mango305
Senior Member
giờ khéo về làm nông dân lại giàu
Xin tư vấn chuyển ngành Data analyst
- Thread starter mleeng
- Start date
sewsew
Senior Member
Có đất có tiền lại giàu quá ấy chứ
) range lương DA chắc pack khoảng 200-500/năm ở VN. Nông dân trúng vụ thì lại cân luôn 2 ông DA
vitchatimvitcon
Senior Member
Background dược với chạy MKT dược cụ thể fen trình độ thế nào, nếu chuyên môn y dược cao thì lấy domain làm gốc rồi đi oánh mấy công ty đó, làm kiểu BI.Em background Dược, 25 tuổi, mong muốn chuyển sang DA, nhưng em thấy yc biz và tech skill. Nên hiện tại e ms chuyển làm MKT Dược được 4 tháng nhưng không đc sâu lắm vì toàn chạy ads, content và design, nên ko hiểu đc toàn cảnh về business. Em đã học qua Html, CSS, Java, C, sql, git.
1. Các bác tư vấn cho em lộ trình để chuyển sang DA vs ạ. Em cần chuẩn bị những gì (bằng, cert,...)
2. Em có nên tiếp tục làm marketing, phát triển mkt rồi học thêm DA (e ko bt kinh nghiệm này có giúp ích chút nào để chuyển sang DA ko), hay nên all-in học DA luôn ạ?
3. Và em nên học VB2 cntt hay nên học MBA kinh tế hơn ạ. Em đã đky cntt của UIT, nhưng mới đky đc 1 kỳ nên nếu có định hg phù hợp hơn e vẫn có thể rút được ạ.
Em cảm ơn.
(Hi vọng đăng ở đây các thím làm data sẽ thấy bài của e)
Nhưng thật sự thì nên cân nhắc kỹ, mảng này giờ khoai như chó, người thừa việc thiếu yêu cầu cao lương ọp ẹp, kinh tế thì tối thui nên còn khó dài.
dkt999
Senior Member
Mình không làm DA nhưng mình có vài trải nghiệm về DA trực tiếp từ vài project
1. Thu thập dữ liệu: DA thì phải có kĩ năng research và thu thập dữ liệu. Hình thức có thể mua lại các data khách hàng hoặc đi lụm lại của các resource trên mạng thông qua các công cụ thu thập dữ liệu hoặc API. Về thu thập dữ liệu mua thì tốn tiền, còn tự nghiên cứu thì phải biết về lập trình các con bot thu thập dữ liệu hoặc các tool lọc API. Biết các bypass các công cụ bảo vệ chống ăn cắp từ bên ngoài của các nhà cung cấp dịch vụ. Nên công đoạn này biết IT là một lợi thế không cần có chuyên ngành gì hết chỉ cần làm được yêu cầu là ok.
2. Sàn lọc, chuẩn hóa dữ liệu: Sau khi thu thập thông thường dữ liệu ở nhiều nguồn sẽ không giống nhau, từ các trường dữ liệu, định dạng dữ liệu, cấu trúc. Cần chuẩn hóa về chung 1 format. Công đoạn này nếu biết vài dòng code python là thấy khỏe hẳn. Lợi thế vẫn cho những ông biết code.
3. Phân tích dữ liệu: Cái thì tôi nghĩ phải có nghiệp vụ và kinh nghiệm giống như giờ cơ bản là có thể query được rồi nhưng query cái gì và điều kiện sàn lọc thế nào để đem lại hiệu quả thì cái đó phải có những kiến thức và nắm rõ yêu cầu. Chứ không phải mỗi truy vấn thôi. Và đây cũng là công đoạn quan trọng nhất. Vì nếu có số liệu mà phân tích không đúng thì cũng vứt hết.
4. Hình tượng hóa dữ liệu: Cái này thì chủ yếu là cho nó ra biểu đồ sau khi đã có số liệu phân tích cần thiết để đa số mọi người những người mà không biết gì về cách bạn phân tích họ chỉ cần biết kết quả kèm theo một cái gì đó dễ nhìn. Bước này thì ai làm cũng được, có thể dùng Excel, Power PI...
Nên về lương ông nào tự cân hết 4 bước thì lương cao vút.
Tệ tệ cũng đc bước 1 và 2 cho mấy ông biết lập trình.
Nhưng vẫn thua lương ông làm đc bước thứ 3 vì ông thứ 3 làm ẻo ẻo thì có cũng như không.
Bước thứ 4 thì chỉ có thể xem là kĩ năng thôi nên không tính nhưng không có thì không được
Ngoại ngữ thì nội nghe tới reseach là phải tự biết tiếng Anh rồi. Không cần giao tiếp nhưng phải biết để nghiên cứu kĩ thuật mới. Chứ giờ tới khi VN có lớp thì cũng chậm hơn họ mấy tháng. Hoặc fix bug hoặc tim giải pháp nữa. Nên không biết làm cũng được nhưng mà dễ nản vì cứ đụng cái gì cũng đi hỏi mà hỏi không ra là chán liền.
