강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
Career

/

Job Search & Hunting

Làm thế nào để chuẩn bị trở thành nhà phân tích dữ liệu? [Xem lại Hội thảo hàng tháng Datarian | Tháng 2 năm 2023]

Để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu, nên bắt đầu chuẩn bị từ đâu và như thế nào? Từ bí quyết thực hiện dự án phân tích dữ liệu đến kinh nghiệm tìm việc của chuyên gia phân tích dữ liệu đi trước! Tất cả sẽ có trong buổi hội thảo tháng 2 này.

(5.0) 3 đánh giá

202 học viên

  • datarian
데이터분석가
Portfolio
Thumbnail

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Quá trình triển khai dự án phân tích dữ liệu

  • 10 cách tìm dữ liệu

  • 6 lỗi thường gặp khi viết portfolio

  • 4 mẹo nâng cao chất lượng portfolio

  • Khóa học chuẩn bị cho vị trí Chuyên viên phân tích dữ liệu

📍Lưu ý

  • Khóa học này sẽ được chuyển thành khóa học miễn phí bắt đầu từ thứ Hai, ngày 2 tháng 6 năm 2025. Vui lòng lưu ý điều này trước khi thanh toán cho khóa học.
  • Để biết thêm thông tin, vui lòng nhấp vào nút 'Liên hệ với chúng tôi' ở góc dưới bên phải.

Hội thảo phân tích dữ liệu hàng tháng 💡
Hãy xem báo cáo Datalian tháng 2 năm 2023!

📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

  • Bài giảng này là video ghi lại hội thảo trực tiếp “Làm thế nào để chuẩn bị trở thành nhà phân tích dữ liệu?” được tổ chức vào tháng 2 năm 2023.
  • Bao gồm các câu trả lời cho cuộc trò chuyện thời gian thực xuất hiện trong quá trình thuyết trình trực tiếp.

Hội thảo Datalian hàng tháng
Vào tháng 2, chúng tôi sẽ đưa tin về câu chuyện tìm việc làm phân tích dữ liệu !


Hội thảo Datalian vào tháng 2 là 🔍

Tôi khuyên bạn nên làm điều này với những ai đang có những lo lắng này

  • Sinh viên quan tâm đến việc làm việc tại các công ty CNTT và đang tìm hiểu các cơ hội nghề nghiệp
  • Các nhà tiếp thị, lập kế hoạch và phát triển đang cân nhắc thay đổi nghề nghiệp sang chuyên gia phân tích dữ liệu
  • Bạn có tò mò về cách thức tuyển dụng, phỏng vấn và kiểm tra mã hóa của chuyên gia phân tích dữ liệu hiện nay không?
  • Đối với những người có việc làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu vào năm 2022, tôi tò mò về cách họ học và loại danh mục đầu tư mà họ đã tạo ra.

📺 Vào tháng 3 năm 2023, chúng ta sẽ nói về phân tích dữ liệu thực tế!

  • [Chủ đề tháng 3] Kiến thức dữ liệu cho người lao động: Sử dụng dữ liệu trong công việc của tôi
  • Đi đến tin tức hội thảo trực tiếp tiếp theo: https://datarian.io/seminar

Lịch trình Hội thảo tháng 2 ⏰

#1 - Dự án phân tích dữ liệu, tại sao chúng lại khó đến vậy?

Diễn giả Kim Min-joo

  • Nhà phân tích dữ liệu Datalian
  • Đồng sáng lập và rời khỏi công ty khởi nghiệp nhà ở chung Napster. Làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại công ty khởi nghiệp hậu cần B2B SwatchOn, sau đó thành lập Datarian.

Từ việc tìm kiếm dữ liệu đến phân tích dữ liệu và tạo danh mục đầu tư, không có gì là dễ dàng đối với người tìm việc. Tôi sẽ chia sẻ bí quyết phân tích dữ liệu của một nhà phân tích ngành đang cung cấp phản hồi về dự án.

