2020哪些職業最受歡迎?聽說要會人工智慧才有機會?!

2020哪些職業最受歡迎?聽說要會人工智慧才有機會?!
2020哪些職業最受歡迎?聽說要會人工智慧才有機會?!

人工智慧竟然成為2020搶手職業的關鍵?!

轉頭回顧 2019,5G 通訊技術的普及,和 AI 人工智慧在越來越多的智慧物聯網(Smart IoT)裝置的應用,讓消費者們普遍對這些技術走入自己家中懷抱熱情,看看智慧音箱、恆溫器、家用監視器和吸塵器等智慧家電的高額銷量就可證明。

報告中提到:「當我們要求受訪者說出一個改變他們在 2019 年對科技的看法時,最常見的答案就是 5G 基礎建設的來臨。」同時 5G 也是科技新聞中最吸引大眾關注的頭條。

過了對科技信心大幅提升的2019,消費者早已準備好享受這些技術在 2020 年帶來的好處,也期望基礎建設、醫療、以及汽車領域能夠更加智慧化──這意味著高科技產業在明年走勢依然強健,相關職缺也是相當熱門哦!

Arm 解密 2020 最受歡迎職業是…?

Arm詢問了受訪者「最希望家人從事的職業?」,其中AI和機器學習(ML)專家最受到歡迎,竟有高達44%的回答都是相關職業。而其中有 90% 的受訪者認為從事挖掘比特幣的工作──也就是比特幣礦工,根本不能算一份工作。
統整「2020 最受歡迎職業」如下:

1. 人工智慧 AI 與機器學習 ML

▲ 人工智慧(AI)、機器學習(ML)以及深度學習的定義

屬於這個類別的職業範圍相當多樣,但大致上都與 Python 編程、開發前瞻機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)和圖像識別算法有關,演算法開發工程師、軟體設計工程師、韌體設計工程師等等都屬於這個類別。

在近年,這已不只有科技業會運用人工智慧技術,各行各業都在導入 AI 來增進服務。闢如有零售商使用 AI 為客戶量身打造客戶體驗,店內採用物聯網技術,將所蒐集的客戶資料整合,結合客戶線上、線下、手機 app、及客戶服務中心資料,量身打造優質購物體驗的同時也增加客戶滿意度。

人工智慧還有大片值得開拓的前景,薪資待遇也普遍十分優渥,會成為 2020 最大眾歡迎的職業也是預料中事。

2.數據科學家 (Data Scientist)

▲ 數據科學家、數據分析師,差別哪?($120,000 vs $70,000?)

2019 年 8 月,美國提供招聘服務的人力資源公司 Robert Half 調查舊金山灣區千名從事科技業的受訪者,統整出一份最新的科技業薪酬報告,報告顯示在數據和資料庫管理領域中,數據科學家擁有最高的平均薪水。

而在 2020 年,物聯網上的數據如何透過 AI 技術商業化、轉化為實際產值將會更受到重視,重要程度也將更彰顯,預測超過半數的物聯網公司都打算採用 AI 技術蒐集分析即時數據,來促進其業務的成長。

大數據與 AI 人工智慧可謂相輔相成、各蒙其利,商業 AI 擴張發展的同時,對數據分析的需求也會增加,2020 會有更多的企業利用大量數據集分析業務、並制定商業策略。

3. 智慧城市(Smart City)設計師

▲ 智慧城市的想法聽起來很吸引人:地下自動花園,遙控路燈,更好的空氣。但是如何實現智慧城市?智慧城市中收集到的數據會如何處理?

 

智慧城市,是導入各種科技技術、優化都市的組成系統和服務,以最佳化的都市管理和服務改善居民的生活品質,例如:臺北市道管中心導入智能科技,應用 3D 圖資平台、雲端服務、IoT 物聯網、AI 自動化處理及大數據分析等技術,有效管理道路施工,提升行政效率,且減輕人力負擔。

而日本汽車業龍頭豐田汽車更是宣布,將在日本靜岡縣裾野市興建智慧城市「Woven City」。計劃該城市將導入 CASE(Connected 聯網、Autonomous 自動駕駛、Shared&Services 共享&服務和 Electric 電動化)、交通行動服務(MaaS)、人工智慧(AI)、機器人等新技術的全面智慧化城市,最快 2020 年底、2021 年初開始動工。

