Xây dựng sự nghiệp nhà phân tích tự phát triển [Xem lại Hội thảo Datarian hàng tháng | Tháng 6 năm 2022]

Tích lũy khoảng 2.600 người đăng ký!
Hãy đón xem buổi hội thảo gây sốt qua video.

Tháng 6 này, chúng ta sẽ cùng thảo luận về những câu chuyện thực tế trong phân tích dữ liệu!
Hội thảo Datarian hàng tháng 🎤

Hội thảo Datarian tháng 6 là 🔍

Đề xuất cho những ai đang có những lo lắng sau ✅

• Tôi muốn nghe những chia sẻ của các tiền bối phân tích dữ liệu về quá trình chuẩn bị xin việc cũng như những trăn trở sau khi đi làm.
• Tôi rất tò mò muốn biết các tiền bối phân tích dữ liệu đã đi làm đang làm việc như thế nào.
• Hãy giúp tôi với. Tôi là một nhà phân tích dữ liệu không có người hướng dẫn (tiền bối). Làm việc như thế này liệu có đúng không ạ?
• Liệu bây giờ tôi có đang làm tốt không? Cứ thế này liệu tôi có trở thành một "cỗ máy truy vấn" với kinh nghiệm rỗng tuếch không?
• Có thể tôi sẽ phải làm việc trong 20, 30 năm tới, vậy tôi rốt cuộc phải xây dựng sự nghiệp của mình như thế nào đây?

Timeline hội thảo tháng 6 ⏰

#Phần 1 - Xây dựng sự nghiệp nhà phân tích tự phát triển

✔ "Tìm kiếm sao Bắc Đẩu của riêng mình giữa vùng hoang dã sự nghiệp"

• Diễn giả Bae Ye-seul - Nhà phân tích dữ liệu / Từng làm việc tại startup giao hàng sáng sớm và hiện đang làm việc tại nền tảng giao dịch đồ cũ.

Có ai có thể định nghĩa chính xác công việc của một nhà phân tích dữ liệu không?
Mỗi công ty, thậm chí ngay trong cùng một công ty, công việc của nhà phân tích dữ liệu cũng rất khác nhau. Trong tình trạng giống như một vùng hoang dã nơi định nghĩa về nhà phân tích dữ liệu của mỗi người đều khác nhau này, chúng ta nên đặt mục tiêu gì để xây dựng sự nghiệp? Điều gì đã trở thành ngôi sao Bắc Đẩu của tôi?

✔ "Câu chuyện về nhà phân tích trở thành chú ếch ra khỏi đáy giếng"

• Diễn giả Lee Bo-min - Chuyên viên phân tích dữ liệu / Từng làm việc tại JobPlanet và hiện đang phân tích dữ liệu tại Datarian.

Là một nhóm ngành thiểu số chiếm chưa đầy 1% trong công ty, các nội dung liên quan đến thực tế phân tích dữ liệu dù có tìm kiếm cũng không thấy, vậy các nhà phân tích cấp Junior rốt cuộc phải học tập như thế nào?
Thật may mắn nếu có cấp trên để hỏi han, nhưng chúng ta cũng không thể lúc nào cũng hỏi họ từ A đến Z được. Phải làm sao nếu bạn không muốn trở thành "ếch ngồi đáy giếng"? Câu chuyện tìm việc đầy thăng trầm của một nhà phân tích dữ liệu thực thụ và những trăn trở về sự nghiệp mở ra sau khi đi làm. Nếu bạn tò mò về cách giải quyết những nỗi lo đó, hãy lắng nghe phiên thảo luận này.

#Phần 2 - Hỏi đáp

Hội thảo tháng 6 
Giới thiệu người tham gia 📖

Câu hỏi thường gặp Q&A 💬

Nếu bạn tò mò về đánh giá tham gia trực tiếp
👏

Nội dung nào ấn tượng nhất trong buổi hội thảo?