Về kĩ năng IT Html, CSS, Java, C, sql, git. Thì SQL là thứ nên ưu tiên học sâu cái này cực quan trọng, HTML/CSS tạm thời bỏ, git bỏ,Java với C có thể dùng để viết tool.
1. Thu thập dữ liệu: DA thì phải có kĩ năng research và thu thập dữ liệu. Hình thức có thể mua lại các data khách hàng hoặc đi lụm lại của các resource trên mạng thông qua các công cụ thu thập dữ liệu hoặc API. Về thu thập dữ liệu mua thì tốn tiền, còn tự nghiên cứu thì phải biết về lập trình các con bot thu thập dữ liệu hoặc các tool lọc API. Biết các bypass các công cụ bảo vệ chống ăn cắp từ bên ngoài của các nhà cung cấp dịch vụ. Nên công đoạn này biết IT là một lợi thế không cần có chuyên ngành gì hết chỉ cần làm được yêu cầu là ok.
2. Sàn lọc, chuẩn hóa dữ liệu: Sau khi thu thập thông thường dữ liệu ở nhiều nguồn sẽ không giống nhau, từ các trường dữ liệu, định dạng dữ liệu, cấu trúc. Cần chuẩn hóa về chung 1 format. Công đoạn này nếu biết vài dòng code python là thấy khỏe hẳn. Lợi thế vẫn cho những ông biết code.
3. Phân tích dữ liệu: Cái thì tôi nghĩ phải có nghiệp vụ và kinh nghiệm giống như giờ cơ bản là có thể query được rồi nhưng query cái gì và điều kiện sàn lọc thế nào để đem lại hiệu quả thì cái đó phải có những kiến thức và nắm rõ yêu cầu. Chứ không phải mỗi truy vấn thôi. Và đây cũng là công đoạn quan trọng nhất. Vì nếu có số liệu mà phân tích không đúng thì cũng vứt hết.
4. Hình tượng hóa dữ liệu: Cái này thì chủ yếu là cho nó ra biểu đồ sau khi đã có số liệu phân tích cần thiết để đa số mọi người những người mà không biết gì về cách bạn phân tích họ chỉ cần biết kết quả kèm theo một cái gì đó dễ nhìn. Bước này thì ai làm cũng được, có thể dùng Excel, Power PI...
Nên về lương ông nào tự cân hết 4 bước thì lương cao vút.
Tệ tệ cũng đc bước 1 và 2 cho mấy ông biết lập trình.
Nhưng vẫn thua lương ông làm đc bước thứ 3 vì ông thứ 3 làm ẻo ẻo thì có cũng như không.
Bước thứ 4 thì chỉ có thể xem là kĩ năng thôi nên không tính nhưng không có thì không được
Ngoại ngữ thì nội nghe tới reseach là phải tự biết tiếng Anh rồi. Không cần giao tiếp nhưng phải biết để nghiên cứu kĩ thuật mới. Chứ giờ tới khi VN có lớp thì cũng chậm hơn họ mấy tháng. Hoặc fix bug hoặc tim giải pháp nữa. Nên không biết làm cũng được nhưng mà dễ nản vì cứ đụng cái gì cũng đi hỏi mà hỏi không ra là chán liền.
Về kĩ năng IT Html, CSS, Java, C, sql, git. Thì SQL là thứ nên ưu tiên học sâu cái này cực quan trọng, HTML/CSS tạm thời bỏ, git bỏ,Java với C có thể dùng để viết tool.
sewsew
Senior Member
Role này giống đội BI nhiều hơnMình không làm DA nhưng mình có vài trải nghiệm về DA trực tiếp từ vài project
1. Thu thập dữ liệu: DA thì phải có kĩ năng research và thu thập dữ liệu. Hình thức có thể mua lại các data khách hàng hoặc đi lụm lại của các resource trên mạng thông qua các công cụ thu thập dữ liệu hoặc API. Về thu thập dữ liệu mua thì tốn tiền, còn tự nghiên cứu thì phải biết về lập trình các con bot thu thập dữ liệu hoặc các tool lọc API. Biết các bypass các công cụ bảo vệ chống ăn cắp từ bên ngoài của các nhà cung cấp dịch vụ. Nên công đoạn này biết IT là một lợi thế không cần có chuyên ngành gì hết chỉ cần làm được yêu cầu là ok.
2. Sàn lọc, chuẩn hóa dữ liệu: Sau khi thu thập thông thường dữ liệu ở nhiều nguồn sẽ không giống nhau, từ các trường dữ liệu, định dạng dữ liệu, cấu trúc. Cần chuẩn hóa về chung 1 format. Công đoạn này nếu biết vài dòng code python là thấy khỏe hẳn. Lợi thế vẫn cho những ông biết code.
3. Phân tích dữ liệu: Cái thì tôi nghĩ phải có nghiệp vụ và kinh nghiệm giống như giờ cơ bản là có thể query được rồi nhưng query cái gì và điều kiện sàn lọc thế nào để đem lại hiệu quả thì cái đó phải có những kiến thức và nắm rõ yêu cầu. Chứ không phải mỗi truy vấn thôi. Và đây cũng là công đoạn quan trọng nhất. Vì nếu có số liệu mà phân tích không đúng thì cũng vứt hết.
