thuocdo181
Member
ERD mức conceptual trong Database Design đấy bác. Học SQL ổn một chút sẽ dễ hơn.
Share bạn quyển này phù hợp với dân kinh tế, kinh doanh sang:
Update link
https://file.io/G0YyPqrIkJbe
Sửa lần cuối:
thảo luận Data Analytics - Chia sẻ chuyện nghề.
- Người tạo chủ đề thuocdo181
- Ngày bắt đầu
Share bạn quyển này phù hợp với dân kinh tế, kinh doanh sang:
Update link
https://file.io/G0YyPqrIkJbe
thuocdo181
Member
Julia, R hay Python cũng okie. Có điều Julia chưa phổ biến bằng 2 thằng kia, sau này nếu cần thì học thêm 1 ngôn ngữ khác cũng không vấn đề gì.
Học thêm trong quá trình làm nữa bạn. Chứ có ai bắt đầu đã là siêu nhân đâu.Chỉ biết sql có làm được ko các bác
Món này đa ngành mà thím, không phải so mỗi khả năng code. Dân Biz hay IT làm đều phải học thêm. Định hướng và các vị trí công việc trong ngành này cũng khác nhau nữa.
mthuylinh92
Senior Member
Chộ, vợ ông có ý kiến gì ko? lên đây trao đổi Zalo 
thuocdo181
Member
Giờ có online rồi đó bác. Nếu có điều kiện bác ủng hộ nhé.
Đưa lớp lên online phải build lại cả bộ giáo trình với setup riêng một con LMS để cho học viên tương tác nên hơi lâu.
Trống vợ đó người ơi.Chộ, vợ ông có ý kiến gì ko? lên đây trao đổi Zalo
Tề Thiên Đại_Thánh
Senior Member
cắm 1 con mắt ở đây, sinh viên sắp đi thực tập mong chỉ giáo.
vinh91
Đã tốn tiền
trước tính đổi ngành đó thím xong lại nhảy cty làm về planning analyst cụ thể là production plan nhưng cty về hoá dầu chứ ko IT nên ko biết cần học j.cty thì dùng power bi nhưng để làm report thui.đang build bộ phần mềm riêng,ko biết có j cần bổ sung ko thím,hiện chỉ dùng excel là chủ yếuGiờ có online rồi đó bác. Nếu có điều kiện bác ủng hộ nhé.
Đưa lớp lên online phải build lại cả bộ giáo trình với setup riêng một con LMS để cho học viên tương tác nên hơi lâu.
Trống vợ đó người ơi.
voz_name
Senior Member
Mình thấy anh em học toán ứng dụng thì hợp hơn HTTT á
khodattenqua
Member
thím cho m học hỏi thêm,
làm sao để kiểm soát đầu vào đúng nhất có thể vậy thím. đang bị vướng chỗ này
làm sao để kiểm soát đầu vào đúng nhất có thể vậy thím. đang bị vướng chỗ này
0beronkt
Đã tốn tiền
Với JD như sau thì vào cty mình làm những gì ak các bác, em chưa hình dung rõ, mong chỉ giáo ạ.
- Build and continuously improve a variety of data analysis that add value to our business.
- Develop in-depth understanding for what drives growth for the merchants and how it can be improved.
- Collaborate with our Data Engineering team to get the most out of our existing datasets and ensure usability of data.
- Own projects which incorporate use of statistical methodologies. Drive projects which aim to decrease the risk of potential losses and make our marketplace model more attractive for Company and external partners.You will design research plans and, in collaboration with your team, select the most appropriate methodologies.
necomake
Senior Member
Theo các bác thì làm DA này đường dài thì lên vị trí nào nhỉ, Data Scientist với Data Engineer à 
Dạo này tự nhiên job này hot chứ mình thấy khả năng đi lên khá hẹp, hầu hết các job tuyển DA đến từ các công ty công nghệ, tài chính ngân hàng, các ngành khác khá ít. Thường cũng tuyển vị trí junior, senior là cùng chứ không tuyển cấp manager.
Nhiều người nghĩ từ DA sẽ lên DS, nhưng thực ra con đường rất là chua, không phải ai cũng cố được, và job DS cũng không nhiều.
Và với đặc thù ngành công nghệ thì khi không đi lên được thì khả năng sẽ bị đào thải, thay thế cao, tuổi nghề thấp
Gửi từ Meizu 15 bằng vozFApp
Dạo này tự nhiên job này hot chứ mình thấy khả năng đi lên khá hẹp, hầu hết các job tuyển DA đến từ các công ty công nghệ, tài chính ngân hàng, các ngành khác khá ít. Thường cũng tuyển vị trí junior, senior là cùng chứ không tuyển cấp manager.
Nhiều người nghĩ từ DA sẽ lên DS, nhưng thực ra con đường rất là chua, không phải ai cũng cố được, và job DS cũng không nhiều.
