Nhà phân tích dữ liệu hỏi gì cũng được [Xem lại seminar hàng tháng Datarian | Tháng 7 năm 2023]

Hội thảo phân tích dữ liệu hàng tháng 💡
Hãy đón xem Monthly Datalian một lần nữa vào tháng 7 năm 2023!

Hội thảo Datalian hàng tháng
Vào tháng 7, chúng tôi sẽ giới thiệu về nghề phân tích dữ liệu !

Hội thảo Datalian vào tháng 7 là 🔍

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

• Bất kỳ ai muốn nghe những câu chuyện từ các nhà phân tích dữ liệu của công ty CNTT hiện tại
• Dành cho những ai tò mò về sự nghiệp của một nhà phân tích dữ liệu đã làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau
• Hiện tại tôi đang làm chuyên gia phân tích dữ liệu, nhưng tôi tò mò muốn biết các nhà phân tích ở các công ty khác làm việc như thế nào.
• Những người tìm việc tò mò về sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu

Lịch trình Hội thảo tháng 7 ⏰

#1 - Những khó khăn của một nhóm phân tích dữ liệu một người

✔ Diễn giả Yang Hyun-seung

• Nhà phân tích dữ liệu Spoqa
• Cựu nhà khoa học dữ liệu tại Storelink
  
• Tôi là một nhà phân tích dữ liệu yêu thích Samoyeds và rất tò mò. Tôi thích quá trình tìm kiếm những bí mật ẩn giấu thông qua dữ liệu. Tôi thích truyền đạt kết quả công việc và phân tích một cách hiệu quả.

Tôi muốn phân tích dữ liệu sản phẩm một cách tích cực nên đã đổi nghề từ nhà khoa học dữ liệu sang nhà phân tích sản phẩm.
Các nhà phân tích dữ liệu làm việc một mình có phạm vi công việc rộng hơn bạn nghĩ. Tôi muốn chia sẻ suy nghĩ của mình về cách tối đa hóa hiệu quả với nguồn lực hạn chế, chẳng hạn như cách dễ dàng kiểm tra bảng thông tin và thay đổi chỉ báo, và cách xử lý nhanh các yêu cầu phân tích.

#2 - Hướng dẫn nghề nghiệp và việc làm từ một nhà phân tích dữ liệu hiện tại

✔ Bảng Yang Hyun-seung

• Nhà phân tích dữ liệu Spoqa
• Cựu nhà khoa học dữ liệu tại Storelink

✔ Các diễn giả Kim Min-joo, Yoon Seon-mi, Lee Bo-min

• Nhà phân tích dữ liệu Datalian

Bạn có lo lắng về việc liệu một người không chuyên ngành có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu không? Bạn đang làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu nhưng tự hỏi liệu đây có phải là điều đúng đắn để làm không?
Nhận lời khuyên trung thực và thực tế 200% từ các nhà phân tích ngành!

