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今天參加台灣科技部培訓，今天講題是AI人工智慧在未來的發展，聽完後很有感觸。這篇經理人文章，談到的是未來5年有哪些工作即將被AI取代。
以下擷取內文：
10 大職位興起：數據分析、AI 相關工作大量出現
需求增長的前 10 大職位，包含：
數據分析師、科學家
人工智慧與機器學習方面的專家
大數據分析師
數字營銷和策略專家
流程自動化專家（Process Automation Specialists）
業務發展人員
數位轉型專家
資安分析師
軟體應用開發商
物聯網專家
10 大職位逐漸沒落：不學新技能，恐將被淘汰
需求減少的前 10 大職位，包含：
資料輸入人員
執行秘書
薪資結算師
會計師和審計師
零件組裝人員
行政經理
客服人員
運營管理人員
機械維修師
材料紀錄人員與庫存人員
https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62035?fbclid=IwAR0KldKtkUgf8wsAoRnHOFrd3drwT7CXCsU2j0Hg_E5sdIKumFAbH4aTdN8
[閒聊 #資料職涯新人 找工作可以注意的 3 個面向］
最近蠻多人來諮詢選擇工作的建議，趁機會一次來彙整給大家🙌
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ㄧ、找 #有數據 的公司
既然已經是資料職涯新人（不論是剛出社會還是轉職過來），就更需要有適合磨練數據分析技術的環境，所以會建議先弄清楚目標公司有沒 #數據資產 和 #數據題目。這需要靠面試多問一下，了解目標公司都做什麼數據專案、公司存放的數據多寡與大致的類型，多問多評估才能愈接近正確的環境。
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二、確認產業有興趣
選到沒興趣的產業真的會失去洞察數據的動能，所以一定要三思，有興趣加持才能幫助自己看到更多數據創造的商業價值。舉例來說，我喜歡旅遊和買東西，那我看旅遊電商平台數據就會很有感覺😏，我也會更能內化平台需求與自己內心的需求。
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三、確認公司類型是現階段想要的
雖然說到爛了，但還是要再說一次：甲方、乙方、甲方新創、乙方新創公司型態不同都會大大影響工作的內容。多運用公司類型的特色來勾勒職涯的發展方向是很重要的，還不知道怎麼區分的人可以參考我過去的貼文「你可以選擇的公司型態：甲方、乙方還是新創公司？」
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又來分享我的 #辦公室穿搭 （因為沒生活照了，我都沒空出門遊玩啦😭）
這是 #低調復古風，杏色絲質襯衫+黑色異質拼接窄裙+無印良品小白鞋+在 #hsusdaughter 做的藍白相間手工肩背包。
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#職涯規劃 #職涯發展 #資料科學家 #資料職涯 #職涯諮詢 #職涯探索
友邦香港宣布，為配合最新企業策略，將喺今年內增聘250名涵蓋敏捷式管理、產品設計、數據分析、數碼營銷、設計思維、資訊科技同轉型團隊嘅新職位...
https://wealth.hket.com/article/3065909?r=mcsdfb2
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不優秀的我們，在台灣還有出路嗎
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微軟以 197 億美金併購 Nuance Communications，確認了語音 AI 在醫療領域的實用價值。相較於影像 AI 日漸成熟，語音 AI 所需的資料更多樣化、軟體整合難度更高，預測結果也更需要在地化。隨著醫療的成本提高，機器人的效益也更加明顯。不論是為了拯救過勞的美國醫生，或是扭轉台灣高門診量的醫療文化，語音 AI 都將是得力助手。
本次錄音特別感謝康統醫學科技創辦人廖威宣醫師加入討論。廖威宣在腸胃科執業 10 年後，赴美國麻省理工學院（MIT）求學，並獲得 MBA 學位。後創辦康統醫學，其開發的「醫瓦士」（EVAS）數位語音平台為台灣少數針對醫院的語音 AI 服務，目前已服務腸胃科與牙科醫師。
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#微軟#AI#醫療
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轉 職 數據分析 在 [問題] 27歲轉職資料科學相關工作- 看板DataScience - 批踢踢 ... 的推薦與評價
小弟27歲，私立大學畢業
在政府部門當助理4年
有感於薪水不高且不愛公務體系的風氣
剛好業務有觸碰資料分析這塊
有摸點R,Python
統計學大學也蠻擅長
看了104
覺得可以往這方面走（資料工程師為主）
1.補碩班是畢要的嗎（考量經濟選在職專班），讀出來約30歲，學費約26萬
2.目前是鎖定中正、中興、中央的資工或資管所、大數據人工智慧所
3.還是直接上資策會的AI專班或資料分析相關班呢，學費應該也要10來萬？
給我點建議
謝謝
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