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一文睇清點揀5大科技職位

一文睇清點揀5大科技職位

科技使世界處於不斷變化的狀態。在科技逐步淘汰某些工作的同時,人們亦見證著它的成長。當您見證電腦和信息技術工種迅速發展之際,您可能會想知道:加入科技行業值得嗎?如果值得,哪種科技職業適合我?

如何確定科技職業適合您?

通常若您對某件事情有天份,就可以假設您適合該工作。但這些火花很快就會熄滅,然後您會在工作中感到不滿足和痛苦。因此,在我們深入探討「哪個科技職業適合您」前,讓我們首先考慮,科技行業是否適合您!

這個問題沒有簡單的解決答案。但以下是有效的策略,可以幫助縮小思考範圍:

  • 審核你的技能和志向,以確認您感興趣的領域。您喜歡設計嗎?您如何評價自己的邏輯思考和解難能力?
  • 確認你的長處。您喜歡團隊合作嗎?您有多熱衷於學習新技能?
  • 評估您已經擁有的技能。你懂得任何編程語言嗎?您喜歡編碼嗎?
  • 研究職業發展、前景和需求。該領域可以提供哪些職位?哪些工作有相同的就業模式?
  • 查看您的選項。若您不喜歡編程,那麼你認為什麼是好的科技職業呢?有創意的人可選擇哪些科技職業?
  • 為冒險作好準備。對於想進入特定科技行業的人來說,最佳的途徑是什麼?

您成功回答愈多上述的問題,最終愈能夠轉化成您對科技職業的熱情和動力。正如馬克·吐溫所說:找一份自己喜歡的工作,您將一生都不必再工作。

完成基礎評估並確定自己合適後,就可以開始下一個階段:準備工作。

展開您的資訊科技職業道路

以前,人們認為只有工程師或數學出色的人才能獲得資訊科技的工作機會。

幸運的是隨著專業培訓機構興起,這種看法正在改變。這些機構提供針對性強的認證課程和訓練營,可以幫助您成為行業專家。

最重要的是,他們會訓練您達到公司期望的目標。即使是工程師或經驗豐富的資深人士,他們也會報讀這些課程,以根據市場趨勢去調整他們的技能。

您可將這些課程視為獲得資訊科技工作的捷徑。不斷學習是掌握技能同時與時並進的最佳方法。

以下是科技工種中薪水最高的三個領域:

Web Development (Coding) 軟件工程

軟件工程即有關於用嚴謹科學定義組成的服務、過程,以及應用程式的開發、操作和維護,以實現所需的效果。

儘管它是資訊科技工種中最古老的學科之一,但基於以下原因,它在市場上(包括香港)仍然有很高的需求:

  • 現有的軟件應用程式具有高度靈活性和擴展性,以及有充足的空間去開發新解決方案
  • 適應性強,因為軟件設計基於有明確定義的科學和工程概念
  • 因為硬件大量生產,所以價格合理
  • 效率高、可用性強、有質量保證和質量管理
  • 適應性和可擴展性使軟件可以適應科技行業的多變特質

加入軟件工程行業的必要條件
對於全日制的軟件工程課程,學生不一定需要滿足任何特定條件。但最好對編程語言有基本了解。

職業特質
以下是軟件工程師通常具有的特徵:

  • 致力學習,尤其是編程語言
  • 學習能力快而且適應力強
  • 有邏輯和分析能力
  • 細心
  • 有團隊合作能力
  • 出色的時間和任務管理技巧

軟件工程師的職業道路

  • 網絡開發人員
  • 軟件工程師
  • 全端開發人員
  • 前端開發人員
  • 後端開發人員

相關課程

  • 兼讀制網頁製作入門
  • 全日制軟件工程

Data Science and Machine Learning 數據科學與機器學習

如果您一直密切留意科技相關的職業,或會注意到企業對數據科學人材的需求激增。企業現已完全意識到數據科學的潛力。

數據科學是使用科學的方法,從數據中找出意義。數據科學是一個廣闊的領域,而機器學習是人工智能的一個分支。機器學習會通過模型中的自動化功能,描述分析數據的方法。

由此可見,數據科學和機器學習之間密切的關係。前者解釋和理解數據,而後者則在最少的人手參與下,達致相同的結果。

加入數據科學行業的必要條件
雖然並非強制性,但要加入數據科學行業,有基礎的編程知識非常有用,例如Python、C / C ++、Perl、SQL和Java等編程語言。

