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當下我們生活在數據的時代裡。機器學習和數據分析技術已經成為了我們當今生活密不可分的一部分。那接下來會怎樣呢？在這篇博客中，我不打算預測數據科學面對的未來是什麼，不會去猜測它的未來是光明有前途，還是毫無希望。這裡我只結合自己，還有我認識的一些人的經歷，提供一些決定性因素幫忙做預測。拋開這些，我先大致勾勒一下今後 10 年影響數據科學未來的關鍵因素。我希望它會在工作流程上帶給你一些有價值的見解。不用多說，這只是我的個人預測。如果你感興趣，請繼續讀下去！01 數據科學的未來：我怎樣看待？1、更多的數據科學策略數據科學就是通過定量的方式解決問題的一門學科。在過去，由於缺少數據或數據處理能力，我們只能依賴其它東西，比如“獨裁者的突發奇想”、“專家的直覺”和“普遍的共識”等。今天，這些根本都不管用了，而且毫無疑問，10 年後它們的作用會更有限。數據科學家轉而在搭建一些系統，這些系統可以輸出語音、預測、給出期望並輸出真正的結果。數據科學技術的泡沫不會破裂，相反，數據驅動策略的引入將繼續佔據主流。更多的人會關注數據，從數據中獲得真知灼見，所以數據科學團隊成為任何成功組織機構，至少是大部分組織不可或缺的一部分，由此組織之間會競爭，渴望爭得領域前沿的位置。2、更多界定明確的角色因此數據科學會更受歡迎，絶大多數顧客會更清楚數據科學家到底是做什麼的。現在，數據科學家是一個寬泛的頭銜。目前領域內的人使用相關名稱和描述時有一些不嚴謹，所以外界對該領域中人的角色有很多困惑。我們一般把數據科學領域的角色分成 4 類，它們角色職能不同但有重疊。數據架構師——開發數據架構，以有效地捕獲、整合、組織、中心化和維護數據。數據分析師——處理和解釋數據，為公司提供有執行意義的預測。數據科學家——一旦數據體量和產生速率達到一定水平，需要複雜技術時，他們會對數據進行分析。數據工程師——開發、測試和維護數據架構，保證隨時使用和分析數據。我認為隨著時間推移，所有這些角色我們會更熟悉，我們也會更瞭解它們的不同點。因此，顧客會對什麼可得什麼不可得，有更切實際的期待，頭腦中會有更清晰的工作流程，還有從中獲得的收益。3、更多的軟技能需求隨著時間推移，我們會更清楚地看到，大量的數據科學家會熟練運用 Python 或 R 語言。但是，向管理層推銷你的想法的能力，說服他們相信你的洞察和見解才值得追求的能力，這種能力會怎樣？可視化描述可以承擔一半工作，而另一半就是老舊的市場營銷能力。結果，我們會看到市場更青睞那些知道如何圍繞出售產品創造關鍵性對話的人。因此，那些能將硬軟技能結合的人會永遠吃香。4、數據會更多，處理數據的人工智能也會更多現在我們談一些嚴肅的東西。每天我們產生的數據量多到難以想像，以我們現在的速度，每天產生數據量有 2.5 個 10 的 18 次方位元組，而且這個速度只會加快。看一下 Raconteur 網站做出的每日關鍵數據信息圖：5 億推特信息；2940 億電子郵件；四千萬億位元組的 Facebook 數據；四萬億位元組的單位車聯網數據；650 億條 WhatsApp 信息；50 億條搜索信息；到 2025 年，預計全球每天將產生 463 艾位元組（463*10^18 位元組）數據，相當於每天 212,765,957 張 DVD 的數據量！