Data Analytics - Chia sẻ chuyện nghề.
- Thread starter thuocdo181
- Start date
khangpham
Đã tốn tiền
Vị trí này giờ hơi khó kiếm nè, chắc là bank hay bảo hiểm
Arashi Ackerman
Senior Member
Cty Outsource nha thím, mình tìm giúp sếp cũVị trí này giờ hơi khó kiếm nè, chắc là bank hay bảo hiểm
via nextVOZ for Android
chuoixanh86
Senior Member
Data analysis mảng e-commerce/logistics/supply chain phát triển được không nhỉ
Arashi Ackerman
Senior Member
Có thím, hướng này cũng rất hay mà. Có thêm nhiều kiến thức để tự phát triển business riêng mình sau này
via nextVOZ for Android
cocghe1995
Senior Member
Bác thớt với anh em cho mình hỏi chút, công ty mình là đơn vị vận chuyển, giờ muốn tự động phân loại mặt hàng dựa trên nội dung khách họ điền thì nên bắt đầu từ đâu. Mình đang nghĩ là sẽ xây dựng thư viện rồi bắt theo keyword nhưng thấy thế chưa ổn lắm 
warriorsorochilu
Member
JUchi
Senior Member
Này không còn là Data Analysis nữa rồi. Nó thuộc về Natural Language ProcessingBác thớt với anh em cho mình hỏi chút, công ty mình là đơn vị vận chuyển, giờ muốn tự động phân loại mặt hàng dựa trên nội dung khách họ điền thì nên bắt đầu từ đâu. Mình đang nghĩ là sẽ xây dựng thư viện rồi bắt theo keyword nhưng thấy thế chưa ổn lắm
fox.d.pal
Senior Member
Ngành Data nói chung dạo này đang hot, các con giời lao vào cũng nhiều mà không có định hướng nên phí thời gian hoặc bị chăn dắt chẳng đi đến đâu.
Mấy tuần nay covid không đi cày được nên lập cái topic tư vấn chơi chơi và kể chuyện công việc, chia sẻ với anh em.
Sơ lược về mình:
Phạm vi topic này:
- Mình làm dữ liệu từ năm 2014, khởi đầu từ Data Analyst sau lấn sang làm đủ thứ từ DBA, Data Quality Control, Head of Data Department, Data Architect, MIS Project Manager.
- Ngành học đại học là phân tích tài chính, theo mảng này phải học thêm khá nhiều về CNTT.
- Mình có làm thêm mảng đào tạo, tư vấn, triển khai từ 2018. Hiện tại, vẫn đang làm đào tạo cho cá nhân, doanh nghiệp, liên kết với một số trường đại học.
Miễn là anh em còn phản hồi, mình sẽ duy trì thread này.
- Kể chuyện nghề: lịch sử làm việc, những cú để đời trong quá trình hành nghề.
- Tư vấn nghề nghiệp: Cho các bạn quan tâm, muốn theo ngành này.
- Kết nối đến các thím cùng ngành. Mình có theo dõi vài topic, thấy cũng nhiều thím làm cùng ngành, hi vọng kết nối và hỗ trợ được lẫn nhau.
- Tìm đồng đội: Team mình đa phần giờ các anh em đều làm sâu về chuyên môn, không có người làm marketing, vận hành và growth . Hi vọng, kết nối được với các bạn cùng chí hướng và có khả năng làm mảng giáo dục.
Để mở đầu, mình note lại một số quan điểm cá nhân về một số lầm tưởng trong ngành:
1. Làm dữ liệu phải giỏi siêu nhân về toán, thần thánh về lập trình hoặc công cụ, hiểu rất sâu về business.
Quan điểm cá nhân: Bạn code tốt hơn một ông thuần về business, hiểu về business hơn một ông dev bình thường, hiểu về toán tốt hơn cả 2 ông kia (cũng chưa biết đâu vì nhiều dev xịn mình biết học sư phạm toán với toán ứng dụng ra đấy :-s ). bạn viết truy vấn SQL có thể tốt hơn Dev vì bạn hiểu về business nhưng thử viết một stored produce xử lý một tác vụ của phần mềm xem có toang không đã nhé.
