Học Data Analysis vì có nhiều cơ hội việc làm phát triển trong tương lai?

[tuanss0508]

Nhiều chứ fen, cứ pass là đi thôi, working permit đàng hoàng. Nhưng tiếng Anh tốt là yêu cầu bắt buộc vì món này phải viết report nhiều. Còn thị trường trong nước thì mình không rõ vì không làm.

thường sang các nước đó làm bao lâu thì phải về nước?

 

[southernstar]

thằng em rể làm mảng này mấy năm nay nghe nói lương hơn trăm củ, không biết có phét không nhưng nó là tiến sỹ có kinh nghiệm hơn 10 năm mảng này bên Hàn

Làm PhD xong thêm 10 năm kinh nghiệm mà lương 100 củ bên Hàn thì rất bình thường

 

[vuluc88]

Vãi lều
Chỗ nào thế fency?
Để tôi apply vô viết dùm mấy em

chức viết giùm mấy em có đầy người làm rùi
Tôi chả nhớ tên cty, chỉ biết 1 trong mấy tòa nhà ở góc Nguyễn Đình Chiểu + Mạc Đỉnh Chi, vì có lần nó rủ vợ tôi ra đó uống cafe để.... giúp nó viết SQL.
À mà quan trọng nhất phải là gái cơ, + thêm mác du học Úc về nữa.
Nên nói chung là vẫn như bên IT thôi, thượng vàng hạ cám, có người làm bình bông, có người gánh team.

 

[vuluc88]

Vãi bìu left/right join còn đéo biết mà vẫn được lương gần ấy cơ à. Fency bật mý chỗ làm đó được không

ở Sài Gòn, tên cty cụ thể tôi cũng chả nhớ rõ nữa, hình như Line thì phải. Cơ mà cái chính là nó là gái single, mác du học, vô cái là cũng đầy anh sẵn sàng cover cho.

 

[tuanss0508]

đa dạng lắm, thượng vàng hạ cám, nhiều chỗ cũng chả cần. Mấy em gái cùi bắp, giải phương trình bậc 1 cũng quên cmnr, ko viết nổi 1 cái vòng lặp for, SQL select join 2 bảng còn phải nhờ viết hộ vẫn làm được lương tận 32 củ / tháng (bạn vợ tôi ) ). Vô chỉ cần ngồi thống kê, trình chiếu, thuyết trình với mấy sếp thôi.

cty nào mà dễ vậy

 

[Data Scientist]

Data học vài tháng là mượt mà, mấy cái này dễ ẹc, tôi chỉ bạn tôi học 1 năm giờ nó làm cả deep learning, nó chỉ lại tôi

 

[tuanss0508]

chức viết giùm mấy em có đầy người làm rùi
Tôi chả nhớ tên cty, chỉ biết 1 trong mấy tòa nhà ở góc Nguyễn Đình Chiểu + Mạc Đỉnh Chi, vì có lần nó rủ vợ tôi ra đó uống cafe để.... giúp nó viết SQL.
À mà quan trọng nhất phải là gái cơ, + thêm mác du học Úc về nữa.
Nên nói chung là vẫn như bên IT thôi, thượng vàng hạ cám, có người làm bình bông, có người gánh team.

du học Úc mà ko biết giải phương trình bậc 1 là sao

 

[vuluc88]

du học Úc mà ko biết giải phương trình bậc 1 là sao

nhà giàu mà, du học tự trả thôi, nghe nói là qua kiếm chồng là chính, mà ếu kiếm đc )

 

[BlackBerry 9780]

Con em mình tốt nghiệp FTU, giờ là DS, lương tháng toàn trên trăm củ. Nó cày như điên vậy. Job offer từ đài từ sing từ US đều khá nhiều. Nó tiếng Anh khủng, cày toán điên cuồng.
Quen 1 con bé cũng dị nữa, học ngành này, tiến sĩ bên UK về, cũng lương vcđ.

 

[A10Warthog1]

nói thực là chỉ nên học nếu có đủ kiến thức chuyên ngành định phân tích. Chứ k thì tầm thường lắm.

Đội IT in house & out source chỗ tôi hồi làm cái app Data của công ty để phân tích quản trị xây ra mấy trăm cái báo cáo có sẵn. Xong chuyển qua bên kinh doanh chỗ tôi vứt hết. Dùng dc 1-2 cái là hết cỡ. Tất cả lại ngồi Ad hoc thủ công để phù hợp với kinh doanh.

Tính ra từ 1 cái data phân tích ra vấn đề quá khứ thì khá dễ.
Phần khó là dự đoán, dự phóng ý, cái này còn cần kiến thức chuyên ngành nhiều hơn nữa. Thế nên đội IT analysis quy cho cùng cũng chỉ là 1 loại hỗ trợ cho người phân tích chính, tay chân chứ có dc bao nhiêu đóng góp kiến thức & chiến lược đâu.

