Thông qua bài giảng này, sinh viên được mong đợi có thể kiểm tra các tài liệu thực tế như các cuộc thi dữ liệu lớn và phần giới thiệu bản thân, đồng thời có thể chuẩn bị cho việc học tập và làm việc của mình.
Tài liệu trình bày cuộc thi dữ liệu lớn
Chuyển tài liệu trường dữ liệu lớn và tuyên bố cá nhân
Cách nghiên cứu dữ liệu lớn
Làm thế nào để chuẩn bị cho việc làm dữ liệu lớn
Chúng tôi sẽ là người hướng dẫn bạn về việc làm trong dữ liệu lớn .
Ngày nay, dữ liệu lớn được yêu cầu ở mọi nơi và những người không chuyên ngành không biết bắt đầu như thế nào.
Ngay cả khi bạn cố gắng tìm ra phương hướng và hướng đi thì điều đó cũng không bao giờ là dễ dàng.
✅ Dữ liệu thực tế từ các cuộc thi và phát biểu cá nhân dùng trong tuyển dụng
✅ Bao gồm kinh nghiệm nghiên cứu lĩnh vực dữ liệu của tôi trong 2-3 năm với tư cách là người không chuyên ngành.
✅ Chúng tôi cũng đưa ra các mẹo về cách tìm được việc làm chuyên gia dữ liệu lớn tại S Telecom, một công ty lớn trong nước.
Bài giảng này dành cho những người không chuyên vẫn chưa quen với dữ liệu lớn .
Hãy tham gia khóa học này với tinh thần lắng nghe câu chuyện việc làm của bạn bè và chia sẻ những tài liệu đã được sử dụng để xin việc!
Bạn có thể xem kinh nghiệm, tài liệu thực tế về việc tìm kiếm nghiên cứu và tham gia các cuộc thi.
Những loại công việc cần thiết trong lĩnh vực này?
Bạn có thể tìm ra loại sơ yếu lý lịch nào bạn cần để có được một công việc.
Hãy cùng tìm một bản lý lịch hay bằng cách sử dụng những câu chuyện về các lĩnh vực ứng tuyển khác nhau và các ví dụ về lời giới thiệu bản thân đã được nhiều công ty khác nhau chấp nhận. Tôi cũng chia sẻ kinh nghiệm của mình khi phỏng vấn xin việc và thực tập.
Khóa học này dành cho ai?
Những người tò mò về dữ liệu thực tế từ các cuộc thi dữ liệu lớn và tuyên bố cá nhân
Không chuyên ngành nhưng quan tâm đến dữ liệu lớn
Những người muốn nghiên cứu dữ liệu lớn và học máy
Những người đang nghĩ đến việc có được một công việc như một nhà phân tích
Tất cả
15 bài giảng ∙ (1giờ 24phút)
Tất cả
16 đánh giá
4.8
16 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi là một sinh viên đang bắt đầu chuẩn bị đi làm vì tôi nghĩ rằng các doanh nghiệp liên quan đến dữ liệu lớn sẽ phát triển đáng kể trong tương lai. Tôi được giới thiệu bài giảng khi tôi chưa biết nên học gì trước, và nó rất hữu ích, cảm ơn người hướng dẫn!!!!!! Bạn sẽ được ban phước
Vui mừng bạn thấy nó hữu ích! Trong quá trình chuẩn bị, nếu có thắc mắc gì, vui lòng để lại trên bảng câu hỏi :)
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Xin chào, tôi là sinh viên đang làm việc ở lĩnh vực khác. Lần này mình đang muốn bước vào lĩnh vực liên quan đến big data, và không giống như những bài giảng khác, nội dung bài giảng thực sự hữu ích vì nó giải thích dựa trên kinh nghiệm thực tế :) Cảm ơn vì bài giảng rất hay!!
Vâng, cảm ơn bạn. Nếu có thắc mắc gì trong quá trình chuẩn bị, các bạn vui lòng để lại trên bảng thông báo câu hỏi nhé!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã nhìn thấy nó trên YouTube và tình cờ thấy nó. Tôi nghĩ điểm mấu chốt của khóa học này là bạn có thể xem các tài liệu thực tế được sử dụng cho công việc. Vì bạn đã xem qua tài liệu trong video nên bạn có thể dễ dàng xem nó trên đường đi làm. Tôi ước gì có một câu chuyện riêng về những gì xảy ra sau khi có được việc làm.
Chúng tôi sẽ cẩn thận coi những câu chuyện sau đây là bài giảng. Cảm ơn!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Video của Jenny Moon thực sự có vẻ như được làm cho người mới bắt đầu... Tôi không nghĩ nó đáng giá với số lượng và chất lượng vật liệu như vậy!!! Cảm ơn
Vâng, cảm ơn bạn
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
716.292 ₫
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Nhân văn dữ liệu] Suy nghĩ bằng dữ liệuCourse Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331134/cover/6400262d-abb8-4aa1-8375-b1fb05907fae/data.png?f=avif&w=420)
![[2025] SQLD All-in-One - Đỗ ngay lần đầu dành cho người không chuyênCourse Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/336953/cover/01jr02gfpt2km3k50amyw7sttt?f=avif&w=420)
![Sự nghiệp phân tích dữ liệu với Generative AI [Phát lại hội thảo Datarian | tháng 5 năm 2024]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333839/cover/8abc6cdd-25bd-4a69-9527-16b9fc9cb460/333839.png?f=avif&w=420)
![Nhà phân tích dữ liệu hỏi gì cũng được [Xem lại seminar hàng tháng Datarian | Tháng 7 năm 2023]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/331572/cover/251a81dd-6e3f-414f-9b3c-862567366618/331572-eng.png?f=avif&w=420)
![Phân tích dữ liệu, nên đi làm ở công ty nào? [Xem lại hội thảo Dataian | Tháng 7 năm 2024]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334459/cover/22684393-748c-43e3-8282-fcd6fee701d9/334459.png?f=avif&w=420)