外文系畢業後靠Python課程,有望到海外轉職工程師

 

外文人才的你想靠Python 課程,成功赴海外轉職工程師嗎?快快報名!

目錄

• Python課程學習動機：想技術移民赴日工作
• 現役工程師的一波三折的轉職歷程
  • 出社會後學新技能更困難⋯⋯只能堅持到底
  • 疫情讓赴日工作夢碎⋯⋯還好！Python課程讓我在台當工程師
• 現役工程師給想轉職者的建議
  • 就業前如何複習？
  • 當工程師是否能急速發財？
  • 別只是做白日夢！此時此地就行動、保持衝勁

 

▲林先生完成了 Python 課程後雖因疫情因素無法順利赴日工作，但還是在台灣找到了工程師的職缺

 

 

 

Python課程學習動機：想技術移民赴日工作

已考取日文檢定 N1 的林先生對於赴日工作有所憧憬，加上日本職場對科技人才的需求很高，所以林先生選擇以 Python 軟體工程師為衝刺進修的目標。

林先生畢業於某知名國立大學，但是他的求學之路並不是非常順遂。原本就讀私立大學的他，是透過觀看轉學考視頻自修考取國立大學的。所以達內教育的視訊教學系統搭配真人導師解題的方式，比較適合林先生。

「我很習慣達內的教學系統及方式，因為我是靠著看教學視頻學會讀書的！」因此林先生選擇了達內教育的 Python 課程。

現役工程師的一波三折的轉職歷程

出社會後學新技能更困難⋯⋯只能堅持到底

出了社會後再學習一技之長，壓力肯定是比學生時代還大、痛苦指數更高。林先生建議先做好心理建設後再決定是否行動，若決定要去做，就要有背水一戰的決心！

根據林先生的說法，假如你轉職的動機只是想「嘗試」轉換跑道的話，那就請三思而再決定是否學習新技能。因為一但投下精力與時間後，唯一能做的就是堅持到底。中間一但鬆懈妥協，你之前的努力都白費了。

疫情讓赴日工作夢碎⋯⋯還好！Python課程讓我在台當工程師

在準備技術移民的過程中，層出不窮的困難讓林先生無法接招⋯⋯不過壓垮最後一根稻草的，是肆虐全球的新冠肺癌，很多相關公司都因疫情停止服務。

受到疫情衝擊，林先生只好階段性地放棄技術移民赴日，先在台灣累積科技業的工作經驗，再評估日後是否有機會。還好！在達內教育的 Python 課程所學，讓林先生順利的找到了後端工程師的工作。

現役工程師給想轉職者的建議

就業前如何複習？

我本身是 Python 課程結業的，不過真正在業界當了工程師後，也大量接觸到 PHP 與 JavaScript 等等，所以建議 Python 課程的學員在就業前可重點複習 MySQL、JavaScript、HTML、CSS，尤其是 MySQL 要重點複習及如何優化、語句執行效率等，在面試會有幫助。如果有餘力，AWS 也去了解就錦上添花了。而 NoSQL 雜度較高，若時間急迫的話，可以暫緩複習。若你是想一結業就立刻找到工作的話，建議選擇台灣職場最常用的 Java 語言。

 

 

當工程師是否能急速發財？

對許多想賺大錢的人來說，工程師並非最佳解。但是目前就先累積經驗與財富，而且職場上許多資深的工程師累積了一定的財富後，已經在計畫如何創業：有些想做飲食業、有些想開店、也有開始置產投資的⋯⋯。

別只是做白日夢！此時此地就行動、保持衝勁

重點是，人人都會編織好的願景，但付諸行動前，你還是要考慮半天的話，建議你還是先回家想清楚——因為所有的念頭都不會憑空成真的。轉職科技業這條路，是需要強烈的毅力、決心來踏出第一步的，要採取行動、不斷向前邁進，因為科技是不斷日新又新的，所以你只能快速學習、快速行動，保持內在衝勁。

 

 

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大一生把Python程式碼可視化,debug不再傷眼睛

​

大一生把 Python 程式碼可視化,debug更快速,還比較不傷眼睛.

