[Tư vấn] Định hướng nghề Business Intelligence/ Data analytics

Wolfgang Amadeus

Junior Member
Nhưng học nhiều khi cũng chỉ tham khảo vì đa phần khi join vào một cty nào đó thì nó sẽ có platform riêng của nó. Một vài cty nó sẽ độc quyền hết cả system như Microsoft thì chỉ được phép dùng Power BI, hoặc một số là do đặc trưng vận hành sử dụng riêng biệt một loại ví dụ AWS, Metabase, Qlik, nó sẽ đính kèm chức năng data visualise riêng của nó. Cho nên việc học các tools kia chỉ hữu ích một phần nào đó.
 

heavenq

Junior Member
À nói trước là với SQL bạn học thì data đẹp như Ngọc Trinh và Kỳ Duyên, còn data thực tế là Happy Polla ft Trang Hạ nhé
gớm data thật mà đẹp như đi học thì ai cũng thành nghề hết :shame:
Bác này nói chuẩn. E cũng đang làm DA cho bank.
Liên quan tới data thì SQL là must have rồi vì nó là cái để làm với data warehouse sau khi ETL về. Nhờ cái này mới xào nấu, chỉnh sửa cho nó thành Ngọc Trinh, Kỳ Duyên nè. Sau đó thì mới là statistics, visualization các thứ mà cái này thì Excel, R, Python hay Sas đều làm ổn nhưng chắc Excel là tốt nhất vì làm để các sếp còn hiểu :LOL:
Thực tế thì nên hiểu business domain bao gồm cả việc user nhập như thế nào lên system, process chạy ntn các kiểu thì mới analyze, thậm chí clean data được.
 

Arashi Ackerman

Junior Member
Bác này nói chuẩn. E cũng đang làm DA cho bank.
Liên quan tới data thì SQL là must have rồi vì nó là cái để làm với data warehouse sau khi ETL về. Nhờ cái này mới xào nấu, chỉnh sửa cho nó thành Ngọc Trinh, Kỳ Duyên nè. Sau đó thì mới là statistics, visualization các thứ mà cái này thì Excel, R, Python hay Sas đều làm ổn nhưng chắc Excel là tốt nhất vì làm để các sếp còn hiểu :LOL:
Thực tế thì nên hiểu business domain bao gồm cả việc user nhập như thế nào lên system, process chạy ntn các kiểu thì mới analyze, thậm chí clean data được.
Bác đang làm bank nào thế ạ

Sent from Xiaomi MI 8 SE via nextVOZ
 

hieu

Senior Member
Bác này nói chuẩn. E cũng đang làm DA cho bank.
Liên quan tới data thì SQL là must have rồi vì nó là cái để làm với data warehouse sau khi ETL về. Nhờ cái này mới xào nấu, chỉnh sửa cho nó thành Ngọc Trinh, Kỳ Duyên nè. Sau đó thì mới là statistics, visualization các thứ mà cái này thì Excel, R, Python hay Sas đều làm ổn nhưng chắc Excel là tốt nhất vì làm để các sếp còn hiểu :LOL:
Thực tế thì nên hiểu business domain bao gồm cả việc user nhập như thế nào lên system, process chạy ntn các kiểu thì mới analyze, thậm chí clean data được.
Bank T còn phơm :ah:
 

Nh0k_suju

Junior Member
Thím cho hỏi là dùng email công ty được free chỗ này là thế nào nhỉ?

Sent from ZZZZZ via nextVOZ
Như thế này bro. Tôi quote ra đây cho tiện nhé

Supported email addresses​

Before you start the sign-up process, it's important to learn which types of email addresses that you can use to sign-up for Power BI:
  • Power BI requires that you use a work or school email address to sign up. You can't sign up using email addresses provided by consumer email services or telecommunication providers. This includes outlook.com, hotmail.com, gmail.com, and others. If you don't have a work or school account, learn about alternate ways to sign up.
  • You can sign-up for Power BI with .gov or .mil addresses, but this requires a different process. For more info, see Enroll your US Government organization in the Power BI service.
Sau khi sign up, bro có thể invite cho 5 colleagues. Chi tiết hơn xem ở link này nhé. Thân!
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/fundamentals/service-self-service-signup-for-power-bi
 

itboy9x

Senior Member
Mình cũng đang định theo hướng này, ở TPHCM. Bác nào lập nhóm zalo chia sẻ kinh nghiệm thì hộp với.
Cũng xem vài chỗ để đi học nhưng chưa thấy đủ hấp dẫn.
 
