• Chuỗi sự kiện cuối năm 2021 của VOZ đã bắt đầu với đợt đầu tiên được tài trợ bởi LG EStore, hãy viết đánh giá bất kỳ món đồ chơi nào của bạn và nhận voucher khủng. Chi tiết thêm tại đây.

Data Analytics - Chia sẻ chuyện nghề.

handsome_talent

Senior Member
Chia sẻ kinh nghiệm apply cho các bạn khác đi bác.

Khi tiếp cận hệ thống mới mình thường chia theo subject area, xem mảng nghiệp vụ nào quan trọng thì tìm hiểu trước. Vẽ lại mô hình kinh doanh để hiểu ý nghĩa chỉ số, dữ liệu trước khi đào vào db. Bên bạn có DWH nếu kiến trúc tốt thì cũng dễ thở.

Sếp dí mà nhiều số không biết tìm ở đâu thì liệt kê ra hỏi lại sếp hoặc đồng nghiệp. Làm 1 cái danh sách để hỏi 1 thể.

Dữ liệu chưa có công thức cụ thể, không biết đúng sai như thế nào thì bác tách rõ vai trò ra, ví dụ:
  1. Định nghĩa công thức, logic tính toán.
  2. Xác định nguồn dữ liệu trong db.
  3. Tính toán chỉ số đưa ra báo cáo, thực hiện các phân tích khác.
1 cần có tài liệu hoặc người hiểu về nghiệp vụ, 2 cần tài liệu hoặc người hiểu về db. Nếu 1 và 2 đều không có thì mình tự định nghĩa, tự mò cũng được nhưng làm xong sẽ viết lại rõ ràng và xác nhận với các bên liên quan. Sau khi đó mới thực hiện tính toán.

Quá trình này có thể lặp lại nhiều lần mới ra kết quả đúng. Tách rõ ra bác sẽ biết và giải trình được vấn đề ở đâu; sau này có ai kế thừa cũng đỡ khổ.

Các dữ liệu quen tay rồi cũng nên double check cẩn thận trước khi đẩy ra ngoài. (Filter xem thử các dòng ntn, so chéo với nguồn dữ liệu khác...)
Cám ơn bác đã advice, do kỹ năng về SQL của mình chỉ ở mức cơ bản nên hiện tại đang khá bế tắc ở bước lấy rawdata. DA cũ thì đã nghỉ khi mình vừa onboard đc 1 tuần nên cơ bản cũng chưa kịp bàn giao gì hết. Ngồi tìm hiểu định nghĩa với cách query mà muốn nổ não lại luôn thường trực mối lo số liệu k chính xác.
Sắp tới mình đang muốn luyện thêm về SQL nên nhờ bác suggest vài cách nhé:too_sad:
 

dantocman

Senior Member
Cảm ơn các bác đã ủng hộ. Mình sẽ sắp xếp chia sẻ thêm về các vấn đề mọi người quan tâm và update lên #1.



Bạn luyện tay với test này xem.
https://docs.google.com/document/d/1noQ2gXwzrqC0kDe5asb_IaL267hQor_NbsoL6rNDW3Y/

Ra đề cũng là 1 bên outsource về mảng dữ liệu, họ đưa test để tuyển cộng tác viên part time.

Đề bài: lấy dữ liệu từ SQL Db, xây báo cáo theo yêu cầu trên Power BI. Không yêu cầu phân tích.
(Khá gần công việc BI Dev)

Có tiền thưởng 1tr cho bạn nào làm tốt nhất.
Thời hạn đến bao giờ thế bác

via theNEXTvoz for iPhone
 

thuocdo181

Senior Member
Em đang làm dev backend, nhưng background của e là finance, thím có chỗ nào nhận em chuyển nghề k ạ.
Và mức lương trả cho fresher hay junior tầm bn ạ
Bạn học finance mà dev backend được thì khả năng cày cũng khủng rồi. Move dần sang làm Data Engineer là bước đi hợp lý.
Range lương fresher khá rộng, mấy team mình biết đang tuyển khoảng trên dưới 10.
Junior hoặc có kinh nghiệm ngành khác đi sang thì giá khác.

