人人成為AI跨領域人才，AI無法取代你

AI數據分析線上課程怎麼學？

基本上是透過在電腦上看影片學習。從第一步軟體下載、安裝到操作，怎麼下載，怎麼安裝到怎麼操作，有老師直接在Windows作業系統的電腦上操作，非常詳細的操作步驟。你只要跟著一起做一次下載和安裝，之後電腦上就有軟體了。至於操作軟體就是要通過反覆練習與習慣，提高你的熟練度。

因為數據分析本身離不開數據，我通常會用公開數據來進行教學。所以在數據尋找的影片中，你也能從網站上下載到數據，然後將Excel的數據進行格式轉換(這在數據分析流程中的數據處理階段)。

你得知道你正在學習中。我如果讓軟體自動化了，那我不用教你，你也不用上課，你不用學其中原理。就像某大學一學年都是上chatGPT，生成文章讓學生去判讀。說不好聽點chatGPT可以生成文章後再讓它判讀啊。

別說學生不會這樣做或者老師不鼓勵這麼做。只要是學生，能這樣做，他為什麼不做。如果有同學因為這樣得到鼓勵，那就會全班跟著一起這樣做。所以想成為AI跨領域人才，倒底怎樣才是AI跨領域人才？

這裡指的肯定不是資訊學院、理學院或工學院的人，因為他們本身就是AI領域的一部分。所以這邊的AI跨領域人才指的是文學、商學、社會科學等應用AI的人。如果你說chatGPT，那使用過Deepseek和豆包的我就得說，AI跨領域人才培訓中還在教「提示詞」？其實沒有那麼需要的。怎麼說呢？

近期使用Deepseek和豆包的我發現，我可以跟人工智慧聊天機器人像一般人對話一樣，將我的需要說明就可以。它會自動思考並提供給我約60%不需要修改的內容。我較難以記得的語氣風格或缺了什麼需要補充，再之後的對話加入，就可以生成出約65%不需要修改的內容。

當然我詢問的問題與需要都是人工智慧聊天機器人內部資料庫都有的，只是它要寫出來的語氣和內容來說，確實比chatGPT好很多，不會有那種需要大幅修改內容和語氣的結果。所以，AI跨領域人才該學什麼？

你如果學的是這類幫助你提升效率的做法，那其實不用一年的時間。但如果你是為了就業，要能不被人工智慧所取代，那你就要學人工智慧做不到的或者現在做不到的。

即使是線上課程，我也是要讓你實際操作，而不是看影片就完事，或者實際操作幾次就當作自己會了。很多技能訓練看起來好像學一次就學會，但時間久了還是會忘記的。所以動手做與發表到社群平台上都是很重要的步驟，比看影片還重要。

很多人問我軟體怎麼跑，數據怎麼導入Excel，或者怎麼做行銷圖。這些問題都在影片內，我都一步步地將我平時每天操作很多次的動作全部錄製下來。你可以反覆觀看影片，行銷圖的模板也同樣是在影片中教學如何用PPT製作。當然你喜歡用Canva也同樣是可以的。我只是更傾向於使用單機離線版的軟體來製作所有的內容。

我在學校教授的學生們，18週的時間，雖然沒有上什麼內容都是以實際操作為主。但是當先前他們跑出來的結果一個個集結起來，他們看到了規律，看到了變化，看到了原來發生了這樣的轉變。

所以，你學習後的實作練習非常重要。反覆地練習，可以持續追蹤特定的數據。你會看到比別人更多的數據資訊，你會輕易地從一個數據或兩個數據當中，或者某個事件的指標都追蹤，它們會告訴你時間是多恐怖的力量，多強而有力的標記。

像我印證了美國經濟的情況，其實成因未必是新聞所說的，也不是專家學者說的。他們用經驗在告訴你事情，即使有數據圖表出來，他們其實在說故事，不是講事實，這對決策影響有多大可想而知。

很多人是因為在外頭接觸，獲得的資訊量足夠，所以他可以知道很多可能發生的軌跡。但一般人或打工人並不是這樣，所以如何從數據中挖掘出你需要的資訊就非常重要。

當然，我本身就是經濟學背景的，我去看經濟數據或金融數據都會相對簡單，畢竟我有大學4年、碩博6年、教學14年經驗。這就是我接下來要說的。

線上課程是技術面的培訓，不包含個人的專業知識或數據搭配專業的知識。多數這類的專業知識都是學校教授的。所以這AI數據分析課程是培訓AI跨領域人才，不是我包山包海。這點要請見諒。

目前台灣發布很多大學的推廣教育學分班，歡迎大家去修課，補齊你想分析的數據相關之專業知識。專業知識還是要回到大學去學習，每個課程完整18週或16週。相比其他來說還是比較完整內容。

最後，期待人人皆是AI跨領域人才

期待人人皆能將專業領域數據挖掘出新意義