Và với đặc thù ngành công nghệ thì khi không đi lên được thì khả năng sẽ bị đào thải, thay thế cao, tuổi nghề thấp
Gửi từ Meizu 15 bằng vozFApp
Sửa lần cuối:
thuocdo181
Member
Mảng này hay đó bạn.
Mình trước có build team và lead 1 dự án HR Analytics. Team mình giải quyết bài toán phân tích xung quanh vòng đời nhân sự từ chuẩn hóa và lượng hóa quy trình tuyển dụng, phân bổ workload nhân sự cho từng dự án, đánh giá mức độ phù hợp và hiệu quả hoạt động (nhân sự và dự án). Doanh nghiệp lúc đó mình làm việc hoạt động theo matrix structure nên có nhiều thứ để làm.
Bài toán chua nhất trong đấy là chuẩn hóa quy trình và lôi từ các hệ thống ra để lấy được dữ liệu.
Hướng tiếp cận của bạn nên bắt đầu với Power BI, SQL rồi dành thời gian tìm hiểu thêm về domain nhân sự như quy trình nhân sự, sự khác biệt giữa các Org Structure, Structured behavioral interview, các hệ thống HRM,....
Python, toán không nên ưu tiên vội, tìm được task nào có thể cần dùng thì tập trung học sau.
thuocdo181
Member
Theo các bác thì làm DA này đường dài thì lên vị trí nào nhỉ, Data Scientist với Data Engineer à
Dạo này tự nhiên job này hot chứ mình thấy khả năng đi lên khá hẹp, hầu hết các job tuyển DA đến từ các công ty công nghệ, tài chính ngân hàng, các ngành khác khá ít. Thường cũng tuyển vị trí junior, senior là cùng chứ không tuyển cấp manager.
Nhiều người nghĩ từ DA sẽ lên DS, nhưng thực ra con đường rất là chua, không phải ai cũng cố được, và job DS cũng không nhiều.
Và với đặc thù ngành công nghệ thì khi không đi lên được thì khả năng sẽ bị đào thải, thay thế cao, tuổi nghề thấp
Gửi từ Meizu 15 bằng vozFApp
Câu hỏi của bác cũng hay này.
Đồng ý với thím đường từ DA sang DS hẹp, và không hẳn phù hợp với tất cả mọi người.
DA có thể đi lên tiếp theo hướng đi sâu một domain hoặc tech stack nào để thành expert, hướng sang các vị trí Analytics Manager, Data Project Manager, dài hạn có thể là CDO.
Ngoài ra DA có thể chuyển sang các vị trí khác vì có tư duy tốt phân tích, hiểu nghiệp vụ, có kỹ năng tech sẽ có rất nhiều lợi thế.
mình học ngành tâm lý, chuyên ngành là quản lý nhân sự,học cho biết thui chứ cái này làm nhức não quá...hiện tại làm mảng phân tích kèo banh và NBA.
đang hỗ trợ con bạn thân bên mảng giáo dục trẻ đặc biệt.
khả năng của mình là viết SEO online được...
tương lai là mình kiếm tiền từ mảng betting và rửa qua mảng giáo dục của bạn mình...bạn mình đầu ngành này ở SG rồi....
đang hỗ trợ con bạn thân bên mảng giáo dục trẻ đặc biệt.
khả năng của mình là viết SEO online được...
tương lai là mình kiếm tiền từ mảng betting và rửa qua mảng giáo dục của bạn mình...bạn mình đầu ngành này ở SG rồi....
necomake
Senior Member
Câu hỏi của bác cũng hay này.
Đồng ý với thím đường từ DA sang DS hẹp, và không hẳn phù hợp với tất cả mọi người.
DA có thể đi lên tiếp theo hướng đi sâu một domain hoặc tech stack nào để thành expert, hướng sang các vị trí Analytics Manager, Data Project Manager, dài hạn có thể là CDO.
Ngoài ra DA có thể chuyển sang các vị trí khác vì có tư duy tốt phân tích, hiểu nghiệp vụ, có kỹ năng tech sẽ có rất nhiều lợi thế.
Đúng là thế nhưng nó chỉ bó gọn trong các công ty IT, ngân hàng
và cái kiến thức domain mình thấy cũng thường để làm project outsource là nhiều.Các ngành hàng khác thật sự job DA khá ít đất diễn, họ chỉ cần một vài người làm analyst số liệu, báo cáo là đủ rồi, thường vị trí này nằm trong một bộ phận của công ty, chuyên phục vụ mục tiêu của bộ phận đó thôi, hướng đi lên khá hẹp do suốt ngày ngồi làm số liệu
Mình nghĩ bạn nào thích làm công nghệ, làm project, học hỏi liên tục, update công nghệ thì sẽ hợp làm DA cũng như mọi job trong cái Tech Industry vậy, nhìn có vẻ đầu vào nó dễ hơn các vị trí khác nhưng cũng dễ bị đào thải hơn, cạnh tranh như Dev vậy chứ không đơn giản là ngã rẽ cho dân kinh tế đâu.
