ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 1 มิ.ย. 2022
- Mấy món đồ mình đang dùng có thể mua tại duyluandethuong.koc.asia/. Anh em mua ủng hộ cho mình có tiền mua Porsche Taycan về review cho anh em xem nha :))
Anh em có thể theo dõi mình tại:
- Facebook: / duyluandethuong
- TikTok: / duyluandethuong
Ngoài ra anh em hãy đăng ký theo dõi các kênh khác của Tinh tế:
- TH-cam Tinh tế: @Tinh tế
- Xe Tinh tế: @Xe Tinh tế
- Audio Tinh tế: @Audio Tinh tế
- Camera Tinh tế: @Camera Tinh Tế - วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
![[4K직캠] BABYMONSTER(베이비몬스터) - FOREVER](http://i.ytimg.com/vi/PS3UAFto1z8/mqdefault.jpg)
Tóm tắt
1. Phải sửa lỗi không phải của mình: thiếu data từ các hệ thống vận hành --> bình tĩnh, không đổ lỗi và tìm cách khắc phục
2. Bị coi là cục chi phí, phải chứng minh giá trị của data team --> nêu đc giá trị về mặt tài chính, làm dashboard cho các phòng ban, khi ổn định rồi thì phải nghĩ tiếp các project tiếp theo
3. Quá tải yêu cầu, yêu cầu lập đi lập lại --> decentralized data team, automate các task lặp đi lặp lại
Tóm lại làm data thì nên vào những chỗ phát sinh nhiều data và các sếp có nhu cầu xài report , số liệu liên tục cho việc make decision.
Ví dụ: Bảo hiểm (data cực nhiều và cực phức tạp), Finance (tài chính tiêu dùng như Home Credit, tài chính thanh toán như Momo,...), Bank (ông này thì cực kì cần data , các bank lớn và có thay đổi nhanh về công nghệ lõi gần đây như Techcombank, VP Bank, VIB,...)
Ngành khác: như Hàng không (cần rất nhiều data về doanh thu bán vé, thông tin tàu bay, số liệu vận hành bay, vân vân và mây mây,...)
Trên là các ngành mình đã từng làm và biết là đang cần rất cần data và sẵn sàng chi trả lương 2000 3000 đô nếu bạn giỏi là chuyện bt
Cảm ơn a đã chia sẻ ạ
Tóm lại ông làm ở đâu mà được 3000
Tôi đã có 1 bằng đại học dầu khí và 1 bằng thạc sỹ quản trị kinh doanh. Đang muốn đá qua mảng DA để gọi là tài lẻ trong kinh doanh thì có ổn không nhỉ. Mục đích không muốn học DA để làm chuyên về DA mà chỉ muốn giỏi DA để phục vụ cho chính công việc của mình ở công ty. Cảm ơn nếu bạn cho mình góp ý!
@@nguyentlong202 được anh ơi DA là chính + kiến thức kinh tế càng tốt a
@@nguyentlong202ông làm thử mảng BA có vẻ hợp đó
Cảm ơn a rất nhiều. E chuyển ngành sang data analyst và cũng từng gặp nhiều khó khăn với issues như a nói. Nghề data cũng khổ lắm chứ có sung sướng như mấy phòng ban khác hay nói đâu.
Cảm ơn a ạ. E thấy những điều a chia sẻ còn đúng cho cả những ngành nghề khác luôn
cảm ơn anh vì những chia sẻ tận tâm .
Anh ơi, anh chia sẻ thêm về những Fresher mới gia nhập vào ngành Data Administrator đi ạ 🥰 Em cảm ơn anh!
Anh Duy Luan có thể làm 1 video về các nguồn thông tin để bắt trend với các xu hướng về data đc không ak
ngành y có rất nhiều chuyên khoa hái ra tiền: răng hàm mặt, xương khớp (phẫu thuật thẩm mỹ). sau khi phẫu thuật xong người nhà với bệnh nhân đến cảm ơn biếu quà rối rít. cơ mà đằng sau đó có khoa gây mê hồi sức quan trọng nhất quyết định coi bệnh nhân có thực hiện phẫu thuật được không và trong lúc phẫu thuật, hậu phẫu thuật phải luôn bảo vệ bệnh nhân. quan trọng thế mà chả ai để ý. nên mấy ông data hay phòng kỹ thuật trong cty bị coi như cục nợ cũng là bthg
Thương các bạn làm ngành y quá. Biết là nghề nào cũng có chỗ kiếm được chỗ không nhưng mà ngành y nhảy khó thật sự. Chúc bạn chân cứng đá mềm nhé
Đồng cảm nhe đồng nghiệp
cảm ơn anh
a cho em hỏi với ạ e đang sv năm 2 cntt em đang dịnh hướng theo đata engineer nhưng mọi ngưoif bảo hưongws này sao ra trường fresh khó xin việc vid cty hay tuyển jn đúng k ạ
anh ơi trong video anh nói đến phải làm load dữ liệu hoài là sao ạ? em đang tìm hiểu ngành nên không hiểu việc load dữ liệu là như nào, tức là mình phải đi clean dữ liệu để sau đó nó mới load lên ạ?