4. Hình tượng hóa dữ liệu: Cái này thì chủ yếu là cho nó ra biểu đồ sau khi đã có số liệu phân tích cần thiết để đa số mọi người những người mà không biết gì về cách bạn phân tích họ chỉ cần biết kết quả kèm theo một cái gì đó dễ nhìn. Bước này thì ai làm cũng được, có thể dùng Excel, Power PI...
Nên về lương ông nào tự cân hết 4 bước thì lương cao vút.
Tệ tệ cũng đc bước 1 và 2 cho mấy ông biết lập trình.
Nhưng vẫn thua lương ông làm đc bước thứ 3 vì ông thứ 3 làm ẻo ẻo thì có cũng như không.
Bước thứ 4 thì chỉ có thể xem là kĩ năng thôi nên không tính nhưng không có thì không được
Ngoại ngữ thì nội nghe tới reseach là phải tự biết tiếng Anh rồi. Không cần giao tiếp nhưng phải biết để nghiên cứu kĩ thuật mới. Chứ giờ tới khi VN có lớp thì cũng chậm hơn họ mấy tháng. Hoặc fix bug hoặc tim giải pháp nữa. Nên không biết làm cũng được nhưng mà dễ nản vì cứ đụng cái gì cũng đi hỏi mà hỏi không ra là chán liền.
Về kĩ năng IT Html, CSS, Java, C, sql, git. Thì SQL là thứ nên ưu tiên học sâu cái này cực quan trọng, HTML/CSS tạm thời bỏ, git bỏ,Java với C có thể dùng để viết tool.
sewsew
Senior Member
Đợt này đến middle chắc cũng phải cạnh tranh với junior ấy nhỉ
Trung4869
Senior Member
Trung tâm, báo chí tâng bốc quá đua nhau học. Giờ tầm khá đổ xuống chật vật lắm bác @@ Chưa kể kinh tế còn khó khăn
sewsew
Senior Member
May quá mình có cơ hội té hồi 2021 đang đỉnh
Phoenix1906
Senior Member
1. Tiếng Anh càng cao càng tốt. Cơ hội càng nhiều. Theo mình tối thiểu nên IELTS 6.5 trở lên. Vì bạn nên hiểu là job ở doanh nghiệp VN ko nhiều, đa phần sẽ là job nước ngoài kể cả outsource hay product, nên việc bạn có thể communicate tối thiểu với team là rất quan trọng. Việc có thể communicate với cấp cao hơn ( mid-level manager trở lên) sẽ quyết định bạn có thể lên level cao hơn hay không hay chỉ dừng lại ở kỹ sư.Cảm ơn bác rất nhiềuBác cho em hỏi:
1. Tiếng anh (nên là Toeic/ ielts và đạt tầm bao nhiêu là ổn ạ), vì em muốn chuyển sớm nên có thể e học ko kịp đạt target cao.
2. Em base Dược, nên thiếu cả biz+tech; nên e đang đi theo hướng làm MKT để dễ chuyển sang DA, những công việc mkt hiện tại của em toàn là ads và content, không gần với số liệu thị trường,... lắm. Vậy em nên chọn công việc mkt (hoặc 1 công việc biz khác) mang tính chất ntn để có sense biz và dễ chuyển sang DA ạ?
3. E thấy mn đều chuyển từ base kinh tế or IT sang nên em cũng hơi e ngại base Dược của em có phải là 1 vấn đề lớn ko?
2. Background Dược cụ thể là kinh doanh/ sản xuất Dược hay nghiên cứu Hoá Dược ( nghiên cứu chế thuốc đồ. Cái này mình k trong nghề nên ko rõ ) ? Nếu là kinh doanh Dược thì hoàn toàn có thể. Đợt trước mình vừa làm xong 1 dự án hơn củ đô với 1 tập đoàn Dược đa quốc gia. Nói chung dữ liệu k quá phức tạp, tiền lại nhiều. Business domain càng hẹp càng dễ vào, miễn nó liên quan tới kinh doanh / sản xuất là được.
DA là phục vụ cho business. Mà business cụ thể là liên quan tới chi phí, doanh thu, dòng tiền … bất cứ thứ gì liên quan tới những thứ này đều ok hết
thuocdo181
Senior Member
1 ông anh 4x tuổi, background làm kĩ thuật điện gì đó, học xong thực tập rồi vào làm chuyển đổi số của 1 tập đoàn nhà nước khá to. Nhưng background anh này cũng khá dị nên coi như không tính.
1 chị 8x đời giữa, background không có gì đặc biệt, thậm chí còn ở nhà kinh doanh tự do mấy năm. Cày cuốc cũng khá trâu, đang hạ cánh ở team dữ liệu của 1 bank khá to.
1 chị cũng 8x đời giữa, chuyển ngành từ tài chính - kế toán sang, di cư cùng gia đình sang Canada, đang làm DA bên trời tây.
27 tuổi thì đi làm 5-7 năm rồi thì vẫn nên tìm xem cái gì có lợi thế về domain của mình rồi học thêm sang cho đỡ shock. Chứ all-in thì phải xác định trước tinh thần đánh đổi đấy.