2. Bạn không cần học SQL, lập trình. Mấy cái đó chỉ dành cho các công ty nghèo không có tiền mua tool xịn như Power BI, Alteryx.... Còn làm gì có tool làm được hết rồi, cần thì request IT xử lý..
Quan điểm cá nhân: Tool toy rất tiện và bản thân mình cũng ủng hộ tool nếu có thể. Tuy nhiên tool nào cũng có mặt hạn chế. Thử vào một doanh nghiệp và cần trích xuất dữ liệu trực tiếp với lượng dữ liệu từ vừa đến lớn với logic phức tạp thì SQL sẽ là cứu cánh để bạn triển khai được nhanh, gọn và mạch lạc hơn. Và mình học và làm việc sâu với SQL không phải vì mình "nghèo" mà vì tính phổ biến, khả năng tùy biến của ngôn ngữ và ưu điểm tuyệt đối của nó trong một số hoàn cảnh cụ thể. Ít nhất mình có quyền lựa chọn thay vì chết vì phụ thuộc tool toy.
3. Mình chỉ cần học về tư duy là đủ rồi, chứ công cụ không quan trọng.
Quan điểm cá nhân: Việc đầu tiên khi người ta học làm bếp là học cầm con dao sơ chế miếng thịt, cá như thế nào. Với một chief có thể nấu được bữa ăn từ bất cứ những công cụ gì họ có trong tay. Họ làm được vì họ từng sử dụng qua rất nhiều công cụ chứ không phải họ chỉ ngồi học lý thuyết về ẩm thực. Trước đây mình đã từng viết 1 bài về Law of the Instrument: "if all you have is a hammer, everything looks like a nail". Quá trình sử dụng công cụ để giải quyết vấn đề giúp bạn phát triển tư duy, nếu khả năng sử dụng công cụ của bạn bị giới hạn thì rất có thể bạn sẽ dẫn về số 2, phụ thuộc vào một công cụ nào đó vì không còn quyền lựa chọn. Khá hài hước khi tư tưởng coi thường công cụ nhưng xét mặt nào đó lại bị phụ thuộc vào công cụ.
4. Ngược lại với 3, mình cần phải giỏi công cụ X, master công cụ Y, công ty không tuyển mình vì mình không giỏi công cụ xyz.
Quan điểm cá nhân: Thành thạo công cụ là một điểm cộng lớn khi bạn apply công việc, nhất là với các vị trí junior. Tuy nhiên, nếu như bạn đã thành thạo và tạo được sản phẩm bằng một công cụ nào đó, bạn hoàn toàn có thể học công cụ tương đương mà không mất nhiều thời gian. Các nguyên lý và cách sử dụng công cụ, ngôn ngữ lập trình đều tương tự nhau, nếu học hãy tập trung vào một số mảng và thực sự thành thạo nó thay vì đẽo cày giữa đường để gom key word ném vào CV.
5. Mình đã luyện xong 1001 đường tịch tà kiếm phổ, sẵn sàng trở thành siêu nhân trong ngành dữ liệu.
Quan điểm cá nhân: Bạn có thể chỉ cần thuần Excel vẫn kiếm được công việc chính thức trong ngành dữ liệu với mức lương tính bằng nghìn USD (người thật việc thật). Nhưng đa phần các công việc trong ngành dữ liệu đều cần tìm hiểu thêm rất nhiều thứ khác, tech stack khác với dự án trước đây, domain khác với domain đã biết, nghiệp vụ hoặc luật lá thay đổi. Bạn sẽ tìm hiểu đủ thứ từ marketing đến UI-UX design, human heuristics.... Giữ tư duy mở và thái độ sẵn sàng học bất cứ cái gì công việc yêu cầu. Khả năng học và vận dụng nhanh mới giúp bạn sống sót và phát triển tốt trong ngành này.