Mấy cái này dùng excel k cần vba cũng dc chứ đừng nói sql hay python.

Nếu công ty mở quyền cho data house trên web base dc auto refresh/crawl/update & download to folder on PC thì excel nó chiến kinh khủng. Thậm chí nếu tích hợp dc Power BI, SAP Lumira… trên nền ưeb thì coi như chẳng cần analysis số quá khứ nữa. Tập trung chính vào dự báo thôi.

 

[Data Scientist]

Con em mình tốt nghiệp FTU, giờ là DS, lương tháng toàn trên trăm củ. Nó cày như điên vậy. Job offer từ đài từ sing từ US đều khá nhiều. Nó tiếng Anh khủng, cày toán điên cuồng.
Quen 1 con bé cũng dị nữa, học ngành này, tiến sĩ bên UK về, cũng lương vcđ.

Món này cũng phải cày toán à bro, chỉ có làm nghiên cứu sinh thì cần thôi chứ làm doanh nghiệp đâu cần lắm. Cái toán đầu vào thì cũng chỉ có ít thống kê với tối ưu thôi

 

[visualdevelopment123]

Con em mình tốt nghiệp FTU, giờ là DS, lương tháng toàn trên trăm củ. Nó cày như điên vậy. Job offer từ đài từ sing từ US đều khá nhiều. Nó tiếng Anh khủng, cày toán điên cuồng.
Quen 1 con bé cũng dị nữa, học ngành này, tiến sĩ bên UK về, cũng lương vcđ.

Khiếp

 

[q9gaming11]

HCM có chổ nào tuyển intern khống mấy thím, bé em chuẩn bị tốt nghiệp chuyên ngành Data science mà bữa giờ đi kiếm 3-4 chỗ rồi mà hok có slot intern

 

[BlackBerry 9780]

Món này cũng phải cày toán à bro, chỉ có làm nghiên cứu sinh thì cần thôi chứ làm doanh nghiệp đâu cần lắm. Cái toán đầu vào thì cũng chỉ có ít thống kê với tối ưu thôi

Thấy nó kêu cày toán nhiều.
Toán với code. Tôi ngoại đạo nên k rõ, mà thấy mấy người cày như nó nể vcl

 

[binhnhatd51]

Làm PhD xong thêm 10 năm kinh nghiệm mà lương 100 củ bên Hàn thì rất bình thường

Lương 100 củ ở Việt Nam ấy chứ Hàn thì nói làm gì

 

[RyRy]

Đen:

Cam: Anh phát biểu lại liều, dẫn đến tôi nghĩ 20 năm của anh có lẽ trong cơ quan nhà nước

. Khi anh xài cloud service, anh phải đọc term of use chứ nhỉ? Provider luôn cam kết không inspect, approve or monitor, có lẽ sẽ can thiệp khi dính đến luật mà thôi. Vậy thì từ "phó thác" của anh là không chính xác. Ngoài ra, provider đã cấp cho anh authorization access nhưng các công ty lớn họ luôn có các lớp encrypt khác đối với các account có high level access control. Nếu cty anh không có thì tôi nghĩ rằng công ty anh là c*t, vì chả có GDPR Compliance.
View attachment 1736050
À trong ý này tôi còn thấy cái ví dụ của anh thật buồn cười, vì Microsoft Teams đâu phải cloud service? View attachment 1736071
Cloud service của Ms là Azure ông kễnh ạ. Lời anh nói chẳng khác gì mấy thằng ngồi trà đá nghe chém gió đc câu đực câu cái, vác đi xạo quần muôn nơi.

Tím: Với ý cam đã sai thì luận cứ ý tím của anh cũng đi xa. Vì họ không muốn dữ liệu của mình bị khai thác, gì chứ bọn cty nước ngoài cực kì nhạy cảm với việc leak data cho bên thứ 3 . Ngoài ra, anh có muốn mình luôn luôn phải phụ thuộc vào bên thứ ba không, khi mà nó sập/treo/có issue thì mình cũng dong theo?

Cùng lắm tôi tin là bọn Ms sẽ ra con hàng nào đó có thể gen ra visualization report dựa trên các query input (bằng tay) dạng low-code platform như cái Power Apps nó đang gen vậy.
Còn AI học dữ liệu của Customer thì không, vì chẳng có demand.

