Python để phân tích dữ liệu: Từ giới thiệu đến mẹo

Tôi muốn chia sẻ thông tin về Hội thảo thực hành GA4 miễn phí sẽ được tổ chức vào tối thứ Ba tuần tới.

Tôi đã chuẩn bị điều này cho những bạn đã quyết tâm học GA4 trong năm nay nhưng vẫn chưa bắt đầu.

Chỉ trong 2 giờ hội thảo, bạn có thể cài đặt GA4 trên blog của mình và tự mình kiểm tra dữ liệu theo thời gian thực.

✔ GA4 có thể được cài đặt mà không cần kiến ​​thức phát triển

✔ Đào tạo thực hành, thực hành với thiết lập đơn giản chỉ bằng vài cú nhấp chuột

✔ Cài đặt GA4 trên blog Tistory của bạn và kiểm tra dữ liệu thời gian thực

✔ Bạn có thể hỏi trực tiếp các học viên về các câu hỏi liên quan đến GA4 trong phần Hỏi & Đáp.

📅 Thông tin hội thảo

• Ngày sự kiện: 15/7 (Thứ Ba) 7:00 PM - 9:00 PM

• Địa điểm: Zoom trực tuyến

• Chi phí: Miễn phí

👉 Đăng ký tham gia

Nếu bạn có đồng đội hoặc người quen nào cần tham gia hội thảo, vui lòng chia sẻ tin tức với họ :)

Xin chào các nhà quy hoạch và tiếp thị,
Có ai đã xem quảng cáo ngoài trời của Speak trên khắp ga Gangnam vào đầu năm nay chưa?

Không dễ để một công ty khởi nghiệp với ngân sách hạn hẹp có thể lập kế hoạch và nhận được sự xác nhận cho quảng cáo ngoài trời.

Tôi muốn chia sẻ điều đó với bạn vì Nhà tiếp thị thương hiệu Speak Branding 'Jeong Doo-hyeon' đã viết một bài đăng trên blog về quá trình khó khăn trong việc lập kế hoạch, nhận xác nhận và thực hiện quảng cáo ngoài trời.

Tôi nghĩ có nhiều người đang lo lắng về các kế hoạch khuyến mại khác nhau cho dịp nghỉ lễ cuối năm và năm mới.
Vui lòng đọc bài đăng trên blog của Doohyun và xem cách thuyết phục CEO và các thành viên trong nhóm.

✨ Câu chuyện phủ kín ga Gangnam bằng quảng cáo ngoài trời - thuyết phục nội bộ
https://bit.ly/4gUDIvj

✨ Chiến dịch thương hiệu thuyết phục nội bộ
https://bit.ly/4eZ3yN1

Nếu bạn tham dự hội thảo Datarian được tổ chức vào thứ Ba tuần sau, bạn có thể nghe những lời khuyên thuyết phục nội bộ từ những người thực hành khởi nghiệp CNTT, vì vậy nếu bạn quan tâm, vui lòng cho chúng tôi biết về hội thảo 😀

✅ Xem buổi hội thảo ‘Thuyết phục kế hoạch của tôi dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả’ vào ngày 15/10 (Thứ Ba)
https://bit.ly/4eMWVgC

Các nhà phân tích dữ liệu có thể được chia thành 'nhà phân tích dữ liệu nội bộ' và 'nhà phân tích dữ liệu tư vấn' tùy thuộc vào loại công ty mà họ làm việc.

Thứ Ba tuần sau (9/7) lúc 7 giờ tối, một buổi hội thảo sẽ được tổ chức với các nhà phân tích dữ liệu cấp cao, những người đã xây dựng sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tư vấn và nhà phân tích dữ liệu nội bộ để tìm hiểu về sự khác biệt giữa hai loại nhà phân tích dữ liệu.

Nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng đang nghĩ về công ty hoặc sự nghiệp đầu tiên của mình hoặc nếu bạn có đồng nghiệp hoặc bạn bè là nhà phân tích cấp dưới, vui lòng chia sẻ thông tin hội thảo 🙂

👉 Khám phá hội thảo: https://bit.ly/3GmaJzu

Hội thảo tháng 7 của Datarian “Nhà phân tích dữ liệu, tôi nên đến công ty nào?”

📅 9/7 (Thứ Ba), 7 giờ tối ZOOM trực tuyến

✔ [Bài giảng Phần 1] Đây là công việc mà các nhà phân tích dữ liệu tại các công ty tư vấn làm _ Kim Seon-young, Giám đốc điều hành Bộ phận Giải pháp của Market Fit Lab

✔ [Phần 2 Thảo luận nhóm] Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu nội bộ và nhà phân tích dữ liệu tư vấn là gì?