Mình cũng đang định theo hướng này, ở TPHCM. Bác nào lập nhóm zalo chia sẻ kinh nghiệm thì hộp với.
Cũng xem vài chỗ để đi học nhưng chưa thấy đủ hấp dẫn.
Trên fb đầy gr đấy, dạo này thấy bạn Phương Thảo mở lớp khá nhiều.
 

vinh91

Đã tốn tiền
cho hỏi mấy bài trên medium người viết là data scientist hay là data analysis nhỉ
áp dụng mô hình dự báo như vậy chắc là data analysis nhỉ? power bi có phần áp dụng mô hình dự báo vào data ko các thím
 
cho hỏi mấy bài trên medium người viết là data scientist hay là data analysis nhỉ
áp dụng mô hình dự báo như vậy chắc là data analysis nhỉ? power bi có phần áp dụng mô hình dự báo vào data ko các thím
Trình thống kê- kinh tế lưọng cao vời vợi hẳn nghĩ đến chuyện dự báo fen

Toàn học tech tool mà dự báo thì cứ làm ngược lại cho chắc.
 

hieu

Senior Member
cho hỏi mấy bài trên medium người viết là data scientist hay là data analysis nhỉ
áp dụng mô hình dự báo như vậy chắc là data analysis nhỉ? power bi có phần áp dụng mô hình dự báo vào data ko các thím
có thím, mà sơ lược lắm, có mấy chart của MAQ hỗ trợ R hoặc python đó, line chart cơ bản thì có predict line chỗ cái kính lúp thì phải
 

sasuke_ango

Senior Member
Nghe có vẻ hay ho nhỉ? Đó h em cứ tưởng là làm cái này là làm mấy cái báo cáo cuối năm đồ nên nghĩ chán, ko tìm hiểu
Hồi đó cũng học tài chính mà đâm đầu đi làm nghiệp vụ trong ngân hàng, giờ quên mẹ hết kiến thức, lương thì thấp, chán vãi :burn_joss_stick:
 

BanhXe0_

Đã tốn tiền
thiên hướng business :
Thôi thì bạn làm Domain expert đi, kiếm 1 mảng gì đó và nghiên cưu chuyên sâu. BA BI gì cũng là phụ trợ thôi
 

vinh91

Đã tốn tiền
Trình thống kê- kinh tế lưọng cao vời vợi hẳn nghĩ đến chuyện dự báo fen

Toàn học tech tool mà dự báo thì cứ làm ngược lại cho chắc.
mình tò mò thôi fen.chứ có làm phân tích dữ liệu j đâu.đọc trên medium thấy nhiều bài hay quá nên thắc mắc ko hiểu mấy lão viết bài đó chắc phải cỡ scientist nhỉ, chứ nhiều model thế,phải nghiên cứu chuyên sâu mới nắm chắc được
ở cty mình lần trước có hội thảo khoa học,1 bác trình bày 1 công thức,mô hình dự báo j đó mà chết cười.bác cho mô hình chạy các trường hợp đúng thì bác trình bày.còn hàng trăm trường hợp mô hình chạy sai bét thì bác ko đưa ra
thế là phó tổng hỏi anh nghiên cứu vậy để làm cái qq j thế?
 

MustDie

Member
mình tò mò thôi fen.chứ có làm phân tích dữ liệu j đâu.đọc trên medium thấy nhiều bài hay quá nên thắc mắc ko hiểu mấy lão viết bài đó chắc phải cỡ scientist nhỉ, chứ nhiều model thế,phải nghiên cứu chuyên sâu mới nắm chắc được
ở cty mình lần trước có hội thảo khoa học,1 bác trình bày 1 công thức,mô hình dự báo j đó mà chết cười.bác cho mô hình chạy các trường hợp đúng thì bác trình bày.còn hàng trăm trường hợp mô hình chạy sai bét thì bác ko đưa ra
thế là phó tổng hỏi anh nghiên cứu vậy để làm cái qq j thế?
dự báo, là ML thì data scentist rồi analyst gì nữa. Ở VN thì analyst là chính, chứ ML AI vẫn là cái trend mà ai cũng nói là tôi đang làm nhưng thực ra éo làm gì cả :lol:
 

JUchi

Senior Member
Làm những thứ ra cơm gạo trước.
Ví dụ như phân tích nguyên nhân của vấn đề (DA) thì dễ hơn là dự đoán tương lai của vấn đề (BA). Vì dự đoán tương lai nó có thể đúng có thể sai. Còn phân tích nguyên nhân thì có thể được kiểm chứng lại nhiều lần nếu nguyên nhân mình đưa ra chưa thật sự sát (thiếu metrics, thiếu yếu tố...)
Nên mấy ông ML AI ngon thì ngon thật (không phủ nhận), phải rất giỏi mới làm được. Nhưng implement cũng khoai, mà research còn khoai gấp bội. Để implement với research ra được thành phẩm có khi mất tới 1 năm để nghiên cứu, mà chưa chắc đã ra thành phẩm (giới hạn phần cứng, dữ liệu không clean, tới lúc thuật toán xong thì business thay đổi (ảnh đen trắng đổi qua ảnh màu chẳng hạn)...)

Bản thân ngoại đạo nhảy vào cũng không nên đú quá :shame:

Và lời khuyên chân thành: có domain hẵng làm DA.
 