目錄

 

• 小大一把 Python 程式碼「可視化」！Debug 不再傷肝傷眼
• Ryven：一個為 Python 設計的視覺化腳本編輯器

小大一把 Python 程式碼「可視化」！Debug 不再傷肝傷眼

最近一個 Python 腳本在 GitHub 上受到掀起一陣討論──因為它簡單地把原本純文字的程式碼「可視化」了，開發者還是一個大一新生！

這個適用於 Python 環境的腳本編輯器名叫「Ryven」，著重於簡單化、透明化編碼過程，並致力為使用者提供最直觀、清晰且即時的反饋：

▲ Ryven 可用簡潔的介面呈現導入圖片、調整大小、調整亮度、套用雙邊濾波器（Bilateral Filter）去噪這一系列的操作流程。

如上圖，從導入圖片、調整大小、調整亮度到套用雙邊濾波器（Bilateral Filter）去噪這一系列的操作流程，用簡潔的介面呈現出來，每個步驟都一清二楚。

▲Ryven 也可以運算矩陣：無論是逆矩陣、共軛還是隨機變量，都能得到可視化的即時反饋

不只編輯圖片，運算矩陣也可以。無論是求逆矩陣、求共軛還是隨機變量，都能藉由可視化得到即時反饋。

Ryven 在 GitHub 上獲得了超過 1600 顆星星，完全免費且開源。讓不少人驚訝的是，Ryven 的開發者還在就讀大學一年級！

這位年少有為的開發者名叫 Leon Thomm，稱自己是一名業餘工程師，並表示自己正在就讀瑞士蘇黎世聯邦理工學院一年級，但在進入大學前就有豐富的軟體開發經驗。現階段重心在研究程式設計的可視化。

Ryven：一個為 Python 設計的視覺化腳本編輯器

Ryven 開發環境基本要求為 Python 3（推薦3.8+）、PySide2（推薦2.14+），運行跟文件中的 Ryven.py ，即可打開編輯器，也支援建立虛擬環境。

開發者特別在 Ryven 的介紹網頁提到，目前常見的程式設計可視化編輯器有兩種算法模式──資料流（data）與執行流（execution），而 Ryven 同時啟用了這兩種方法，讓使用者根據執行流程自行選擇適合的模式。

1. 資料流：每當節點（note）的資料輸出更改，都會更新流程，並在所有連接的節點中即時更新結果。
2. 執行流：資料不會在更改時立即更新整個流程，只有在某個節點請求輸出資料時，更新受影響的節點。

但無論哪種模式，要建立、編寫新節點都非常容易且直觀，只要是能在 Python 上運行的應用程式與數據庫都可以被放入 Ryven，對函式庫的使用也沒有任何限制。

除了便捷，Ryven 也十分重視 UI 的美觀與設計感，為此準備了 4 種不同風格的主題供使用者挑選；除此之外，還貼心為想在被窩中寫程式的使用者設想，支援觸控筆模式，除了編輯整個項目外，使用者也可以手動將節點寫入流程中。

▲ 除了敲擊鍵盤，Ryven 也支援手寫模式。

如 Ryven 這類將程式設計可視化的編輯器近來大受歡迎，不少工程師都認為「可視化」導入程式設計後既明確又清晰，大大提升了編寫效率。也許等這類工具更加成熟後，會成為工程師 debug 的最佳幫手！

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本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的最後一篇。上一篇介紹了 PyTorch 版的 Keras「PyTorch Lightening」讓你告別沒完沒了的 Debug！另外還有微軟出的 Hummingbird 讓你不用重新設計新模型；另外還有可以將高維度資料視覺化的「HiPlot」，請點此看上一篇閱讀了解！

 

 

HiPlot

幾乎每個數據工程師都處理過高維度資料（High Dimensional）。可惜人類的腦容量有限，無法直觀地處理此類資料，因此必須求助於科技來解決。

2020 年早些時候，Facebook 發布了 HiPlot函式庫，可使用平行座標和其他圖形方式來表示信息，從而協助找出高維度資料中的關聯性和模式。他們在官網中說明了其概念，基本上，HiPlot 是一種將高維度資料視覺化以及過濾的便利方法。

 

 

 

 

Scalene

隨著 Python 的函式庫生態系統變得越來越複雜，我們也寫出越來越多 C 語言延伸的代碼以及多執行緒代碼。但是，CPython 內置的效能分析器（profiler）無法完整地處理多執行緒和本機代碼。