• Trong phiên đầu tiên, tôi đặc biệt ấn tượng với hình ảnh bạn chủ động tìm kiếm công việc và cách bạn kiểm chứng xem đó có phải là công việc mình thực sự muốn làm hay không.
• Bài diễn thuyết của bạn Yeseul, người đã không ngại làm thêm giờ để nỗ lực nắm bắt cơ hội, đã để lại ấn tượng rất sâu sắc!
• Quá trình từ một sinh viên trái ngành trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu là điều để lại ấn tượng sâu sắc nhất với tôi. Tôi đã học được rằng việc tham gia vào các cộng đồng mới và nhận cảm hứng từ nhiều người khác nhau là rất quan trọng. Tôi nghĩ rằng từ nay về sau mình nên thường xuyên sử dụng cộng đồng Datarian :)
• Lời nói của bạn Bomin rằng bạn ấy sẽ trở thành một phần của chúng tôi là điều để lại ấn tượng sâu sắc nhất.
• Thông qua những câu chuyện kinh nghiệm của các diễn giả, tôi đã nhìn lại bản thân mình và nghĩ rằng mình cũng cần phải có sự kiên trì để có thể dấn thân một cách tích cực vào dữ liệu hay bất cứ công việc gì giống như các diễn giả vậy.
• Có rất nhiều nội dung thực sự đồng cảm nên tôi đã có nhiều ấn tượng sâu sắc. Tôi cảm thấy vô cùng đồng cảm với những điểm như việc là nhà phân tích dữ liệu duy nhất trong một startup, và vì thế phải tự mình khai phá và thực hiện những công việc phân tích mà bản thân muốn làm.
• Những câu chuyện được chia sẻ trong thời gian Q&A nhìn chung đều rất ấn tượng, đặc biệt tôi rất thích việc các diễn giả đã chia sẻ những insight mà chỉ những người đang trực tiếp làm việc thực tế mới có được thông qua câu hỏi về các công việc tăng trưởng nhanh. Tôi đã phải thốt lên "Ồ..!" khi nghe đến phần các bạn trăn trở về ROI của việc phân tích dữ liệu là gì. Vì đây là một ngành nghề mới nên có nhiều thứ phải khai phá, và tôi dường như đã hiểu thêm được rằng đây là một công việc mà tư duy (mindset) quan trọng hơn bất cứ điều gì khác.
• Vì là sinh viên đang tìm việc nên tôi đã không biết phải nộp hồ sơ vào đâu và chọn doanh nghiệp nào, nhưng những chia sẻ của các diễn giả về tiêu chuẩn chọn công ty và việc phải giữ vững ít nhất một tiêu chuẩn không thể thỏa hiệp của bản thân thực sự đã giúp ích cho tôi rất nhiều.
• Tôi ấn tượng nhất với việc các diễn giả đã chia sẻ những kinh nghiệm của mình một cách chân thực, không giấu giếm. Nếu vì mục đích thương mại, có lẽ họ đã chỉ nói những lời ngọt ngào không ngớt, nhưng việc họ tập trung vào những câu chuyện thực tế khiến tôi thực sự rất thích~

Một lời muốn gửi đến Datarian!

• Cảm ơn vì bài giảng tuyệt vời! Tôi tình cờ thấy quảng cáo trên Instagram nên đã đến với tâm thế thoải mái, nhưng giờ đây tôi cảm thấy mình đã thu nhận được rất nhiều kiến thức bổ ích ㅎㅎ
• Thật sự là một sự trợ giúp rất lớn đối với một người mới bắt đầu làm việc mà không có cấp trên hướng dẫn ạ T.T
• Đó là khoảng thời gian quý giá như ánh sáng và muối đối với một sinh viên trái ngành đang tìm việc làm~
• Đây là lần đầu tiên tôi tham gia buổi hội thảo do Datarian tổ chức, hóa ra có rất nhiều người đã biết đến những điều tuyệt vời này trước cả tôi...! Tôi sẽ thường xuyên sử dụng các bài giảng SQL và cộng đồng! Cảm ơn vì bài giảng rất hay ạ.
• Thật an tâm khi biết rằng có rất nhiều nhà phân tích dữ liệu cũng đang có cùng nỗi trăn trở như mình, và còn được lắng nghe chia sẻ từ các tiền bối đi trước đã từng trải qua những vấn đề này. Chúc hội thảo Datarian thành công rực rỡ !!!!
• Tôi biết đến Datarian vào khoảng cuối tháng 5 khi lần đầu đọc được bài viết về phân tích RFM. Tôi cảm thấy hơi tiếc nuối vì nếu lúc đó quan tâm hơn và tìm hiểu kỹ blog của nhóm thì có lẽ đã thu được nhiều thông tin hữu ích hơn rồi. ㅎㅎ Vì hầu hết các trại huấn luyện (bootcamp) hiện nay đều tập trung vào kỹ thuật Machine Learning/Deep Learning và chỉ dạy các phương pháp phân tích cơ bản, nên tôi luôn cảm thấy "khát" kiến thức trong quá trình chuẩn bị xin việc vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu. Thật sự rất an tâm khi tìm được một nơi quý giá như muối bỏ bể thế này. Xin cảm ơn rất nhiều !!
• Cảm ơn bạn đã tạo ra một không gian nơi những người quan tâm đến phân tích dữ liệu có thể tụ họp lại với nhau!
• Cảm ơn bạn đã chuẩn bị buổi hội thảo bổ ích ngày hôm nay! Nó đã giúp ích cho tôi rất nhiều trong việc chuẩn bị cho vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu.
• Cảm ơn bạn rất nhiều vì buổi hội thảo tuyệt vời này. Tôi đã nhận được những thông tin hữu ích và có thời gian để suy nghĩ về sự nghiệp tương lai của mình.

Xem lại các buổi hội thảo trước 📺 📺