Data Analytics - Chia sẻ chuyện nghề.

Bạn có thể cân nhắc các vị trí sales admin, chỉ đi tổng hợp số liệu 1 phòng ban kinh doanh nào đó. Một số doanh nghiệp lớn, mô hình kinh doanh không đổi nhiều thì DA, DE, DBA làm sau 1-2 năm kinh nghiệm rồi khá nhàn (và cũng chán :LOL: ). Còn muốn bắt đầu chuyển sang ngành này với mức thu nhập tốt thì bác nên xác định đầu tư thời gian.


Mình có tham khảo một số chương trình thạc sỹ ở VN, có mấy nhận xét dưới đây.

Pros:
1. Bằng cấp chính quy bao giờ cũng tốt hơn. Nhất là sau này vào cơ quan nhà nước hoặc xác định học lên tiếp.
2. Chương trình thạc sỹ học lại nhiều môn cơ bản về toán + lập trình, bù đắp cho các phần thiếu hụt của sinh viên kinh tế. Sẽ có ích sau này.

Cons:
1. Thời gian đầu tư dài. (1,5-2 năm)
2. Kỹ thuật học nặng về lý thuyết nhưng dàn trải. Sinh viên học xong vẫn phải bơi thêm mới đáp ứng được công việc thực tế.
3. Đầu ra không có định hướng về business, domain hoặc vị trí công việc cụ thể.

Nếu xác định học MSc ngành này bạn nên tìm việc làm song song trong quá trình học. Nếu chỉ học thôi thì giống học lại đại học ngành 2 lắm. :))
Lội thớt mưới biết bác làm ở DP
Em cũng vừa đăng kí combo bên này, thấy khá ổn :D nhưng thường cuối tuần phải cày lại video do đi làm về đuối quá nên kiến thức không nạp vào được hết :D
Xin phép add contact bác để có gì em nhờ tư vấn thêm nhé ạ
 
Lội thớt mưới biết bác làm ở DP
Em cũng vừa đăng kí combo bên này, thấy khá ổn :D nhưng thường cuối tuần phải cày lại video do đi làm về đuối quá nên kiến thức không nạp vào được hết :D
Xin phép add contact bác để có gì em nhờ tư vấn thêm nhé ạ

Okie bác. Có gì cần hỗ trợ, bác cứ nhắn mình nhé. :D
 
trong này có bác nào rành về excel ko?
Em đang quản lý danh sách các code sản phẩm trong nhóm. Những code này có status thay đổi hàng ngày, làm sao để lưu giữ status cũ và mới của từng code một cách gọn gàng nhất
Em dc giao làm cái này mà ko tìm ra dc cách nào làm tối ưu :(

via theNEXTvoz for iPhone
 
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.

Mình chỉ muốn hỏi là mình bắt đầu dạng beginner thì học qua bọn datacamp.com được không??? Nó đang saleoff 80% ấy nên hỏi mọi người trước.
 
Mình tuổi đời thì ít hơn thím chủ thread, tuổi nghề thì ít hơn khá nhiều cao nhân trong đây, những cũng có kinh nghiệm tương đối trong ngành. Mình xin chia sẻ với các bạn đang chuẩn bị chuyển sang ngành này hoặc đang có ý định chuyển ngành như sau.
1. Môi trường VN hiện tại có rất nhiều cơ hội cho ngành này phát triển, các công ty outsource tuyển 1 lúc vài trăm người là bình thường. Quan điểm cá nhân của mình là ngành này đang khát nhân lực nhưng thừa người dở và thiếu người làm được việc. Nên bạn cần chuẩn bị kỹ tâm lý là Apply nhiều nơi nhưng không thấy phản hồi.
2. Mình thấy hiện tại tuyển rất nhiều Level nhưng toàn Junior đổ lên, cơ hội cho Fresher mình thấy khá hiếm, nên thay vì chọn những trung tâm đào tạo nhan nhản hiện tại, hay tìm hiểu kỹ, chỗ nào có thể giới thiệu việc làm ở mức độ fresher một cách uy tín thì hẵng xuống tiền đi học.
3. Tiếng anh rất cần thiết, mình không có ý chê bai mấy khóa học hiện nay nhưng nếu các bạn có vốn tiếng anh tương đối, ở nhà các bạn cũng có thể học được những thứ mà bất cứ trung tâm nào ở VN dạy với giá cả phải chăng hơn hoặc free. Cho nên quay lại vấn đề thứ 2 bạn cần tìm mentor tốt chứ không phải trung tâm hoặc giảng viên nào có thể đào tạo bạn mà không có cam kết gì hết.

Tính học datacamp for beginner mảng data analysis dùng python được k thím nhỉ
 
Bạn có thể tham khảo:
Hệ thống thông tin quản lý của ngân hàng, thương mại, học viện tài chính. NEU và Bách Khoa cũng có ngành phân tích dữ liệu rồi.

Trong quá trình học nên tích cực đi thực tập, làm sớm để hiểu về hoạt động trong doanh nghiệp. Tiếng anh tốt và thi thêm một số chứng chỉ quốc tế cũng có nhiều lợi thế cho các bạn entry level.

