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本研究運用2017-2018年的自訓自用計畫及專班計畫訓練資料及勞就保投保行政資料等，完成學員的基本資料及訓後動態等量化分析作業，亦完成利害關係人之深度訪談質化分析作業，進而提出4項訓練計畫之優化建議供相關單位參考。

隨著大數據、人工智慧技術的快速發展及數位轉型浪潮下，產業對人才的需求也快速增長，尤其在2019年COVID-19疫情後，更加速企業數位轉型。關鍵技術的發展方向主要以物聯網、人工智慧、大數據為潮流，除為產業創造新的技術外，更對就業機會產生極大的影響。另一方面，面對工業4.0帶來的科技發展，新的職能相應而生，使勞動市場上需求端與供給端產生了職務與技能的變化，如何藉由數位工具分析提供更精準的勞動市場資訊及預測，是現今各國就業服務單位推展的趨勢。為了更快速即時貼近產業需求，透過視覺化方法呈現數據資料越來越重要。各國對於勞動資料的統計方式及應用工具有很大變革，如大數據和人工智慧已被使用在徵才網站、專利和科學論文數據庫等其他來源收集數據，以提供新興技術和技能需求的詳細訊息。本研究透過文獻分析、求職網站職缺資料數據研析，透過資訊工具將求職網站之行業與職業標準分類進行適當歸類與轉化，並建置互動式視覺化網頁，呈現相關資料分析後結果，以作為提供國內相關人才發展及培訓之參考資訊。考量我國現況與借鏡國外經驗，本研究提出建議如下：1、運用技能需求資訊，提供職業訓練課程規劃參考；2、依使用者身分及需求，提供整合性政府資源；3、因應未來工作趨勢與新興職業興起，定期檢視更新我國職業標準分類。

本研究運用2017-2020年的產投方案訓練資料及勞就保投保行政資料等，完成產投方案課程及學員的基本資料、參訓意見及訓後動態等量化分析作業，亦完成9位課程審查委員、14位辦訓單位代表等利害關係人之深度訪談質化分析作業，進而提出3項產投方案之優化建議供相關單位參考。