實際上，僅靠數據科學家，無法管理和處理這麼龐大的數據。屆時，人工智能很可能成為協助數據科學家處理數據的有效工具。自動化數據分析工具和機器學習會“聰明”到取代數據科學家做例行工作，比如探索性數據分析、數據清理、統計建模和構建機器學習模型。5、更少的代碼，相當少的代碼據特斯拉 AI 總監 A. Karpathy 說，不久的將來，我們可以不用寫代碼了。我們只需要找到數據，並輸入到機器學習系統即可。此種場景下，軟件工程師的角色會成為“數據監管者”。未來大多數程序員都不再需要複雜的軟件倉庫，不用寫複雜的程序。Karpathy 說，程序員會從事蒐集、清理、操作、標記、分析數據以及對神經網絡產生的數據進行可視化的工作。機器學習正在引領一種新的計算範式，在該範式中訓練機器才是關鍵技能。隨著機器學習技術的普及，以及通過工具的抽象達到更高程度，我們會看到大部分編程工作會逐漸消失。最終，製造產品的大部分步驟將是屏幕上的拖拽、刷卡、指向和點擊操作。從業者會從中解放出來，在解決問題時更有策略性和創造性。你在《星際迷航》中看到過有誰寫計算機程序嗎？沒有。諸如 R 語言、Python 和 Spark 這樣的工具會變得無用武之地嗎？大多數數據科學家不再需要通過寫程序的方式做統計分析或訓練機器學習模型了嗎？沒有這麼簡單。無論如何，把希望寄託於這些方面意義不大。你仍然需要理解和熟悉所有這些處理過程，機器學習只是輔助一些日常事務。6、儘可能多地使用 API（應用程序接口）大部分公司是先做好一件事情，攢到名氣，然後以此起步，以開源 API 的形式貢獻到社區。10 年後，大部分軟件的製作方式會可見地接入到終端，最大程度地利用一切所需的服務生成解決方案。數據科學家能快速構建測試模型，一次建立和測試多種算法，最後和整個團隊可視化驗證結果。未來隨著適時地引入深度的技術思考，科學家將不再白費力氣做重複工作了。7、自我學習傳統的學術環境將逐漸失去意義。信息經濟需要能快速改變信息的途徑。人們通過 3-4 年的學習畢業後，所學的技能已經過時。人們開始掌控自己的學習過程為自己賦能，未來得以生存的學院將是那些擁抱在線學習、快速更新課程授予方式的學院。未來的學習會基於你能構建什麼而定義，而不是缺乏現實世界應用的基礎原理。Q1. 數據科學家是否會被自動化算法替代根據廣受歡迎的 CRISP-DM 數據分析項目的管理方法論，數據分析項目的實施分為 6 個階段，每個階段中，分析師或者數據科學家都是直接參與的：業務理解數據理解數據準備建模評估部署步驟 3 和 4 包括大量的例行化工作。為了利用機器學習解決每個具體的實力，你必須不斷地：配置模型超參；嘗試新的算法；向模型加入原始特徵的不同表現形態（標準化、方差穩定性、單調變換、降維、分類變數編碼、從已有特徵中創建新特徵等等）。在自動化的幫助下，分析師或數據科學家的例行操作，以及數據準備和清理中的部分操作可以被移除。但是，步驟 3 和 4 中的其他部分，以及 CRISP-DM 中的剩餘步驟都會被保留，所以分析師的這種日常工作上的簡化不會對他們的職業造成任何威脅。機器學習僅僅是數據科學家使用的工具之一，此外還有可視化、數據調研、統計和計量經濟學方法。即使在機器學習方法裡，完全自動化也是不可能的。