Hiểu biết về dữ liệu dành cho PM (Phân tích dữ liệu sản phẩm)

Tôi mới chỉ nghe được khoảng một nửa số bài giảng nhưng đây là một bài giảng ấn tượng nên tôi sẽ để lại nhận xét trước. Tôi là sinh viên đang làm nhà thiết kế UXUI tại một công ty lớn. Sau khi chuyển từ công ty sang làm nội bộ, tôi không hiểu lý do đưa ra quyết định hay nội dung các cuộc họp nên quyết định tham gia một khóa học ngôn ngữ của PM và thực hành nhìn vấn đề từ góc độ kinh doanh. Trên thực tế, 'vì là lĩnh vực chưa rõ nên nội dung có thể sẽ khó khăn' Tôi bắt đầu học bằng suy nghĩ, và nhờ khả năng giao tiếp của bạn bằng ngôn ngữ dễ hiểu đối với người khác, sự hiểu biết của tôi về dữ liệu đã được cải thiện đến mức tôi có thể áp dụng ngay vào thực tế. Sau khi nghe bài giảng, quan điểm của tôi về các tài liệu công việc hiện có đã thay đổi hoàn toàn. Ngoài ra, tôi rất ấn tượng khi được đề cập ngắn gọn về khả năng thuyết phục và đàm phán khi trả lời câu hỏi của sinh viên. Tôi cảm thấy có rất nhiều điều tôi muốn tìm hiểu không chỉ về năng lực công việc mà còn về tính cách của anh ấy, vì tôi có thể thấy thái độ của anh ấy đối với công việc và đồng nghiệp của mình. Tôi chắc chắn muốn đọc Giao tiếp bất bạo động và Những người bên ngoài chiếc hộp. Sau khi học xong khóa học này, tôi muốn học các khóa học khác! Cảm ơn! (Tôi nghĩ đây là thông tin hay không chỉ cho PM mà cả các nhà thiết kế cũng nên biết, nên viết ra giấy để các nhà thiết kế cũng có thể nghe được trong quá trình tiếp thị! Tôi chỉ muốn chia sẻ với mọi người trong xóm thôi! )

Cảm ơn Trường Kyle rất nhiều!! Tôi đã nghe tất cả mọi thứ ngoại trừ những gì tôi đã lưu lại khi gặp vấn đề trong cuộc sống thực. Đó là một bài giảng tuyệt vời mà tôi có thể dừng lại bất cứ khi nào tôi gặp vấn đề. Cảm ơn bạn đã thực hiện nó! Tôi tiếp tục giới thiệu nó cho những người xung quanh. Cảm ơn bạn đã luôn cho tôi những lời khuyên kỹ lưỡng như vậy..!! https://sowhatmylifeismine.tistory.com/263 Đây là phần tóm tắt những phần mình đã sử dụng khi nghe bài giảng! Nó chưa đủ, nhưng tôi hy vọng nó có thể giúp ích cho người khác!