職業特質
要在數據科學和機器學習行業中成功,您必須具備以下特質:

  • 對數據分析及視覺化有強烈直覺
  • 精通於統計學
  • 有較強的溝通能力
  • 可靠的商業頭腦
  • 數據處理和管理技術,尤其是針對結構化、非結構化和半結構化數據的數據
  • 解難能力

數據行業的職業道路

  • 數據科學家
  • 數據分析師
  • 數據工程師
  • 機器學習工程師
  • 商業智能助理

相關課程

  • 兼讀制Python入門
  • 兼讀制數據科學與機器學習
  • 全日制數據科學與機器學習

UI/UX Design UI / UX設計

如果您希望融合科技和設計,那麼您應該認真考慮進入UI / UX設計界。隨著世界轉向以客為先的方針,品牌迫切需要提供簡單而難忘的用戶體驗。

因此,企業對UI / UX設計師的需求大大增加。 UI代表用戶界面設計(User Interface Design),而UX代表用戶體驗設計(User Experience Design)。 兩者相互依賴,卻又彼此獨立。

用戶體驗設計根據用戶至上的策略來設計產品,包括所使用的科技或媒介。用戶界面設計則專注於其功能,使人享受該應用程式,以及提升整體視覺觀感。

加入UI / UX設計行業的必要條件
沒有任何條件。

職業特質
若您正在考慮從事用戶界面 / 用戶體驗設計的職業,您必須具備以下特質:

  • 能為一個問題找到多個解決方案
  • 注重細節
  • 對客戶需求有明確的了解
  • 很有創意
  • 較強的溝通和視覺傳達能力

UI / UX設計的職業道路

  • 用戶界面/ 用戶體驗設計師
  • 用戶界面設計師
  • 用戶體驗設計師
  • 用戶體驗設計研究員
  • 服務設計師
  • 用戶體驗設計顧問

相關課程

  • 兼讀制用戶體驗設計(基礎)
  • 兼讀制用戶界面設計
  • 全日制全端用戶體驗設計

將快速崛起的5種熱門科技職位

在現時科技領域中,正在崛起而又最有趣的新世代職位是什麼?讓我們逐一看看:

1. Data Analyst 數據分析師

數據令到資訊科技的就業機會激增。市場對數據專家如:數據分析師、數據工程師等的需求亦相應增加。

如果您具有敏銳的數學和統計技能,就應考慮成為數據分析師。此外,具有適度的編程技能,可有助訓練您的商業頭腦。

數據分析師的一天
數據分析師負責收集、存儲、處理、解釋和修復數據。以下是一些他們日常要做的職責:

  • 挖掘一手和二手的數據
  • 製作和維修內部和終端用戶的報告
  • 辨認有意義的數據以進行預測
  • 與其他部門(尤其是銷售和市場營銷)合作,分享見解分析
  • 建立數據收集基礎設施(數據庫),並保持數據準確
  • 完成具描述性、診斷性、預測性和建設性的數據分析

2. Web Developer 網絡開發人員

美國勞工統計局指出,到了2028年,網絡開發人員的聘用人數將增長13%。考慮到大量企業正在漸漸開發數據領域,市場對網絡開發人員將有持續的需求。
如果您熱衷於建構應用程式和平台、解決實時問題並不斷學習,那您將能很快成為一名出色的網絡開發人員。

網絡開發人員的一天
網絡開發人員主要負責建構和維護應用程式、網站、軟件和其他系統。他們可以在前端或後端工作,或進行全端網絡開發。以下是此職位的職責:

  • 實現用戶界面 / 用戶體驗設計計劃目標
  • 優化跨設備的界面顯示
  • 開發和維修科技技術,以增強前端能力
  • 進行網絡測試並修復錯誤
  • 協調銷售、營銷團隊和客戶
  • 完成應用程式的功能和設計界面

