Data Analytics - Chia sẻ chuyện nghề.

theodoivozdalau said:

Có web nào dạy học online tốt kô mấy thím.

Click to expand...

JUchi said:

Thứ nhất là mình có nói phía trên, nắm được SQL về tư duy giải thuật và cấu trúc dữ liệu. Nắm chắc được SQL + trải nghiệm dự án thật ít cũng phải 6 tháng - 1 năm.
Thứ hai là DAX hay Power Query bản chất nó là gì? SQL là gì? Structure Query Language. Mình nói là học SQL cho chắc đã, được chưa?


Thứ ba,Tất nhiên là 1 tuần thì hơi quá, nhưng ở Việt Nam, cái group này nó dạy power BI 4 củ trong 2 ngày thì theo bạn là dạy được DAX và Power Query chuyên sâu ở tầm ceiling như bạn nói không?
View attachment 668348

Click to expand...

F.Terminator said:

À đương nhiên SQL là cần biết, mình không phản đối cái đó. Mình đang muốn các bạn newbie có cái nhìn đúng hơn về PBI thôi, không thì cứ thấy kéo thả là lên chart thì nghĩ là ngon

Mình cũng có vài case nhìn thấy mình làm, nhìn thấy tương tác bắt mắt thì hỏi, mình cũng hướng dẫn, cũng headsup là nó không dễ vậy đâu, vẫn nghĩ là dễ, xong bỏ ngang.

Riêng cái việc data chưa model chuẩn, kéo vào cái chart thì PBI tự group vào các năm/quý/tháng/ngày, là đã không sử dụng được rồi.



Sao aggressive vậy thím, mình chỉ muốn đưa đủ context, đặc biệt là cho các bạn mới thôi

Mình nghĩ SQL không có tương đương với M, từ mục đích sử dụng tới logic tới syntax. Thím đưa một bạn thành thạo SQL vào Power Query rồi hỏi dùng, kể cả hỏi logic thôi, đảm bảo bị cứng ngay.

Quan điểm của mình nhé, chưa hiểu filter context, chưa viết được một cái CALCULATE(FILTER) nào, chưa sử dụng được time intelligence thì không thể gọi là "biết dùng PBI". Cái đó với mình mới là floor thôi ấy...

Hồi trước mình cũng dạo một vòng mấy course trên mạng về PBI, thì thấy chủ yếu nội dung xoay quanh "import data set siêu sạch này, load data xong, giờ kéo cái field này vào chart, xong, bạn đã biết Power BI". Cái đó dẫn tới ấn tượng sai, và cả cách làm sai nữa.

Click to expand...

theodoivozdalau said:

Có web nào dạy học online tốt kô mấy thím.

Click to expand...

Mer_S66_AMG said:

em cùng câu hỏi với thím này

Click to expand...

dev_xam_tro said:

code web app python 4 năm cũng đang định sang làm dữ liệu, bác có thể chia sẻ em nên bắt đầu từ đâu không, em cũng chưa hình dung ra công việc này làm gì
sql query thì em cũng khá

Click to expand...

warriorsorochilu said:

Mình hiện đang làm Equity Analyst nhưng mà việc viết báo cáo đa phần, mình nghĩ ở các cty chứng khoán hoặc quỹ cũng chỉ làm thủ công. Đa phần là dự đoán bằng kinh nghiệm mà ko back test. Kiến thức về tài chính mình cũng đc kha khá, nhưng ko biết chủ thớt có gợi ý gì về việc nghiên cứu data analysis theo hướng nào. Mình thấy việc làm tay ntn khá là chủ quan. Viết ra đúng thì ôi tôi giỏi vãi lol, forecast sai thì chả thấy ai chịu trách nhiệm vô hình chung làm cho các báo cáo khá là chủ quan và ko có giá trị định lượng .

Thành ra đa phần khi đọc báo cáo mình chỉ đọc tới phần định tính và đánh giá BCTC là ngưng. Phần định giá là phần tào lao nhất . Thích bn là có bấy nhiêu thôi, back test ko có.

Thêm nữa là Machine Learning, ko biết mấy cái này có ai đã áp dụng trong ngành tài chính chưa nhỉ.

Click to expand...

