Khởi đầu của sự thuyết phục, cách trình bày dữ liệu đúng chuẩn [Xem lại hội thảo Datarian hàng tháng | Tháng 5 năm 2022]

Bạn đã từng cảm thấy mình chăm chỉ học về dữ liệu một mình, nhưng trong công việc thực tế vẫn có cảm giác đang dựa vào 'trực giác' để làm việc chưa? Dù đã đọc sách, nghe bài giảng và thử nghiệm trong công việc thực tế, nhưng thường có những lúc không hiểu rõ "làm việc dựa trên dữ liệu" thực sự có nghĩa là gì.

Datarian đã chuẩn bị một buổi seminar để giải quyết sự bức bối đó.
Trong buổi seminar tháng 11, chị Mijin Lee (Ranran) - Product Designer với 17 năm kinh nghiệm sẽ chia sẻ 'Phương pháp làm việc theo hướng data-driven ngay cả khi không có data analyst' mà chị đã trực tiếp trải nghiệm qua 7 startup nhỏ.

Tác phẩm được đề cử Brunch Book, những trường hợp thực tế sinh động và bí quyết mà chưa thể trình bày hết trong 『Cuối cùng cũng thấy được UX sau khi vật lộn với dữ liệu』 khiến bạn tò mò, thì đừng bỏ lỡ seminar tháng 11 của Datarian "Thiết kế dựa trên dữ liệu mà không cần chuyên gia phân tích dữ liệu".

​

Hội thảo "Thiết kế dựa trên dữ liệu mà không cần chuyên gia phân tích dữ liệu"

• Thời gian: Thứ Ba, 4 tháng 11, 7 giờ tối ~ 9 giờ tối

• Địa điểm: Hội thảo trực tuyến Zoom

• Diễn giả: Lee Mi-jin (Ran Ran) — Tác giả của 『Sau cùng thấy được UX sau khi vật lộn với dữ liệu』, Product Designer với 17 năm kinh nghiệm

► Đăng ký tham gia seminar

I'm ready to translate Korean

Chúng tôi khuyến nghị seminar này cho những người như thế này​

• Nhà thiết kế, nhà hoạch định, nhà tiếp thị muốn làm việc dựa trên dữ liệu

• Nhân viên thực tế của startup nhỏ không có chuyên gia phân tích

• Tất cả những người thực hành muốn thuyết phục bằng dữ liệu chứ không phải cảm tính

Nếu bạn có đồng nghiệp, đồng đội hay người quen nào cần nội dung seminar này, hãy nhớ chia sẻ link này nhé.

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 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