在解決新算法及其組合的開發和應用中存在的非標準化問題時，數據科學家的高級角色特性毫無疑問會繼續保持。自動化算法能夠梳理所有的標準組合，生成一個基礎解決方案，專家們可以此為基礎做進一步改進。但在很多情況下，自動化算法生成的結果已經足夠好，不用改進即可直接使用。很難想像，離開分析師的幫助，一種業務可以直接使用自動化機器學習方法生成的結果。任何情況下，上述方案的數據準備、對生成結果的解釋以及其他階段都是必需的。同時，現在許多公司的分析師，不斷與數據打交道，擁有非常成熟的心態，在業務領域非常精通，但是掌握機器學習方法的水平還不夠。公司通常很難吸引到特別勝任的高薪機器學習專家，市場對他們的需求不斷增長，而且超出供給很多倍。解決辦法可能是為公司的分析師提供使用自動化機器學習工具的渠道，這需要自動化技術的普及。未來，許多公司不用組建高度專業化的團隊，也不需要顧問企業的參與，就能享受到大數據帶來的好處。Q2. 數據工程師會比數據科學家更搶手嗎？我認為應該區分一下數據科學家和數據工程師了。前者是接受過正規教育的應用數學家，他們研究數據科學，開發新算法，組建神經網絡等等。後者的興趣關注點稍微不同，他們瞭解每種方法的理論和應用侷限，能成功解決業務問題。前者能做事情永遠不缺，而後者的部分工作可以自動化完成，但無法完全自動化。新方法、新算法和新的解決途徑總會出現。另外，對主題領域和數據本質的專業性理解，對顧客目標的理解，以及快速實現目標的能力，無法通過完全自動化的方法做到，所以這些能力仍然極其重要。數據科學是切合實際的科學——但是世界正朝著功能性的數據科學發展，從業人員可以自己做數據分析。相比於數據科學家，你需要更多的數據工程師來啟動數據流程和整合的數據結構。聰明的機構擁有聰明的人才，他們很懂自己的數據。數據科學家之所以存在的原因是大多數機構還不太懂數據。但他們以後會懂的。如果一名數據科學家創造了一項突破性算法，但沒有數據工程師將該算法落地到業務生產中，那算法會產生價值嗎？我重申一下我最喜歡的 Gartner 數據，只有 15% 的大數據項目最後投入了生產領域。雖然他們從沒有深入探尋剩下的 85% 為什麼沒能投入生產領域，但是我提出一些未能成功落地的幾個關鍵原因：他們沒有找到一個能值得落地的見解；他們找到了合適的見解，也構建了模型，但沒能創建可以在服務水平協議框架下多次使用的流水線；他們不需要什麼見解，因為他們需要的數據分析不用依賴複雜的模型。但仍然是沒能可以在服務水平協議框架下多次使用的流水線。這就是為什麼每家數據科學公司都需要至少兩名數據工程師的原因。02 總結數據科學家職業的未來前景如何，仍然很模糊，需要專業的判斷。但是，每天都有新的代碼庫和工具出現，我們絶不是走在簡化開發和創建業務模型這些基礎設施的道路上。許多人都很自信地說不錯，但還有不好的一面，我們創建的系統越複雜，系統就越隨機，越基於概率。目前人工智能階段的主要問題是在預言結果的意義是缺乏直覺。我們只有定量的方法來解決某個特定的問題，基於此方法做出預測，但是預測的質量不高。目前為止，這個方法運行得很不錯的，但未來不得而知。讓我們拭目以待吧。本文經授權發布，不代表36氪立場。如若轉載請註明出處。來源出處：36氪

