此他們就必須具備分析和解讀能力。而AI對於資料分析師的影響是，AI知道如何分析，但其解讀的能力仍有待加強。因此，若未來我們欲從事資料分析師的職位，那麼我們就必須加強解讀數據的能力。

從上揭例子中，我們可以瞭解，身處AI時代的我們不管從事何種產業，首先都必須思考AI對產業的影響，並思考我們如何與AI協作，以及工作之餘我們又應該如何分配資源精進自己的能力。另外，若大家正在求職，也不妨思考AI科技的發展，在取代某些職業時，是否也產生了以往所沒有的職業。就像在汽車發明之後，馬伕與逐漸被計程車司機所取代，而AI在取代某些職業時，是否也會有相應的新職業產生呢？

四、結論：ChatGPT的極限與天花板

從今天的課程中我們知道，AI雖然在近幾年才受到大眾關注，但其實科學家其實早在幾十年前就不斷嘗試開發AI技術，只是礙於當初的技術限制而無法成功發展。然而，雖然AI技術可以帶給我們許多便利，我們也必須知道它能與不能做什麼。已ChatGPT為例，我們不應對它抱有不正確的期待。因為ChatGPT是沒有連線的，且它的回答只限制在其資料庫更新的最後日期，也就是2021年的9月，所以如果我們問了ChatGPT此時間點前的問題，那麼它可能會產生幻覺而出現一本正經講幹化的狀況。如果我們一面倒地接受它提供給我們的結果，就很有可能導致負面的結果。另外，使用ChatGPT時也可能會有資安問題，所以我們在使用時也必須注意不要將具有機敏訊息的資料餵給ChatGPT。最後，雖然AI帶給我們許多便利，但我們也必須了解它的極限，並妥善運用AI，如此一來才能讓它變成我們生活與工作上的好幫手！

【若想回顧完整版課程影音，請點選此連結；有任何問題或分享，也歡迎在本文底下留言。】

這篇文章 【課堂筆記】通往 AI 詠唱者之路 – 語言模型的極限與盲點｜張維元 (8/9) 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨科技進步飛速，在各領域的系統都在網路化，每個領域也都在逐漸APP、網站化，如果你會這些數位技能，那麼你將會在同行中脫穎而出。你多會一個技能就比別人多出更多工具，也能受到主管的賞識。

編譯∕龔鈺翔

隨科技進步飛速，在各領域的系統都在網路化，每個領域也都在逐漸APP、網站化，如果你會這些數位技能，那麼你將會在同行中脫穎而出。你多會一個技能就比別人多出更多工具，也能受到主管的賞識。

誰說學習數位技能一定要本科生才能做？現在各行業需要大量具備數位技能的人力，以下技能都是能夠自學並可靈活運用的，以下告訴你有那些：

更多新聞：【職場二三事】7個重要關鍵　讓你勇敢面對未來

1、產品設計(UI∕UX)

產品設計是一種平面設計，產品設計師就像是UI∕UX一樣，是打造企業品牌形象或產品的核心關鍵。而產品的類型又可分為數位與實體兩種，數位產品如餐廳的點餐系統等，而實體品如咖啡杯。UI是利用設計的介面呈現整產品整體視覺感(美觀最重要)，而UX設計主要是注重產品的使用感受（以人為中心）。各企業為了提升客戶使用感受，所以頂尖UI∕UX設計師的需求增加。

2、雲端計算

現今各行業開始將資料、工作方式逐漸雲端化，因此陸續將資料儲存至雲端。如今許多公司為了節省成本開銷，開始擺脫複雜的資料儲存的機器。如果能將雲端計算加入你的數位技能中，不僅能提升你在就業市場價值，還可成為你談判薪資的籌碼。初學者可以透過線上雲端計算課程，自學並充實自己。

3、資料分析

我們的生活與工作在一個充滿資料的世界，光想著龐大的網路開放資料，很難想像如何對於公司的貢獻有多大。在這競爭激烈的市場，公司的品牌必須要有專業的資料分析專家嚴格把關。資料分析專家之所以那麼重要，是因為要有資料探勘技術，找尋、發現市場趨勢，將龐大資料提取有用的資料並量化，才有數據顯示如何改善公司的銷售。

你不需要學位也可開始學習資料分析技能，成為一名資料分析師，在眾多應聘者中成為招聘員的焦點，幫助你賺取高額的薪水。

4、網路安全

不論到哪裡，都離不開網路的連接，可想而知安全有多重要。提到數位資產，如數位貨幣或有財務存在的地方都離不開安全。例如紐西蘭從2019年進行為期3年的實驗，允許使用數位加密貨幣支付員工薪水。尤其是金融機構，因為需處理眾多隱密客戶訊息，因此網路安全技術一職都是受人追捧的技能。

如果你想要朝這領域精進，你需要了解許多技能，如程式語言Python和C++，精通作業系統和網路通訊協定的知識。學習這些技能幫助你防範公司網路安全弱點與威脅。

5、人工智慧與機器學習

現在IT領域中時下最夯的技能就是人工智慧(AI)，該領域涉及機器學習(Machine Learning)，是讓AI變更聰明迅速成長的關鍵技術。AI在2023年給人類帶來許多變化，不管是生活或是公司中，都顯示出它的潛力與魅力。

隨著AI給人類帶來更高效率與好處，越來越多公司希望AI整合到公司各領域，這幫助初學的AI愛好者創造機會。儘管你需要學習機器語言、演算法或是神經網路語言才能夠進入AI領域。雖說AI與機器學習緊密聯繫相當複雜，但你只要學習如何使用AI工具，幫助你提高生產力，也就不用學習複雜的各種機器語言。