6. Làm BI/DA là phải làm dashboard đẹp, kể được câu chuyện về dữ liệu, phải có 1001 nghiêm quy giới luật về information design cần tuân thủ.
Quan điểm cá nhân: Bạn cần phải làm được những điều trên nhưng chỉ là một phần rất nhỏ trong công việc, nếu bạn tôn thờ nó quá thì nhiều khả năng bạn làm consultant hơn là làm in-house cho doanh nghiệp. Đào bới được dữ liệu xem nó nằm đâu trong hệ thống, thống nhất được với các đơn vị xem dữ liệu nào chính xác đã hộc máu rồi. Nhiều stakeholders chỉ cần một cái pivot table hay chart đơn giản là quá đủ cho nhu cầu của họ. Quan trọng là context và mục đích sử dụng và làm sao tối đa được giá trị cho stakeholders.
Mời các cao nhân khác trao đổi và đóng góp thêm.
Bạn nào có câu hỏi gì cũng thả luôn ở đây nhé.
Mình cũng định hướng cho em mình thi ngành này. Bác có thể cho em hỏi là nên định hướng theo trường đại học nào và ngành gì để dễ phát triển lên nhất ạ? Trong quá trình học nên học thêm các loại kiến thức gì, nên học hỏi thực tế như thế nào để khi ra trường có kiến thức thực tế để phát triển tốt cho tương lai ạ.
Mong bác chia sẻ. Mình xin trân trọng cảm ơn ạ.
Gửi từ Một thế giới khác... bằng vozFApp
Chào anh em, mình muốn hỏi một chút vì chỉ mới bắt đầu tìm hiểu 
. Background mình dân kinh tế, cũng từng tự mở business buôn bán, hiện thì đang làm Digital Marketing, biết dùng spss nghiên cứu, excel, đang học cơ bản python, mình cũng học tốt các thứ về toán. Mình tìm hiểu về mảng này thì thấy có 2 hướng là Data Analysis và Business Intelligence. Mục tiêu của mình thì cần để tăng cường năng lực Marketing chứ ko định đổi ngành, học mang tính ứng dụng và nhanh, cũng như thêm 1 nghề tay trái nhận thêm job. Mình muốn hỏi anh em là với mục tiêu vậy mình nên học DA hay BI, và theo thứ tự thì nên học những gì, nếu có nơi dạy nữa thì càng tốt, cảm ơn anh em.
. Background mình dân kinh tế, cũng từng tự mở business buôn bán, hiện thì đang làm Digital Marketing, biết dùng spss nghiên cứu, excel, đang học cơ bản python, mình cũng học tốt các thứ về toán. Mình tìm hiểu về mảng này thì thấy có 2 hướng là Data Analysis và Business Intelligence. Mục tiêu của mình thì cần để tăng cường năng lực Marketing chứ ko định đổi ngành, học mang tính ứng dụng và nhanh, cũng như thêm 1 nghề tay trái nhận thêm job. Mình muốn hỏi anh em là với mục tiêu vậy mình nên học DA hay BI, và theo thứ tự thì nên học những gì, nếu có nơi dạy nữa thì càng tốt, cảm ơn anh em.
letuan1121
Senior Member
Chào các bác e là sinh viên mới ra trường chuyên ngành kinh tế, hiện tại đang thử việc tại ngân hàng nhưng cảm thấy không hợp làm vị trí tín dụng muốn nghỉ hẳn để sang ngành dữ liệu thì lộ trình học khoảng bao lâu và học phí như thế nào. Tiếng anh của e thì nghe và đọc tạm ổn còn nói và viết thì hơi kém.
thuocdo181
Senior Member
Bạn có thể tham khảo:
Hệ thống thông tin quản lý của ngân hàng, thương mại, học viện tài chính. NEU và Bách Khoa cũng có ngành phân tích dữ liệu rồi.