此時你需要 Scalene：Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器（profiler），能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間。此時你無需修改代碼，只需要在命令行中使用 Scalene 運行腳本，腳本就會自動生成報告的文字檔或 HTML，顯示代碼中每一行的 CPU 和記憶體使用情況。

 

 

 

▲ Scalene 是用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器，能處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間

 

 

 

 

同場加映：Norfair

選出去年十大 Python 函式庫的機器學習顧問公司 Tyrolabs 自家也開發了「影像內容分析 (Video content analysis)」的 Python 函式庫「Norfair」。

Norfair 是一個輕量的且可被客製化的 Python 函式庫，用於即時物件追蹤（real-time object tracking）：它可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件賦予獨一無二的 ID，如此一來，你就能辨識出這些物件——縱使它們都在移動。

 

 

 

▲ Norfair 可以在不同的影格當中，替每個被偵測到的物件(如圖中左側)
賦予獨一無二的 ID (如圖中右側)

 

 

 

 

藉由 Norfair，工程師只需輸入幾行代碼就能賦予任何偵測器追蹤的功能——無論追蹤的物體是具有有四個參數的 bounding box（邊界框）、只有單一點的幾何中心（centroid）、還有人體姿態辨識系統的輸出（經常有多個關鍵點是大於特定閥值的）等任何物體。

此功能常被用作計算兩個追蹤物體之間的距離，用戶可依序需要定義檢測標準以及追縱的對象。

Norfair 是非常模塊化的 Python 函式庫，使用起來很靈巧：工程師僅需使用幾行代碼，即可在現有的檢測代碼庫上添加追蹤的功能。

 

 

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本篇是彙整2020年十大 Python函式庫(3)機器學習/深度學習

 

本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的第三篇。上一篇介紹了美化了 Python 錯誤信息的「Pretty Errors」，堪稱是療癒系的工程師的 debug 神器、還有「Diagrams」讓工程師不需要使用設計軟體，只要使用 Python 就能畫出美輪美奐的雲系統架構圖。請點此看上一篇閱讀了解 。

  

Hydra 與 OmegaConf：結構化複雜的機器學習項目

在機器學習項目中做研究與實驗時，總是有五花八門的環境配置工作。在這些非平凡（non-trivial）的應用程式中，配置管理可能會變得也複雜。是否有結構化的方法來處理這種複雜性？

Hydra 可藉由「組合」的方式來建構配置，並從命令列或 config 設定檔中覆蓋某些特定的部分，而加快了執行速度。

為了要說明 Hydra 函式庫可簡化一些特定的任務，tryolabs 舉了他們正在試驗的模型的基本架構以及它的多種變化為例。借助 Hydra，可以定義基本配置，然後運行多個工作並對其進行變化：

 

 

 

 

Hydra 的表親「OmegaConf」為分層配置系統的基礎提供了一致的 API，並支援不同的來源如 YAML、config 設定檔、物件與 CLI 參數。

PyTorch Lightning：PyTorch 版的 Keras，告別沒完沒了的 Debug

PyTorch 是一款熱門的的深度學習框架，可以簡單的方式建構複雜的 AI 模型。但是當作大量實驗的時候，很多東西都會變得複雜過頭，代碼也隨之變得龐大，此時還是容易出錯。

於是，PyTorch Lightning 就為了減少錯誤而誕生：它可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分，讓工程師可以專注於核心的建構、實驗也更快更便捷地開展迭代。

 

 

 

▲ PyTorch Lightning 可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分，讓工程師可以更專注在研究代碼上

 

 

 

 

Lighting 的原理是藉由將研究代碼從重複性強的工程代碼區分開，讓工程師可以專注在研究代碼上，思緒就會更加清晰，整體代碼也更加簡潔。

Hummingbird

並不是所有的機器學習都是深度學習。通常，你的模型是由更多傳統的演算法在 Python 的機器學習套件 scikit-learn（像是 Random Forest）中組成；或者你也可以選擇時下流行的 LightGBM和 與 XGBoost 的梯度提升技術 (Gradient boosting）演算法。

然而，機器學習領域一直都在進步。像是上述的 PyTorch 框架正以令人屏息的速度在進步，硬體設備也不斷優化，以更低的耗能、更快的速度完成張量計算。假如我們能將這些優勢套用到傳統的演算法中，不是很好嗎？因此 Microsoft 就發布了新的 Python 函式庫「Hummimgbird」。