Nếu điểm thi okie và thích ngắm hoa hậu thì thi vào FTU nhé, trong 1-2 năm tới sẽ có ngành KHDL. Có thể lúc đó bạn sẽ gặp mình ở lớp nào đó. :))

Mình cũng đang hướng cho em nó vào ngành đó của NEU. Thích ngắm hoa hậu thì chắc là không vì quên không chia sẻ nó là nữ :rolleyes:. Cảm ơn bạn đã chia sẻ, nếu nó vẫn keep được lực học như hiện tại thì mình có lẽ cũng hướng cho nó sang ngoại thương. Mà quan ngại nhất có lẽ là nó không thích thôi.

Gửi từ Một thế giới khác... bằng vozFApp
 
trong này có bác nào rành về excel ko?
Em đang quản lý danh sách các code sản phẩm trong nhóm. Những code này có status thay đổi hàng ngày, làm sao để lưu giữ status cũ và mới của từng code một cách gọn gàng nhất
Em dc giao làm cái này mà ko tìm ra dc cách nào làm tối ưu :(

via theNEXTvoz for iPhone

Dễ nhất là bác thêm cột ngày vào đầu và mỗi ngày lưu lại list đó 1 lần.

Cụ thể hơn trường hợp của bác gọi là xử lý Slowly Changing Dimensions.
Bác có thể đọc ở đây và search thêm google:

https://www.oracle.com/webfolder/te...2_gs/owb/lesson3/slowlychangingdimensions.htm
 
Mình chỉ muốn hỏi là mình bắt đầu dạng beginner thì học qua bọn datacamp.com được không??? Nó đang saleoff 80% ấy nên hỏi mọi người trước.

Datacamp là nền tảng ngon nhất để học và thực hành luôn rồi. Mà các course ở Data Camp hơi kiểu cầm tay chỉ việc và bắt chước theo. Mới bắt đầu học để lấy kiến thức cơ bản cũng rất okie. Sau đó nên làm các project lớn hơn.
Tiền thì rủ bạn bè mua cùng cho đỡ lãng phí.
 
Mình cũng đang hướng cho em nó vào ngành đó của NEU. Thích ngắm hoa hậu thì chắc là không vì quên không chia sẻ nó là nữ :rolleyes:. Cảm ơn bạn đã chia sẻ, nếu nó vẫn keep được lực học như hiện tại thì mình có lẽ cũng hướng cho nó sang ngoại thương. Mà quan ngại nhất có lẽ là nó không thích thôi.

Gửi từ Một thế giới khác... bằng vozFApp

Nữ thì vào FTU đi để trở thành hoa hậu. (Mình đùa thôi).

Cứ học ngành nào em nó thấy thích thôi, sau này đá thêm sang mảng dữ liệu cũng được. FTU cũng đầu tư nghiêm túc cho ngành này nên sinh viên các khóa đầu sẽ có nhiều ưu ái. Khi nào em thím chuẩn bị đăng ký có thể nhắn mình để cập nhật thêm thông tin.
 
Bạn có thể cân nhắc các vị trí sales admin, chỉ đi tổng hợp số liệu 1 phòng ban kinh doanh nào đó. Một số doanh nghiệp lớn, mô hình kinh doanh không đổi nhiều thì DA, DE, DBA làm sau 1-2 năm kinh nghiệm rồi khá nhàn (và cũng chán :LOL: ). Còn muốn bắt đầu chuyển sang ngành này với mức thu nhập tốt thì bác nên xác định đầu tư thời gian.


Mình có tham khảo một số chương trình thạc sỹ ở VN, có mấy nhận xét dưới đây.

Pros:
1. Bằng cấp chính quy bao giờ cũng tốt hơn. Nhất là sau này vào cơ quan nhà nước hoặc xác định học lên tiếp.
2. Chương trình thạc sỹ học lại nhiều môn cơ bản về toán + lập trình, bù đắp cho các phần thiếu hụt của sinh viên kinh tế. Sẽ có ích sau này.

Cons:
1. Thời gian đầu tư dài. (1,5-2 năm)
2. Kỹ thuật học nặng về lý thuyết nhưng dàn trải. Sinh viên học xong vẫn phải bơi thêm mới đáp ứng được công việc thực tế.
3. Đầu ra không có định hướng về business, domain hoặc vị trí công việc cụ thể.