MustDie

Member
Làm những thứ ra cơm gạo trước.
Ví dụ như phân tích nguyên nhân của vấn đề (DA) thì dễ hơn là dự đoán tương lai của vấn đề (BA). Vì dự đoán tương lai nó có thể đúng có thể sai. Còn phân tích nguyên nhân thì có thể được kiểm chứng lại nhiều lần nếu nguyên nhân mình đưa ra chưa thật sự sát (thiếu metrics, thiếu yếu tố...)
Nên mấy ông ML AI ngon thì ngon thật (không phủ nhận), phải rất giỏi mới làm được. Nhưng implement cũng khoai, mà research còn khoai gấp bội. Để implement với research ra được thành phẩm có khi mất tới 1 năm để nghiên cứu, mà chưa chắc đã ra thành phẩm (giới hạn phần cứng, dữ liệu không clean, tới lúc thuật toán xong thì business thay đổi (ảnh đen trắng đổi qua ảnh màu chẳng hạn)...)

Bản thân ngoại đạo nhảy vào cũng không nên đú quá :shame:

Và lời khuyên chân thành: có domain hẵng làm DA.
nghe làm data hào nhoáng vl, nhưng nhàm chán chết mẹ
join vào mấy group thấy toàn ngoại đạo muốn làm DA chưa biết dùng excel đã lao vào học sql python 🤣 quan trọng định analyst cái gì, đề bài, mục tiêu chưa có, hùng hổ trang bị vũ khí hạng nặng.
 

JUchi

Senior Member
nghe làm data hào nhoáng vl, nhưng nhàm chán chết mẹ
join vào mấy group thấy toàn ngoại đạo muốn làm DA chưa biết dùng excel đã lao vào học sql python 🤣 quan trọng định analyst cái gì, đề bài, mục tiêu chưa có, hùng hổ trang bị vũ khí hạng nặng.

data analyst trong 5 buổi. Bảo sao lại đổ xô vào.

A0ECA8E0-112C-43E0-A471-3EEFE0E62800.jpeg


rồi tới Data Warehouse + ETL sau 2 tháng
DD2D2B2A-001C-476F-BC47-D4096565DAD9.png
 

Nh0k_suju

Junior Member
mình tò mò thôi fen.chứ có làm phân tích dữ liệu j đâu.đọc trên medium thấy nhiều bài hay quá nên thắc mắc ko hiểu mấy lão viết bài đó chắc phải cỡ scientist nhỉ, chứ nhiều model thế,phải nghiên cứu chuyên sâu mới nắm chắc được
ở cty mình lần trước có hội thảo khoa học,1 bác trình bày 1 công thức,mô hình dự báo j đó mà chết cười.bác cho mô hình chạy các trường hợp đúng thì bác trình bày.còn hàng trăm trường hợp mô hình chạy sai bét thì bác ko đưa ra
thế là phó tổng hỏi anh nghiên cứu vậy để làm cái qq j thế?
Dự báo trước tôi cũng ôm 2 năm. Theo thiển kiến của tôi thì dự báo muốn đúng phải là cái dạng case by case. Hiểu được các yếu tố cần dự báo đến từ hoạt động nào, như thế nào phát sinh, mức độ cũng như tỷ lệ phát sinh, đại khái là assumption phải tận dụng hết historical data. Sau đó mới là professional judgment về thị trường, doanh số, capex,... Theo quan sát của tôi khả năng chính xác của model dựng theo hướng này là >90%. Tôi cũng có dùng các tools thống kê, phân tích như spss stata,...chạy mô hình hồi quy, nhưng chỉ dùng cho các assumption không phân tích được (không có nguyên lý), tỷ lệ trong model rất thấp. Chủ yếu vẫn là hiểu bản chất của business. Không biết các bro đối với dự báo có gì tâm đắc có thể chia sẻ. Thân!
 

Như_Quỳnh1402

Senior Member
Chào các bác :D:D
Em tàu ngầm ở vOz đã lâu, nay bí quá trồi lên hỏi các bác để nhờ tư vấn xem định hướng nào phù hợp giữa dòng đời này =((=((.

Em xuất thân dân tài chính, tiếng Anh có, trước học ở trường cũng chỉ biết dùng các phần mềm thống kê cơ bản trong phân tích tài chính như SPSS , Stata và Excel, Tableau và hiện đang làm Business Analyst non IT (gần 1 năm mảng product)

Em đang ngâm cứu, định hướng và muốn phát triển bản thân đi theo con đường business/data analyst, áp dụng các số liệu vào để visualize, tư vấn, đưa ra các giải pháp cho doanh nghiệp (thiên hướng business, chứ không sâu về data),v.v... Qua 1 hồi tìm tòi trên mạng thì thấy có 2 nghề là Business Intelligence và Data Analyst khá giống với nhu cầu bản thân o_Oo_O


Trong lúc tối rảnh, muốn trau dồi thêm gì đó để có thể tăng được đồng lương ít ỏi, thì thấy ngành data/business intelligence có vẻ khá thú vị. Tìm hiểu trên mạng thì có nhiều khóa quá, em cũng chưa biết đi từ hướng nào, nên bắt đầu từ gì là hợp lý. Mong trên này có bác nào làm về cái này có thể chỉ dẫn, định hướng con đường tự học cơ bản để lên dần không ạ :D:D

Em ở HN, sẵn sàng mời các bác cốc cà phê để nghe giảng đạo ạ. Cám ơn các bác :love::love:
Xịn dị :)
 
Top