2020 年,智慧城市將會有長足的發展,更有許多具體計劃進入實踐階段,想當然爾,對於智慧城市設計師的需求將大量增加。

4. 虛擬實境 VR / 擴增實境 AR

▲ 虛擬實境(VR)、擴增實境(AR),這兩種科技很相似,但是卻是完全不同的技術。看這部影片一次搞懂

2020 年 5G 進入大規模商用階段,高速與低延遲的特性,正好可以解決過去因為網路速度造成用戶體驗差的致命缺點,將帶動新一輪 VR/AR 的熱潮:

Facebook 將入資開發頭戴虛擬實境(VR)設備、跨國大企業部署 AR 應用,配合 5G 可以更好地交互遠端資訊、有超過 30% 的展示場地將會提供 VR/AR 設備和服務等, 同時 AI 和 VR 的普及將大幅削減大學費用,未來大學將成為社會交流和生活體驗的中心,而不是主要負責傳授知識的機構。

在這股潮流之下,能了解消費者對產品的期待、能創新 VR/AR/MR 體驗的 VR/AR 開發工程師是目前最受歡迎的熱門職缺之一。

Unity 是全球應用最廣的 VR 開發平台,91% 以上的 HoloLens(微軟的混合實境頭戴顯示器) 應用均使用 Unity 製作。無論是 VR、AR 或 MR,都可以藉著 Unity 高度優化的繪圖管線(Graphics pipeline,亦稱繪圖管線是電腦圖形系統將 3D 模型轉換成 2D 螢幕上的過程)以及其編輯器快速升級的能力,創造出更棒的 VR/AR 體驗。

5. 無人車/自動車調度

▲ 無人自駕車版的 F1 賽車「Roborace」,每個車隊都有專屬的程式設計師,負責控制這些自駕車的自駕程式以及定義演算法。

拜 5G 之賜,車商得以開闢出新藍海,過去只存與想像中無人車輛在道路上行駛的情節,在 2020 將正式化為現實。Nissan 在美國加州的活動正式宣告:「將在2020年之際帶來無人駕駛的全自動車款。」

透過 5G 的高頻寬、低延遲、大容量資料傳輸特性,能夠讓汽車間互相知道對方、且感測道路,甚至共用其他汽車的資料與數據,駕駛體驗更加安全。5G 除了能增進自動駕駛安全之外,額外功能包括詳細即時的地圖數據、軟體和韌體更新以及多媒體串流等。

自動車的產業鏈完整,車輛組件、車用電子、半導體及資通訊軟硬體等廠商一脈串起,整個相關產業將得益於網路建設發展而得以發光發熱。

謀職除了不斷精進自我之外,也必須掌握職場潮流新趨勢、留意產業動向,人工智慧、5G、AIoT,這些都是 2020 求職關鍵字。

慶祝完2020西曆新年,傳統過年即將來臨,當除夕夜圍爐時面對長輩問起「在做什麼、薪水多少?」想自信滿滿地回出讓親戚都羨慕的答案,就根據 Arm 預測,趕快衝去學Python、就在今年成為人人稱羨的AI人才吧!

 

 

 

 

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AI人工智慧/物聯網/大數據/VR/AR前景看好,卻大喊缺人才!

AI人工智慧時代,物聯網及大數據還有跟VR/AR這些也是排行前面的熱門職缺,但企業願給高薪卻還是徵不到人?!

十年前雲端科技浪潮剛興起時,眾多新的領域與職缺也應運而生。下一個十年,又有新的科技催生新的科技人才職缺。根據 104 人力銀行分析 2019 年最夯的議題與職缺,前五名依序為AI人工智慧、長照/銀髮、物聯網大數據,以及 VR/AR/MR (虛擬實境/擴增實境)。

新科技催生新職缺 相關人才身價

這些前五名最被看好的領域,其中的 AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR 都跟新興科技有關。而這些領域的職缺:如 AI人工智慧的 Python 工程師、物聯網所需的 Web 前端工程師後端工程師Java大數據分析師、 VR開發工程師等職缺數更是暴增四倍,相關人才行情水仗船高。