3. Machine Learning Engineer 機器學習工程師

機器學習持續主導人工智能領域。除了成為其中一種最受追捧的職業外,機器學習工程師還獲得相應豐厚的報酬。

具有較強邏輯、分析和解難能力的人,將非常適合成為機器學習工程師。

機器學習工程師的一天
機器學習工程師通常執行以下職責:

  • 分析機器學習演算法,以辨識及解決錯誤
  • 探索數據,並使數據可視化
  • 監督和概述數據,並獲得最佳方案
  • 驗證數據品質,並通過數據清洗確保數據品質
  • 繪製各種數據集,並將它們分類

4. Web or App Designers 網站或應用程式設計師

網站和應用程式需要在所有平台上,都建立一致的品牌形象。因此,用戶界面 / 用戶體驗設計專家可有助制定完美的策略。用戶體驗設計師一般會收集並輸入客戶的意見。另一方面,用戶界面設計人員將簡化設計,平衡美學與功能性。

如果您懂得科技與創意結合的秘訣,設計工種對您而言將會非常適合!

網絡或應用程式設計人員的一天
用戶界面UI設計人員將負責以下工作:

  • 為所有網站/應用程式開發人員建立標準的界面指引
  • 設計界面並確定裡面的元素
  • 合併客製化的用戶界面元素,例如圖示、按鈕、捲動軸和鼠標

用戶體驗UX設計師將負責以下工作:

  • 收集用戶資料,建立人物建模(User Persona)並找到他們的特點
  • 收集回饋意見、調查、問卷調查等,並分析數據
  • 創建線框稿(Wireframe)和原型(Prototypes)

5. BI Analyst 商業智能分析師

若您具有數據分析、解難能力以、溝通技巧和行業知識,應當考慮成為商業智能分析師。

商業智能分析師的一天
商業智能分析師執行的日常任務包括:

  • 分析市場趨勢和競爭對手的戰略
  • 與客戶、供應商和公司員工溝通,以掌握最新消息
  • 及時傳送商業智能信息予相關人士
  • 制定達到公司目標的最佳策略

最後建議
最後,選​​擇理想的職業道路取決於您的個人興趣、主要能力和擁有的技能。我們為您分析了一些新興而受歡迎的科技職業。希望您在思考個人職涯發展時,了解如何掌握額外的技能或專業知識。

現在您已更了解如何選擇最適合自己的科技職業道路。如果您對上述技能、職業或任何相關事情有興趣,按此了解更多吧!

Bootcamp Insider

Bootcamp Insider

"Bootcamp Insider" demystifies data science and machine learning. This column explores concepts, insights, and real-world impacts, making complex topics accessible. Understand how data knowledge can unlock possibilities. Click to know more: https://www.xccelerate.co/

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【IT事務所】匯豐選擇新加坡作全球AI開發中心——香港真正需要守護的,不只是金融中心地位,而是未來的創新話語權
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【IT事務所】匯豐選擇新加坡作全球AI開發中心——香港真正需要守護的,不只是金融中心地位,而是未來的創新話語權