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:

Tính viết 1 bài dài chút về lộ trình hoặc định hướng mà nhưng chắc để cuối tuần.

Start đơn giản nhất thì bạn nên bắt đầu với:
  • Excel, google sheet phải có là tất nhiên rồi.
  • SQL, học để truy vấn dữ liệu. Nắm logic cơ bản, tự tin xử lý mấy case join nhiều điều kiện, truy vấn con phức tạp là okie.
  • Một công cụ BI (Power BI, Tableau, Qlik...). Dùng visualize dữ liệu. Recommend là Power BI vì học nhanh, đang phổ biến mạnh và kết hợp với excel tiện.
  • Một ngôn ngữ lập trình. Python nếu không có ưu tiên gì đặc biệt. R cũng ok.

Về phỏng vấn:
Kiếm dataset về làm một số báo cáo, phân tích mẫu để đưa vào hồ sơ sẽ cho nhà tuyển dụng cân nhắc hơn.
Còn nhiều thứ khác phải học nhưng kiếm job nào phù hợp apply đã mới có chỗ mà thực hành. Đã đi làm 5 năm thì nên tìm job nào trong cùng domain của mình apply sẽ dễ thở hơn.


Xin hóng 1 khóa học căn bản. Tks..

Gửi từ Samsung SM-N970F bằng vozFApp
Tham khảo combo này bạn nhé: https://home.datapot.vn/product/combo-data-analytics-foundation/
Nói luôn đây là trung tâm mình đang dạy, kẻo mấy thanh niên lại ý kiến vụ seeding.


Ae sinh năm bao nhiêu thế

via theNEXTvoz for iPhone

Mình 92 bạn nhé,


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...

Nỗi đau muôn thuở. Dữ liệu quan trọng thì thay đổi quy trình, form biểu nhập liệu, có chế tài cụ thể. Dữ liệu cũ đem ra clean rồi update lại 1 lượt.
Trường hợp xấu thì cut off dữ liệu cũ rồi xử lý sau.
Mình hay dọa mấy stakeholder là quy tắc về chi phí dữ liệu: 1:10:100.
1 là chi phí làm đúng dữ liệu ngay từ đầu
10 là chi phí sửa lại nếu có làm sai
100 là chi sẽ mất nếu không làm


Ngoài chứng chỉ DA 100 thì có chứng chỉ nào thêm trong ngành ko bác.
DA-100 thân thiện dễ thi rồi. Entry level thi hợp lý.
DP-100 không có giá trị mấy (Quan điểm cá nhân).
MS thì có chứng chỉ cho SQL hoặc level trên là Solution Expert (Đang cho nghỉ hưu dần).
Các hãng khác cũng có Tableau, Qlik....
Mấy khóa MOOC của các trường đại học, hãng công nghệ như Go_Ogle AWS


Chào bạn Tô ma hốc :)
Chào bạn. Tiên Pfizer rồi về VN thôi bạn ơi.
 

thuocdo181

Senior Member
Chào bác thớt, em học ngành tài chính.
Em đang làm phân tích tài chính: mua bán, sát nhập doanh nghiệp; tính toán dòng tiền dự án, doanh nghiệp; định giá công ty
Trước em có làm phân tích dữ liệu bán lẻ cho pepsi
Em định hướng là data trong ngành tài chính, cụ thể là chứng khoán và doanh nghiệp mà thấy tuyển gắt quá, tự mày mò thì cũng biết sơ sơ sql với power bi. Cũng định tự xây dựng mô hình mà nhiều vướng mắc quá cũng nhanh nản. Không biết nên tiếp tục hướng này không hay là thuần như ngành tài chính truyền thống. Em cảm ơn bác thớt nhiều, đọc chia sẻ cũng vỡ ra vài điều

via theNEXTvoz for iPhone

Công việc của bạn mình thấy đang dùng đến data nhiều rồi, bạn có thể cân nhắc học thêm theo hướng áp dụng và phát triển công việc hiện tại vẫn cần nhiều đất diễn; không nhất thiết phải nhảy hẳn sang job mới để kiếm cái title có chữ D.
 