👉 Đăng ký: https://bit.ly/3GmaJzu

Bạn đã từng sử dụng ChatGPT chưa? Ngày nay, với sự xuất hiện của nhiều AI tổng hợp khác nhau ngoài ChatGPT, ngày càng có nhiều người nhận được trợ giúp trong công việc hoặc cuộc sống hàng ngày của họ. Trong thời đại này, liệu các nhà phân tích dữ liệu có sớm biến mất? Chúng ta nên chuẩn bị như thế nào để sống trong thời đại AI có tính sáng tạo?

​

Chúng ta sẽ nói chuyện tại hội thảo Datarian May với Jinyoung Kim, Trưởng phòng Khoa học Dữ liệu tại Naver, người đã xây dựng sự nghiệp của mình tại Hoa Kỳ. Đừng bỏ lỡ buổi tọa đàm với Sunmi Yoon, Giám đốc điều hành của Datarian, người đã xây dựng sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích dữ liệu cho nhiều công ty khác nhau ở Hàn Quốc, bao gồm Coupang, HyperConnect và Kakao.

Nếu bạn tò mò về tương lai của phân tích dữ liệu và vai trò của nhà phân tích dữ liệu trong kỷ nguyên AI, hãy đăng ký tham gia hội thảo tháng 5 này.

Nếu xung quanh bạn có bạn bè, đồng nghiệp cần hội thảo này thì đừng quên chia sẻ tin tức hội thảo nhé :)

📅 Đăng ký tham dự hội thảo Zoom ngày 14/5 (Thứ Ba) lúc 3 giờ chiều

► https://bit.ly/3OeU85q

1⃣ [Bài giảng] “Khoa học dữ liệu trong kỷ nguyên Generative AI”

2⃣ [Panel Talk] “Hướng dẫn nghề nghiệp cho chuyên gia phân tích dữ liệu muốn phát triển”

Xin chào, đây là Datarian Bomin.

Kể từ tháng 10 năm ngoái, Datarian đã thực hiện thử thách với học sinh là đọc sách liên quan đến phân tích dữ liệu và để lại hồ sơ bằng văn bản. Đặc biệt, tay đua này đang chiêu mộ những người thách đấu để có thêm nhiều người muốn nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu có thể tham gia 🙌 Bất cứ ai cũng có thể tham gia thử thách!

#DataNextLevelChallenge #DevelChallenge Tóm tắt 1 phút

• Đọc những cuốn sách được đề xuất bởi các nhà phân tích dữ liệu đang làm việc và thực hiện các nhiệm vụ xác thực trên SNS và Datarian Slack mỗi tuần một lần.

• Bất cứ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu đều có thể đăng ký. Nếu bạn có bạn bè hoặc đồng nghiệp quan tâm đến việc phân tích dữ liệu, vui lòng chia sẻ tin tức về việc mở thử thách.

• Đó sẽ là một thử thách kéo dài 3 tuần + cuộc họp hồi tưởng.

• Không có phí tham gia! Hãy chuẩn bị sách thử thách của riêng bạn.

Sách Thử thách Tháng Tư: Nói dối trắng trợn, Thống kê

Cuốn sách Thử thách tháng Tư là phần giới thiệu về thống kê nghệ thuật tự do giải thích các lỗi thống kê có thể dễ dàng mắc phải trong cuộc sống thực một cách dễ dàng và thú vị.

Tôi nghĩ rằng tôi cần phải có kiến ​​thức thống kê cơ bản để sử dụng tốt dữ liệu trong công việc của mình ... Tôi đề xuất thử thách này cho những ai đang thắc mắc liệu có một cuốn sách nhập môn nào có thể đọc nhẹ nhàng thay vì một cuốn sách chuyên ngành khó và nhàm chán!
Để biết thêm thông tin chi tiết về thử thách và cách đăng ký, vui lòng xem liên kết bên dưới :)
👉 https://bit.ly/3IHTQQJ

Bạn có tò mò về loại trại nào không, trại phân tích dữ liệu bao gồm các thử thách sau khi kết thúc học kỳ?

Nhận thông tin chi tiết và mẹo hữu ích trong thời gian được giảng dạy trực tiếp bởi các nhà phân tích dữ liệu từ Job Planet, Coupang và Ridi.