Hội thảo tháng 7
Về những người tham gia 📖

Câu hỏi dự kiến ​​Q&A 💬

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

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

• Phần 1: Tôi rất ấn tượng với phần anh Yang Hyeon-seung nói về cách tăng hiệu quả công việc. Đó là lúc tôi có thể học được những điều mà trước đây tôi không biết, chẳng hạn như cách kiểm tra bảng điều khiển dễ dàng và nhanh chóng bằng cách sử dụng Slackbot.
• Tôi thích cách bạn xem xét khách quan các thông báo tuyển dụng để hiểu những năng lực cần có của một nhà phân tích dữ liệu và truyền đạt quan điểm của mình theo góc nhìn của một người hành nghề thực tế.
• Tôi thực sự thích cách bạn giải thích chi tiết về công việc bạn làm trong lĩnh vực này và những điều bạn nghĩ đến trong suốt quá trình! Tôi hy vọng sẽ theo đuổi sự nghiệp là một nhà phân tích dữ liệu, nhưng tôi luôn tò mò về những gì bạn làm chi tiết và những gì bạn nên nghĩ đến, vì không có nơi nào để nghe về điều đó. Cảm ơn bạn vì buổi thông tin :)
• Là một nhà phân tích độc lập, tôi luôn tự hỏi về các lĩnh vực quan tâm và hướng đi của công việc tôi đang làm hiện nay, nhưng sau khi nghe nhiều câu chuyện khác nhau ngày hôm nay, tôi cảm thấy mình đang đi đúng hướng và tôi rất ấn tượng về mọi thứ.
• Khái niệm về giao tiếp, vốn quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu, rất rộng, nhưng được chia thành 1. Chia sẻ kết quả 2. Hiểu các yêu cầu và phần bạn đưa ra các ví dụ cụ thể và kết nối chúng theo cùng một hướng với tầm quan trọng của hình ảnh hóa và tài liệu rất đáng nhớ và hữu ích!
• Thật tuyệt khi được nghe từ các nhà phân tích dữ liệu thực tế. Tôi nghĩ tôi sẽ có thể sử dụng những gì tôi nghe được hôm nay làm tài liệu tham khảo khi tôi nói trong các cuộc phỏng vấn. Tôi cũng học được một số mẹo tuyệt vời để tăng giá trị của mình.
• Thật tuyệt khi nhận được lời khuyên thực tế về cách chọn một công ty tốt và nên có tư duy như thế nào khi chuyển việc.
• Tôi nghĩ phần thứ hai rất hữu ích vì hầu hết các câu hỏi đều liên quan đến những điều tôi đã suy nghĩ. Và cũng rất vui khi được nghe về những trải nghiệm cá nhân.
• Tôi rất ấn tượng khi những người đang đổi việc cho biết kinh nghiệm làm việc tại một công ty cũng được coi là kinh nghiệm.
• Tôi nhận ra rằng học để lấy chứng chỉ và học để làm việc thực tế là khác nhau.
• Có hai loại nhà phân tích dữ liệu, nội bộ và SI, và công việc của họ khác nhau. Tôi đã có kinh nghiệm sử dụng SQL và Python, nhưng tôi chỉ lang thang mà không tự tin. Sau khi nghe câu chuyện, tôi đã có thể tìm ra hướng phát triển năng lực của mình và trở thành nhà phân tích dữ liệu mà công ty mong muốn.
• Đây là một trải nghiệm rất mới mẻ khi có thể nâng cao giá trị bản thân và tìm hiểu về xu hướng ngành thông qua việc nhảy việc!
• Tôi rất ấn tượng với lời giải thích chi tiết về quy trình làm việc của một nhà phân tích dữ liệu! Những trải nghiệm chi tiết của những người tham gia👍
• Tôi thích nghe toàn bộ bài nói chuyện vì nó cho tôi cái nhìn thoáng qua về một ngày trong cuộc sống của một nhà phân tích dữ liệu. Phần anh ấy giải thích lý do tại sao anh ấy chuyển từ nhà khoa học dữ liệu sang nhà phân tích dữ liệu đã khắc sâu trong tâm trí tôi, và cũng rất hữu ích khi nghe anh ấy chia sẻ điểm mạnh và mẹo phỏng vấn của mình ở đây và ở đó.
• Là một người tìm việc mong muốn làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, việc được nghe những câu chuyện hậu trường sống động và hỗn loạn(?) của các nhà phân tích dữ liệu trong lĩnh vực này là một trải nghiệm quý giá. Ngoài ra, vì anh ấy đã đưa ra nhiều từ ngữ thực tế và hữu ích, gần với cốt lõi hơn là hời hợt, nên tôi có thể lắng nghe với sự thích thú và tập trung.
• Điều cuối cùng bạn nói, 'Ngay cả trong năm đầu tiên, hãy tiếp tục nộp đơn và tìm hiểu về xu hướng trên thị trường tuyển dụng, và khi bạn quay lại công ty, hãy nghĩ về cách bạn có thể có được những kinh nghiệm đó và áp dụng chúng', thật ấn tượng!

Một lời tới Datalian!