vinh91

Đã tốn tiền
Công việc của bạn mình thấy đang dùng đến data nhiều rồi, bạn có thể cân nhắc học thêm theo hướng áp dụng và phát triển công việc hiện tại vẫn cần nhiều đất diễn; không nhất thiết phải nhảy hẳn sang job mới để kiếm cái title có chữ D.
hoá ra thớt dạy ở datapot à?
trước hỏi học online thì ko có nên tiếc ghê
 

mthuylinh92

Senior Member
Bạn học finance mà dev backend được thì khả năng cày cũng khủng rồi. Move dần sang làm Data Engineer là bước đi hợp lý.
Range lương fresher khá rộng, mấy team mình biết đang tuyển khoảng trên dưới 10.
Junior hoặc có kinh nghiệm ngành khác đi sang thì giá khác.



Tính viết 1 bài dài chút về lộ trình hoặc định hướng mà nhưng chắc để cuối tuần.

Start đơn giản nhất thì bạn nên bắt đầu với:
  • Excel, google sheet phải có là tất nhiên rồi.
  • SQL, học để truy vấn dữ liệu. Nắm logic cơ bản, tự tin xử lý mấy case join nhiều điều kiện, truy vấn con phức tạp là okie.
  • Một công cụ BI (Power BI, Tableau, Qlik...). Dùng visualize dữ liệu. Recommend là Power BI vì học nhanh, đang phổ biến mạnh và kết hợp với excel tiện.
  • Một ngôn ngữ lập trình. Python nếu không có ưu tiên gì đặc biệt. R cũng ok.

Về phỏng vấn:
Kiếm dataset về làm một số báo cáo, phân tích mẫu để đưa vào hồ sơ sẽ cho nhà tuyển dụng cân nhắc hơn.
Còn nhiều thứ khác phải học nhưng kiếm job nào phù hợp apply đã mới có chỗ mà thực hành. Đã đi làm 5 năm thì nên tìm job nào trong cùng domain của mình apply sẽ dễ thở hơn.



Tham khảo combo này bạn nhé: https://home.datapot.vn/product/combo-data-analytics-foundation/
Nói luôn đây là trung tâm mình đang dạy, kẻo mấy thanh niên lại ý kiến vụ seeding.




Mình 92 bạn nhé,




Nỗi đau muôn thuở. Dữ liệu quan trọng thì thay đổi quy trình, form biểu nhập liệu, có chế tài cụ thể. Dữ liệu cũ đem ra clean rồi update lại 1 lượt.
Trường hợp xấu thì cut off dữ liệu cũ rồi xử lý sau.
Mình hay dọa mấy stakeholder là quy tắc về chi phí dữ liệu: 1:10:100.
1 là chi phí làm đúng dữ liệu ngay từ đầu
10 là chi phí sửa lại nếu có làm sai
100 là chi sẽ mất nếu không làm



DA-100 thân thiện dễ thi rồi. Entry level thi hợp lý.
DP-100 không có giá trị mấy (Quan điểm cá nhân).
MS thì có chứng chỉ cho SQL hoặc level trên là Solution Expert (Đang cho nghỉ hưu dần).
Các hãng khác cũng có Tableau, Qlik....
Mấy khóa MOOC của các trường đại học, hãng công nghệ như Go_Ogle AWS



Chào bạn. Tiên Pfizer rồi về VN thôi bạn ơi.
Mình là tiêm Biontech ^^ he he.
uh để xem lúc nào về được mình sẽ về.
 