Dẫn cho a 2 cái link của 2 thằng cloud service:
https://aws. amazon.com/compliance/data-protection/
https://learn. microsoft.com/en-us/azure/security/fundamentals/protection-customer-data#customer-data-ownership

Mình làm Advisory, Legal và M&A.
Kiến thức của mình là kiến thức tổng hợp nên nhiều khi sẽ có nhầm lẫn chỗ này kia ví dụ như Teams như bạn đã chỉ ra. Ý mình là hệ sinh thái 365 (gồm teams) nó cũng là 1 cloud service của Microsoft, mọi thứ cũng đều đc chứa trên đám mây và người dùng an tâm vì cái Compliance như bạn nói. Vậy nếu 1 con AI, do Mic hay Google hy Cisco phát triển và họ cũng cam kết bảo mật rằng con AI chỉ tự học data của doanh nghiệp và hoàn toàn bảo mật như tất cả các sản phẩm khác. Vậy, xét trên khía cạnh bảo mật dữ liệu điều gì khiến doanh nghiệp ko an tâm khi sử dụng dịch vụ? CoPilot của 365 hiện nay nó cũng là 1 dạng học và phân tích toàn bộ dữ liệu của người dùng rồi còn gì.

Bạn nói việc tích hợp 1 con AI vào hệ thống ERP của doanh nghiệp là ko cần thiết vì ko có demands mình thấy chưa chính xác lắm. Demand có thể đến trực tiếp từ khách hàng hoặc do mình tạo ra, khơi gợi cho khách hàng rằng “à mình cần cái dịch vụ này”. Ví dụ như công cụ tìm kiếm đi, trước giờ đa số người dùng thoả mãn với việc tìm kiếm theo keyword nhưng BingAI nó lại đang muốn tạo ra 1 nhu cầu về tìm kiếm theo ngôn ngữ tự nhiên. Cái cách mà Microsoft nó đang ấp ủ với CoPilot là nó đang tạo ra demand cho người dùng.
Ý kiến và nhận định của mỗi người sẽ dựa trên… “kiến thức-kinh nghiệm-trải nghiệm”. Cứ mark lại cái topic này rồi 3 năm nữa xem sao

Trích approach của Microsft về Copilot:
“
Grounded in your business data. AI-powered LLMs are trained on a large but limited corpus of data. The key to unlocking productivity in business lies in connecting LLMs to your business data — in a secure, compliant, privacy-preserving way. Microsoft 365 Copilot has real-time access to both your content and context in the Microsoft Graph. This means it generates answers anchored in your business content — your documents, emails, calendar, chats, meetings, contacts and other business data — and combines them with your working context — the meeting you’re in now, the email exchanges you’ve had on a topic, the chat conversations you had last week — to deliver accurate, relevant, contextual responses.
Built on Microsoft’s comprehensive approach to security, compliance and privacy. Copilot is integrated into Microsoft 365 and automatically inherits all your company’s valuable security, compliance, and privacy policies and processes. Two-factor authentication, compliance boundaries, privacy protections, and more make Copilot the AI solution you can trust.”

Mình focus vào dòng này và chờ 3 năm nữa coi sao
“The key to unlocking productivity in business lies in connecting LLMs to your business data”.

 

[lucifer0806]

Nhưng cũng như nhân lực ngành CNTT khác, Cầu thì cần nhân sự chất lượng với có kinh nghiệm, còn Cung thì phần đông toàn người mới, không đáp ứng nổi. Các trung tâm đào tạo ngắn hạn thì cứ lên bài như trên làm nhiều người nghĩ ngon lắm dễ lắm nên đâm đầu vào, kết quả tìm mãi chẳng kiếm nổi việc, vừa mất thời gian vừa tốn công sức.
Nói riêng về phân tích dữ liệu - không nói tới khoa học dữ liệu hay kỹ thuật dữ liệu - bản thân nó dần thành một cái đầu việc/kỹ năng của các ngành khác nhau hơn là một ngành riêng. Phân tích dữ liệu về ngành Marketing sẽ khác với Tài chính - Ngân hàng, Tài chính - Ngân hàng sẽ khác với Y tế, Nhân sự... Kỹ năng về cơ bản là như nhau như trên kia có bác nói rồi, toán xác suất thống kê, SQL, trực quan hóa... thế nên quan trọng nhất vẫn là kiến thức ngành. Học hết kỹ năng chung nhưng không có kiến thức ngành thì cũng chả ai buồn tuyển, kiểu giờ cho làm DA một bank nhưng không biết tí gì về bank thì chỉ có phân bón thôi chứ không có phân tích gì hết được à.

+1 cho bác. Kiến thức ngành - domain knowledge là cái cực kì quan trọng của DA.

 

[F.Terminator]

đa dạng lắm, thượng vàng hạ cám, nhiều chỗ cũng chả cần. Mấy em gái cùi bắp, giải phương trình bậc 1 cũng quên cmnr, ko viết nổi 1 cái vòng lặp for, SQL select join 2 bảng còn phải nhờ viết hộ vẫn làm được lương tận 32 củ / tháng (bạn vợ tôi ) ). Vô chỉ cần ngồi thống kê, trình chiếu, thuyết trình với mấy sếp thôi.