104 人資學院資深副總經理花梓馨分析:無論是 AI人工智慧,還是 IoT 物聯網、或是大數據分析、 或是 AR/VR/MR ,這些新興的科技領域都是彼此有連帶關係的。花梓馨說:AR (擴增實境) / VR (虛擬實境) 屬於前端的應用,使用完後端的資料與數據要怎麼再運用,就必須要有大數據的分析師,進而到更高一個層次,利用 AI人工智慧去協助機器處理更多的資料與數據,一切都越來越息息相關。

花梓馨認為這些新興科技領域如此熱門的原因,是因為大家都在找尋下一個生態鏈。他以蘋果手機 iPhone 為例,每一個新推出的功能、服務,都需要多項技術的結合應用。加上過去台灣在 IT 產業多是以代工製造為主,像是晶片製造、無限通訊設備 OEM/ODM 等,屬於基礎建設。當大家都想分食這塊大餅、競爭激烈的情況下,產業就會試圖尋求轉型至新興科技領域。

市場需求高,人才供給卻根本不夠用

花梓馨指出,台灣在 IT 基礎建設相關產業的人才供需已達到平衡,但在這些新科技的產生後,職缺需求量變多、但人才供給卻還是差不多的情況下,供需就失衡了;若是往上看高端產業,專業的工程師、大數據分析師本來就很缺,且入行門檻本身就比更高,所以在一家公司裡面,要組成一個團隊、部門更是不容易。

為何鬧人才荒? 學校所學無法接軌業界

在只有 2358 多萬人口的台灣,卻有 160 餘所大專院校,密度之高堪稱全球之冠。這些大專院校每年培育大量的電腦工程相關科系的學生,人才供給端看似綽綽有餘。但這些高等教育出來的學生,質量上則和業界需要的人才有頗大落差,這些本科系畢業生們不見得理解業界所需知識,造成企業端用人和學校人才培育無法銜接,所以造成供需失衡的狀況。

其實對企業來說,能立即上手、解決企業實際問題才是最重要的。但這些碩、博士生在校時多以分工合作的模式完成關提,缺乏獨當一面的經驗;加上學術界教學多以理論、或是考證照為主,學生缺乏實務經驗,所以任職後無法馬上上手,導致企業還要花上很長一段時間培育這些畢業生。

為了因應台灣產學無法接軌的問題,坊間有電腦課程由百度、IBM、Adobe  等業界的 IT 主管或資深工程師等菁英們直接授課,將業界真正需要的技能傳授給學員,以幫助想進入這些領域、卻不知從何下手的學生、社會人士或待業者們,能有密集且系統化的學習方式,通過測試後方能順利踏進前景夯的產業: AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR。

 

 

 

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要搞定SEO優化又預算有限怎麼辦?免費教學這種方法,靠RDFa格式就可以輕鬆達標啦!

RDFa的格式

什麼是RDFa?
HTML5教學的RDFaSEO優化方法 (Resource Description Framework in Attributes,屬性資源描述架構) 也是用來描述結構化資料的方式。
SEO優化所使用的語法跟微數據很像,用 vocab 來指定 Schema.org;typeof 指定類型;property 指定屬性。

RDFa的例子與語法
RDFa 表示法的樣子如下:

<div vocab=”http://schema.org” typeof=”Person”>
<span property=”givenName”>John<span>
<span property=”familyName”>Smith<span>
<span property=”gender”>male<span>

上例HTML5教學的內容是用來表示:名字為「John」、姓氏為 「Smith」、性別為 「男」

其實跟下面的微數據意思是一樣的:

<div itemscope itemtype=”https://schema.org/Person”>
<h1 itemprop=”givenName”>John<h1>
<h1 itemprop=”familyName”>Smith<h1>
<span itemprop=”gender”>male<h1>
</div>

 

 

 

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JSON-LD的格式

什麼是JSON-LD?
HTML5教學 中的 SEO優化 JSON (JavaScript Object Notation) 原本適用在 Javascript 語言內的一種物件表示法

JSON-LD (JavaScript Object Notation-Linked Data)顧名思義,就是把資料套用 JSON 的格式放在網頁上, 讓搜尋引擎了解網頁內容的語意格式。
JSON-LD的例子與語法
JSON 表示法的樣子如下:

{
“firstName”: “John”,
“lastName”: “Smith”,
“sex”: “male”,
}
上例用來表示:名字為「John」、姓氏為 「Smith」、性別為 「男」

