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LINE LAP 的教學想像

我在學校開設網路數據的課程,也鼓勵學生多考各家平台自己發的證照,由於LINE 在台灣的使用人數不少,加上許多高齡者主要使用LINE,與傳統新聞媒體的受眾類似,所以想來研究看看 LINE 的證照,所以詢問 LINE 是否可以讓我報名 LINE Ads Platform 的線上課程,但由於我自己學期中也很忙,所以整個課程只有出席一堂,其他內容都是課後看講義補課。 LINE 與客戶聯繫的工具主要有兩大塊,LINE Ads Platform (LAP) 與官方帳號,前者開發新客、後者維繫關係。兩者有共同的追蹤碼 LINE Tag 可以了解轉換及事件,並藉此建立受眾,LAP 也可以埋 utm 碼來追蹤。 LAP LINE 廣告平台的架構與 Google / Facebook 都類似,都是 Campaign / Ad Group / Ad 三個層級,對已經有 Google / Facebook 基礎的學生而言,入門理解不難,預算、走期、受眾、出價、預算等邏輯也大致相同。 由於 LINE 的特性,所以廣告活動目標與其他平台不太相同,很重視LINE加好友以及App的安裝、互動,操作自動化訊息也很方便。也因為好友的關係,所以 LINE 有推薦自己的行銷漏斗:加入好友 / 互動 / 行動。 廣告買法有保證型與成效型兩種,由於我之前自己管過大型入口網站首頁,這些看起來都似曾相識。 對於電商客戶而言,LINE的講師建議找到明星商品 / 爆品做為帶路雞,這與我之前看其他做電商的影片建議類似。今年備課看到一個說法,就是只要發現在任何平台表現好的內容/廣告,就不要去更動,以免影響演算法,我自己在YouTube上面也有同樣經驗,原本成效很好的影片,手賤增加描述後,流量完全消失。所以找到一個爆款明星商品後,維持維持廣告設定不要動,持續投放一直到量沒有可能是一個好的作法。 官方帳號 官方帳號是企業在LINE的門面,在基本設定需要提供詳細資訊,如基本介紹、營業時間、地址、網站等等,讓使用者更容易聯繫店家。 設定歡迎訊息,同時提供圖文選單,可以加速 Call for Action 。設定回應非常重要,包含自動回應(智慧聊天/罐頭訊息)與手動回應。 就 LINE 建議的邏輯,官方帳號用來維繫熟客,促成回購率,與 LAP 功能互補。 媒體的意義 LAP 適合針對習慣使用手機的用戶,特別是較為年長的客戶,如果新

如何讓老師幫你寫推薦信

到了推甄的季節,許多學生都會請老師幫忙寫推薦信,但老師通常無法一一達成你的願望。因為你會找的老師,通常也有很多同學會找。沒有人找的老師,就是沒有人找。

想要獲得一封「有效的」推薦信,同學必須自己協助完成,而不能期待老師從無到有幫你寫完。原因有幾個:

你認識老師,老師也認識你,但,老師真的跟你沒有很熟。你可能修過這位老師幾門課,但課堂上不是只有你一個學生,老師「知道」你這個人的存在,但通常跟你不會很熟,特別是大學部的同學,除非當過老師的助教或助理,否則老師跟你單獨說話、見面的時間合計起來不超過一小時。加上現在社群媒體爆料的文化興盛,老師能夠避免與你單獨相處就盡量避免,請問這種狀況下,老師對你瞭解有幾分?如果你只修過老師一兩門課,老師就能幫你寫一封對你非常瞭解的推薦信,你可能要考慮報警。

二、老師對你的生涯規劃與讀研究所的脈絡並不清楚。除非你主動告訴老師,否則沒有人知道你為什麼要讀這個所、你的讀書計畫與目標是什麼,你的天性與專長如何滿足這個所的需求。

三、老師真的很忙。即便真正很熟的時間,寫起來也要幾個小時的時間,更何況不是真的很熟、半熟、三分熟的學生?

推薦信的底稿

這種時候,你應該自己先寫好一份推薦信的底稿,讓老師在這份底稿上邊修,這樣你才能夠得到一份真正對你推甄、申請有效的推薦信。

一封推薦信的底稿應該包含幾個段落:

  • 被推薦人的簡單介紹(就讀學校、主修、副修、學業成績表現、生涯目標)
  • 推薦人如何認識被推薦人(課堂、實習、研究助理、認識多久)
  • 被推薦人的主要特長(積極、適應力強、認真、好學等等)
  • 推薦人如何知道被推薦人有這些特長(STAR寫作法,文末有詳述)
  • 這些特長與被推薦人要申請的研究所、工作或獎學金的連結是什麼?