Học và thi chứng chỉ Azure Data Fundamentals hoàn toàn miễn phí.
Microsoft có tổ chức Microsoft Azure Virtual Training Day: Data Fundamentals.Khóa học diễn ra vào 2 ngày 17, 18/08. 9h00 - 12h00 giờ VN.
Nội dung đào tạo về các khái niệm cơ bản về dữ liệu và ứng dụng trên nền tảng Azure.
Sau đào tạo mọi người có thể đăng ký thi để nhận chứng chỉ Azure Data Fundamentals từ Microsoft hoàn toàn miễn phí.
Các bạn có thể đăng ký tại link này: https://mktoevents.com/Microsoft+Event/286889/157-GQE-382
Đúng như tính chất Data Fundamentals, các bạn làm Data ở bất kể vị trí nào đều nên biết về những nội dung nhập môn này.
Nếu cần hỗ trợ thủ tục hoặc đăng ký, mọi người có thể comment tại đây hoặc inbox cho mình.

Click to expand...

warriorsorochilu said:

Mình hiện đang làm Equity Analyst nhưng mà việc viết báo cáo đa phần, mình nghĩ ở các cty chứng khoán hoặc quỹ cũng chỉ làm thủ công. Đa phần là dự đoán bằng kinh nghiệm mà ko back test. Kiến thức về tài chính mình cũng đc kha khá, nhưng ko biết chủ thớt có gợi ý gì về việc nghiên cứu data analysis theo hướng nào. Mình thấy việc làm tay ntn khá là chủ quan. Viết ra đúng thì ôi tôi giỏi vãi lol, forecast sai thì chả thấy ai chịu trách nhiệm vô hình chung làm cho các báo cáo khá là chủ quan và ko có giá trị định lượng .

Thành ra đa phần khi đọc báo cáo mình chỉ đọc tới phần định tính và đánh giá BCTC là ngưng. Phần định giá là phần tào lao nhất . Thích bn là có bấy nhiêu thôi, back test ko có.

Thêm nữa là Machine Learning, ko biết mấy cái này có ai đã áp dụng trong ngành tài chính chưa nhỉ.

Click to expand...

awoanda said:

Đào mộ tí, hiện mình đang làm Trade Marketing specialist của cty fintech. Hiện đang chuyển dần qua Brand MKT. Thực tế trong công việc thì có team BI, BA đã cung cấp các Dashboard thông thường rồi, tuy nhiên nhiều khi model của các bạn cung cấp không đáp ứng đủ kết quả trả về để phân tích nên mình muốn chủ động thay đổi các trường, hoặc custom trên dashboard có sẵn để đưa ra các báo cáo của bộ phận khi cần.
Bên mình dùng cả Power BI (team Kế hoạch), Data studio (team MKT). Thì nên bắt đầu từ đâu hay bắt đầu từ công cụ nào? có khoá nào học online mùa dịch hợp lý không? Nhờ các bác tư vấn

Click to expand...

cruz1994 said:

bạn làm bên quỹ đầu tư như vietcapital hay gì phải ko vậy, bên mảng đấy có hay tuyển IB không, ít khi nào thấy quỹ đăng tuyển mà cũng ko biết đầu vào cần kinh nghiệm, chuyên môn tài chính giỏi hay trọng hình thức nữa, nếu chỉ tuyển mấy em mới ra trường đẹp trai xinh gái thì dân tài chính doanh nghiệp nhảy ngang có đc ko?

Click to expand...

thuocdo181 said:

Chào đồng nghiệp.
Mình từng làm sản phẩm core cho 1 công ty top thị trường về dữ liệu tài chính . (Bán dữ liệu cho công ty chứng khoán). Giờ cũng đang lead dự án MIS của 1 công ty chứng khoán. Và build phần hạ tầng dữ liệu của 1 quỹ tư nhân > 500 tỷ NAV.

Đúng là mảng này các bác bói số thì nhiều, nhất làm mấy phòng nghiên cứu. Viết báo cáo toàn công nghệ đời tống xong tính toán sai bản chất tùm lum.

Còn mấy bác kiếm được tiền từ dữ liệu thì bật mode ẩn danh hết rồi. Như quỹ mình làm hạ tầng cho họ vẫn kiếm tiền từ dữ liệu đều đều.

