Hồ sơ nhà phân tích dữ liệu trực tiếp đến phỏng vấn [Xem lại seminar hàng tháng Datarian | Tháng 2 năm 2022]
Bạn đã từng xem trực tiếp CV mà một nhà phân tích dữ liệu đã dùng để xin việc chưa? Các mẹo viết CV từ những nhà phân tích đã xin việc thành công dù trái ngành! Tất cả có ở đây.
Tin tức
7 bài viết
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 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
･
Đã chỉnh sửa
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 kỳ 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 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 đời 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/3IHTQQJBạn có tò mò về loại trại này 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/3VcOJ2EXin 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 kiếm việc làm với tư cách là 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 'Thông tin ưu tiên', 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 .
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.png "hình ảnh")
Hội thảo tháng 10 của Datarian “Tạo ra một môi trường nơi dữ liệu nhanh chóng dẫn đến hành động” sẽ quay trở lại vào thứ Ba tuần sau. Trong hội thảo này, chúng tôi sẽ nói chuyện với Minju và Hyejeong của Datarian về cách phân tích dữ liệu dẫn đến hành động và cách tạo bảng điều khiển giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
1️⃣ Phân tích dữ liệu GA4 dẫn đến hành động _ Minju Kim
2️⃣ Bảng điều khiển còn sống: Hồi sinh bảng điều khiển đã chết _ Hyejeong Song
Lịch hội thảo
Ngày: 11/10 (Thứ Ba) 7:00 PM - 9:00 PM
Phí tham gia: 10.000 won
Địa điểm: Phòng họp Zoom
Hạn chót nộp đơn: ~ 10/10 (Thứ Hai) 23:59
👉 Click vào đây để đăng ký tham dự hội thảo tháng 10 (Click!)
Tôi giới thiệu buổi hội thảo tháng 10 cho những người này.
👀 Tôi muốn biết các ví dụ thực tế về dữ liệu mà các công ty khác phân tích và sử dụng để đưa ra quyết định.
😭 Tôi có dữ liệu GA4 nhưng không sử dụng được. Tôi tò mò về cách phân tích nó để rút ra những hiểu biết sâu sắc.
📈 Tôi đang cố gắng tạo một bảng thông tin nhưng tôi không biết nên sử dụng những chỉ báo nào để soạn bảng thông tin.
😢 Mặc dù tôi đã làm việc chăm chỉ để tạo ra bảng điều khiển nhưng ngày càng có nhiều người không nhìn vào nó nữa. Tôi không chắc chắn về cách tạo trang tổng quan và chia sẻ dữ liệu trong tương lai.
Hội thảo tháng 8 của Datarian sẽ diễn ra vào tuần tới.
Chủ đề hội thảo tháng này là “Mọi thứ về Tuyển dụng Chuyên viên phân tích dữ liệu: Từ Sơ yếu lý lịch đến Phỏng vấn ” . Chúng tôi đang có kế hoạch thảo luận về việc tuyển dụng các nhà phân tích dữ liệu với Giám đốc Văn phòng Thông tin chi tiết & Dữ liệu Real Trip của tôi, Seunghwa Yang và Trưởng nhóm Dữ liệu OP.GG, Jeonghwan Yoon.
Nếu bạn tò mò về cách viết sơ yếu lý lịch, loại nhà phân tích nào bạn muốn thuê hoặc cách chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn, hãy nhớ đăng ký!Ở Phần 2, chúng tôi sẽ dành thời gian để trả lời các câu hỏi mà bạn gửi cho chúng tôi. Khi điền vào mẫu đơn, vui lòng bao gồm bất kỳ câu hỏi nào bạn có. Hẹn gặp các bạn vào thứ Ba tuần sau (30/8) lúc 7h tối nhé!
Lịch hội thảo
- Ngày: 30/8 (Thứ Ba) 7:00 PM - 9:00 PM
- Địa điểm: Phòng họp Zoom trực tuyến
- Phí tham gia: 10.000 won
- Hạn chót nộp đơn: Hạn chót 29 tháng 8 (Thứ Hai) 23:59
Bấm vào đây để đăng ký tham dự hội thảo tháng 8 (Click!)
Câu hỏi được đặt ra cho đến nay!
- Miền của My Real Trip có thể được coi là du lịch và du lịch. Chúng ta có thể nói rằng một nhà phân tích dữ liệu có kiến thức cơ bản về miền này sẽ thực hiện công việc tốt hơn không? Tôi tò mò liệu có trường hợp nào kiến thức về lĩnh vực du lịch và lữ hành được kết hợp với phân tích dữ liệu thực tế không !
- Tôi đang cân nhắc việc học cao học (trường cao học chuyên ngành) trong khi làm việc liên quan đến dữ liệu để trở thành nhà phân tích/nhà khoa học dữ liệu. Tôi cũng đã cân nhắc một chương trình do chính phủ tài trợ (boot camp), nhưng tôi nghĩ học cao học sẽ tốt hơn, nhưng tôi tò mò liệu học cao học có giúp ích nhiều cho sự nghiệp của tôi hay không .
- Tôi muốn làm việc với dữ liệu nên tôi chủ yếu nghiên cứu số liệu thống kê, học máy và học sâu. Liệu tôi có thể ứng tuyển vào các công việc phân tích dữ liệu như quản lý KPI và phân tích kênh không?
