職涯發展 · AI 證照 · 2026.08.17
2026 年值得放進履歷的 20 張證照
從 AI 入門、Cloud、資料分析到 AI Coding 與數位行銷，整理 20 張值得依職涯方向選擇的證照，以及 90 天累積計畫。
AI 已經是職場的必備技能，但問題是：現在每個人都會在履歷上寫「熟悉 AI 工具」。
為了證明自己真的具備這項能力，證照除了提供招募人員可以實際驗證的證據，也有機會幫助你通過會搜尋特定證照關鍵字的自動履歷篩選系統。
如果一次累積 5～6 張，你的履歷也會看起來跟其他人非常不一樣。
證照策略
跨不同領域累積 3～5 張證照：例如 Google 一張、Microsoft 一張、IBM 一張，再搭配 1～2 張與你專業領域相關的證照。
這樣可以向雇主傳達：你不是只快速上完一堂課，而是真的有持續深入學習。
建議按照影響力依序取得。先從 Google AI Essentials 和 Career Essentials in Generative AI 開始，再根據你的產業選擇其他證照。
Top 5：最值得先看的 AI 證照
如果不知道從哪張開始，可以先從下面五張依目標選擇。
1. Google AI Essentials → AI 小白
如果你是第一次正式學 AI，可以從這個開始。
它比較偏「怎麼在日常工作中實際使用 AI」，不需要程式設計背景，會碰到生成式 AI、Prompt、工作效率，以及負責任使用 AI 等基礎概念。
2. AWS Certified AI Practitioner → 職場／商務
如果你不是工程師，但希望證明自己懂 AI 在企業裡可以怎麼用，這張很適合。
它不只考 AI、Machine Learning、生成式 AI 的基本概念，也很重視商業應用情境，AWS 官方將它定位成基礎級 AI 認證。
3. Google Cloud Generative AI Leader → 企業／管理
這張不是工程師導向，不需要技術背景，任何職位都可以考。
內容會考生成式 AI 基礎、Google Cloud 的生成式 AI 產品、如何改善 AI 輸出，以及企業應該怎麼規劃生成式 AI 策略。考試時間 90 分鐘，官方定價為 US$99。
4. NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs → AI 技術
如果前面三張比較偏 AI Literacy 與企業應用，這張就是開始往技術面走。
它主要驗證你是否理解如何使用生成式 AI、LLM 與 NVIDIA 技術來開發、整合與維護 AI 應用，是 NVIDIA 的 Associate 入門級正式認證。
5. GitHub Foundations → AI Coding／開發協作
如果你開始用 Claude Code、Codex、GitHub Copilot 或其他 AI Coding 工具，那 GitHub 基礎其實會越來越重要。
它會考 Repository、Commit、Branch、Git 基礎、GitHub 協作與專案管理等核心概念。
6. Microsoft Azure AI Fundamentals → Microsoft AI
適合想補 Microsoft／Azure AI 基礎的人，包含 AI、Machine Learning、NLP、電腦視覺與生成式 AI。
7. AWS Cloud Practitioner → Cloud 基礎
不是專攻 AI，而是幫你理解 AWS 與 Cloud Computing，適合想進科技業但不是工程背景的人。
8. Google Cloud Data Analytics → 資料分析
適合想把 AI 搭配資料分析、BigQuery 與商業報表的人。
9. IBM AI Fundamentals → AI 基礎
IBM SkillsBuild 提供的 AI 入門學習，可以接觸 AI、Machine Learning、NLP 等基礎，而且 SkillsBuild 本身提供免費學習與數位 Credential。
10. IBM Generative AI Engineering Professional Certificate → GenAI 開發
如果不只想「用 AI」，而是想往生成式 AI 應用開發走，這個會更深入，包括 LLM 與生成式 AI 工程實作。
11. Elements of AI → AI 原理
University of Helsinki 推出的經典 AI 入門課程，適合想理解 AI 背後概念、而不是只會操作 ChatGPT 的人。
12. Career Essentials in Generative AI → 職場 AI
Microsoft 與 LinkedIn Learning 合作的生成式 AI 職涯學習路徑，完成後可以加入 LinkedIn 個人檔案。