Bây giờ công ty nào muốn làm tốt thì phải có 1 chương trình data governance bao quát các phòng ban thì mới sử dụng data hiệu quả được
Không nhất thiết, phải đi từng bước :D
Hi anh, em hiện nay đang là 1 D.A newbie mới chỉ làm dc 2 năm. Trong 2 năm vừa r em làm việc chủ yếu trên máy tính PC ở office. Tuy nhiên trong năm nay em chuẩn bị thêm task gặp khách hàng sẽ đi công tác thường xuyên ở nước ngoài và tỉnh trong nước.
Em đang phân vân mua 1 con ultrabook window hoặc macbook air m2 để có thể đáp ứng vấn đề gọn nhẹ khi di chuyển nhưng vẫn có thể làm việc năng tương đối k cần cắm pin nhiều. Ví dụ như 1 số công cụ hiện nay em hay xài là SQL, Power Bi, Excel report bảng lớn, v.v
Thì em nên mua macbook hay ultrabook window dòng chip core ultra hiện nay ạ ? Vì em ngại vấn đề không biết macbook chạy máy ảo sẽ có thể mượt và đáp ứng ổn hay không ạ.
trừ hai cái cuối ra liên quan nhiều đến DE, còn lại những cái đầu là DA em trải qua hết rồi, và đó cũng là lý do mà e nghỉ việc :D
sao nghỉ việc vậy ạ
31 tuổi mún nhảy sang DE đc ko anh, đang làm helpdesk nhưng thấy chơi vơi k tương lai
Mình đang làm marketing 3 năm (Học quản trị kinh doanh ở đại học), giờ đang học 1 khóa DA ở ngoài để chuyển qua ngành Data Analyst thì mình có thể xin làm fresher ở đâu ạ.
Bạn học ở đâu đấy cho mình xin thông tin vs
Bạn chuyển qua MX Keys full ko dùng bản MX mini nữa hả
Đúng rồi, bản Mini mình đưa vợ
Nói chung các vấn đề anh Luân nói thì cơ bản nó sẽ chỉ đến từ một vấn đề thui. Nó đến từ việc data đang trong giai đoạn bong bóng á. Hầu hết các công ty đang không thực sự cần thứ gọi là data driven, tuy nhiên không ai muốn công ty mình đứng ngoài cuộc chơi cả. Cho nên các phòng ban data hiện đang work như những công nhân quay số hoặc là chân chạy sai vặt cho những câu hỏi từ các phòng ban khác.
giờ các bạn muốn theo ngành data thì các bạn phải bet thôi, nếu bong bóng này nó duy trì đủ thời gian (khoảng 5-10 năm) thì các bạn win, các bạn có thu nhập ổn định hoặc thậm chí là cao. Còn nếu thị trường bỏ qua giai đoạn này (thị trường VN nói riêng) thì các bạn bet thua và sẽ chịu thui.
Còn về mô hình thì =)))))
Mình đang sinh sống tại châu Âu và đang làm DA. Theo góc nhìn của mình, data ko phải là bong bóng mà có tương lai rất dài và có nhiều ứng dụng thực tiễn. Thử thách nằm ở chỗ cty chưa thu thập đươc đúng data cần thiết, chưa có đội ngũ đủ chuyên môn biết mình moi đươc business value gì từ lượng data đang sở hữu, và cả decision maker cũng chưa chắc biết họ nên dùng data để hỗ trợ decision making như thế nào. Đó là những thử thách mềm, chưa nói đến phần cứng như technical infrastructure. Cty nào vượt qua đươc những thử thách trên thì sẽ thấy đc giá trị của "data-driven" 1 cách trọn vẹn.
Câu hỏi đặt ra là liệu cty ở VN bao giờ sẽ làm được điều này? Đến lúc đó 1 ng theo đuổi ngành data từ bây giờ đã sẵn sàng cho cuộc chơi?