以上HTML5教學語法若搭配上各種 keyword (如下例的 “@context” 與 “@type” ) 與 term (如下例的 “givenName”、”gender” 與 “familyName”等屬性 ) 之後, 就形成SEO優化功能跟微數據一樣的語意標記了。

<script type=”application/ld+json”> {
“@context”: “http://schema.org”,
“@type”: “Person”,
“givenName”: “John”,
“familyName”: “Smith”,
“gender”: “male”,
}</script>

其實跟下面的微數據意思是一樣的:

<div itemscope itemtype=”https://schema.org/Person”>
<h1 itemprop=”givenName”>John<h1>
<h1 itemprop=”familyName”>Smith<h1>
<span itemprop=”gender”>male<h1>
</div>

要注意的是 JSON-LD 大小寫要分明, 例如 keyword 的「@context」 不能寫成「@Contest」;「@type」 不能寫成「@Type」

 

 

 

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身體不舒服是啥症頭?靠Python課程研發’蘭醫師’幫你解答!

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Python課程與醫療攜手,共同研發的’蘭醫師’真的厲害哦!而且比阿母還細心呢!

不舒服卻不知掛哪科?讓「蘭醫師」協助你!

繼榮總推出全台首座AI門診後,「蘭醫師醫療照護對話機器人LINE Bot」為宏達電旗下健康醫療事業部 DeepQ 團隊與彰化基督教醫院聯合推出,是全台灣首創的Python課程AI人工智慧加上區塊鏈醫療照護的對話機器人,可協助你掛號的院所多達十家。透過DeepQ醫療區塊鏈技術,強化跨院照護網的資訊安全。這款 AI 可在你看診前問你問題、歸納出你的問題筆記並引導你掛到正確的科別、掛號後還能追蹤進度、到診後個人衛教等,全面提升就醫前、中、後的全程醫療照護品質,讓民眾不只在醫院可以有醫事人員照護,更可以在回家後仍享有醫療服務,打造無縫銜接的有感照護。另外,民眾還能在踏入醫院前替自己及親友啟動照護旅程,從看診前筆記,到就醫後的精準衛教資料及個人化藥物資訊都可以完整串連,透過Python課程對話互動的方式,使用更方便、更人性化。

生病了掛錯科,可是很浪費時間的!當你覺得不舒服時,就來尋求掌中 AI 醫師「蘭醫師」吧!「你頭痛嗎?有多痛?有咳嗽嗎?有發燒嗎?」AI 加上大數據,蘭醫師會先詢問你的症狀,最後再為你分析出適合你的看診科別。趕快拿起你的手機、點開 LINE、加入「蘭醫師」當朋友(ID:@cch.org.tw)、回答蘭醫師的問題,蘭醫師就可以幫你掛到正確門診!

▲首先在LINE搜尋@cch.org.tw,加入「彰化基督教醫院」後,即可選擇服務項目。(圖/翻攝LINE)

▲你可以選擇依症狀、科別、或是醫師等資訊掛號

▲若選擇依症狀掛號後,即可享用AI導診的服務並回答AI的問題,與其互動。首先AI 會請你指出不舒服的部位。(圖/翻攝LINE)

▲選擇不舒服的部位後,AI蘭醫師會請你選擇不舒服的症狀

▲之後依據你選擇的症狀,AI蘭醫師會設計其他問題跟你確認(圖/翻攝LINE)

▲AI蘭醫師依據你所有的回答,為你導診

▲選了想掛號的科目後,就可以選擇醫院(圖/翻攝LINE)

除了看診前的 AI人工智慧導診、掛號與提醒看診服務之外,「蘭醫師」還會系統性的把民眾就診相關問題送給門診醫師,在緊湊的看診時間內,大幅的提升醫病溝通的效率和品質。看診完後,AI「蘭醫師」還會貼心送上客製化的衛教資料及用藥資訊,讓民眾不用擔心衛教單張、藥品資訊等資料不見、或是無法對照藥品照片等問題,都一併解決!藉由這樣AI人工智慧與醫療服務的跨界應用,落實精準衛教,個人化合適的衛教資料。病患回到家後,「蘭醫師」也會主動關心、詢問症狀是否改善,並記錄其症狀變化,作為回診之參考。

 

 

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Python課程新創AI系統,可輕易追蹤非法用戶,所以啊~共用帳戶的同學們要注意了!