13. ChatGPT Prompt Engineering for Developers → Prompt Engineering
Andrew Ng 與 OpenAI 合作的經典生成式 AI 課程，偏向怎麼透過 Prompt 與 API 建構 AI 應用。
14. AI Agentic Design Patterns with AutoGen → AI Agent
如果已經會基本 Prompt，可以再往 Agent、Reflection、Planning、Tool Use、多 Agent 協作走。
15. HubSpot AI for Marketing → AI 行銷
比較適合行銷人、內容工作者與品牌端，會講 AI 怎麼協助內容、Customer Insights、個人化與行銷決策。
16. HubSpot Digital Marketing Certification → 數位行銷
SEO、內容、Email、社群與數位行銷基礎，適合行銷職缺。HubSpot 官方將 Digital Marketing Certification 列為其主要免費 Certification 之一。
17. Google Analytics Certification → 數據／行銷
如果做 Marketing、E-commerce、Growth，很實用，可以證明你理解 Google Analytics 與網站資料分析。
18. Google Ads Certification → 廣告投放
Google Skillshop 提供多種 Google Ads Certification，包括 Search、Display、Measurement 等。
19. Machine Learning with Python → Machine Learning
適合想真正開始寫 Machine Learning 程式碼的人，要完成實際專案，技術門檻也明顯比前面的入門證照高。
20. Machine Learning Specialization → AI／ML 技術
Andrew Ng 的經典 Machine Learning 系列，涵蓋 Supervised Learning、Unsupervised Learning、推薦系統等。
怎麼把證照放在履歷上，效果最好？
履歷
建立獨立的「Certifications」區塊，放在履歷較前面的位置，例如 Summary 下方、工作經歷上方。
- 證照名稱
- 發證機構
- 取得日期
- 驗證連結（如果空間足夠）
完成 LinkedIn Learning 證照後，可以直接顯示在個人檔案。其他證照則可以到 Add profile section → Licenses and Certifications，加入證照名稱、發證機構、日期與 Credential URL。
求職時
許多 ATS 履歷系統會掃描特定證照關鍵字。職缺中特別寫到 Azure、AWS 或 Google Cloud，就可以把對應證照明確列在履歷裡，並盡可能使用與職缺描述一致的正式名稱。
不要列出自己尚未取得的證照，因為許多數位徽章都有公開驗證連結。
90 天證照累積計畫
12 週後，把所有新取得的證照更新到履歷與 LinkedIn，再開始投遞把這些證照列為加分條件的職缺。每天只要安排 30 分鐘學習即可。
第 1～2 週：打基礎
- Google AI Essentials（約 5 小時）
- Career Essentials in Generative AI
第 3～4 週：增加深度
- Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900
- IBM AI Fundamentals
第 5～8 週：開始專精
根據你想進入的公司使用的技術，從 AWS、Google Cloud 等平台選兩張，再加入 Elements of AI，增加 AI 基礎深度。
第 9～12 週：根據職涯選擇
- 行銷 → HubSpot Digital Marketing＋HubSpot AI for Marketing
- 工程 → GitHub Foundations＋Machine Learning with Python
- 管理 → Google Project Management
讓證照更有用的 3 個技巧
打開第一個連結，先安排 30 分鐘開始。90 天後，你的履歷就會跟現在非常不一樣。
1. 把實作成果截圖留下來
不要只是拿到 Badge。把課程中完成的專案、練習留下來，面試時就能直接拿來談。
2. 證照＋實際作品
證照本身只是 Credential。證照＋一個能展示的小專案，才是真正的能力證明。即使只是一個 Workflow 或一頁 Case Study 都可以。
3. 注意證照有效期限
部分證照可能會在 1～3 年後到期，因此可以設定行事曆提醒自己更新。