結語：

在這2023年科技資訊量爆炸的年代，透過自學高薪數位技能，有很大的機會幫你尋得好的高薪就業機會。如今的公司都會優先考慮擁有數位技能的人才。同樣，如果你要保住自己的飯碗而不被新人搶走，或是為了高薪而換工作，掌握這些數位技能至關重要。

資料來源：Makeuseof

這篇文章 【職場二三事】你可以學習那些技能幫你提高薪資？ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

在資訊爆炸的現代，對於資料的處理和資安的控管是非常重要的技能，若能將這些知識內化成職能，對職場升職、加薪一定有莫大幫助。為了回應廣大欲進修的民眾，工研院針對「資訊安全規劃」及「資料分析及應用」等能力，舉辦不同的免費課程，提供給在職民眾增進資訊相關能力。

記者／潘冠霖

在資訊爆炸的現代，對於資料的處理和資安的控管是非常重要的技能，若能將這些知識內化成職能，對職場升職、加薪一定有莫大幫助。為了回應廣大欲進修的民眾，工研院針對「資訊安全規劃」及「資料分析及應用」等能力，舉辦不同的免費課程，提供給在職民眾增進資訊相關能力。

工研院說明，「中級巨量資料分析實作與應用」課程將介紹巨量資料分析的基本概念和技術，包括資料擷取、資料處理、資料分析、機器學習等，並著重於實際操作和案例實作。目標是希望參與此課程的學員能掌握「巨量資料分析的基礎知識和技能」，並能「運用這些技能解決實際問題」，成為具備競爭力的資料科學專業人員。

更多新聞：製造業AI應用與電路板業趨勢 免費進修一次擁有！

另外，工研院也說明，「中級資訊安全規劃與防護實務」課程包含資訊安全管理系統、資訊安全風險管理、弱點/攻擊與防護、開源資安檢測工具、作業安全，參與者可藉由此課程進階學習資安實務及安全管控，提升資訊安全產業人才之素質與競爭力。

資安保護的重要性毋需多言，但進修機會並不好找。1111人力銀行表示，配合政府疫後條例預算，工業局推出「人培再充電」企劃，鼓勵製造業培育智慧轉型人才，由政府完全出資、企業享免費上課，就是要幫職場人充電再出發！

課程時間及地點如下表，若符合遴選資格且對此主題有興趣的職場人，千萬不要錯過免費進修的機會！趕快上1111進修網發掘更多人培再充電課程！【課程網址：中級資訊安全規劃與防護實務班／中級巨量資料分析實作與應用班】

這篇文章 時下最夯職能 資安控管X資料分析 免費進修完整課程！ 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

資料視覺化與數據講師彭其捷介紹 ChatGPT 在資料分析與視覺化上的應用，包括好用指令、資料輸入輸出、ChatGPT 數據分析情境，以及 AI 相關的數據分析外掛等。

資管背景出身的講師彭其捷，擅長資料數據分析及 UI/UX，這次課程在介紹 ChatGPT 在資料分析與視覺化上的應用，包括好用指令、資料輸入輸出、ChatGPT 數據分析情境，以及 AI 相關的數據分析外掛等。

彭其捷有豐富數據分析經驗，並曾出版多本 IT 相關專書，透過本課程，能夠更深入了解 ChatGPT 的應用，並進一步提升在資料分析與視覺化上的能力。

更多 ChatGPT 免費教學，快去生成式 AI 創新學院免費觀看！

• 彭其捷

  • 資料視覺化與數據講師

• 個人經歷

  • 出版 10 本技術書籍
  • Hahow 好學校講師
  • 天地人文創講師

這篇文章 ChatGPT／AI 數據分析與視覺化協作技巧 | 線上講座【完整版】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

TigerGraph Cloud是目前唯一提供分散式原生圖資料庫服務的平台，在其最新的更新當中，新加入了機器學 …

TigerGraph Cloud是目前唯一提供分散式原生圖資料庫服務的平台，在其最新的更新當中，新加入了機器學習和資料分析功能，使雲端用戶可以不用離開TigerGraph資料庫，就能創建模型和進行資料分析。據了解，這項更新使TigerGraph Cloud從單純的圖資料儲存，轉變成為資料分析和機器學習平台。

TigerGraph Cloud提供機器學習工作台（Machine Learning Workbench），是一系列針對資料科學家建立的圖機器學習工具，可用於創建機器學習模型，包含了由TigerGraph大型平行圖資料庫平台運算的55種圖演算法，根據官方的說法，他們結合先進的圖神經網路功能，機器學習工作台可以建構比傳統機器學習方法更準確的模型。

圖神經網路可以讓使用者連接不同的資料孤島，進行深度連接分析，在新的GraphStudio版本中，開始支援連接三大公有雲供應商平台的資料源，使用者可以從S3、Google Cloud Storage和Azure Blob Storage中取用資料。官方還指出，他們正在改進產品支援企業級用戶，其中一個重點是提供DevOps團隊更好的圖管理工具。

此外，最新的AdminPortal可以支援工作負載管理，使用者可以觀察所有執行中的查詢效能，並中斷耗時過長或是消耗過多資源的查詢，更好的掌控組織中查詢的運作狀況。另外，TigerGraph Cloud也推出最新圖視覺化和分析工具，讓資料分析師獲得視覺化圖敘事能力，以網路圖、表格、圖表等視覺化形式展示圖資料和分析結果，還能以多維和互動式視覺檢視圖，構成多頁面互動式儀表板應用程式，簡單和其他人共享，展示資料分析結果。（記者／竹二）

這篇文章 TigerGraph Cloud新增2大功能　使用者更易分析資料 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。