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用簡單一句話，強調品牌的熱情與使命
大家喜歡有溫度的品牌、有生命力的人，在這裡千萬不要害羞，就直接把你的使命給大方地講出來，講給全世界聽！
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程式轉職探索
2025年 資料工程師完整入門指南與求職攻略：從必備技術能力到利害關係人(Stakeholder) 的溝通與人際管理，從作品集打造到面試準備
許多人在轉職資料工程師時，總會聽到最常見的建議：「你要先學 Python 和 SQL！」但真正踏上這條路後，才發現自己早已迷失在 Spark、Flink、Iceberg、BigQuery 等複雜技術名稱之中，甚至刷了無數題 Leetcode，卻仍然收不到面試邀約。
究竟該如何有效地規劃自己的資料工程職涯路徑？本文將完整揭露從必備技能到作品集建置、個人品牌經營，以及最重要的 Stakeholder 管理技巧，帶你掌握 2025 年成功轉職資料工程師的完整攻略。
程式轉職探索
2025年 無學位成功轉職資料分析師的完整入門指南：市場需求、薪資前景、必備技能、面試作品集規劃和求職策略
在大數據時代，「 資料分析師 」已成為熱門話題。許多行銷、金融、業務等非資訊背景的人都希望投入數據分析領域。然而，沒有相關學位是否能踏上這條路？答案是 肯定 可以！企業真正需要的是能解讀數據、解決商業問題的人，而不是一張學位證書。這篇完整的資料分析師入門指南將幫助你了解如何學習數據分析技能、累積作品集，並運用最佳求職策略成功轉職成為資料分析師（Data Analyst）。
程式轉職探索
想進入 AI 領域還是成為程式開發者？軟體工程與機器學習工程師的技能與發展方向指南
在AI技術迅速崛起的時代，越來越多人開始認真思考：「到底該選擇軟體工程（Software Engineering）還是機器學習（Machine Learning, ML），哪一個較為合適呢？」
軟體工程師專注於開發、設計和維護各種軟體系統，致力於打造穩定且高效的產品架構，以滿足不同用戶的需求。
機器學習工程師則負責訓練和優化各種AI模型，從大量數據中發掘潛在模式，使系統能夠自動學習並做出智能決策。
這兩個領域既有共通點，也存在著核心差異。如果你對未來的職涯方向感到迷惘和困惑，這篇文章將幫助你釐清兩者之間的關鍵技能，並提供一些實用的職涯選擇建議！