Khả năng đọc hiểu dữ liệu dành cho PM (Phân tích dữ liệu sản phẩm)

Đây là khóa học dành cho các PM muốn tận dụng dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả các quy trình sử dụng dữ liệu trong vai trò PM, gói gọn toàn bộ luồng công việc từ ngày đầu tiên đi làm cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án. Đây là khóa học nhập môn về dữ liệu nhằm nuôi dưỡng khả năng tư duy, bao gồm mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm cho đến việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mặc dù được xây dựng như một khóa học dành cho PM, nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (trên thực tế, đã có rất nhiều nhà phân tích tham gia khóa học này). Ngoài ra, các bạn đang làm trong lĩnh vực marketing, thiết kế và lập kế hoạch kinh doanh cũng đang theo học rất nhiều.

(4.9) 166 đánh giá

2,776 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Data literacy
Data literacy
metric hierarchy
metric hierarchy
AB test
AB test
Data literacy
Data literacy
metric hierarchy
metric hierarchy
AB test
AB test

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

쿠키

98% đã tham gia

Chào bạn. Tôi là một nhà phân tích dữ liệu đang làm việc tại một công ty vận hành dịch vụ với quy mô MAU ứng dụng là 300.000 và MAU web là 1.500.000. Ban đầu, tôi gia nhập công ty với vị trí chuyên viên Growth Marketing, nhưng trong quá trình làm việc, tôi nhận thấy thiết kế log ứng dụng chưa hoàn thiện so với quy mô dịch vụ, và không có ai làm các công việc liên quan đến dữ liệu, nên tôi tự nhiên làm những công việc đó và vị trí của tôi đã thay đổi thành nhà phân tích dữ liệu. Sau khi nghe xong tất cả các bài giảng của Kyle, tôi rất hối hận vì đã không nghe sớm hơn. Nếu tôi nghe những bài giảng này sớm hơn, tôi nghĩ rằng mình đã có thể giảm thiểu rất nhiều sai sót trong nhiều khía cạnh như phương pháp làm việc nhóm, phương pháp làm việc, phương pháp giao tiếp, kỹ năng làm việc, v.v. Đặc biệt, việc thầy hệ thống hóa tất cả những việc cần làm giúp tôi sắp xếp mọi thứ trong đầu rất tốt. Sau khi nghe xong các bài giảng, tôi chỉ cần tập hợp và sắp xếp những phần đã được hệ thống hóa trong tài liệu bài giảng là có thể thiết lập quy trình làm việc hiệu quả hơn gấp 10 lần so với hiện tại. Tôi đã rất ngạc nhiên khi có một bài giảng mà tôi đang tìm kiếm, và trong khi nghe, tôi liên tục ngạc nhiên và tự hỏi "Làm thế nào mà thầy có thể tạo ra một bài giảng như thế này?". Tôi đã học được rất nhiều và cách tôi làm việc trong tương lai sẽ thay đổi rất nhiều. Tôi sẽ tiếp tục phát triển bản thân bằng cách áp dụng và thực hiện những điều đã học. Cảm ơn thầy!

5.0

Sorapi

51% đã tham gia

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! )

5.0

Edgar

83% đã tham gia

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!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Quy trình làm việc dựa trên dữ liệu

  • Phân tích dữ liệu sản phẩm

  • Thiết kế thử nghiệm (AB Test)

  • Định nghĩa chỉ số

  • Thiết kế nhật ký dữ liệu (Ghi nhật ký dữ liệu)

  • Ví dụ sử dụng ChatGPT

  • Phân tích dữ liệu

Bạn sẽ được nhận coaching khi hoàn thành trên 70% khóa học (sau khi thực hiện khảo sát mức độ hài lòng về khóa học)
Tính đến tháng 7 năm 2024, đã có khoảng 50 người được nhận coaching! (Dự kiến tổng cộng 100 người)

Video giới thiệu bài giảng

 

Câu hỏi thường gặp Q&A 💬

Q. Điều gì nên cân nhắc trước khi nghe bài giảng này?

Hãy thử định nghĩa "vấn đề" mà bạn đang gặp phải tại công ty và suy nghĩ xem cần những gì để giải quyết vấn đề đó. Nếu trong số những thứ cần thiết có dữ liệu, thì bài giảng này có thể giúp ích cho bạn. 

Q. Khóa học này có bao gồm các nội dung kỹ thuật như Python hay SQL không?

Không phải vậy. Khóa học này tập trung vào quy trình làm việc sử dụng dữ liệu. Thay vì các nội dung kỹ thuật như Python hay SQL, bạn sẽ được học về năng lực định nghĩa vấn đề cần thiết khi thực hiện công việc thực tế và quy trình triển khai công việc đó. Tôi dự định sẽ sản xuất một khóa học riêng về BigQuery (SQL) trong tương lai.

