Các dự án phụ hot hiện nay và cách xem dữ liệu [Xem lại hội thảo Datarian hàng tháng | Tháng 8 năm 2023]

Thử thách đọc và ghi chép các cuốn sách được đề xuất về phân tích dữ liệu, #데이터넥스트레벨챌린지(데벨챌) đã trở lại với kỳ thứ 5.

Cuốn sách được đề xuất lần này là 『Cuối cùng UX đã hiện ra sau những cuộc vật lộn với dữ liệu』, giải thưởng Brunch lần thứ 12 🏆.

Cuốn sách này là bí kíp truyền đạt không tiếc lời những bí quyết làm việc theo hướng data-driven của một product designer 17 năm kinh nghiệm, những điều chỉ có người đã trực tiếp trải nghiệm thực tế tại hiện trường mới có thể chia sẻ được.

Năm 2025 chỉ còn chưa đầy 50 ngày nữa! Nếu bạn muốn trải qua một cách ý nghĩa và bổ ích, hãy cùng tham gia DevChallenge nhé 🥰

📚 Sách được đề xuất cho Devchal khóa 5

∙ 『Cuối cùng UX đã hiện ra sau những ngày vật lộn với dữ liệu』 _ Tác giả: Lee Mi-jin (Ran Ran)

✔ Chúng tôi khuyến nghị thử thách này cho những người như sau
∙ Những ai tò mò về lý do tại sao designer, người lập kế hoạch, marketer cần phải hiểu về dữ liệu

∙ Những ai muốn biết phương pháp cụ thể để làm việc theo hướng dữ liệu
∙ Những ai muốn tận dụng tốt thời gian còn lại của năm 2025

📌 Cách đăng ký thử thách (miễn phí, hạn chót đăng ký 23/11)
∙ https://dub.sh/5Qy11p6

Nếu xung quanh bạn có đồng nghiệp, bạn bè muốn bắt đầu học phân tích dữ liệu thì hãy chia sẻ tin tức về thử thách này nhé.

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.

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