持續進修課程 相關
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一年全日制課程，英語為主要授課語言，加強英語聽說讀寫能力，設主修及選修科目，擴闊學員視野. 畢業後可循「優先入學計畫」升讀浸大管理學高級文憑及副學士
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2024年6月17日 · 根據 Google，課程的進度可彈性安排，在職學員大約需花 4 至 6 個月完成。 此外，課程也另外提供了職涯準備、職場溝通的訓練，讓參加的學員除了課堂知識，也能取得實務操作經驗。
- 轉型雲端工程師，從學習基礎架構開始
- 轉型雲端人才之後，該如何在雲端領域持續發光發熱？
- 企業需求迫切，Cloudmile 攜手教育機構共同推廣雲端課程
除了薪資水準較高之外，獲得 Google Cloud 認證的 CloudMile 雲端技術講師 Syun Huang 分析，隨著國際雲端大廠相繼在台灣成立資料中心，未來將會有越來越多企業上雲，市場對於雲端人才的需求，勢必只會有增無減，因此，IT 工程師若能及早養成雲端相關技能，未來無論在提昇個人競爭力或職涯發展上，都是非常好的加分項目。 「對於想要轉型雲端工程師的人來說，『Google Cloud 核心基礎架構課程』就是入門第一步，」Syun Huang 說，如同學武要從蹲馬步開始一樣，想跨足雲端領域的工程師，可透過此堂課程全面瞭解雲端的基礎架構，包括網路、雲端運算的各項服務、容器化、資安、儲存、監控等各個面向。 Syun Huang 強調，「Google Cloud 核心基礎架構課程」是基...
當然，基礎架構只是轉型雲端人才的第一步，若想要進一步在雲端領域發光發熱，Syun Huang 建議可朝以下二個方向發展。 第一個方向是選定基礎架構下的某一個面向深入鑽研。Syun Huang 解釋，雲端基礎架構是一個相當龐大的領域，不只涵蓋的面向廣，每一個面向都有值得深入研究學習之處，例如：在網路端有防火牆、DNS、VPN、專線、負載平衡⋯⋯等議題，在資安端有網站資安、網路設計、檢查規則⋯⋯等議題。 「Google 光是基礎架構就設計了 7 張專業證照，而與容器相關的 Kubernetes，也有自己專屬的 2 張證照，」Syun Huang 說，顯見基礎架構的範圍著實龐大與深入，IT 工程師唯有循序漸進累積技能，才能成為優秀的雲端人才。 第二個方向則是朝數據應用發展。雲端與數據應用的關聯越來...
當市場上各產業對於上雲需求越來越多，針對雲端人才的需求也跟著大爆發，這造成企業要上雲轉型時，最大的困難反而是「找到人」。 Syun Huang 也提出觀察，「雲端人才數量與企業在雲端應用上的深度，彼此是相互依存的關係，」Syun Huang 解釋，當企業有了雲端人才、可以解決上雲後的維運管理問題，才會願意投入更多資源，將更多 IT 服務搬上雲端，迅速打造企業競爭力。 雖然企業也可以採用雲端託管的方式解決人才不足、無法維運管理的問題，但 Syun Huang 分析，就長期發展而言，企業仍然需要有內部雲端人才，尤其是中大型企業，「如此一來，企業才能將雲端應用得更深、更好，而這也是CloudMile 並非教育機構，卻積極開辦雲端課程的原因。」 為了協助企業快速滿足人才缺口，CloudMile 除了...
2024年7月9日 · 這篇文章整理 8 門 Google 提供的免費機器學習課程資源，能幫助你從新手一步步成為機器學習工程師；如果你已有一定基礎，也能從後半段的特定主題課程，隨選想要提升的知識和技巧！
2022年2月7日 · 平均 80% 報名線上課程的學生會在課程還在持續期間就把課程退掉，根據作者 Mike Kehoe 在一間大型銀行公司的人力資源部工作後，他歸納出了是什麼樣的因素導致人們會放棄學習以及養成 4 個關鍵習慣可以讓人們妥善完成線上課程，進而對自身職涯有著直接
2023年12月19日 · 《華爾街日報》專欄作家 Joanna Stern 親自下海，到線上課程平台 Coursera 報名了一堂名為「替 ChatGPT 進行提示工程的課程」，一探究竟。 企業如何透過 Edge AI 和 AI Cloud，創造更低成本高效率的模式？
2020年4月9日 · 最近新冠肺炎疫情衝擊，面對大環境的變動，你是否也開始思考轉職或自我進修？ VidaOrange 編輯為你精選6個國內外「線上學習平台」，有各式中文課程、也有世界頂尖大學的學習資源。 最近剛好待在家的時間也多了，不妨利用這段時間，在家裡好好充實自己，不僅提升職場競爭力，也讓自己做好萬全準備！ 【中文線上平台】 1. SmartM大大學院：滿滿職場技能. SmartM 創立於 2015年 3月，成立宗旨是幫助職場人士終身學習，目前提供三大職場學系面向：「知識訂閱」、「企業影音」、「知識性社群」三個職場學習面向，授課老師包含各界知識型專家以及業界人士。 圖片來源：SmartM 網站截圖.
2023年12月11日 · 培訓課程以八門線上課程為中心，這些課程既適合初學者，也適合經驗豐富的使用者再進修，內容包含： 商業和非技術的課程. 1. 生成式 AI 簡介：介紹生成式 AI 的概念和基礎模型。 （ 參考連結 ） 2. 決策者的生成式 AI 學習計畫 ：學習規劃生成式 AI 專案和建立生成式 AI 就緒組織。 3. Amazon CodeWhisperer 簡介：教導使用者如何用 Amazon 的 AI 程式碼產生器。 （ 參考連結 ） 開發人員和技術人員的課程. 4. 提示工程基礎 ：介紹提示工程基礎知識，如何為生成式 AI 工具設計輸入，以及高級提示技巧。 5. AWS 上的低程式碼機器學習 ：探索如何使用最少的程式碼來準備資料、訓練和部屬機器學習模型。 6.