duchien155

Senior Member

Attachments

  • 79768252_2427758184140828_9167534172061827072_n.jpg
    79768252_2427758184140828_9167534172061827072_n.jpg
    45.1 KB · Views: 62

duchien155

Senior Member
Trước mình có thiết kế 1 khóa Essential Skills for Data Driven BA. Trong đấy có mấy phần bạn có thể tham khảo:
  1. SQL - chủ động truy vấn dữ liệu, đỡ phải trao đổi với dev.
  2. Data flow / Database Design - BA xịn sẽ tham gia quá trình thiết kế DB luôn do là người hiểu rõ nghiệp vụ nhất. Thiết kế ở mức Concept và Logic là được rồi.
  3. A/B Testing - Thiết kế thử nghiệm trong các quyết định về tính năng.
  4. Các kỹ năng giao tiếp và làm rõ yêu cầu, quản lý dự án, quản lý tài liệu thì DA với BA cũng gần như nhau.
Cám ơn bác nhé. Mình note lại rồi, SQL mình chủ động học lại, do cũng có nền tảng lúc trước, may mắn A/B testing thì đi làm thường xuyên có. Chỉ có Database Design, chắc giống như cái ERD, cũng chập chững làm, sai lên sai xuống.
 

soriano22

Senior Member
Chào bác, em có background digital marketing, UX UI, cũng từng thao tác với mySQL, Google Analytics, Data studio và 1 số database của CRM, hiện đang chập chững vào ngành data vì đam mê, giờ e đang ngồi đọc sách và bồi bổ thêm toán ngoài giờ làm việc chính. Rất mong được học hỏi exp từ các bác trong ngành. Không biết với background từ marketing qua thì bác có lời khuyên nào cho e không ạ? và nếu học thêm về data thì liệu 2 ngành này có bổ trợ tốt cho nhau không?

Cảm ơn bác chủ thớt trước :beauty:
 

thuocdo181

Senior Member
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 !

Job này mình gặp trước bên Sony VN tuyển, thời 2016-2017. Lương 1-2k.
Title: Data Analyst,
Làm dữ liệu cho hệ thống phân phối nếu mình nhớ không nhầm. Yêu cầu tiếng anh và khá nặng về nghiệp vụ.
Làm việc chủ yếu với excel do thói quen các boss bên đó, mà build dashboard bằng power pivot, power query đầy đủ.

Nhiều doanh nghiệp giờ vẫn làm dữ liệu chủ yếu trên excel nên thành thạo excel cũng là bắt buộc.
 

thuocdo181

Senior Member
Cho mình hỏi để học tốt cái này cần những kiến thức nền nào?
Kiến thức nền thì không yêu cầu. Coi như học từ đầu (nếu không tính vụ biết gõ 10 ngón :LOL: ).
Mấy bạn du học sinh, sinh viên kinh tế năm 1-2 học vẫn theo được, không vấn đề gì.

Nếu bạn đang đi làm thì tranh thủ xem các công việc liên quan có gì áp dụng được thì vừa học vừa ứng dụng sẽ nhanh lên trình hơn. Cuối khóa có sản phẩm đưa vào CV nữa.
 

thuocdo181

Senior Member
Chào bác, em có background digital marketing, UX UI, cũng từng thao tác với mySQL, Google Analytics, Data studio và 1 số database của CRM, hiện đang chập chững vào ngành data vì đam mê, giờ e đang ngồi đọc sách và bồi bổ thêm toán ngoài giờ làm việc chính. Rất mong được học hỏi exp từ các bác trong ngành. Không biết với background từ marketing qua thì bác có lời khuyên nào cho e không ạ? và nếu học thêm về data thì liệu 2 ngành này có bổ trợ tốt cho nhau không?

Cảm ơn bác chủ thớt trước :beauty:
Xem có gì áp dụng được luôn vào công việc thì cuốc trước thôi bác, học toán chay không ứng dụng luôn sẽ dễ nản.

Data phục vụ cho Marketing đã là một mảng to vật vã rồi, bác cứ yên tâm phát triển. Ôm và master riêng GA thôi cũng đủ sống rồi.

Như mình đang quan tâm đến Customer Journey Optimization và Customer Data Platform.
 
Top