現在科技所創造的AI可以追蹤非法用戶,所以與他人共享 Netflix 帳號,真的要小心被抓!

你會分享你的 Netflix 帳密給親友追劇嗎?或是你現在正在使用的 Netflix 帳密是別人分享給你使用的?學過Python課程的你就知道,要小心被 AI 人工智慧 抓包!
日前在美國拉斯維加斯舉辦的 2019 年消費電子展(Consumer electronics show,CES)上,來自英國的視訊軟體供應商 Synamedia 公布了一款全新的 AI 人工智慧系統,用來防止付費視訊平台的使用者共享帳密的行為。

根據 Magid 最新的調查顯示,有 26% 的 Y 世代 (Millennials,泛指 1980年~2000 年出生的人) 會將自己在影音串流服務平台上的身分憑據資料,分享給他人。又根據美國消費電子產品權威市場分析機構 Parks Associates 的研究發現,直至 2021 年,共享帳密的行為會讓付費電視的收入損失達 9.9 億美元 (約 306 億台幣),而像 Netflix、Amazon Prime Video 等 OTT 影音串流平台則會損失 1.2 億美元 (約 37.021 億台幣)。

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而這套 Synamedia 出品的新 AI 軟體 – Synamedia Credentials Sharing Insight 會分析目前有哪接使用者登入,並標註出那些帳號被分享使用。無論是小額的付費使用者、或是大規模的營利商,都追蹤的到。

Synamedia Credentials Sharing Insight 透過行為分析以及機器學習的模式,追蹤線上串流服務的帳密共享行為。除了制止非法的帳密共享行為之外,這套 AI 系統可讓影音串流平台的營運者,指定一個帳號可以分享給幾個人使用。像是有一些帳號就可供特定的人數共享,像是家庭帳號,自宅內的人皆可分享使用。

這套 AI 系統還可監視用戶數據資料庫,找出是否有潛在的的詐欺行為、或是準確辨識出使用者在哪裡 (家中、度假小屋等) 使用這個帳密、如何使用等等。
假如 AI 偵測到該用戶與不再住在家中的成年子女共享帳密的話,會被推薦成購買可讓更多人、更多裝置共享的多人方案。

Synamedia 表示,目前已經開始測試該 AI 人工智慧 系統。Synamedia 的CEO Jean Marc Racine 說,串流平台的帳密共享問題不容忽視,我們的新解決方案可以讓營運者採取更積極的行動,讓更多使用者願意付費購買多人方案,這種做法可以確保營運商可從目前的觀看流量中,獲得到相等的收益。
快分享給想學Python課程的朋友吧~

 

 

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SEO優化的HTML5語意標記教學,現在不暗崁,全部教給各位啦!

HTML 5 的語意標記,對前端工程師/前端設計師來說,是不知不可的網路行銷課程網頁設計基礎,決定了網頁配置的邏輯;對於 SEO 優化師來說,雖然 HTML 5 的作用不是讓網頁可以被搜尋引擎自動擷取資料,但是卻可以讓搜尋引擎理解網頁每個部份 (Section,在此有人翻成區塊) 的排列邏輯、以及每個部份的作用等等,例如透過<header>告知搜尋引擎哪裡是頁頭、<nav> 告知搜尋引擎哪裡會列出導覽內容等等,還 可以用來搭配 Schema 語意標記,協助搜尋引擎正確完成索引。

常見的 HTML 語意標記如下表所示:

 

標籤名稱 說明
<section>

區塊

<section>主要是告知搜尋引擎「這是一個段落」,包覆的對象不以文章為限。

裡面含標題<h1>-<h6>與內容<p>,

主要用途是告知搜尋引擎一個區塊的主要內容 (內容就是這個<section>的標題)