#2 - Đây là cách tôi có được công việc phân tích dữ liệu vào năm 2022

Người được phỏng vấn Damra

  • Nhà phân tích dữ liệu nền tảng đơn hàng thông minh
  • Tôi phụ trách phân tích dữ liệu cho B2B, B2C và O2O, và giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên phân tích. Tôi cũng phụ trách lập kế hoạch sử dụng dữ liệu.

Người được phỏng vấn Yoo Ga-yeon

  • Nhà phân tích dữ liệu nền tảng thời trang
  • Tôi muốn trở thành người liên tục đặt câu hỏi và trả lời bằng dữ liệu. Tôi đã làm việc tại một nền tảng giao dịch đồ cũ và hiện đang làm chuyên gia phân tích dữ liệu tại một nền tảng thời trang.

Tôi nên chuẩn bị những gì để có được công việc phân tích dữ liệu? Chúng ta sẽ nói về cách họ chuẩn bị cho công việc với hai người đã có được công việc phân tích dữ liệu vào năm 2022. Thị trường việc làm vẫn đang thay đổi nhanh chóng. Điều quan trọng là phải có được thông tin mới nhất. Nếu bạn tò mò về quy trình tuyển dụng và quy trình phỏng vấn cho các công việc phân tích dữ liệu hiện nay, hãy nhớ lắng nghe phiên này.

Hội thảo tháng 2
Về những người tham gia 📖

Song Hye-jeong Người điều phối

Tôi đã làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại công ty nội dung Ridibooks và hiện là người sáng lập Datalian, nơi tôi tham gia vào việc phân tích dữ liệu và sản xuất nội dung.

Kim Min-joo, Diễn giả Phần 1

Đồng sáng lập và rời khỏi công ty khởi nghiệp nhà ở chung Napster. Làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại công ty khởi nghiệp hậu cần B2B SwatchOn, sau đó thành lập Datarian.

Phỏng vấn Damra Phần 1

Tôi phụ trách phân tích dữ liệu cho B2B, B2C và O2O, và giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên phân tích. Tôi cũng phụ trách lập kế hoạch sử dụng dữ liệu.

Phỏng vấn Yu Ga-yeon, Phần 1

Tôi muốn trở thành người liên tục đặt câu hỏi và trả lời bằng dữ liệu. Tôi đã làm việc tại một nền tảng giao dịch đồ cũ và hiện đang làm chuyên gia phân tích dữ liệu tại một nền tảng thời trang.

Lý Bảo Mẫn Tiến hành một cuộc phỏng vấn

Tôi từng làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tại nền tảng tuyển dụng Jobplanet, và hiện tại tôi làm việc tại Datalian. Sở thích của tôi là viết sơ yếu lý lịch, và chuyên môn của tôi là phân tích dữ liệu.


Câu hỏi dự kiến ​​Q&A 💬

H. Hội thảo Datalian Live hàng tháng diễn ra khi nào? Tôi có thể đăng ký ở đâu?

Bạn có thể xem thông tin hội thảo tháng tới trên trang web Datalian . Bạn cũng có thể nộp đơn ngay!

H. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi nghe không?

Không :D Bất cứ ai cũng có thể nghe thấy!

H. Tôi có thể xem riêng các slide bạn đã sử dụng trong hội thảo không?

Vui lòng kiểm tra các slide ở liên kết bên dưới!
Slide Hội thảo tháng 2: http://bit.ly/41jxzRG


Đánh giá sự tham gia trực tiếp
Nếu bạn tò mò 👏

Điều ấn tượng nhất mà bạn học được trong hội thảo là gì?