Q. Tôi mới bắt đầu học về dữ liệu, liệu có khó quá không?

Khóa học này được xây dựng dựa trên giả định rằng người học là người mới bắt đầu nghiên cứu về dữ liệu. Vì bài giảng được tiến hành theo quan điểm vận dụng dữ liệu nên sẽ không có các công thức toán học xuất hiện. Tôi đã cố gắng đưa vào những giải thích cơ bản nhất, vì vậy nếu có phần nào khó hiểu, hãy đặt câu hỏi cho tôi bất cứ lúc nào!


Giới thiệu về người chia sẻ kiến thức ✒️

Lịch sử làm việc

  • 쏘카 데이터 과학자(2018.09 ~ 2022.07)
    • Dự án tối ưu hóa Socar, phát triển thuật toán học máy, đào tạo phân tích dữ liệu
    • Phân tích dữ liệu Tada, phát triển thuật toán Machine Learning, kỹ thuật dữ liệu (Data Engineering)
  • Nhà phân tích dữ liệu kiêm Kỹ sư dữ liệu tại Retrica (02.2017 ~ 04.2018)

✨ Những lưu ý trước khi học

Tài liệu học tập

  • Trang web
  • Slide: Khoảng 1300 trang
  • Workbook sheet: Trang tính tổng hợp Action Plan (Kế hoạch hành động)
  • Cung cấp các tài liệu như Thiết kế nhật ký dữ liệu (Tracking Plan), mẫu hồi tưởng trên Notion, mẫu Metric Store, v.v.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

Tôi đã bổ sung giải thích chi tiết nhất có thể để ngay cả những người lần đầu tiếp xúc với dữ liệu cũng có thể nghe hiểu, vì vậy không yêu cầu kiến thức tiên quyết bắt buộc. Tuy nhiên, sẽ tốt hơn nếu bạn có sẵn một vấn đề cụ thể muốn giải quyết tại công ty.

Tôi sẽ trả lời các câu hỏi về bài giảng mỗi khi kiểm tra và dự định vận hành một góc tư vấn hàng tháng để cập nhật nội dung đó (sau khi nhận được sự đồng ý của người chia sẻ nỗi trăn trở). Ngoài ra, nếu có những nội dung mà mọi người cùng thắc mắc, tôi sẽ tham khảo để hỗ trợ các bạn. Sẽ rất tốt nếu các bạn đặt nhiều câu hỏi! Việc tham gia Discord để đặt câu hỏi cũng rất được hoan nghênh

Trong trường hợp bạn muốn tổng hợp nội dung đã học lên blog, vui lòng ghi rõ liên kết trang web và bài giảng của tôi :)
Tuy nhiên, việc đăng tải hầu hết nội dung bài giảng có thể gây ra các vấn đề liên quan đến bản quyền. Tôi khuyên bạn nên viết bài bằng cách tập trung vào những điểm cốt lõi muốn ghi nhớ cùng với suy nghĩ cá nhân của mình.

Đánh giá và lời khuyên
từ những người đã xem bài giảng trước
💫

Song Ppo-song (Product Manager, Woowa Brothers)

Tôi nghĩ đây là bài giảng sẽ trở thành tia sáng cho những PM mới bắt đầu đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thông qua những ví dụ thực tế mà bất kỳ PM nào cũng sẽ gặp phải trong quá trình làm việc, tôi đã có thêm sự tự tin về cách áp dụng nội dung bài giảng vào công việc thực tế. Đối với những PM cần thích nghi với môi trường mới sau khi chuyển việc, những PM có phạm vi công việc được mở rộng, hay những người vừa mới trở thành PM, bài giảng này sẽ là cuốn bí kíp giúp nâng cao khả năng ra quyết định tổng quát như định nghĩa vấn đề, đo lường hiệu quả, thiết kế thử nghiệm và trở thành một người làm việc chuyên nghiệp.

Anh Yoon Seok-jin (Product Owner, LINER)

"Data Literacy dành cho PM" cung cấp những bí quyết dựa trên kinh nghiệm thực tế, bao quát từ mục đích đến cách áp dụng việc khai thác dữ liệu của PM. Đây là một bài giảng có nội dung cô đọng đến mức bạn sẽ muốn nghiền ngẫm đi nghiền ngẫm lại, đồng thời nó cũng lắng nghe và giải đáp những trăn trở đa dạng của các PM. PM phải thiết lập chiến lược sản phẩm, thuyết phục và dẫn dắt đến thành công trong một bối cảnh không ngừng biến đổi. Hy vọng rằng thông qua bài giảng "Data Literacy dành cho PM", bạn chắc chắn sẽ phát triển thành một PM dẫn dắt tốc độ tăng trưởng của tổ chức.