Có bác điều hành quỹ lớn mình biết thì chỉ cần dữ liệu cơ bản, nhưng họ tự build nguyên một bộ riêng để tự tính từng chỉ số một (có điều chỉnh) chứ không tin tưởng các chỉ số có sẵn luôn.

Click to expand...

warriorsorochilu said:

Mình đoán có chữ T hoặc F ngay đầu nếu thật sự bên fen đủ lực. Phần các bạn làm research làm số bói thì chưa chắc vì có lẽ bạn tiếp xúc vs sell side nhiều (mấy bạn này ko phải chịu tn về báo cáo, phần nữa là các CTCK đôi khi lái giá CP và úp bô chính KH của mình nên cố tính định giá sai lùa gà), khi bạn tx với phân tích quỹ sẽ thấy lúc này tiền túi bỏ ra thì nó sẽ khác (báo cáo sai là đuôi thẳng cổ, nhưng lương ko bao giờ dưới $3000 net chưa tính thưởng phải vài trăm tùy vào độ chính xác, bạn viết bc càng đúng thì càng nhiều $, và đương nhiên họ phải xạo lol với ng ta là họ làm đại làm đùa chứ ko bạn chả cả ngày hỏi họ mua con này con kia đc ko ).

Tuy nhiên, công nghệ đúng là thứ mà các analyst còn thiếu vì họ đã quá bận vs các CFA, 1 báo cáo đòi hỏi phân tích viên tìm đến cọng lông chân của doanh nghiệp. Tuy nhiên back test là thứ mà phân tích viên thiếu. Ngoài ra lượng dữ liệu tài chính quá lơn nên khi họ muốn tìm phải mất nhiều thời gian, vv. Mình muốn xem thử DB và DA có thể giúp ít được gì trong tài chính và nếu được có thể build đc AI cho việc lọc CP ko. Còn AI phân tích CP, cơ bản thì đc nhưng DN chiêu trò, cook số thì bố AI cũng chịu.

Nhưng mình học ở nước ngoài, thấy Fintech họ áp dụng để giảm thiểu các thao tác thừa như giấy tờ, retrieve data, vv. Mình mong muốn học để hiểu thêm để có thể áp dụng ko chứ có mỗi cái não và tựa tựa như các phân tích khác thì sớm đào thải, thật lòng mà nói ngành này lừa lọc nhau như cơm bữa . Tay to chơi lớn, cóc nhái thì chơi nhau, cuối cùng ai não sạn nhất thì còn.

Click to expand...

thuocdo181 said:

Mình làm từ thời chữ đầu là S, giờ đổi tên sang chữ F rồi.

Đồng ý với thím là có nhiều quan liêu, sell-side loạn hơn vì ít trách nhiệm, số lượng sản phẩm cũng nhiều nữa. Trước mình có tổng hợp dữ liệu gợi ý mua, bán của các công ty CK vào xem có hiệu quả thật không; kết quả là không nhé. Buy-side nghiêm túc hơn tí, nhưng cũng nhiều kèo ảo. Cũng có các case kiểu sếp chốt mua rồi, analyst làm số sao cho việc mua đấy hợp lý.

Túm lại là mỗi ông 1 việc, và một số analyst không áp lực làm đúng mà chỉ cần tròn vai cho các mục đích khác của doanh nghiệp. Còn số họ thực sự đầu tư bằng dữ liệu ra tiền vẫn có nhưng thường thích ẩn dật.

Như thím nói, Analyst giờ thiếu về công nghệ, thiếu cả tính chủ động học. Giờ mọi thứ thay đổi quá nhanh nên muốn làm tốt cái gì cũng phải linh hoạt. Mà muốn nhanh và linh hoạt thì phải có kỹ năng về công nghệ, học nhanh và tư duy làm việc sao cho hiệu quả.

Bỏ qua mấy cái hào nhoáng bên ngoài, tư tưởng của mình là cứ cái gì làm công việc hiệu quả hơn thì thử. Cứ cải tiến từng thứ nhỏ nhỏ một rồi nó sẽ tích lại ra thành quả lớn.