  • Tôi chỉ có hứng thú mơ hồ với phân tích dữ liệu, nhưng phần bạn giải thích những điều cơ bản về phân tích dữ liệu thực sự gây ấn tượng với tôi! Ngoài ra, người dẫn chương trình đã chọn những câu hỏi mà tôi tò mò nhất, vì vậy tôi có thể nghe được câu trả lời rõ ràng.
  • Điều làm tôi ấn tượng nhất là cách bạn dạy tôi cách tìm dữ liệu. Tôi chưa bao giờ thử vì tôi nghĩ rằng nó vô nghĩa và tôi sẽ không làm nhiều việc thủ công, nhưng tôi nhận ra rằng có nhiều trường hợp phân tích dữ liệu thủ công hơn tôi nghĩ và có nhiều điều về phương pháp luận có thể đạt được trong quá trình này.
  • Tôi rất ấn tượng với phần bạn tóm tắt và chỉ ra những lỗi thường mắc phải khi viết portfolio.
  • Tôi đã rất lo lắng vì thời gian chuẩn bị công việc khá dài, nhưng tôi đã được tiếp thêm sức mạnh rất nhiều từ những lời bảo tôi hãy tiếp tục đi phỏng vấn và thử thách bản thân mà không cần lo lắng về số lượng hoặc mức độ hoàn thành các dự án.
  • Khi bạn nói đến dự án phân tích, bạn nghĩ rằng có rất nhiều rào cản, nhiều việc phải làm và quy mô lớn, nhưng thật tuyệt khi biết rằng mọi thứ không như vậy :)
  • Điều làm tôi ấn tượng nhất là cách anh ấy dạy tôi cách nêu vấn đề để giải quyết một dự án.
  • Tôi thực sự thích phần bạn cho tôi lời khuyên về nhiều trường hợp cần thiết để viết một danh mục đầu tư. Ngoài ra, tôi rất biết ơn vì bạn đã cho tôi một cách khác để suy nghĩ về hướng tạo danh mục đầu tư thông qua Notion và cách bạn tích cực hỗ trợ dự án thay vì thu hút nội dung của dự án khi thực hiện dự án học máy.
  • Tôi lo lắng về cách tiến hành dự án, nhưng tôi cảm thấy mình có thể có được một khuôn khổ bằng cách được hướng dẫn từng bước. Tôi cũng thích việc bạn chia sẻ các mẹo về những lỗi dễ bỏ qua và cách cải thiện chất lượng.
  • Tôi luôn gặp khó khăn khi quyết định chủ đề dự án, nhưng thật thú vị khi xác định vấn đề dựa trên sở thích của mình. Tôi cảm thấy như mình đã tìm ra manh mối!
  • Ở Phần 1, tôi rất ấn tượng với lời giải thích chi tiết về cách tiến hành một dự án phân tích dữ liệu, và ở Phần 2, tôi rất ấn tượng với cơ hội được lắng nghe về kinh nghiệm làm việc và suy nghĩ của hai người.
  • Tất cả đều ấn tượng, nhưng tôi đặc biệt nhớ các cuộc phỏng vấn với Damra và Gayeon, những người làm việc ở các vị trí phân tích dữ liệu theo nhiều hướng và loại khác nhau. Nhờ định dạng phỏng vấn và các câu hỏi hay, tôi đã có thể có được thông tin sống động và hữu ích.
  • Tôi rất ấn tượng khi bạn có được việc làm mặc dù bạn không có bất kỳ bằng cấp liên quan nào!
  • Tôi thích cách tổ chức tốt của dự án ngay từ đầu và thật tuyệt khi được nghe những câu chuyện sống động từ những người mới tìm được việc làm!
  • Tôi rất ấn tượng với nhiều khía cạnh, chẳng hạn như lập kế hoạch dự án, đăng bài trên Notion/blog và những câu trả lời hay mà bạn đưa ra trong buổi phỏng vấn.

Một lời tới Datalian!