Nội dung khóa học rất hữu ích với tôi, vì vậy tôi đang để lại đánh giá chi tiết với hy vọng rằng nó sẽ giúp ích phần nào cho những ai đang cân nhắc tham gia khóa học :) [Bối cảnh tham gia bài giảng] - Tôi làm việc tại một đại lý tiếp thị kỹ thuật số giúp họ sử dụng Công nghệ quảng cáo và dữ liệu tốt hơn để đo lường và cải thiện hiệu suất quảng cáo một cách chính xác. - Tuy nhiên, do nhóm mới thành lập và làm việc chưa có người lãnh đạo nên quy trình giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu chưa được thiết lập tốt nên tôi tham gia giảng bài để ổn định hệ thống làm việc của nhóm. [Bạn nghe bài giảng như thế nào] - Tôi nghĩ rằng hầu như không thể kiên trì một cách bướng bỉnh chỉ bằng ý chí cá nhân, vì vậy tôi đã tập hợp các thành viên nghiên cứu trên Discord...! (Có nhiều người giống tôi hơn tôi nghĩ haha) - Chúng tôi tuyển dụng những người có cùng mục tiêu và ý chí, mở nhóm học và vận hành nhóm với mục đích 1) hoàn thành khóa học và 2) chia sẻ kinh nghiệm với nhau. - Có nhiều trường hợp những nội dung cần thiết ngay trong quá trình thực hành đều được đưa vào bài giảng, mỗi lần như vậy tôi đều tải bài giảng lên và tham khảo như một cuốn sổ tay trong khi làm việc. - Nội dung mới học hoặc nội dung tôi muốn chia sẻ với các thành viên trong nhóm đã được sắp xếp và chia sẻ trong các tài liệu trên Jira Confluence và kiến ​​thức đã được lan tỏa trong nhóm. [Những lĩnh vực nào được cải thiện sau khi nghe bài giảng] - Có vẻ như các bài giảng liên quan đến dữ liệu hiện có khác thường đề cập đến các khía cạnh kỹ thuật, nhưng thay vì các khía cạnh kỹ thuật này, tôi đã có thể xây dựng các kỹ năng mềm cần thiết nhất trong lĩnh vực này hiện nay. - Việc giao tiếp trở nên rõ ràng hơn khi chúng tôi đặt tên cho các khuôn khổ và phương pháp mà chúng tôi đã thực hành mà không biết tên của chúng. - Đặc biệt, khung định nghĩa vấn đề và thiết kế nhật ký dữ liệu là những lĩnh vực liên quan chặt chẽ nhất đến lĩnh vực của tôi nên tôi nhận được rất nhiều sự trợ giúp trong các lĩnh vực này. - Khi tôi học được nhiều phương pháp khác nhau mà trước đây tôi chưa từng biết đến, tôi có thể tiếp cận và giải quyết vấn đề theo những cách mới. [Bạn giới thiệu nó cho ai?] - Mình nghĩ nó sẽ có ích cho người đang đi làm hơn là người tìm việc (nếu các bạn xem bài giảng sẽ có rất nhiều lúc các bạn rất đồng ý và đồng ý...) - Tôi nghĩ nó sẽ giúp ích rất nhiều cho các nhà tiếp thị giao tiếp dựa trên dữ liệu (bạn có thể hiểu rõ hơn về cách sử dụng trình theo dõi như GA hoặc Appsflyer) - Tôi giới thiệu nó cho bất kỳ ai muốn giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu. Chúc mọi người may mắn!

Bài giảng về kiến ​​thức dữ liệu thực sự được dạy trong quá trình chuẩn bị cho việc thay đổi công việc. Tôi mong chờ bài giảng của Kyle đến nỗi ngay cả trong quá trình chuẩn bị chuyển việc, tôi đã mất ngủ và phải nghe ít nhất hai bài giảng. Trên thực tế, tôi biết rằng làm việc tại một công ty và chuẩn bị thay đổi công việc có thể khá khó khăn trong quá trình chuẩn bị thay đổi công việc, nhưng bài giảng thực sự hữu ích trong việc không chỉ thay đổi công việc mà còn thích nghi với công ty mới. Thực sự, tôi nghĩ quá trình chuẩn bị chuyển việc gần giống như thời điểm hội tụ, hồi tưởng và sắp xếp lại những gì mình đã làm trong suốt hai năm qua. Vì vậy, thay vì cố gắng bổ sung thêm thông tin đầu vào, tôi tập trung vào việc sắp xếp những gì tôi đã làm và tạo ra kết quả đầu ra (hồ sơ, sơ yếu lý lịch, v.v.). Tuy nhiên, nghe bài giảng này đã giúp ích rất nhiều cho việc chuẩn bị cho việc thay đổi công việc và phỏng vấn, và tôi muốn nói với những người khác rằng sẽ rất tốt nếu dành thời gian để đóng góp ý kiến, dù chỉ là 2-3 giờ vào cuối tuần , trong khi chuẩn bị thay đổi công việc. (Tôi thực sự khuyên bạn nên tham gia khóa học này!) Có hai lý do khiến tôi nghĩ đầu vào quan trọng: 1. Có được một khung suy nghĩ - Khi bạn đang cố gắng viết portfolio hoặc sơ yếu lý lịch, bạn sắp xếp nó như thế nào? Nó bắt đầu trở nên khó hiểu. Rất khó để sắp xếp các nhiệm vụ khác nhau như trang tổng quan, yêu cầu dữ liệu, cài đặt số liệu, tiến độ dự án, v.v. vào một khung vì kết cấu công việc hơi khác nhau. Tuy nhiên, bài giảng đã đưa ra một khuôn khổ hoặc quy trình làm việc phù hợp với từng công việc, giúp ích rất nhiều trong việc sắp xếp suy nghĩ và sự nghiệp của tôi. 2. Bạn sẽ học được rất nhiều câu hay. - Bài giảng của Kyle bắt đầu là dành cho Thủ tướng, nhưng thực tế Kyle đã trải qua sự nghiệp ở Debun → Dessa, vậy nhà phân tích dữ liệu trong bài giảng đó làm gì? Có rất nhiều câu nói về điều này. Trong số đó, câu tôi thường sử dụng trong các cuộc phỏng vấn là: “Tôi nghĩ điều tôi làm là giúp giảm bớt sự không chắc chắn của ai đó. (sau đây là suy nghĩ của tôi)”. Tôi cố gắng mô tả những gì tôi làm chỉ đơn giản là giúp đưa ra quyết định, nhưng sau khi nghe bài giảng, tôi nhận ra rằng điều tương tự cũng có thể được diễn đạt một cách tử tế, và tôi nghĩ thật tốt khi thấy những suy nghĩ và bài viết của những người đã có mặt trong lĩnh vực đó. Nếu bạn tò mò về đánh giá hoặc phương pháp thay đổi công việc chi tiết của tôi, vui lòng xem liên kết bên dưới! Cuối cùng, bài giảng của Kyle chứa đựng bí quyết của anh ấy rất hữu ích! (Cảm ơn bạn rất nhiều!) Tôi là một nhà phân tích chương solo nên tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu tôi có thể tham gia bài giảng khi tôi làm việc một mình. với tư cách là nhà phân tích dữ liệu trong năm thứ nhất hoặc năm thứ hai, tôi nghĩ nó cũng hữu ích cho một số người! https://lunadata.oopy.io/c3be04e4-887d-44c2-bae9-17f04640d767