STAR 寫作法

在特長的部分,同學請依照 STAR 的方法來寫作。STAR 包含了:
  • Situation
  • Task
  • Action
  • Result
如果你覺得自己有「領導力」,老師大概很難直接寫「這位同學富有領導力」。通常要寫:
Apple同學具有良好的領導力,她在2017年時曾經修過我的資訊圖表課程,當時我曾經有一個小組作業非常複雜困難,很多小組都無法排解組內的紛爭,成績表現並不好 (Situation)。但Apple同學身為小組組長,知道這個專案需要透過溝通來解決 (Task) ,她花了非常多時間與同學討論作業的需求、安排大家都滿意的分工、協調組內不同的意見 (Action),最後完成了一個非常精彩的作品,也獲得了全班最高的成績 (Result),也展現了她優於一般學生的領導能力。

但是請同學千萬不要參考甚至「改寫」網路上任何一篇推薦信母版,特別是一直寫「xxx同學在xxx方面下過苦心」。下過苦心不是一個人的專長或人格特質,這樣寫只會顯示老師跟你很不熟而已。 

請務必列出自己的人格特質與專長,花時間去想自己的人格特質與專長在課堂中是如何被展現的。「熱心」、「努力」這種空泛的形容詞,一看就知道是敷衍的推薦信。

關於特長的段落,只要2到3個即可,這樣看推薦信的人才知道推薦人不是亂寫。

很多老師都願意推薦幫你寫推薦信,但你如果能夠先思考一下申請單位所需,還有自己專長與優點與這個單位的連結,並且先幫老師寫好一份推薦信底稿,老師就能夠幫你寫出一份詳細、生動而且有效的推薦信。 

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Google 專案管理認證如何準備?值得考嗎? Project Management Professional Certificate

Google 2021年開始在 Coursera 上開設了一系列以科技業就業為導向的 Certificate 課程,我今年6月底到7月初,大概花了2週的時間,從早學習到晚,取得了 Google Project Management Professional Certificate 這個認證,覺得可以來談談這個認證,並且推薦年輕朋友考一張看看。 結論先講 這是一個不錯的初階認證課程,有系統、有難度。我覺得上過這個課,對於專案管理的流程、文件、軟技能都有基礎的認識,應該需要知道的細節都有基本的知識,重要的文件都自己寫過一次,建議生涯初階的人可以考看看。從用人主管的角度來看,我覺得這個認證是有效的。 什麼是 Certificate Certificate 在美加的教育環境中,就是一個最基本的職業文憑,很多大專院校,會同時頒發 Certificate、Diploma與Degree, Certificate  差不多就是一年的課程(Diploma 2年、Degree 4年),一般學校都要求10-30學分左右的課程份量,大概是150到500小時的學習。一張Certificate通常有發證單位的背書,證明具有尋求該職業最低的要求,但不是「大學學歷」。 Google 每一張 Certificate 都是說 Prepare for an entry-level job as a ________. 然後在課程中會引導學員了解這個證書也不是 讓你幻想拿到之後就可以到跨國外商 PMO 管理大型專案 ,而是只能從各種 助理工作 開始。 Google Certificate 要求 6 個月的學期,課程安排大概是27週左右,每週要求10小時左右的學習,我覺得大概有台灣的大學10-20學分的份量(看是什麼大學),大概比台灣很多大學的「學分學程」少一點。 Google Project Management Professional Certificate 難不難? 我先簡單說一下我的背景,我沒有留學美國的經驗,但Toeic裸考9xx分,並且有在外商參與各種大小本土與跨國專案的經驗。 對台灣人而言,這個課程有 三個難度 ,一個是課程難度、一個是語言難度、一個是個人時間管理難度。 課程難度 :課程難度我覺得還好,如果都是用中文上課,台灣國中會考5B的學生還算可以應付。 英語難度 :加上英文之後,就

Google Data Analytics 數據分析專業認證介紹

Google 在 2021 年開了5個他們認為低學歷也可以進入網路科技業的墊腳石課程,都是 Certificate 程度,也就是美式求職證照中的最低階。 我先前已經先考過了 專案管理的專業認證 ,這次繼續花大約2周的時間來完成數據分析師 / 資料分析師認證,看看這張證書是否值得推薦。 Google Data Analytics Certificate 結論先講 如果你具有任何一個非數據類的專業(aka良好的大學文憑)或者在工作上累積了不錯的專業知識 (Domain Knowledge) ,這門課可以 提高你的專業知識與求職機會 (前提是你真的 所有作業 都做完哦~~) 這門課的重點是 Data,不是 Business ,主要提供你與 Data 最基本的互動知識,但談不上 Business Analytics ,使用的工具、課程內容重點都不同。 課程難度 Google Data Analytics Professional Certificate 這門課是全英文的,你要全程用英文參與課程、學簡單 Coding,完成作業,語言上有難度。不過與另外一門 Project Management Certificate 相較,我覺得英文要求沒有那麼高,畢竟沒有 Peer Review,等於是沒有對英語寫作的要求。 課程的工具核心有三個,分別是 Excel(試算表)、SQL與R,假如這三樣你都沒學過,也沒有任何寫程式的基礎(這種人現在也不多就是了),可能會有一點點學習上的門檻,但如果你已經有任何一個程式的基礎,相信不會太難。 課程安排 這個專業認證課由8個課程組成,課程架構與大部分數據分析、商業分析的都差不多,Google 這邊使用的為 Ask、Prepare、Process、Analyze、Share與Act六大步驟,除了第一個課程是數據分析快速入門外,後面5個就是Google數據分析的前5個階段,然後第7個課程專門講R,第8個是專題作業。 Ask 階段主要是定義商業問題與需求,Prepare階段讓你了解數據、欄位等特性,規劃資料需求並且取得資料。  Process階段就專門談資料的清理、整理,花了很多時間在談清理的樣態、手工清理與SQL清理,令人驚訝的是完全沒有介紹 OpenRefine 。 Analyze階段講得比我想像的要少,重點還是在試算表與SQL的使用,完全沒有提到商

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