<article>

文章區塊

<article>跟<section>性質相近,都有含標題<h1>-<h6>與內容。

但是相較於<section>,更強調所包覆的對象是「文章」

<header>

表頭

以前用<div>架構會像這樣寫<div class=”header”>、<div class=”footer”>,

HTML5 則可以分別使用<header>與<footer>標籤來取代。在任何區塊下的架構,

如果需要詳細區分表頭表尾時,就可使用<header>以及<footer>來架構,用於<body>標籤下是最普遍的,

因為<body>的架構較大,需要清楚區分表頭與表尾。

<footer>

表尾

<aside>

側邊欄位

邏輯上跟<header>以及<footer>的使用方式一樣,只是位置是強調在「側邊」。

多用於WordPress、部落格、新聞網站常見的右邊側邊欄,

顯示最新文章、文章排行榜、其他連結、廣告、推薦文章等等的訊息區塊,就很適合用<aside>來做佈局。

<aside>的語意算是跟本文無關的區塊,也就是額外資訊,通常放的是跟主要文本無關的其他額外資訊

<main>

主要區塊

在 HTML5 中用來放置這個頁面主要的資訊,有點像以前的<div class=”content”> 。

且每個頁面中只能有一個<main>標籤,且不能被置於在<nav><article><aside><footer><header>之中。

但是<article><aside><section>則可以可安被置於<main>當中。

<nav>

主要區塊

網站內的導航區塊,都適合使用<nav>來做架構,像是主選單、表尾選單等。

 

排版範例

如同以下的範例,<header>的內容就會出現在網頁的頁頭;<nav>則是導覽項目;<main>則是網頁的主要區塊,包含了<article>和<aside>,<article>內又分成不同的區塊(<sector>);<footer>則出現在頁尾。

<header></header>

<nav></nav>

<main>

 <article></article>

  <sector></sector>

  <sector></sector>

 <aside></aside>

</main>

<footer>

 Updated on <time></time>

</footer>

既然語意標籤和過去的<div>有相同的排版特性,那為什麼要使用語意標籤呢?最大的目的,是讓搜尋引擎或是其他軟體工具,可以更清楚的了解網頁中每個區塊的設計目的,讓網頁更容易被搜尋引擎”了解”,因此有增強網頁SEO優化的效果。

 

 

 

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SEO優化師都大讚微數據超好用,到底什麼是微數據?

Microdata (微數據) 的格式

什麼是微數據?

SEO優化另一個方式,也是網頁內部 SEO優化不可或缺的步驟。HTML5教學指的網頁中的 「HTML 標籤」告訴瀏覽器如 Google Chrome 如何顯示標籤中的信息。
如網頁中的 「<h1>Java</h1>」告訴瀏覽器,關鍵字 「Java」 必須以 「標題1」 的格式顯示
但是這個 「Java」可能意味者:一種程式語言、一種咖啡、一種島嶼等類別。

而 「HTML 標籤」 不會告訴搜尋引擎這個 「Java」 是意味著上述哪一種意思。

這時候,HTML5教學就必須在原本的 HTML 碼當中添加「Microdata (微數據)」 , 來宣告其類別, 就可以幫助搜尋引擎更精準識別網頁內容的具體意義。

在這個「Java」的例子中,微數據的角色就很像告訴搜尋引擎:
「嘿,這個網頁的 Java 是關於咖啡的內容喔!」或是「這個網頁的 Java 是指程式語言喔!」

 

微數據的例子

倘若今天,你有一個介紹即將上映的電影「艾莉塔:戰鬥天使」 的網站,其中包含了類型、導演以及一個通向預告片頁面的鏈接,您的 HTML 代碼可能看起來像這樣:

<div><h1>艾莉塔:戰鬥天使</h1>
<span>導演:詹姆士·卡麥隆 (生於1954年8月16日)</span>

<span>類型:賽博叛客動作片</span>

<a href=”..//movies/Alita-Battle-Angel-trailer.html”>電影預告片</a>

</div>

這個 HTML 代碼若加了Microdata 微數據來宣告其資料類型,就可以讓搜尋引擎更容易辨識其類型。

<div itemscope itemtype=”https://schema.org/Movie”>
<!–宣告要使用 schema.org 的 movie(電影)類來呈現資料–>

<h1 itemprop=”name”>艾莉塔:戰鬥天使</h1>
<!–宣告在movie(上一行指定)的類型下,該類型的項目”name”(片名)是什麼–>

<div itemprop=”director” itemscope itemtype=”http://schema.org/Person”>
<!–宣告要使用 schema.org 的 person(人物)類來呈現資料,並選擇 director 項目–>

導演:<span itemprop=”name”>詹姆士·卡麥隆</span> (生於<span itemprop=”birthDate”>1954年8月16日)</span></div>

類型:<span itemprop=”genre”>賽博叛客動作片</span>

<a href=”../movies/Alita-Battle-Angel-trailer.html” itemprop=”trailer”>電影預告片 </a>