Trong quá trình học nên tích cực đi thực tập, làm sớm để hiểu về hoạt động trong doanh nghiệp. Tiếng anh tốt và thi thêm một số chứng chỉ quốc tế cũng có nhiều lợi thế cho các bạn entry level.
Nếu điểm thi okie và thích ngắm hoa hậu thì thi vào FTU nhé, trong 1-2 năm tới sẽ có ngành KHDL. Có thể lúc đó bạn sẽ gặp mình ở lớp nào đó.
)
thuocdo181
Senior Member
Chào anh em, mình muốn hỏi một chút vì chỉ mới bắt đầu tìm hiểu
Phân biệt DA với BI trước nhé:
Quan điểm của mình, với entry level thì skillset và công việc của DA, BI khá tương đồng. Thực tế công việc trong doanh nghiệp cũng không có khác biệt đáng kể.
Thật ra đều là làm việc với dữ liệu và sản phẩm cũng tương tự như nhau nên phân biệt vị trí này là ko cần thiết, cũng như phân biệt DA và DS, thật ra cũng tuỳ định nghĩa từng nơi, ví dụ mấy chú DS tại một số DN làm khác gì DA đâu.
Cách phân biệt gần đúng nhất BI và DA là phân biệt theo "field of application" . Business Intelligence thì sẽ tập trung vào xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu, hệ thống báo cáo, phân tích, dự báo cho doanh nghiệp, hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh
Data Analytics thì thường tập trung hơn vào hệ thống báo cáo, phân tích, dự báo, và có thể thuộc rất nhiều lĩnh vực chứ ko chỉ Business. Ví dụ như Y tế, chính trị, môi trường.
Có thể hiểu Business Intelligence = Data Analytics (business-oriented) + BI System (DWH+BI tools)
Bạn tham khảo thêm bài viết này, logic khá tốt: https://anyinstructor.com/data-analyst-vs-bi-analyst-a-helpful-comparison/
Đừng đọc mấy tài liệu các bạn Marketing chém lung tung lại loạn.
Định hướng học của bạn nên hướng sang Marketing Analytics.
Về business sẽ có nhiều thứ nên tìm hiểu thêm, chủ yếu xoay quanh công nghệ và ứng dụng trong mảng của mình. VD: Google analytics, CDP, Các bài toán liên quan đến MKT và trải nghiệm khách hàng...
Về tech và analytics skills:
Bạn có thể start với các khóa học online free trước xem có phù hợp không.
Nếu xác định đầu tư và muốn learn data the hard way, thì tham khảo combo khóa học foundation chỗ mình. Có lộ trình, outcome rõ ràng, giảng viên theo dõi và hướng dẫn tận tình. Nhưng cũng nói trước là phải dành thời gian học mới theo được. Mình không bán thuốc học giỏi.
thuocdo181
Senior Member
Cơ bản bạn vẫn nên học tổng quan về dữ liệu, SQL-ngôn ngữ truy vấn và phân tích dữ liệu với một công cụ BI (Power BI, Qlik, Tableau...). Sau này vẫn nên học thêm một ngôn ngữ lập trình.
Bạn có thể tham khảo mấy khóa online dưới đây.
Mình cũng làm đào tạo, nếu bạn muốn học với giảng viên hướng dẫn có thể tham khảo combo 3 khóa học ở bên mình: https://datapot.vn/khoa-hoc/data-analytics-foundation-daf/
P/s: Mình có nói mình làm đào tạo từ đầu topic nhé. Nếu định gạch đá nhau seeding gì xin dẹp.
