Data Analytics - Chia sẻ chuyện nghề.

thuocdo181

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:
  • 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.
Phạm vi topic 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.
Miễn là anh em còn phản hồi, mình sẽ duy trì thread này.


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.
 
Last edited:

handsome_talent

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:
  • 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.
Phạm vi topic 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 trong . Hi vọng, kết nối được với các bạn cùng chí hướng và có khả năng.
Miễn là anh em còn phản hồi, mình sẽ duy trì thread này.


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 vừa chuyển sang nghề DA này đc vài tháng, vừa apply ddc nên còn nhiều điều cần học hỏi. Sắp tới sẽ có nhiều thắc mắc hi vọng bác hỗ trợ. Lót dép đặt chỗ trước nha :big_smile:.
Hai tuần nay ngồi tìm hiểu về Dwh của công ty và đọc các phụ lục thông báo mà muốn trầm cảm. Gần tới deadline mà sếp dí quá trong khi nhiều số mình còn chưa biết tìm ở đâu ra. Ngoài ra còn nỗi sợ con số mình đưa ra trong báo cáo có đúng k luôn thường trực nữa, k biết bác có kinh nghiệm về cách check k chia sẻ giúp mình với nhé.:adore:
 

cruz1994

Senior Member
cầu cứu thớt, mình đang làm tài chính ngân hàng 5 năm, muốn chuyển nghề thì hướng đi ngành này như thế nào ợ, từ entry level đi lên, tự thấy bản thân chăm tìm tòi học hỏi, thích thú các lĩnh vực khtn :beated:
 

mapususu

Senior Member
Thớt hay, mình cũng tốt nghiệp DS, làm DA. Đang muốn tự học thêm để làm qua cả Data Engineering :D
 

Etnew000

Senior Member
thấy ngành này hay mà đọc mấy dòng kia là biết không dành cho e rồi, nhưng cũng chấm mút xíu, biết đâu bất ngờ
 

duchien155

Senior Member
Mình thì đang làm Business Analyst, mình cũng quan tâm đến ngành này. Mục đích tự bản thân có thể trích xuất dữ liệu, đọc cái dữ liệu trong hệ thống và đưa ra các quyết định đúng đắn hơn. Mình thích tự lập bản thân mà không phải phụ thuộc quá nhiều người khác. Cũng mong có thể bạn chia sẻ lộ trình học từng bước cơ bản hoặc trao đổi kĩ hơn cũng được.
 

maiyeuweb

Senior Member
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).
bác có thể cho em xin thêm thông tin về cái này được không ạ,hiện tại em đang khá có hứng với excel,cảm ơn bác !
 

Corleone

Đã tốn tiền
mình tò mò về quá trình data cleansing. Thớt có case nào hay k share với. Mình làm việc với DB hubspot mà dữ liệu đầu vào của user nhập rối tung rối mù (inherit từ DB cũ), ngay từ cái cơ bản như First last name, địa chỉ...
 

FoolAgainDT

Senior Member
Xếp mình là dân data scientist tốt nghiệp master Utrecht, thiên về remote sensing mà code như trâu, từ code system backend, frontend, query database, code dashboard bằng R, rồi mấy thuật toán research như a/b testing, rct.. deploy system nó cũng cân lun. Lần đầu tiên nó một người background DS mà cân cả team
 

[IamNormal]

Senior Member
thread này nên move sang box lập trình
TdDbuzl.png
bên box lập trình cũng có thread data rồi ấy
 

CuongNQ

Đã tốn tiền
Nếu cần kết nối với team marketing để hợp tác thì bạn cần những mảng nào?

Bên mình có nhiều kinh nghiệm triển khai campaign cho mảng giáo dục. Client tiêu biểu gồm FPT Education, ILA, ACET, các trường đại học, cao đẳng …
 
Top