Click to expand...

warriorsorochilu said:

Vietcap nó có cả đầu tư, chứng khoán, vv.. Ngành tài chính đầu tư nói chung ngoại trừ customer service (tiếp khách và tư vấn KH) thì éo có cái position nào trọng hình thức cả . Ngành này hơi đặc thù là ngoài khả năng tính toán, tư duy logic phải cực tốt thì còn phải hiểu về ngành, thậm chí ở nc ngoài còn đòi hỏi đến mức có thể hiểu biết về kỹ thuật (vd như phân tích ngành IT thì phải hiểu biết về code, database các kiểu luôn),ở VN thì ko cần sâu như thế nhưng vd như mình làm thép thì phải biết các sp thép làm ra sẽ phải qua các công đoạn nào, máy móc gì, nguyên liệu gì,kỹ thuật gì,tiêu chuẩn chất lượng,đặc thù nganh, vv.

Ngành chủ yếu có 2 bên, sell side và buy side. Sell side đa phần là các công ty chứng khoán (ăn phí và phí tư vấn tùy nơi). Buy side thường là các quỹ hoặc tay to, đòi hỏi team nghiên cứu phải cực giỏi. Ở VN đang thừa analyst, đa phần được nhận làm phân tích thường profile khá khủng do đầu ra các ĐH sl lớn, nhưng nhu cầu ít nên các analyst cho dù có làm ngành khác vẫn giỏi như thường miễn có thời gian học, kể cả IT coding vì tư duy logic của mấy bạn này cực xịn. Lương ngang hoặc thấp hơn IT 1 chút chưa tính làm deal, giỏi mồm mép kiếm deal thì IT lương sợ ko có cửa luôn. 1 deal ăn chia mấy tỉ là nhỏ , và thường IT cũng có project nhưng ko nhiều như deal tài chính đâu, quan trọng là đủ sức bước vào ko ấy. Làm deal thì đa phần IB sẽ kết hợp với research. Tóm lại, hình thức trong ngành tài chính = 0 trừ mô giới dụ trai hám gái, mà MG ko có kiến thức phân tích kỹ thuật thì đẹp tới cỡ nào mà tk đưa cho đám gái đẹp mất tiền xong cũng đek thấy nó đẹp nữa đâu . CÒn backdoor trình tầm tầm ko có cửa, nên chuyển ngành khuyên thật . Còn tài chính dn mà kiểu kế toán nhập liệu vẫn có cửa nếu am hiểuthật sâu BCTC. Biết dòng tiền chảy như nào và có khả năng phân tích các dòng tiền này, thì thêm tiếng Anh IELTS ít nhất 6.5 hoặc 7.0 (cái này thật ko chém, ko tin vào cứ bảo IELTS 6.0 HR nó cảm ơn bạn đến dự ngay, đơn giản vì ngành này 1 ngày đọc 50 trang tài liệu nc ngoài là bthg), khả năng tư duy logic tốt vài hiểu biết về định giá tài sản tài chính (CP, Trái phiếu, vv) thì ok, thiếu 1 trong những thứ trên tốt nhất đừng nghĩ tớiviệc HR xem CV.

Click to expand...

cruz1994 said:

thanks bạn, mình cũng tìm hiểu cái này khá nhiều, nhưng theo bạn thì để theo ngành phân tích quỹ buy side thì có thể bắt đầu từ vị trí nào và nên ứng tuyển ở những quỹ/công ty đặc điểm như thế nào, ngoài ra cần phấn đấu đạt đc mốc nào? mình thì có nền tảng tài chính doanh nghiệp, ngân hàng thẩm định, tiếng anh và hiện đang bổ sung thêm kiến thức về qly tài chính, danh mục thông qua cfa. Sorry bạn hỏi hơi chi tiết 1 tí, bữa interview bên McK tạch vòng 2 hơi nản, cơ bản vẫn muốn dấn thân vào IB

Click to expand...

thuocdo181 said:

Đồng ý với thím là có nhiều quan liêu, sell-side loạn hơn vì ít trách nhiệm, số lượng sản phẩm cũng nhiều nữa. Trước mình có tổng hợp dữ liệu gợi ý mua, bán của các công ty CK vào xem có hiệu quả thật không; kết quả là không nhé. Buy-side nghiêm túc hơn tí, nhưng cũng nhiều kèo ảo. Cũng có các case kiểu sếp chốt mua rồi, analyst làm số sao cho việc mua đấy hợp lý.

Click to expand...