Hummingbird 可以將已經訓練好的傳統機器學習模型，編譯至張量計算。這個強大的功能讓你不用設計新的模型！

截至目前為止，Hummingbird 支援轉換到 PyTorch、TorchScript、ONNX 與以及多種機器學習模型以及向量器。其實這跟上述提到的 scikit-learn（Sklearn）非常相似，讓你重複使用現有的代碼，但可將成品變成由 Hummingbird 生成的代碼

下篇，我們即將介紹「Scalene」：用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器（profiler），能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間，還有用於影像即時追蹤（real-time object tracking）的 「Norfair」，能及時抓住正在移動的人、事、物並賦予獨一無二的 ID。請點此看下一篇閱讀了解！

 

 

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2020十大Python函式庫(2)療癒系工程師debug神器

 

本篇是彙整2020年十大 Python函式庫(2)療癒系工程師debug神器

本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的第二篇。上一篇介紹了把單調的「命令列介面」變花俏的 Python 函式庫：Typer、Rich 與 PyGui，除了可把命令列/終端機介面變彩色外，還可以加入表情符號與特效等。請點此看上一篇閱讀了解 。

PrettyErrors：將 Python 醜陋的 bug 信息變漂亮

Python 已經是言簡意賅的程式語言了，但是當有 bug 時，它的錯誤信息輸出（參見下圖左側）也是一樣會讓你懷疑人生！密密麻麻的代碼，讓你必須在毫無頭緒之下地毯式搜索！

 

 

 

▲PrettyErrors 函式庫將原本混亂的 Python 錯誤信息（箭頭左邊所示）重新排版得井然有序、顏色與段落都很分明（箭頭右邊所示）

 

 

 

 

經過 PrettyErrors 的重新排版，所有醜陋的錯誤信息都能變的井然有序，最後你得到的是經過排版美化、整齊劃一的 bug 報告，如上圖的右側所示。

Diagrams：只用 Python 就能繪製雲系統架構

程式設計師除了 coding 與 debug 外，有時還需要跟其他的同事解釋錯綜復雜的架構。傳統上，我們會使用圖像介面（GUI） 工具來處理圖表、將其可視化後放入簡報、文件等，但這並非唯一的方法。

Diagrams 可以讓你在沒有任何設計工具的狀況下，僅僅使用 Python 程式碼就繪製出雲系統架構！它有現成的圖標，讓你能馬上對應AWS、Azure、GCP 等多個不同的雲端供應商，使得繪製箭頭、創建群組等都輕而易舉！只需幾行代碼即可！

 

 

 

▲ Diagram 函式庫能讓工程師僅僅使用 Python 代碼
就能繪製雲系統架構圖

 

 下篇，我們即將介紹 PyTorch 版的 Keras「PyTorch Lightening」讓你告別沒完沒了的 Debug！另外還有微軟出的 Hummingbird 讓你不用重新設計新模型；另外還有可以將高維度資料視覺化的「HiPlot」，點此看下一篇閱讀了解！

 

 

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2020十大Python函式庫(1)CLI加入彩色特效

 

本篇是彙整2020年十大 Python函式庫(1)CLI加入彩色特效

國外的機器學習與資料科學顧問公司「Tyrolabs」每年底都會選出年度十大最強 Python 函式庫。去年（2020）年尾不例外。

根據 Tyrolabs 提出的免責聲明，2020 年他們在精選出 10 大函式庫時，在很大程度上是受到機器學習與數據科學的影響——儘管其中有幾個確實對「非」數據科學的人士非常有用。

因此，除了 10 個入選的 Python 函式庫之外，他們決定再從遺珠之憾中，挑出幾個他們覺得同樣重要的數據庫，列入「榮譽表揚（Honorable mentions）」的部分。

以下為入選的十大 Python 函式庫：

Typer：讓命令列介面更好編輯

雖然你並非總是需要編寫沒有圖像、滿滿文字的 CLI（命令列介面）應用程式，但是一但遇到了，一定會希望能速戰速決、無後顧之憂。FastAPI 的創作者「tiangolo」繼之前的 FastAPI 框架取得巨大的成功後，使用了相同的原理創作了新的函式庫 「Typer」，使你可以借力於 3.6 以上版本的 Python 才有的「類型提示（Type Hinting）」功能來編寫命令行介面。