✅ Tham khảo ‘Trại phân tích dữ liệu SQL’ (đến ngày 15 tháng 3, giảm giá 30% khi đặt mua sớm)
https://bit.ly/3RiEl79

✅ Hãy xem 'Trại phân tích dữ liệu GA4' (đến 15/3, giảm giá 30% khi đặt mua sớm)
https://bit.ly/3VcOJ2E

Xin chào, đây là nhà phân tích dữ liệu Bomin 😊
Tôi tốt nghiệp Khoa Viết sáng tạo và bắt đầu làm nhà phân tích dữ liệu.

Khi tôi lắng nghe những khó khăn mà mọi người đang chuẩn bị đi làm ngày nay phải đối mặt, có vẻ như tình hình không thay đổi nhiều so với khi tôi chuẩn bị đi làm. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ trả lời các câu hỏi thường gặp của những người bắt đầu tìm việc làm nhà phân tích dữ liệu.

H. Những năng lực nào cần có đối với một nhà phân tích dữ liệu?

A. Để tìm được những năng lực cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu, bạn phải xem kỹ các tin tuyển dụng. Điều này là do tin tuyển dụng là một tài liệu mô tả chính thức vai trò mà công ty mong muốn ở một người làm việc ở vị trí 'nhà phân tích dữ liệu', cũng như các năng lực và kỹ năng mà công ty cho là cần thiết.

Đặc biệt, nếu bạn xem các tin tuyển dụng tập trung vào phần 'Trình độ chuyên môn' và 'Sở thích', bạn có thể tìm hiểu thêm về năng lực và kỹ năng cần thiết để làm việc ở vị trí này.

Nếu bạn muốn biết các khả năng cần thiết của một nhà phân tích dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên thu thập dữ liệu bên dưới và tự mình kiểm tra.

1. Thu thập tin tuyển dụng chuyên viên phân tích dữ liệu.

2. Tìm các kỹ năng thường được đề cập trong phần 'Trình độ chuyên môn' và 'Sở thích'.

3. Tìm hiểu những kỹ năng nào được nhắc đến thường xuyên hơn trong phần ‘Bằng cấp’.

Nếu quá trình này quá rườm rà, chúng tôi sẽ chia sẻ dữ liệu đăng tuyển do các nhà phân tích dữ liệu hiện trường trực tiếp phân tích.

Các bạn có thể xem tin tuyển dụng phân tích dữ liệu của 40 vị trí phân tích dữ liệu tại link bên dưới .

👉 https://bit.ly/3Hj5HE9

Nếu bạn tò mò về cách sử dụng hợp lý dữ liệu này,
Hãy đến với hội thảo Datarian tháng 1 để tìm hiểu cách xin việc làm nhà phân tích dữ liệu với tư cách là một người không chuyên ngành.
Tôi sẽ cung cấp cho bạn một số mẹo tìm việc làm cho các nhà phân tích dữ liệu không chuyên đã tốt nghiệp 'Khoa Viết sáng tạo' hoặc 'Khoa Phúc lợi Xã hội'.

Hội thảo tháng 1 'Làm thế nào một người không chuyên trở thành nhà phân tích dữ liệu?' Áp dụng
👉 https://bit.ly/3GmaJzu

Lưu bộ sưu tập liên kết của bạn và truy xuất chúng bất cứ khi nào bạn cần.

Nếu bạn có bạn bè hoặc người quen quan tâm đến công việc phân tích dữ liệu, vui lòng chia sẻ danh sách nội dung này.

✅ Chuẩn bị cho công việc phân tích dữ liệu

1. Tôi có cần học SQL, Python và R để trở thành nhà phân tích dữ liệu không?
https://bit.ly/3sNJjPY

2. Tổng hợp các video YouTube mà người tìm việc phân tích dữ liệu phải xem
https://bit.ly/44p4Efj

3. Phân tích dữ liệu cũng cần có tài năng? feat. Nhà phân tích dữ liệu MBTI
https://bit.ly/49hgDzg

4. Chứng chỉ kỹ sư xử lý thông tin có hữu ích để xin việc làm nhà phân tích không?
https://bit.ly/46AHBPF

5. Liệu chương trình học sau đại học có hữu ích cho sự nghiệp phân tích dữ liệu của tôi không?
https://bit.ly/3Ml6dVp

6. Có bao nhiêu dự án phù hợp cho danh mục phân tích dữ liệu?
https://bit.ly/3N7aCM2

7. 14 câu hỏi tôi được hỏi khi đi phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu
https://bit.ly/3N1jt1J

