使用技術作為推動業務轉型的推動力。提升員工技能，實現快速轉型。創建清晰的學習路徑，使您的ICT團隊能夠快速發展，核心角色和主題包括以下內容：

全棧開發

全棧開發職業正迅速成為全球許多僱主最熱門的技能之一。前端（用戶端）和後端（伺服器端）編碼、資料庫設計和圖形使用者介面所需的技能和知識多種多樣。核心領域包括：

Database 結構與技術

• MySQL， SQLite， Postgres - 這些是關係 Database 管理系統，數據存儲在類似表的方案中。這有利於存儲業務數據。這些用途 SQL
• MongoDB、Cassandra、Apache storm、Sphinx - 這些是 NoSQL 資料庫。它們唯一的共同點是它們不使用關係資料庫方案。這種類型的資料庫涵蓋了廣泛的技術，可用於查找鍵值資料庫、圖資料庫、流資料庫等，
• VoltDB 和 MemSQL - 這是一種新型資料庫，即 NewSQL。它們遵循關係方案，但它們使用記憶體而不是磁碟。優點是它們的性能優於傳統的RDBMS，但有限的可用內存量絕對是此類資料庫的缺點。

DevOps 工程師

DevOps 專業人員的角色是多種多樣的，商業敏銳度和技術架構的必要結合是一切所需的核心。DevOps 與使用傳統軟體開發和基礎設施管理流程的組織相比，團隊以更快的速度成功發展和管理產品。掌握一種或多種程式設計語言，掌握其中一種或多種將取決於您選擇的組織語言或行業趨勢或您的胃口。包括以下核心語言：

瞭解如何管理伺服器：

• 操作系統
• 虛擬化
• 檔案系統
• Networking 和安全性（HTTP（S）、FTP、SSL、TLS）
• 即時終端（Bash 腳本、Powershell、系統性能等）
• Web 伺服器（Nginx、Apache、Tomcat 等）
• 容器 （Docker， LXC）
• Configuration Management（Ansible，Chef，Puppet，鹽）
• 預配（Terraform，雲形成）
• 基礎設施監控（Nagios、Icinga、Datadog、Zabbix）
• 應用程式監視（New relic、AppDynamics）
• 日誌 Management （ELK， Splunk）

數據驅動型組織利用信息在整個價值鏈中做出更準確的決策

Data Analysis 和數據分析

數據分析是對數據進行檢查、清理、轉換和建模的過程，目的是發現有用的資訊、提供資訊並支持決策。

Data Analysis 工具：

• Statistics 和 Forecasting 技術

Business 智慧工具：

Data Science 和 Machine Learning

Data Science 結合統計學、人工智慧和分析（可視化）學科，從信息中獲取洞察力。Investment 在這一領域為組織提供了創造競爭優勢的機會。

資料主目錄工具：

Big Data 工具：

Machine Learning:

• Neural Networks
• 自然語言處理
• Computer 願景
• 圖像和語音辨識

隨著網路犯罪威脅的不斷增加，組織必須保護自己免受數據盜竊和駭客攻擊，以保護資產並讓監管機構、客戶和供應商放心。

ISO Standards

資訊安全：

• 風險評估方法
• ISO/IEC 27001認證
• 國際標準化組織/IEC 27002
• 國際標準化組織/國際電工委員會 27005
• GDPR

連續性和彈性：

• 事件 Management
• 災難恢復
• 國際標準化組織 22301

Cyber Security

安全架構：

安全系統：

• Web 應用程式安全性
• Secure Code C/C++
• Embedded Systems 安全
• Java 安全

滲透測試：

• 網路滲透測試
• 數字取證考試
• 道德駭客