- Nhìn vào những người thực hiện buổi hội thảo, có vẻ như nhiều người trong số họ là những người đã chuyển từ công việc khác sang trở thành nhà phân tích dữ liệu. Tôi cũng thấy nhiều người nhấn mạnh vào kiến thức miền. Hiện tại tôi đang chuẩn bị cho công việc đầu tiên nên chưa có kiến thức về lĩnh vực này. Liệu tôi có gặp bất lợi trên thị trường việc làm không? Hơn nữa, có rất nhiều tin tuyển dụng cho các vị trí có kinh nghiệm, tôi cảm thấy như không có chỗ cho một người mới chưa có kinh nghiệm xã hội.
- Năng lực cần thiết nhất đối với các nhà phân tích dữ liệu mới là gì?
- Mặc dù hiện tại tôi là nhà phân tích dữ liệu mới nhưng tôi không thể thực hiện bất kỳ công việc liên quan nào do thiếu các nhà phân tích cấp cao trong công ty và thiếu việc xây dựng dữ liệu phù hợp. Tôi nên tiếp cận việc chuẩn bị cho việc thay đổi công việc như thế nào ?
- Tôi tò mò về quan điểm mà bạn cho là quan trọng nhất khi thuê một nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm .
- Tôi muốn biết năng lực và phương pháp xác minh cần có của những ứng viên muốn chuyển từ vị trí khác sang nhà phân tích.
- Tôi là một nhà tiếp thị. Làm cách nào tôi có thể thay đổi công việc nếu tôi không có lịch sử liên quan đến dữ liệu ?
- Tôi tò mò về các mẹo để chuyển từ người lập kế hoạch sang nhà phân tích dữ liệu .
- Tôi tò mò về những tiêu chí bạn xem xét trong hồ sơ để xác định ứng viên nào vượt qua vòng sàng lọc tài liệu và những người thất bại!
- Tôi tò mò về những điều bạn chủ yếu muốn xác minh trong cuộc phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu và cách chuẩn bị từ quan điểm của người nộp đơn.
Mẹo trực quan hóa dữ liệu từ một nhà thiết kế UX với 25 năm kinh nghiệm!Hội thảo tháng 5 của Datarian, “Sự khởi đầu của sự thuyết phục, cách trình bày dữ liệu đúng cách” Chúng ta sẽ nói về cách thực hiện tốt việc trực quan hóa dữ liệu và cách truyền đạt tốt dữ liệu đã chọn.
Ở Phần 2, chúng tôi sẽ dành thời gian để trả lời các câu hỏi mà bạn gửi cho chúng tôi. Khi điền vào mẫu đơn, vui lòng viết bất kỳ câu hỏi nào bạn có. Nếu bạn tò mò về mẹo trực quan hóa dữ liệu từ một nhà thiết kế UX với 25 năm kinh nghiệm và một nhà phân tích dữ liệu với 7 năm kinh nghiệm, hãy gặp chúng tôi vào lúc 7 giờ tối ngày 31 tháng 5 (Thứ Ba)!
Lịch hội thảo
- Ngày: 31/5 (Thứ Ba) 7:00 PM - 9:00 PM
- Phí tham gia: 10.000 won
- Địa điểm: Phòng họp Zoom
- Hạn chót nộp đơn: ~ 31 tháng 5 (Thứ Ba) 9:00 sáng
Chuyển đến Đơn đăng ký hội thảo tháng 5 (Nhấp chuột!)
Câu hỏi được đặt ra cho đến nay!
- Tại sao chúng ta hình dung? Có phải để làm vui mắt?
- Tôi cần tạo danh mục nhà phân tích dữ liệu nhưng tôi không biết cách hiển thị kết quả phân tích.
- Có bảng điều khiển nào khác có thể thuyết phục không?
- Những hình ảnh trực quan nào có thể giúp bạn đưa ra quyết định?
- Bạn sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu nào thường xuyên nhất trong lĩnh vực của mình?
Chương trình giảm giá 30% của Trại phân tích dữ liệu SQL Early Bird kết thúc vào ngày 30/4 (Thứ bảy).
(Khóa học 8 tuần / giá thông thường 858.000 won, giá ưu đãi cho người đăng ký sớm 596.000 won)
Đây là cơ hội cuối cùng để bạn tham gia các lớp học trực tiếp với mức giá sớm. Bắt đầu từ tháng sau, chính sách giảm giá đặt vé sớm của lớp học trực tiếp sẽ không còn nữa và bạn chỉ có thể đăng ký theo mức giá thông thường. Nếu bạn quan tâm đến SQL, phân tích dữ liệu, phân tích tỷ lệ giữ chân và phân tích kênh, tại sao không bắt đầu nghiên cứu với cơ hội này?
Nhiều nhân viên CNTT, bao gồm các nhà tiếp thị, nhà lập kế hoạch và nhà phân tích dữ liệu, cũng như sinh viên và người tìm việc muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu, đang tham gia Trại phân tích dữ liệu SQL Datarian. Hãy xem các bài đánh giá blog và các cuộc phỏng vấn sinh viên tại liên kết dưới đây!
📍 Học viên Infrun SQL hiện tại sẽ được giảm thêm bằng mức học phí thông thường của khóa học Infron. Đối với những học viên đã hết thời gian tham dự khóa học, thời hạn khóa học sẽ được gia hạn.
📍 Khám phá Trại phân tích dữ liệu SQL: https://bit.ly/3OMVuTh
Cảm ơn!
Giấc mơ của Sunmi Yoon