這樣的設計讓 Typer 脫穎而出。透過「類型提示（Type Hinting）」功能，您可以在 Python 編輯器（如 VSCode）中享有「自動完成」功能，這將大大提高您的工作效率；除了能確保所寫的程式碼是否完整被紀錄之外，你也花了最少的力氣寫出純文字的 CLI 命令列介面的應用程式。

 

 

 

▲ Typer 賦予 Python 編輯器（圖中為 VSCode）「自動完成」的功能，能有效提升寫程式的效率。（圖：FastAPI）

 

 

 

 

為了增強其功能，Typer 被建立在知名的「命令列神器」Click 之上。這意味著 Typer 可以充分利用 Click 既有的所有優點、社群與插件，使用更簡潔的樣版代碼，並依據所需，進行更複雜的工作。

Rich：讓命令列介面從黑白變彩色

依循命令行介面 CLI 的主題，誰說終端應用程式必須是單色的白色、或是駭客電影中常見的黑色、綠色呢？太無聊了！

身為 Python 工程師的你，是否會想再終端輸出時添加色彩與樣式，像是在打印複雜的表格時加入心跳特效、毫不費力地展示漂亮的進度條、markdown 或是表情符號？Rich 函式庫可以實現上述特效，如以下所示：

 

 

 

▲ Rich 函式庫能讓單色的命令列介面（CLI）變彩色，還能有多種視覺特效、表情符號等。

 

 

 

 

無庸置疑的，Rich 可讓命令列字元的應用程式，外觀換然一新，給人的視覺體驗。

Dear PyGui：賦予終端機程式真正的圖像化介面

藉由 Rich 函式庫，終端應用程式變漂亮了，但是有時這樣的美化還不夠，你甚至需要一個新的 GUI 圖形介面。此時你需要 Dear PyGui——一款 Dear ImGui C++ 計畫的 Python 接口。

Dear PyGui 使用了在電玩中常用的即時模式（immediate mode），這意味著動態 GUI 是一個影格（frame）接著另一個影格獨立繪製的，不需保留任何資料。這使得「Dear PyGui」與其他 Python GUI 框架有所區別。它具有高性能，且使用電腦的 GPU 來促成高度動態界面的構建，這在工程、模擬、遊戲及資料科學的應用程式是經常被需要的。

 

 

 

▲ Dear PyGui 套用了電玩常用的即時模式，能賦予終端機程式真正的圖像化介面

本篇介紹均為把單調的「命令列介面」變漂亮的 Python 函式庫。若 Python 的錯誤信息也能這樣美化的話，工程師在 debug 時就不會這麼痛苦了！沒錯，「PrettyErrors」就是為這一目的而生。請點此看下一篇閱讀了解！另外還有只用 Python 就能繪製雲系統架構的「Diagrams」、還有可將複雜的機器學習項目「結構化」的「Hydra 與 OmegaConf」，請不要錯過！

 

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何謂SEO?跟PPC關鍵字廣告差在哪?如何自學?

 

想知道如何自學SEO嗎?嗎?快進來看看!!

 

SEO 跟付費的關鍵字廣告有何不同？為何在網路行銷很重要？

每個網路行銷從業者都希望自家網站可以在 Google 搜尋結果上「有效」曝光，以吸引更多人潮！要達成這個目的，有兩種方法：第一種是透過付費「關鍵字廣告（PPC）」出現在廣告版位，第二種就是透過符合搜尋引擎規範的網站優化（SEO），讓你的網站能被 Google 搜尋引擎收入，出現在 Google 的自然搜尋結果！

以上兩種方法，前者的「關鍵字廣告（PPC，有些業者把這種方式稱為「SEM（搜尋引擎行銷）」，其實並不是很精準）」，優點是曝光快，但在廣告版位的排序與名次，則是依你交了多少廣告費而定。若帳戶內的錢用完，廣告則會自動下架；而後者（SEO網站優化) 速度雖然慢，且要做的事很多，但是一但排名衝上去後，停留的時間便很持久。

 

▲ 自然排序與關鍵字廣告在搜尋結果頁的位置。來源：達內教育

 