集點換購大戰又開打，有超市再推集點換鍋活動，因為近年的鍋具市場夯，鍋具換購就累積220萬件，業績因此提升兩成，就連合作的德國大廠總經理還專程來台，請員工加班生產鍋子，就為了這波的集點活動，就連雞湯業者也加入戰場，買雞湯送鍋子，業績因此增加10倍。牛肉在鍋裡燉煮打開鍋蓋飄出香氣，紅色鑄鐵鍋，標榜傳熱快又保溫，煎炒燉煮一鍋搞定，鎖超市再推集點換鍋和德國大廠合作，獨家推鑄鐵鍋具，原價破萬元集點再加2999元，就能買到等於打了2.4折。民眾：「常換的是炒菜鍋，那我比較喜歡用陶鍋，陶鍋基本上，除非它破掉了我才會換，有時候是看它漂亮，看到質感然後就有興趣。」台灣就是愛換鍋連鎖超市光是鍋具換購就累積220萬件，其中德國多用途鍋具，賣的最好44萬件，瑞士鑽石鍋43萬件，快易鍋也有20幾萬件，實用性高受到青睞。德國鍋具亞太區總經理馬力峰：「壓力鍋有(銷售)22萬個，這個也是很可怕的，我覺得大概這個本土的德國工廠，大概沒有想到過，確實非常緊張的在加工。」連德國大廠也加班趕工，台灣鍋具市場夯，賣場紛紛看準商機，曾推出米其林大廚鍋具，集點加價創下8萬銷量，新推的日本砂鍋，原本限量3000組，搶購一空趕緊加量訂購，已經銷破萬組，業者表示，每波集點換名鍋，至少能增加2成業績。鍋具魅力驚人連雞湯業者也甘願砸重本，不用集點直接送鍋具，買3千多元雞湯，這個日本知名不銹鋼鍋，市價2千多元直接帶走，業績因此增加10倍，鍋具吸客力強，集點換鍋也提升賣場營收。更多 TVBS 報導為「冰雪奇緣2」暖身 周邊商品接力推出 免大包小包！ 超市、電商搶推「攜帶式烤爐」 瘋狂收集！為了超商這款「贈品始祖」 網憶：時代的眼淚 一雨一秋涼！北東部雨大 集點吹保暖風

（中央社記者謝靜雯台北19日電）大專棒球聯賽（公開一級）賽事今天開打，挑戰3連霸的文化大學首戰與台東大學交手，文化大學先發投手王泓勛完投9局僅失1分，率隊以3比1拿下首場比賽勝利。108學年度UBL大專棒球聯賽（公開一級）今天在嘉義市立棒球場、大同學院棒球場兩地開打，文化大學首戰與台東大學交手，先發投手王泓勛表現亮眼，總計用84球完投9局，被敲出8支安打，投出1次三振、1次保送，失掉1分責失分，有效壓制台東大學打線。今天比賽前兩局，兩隊都沒有拿下分數，文化大學3局靠著曾宸佐適時安打、先馳得點，台東大學下半局追分，靠著失誤、短打推進、陳俊仁安打送回分數，以1比1扳平比數。文化大學5局再起攻勢，靠著陽杰恩、曾宸佐接連安打，攻占得點圈，陳真敲安，一棒送回2分，幫助球隊拿下勝利。文化總教練廖敏雄表示，投手戰力吃緊，第一場比賽希望先發投手多負擔投球局數，王泓勛可以吃完9局表現稱職，「替球隊頂住一場比賽，讓往後投手調度更好安排」。國立體大今天與高苑科大交手，國立體大先發投手張竣凱投5局被敲6支安打，失掉3分責失分，後援投手劉俊佑投4局僅被敲出1支安打，投出3次三振，無失分，替球隊守住勝利。今天比賽4局打完兩隊3比3僵持不下，國立體大5局搶分，靠著接連安打、失誤，單局攻下3分、超前比數，7局國立體大再靠著保送、盜壘、安打先拿1分，林楷錡開轟，陽春砲替球隊多添保險分，國立體大終場以8比3順利拿勝。（編輯：張雅淨）1081119