Jo Dong-min (Nhà phân tích dữ liệu, Nexon)

<"Pain Point của bạn" là gì?> AHA Moment. Đây là một thuật ngữ mà nhiều người đã từng nghe qua. Tuy nhiên, việc thực hiện nó lại rất khó khăn. Bởi vì chúng ta thường không biết rõ cần phải có những nền tảng gì, nên thảo luận với ai và thảo luận như thế nào để tìm ra AHA Moment. Tôi có suy nghĩ rằng Pain Point thực sự không nằm ở khái niệm, mà nằm ở "phương pháp" thực hiện khái niệm đó. Và có thể nói rằng, điểm mạnh của bài giảng này chính là đưa ra những câu trả lời thực tế về "phương pháp" đó.

Hwang Tae-yong (Product Analyst, Rappolabs)

Điểm mạnh lớn nhất của bài giảng này là nó chứa đựng những kinh nghiệm và trăn trở của Kyle, người đã từng đạt được thành tích khi hợp tác với các bộ phận liên quan (đặc biệt là tổ chức sản phẩm). Đây là bài giảng mà tôi nhất định muốn đề xuất cho các PM cấp Junior hoặc các nhà phân tích dữ liệu cấp Junior đang hợp tác với tổ chức sản phẩm, bởi vì nó không chỉ bao gồm những phần tôi từng cảm thấy cần thiết khi làm việc với đội ngũ sản phẩm mà còn chứa đựng cả những ví dụ thực tế thường xuyên xảy ra.

Park Kyung-ho (AI Research Scientist, SOCAR)

Cụm từ "làm việc hiệu quả trong một tổ chức lấy dữ liệu làm trung tâm" thoạt nhìn có vẻ dễ dàng, nhưng để làm việc "tốt" thì cần rất nhiều sự trăn trở và thử sai. Vượt ra ngoài những năng lực kỹ thuật đơn thuần, bạn cần một quá trình thấu hiểu vô số khía cạnh từ quy trình ra quyết định, thiết lập văn hóa tổ chức, cho đến việc thiết lập và phân tích các chỉ số. Khóa học này cung cấp tất cả các yếu tố nêu trên cho những ai đang chuẩn bị gia nhập/chuyển việc sang các tổ chức lấy dữ liệu làm trung tâm, hoặc các PM/PO muốn làm việc dựa trên dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả những nội dung mà tôi đã trực tiếp cảm nhận khi làm việc cùng Kyle, cũng như những nội dung có thể giúp giảm thiểu các sai lầm mà tôi từng gặp phải khi còn là một nhân viên cấp dưới (junior). Tôi nhiệt liệt đề xuất khóa học này như một hành trang thiết yếu để có thể thực hiện những công việc tạo ra tác động kinh doanh thực sự trong một tổ chức lấy dữ liệu làm trung tâm.

🌿 Và những người đã giúp đỡ trong việc sản xuất bài giảng

Tôi đã nhận được nhiều nguồn cảm hứng hữu ích cho bài giảng từ khóa đào tạo AC2 và RET (Really Effective Teacher). Xin chân thành cảm ơn các bạn Kim Tae-hoon, Park Ji-soo, Yoo Hyun-young, Yoon Seok-jin, Song Bo-song, Lee Woong-won, Lee Chang-hyun, Jeon Ha-rim, Jeong Ha-rim, Jeong Hae-won, Cho Dong-min, Cho Seong-min và Hwang Tae-yong đã đưa ra những phản hồi quý báu trong quá trình xây dựng bài giảng. and RET (Really Effective Teacher) training. Special thanks to Taehoon Kim, Jisu Park, Hyunyoung Yoo, Seokjin Yoon, Bbosong Song, Woongwon Lee, Changhyun Lee, Harim Jeon, Harim Jung, Haewon Jung, Dongmin Cho, Sungmin Cho, and Taeyong Hwang for providing feedback during the production of this lecture.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • PM quan tâm đến dữ liệu

  • Những người muốn phân tích dữ liệu sản phẩm

  • Những người muốn nâng cao năng lực hiểu biết về dữ liệu (Data Literacy)

  • Nhân viên phân tích dữ liệu mới vào nghề mong muốn có khả năng tư duy dữ liệu tổng quát

  • Người đang xây dựng văn hóa dữ liệu

Xin chào
Đây là kyleschool

15,212

Học viên

582

Đánh giá

405

Trả lời

4.9

Xếp hạng

7

Các khóa học

Tôi đã làm việc 10 năm với tư cách là nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư học máy, đồng thời từng phát triển phân tích dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và các thuật toán học máy tại Socar và Tada.

Tôi đang đăng các video liên quan đến sự nghiệp dữ liệu trên kênh YouTube Kyle School, đồng thời luôn trăn trở và chuẩn bị tài liệu với mong muốn giúp những người tham gia khóa học có thể làm việc tốt tại công ty.