Thị trường bỏ qua giai đoạn này thì nhiều khả năng thị trường đó phải trả giá. Ở Việt Nam và theo quan điểm của mình là khó để bắt kịp, vì khoảng trống về tư duy quá lớn. Ở Việt Nam, những gì trước mắt luôn lấn át các phân tích mang tính dự đoán để bắt kịp xu hướng. Việc chờ đợi người khác đi trước để giảm thiểu các rủi ro cũng đi kèm với một cái giá là sẽ chậm chân trước hầu hết các cơ hội. Và đối với nghĩa vụ phải bắt kịp tri thức của mọi thị trường thì chậm chân cũng đồng nghĩa với việc tự loại bỏ chính mình. Vì trong thời đại này, đã không có sự hạn chế trong việc tiếp cận tri thức, nhưng có chăng chính là sự hạn chế trong thái độ trong việc tiếp cận tri thức. Nói tóm lại, sẽ không ai có nghĩa vụ chứng minh với bạn bất cứ điều gì nếu tự thân bạn không chứng tỏ được giá trị của mình trước, ít nhất là trong thái độ của bạn đối với tri thức của nhân loại. Việc tự hào một cách vô lối của một số đông càng không!
@@kieudiemly3785 Sr vì mình mấy cái email comment nó vào mục social mình chả bao giờ check, hnay có việc nên thấy, nên thành ra reply cũng hơi muộn.
Minh xin giải thích rõ ràng ý của mình hơn một chút, data nó không phải bong bóng, đúng thế, mình đồng ý với quan điểm này hoàn toàn, vì nó tồn tại từ ngay khi nền kinh tế hình thành cơ. Ý mình "giai đoạn bong bóng" ở đây mình đang muốn nói đến việc nó đang được bơm thổi quá mức, mọi người thổi nó bay vút lên cao, đua nhau vào cuộc chơi trong khi còn chẳng biết đang chơi cái gì (tất nhiên, không phải ai cũng thế, ý mình là đa số thôi).
Còn về vấn đề các thử thách bạn liệt kê, thì mình hiểu nó đang tồn tại. Nhưng nhiều khả năng nó không phải "thử thách" chỉ đơn giản là ở giai đoạn đó của công ty đó, nó chưa cần thiết. Ví dụ như thời điểm đó là thời điểm tiết kiệm chi phí, xây dựng đội ngũ, hình thành ưu điểm cạnh tranh,... chẳng hạn. Nhưng vì cái bong bóng đó nên mọi người đam mê "quá độ" thôi vì ai cũng sợ mình bị bỏ lại phía sau, trong khi để phát triển thì ai cũng phải bò từng bước cả.
Em đang học cntt ở Nghệ An em muốn theo bên data thì có bắt buộc phải đến các thành phố lớn hay có thể phát triển ở Nghệ An ạ? Em cảm ơn anh
Việc làm thì mình thấy tập trung ở Đà Nẵng, TPHCM, Quy Nhơn, Hà Nội, nhưng giờ cũng nhiều công ty cho làm remote
Khứa này đang xỏ xiên sếp bên tinhte
Em ko giỏi về python sql nhưng em xử lí dữ liệu mix data phân tích chủ yếu bằng googlr sheet và em bị phải fix lỗi data source và cũng bị ngta xem đây là chi phí :)))
Như dev của công ty product với cả làm dev in house thôi. 1 bên là tạo sản phẩm ra doanh thu 1bên thì bị coi như chi phí
Cho em hỏi Tinhte có đang tuyển các vị trí về technical không anh?
Hiện không bạn ạ :D
❤
Anh ơi cho em hỏi, em muốn trái ngành sang DA thì em nên theo roadmap thế nào ạ? Em có đi pv một số nơi nhưng chưa biết thiếu sót thế nào ạ?
bạn lên gg search là có đủ ah nha
Nếu bạn học bằng kinh tế thì để bắt đầu làm da bạn sẽ chắc chắn cần sql và 1 tool data visualization ( tableau, powerbi,...) Là tối thiểu. Sau đó thì 1 ít thống kê làm a/b testing, python, data modeling, story telling, kiến thức domain ngành. Giỏi hơn nữa thì có thể xây dựng mô hình phân tích luôn
Luong Cao ko
anh này còn làm bên tinh tế ko nhi?
còn nha
Anh luân dạo này quảng cáo hơi nhiều, nào anh nói nhiều về insight đi a.
Không quảng cáo lấy gì ăn :D
sao lại có tư duy không phải lỗi của mình nhỉ ? project có lỗi thì trong team ai có thời gian thì fix thôi
Bớt dạy đời đi.