台灣人喜歡吃火鍋，火鍋店到處林立，每當寒流來襲，民眾總喜歡聚在一起吃火鍋，一邊說笑一邊吃，過沒多久，陸續有人出現頭痛、嘔吐現象，每年都有不少這樣的個案被送到急診。振興醫院急診重症醫師田知學表示，曾同時間有一家六口被送來急診室，其中一位四歲小朋友症狀最為嚴重，除了頭暈、頭痛、噁心等類似感冒症狀外，還有眼睛上吊的情形，一開始以為是熱痙攣，但排除感冒後，發現這一家六口他們都有頭暈、頭痛、噁心等症狀，詢問之後發現才剛從火鍋店出來，小朋友就發生步態不穩以及意識喪失的情形，經急診室抽血證實，六名患者都是一氧化碳中毒。醫師強調，一氧化碳中毒初期症狀包括：頭痛、虛弱、興奮、困惑及輕微的頭昏眼花，進而病患就會覺得視覺模糊、眼前出現黑點、眼睛怕光、暫時失明及喪失聽覺，最後抽慉、昏睡、死亡。醫師提醒，如果身旁有人疑似一氧化碳中毒，且病患沒有骨骼或其他嚴重外傷，建議第一時間讓他躺下、頭部抬高，並解開所有緊身衣物，尤其是頸部四周和胸腹上方，並且盡速就醫。更多 NOWnews 今日新聞 報導 蘇貞昌顏面神經失調 醫師：有三大狀況要當心 秋冬最怕心肌梗塞 醫師：一招就能在家自我檢測 平日睡不飽假日才補眠 研究：比睡眠不足更傷身

燦坤曾一度在台灣擁有300家分店，稱霸3C門市龍頭，當年創辦人吳燦坤用５千元開始創業，寫下通路霸主龍頭，但是轉型投資餐飲和旅遊業都不順，甚至連從小米挖來的總座不到七個月就閃辭，來看我們的報導。東森財經記者張正安：「燦坤營收連八年衰退，甚至連總經理李佳峰上任，7個多月就離職。」李佳峰可是手機陸廠小米登陸台灣開路先鋒，來到燦坤改革不斷，1111當天還在臉書推播，要臉友買好買滿，撐完全場就閃離，市場紛紛指向恐怕跟老燦坤文化無法融合，才導致辭職事件。分析師邱敏寬：「再加上網購這一塊的話，蓬勃的發展，所以燦坤在過去的幾年的一個營收，我們可以發現衰退的幅度還蠻大的。」細數燦坤創辦至今有三位總經理，分別是創辦人吳燦坤和閻俊傑，兩人則當總經理近13年，而李佳峰是壽命最短的總經理。其實燦坤曾在台灣，寫下超過300店的黃色家電門市傳奇。分析師邱敏寬：「他一向為人處事是快狠準，小時候他媽媽曾經跟他說過打架打輸了，不要回來哭要打回去。」分析師邱敏寬：「過去在台灣電子產業剛開始往上啟蒙的過程當中，燦坤可以說是用很快速的速度攻城略地，甚至於在他們最輝煌的時候，他還同時做了旅遊業，同時也進軍餐飲業。」雪上加霜，2019年8月下旬，燦坤轉投資的金鑛咖啡申請裁員224名，占全體員工8成，而從2013年至2018年，累計虧損5億元。而燦坤投資的燦星旅遊，也是自2015年起在4年半連續虧損，每股淨值僅剩4元，一家比馬雲更早新零售的燦坤，卻成為跑最快的轉型輸家。東森電視 版權所有 ©2017 EBC All Rights Reserved。更多東森財經新聞報導租書店現倒閉潮！存活率僅一成榮景不再！ 「水族街」店面9千萬求售 店家：業績掉一半滷味婆婆拚轉型被騙！遭誠實蜜蜂欠款求償無門

「如何教出下一代接班人？」在國小擔任校長多年的何信煒從教改談起，透過數據層層剖析，並提出父母及教育者未來可遵循的方向，何信煒認為下一代的接班人，具備PIG能力才是王道。何信煒說明PIG能力──Profession（專業）、Innovation（創新），Group（團隊）。教育者與家長對於培養下一個世代的主人具備專業、創新與團隊合作的能力是責無旁貸。建構孩子的PIG能力，語言力、資訊力、溝通力與國際觀等是核心。除了學校外，父母最重要的是提供孩子一個可以開啟正向態度的環境。在快速變遷的現今社會，體制內的教育，著重在建構孩子的基礎知識與培養孩子的學習力。