Tôi đang hoạt động với tư cách là GDE (Cloud) của Google.

 

YouTube Kyle School: https://www.youtube.com/c/kyleschool
Blog kỹ thuật: https://zzsza.github.io/
Instagram: https://www.instagram.com/data.scientist/
Nội dung tiêu biểu: https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science
Những nỗ lực khác nhau để trở thành nhà khoa học dữ liệu: https://zzsza.github.io/diary/2019/04/05/how-to-study-datascience/

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

90 bài giảng ∙ (15giờ 35phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

166 đánh giá

4.9

166 đánh giá

  • gkaanswn1513님의 프로필 이미지
    gkaanswn1513

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    74% đã tham gia

    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!

    • kyleschool
      Giảng viên

      Xin chào :) Tôi rất biết ơn khi biết rằng tôi thật may mắn khi tìm được khóa học..! Sẽ thật tuyệt nếu chúng ta có thể cùng nhau trò chuyện và phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề! :) Cảm ơn bạn đã đánh giá của bạn!

  • seob66156420님의 프로필 이미지
    seob66156420

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    33% đã tham gia

    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.

    • kyleschool
      Giảng viên

      Xin chào! :) Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã xem những phần thú vị và để lại nhận xét! Tôi đã xem nó với sự phấn khích vì đây là lần đầu tiên tôi đánh giá Infron. Tôi thực sự cảm thấy rằng khả năng hiểu biết về dữ liệu và văn hóa dữ liệu của một tổ chức không thể hoàn thành trong một ngày và tôi cần nói chuyện với nhiều người cũng như thực hiện nhiều chiến lược khác nhau để thay đổi quy trình. Từ góc độ này, tôi nghĩ rằng nếu tôi chia sẻ kiến ​​​​thức ngầm của mình với nhiều người, tôi sẽ tránh được sự thử và sai của chính mình, vì vậy cảm ơn bạn rất nhiều vì đã chia sẻ nó rất hay! Nếu bạn cần trợ giúp, vui lòng cho tôi biết bất cứ lúc nào :)

  • musikon0632님의 프로필 이미지
    musikon0632

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    83% đã tham gia

    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!

    • kyleschool
      Giảng viên

      Xin chào Edgar :) Cảm ơn bạn đã đánh giá rất chân thành! Tôi nghĩ nhiều người sẽ xem bài đánh giá này và tự hỏi: “Điều này có hữu ích với tôi không?” Bạn đã làm rất tốt việc tập hợp các thành viên học tập trên Discord và gắn bó với nhau. Tôi muốn hỗ trợ bạn vì bạn dường như đã suy nghĩ kỹ về những gì cần làm và thực hiện nó..! Tôi muốn giúp mọi người làm tốt công việc của mình ngay lập tức nên tôi đã soạn bài giảng tập trung vào nội dung đó. Nó được tạo ra cho các PM có 2-3 năm kinh nghiệm, nhưng nó cũng sẽ hữu ích cho những người có 2-3 năm kinh nghiệm làm nhà tiếp thị và phân tích dữ liệu (tôi nghĩ nó sẽ ít được chú ý hơn khi tôi còn là sinh viên, nhưng tôi nghĩ có thể sẽ ổn khi nghe loại thông tin này khi bạn còn là sinh viên) thêm) Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã để lại một đánh giá tuyệt vời! Tôi cũng sẽ cố gắng hơn nữa!

  • ram님의 프로필 이미지
    ram

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    86% đã tham gia

    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!

    • kyleschool
      Giảng viên

      Xin chào Daram! Cảm ơn bạn đã luôn đặt câu hỏi trong khi tham gia khóa học! Nhờ có bạn mà tôi cũng có được cảm hứng. Cảm ơn bạn đã viết một bài đánh giá blog tuyệt vời. Nếu bạn đọc bài đánh giá khóa học này, tôi nghĩ bạn cũng nên xem qua blog :) Nếu bạn cần bất kỳ trợ giúp nào trong tương lai, vui lòng cho tôi biết bất cứ lúc nào!

  • habitfactory님의 프로필 이미지
    habitfactory

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    83% đã tham gia

    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.

    • kyleschool
      Giảng viên

      Xin chào! Tôi rất vui vì đã thúc đẩy người lập dị hành động thông qua suy nghĩ, tư duy và nghiên cứu điển hình của tôi! Khi tạo bài giảng, tôi đã có mục tiêu là “Hãy làm sao để những người tham gia bài giảng này có thể thực sự hành động!” Cảm ơn bạn đã đề cập rằng chương trình huấn luyện hiện được cung cấp cho 100 người đầu tiên trên cơ sở ai đến trước được phục vụ trước! Nếu có cơ hội mong bạn có thể trải nghiệm :)

Khóa học khác của kyleschool

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

2.770.151 ₫