Tôi hiện đang làm việc như một nhà phân tích dữ liệu. Ngay khi nghe tin bài giảng của Kyle được tải lên, tôi lập tức trả tiền và nhanh chóng xem trước những phần thú vị. Tôi nghĩ khóa học này sẽ hữu ích không chỉ với các PM mà còn với những người làm trong lĩnh vực dữ liệu. Đặc biệt, tôi nghĩ nó sẽ tốt cho những ai quan tâm đến khả năng hiểu biết về dữ liệu và văn hóa dữ liệu của một tổ chức.

Ngày nay, PM là thứ nhất định và năng lực cốt lõi của một nhà phân tích dữ liệu là Tôi nghĩ vấn đề không chỉ là biết cách sử dụng các công cụ mà còn là khả năng giải quyết vấn đề. Bài giảng này là một quy trình giải quyết các vấn đề dịch vụ dựa trên dữ liệu: “Lựa chọn vấn đề”, “Thiết lập các chỉ số chính”, “Chúng ta nên xem xét dữ liệu nào?” Tôi nghĩ nó có tác động rất lớn đến việc phát triển các kỹ năng như: Tôi cảm thấy thực sự may mắn khi đã khám phá được khóa học. Cảm ơn!

Tôi thực sự thích bài giảng vì nó tập trung vào tư duy và tư duy về cách giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định bằng dữ liệu hơn là kỹ năng phân tích dữ liệu. Tôi thực sự thích cách bài giảng được cấu trúc sao cho chúng ta có thể suy nghĩ và hành động dựa trên những tình huống thực tế sẽ xảy ra thông qua các nghiên cứu điển hình thực tế thay vì chỉ nói về cách suy nghĩ hay tư duy. Có lẽ vì thế mà tôi đã ngay lập tức thử nghiệm cùng đồng đội và nhận được sự giúp đỡ. Điều tuyệt vời nữa là nếu bạn tham gia hơn 70% thời lượng của khóa học, bạn có thể được huấn luyện trực tiếp với Kyle. Tôi hy vọng rằng nhiều người sẽ học được quy trình giải quyết vấn đề dữ liệu và ra quyết định thông qua bài giảng này và thành công tại công ty của họ. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã tạo ra một khóa học tuyệt vời.

Đây chắc chắn là khóa học tốt nhất trong số các khóa học liên quan đến phân tích dữ liệu. Các bài giảng khác tập trung vào nội dung/kỹ thuật lý thuyết như thống kê, vì vậy tôi thường khó áp dụng chúng vào thực tế ở những nơi không có văn hóa dữ liệu. Tôi đã tự hỏi tại sao tôi không thể áp dụng tất cả những bí quyết này vào thực tế một cách đúng đắn, nhưng qua bài giảng này, tôi đã có thể hiểu được cách lấp đầy khoảng trống đó. Đặc biệt, tôi nghĩ thật dễ dàng tìm thấy các điểm ứng dụng trong công ty bằng cách thực hành với một ứng dụng ảo có tên Foody Express, trong đó mỗi phần cung cấp các ví dụ có thể trải nghiệm trong một tổ chức. Tôi muốn nói rằng đây là một bài giảng tuyệt vời dành cho tất cả những ai làm việc với các sản phẩm trong ngành CNTT :)