何信煒建議父母們，首先要給小孩好的環境，如果能讓孩子在一個菁英聚集，彼此共好的地方長大，成功與幸福的機率大增。其次幫孩子建立「心觀念」，根據調查，企業錄取新鮮人條件第一順位是責任感，其他如抗壓力、解決問題的能力、團隊合作精神等等，這些軟實力更加重要。本身在太極門練氣功的何信煒，曾提及自己剛擔任教職時，其實並不瞭解教育的真正意義。在他進入太極門修習氣功、親身接觸到古老氣功武術修行門派「師徒相傳」的精神後，讓他對教育多了一份「如何引導學生找到自己的價值」的使命感。何信煒從師父洪道子博士身上看到最佳身教、言教的典範，以及陰陽哲學的智慧。因為，「太極門師兄姊來自各行各業，男女老少都有，師父總能以愛心、耐心，平等對待每位弟子。」「我們無法決定孩子未來可以做什麼，但我們可以決定他未來做得好不好。」看著從小就在太極門成長，當時才國中及小學的二個女兒，可以在公益論壇上落落大方的在眾人面前侃侃而談，身為父親的他除了覺得無比榮耀外，對她們未來也充滿了信心。「這個年代就如同狄更斯所言，是一個最壞的年代，也是一個最好的年代，端看自己如何選擇。」何信煒從自身經驗體會到，太極門提供孩子正向成長的優質環境，可以讓孩子做好準備，面對多變的未來。

記者馮珮汶／綜合報導迪士尼最新公主系列《冰雪奇緣》是目前影史最賣座的動畫電影，光是北美就賣出破4億美金的好成績，隨著《冰雪奇緣2》即將在21日上映，不少商家早就已經鎖定商機，紛紛推出超萌的周邊商品，就是不放過粉絲的荷包。HOLA特力和樂與迪士尼合作推出的《冰雪奇緣2》聯名家居好品將於11/21(四)正式開賣，主打冬日家居用品，像是天絲防螨抗菌床被組、純棉防螨抗菌床被組、防靜電發熱保暖墊、法蘭絨收納毯、半腰窗簾與窗紗、玩偶、漢堡和室椅及附湯匙的杯盤組等，並特別為小女孩們開發成長壁貼，9款聯名好物，就是要進攻家長的荷包。根據美國NRF調查，2014年《冰雪奇緣》上映，帶動相關商品熱潮，一度成為小女生最想要的禮物，超越長年不敗的芭比，業者表示這波聯名商品專為女孩們設計，商品兼具實用性與收藏性，讓消費者更有理由將它們打包買回家。在台北京站5樓威秀影城、台中大遠百13樓威秀影城、高雄大遠百13樓威秀影城三地同步推出冰雪奇緣期間限定店，台北店主打唯美夢幻雪花紛飛打卡點、楓紅角落打卡點，強勢推出雪寶與火靈布魯尼娃娃、雪寶頭零錢包，雪寶野餐墊，以及全台限量一千組的冰雪奇緣系列手拿包三件組，更多托特包、保冷袋、自動感應泡泡洗手機等首賣新品。業者表示，憑全台威秀影城《冰雪奇緣2》電影票根，即可享超值價549元加購限定發售的—冰雪奇緣系列手拿包三件組；小雪寶吊飾娃娃憑電影票根加購只要89元，艾莎、安娜主題珪藻土杯墊一組也只要299元，要讓粉絲買好買滿。電商樂天市場觀察到，自動畫前導預告片推出至今，「冰雪奇緣」、「迪士尼」、「雪寶」及「艾莎」等相關關鍵字搜尋量提高3成；進一步從下單量分析，站上購買族群為25至40歲的女性及媽媽族群為主，消費金額落在500-1000元之間。其中，又以冰雪奇緣艾莎公主裙長版連衣裙為銷售冠軍，每月銷量超過千件，果然艾莎魅力無法擋。更多三立新聞網報導甜嫁小7歲帥尪的林志玲上榜！5星座最適合「姊弟戀」棉花棒挖耳朵「瞬間失聰」 醫師內視鏡一照…真相糗爆怕前世情人被叮！暖爸「蓋蚊帳」餵奶 萬網笑：另類婚紗照23歲就因骨癌離世…饒舌歌手宋岳庭傳奇故事搬上大銀幕