Không thảm đến mức này nhưng cũng gặp một case tựa tựa như vậy lương 3x...

Căn bản là deal lương thì là với HR, còn vào làm việc thế nào là chuyện lúc sau mà

 

[xamxitraibi]

Vãi
Em là bằng kinh tê, nhưng đang làm dev, vậy có khả năng pass vòng screening ko anh

Nếu là Dev thì nên làm theo hướng Dev fen nhé, Dev nhiều offer hơn DA. Nếu đi Sing/Mã thì chỉ cần có 3 yếu tố sau: Bằng ĐH (ko cần thiết đúng chuyên ngành), 3 năm kinh nghiệm Dev và tiếng Anh (cỡ loanh quanh IELTS 5.5++ nhưng listening và speaking phải khá để còn phỏng vấn) thì chắc chắn tới 99% là qua được screening phase. Cái tiếng Anh này nó quan trọng lắm, nhiều bạn mình biết code rất đỉnh nhưng dek giao tiếp được, phỏng vấn toàn tạch vì ếu hiểu interviewer hỏi gì. Sau vẫn đi được nhưng phải chơi "chiêu" ) Kể thế thôi, đại khái là vẫn có cách lách, dĩ nhiên là vẫn đúng luật đàng hoàng.

thường sang các nước đó làm bao lâu thì phải về nước?

Theo dự án nha fen xì. Ngắn thì 4-5 tháng, dài thì tới 3 năm (tôi không nói tên client ra được, nhưng dự án của client bên Pháp, big name).

 

[whateverman]

Mình làm Advisory, Legal và M&A.
Kiến thức của mình là kiến thức tổng hợp nên nhiều khi sẽ có nhầm lẫn chỗ này kia ví dụ như Teams như bạn đã chỉ ra. Ý mình là hệ sinh thái 365 (gồm teams) nó cũng là 1 cloud service của Microsoft, mọi thứ cũng đều đc chứa trên đám mây và người dùng an tâm vì cái Compliance như bạn nói. Vậy nếu 1 con AI, do Mic hay Google hy Cisco phát triển và họ cũng cam kết bảo mật rằng con AI chỉ tự học data của doanh nghiệp và hoàn toàn bảo mật như tất cả các sản phẩm khác. Vậy, xét trên khía cạnh bảo mật dữ liệu điều gì khiến doanh nghiệp ko an tâm khi sử dụng dịch vụ? CoPilot của 365 hiện nay nó cũng là 1 dạng học và phân tích toàn bộ dữ liệu của người dùng rồi còn gì.

Bạn nói việc tích hợp 1 con AI vào hệ thống ERP của doanh nghiệp là ko cần thiết vì ko có demands mình thấy chưa chính xác lắm. Demand có thể đến trực tiếp từ khách hàng hoặc do mình tạo ra, khơi gợi cho khách hàng rằng “à mình cần cái dịch vụ này”. Ví dụ như công cụ tìm kiếm đi, trước giờ đa số người dùng thoả mãn với việc tìm kiếm theo keyword nhưng BingAI nó lại đang muốn tạo ra 1 nhu cầu về tìm kiếm theo ngôn ngữ tự nhiên. Cái cách mà Microsoft nó đang ấp ủ với CoPilot là nó đang tạo ra demand cho người dùng.
Ý kiến và nhận định của mỗi người sẽ dựa trên… “kiến thức-kinh nghiệm-trải nghiệm”. Cứ mark lại cái topic này rồi 3 năm nữa xem sao

Trích approach của Microsft về Copilot:
“
Grounded in your business data. AI-powered LLMs are trained on a large but limited corpus of data. The key to unlocking productivity in business lies in connecting LLMs to your business data — in a secure, compliant, privacy-preserving way. Microsoft 365 Copilot has real-time access to both your content and context in the Microsoft Graph. This means it generates answers anchored in your business content — your documents, emails, calendar, chats, meetings, contacts and other business data — and combines them with your working context — the meeting you’re in now, the email exchanges you’ve had on a topic, the chat conversations you had last week — to deliver accurate, relevant, contextual responses.
Built on Microsoft’s comprehensive approach to security, compliance and privacy. Copilot is integrated into Microsoft 365 and automatically inherits all your company’s valuable security, compliance, and privacy policies and processes. Two-factor authentication, compliance boundaries, privacy protections, and more make Copilot the AI solution you can trust.”

Mình focus vào dòng này và chờ 3 năm nữa coi sao
“The key to unlocking productivity in business lies in connecting LLMs to your business data”.

ông đi advice thế này chết mẹ doanh nghiệp bản chất AI ko biết thì đừng có chém.