回歸正題，SEO（Search Engine Optimization）本意是「搜尋引擎最佳化」，是一種善用搜尋引擎（如 Google 搜尋、Yahoo 搜尋等等）的演算法原理，來優化網站的概念與技術。

 

當網站能「不」透過付費的關鍵字廣告，而能在搜尋結果頁面上透過自然排序、曝光度吸引更多的訪客來瀏覽網站時，成交的機會也就隨之增加，對企業的業績與口碑都有正面影響。

不像需要付費的關鍵字廣告，錢沒了網站就停止曝光；透過 SEO 技巧所奪得的網站排名與曝光可以持久。因此 SEO 優化在網路行銷佔有一席之地。

SEO 的困難點？

比起上一段提到的 PPC 廣告投放網路行銷，能有許多清楚的數據，業界知名 SEO 專家就說過「SEO 是相對不透明的領域」。

以 PPC 廣告投放來說，你投入了多少錢，獲得多少曝光、點擊、最終轉成多少業績等數據都能清清楚楚地在報表上呈現。

當廣告成效不如預期、甚至無法操作、被停用時，你可以很清楚的推到是哪個環節出了問題，具體的原因呼之欲出；但在 SEO 領域上，若網站的點擊數變少、搜尋流量下滑、Google 把你的網站從搜尋頁上下架時，SEO 人員都要分析非常多資料、有時甚至還要有經驗的 SEO顧問一起研究討論，甚至檢查網站的前端、伺服器端等才能釐清原因。有時候，就算是最頂尖的專家協助還釐清不出原因。

除了無法直接知道網站排名下滑的原因之外，Google 演算法一個月就來幾次小更動、每個幾個月就有大更新。因此身為 SEO，經常要不定期的關注 Google 在搜尋引擎上到底做了哪些事，甚至要因應更新的方向定出網站優化的方案。

推薦閱讀：

• Google 12 月更新演算法！SEO今年排名最大洗牌

即便 Google 更新時，官方會說明有哪些作法會衝擊到網站排名，但都大方向的說明，小細節無法透過爬文、查資料來取得。因為 Google 怕有些有心人士使用黑帽手法來惡意操作、誤導 Google 搜尋引擎，讓 Google 搜尋引擎失去公平性及降低使用者體驗。

如此一來，SEO們只能盡可能照 Google 的規範來優化網站，這就是為 SEO 的具體做法不好敘述、SEO人才不好培養的原因。連真正的 SEO 從業人員每天也都要吸收新知，才不會誤用了過時的優化技巧

例如，下圖為一家搬家公司的網頁 HTML 原始碼，在一些帶有外部連結的關鍵字上居然嵌入了「Display:none」的 CSS，那他們可能太久沒跟上 Google 的演算法了！這就是過時的黑帽 SEO 手法，會降低 SEO 的排名。

 

▲ 隱藏外部連結與文字的做法已是過時的黑帽 SEO 手法

 

 

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  白帽SEO、黑帽SEO，到底差在哪?

既然 SEO 這麼複雜，那我自學可以嗎？

 SEO 的資訊又雜又大，甚至外面有一些不實的江湖傳說，像是「SEO 就是在文章中插入關鍵字就好」等謊言。其實對未接觸過 SEO 的初心者來說，他無法判斷哪個資訊才是正確的，因此還是接受系統課程的 SEO 教學、並且有實務經驗的老師帶領實戰操作，邊學邊做，才是最保險又不浪費生命的做法。

擁有了基礎的 SEO 理論之後，還是要在業界、或自己架一個網站實務操作至少一年，才會真正了解到一些基礎的 SEO 操作、流程。此時可藉著報名進階的 SEO 課程、透過各種學習資源自學 SEO 或定期追蹤 SEO 權威網站的文章來充電。總之，就是要大量閱讀、大量學習。

而 SEO 的基本功，是必須要花大量的時間來打好基礎：像是看懂 Google Search Console 與 GA 等報表上的數據以及成效分析、理解 Google 排名背後的演算法、理解如何佈局 SEO 整體架構、知道如何優化網站（不會基礎的 HTML、CSS 語法就沒資格做 SEO）等。總之，最快的方法就是自己架設一個網站來做 SEO 優化來驗證你所學的 SEO 理論。

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後續，我們還會產出更多的 SEO 教學文章與新聞。請持續關注本網站。

 

 

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