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寶山鄉76歲的劉昌盛從工程產業退休後沒閒著，週一到週五寶山鄉新城村樂齡學習中心的課程都可看到他的身影，靜態、動態、文的、武的……，劉昌盛像塊海綿般多元學習，開擴視野之外，也賺到了健康的體魄。他視社區為第二個家，土木、水電、鐵工、灑掃工作樣樣都來，終身學習、熱心公益的精神，榮獲全國終身學習楷模的肯定，將於11月22日接受教育部頒獎。教育部推廣終身學習、建構學習型的社會，於99年起開辦第一屆全國性終身學習楷模徵選活動，參加對象為18歲以上非在學學生、終身學習活動達5年以上、善用學習資源、具有卓著績效者。住在寶山鄉新城村的劉昌盛十年來，全年投入樂齡學習課程，插花、烘培、手做、園藝、衛教、延緩失智失能、外丹功……,甚至林務局、紅十字會及衛生所的專業課程，他都不錯過，透過不間斷的學習，劉昌盛年近80仍耳聰體健。劉昌盛說，參加延緩失能課程，學習彈力帶、彈力球的用法，讓身體協調平衡並減緩肌少症；在拓印、製作手提袋等手作課程中，提升美學及認知力，手腦並用讓自己紓壓而愉悅；而養生外丹功，靈活並柔軟肢體，打通任督二脈強健身體。他也擔任社區志工隊工程組長，製作課程道具、施作環境設施……，為老師、學員、社區奉獻服務。劉昌盛肯定現在政府非常重視長者並推行長照2.0與教育部樂齡課程活動計畫，讓長者老有所依，老有所用，也推崇無齡共學共食概念，希望大家都能走出家門，終身學習！

等了三十年終於簽了!以往被視為血汗輪班的台鐵局員工，昨（十八）日在台鐵企業工會理事長張文正及台鐵局長張振源及交通部長林佳龍、勞動部長許銘春見證下，勞資雙方簽署勞資「團體協約」，企工理事長張文正表示，自民國七十八年至今，工會與台鐵開會，終於在此次通過五十七條協約，包括員工加班費及休假都優於勞基法規定，協約有效期間為三年。臺鐵局表示，此次與臺鐵產業工會簽署的團協，主要目的在提升員工權益及改善勞動條件，亦能兼顧疏運任務，保障民眾乘車安全，經勞資雙方多年持續努力溝通謀求共識。按雙方協約，是與員工最息息相關的工作班制、休假請假及投票日出勤等，包括：一、工作班制由各業別依業務特性及勞基法第三十條規定進行勞資協商，訂定更優於勞基法定之工作時間；二、休假、請假從優：一體適用勞基法與勞工請假規則；三、投票日出勤工資從優給付：輪班制人員及乘務人員投票日出勤八小時以內加給一日工資。林佳龍說，交通與民眾行的權利相關，秉持勞資一體善待彼此，對台鐵局而言是很大的改變，對台鐵及工會發展也是很好的里程碑，經過了三十年，近三百次會議後終達成協商，未來在簽署後，台鐵與工會就是夥伴關係，相信雙方會往好的地方發展，儘管台鐵在薪資、休假及人力上過去是累積了很多問題，但勞資雙方都是交通部的員工，盼台鐵支持員工，讓服務有更好的表現。許銘春也說，企業要永續經營，首要照顧的就是員工，台鐵員工是全年無休，但台鐵情況特殊，且受限於國營事業所限，未來勞動部會當工會的後盾。林佳龍強調，過去因為是威權時代，對工會較打壓，但在簽署協約後，在勞力、薪資上有較大空間，代表工會不會輕啟罷工，對台鐵也是正向的發展，目前薪資上已報政院，對台鐵員工津貼及保障也是支持，但要如何符合員工需求，仍要循求法律要求。