當匯豐銀行(HSBC)宣布在新加坡設立全球人工智能卓越中心(Global AI Centre of Excellence)時,香港社會隨即引起廣泛討論。有人認為這只是跨國企業的正常業務部署,也有人擔心,這是否反映香港在全球創科競爭中的吸引力正在下降。畢竟,匯豐於1865年在香港創立,其發展歷程幾乎與香港由區域港口蛻變為國際金融中心同步,即使今天集團總部設於倫敦,香港仍然是匯豐最重要的盈利市場之一。因此,當集團把肩負未來發展重任的全球AI研發中心設於新加坡,而非香港,難免令人思考,這個決定背後究竟釋放了甚麼訊號。 然而,若將焦點停留在「匯豐沒有選擇香港」,或將事件簡單解讀為香港與新加坡之間的一場勝負,恐怕會錯失真正值得反思的課題。匯豐並非撤離香港,也沒有削弱香港作為其核心市場的地位;相反,這項部署反映的是跨國企業在人工智能時代重新分配全球資源的新策略。今天,企業已不再按照歷史淵源或市場規模決定創新中心的位置,而是根據人才、生態系統、科研能力、算力基建,以及人工智能治理環境等因素作出長遠部署。 事實上,每一個經濟時代都有不同的競爭法則。工業時代,比拼的是港口、物流和土地;金融全球化年代,則取決於法律制度、資本市場及金融基建;但踏入人工智能時代,競爭焦點已轉移至誰能提供最優秀的人才、最成熟的創新生態、最快的科研成果轉化,以及最值得信賴的AI治理制度。換言之,今天跨國企業尋找的不再只是金融中心,而是一個能夠持續孕育創新的城市。 正因如此,新加坡近年的發展值得香港深思。多年來,新加坡政府持續推動國家人工智能策略,積極投資科研、數據中心、高效能運算及人才培育,同時吸引Google、Microsoft、Amazon Web Services、NVIDIA等國際科技企業設立區域研發中心,逐步建立完整的AI創新生態。當頂尖企業願意落戶,世界各地的人才自然隨之而來;而人才聚集,又進一步吸引更多企業投資,形成良性循環。對跨國企業而言,這種完整的創新生態,往往比單一稅務優惠或資助政策更具吸引力。 另一方面,杜拜近年的崛起同樣值得留意。阿聯酋早於2017年設立全球首位人工智能部長,其後推出《UAE AI Strategy 2031》,並透過杜拜國際金融中心(DIFC)建立AI Campus,積極吸引全球AI企業及創投基金落戶,目標是在金融科技、智慧城市及人工智能應用方面建立國際影響力。由此可見,無論是新加坡還是杜拜,都不是單純發展人工智能技術,而是將AI視為未來經濟轉型及提升國際競爭力的重要戰略。 相比之下,香港近年亦積極推動創科發展,包括建設人工智能超算中心、推動「InnoHK」科研平台,以及配合北部都會區發展創新科技產業。這些措施方向正確,亦展現政府推動AI發展的決心。然而,香港仍需面對幾項結構性的挑戰,包括高端AI人才供應仍然不足、科研成果商品化速度有待提升、國際科技企業研發中心數目有限,以及本地創投市場近年較為審慎。這些因素都可能影響跨國企業部署高增值AI項目的意願。 不過,香港真正需要思考的,並不是如何複製新加坡或追趕杜拜,而是如何發揮自身獨特優勢。香港擁有世界級金融市場、普通法制度、成熟的金融監管體系,以及全球最大的離岸人民幣市場,同時肩負「背靠祖國、聯通世界」的重要角色。與其競逐成為AI工程師最多的城市,香港更應致力發展成全球領先的AI金融創新中心,把人工智能深度應用於銀行、保險、資產管理、跨境支付、監管科技、綠色金融等高增值領域,建立其他城市難以取代的競爭優勢。 除此之外,香港更需要重新思考自己在全球AI治理中的角色。未來國際競爭,不只是誰擁有最先進的大型語言模型,更重要的是誰能建立值得世界信任的制度與標準。歐盟推出《AI Act》,美國持續完善AI安全政策,新加坡亦發展AI Verify等治理框架,均說明人工智能競爭正逐步由技術層面延伸至制度層面。如果香港只著眼於AI應用,而未能積極參與規則制定,未來便可能只能跟隨其他司法管轄區的標準。相反,若能結合普通法制度、金融監管經驗及國際化優勢,在金融AI治理、跨境數據流動、AI風險管理及數碼信任等領域建立具有國際認受性的制度,香港便有機會由AI應用者逐步發展成AI規則塑造者(Rule Shaper),進一步提升國際影響力。 當然,要實現這個願景,政策配套仍然不可或缺。香港除了持續培育跨學科AI人才,亦需要加快科研成果商品化,完善高效能算力及數據基建,建立更具國際公信力的AI治理制度,同時大力協助中小企數碼轉型。畢竟,香港九成以上企業屬於中小企,若人工智能只能惠及少數大型企業,整體經濟競爭力便難以真正提升。唯有讓AI成為所有企業提升效率、創新及拓展市場的共同工具,香港才能建立真正具韌性的AI經濟。 回顧香港過去數十年的成功,每一次重大轉型,都不是依靠既有優勢,而是敢於把握全球經濟變革所帶來的新機遇。今天,人工智能正重新塑造金融、商業、教育及公共服務,也重新定義城市之間的競爭。匯豐選擇新加坡設立全球AI卓越中心,只是一個值得深思的案例;真正值得香港關注的是,未來十年,還會有多少跨國企業在部署下一代技術時,作出類似的選擇。 因此,香港真正需要守護的,不只是國際金融中心的地位,更是未來的創新能力與國際話語權。歷史固然賦予香港獨特優勢,但未來能否繼續保持領先,將取決於今天是否願意持續投資人才、科研、生態系統及制度建設。 匯豐的根在香港,但企業的未來永遠向着最具創新力的地方生長。 歷史可以成就一座城市,但唯有創新才能延續一座城市的競爭力。真正決定香港未來的,不是我們曾經擁有甚麼,而是今天願意投資甚麼;不是我們曾經創造過多少輝煌,而是我們是否有勇氣在人工智能時代,再次成為改變未來的引領者。 如果說過去六十年,香港憑藉金融連接世界;那麼未來六十年,香港更應以人工智能連接世界,以創新定義未來,以制度贏得信任,以人才創造價值。唯有如此,香港才能在全球AI競賽中,不只是保持競爭力,更能成為全球AI金融創新的重要樞紐,並在國際人工智能治理體系中,發揮更積極、更具影響力的角色。