  • Cảm ơn bạn đã chỉ cho tôi một ốc đảo trên hành trình đầy khó khăn để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.
  • Tôi nghĩ thật tuyệt khi bạn chuẩn bị từng bài giảng và hội thảo một cách cẩn thận như vậy! Tôi muốn được như bạn!
  • Thật tuyệt khi được nghe chi tiết câu chuyện của một nhà phân tích dữ liệu đang làm việc. Chúc Datalian may mắn!
  • Thật tuyệt khi được nghe trực tiếp từ những người đã đi trên con đường tương tự và đã thành công trong việc tìm kiếm việc làm. Cảm ơn bạn đã cung cấp một bài giảng hữu ích như vậy.
  • Cảm ơn vì sự tiến triển có hệ thống, sạch sẽ và suôn sẻ.
  • Nhờ Datalian, tôi cảm thấy mình có thể tiến gần hơn đến công việc phân tích dữ liệu. Cảm ơn bạn!
  • Tôi thích việc bạn đề cập đến cả những điều nhỏ nhặt mà người tìm việc có thể lo lắng.
  • Tôi hài lòng với cách nội dung và phương pháp của Phần 1 và Phần 2 khác nhau nhưng vẫn truyền tải được chủ đề nhất quán. Cảm ơn bạn đã cho tôi cơ hội tuyệt vời này :)
  • Cảm ơn vì lớp học và hội thảo tuyệt vời! Tôi sẽ sử dụng những gì tôi học được từ Datalian để thành công trong việc xin việc!
  • Nó giống như tia hy vọng cho những ai có nguyện vọng trở thành nhà phân tích dữ liệu!
  • Tôi rất hài lòng với cả nội dung và cách thức tổ chức hội thảo. Datalian là tốt nhất!
  • Thật tuyệt khi được nghe các cuộc phỏng vấn với những người cao tuổi mới tìm được việc làm theo hình thức trò chuyện. Cảm ơn bạn đã tổ chức một buổi hội thảo tuyệt vời trong tháng này^_^
  • Tôi mong chờ nhiều tin tức hơn về các nhà phân tích dữ liệu trong tương lai 😊😊
  • Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã tạo ra nhiều nội dung tuyệt vời liên quan đến phân tích dữ liệu :)
  • Đây là lần đầu tiên tôi biết đến điều này, nhưng tôi nghĩ có rất nhiều thông tin hữu ích, vì vậy cảm ơn bạn. Cảm ơn bạn đã luôn cung cấp nội dung chất lượng.
  • Cảm ơn bạn đã cung cấp thông tin tuyệt vời về phân tích dữ liệu!
  • Cảm ơn bạn đã chuẩn bị một bài giảng có giá trị như vậy.
  • Thật tuyệt khi mọi việc diễn ra suôn sẻ mặc dù có nhiều người trả lời. Tôi luôn nhận được rất nhiều sự giúp đỡ :)
  • Đó thực sự là hai giờ bổ ích. Cảm ơn bạn!
  • Cảm ơn bạn đã luôn tổ chức những buổi hội thảo chất lượng như vậy.

2023 Tháng Datalian
Xem lại buổi hội thảo cuối cùng 📺

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Sinh viên quan tâm việc làm IT, đang tìm hiểu vị trí.

  • Marketer, Planner, Developer cân nhắc chuyển sang phân tích dữ liệu

  • Ai muốn biết về quy trình tuyển dụng, phỏng vấn, kiểm tra code data analyst hiện nay?

  • Những người tò mò về cách những người đã xin được việc ở vị trí phân tích dữ liệu vào năm 2022 đã học tập và xây dựng portfolio ra sao.

Xin chào
Đây là

33,390

Học viên

2,917

Đánh giá

23

Trả lời

4.9

Xếp hạng

40

Các khóa học

실무 경험이 탄탄한 현업 분석가들이 데이터 분석 교육을 기획하고, 직접 강의합니다.

데이터리안에 대해서 더 알아보고 싶다면

👉 https://datarian.io/

Chương trình giảng dạy

Tất cả

5 bài giảng ∙ (2giờ 20phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

3 đánh giá

5.0

3 đánh giá

  • KYUNG TAE BAE님의 프로필 이미지
    KYUNG TAE BAE

    Đánh giá 286

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    60% đã tham gia

    좋은 세미나 잘봤습니다 감사해요~!

    • 쿠카이든님의 프로필 이미지
      쿠카이든

      Đánh giá 439

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      60% đã tham gia

      데이터 분석가에 대하여 많이 배웠습니다! 좋은 강의 감사드려요

      • Jang Jaehoon님의 프로필 이미지
        Jang Jaehoon

        Đánh giá 525

        Đánh giá trung bình 4.8

        5

        100% đã tham gia

        좋은 강의 감사합니다!

        Miễn phí

        Khóa học khác của datarian

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!