Nếu xác định học MSc ngành này bạn nên tìm việc làm song song trong quá trình học. Nếu chỉ học thôi thì giống học lại đại học ngành 2 lắm. :))

cho mình hỏi mình không có nhu cầu lấy VB2 hay bằng thạc sỹ, công việc mình hiện tại liên quan đến tài chính , chỉ muốn học để ứng dụng vào công việc hiện tại, mình muốn theo học dạng chứng chỉ học một số lớp để nắm vững kiến thức rồi áp dụng, thì có thể học khoá hoặc chứng chỉ ở đâu tại SG, mình đang tính học một lớp cơ bản về Khoa học dữ liệu hoặc chứng chỉ phân tích dữ liệu tại đại học kinh tế TPHCM có được không ?
https://thkt.ueh.edu.vn/phan-tich-du-lieu-voi-python/
 
Đọc thì ham phết mà mấy năm gần đây toàn làm việc kiến thức ko cao nên cảm giác ko thể tiếp thu nổi (e đã có vợ, 1 con), kinh nghiệm của em thì 5 năm làm sales admin, trợ lý TGĐ, chuyên tổng hợp báo cáo với xây dựng quy trình, kiểm soát hoạt động doanh nghiệp. Cơ bản thì cái gì cũng biết 1 chút nhưng ko sâu. Đại học thì e học kiểm toán nhưng học dốt (ham chơi) nên ko theo nghề, giờ muốn làm thuần 1 chuyên môn nào đó để có kiến thức thật sâu và phát triển lên cao mà gửi cv các vị trí như kiểm toán nội bộ, kiểm soát nội bộ, phân tích tài chính, ... toàn fail do kiến thức ko sâu và ít kinh nghiệm.
Bác chủ thớt có thể cho em xin lời khuyên ko?
 
trong này có bác nào rành về excel ko?
Em đang quản lý danh sách các code sản phẩm trong nhóm. Những code này có status thay đổi hàng ngày, làm sao để lưu giữ status cũ và mới của từng code một cách gọn gàng nhất
Em dc giao làm cái này mà ko tìm ra dc cách nào làm tối ưu :(

via theNEXTvoz for iPhone
cái này với bên enterprise app thì có tính năng audit, log lại ngày giờ, người và nội dung thay đổi của một field nào đó data object. Ở dưới lớp DB sẽ tạo thêm 1 table audit tương ứng.

Quan điểm của mình là nên link file excel này với MS Access để tận dụng tính năng audit trail có sẵn.
 
Post này ghi tóm gọn đầy đủ và hay cho ai thích công việc bên nghành data đó :D mình cũng làm data như thớt nhưng công việc xoay quanh SQL vs PBI và Excel nhiều
 
Có fen nào làm dữ liệu về y sinh ko? R với Python thì có người khuyên đi 1 cái thôi, mà mình thấy cả 2 đều ngon. R nhiều tài liệu tham khảo hơn, Python viết dễ hơn nhưng chịu khó đọc tiếng Anh. Ko biết nên đi tiếp cái nào?
Cho e hỏi bác học ngành gì mà làm về dữ liệu y sinh vậy ? Y đa khoa hay CNSH ?
 
Cho em hỏi tí là các bác nghĩ sao về các job data analyst remote ạ
xjIzSG9.png
Em tính app 1 chỗ để đỡ học phí thạc sỹ ạ
3hguYwI.gif
 
Cho em hỏi tí là các bác nghĩ sao về các job data analyst remote ạ
xjIzSG9.png
Em tính app 1 chỗ để đỡ học phí thạc sỹ ạ
3hguYwI.gif
Tự tin thì cứ apply thôi bác, nhưng mấy job này thường không nhận fresher do khó kiểm soát công việc cũng như đào tạo nhân viên mới.
 
Datacamp là nền tảng ngon nhất để học và thực hành luôn rồi. Mà các course ở Data Camp hơi kiểu cầm tay chỉ việc và bắt chước theo. Mới bắt đầu học để lấy kiến thức cơ bản cũng rất okie. Sau đó nên làm các project lớn hơn.
Tiền thì rủ bạn bè mua cùng cho đỡ lãng phí.
Chào bác. Em cũng là dân mới lon ton chuyển qua học code thôi ah. Hiện nay em đang học ở codecademy, em đã học xong phần SQL và hiện em đang chuyển sang học Python. Tất nhiên là mới học dc 2 tháng nên em còn có nhiều thứ không hiểu và còn phải thực hành nhiều lắm. Em có được thấy bác nói là bên Datacamp học thì ngon nhất và thực hành cũng tương tự.
Cũng tiện bác có thể cho em hỏi vài thứ, rất mong dc bác trả lời. Em chân thành cảm ơn bác
1. Sau khi học xong bên codecademy, em có cần phải qua bên Datacamp để học thêm không ah?
2. Em tự đặt ra mục tiêu cho mình là sau 1 năm cày bừa, em phải giải được thành thạo bài tập SQL, Python. Em biết nói thế sẽ có nhiều bác cười em. Nhưng hiện giờ em đọc nhiều bài trên sqlzoo, progestsql em vẫn chưa hiểu, nên em chỉ tạm đặt ra mục tiêu như thế thôi. Vậy theo bác, 1 năm như thế là có quá ngắn hay không? Em có cần phải điều chỉnh lại thời gian để đạt được mục tiêu không?
3. Theo em, mindset là rất quan trọng khi code, theo bác, để từ một người có thuần tư duy cơ bản sang tư duy code, đặc biệt là tư duy của Data Analysis/ Data Scientist, cần phải làm gì cơ bản hằng ngày để có được tư duy này?

Cảm ơn bác vì đã đọc câu hỏi của em. Em rất mong nhận được câu trả lời của bác.
 
Back
Top