【職場 Hacker】運用SHOW 框架:如何打造個人品牌
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以下故事,純屬虛構,如有雷同,實屬巧合 Sarah 是一位資深顧問,專業能力很強,但她有一個問題:沒有人知道她。 「Kenneth,我做了很多專案,也幫客戶解決了不少問題,」Sarah 說。「但當別人有需要時,第一時間總不會想起我。我應該怎樣提升自己的能見度?」 「你需要的不是單純曝光,」我說。「你需要讓別人看見清晰、可信,而且有證據的專業價值。SHOW 框架可以幫你。」 什麼是 SHOW 框架? SHOW 是 MAKER 層中 Exposure(曝光展示)模組的實踐框架,幫助你把專業能力轉化為別人看得見、找得到和願意相信的個人品牌。 SHOW 代表四個步驟: Sarah 的 SHOW 策略 我用 SHOW 框架幫 Sarah 將多年累積的專業能力,整理成別人容易理解與信任的個人品牌。 S – Signal(信號) 我先問 Sarah:「別人第一次認識你時,你希望他們記住甚麼?」 Sarah 說:「我希望他們知道,我不是一般顧問;我擅長用數據協助企業看清轉型問題,並把策略真正落實。」 我告訴她:「這就是你的專業信號。你不需要向所有人介紹所有能力;你要讓目標客戶一聽便明白,你為誰解決甚麼問題。」 於是,Sarah 把自我介紹整理為一句清楚的定位:「我協助企業以數據釐清轉型問題,並將策略轉化為可執行的行動。」 H – Hub(中心) 第二步,是為這個定位建立一個中心。 Sarah 過去的經驗散落在不同簡報、舊履歷和通訊錄中。別人即使聽過她,也很難快速找到她的案例、觀點和聯絡方式。 我建議她先把 LinkedIn 個人頁面當作主中心:清楚寫上專業定位、整理代表案例、列出可提供的服務方向,並放置聯絡方法。 我告訴她:「你的 Hub 不一定要很複雜,但必須讓有需要的人,一進來便找到你是誰、做過甚麼,以及如何與你聯絡。」 O – Output(成果) 第三步,是持續讓專業成果被看見。 Sarah 不再只在完成專案後把經驗留在公司內部。她開始將不涉客戶機密的學習整理成短文、分享簡報和實用工具。 她每週在 […]

ESG 政策與物業管理的進化:從綠色建築到社區參與
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