</div>

 

微數據的語法

微數據主要用到這幾個屬性來標注信息:itemscope、itemtype、itemprop。
itemscope 與 itemtype 連用,用來宣告要使用哪個 Schema 類型 (如電影、人物、書本等等), 如以下語法即電影類型的微數據:

<div itemscope itemtype=”http://schema.org/Movie”></div>

有了指定的 Schema 類型後,就用 itemprop 宣告:在這個類型下的屬性是什麼。
繼剛剛的例子 (指定的 Schema 類型為 「電影」) 後, 以下例子為宣告屬性 (itemprop) 為”name”(片名) 的內容是「艾莉塔:戰鬥天使」

<span itemprop=”name”>艾莉塔:戰鬥天使</span>

日期或時間類屬性,可使用 ISO日期格式 表示,如:

<time itemprop=”startDate” datetime=”2019-03-02T19:00-08:00″ > 2019年03月02日晚上7點 </time>

微數據可以嵌套,如:

<div itemscope itemtype=”https://schema.org/Movie” >

<h1 itemprop=”name” >艾莉塔:戰鬥天使</h1>

<div itemprop=”director” itemscope itemtype=”http://schema.org/Person”>

導演:<span itemprop=”name”>詹姆士·卡麥隆</span> (生於<span itemprop=”birthDate”>1954年8月16日)</span> </div>

類型:<span itemprop=”genre”>賽博叛客動作片</span>

<a href = “../movies/avatar-theatrical-trailer.html” itemprop = “trailer” >電影預告片 </a>

</div>

部分元素使用 URL 屬性值作為微數據的內容:

<a href=”” >

<area href=”” >

<audio src=”” >

<embed src=”” >

<iframe src=”” >

<img src=”” >

<link href=”” >

<object data=”” >

<source src=”” >

<video src=”” >

相反,某些元素的URL屬性不作為微數據內容:

<base href=”” >

<script src=”” >

<input src=”” >

完整的微數據類型請參考:http://schema.org/docs/full.html

 

 

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是什麼讓SEO優化師都愛不釋手?Schema真的要來了解一下啦!

Schema 語意標記小百科

為何 SEO 要用 Schema?

SEO優化其中一個方式其實就是讓你的網頁被 Schema 語意標記,是網頁內部SEO優化不可或缺的步驟。 「雖然HTML5教學有提到可以使用語意標記來讓搜尋引擎理解網頁的邏輯,但是」唯有網頁的內容經過 Schema 語意標記之後,網頁內的資料才能真正的結構化, 讓搜尋引擎更了解網頁內被標記的資訊所代表的意義,進而讓網頁的資料大大被搜尋引擎應用:如搜尋結果、知識卡等,進而影響搜尋結果與排名排名與點閱率。

 

支援的搜尋引擎

Google、Bing、Yahoo 以及 Yandex (俄羅斯最大的搜尋引擎,也是全球第四大) 都支援 HTML5教學 Schema 語意標記進行網頁資料結構化。

 

編碼方式

因為在出現 Schema 語意標記之前, 早已存在各領域的語意標記方法, 主要有三種:
1. Microdata (微數據)
2. JSON-LD (JavaScript 串聯資料物件表示法)
3. RDFa (屬性資源描述架構)

以上編碼都是用來宣告「可讓機器自己讀取資料」, 也藉是透過這些表示法,電腦可以擷取已經定義好的資料。 因為以上語法都適用在各種不同的狀況,所以 Schema 的出現並不是推翻統一它們既有的語法。 而是只做統一定義詞彙如 author (作者)、product (產品) 等,再加上以上三種編碼搭配使用, 就能把網頁內容已結構化的風勢呈現給搜尋引擎。

 

 

 

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HTML5教學百百種,這次的區塊跟外框設定教學啊,真的對於網頁設計有很大幫助耶!

 

1.區塊”<span>”與”<div>”的屬性設定

2.跟外框相關的CSS設定 (常用)

其實除了文字之外,前端工程師在HTML5教學網頁的各個元素進行 CSS 格式設定時,有一個 「盒子模型 (box model) 」 的概念:就是所有要被設定的元素,都會被視為一個盒子”<span>”或”<div>”

以上這兩種身為前端工程師不可不知的HTML5教學你學會了嗎?

 

 

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