• Là một người tìm việc mong muốn làm việc trong lĩnh vực dữ liệu, tôi thực sự biết ơn và cảm kích vì có một tổ chức giáo dục như Datalian. Ngay cả sau khi tôi thành công trong việc xin được việc, tôi sẽ tiếp tục tham dự các hội thảo, tìm tài liệu hay trên các blog và chia sẻ chúng với những người khác để trở thành người có thể cùng nhau phát triển :) Cảm ơn vì sự chăm chỉ của bạn ngày hôm nay!
• Cảm ơn bạn đã tổ chức một hội thảo chất lượng! Nó giúp ích rất nhiều trong việc hiểu sâu hơn!
• Luôn lắng nghe! Cảm ơn bạn! ❤️‍🔥
• Tôi rất vui vì các buổi học và cuộc họp trực tuyến đã trở nên sôi động hơn kể từ khi có dịch vi-rút corona, và những người như tôi sống ở nước ngoài có nhiều cơ hội hơn để học tập và tham gia các hội thảo thông qua Datalian. Tôi đã từng cô đơn khi đi du học một mình, nhưng bây giờ tôi cảm thấy bớt cô đơn hơn sau khi học tại Datalian!
• Cảm ơn bạn đã chia sẻ nội dung tuyệt vời và bổ ích như vậy. Tôi mong đợi nội dung hội thảo thậm chí còn tốt hơn!
• Thật là một khoảng thời gian an ủi và bổ ích khi được lắng nghe về cuộc sống hàng ngày của những người làm nghề phân tích dữ liệu, và biết rằng họ cũng có những mối quan tâm và khó khăn tương tự như tôi, một người mới vào nghề. Cảm ơn bạn đã chuẩn bị một buổi hội thảo tuyệt vời!
• Nội dung phong phú đến mức khó có thể diễn tả bằng lời. Tôi nghĩ các thành viên tham gia đã nhận được câu hỏi trước và chuẩn bị câu trả lời trước, vì vậy tôi nghĩ có thể tiến hành mà không bị lỏng lẻo.
• Với tư cách là người không chuyên ngành, hội thảo này không phải là cơ hội phổ biến, vì vậy cảm ơn bạn đã tạo ra cơ hội này!
• Thông thường, khi tôi tham dự hội thảo, các cuộc thảo luận chắc chắn sẽ diễn ra ở mức trừu tượng, nhưng tôi thực sự thích hội thảo Datarian vì nó dường như giải quyết rõ ràng những câu hỏi mà người tìm việc và người hành nghề có :) Tôi hy vọng sẽ thấy nhiều hội thảo thông tin hơn nữa trong tương lai!
• Mỗi lần nghe hội thảo, tôi lại nghĩ, những người theo Datarian đang làm điều họ thực sự yêu thích :) Nếu tôi nghĩ đó chỉ là công việc, tôi đã không cảm nhận được năng lượng tích cực này.
• Đây là hội thảo tuyệt vời dành cho những ai tò mò về công việc của một nhà phân tích dữ liệu và tôi thích nội dung hữu ích của hội thảo.
• Tôi bối rối vì không có ai trong ngành xung quanh tôi, nhưng đó là thời gian hữu ích để lắng nghe lời khuyên thực tế và suy nghĩ từ những người trong ngành. Cảm ơn bạn.
• Tôi thích cộng đồng dữ liệu này vì nó kể cho tôi những câu chuyện mà tôi thực sự tò mò, những câu chuyện cụ thể và thực tế, không phải những câu chuyện mà tôi vẫn thường nghe hoặc đã nghe nói đến!
• Đây là nơi hữu ích nhất để chuẩn bị cho quá trình chuyển đổi công việc dữ liệu. Tôi thích Datalian^^
• Tôi nghĩ lợi thế lớn nhất của việc tìm hiểu về Datalian là bạn có thể dễ dàng có được AZ về phân tích dữ liệu. Vì có nhiều người tin tưởng và theo dõi bạn, hãy tiếp tục chia sẻ thông tin chất lượng!
• Cảm ơn vì sự chăm chỉ của bạn. Đó là khoảng thời gian hữu ích. Trong thế giới việc làm không rõ ràng, nơi mà ngay cả thuật ngữ cũng gây nhầm lẫn, việc có một cộng đồng như Datarian sẽ giúp ích rất nhiều cho những ai muốn theo đuổi sự nghiệp này. Cảm ơn bạn!
• Đây là lần đầu tiên tôi tham dự hội thảo, nhưng tôi nghĩ nó rất hữu ích. Tôi cũng cảm thấy như một con ếch ngồi đáy giếng 😊😊 Tôi đã học được rất nhiều. Cảm ơn bạn!
• Tôi nghĩ các buổi hội thảo luôn mang tính thông tin. Thật tuyệt khi có thể tìm hiểu thêm về công việc của một nhà phân tích dữ liệu thông qua các buổi hội thảo.
• Đây là lần đầu tiên tôi nghe về hội thảo này sau khi theo dõi Datarian trên Instagram. Nó rất bổ ích và hữu ích. Cảm ơn bạn.
• Cảm ơn bạn đã luôn chuẩn bị nội dung phong phú và bổ ích! Datalian, cố lên!

2023 Tháng Datalian
Xem lại buổi hội thảo cuối cùng 📺