Chung quy mình thấy DA cũng chỉ là một hướng trong mảng tech thôi, mọi người đừng nghĩ nó hot mà đâm đầu vô hối không kịp. cân nhắc khả năng bản thân rồi quyết định
thuocdo181
Member
Đúng là thế nhưng nó chỉ bó gọn trong các công ty IT, ngân hàng
Các ngành hàng khác thật sự job DA khá ít đất diễn, họ chỉ cần một vài người làm analyst số liệu, báo cáo là đủ rồi, thường vị trí này nằm trong một bộ phận của công ty, chuyên phục vụ mục tiêu của bộ phận đó thôi, hướng đi lên khá hẹp do suốt ngày ngồi làm số liệu
Mình nghĩ bạn nào thích làm công nghệ, làm project, học hỏi liên tục, update công nghệ thì sẽ hợp làm DA cũng như mọi job trong cái Tech Industry vậy, nhìn có vẻ đầu vào nó dễ hơn các vị trí khác nhưng cũng dễ bị đào thải hơn, cạnh tranh như Dev vậy chứ không đơn giản là ngã rẽ cho dân kinh tế đâu.
Chung quy mình thấy DA cũng chỉ là một hướng trong mảng tech thôi, mọi người đừng nghĩ nó hot mà đâm đầu vô hối không kịp. cân nhắc khả năng bản thân rồi quyết định
Tương lai thì các kỹ năng về Data, Analytics sẽ blend vào các vị trí công việc hiện tại của các ngành nghề. Như kiểu tin học văn phòng, tiếng anh bây giờ. Có kỹ năng nhưng không nhất thiết phải title có chữ Data. Dù sao DA là vị trí trung gian nên bước đi tiếp theo cũng có nhiều lựa chọn hơn thuần tech hoặc thuần biz.
Giờ thị trường đang trending nên loạn lạc. Nhu cầu nhân lực vẫn nhiều, nhưng người làm được không có mấy. Nhiều big corp tuyển về mà không tận dụng hết.
Khi mảng dữ liệu trưởng thành hơn sẽ phân tách bộ phận và vai trò rõ ràng hơn, doanh nghiệp và ứng viên có kỳ vọng đúng đắn hơn về ngành.
Định comment vài câu phá làng phá xóm cho các bạn new comer tỉnh ngộ. Nhưng thôi, để quy luật cung cầu quyết định
P/S Mình đang làm BA kiêm DA không lại nói người ngoài thì biết cái đéo gì
Gạch đá thêm cho vui đi bác.
dtfa085
Senior Member
cảm ơn góp ý của thím. Đọc góp ý của thím và chia sẻ từ các thím khác bên dưới, mình sẽ bỏ qua phần toán và Python vì suy nghĩ kĩ thì đúng là mình cũng chưa có nhiều yêu cầu để dùng đến.
Về dự án ngày trước của thím, có thể chia sẻ thêm giúp mình cụ thể hơn là thím đã lượng hóa quy trình như thế nào được không?
Ví dụ: đi từ bước khảo sát nhân viên, quản lý về hình mẫu ứng viên để tìm ra 3 tiêu chí chung bắt buộc cho phù hợp văn hóa. Sau đó từng phòng ban phải liệt kê từng vị trí và lượng hóa yêu cầu đối với ứng viên để làm sao khi phỏng vấn có thể cho điểm 1-5 từng người, từ đó chọn ra người phù hợp?
Phân tích vòng đời nhân sự có phải tính từ khi người ta nộp CV đến khi người ta rời đi và xem yếu tố gì ảnh hưởng lớn nhất dựa trên dữ liệu?
thuocdo181
Member
Các chỉ số chính về mảng nhân sự thì mình không nói nữa.
Về bài toán vòng đời nhân sự, bên mình làm như sau:
- Hệ thống lại ngành, ngạch, bậc. Phân tách rõ từng line nhân sự, cấp bậc và vai trò.
- Vẽ lại vòng đời nhân sự, đánh mã và dấu hiệu nhận biết (sự kiện) của từng cấp độ của nhân sự. (VD: Nộp CV, Pass PV 1, Pass PV 2, Thử việc, Chính thức, Nghỉ việc...)
- Tìm và bóc dữ liệu từ các hệ thống. (Thời điểm đó có hơn chục hệ thống dữ liệu liên quan đến nhân sự: phỏng vấn, chấm công, tính lương, đánh giá, đào tạo --> Như một đống rác, nặng nhất ở đây là con SAP - HRM và Jira)
- Song song với đó điều chỉnh lại quy trình và tích hợp các hệ thống nhân sự. Đập một số hệ thống đi nữa )
- Lượng hóa kết quả phỏng vấn bằng Structured Behavior Interview, bài test. Quy trình test cũng có thể phải điều chỉnh cho thống nhất.
Còn mấy bài toán nữa như quản lý định biên, phân bổ định biên và chi phí.
Vấn đề khoai nhất vẫn là chuẩn hóa được dữ liệu và quy trình do bên nào cũng muốn linh động, nhanh, nợ hồ sơ, nợ phỏng vấn.
)Chủ đề tương tự