Last edited:
thuocdo181
Senior Member
Tiện công đào topic lên mình up luôn feedback của 2 bạn mình biết là vozer:
Bác này học thẳng khóa DA-100, bác ấy có base đi làm một vài năm rồi nên không vấn đề gì (kinh nghiệm quản lý là chính). Mình không phủ nhận là khóa học này có khối lượng kiến thức lớn và áp lực thực hành nhiều. Các bạn muốn bắt đầu từ fresher nên follow theo cả combo mình up ở trên.
1 feedback khác trên fb:
P/s: Mình che thông tin rồi, nếu 2 bác thấy không thoải mái cứ nhắn mình, mình sẽ gỡ xuống.
Bác này học thẳng khóa DA-100, bác ấy có base đi làm một vài năm rồi nên không vấn đề gì (kinh nghiệm quản lý là chính). Mình không phủ nhận là khóa học này có khối lượng kiến thức lớn và áp lực thực hành nhiều. Các bạn muốn bắt đầu từ fresher nên follow theo cả combo mình up ở trên.
1 feedback khác trên fb:
P/s: Mình che thông tin rồi, nếu 2 bác thấy không thoải mái cứ nhắn mình, mình sẽ gỡ xuống.
thuocdo181
Senior Member
Bác thớt với anh em cho mình hỏi chút, công ty mình là đơn vị vận chuyển, giờ muốn tự động phân loại mặt hàng dựa trên nội dung khách họ điền thì nên bắt đầu từ đâu. Mình đang nghĩ là sẽ xây dựng thư viện rồi bắt theo keyword nhưng thấy thế chưa ổn lắm
Bài toán của bác cũng là một bài toán ứng dụng KHDL trong doanh nghiệp. Bác có nội dung cụ thể bài toán thì sẽ rõ hơn.
VD:
1. Nội dung điền là ảnh chụp hay trên form phần mềm. Nếu là ảnh thì sẽ là bài toán OCR (nhận diện ký tự quang học). Tùy vào viết tay hay đánh máy, có format các trường cụ thể hay không thì bài toán OCR sẽ có độ phức tạp khác nhau.
2. Nếu nội dung đã có (KH điền form chẳng hạn). Thì bài toán sẽ liên quan nhiều đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Hoặc chơi cục như của bác làm là có 1 bộ thư viện các địa điểm và dùng thuật toán tìm gần đúng (fuzzy matching), do trường này bác biết họ sẽ viết gì rồi nên làm kiểu này cũng được, thậm chí là rule based.
3. Có cách nào khác lấy được dữ liệu hợp lý hơn là phải xử lý kiểu kia không. Thêm trường hoặc tối ưu nội dung nhập liệu, etc...
Bác có hứng thú thì cứ đưa lên đây cùng thảo luận.
hieu
Member
BI thôi thím, làm mấy cái report đơn giản để quản lý metrics marketing thôi, k cần thiên về DA đâuChào anh em, mình muốn hỏi một chút vì chỉ mới bắt đầu tìm hiểu
hieu
Member
ối, em nhớ lần trước có topic DA, giao lưu với thím về python thì phải, thím còn kêu lão trưởng phòng biết nhiều nhưng k share, vụ setup như sếp thím đòi thì dễ thôi, ủn data vào pbi desktop, lên report theo nhu cầu end-user, ném lên web, cài schedule cho n tự chạy, cơ mà có pbi pro thì mới dùng đc thì phải, auto send mail cũng có trên pbi web sẵn r, quan trọng là đảm bảo được nguồn data hàng ngày k bị đứt đoạn thôi
phamkhuongvu
Junior Member
Tài khoản free cũng dùng được schedule refresh. Mà nó không cho chia sẻ báo cái với phân quyền thôi. Bọn MS làm tiền vkl.
hieu
Member
còn chuyển giao các phòng ban nữa thím, send qua mail nhìn ảnh thì k có tác dụng gì mấy, pbi báo cáo động n mới phát huy khả năng, acc pro pbi hình như cả năm có mấy củ thôi, cả 1 cty dư sức sắm 1 2 cái acc
Similar threads