🔥 Chuẩn bị cho bài kiểm tra mã hóa SQL

1. So sánh ưu nhược điểm của 4 trang luyện thi viết code SQL
https://bit.ly/3Rmf0Ji

2. Sách tham khảo SQL được đề xuất để phân tích dữ liệu
https://bit.ly/49VgS38

3. Bảng cheat dành cho người mới bắt đầu học SQL
https://bit.ly/3T3M2zs

4. Bảng cheat SQL để phân tích dữ liệu thực tế
https://bit.ly/47w4zIU

5. Bí quyết kiểm tra mã hóa SQL được học trực tiếp từ các nhà phân tích dữ liệu
(Bạn chỉ có thể nghe một ngày trong tháng 12/tháng 12)
https://bit.ly/3GmaJzu

6. Trại phân tích dữ liệu SQL, một chương trình giảng dạy thực tế được giảng dạy bởi các nhà phân tích dữ liệu đang làm việc
https://bit.ly/3RiEl79

📂 Danh mục phân tích dữ liệu Đây là tất cả những gì bạn cần biết

1. Tìm dữ liệu của bạn
https://bit.ly/3Z4kdYM

2. Xác định vấn đề
https://bit.ly/3sANP3P

3. Phân tích
https://bit.ly/3L1grJC

4. Viết portfolio
https://bit.ly/45RdCDa

🎆 Tổng hợp các bài viết hữu ích dành cho những ai đang bối rối trong quá trình chuyển đổi công việc.

1. Cách tôi viết sơ yếu lý lịch khi chuyển việc sang chuyên viên phân tích dữ liệu
https://bit.ly/3uInfGK

2. 8 câu hỏi thường gặp của những người muốn chuyển sang làm nhà phân tích dữ liệu
https://bit.ly/3N6boJf

Nếu bạn muốn xem thêm nội dung liên quan đến phân tích dữ liệu,

Hãy đến thăm Blog Datarian và YouTube.

👉 Vào blog Datarian

👉 Đến kênh YouTube Datarian

Chúng tôi đang tìm kiếm những người đam mê để bổ sung các kỹ năng 'SQL' và 'phân tích dữ liệu' vào sơ yếu lý lịch của họ.

Xin chào, đây là Bomin từ Datarian. Có rất nhiều yêu cầu từ những người muốn nghiên cứu phân tích dữ liệu SQL và áp dụng nó vào công việc của họ, điều mà họ đã trì hoãn trong kỳ nghỉ lễ này.

Sau khi kiên trì thuyết phục các CEO, chúng tôi đã tạo ra một sự kiện giảm giá trong mùa nghỉ lễ, nơi bạn có thể tham gia lớp Trại phân tích dữ liệu SQL giới thiệu với mức giảm giá 50%. Chúng tôi đang chờ đợi những người đam mê sẽ tham gia khóa học 4 tuần rút gọn thành 12 ngày 🙌

Nếu bạn nghĩ, 'Tôi phải học SQL ít nhất một lần' hoặc 'Tôi phải bắt đầu học phân tích dữ liệu trong năm nay', hãy tham gia lớp giới thiệu Trại phân tích dữ liệu Datarian SQL trong kỳ nghỉ vàng này và bổ sung các kỹ năng 'SQL' và 'phân tích dữ liệu' vào sơ yếu lý lịch của bạn nhìn!

✨ [Trại phân tích dữ liệu SQL | Lớp giới thiệu] Chương trình giá đặc biệt Chuseok ✨

- Cách đăng ký: Gửi đơn đăng ký sự kiện ( https://bit.ly/48lQ5Mt ) và thanh toán

- Hạn chót nộp hồ sơ: 26/9 (Thứ Ba) 24:00

- Thời gian khóa học: 28/9 (Thứ Năm) ~ 9/10 (Thứ Hai), 12 ngày

* Có thể thanh toán bằng thẻ công ty hoặc thẻ nước ngoài.

* Dịch vụ kết nối nghiên cứu và chăm sóc tiến bộ không được cung cấp.

* Chương trình này có thể kết thúc sớm vì chỉ giới hạn 30 người tham gia trên cơ sở ai đến trước được phục vụ trước.

* Đối với các thắc mắc khác, vui lòng gửi tin nhắn đến kênh KakaoTalk của ‘Datarian’ ( https://pf.kakao.com/_DQxfsb ).