Da Quest Lab

I'm opening my substack - 𝐃𝐚 𝐐𝐮𝐞𝐬𝐭 𝐋𝐚𝐛!

Đây sẽ là nơi mình sẽ chia sẻ sâu hơn về những kinh nghiệm của mình về ngành data. Mọi người có thể cân nhắc subscribe để nhận thông báo về những bài viết sắp tới của mình nhé!!!

https://substack.com/

Cảm ơn các bạn!

Da Quest Lab | Substack A project-based data analytics lab! Sharing insights from a data analyst/data scientist.

Hello mọi người, sorry mọi người lâu quá không có đăng bài gì hết!!! Hôm nay mình ghé qua page để share lại chiếc post (khá chung chung) của mình về trải nghiệm xin thực tập Data Scientist ở Mỹ! Hi vọng có thể giúp các bạn có thêm chút động lực để tìm job trong thời gian này, hoặc có thể có thêm 1 xí kinh nghiệm! Hẹn các bạn ở một post tiếp theo!!!

-----------------

"First Job in the US!

Đợt tết đi chơi ở New York, mình nói với bạn mình rằng, ước gì hè này được lên New York thực tập nhỉ. Mình muốn được khám phá thành phố này xem nó thực sự thế nào =)) Rất là trộm vía, mình đã kết thúc hành trình xin thực tập hè với 3 offers, và được intern gần thành phố New York =)).

Cũng như đa số những anh chị bạn bè ở Mỹ, công cuộc xin thực tập của mình cũng lên voi xuống chó, trải qua đủ 7749 cung bậc cảm xúc. Ví dụ apply cả trăm đơn rồi mà chưa thấy interview, rồi bị ghosted, rớt interview liên tiếp, chào buổi sáng bằng vài ba chiếc rejection email, sợ chuẩn bị cho mấy câu behavioral questions, nghi ngờ bản thân, mood theo đồ thị hình sin. Nói chung mình thấy giai đoạn đầu stressed kinh khủng. Dần dần thì đỡ stressed hơn, do quen hơn, lì hơn, có nhiều kinh nghiệm hơn và đặc biệt là được nhiều anh chị bạn bè chia sẻ kinh nghiệm!

Stress thì ai cũng phải trải qua, và chúng mình vẫn phải tiếp tục tiến lên thôi. 50-100 đơn mà chưa có interview thì mình đi nhờ người sửa resume khắp nơi và chai mặt đi nhờ các anh chị referral, rớt interview thì mình đi nhờ người mock interview và mình thấy mình rớt interview là xứng đáng =)) Stress khúc nào thì đi nhờ người tư vấn ở khúc đó. Thắc mắc chỗ nào thì đi tìm người có kinh nghiệm ở mảng đó rồi hỏi. Được một cái interview là phải all-in hết thời gian mà chuẩn bị, có rớt đi nữa thì cũng ko hối tiếc. Apply đều đặn mỗi ngày, apply nhanh và nếu có referral nữa thì càng tốt. Dành thời gian đi chơi, đi tập, tham gia các hoạt động khác để giúp tinh thần thoải mái hơn. Nhiều lúc chuẩn bị stress xong lại win 1 cái cuộc thi nhỏ xong lại hết stress =)) Quá trình apply có thể dài ngắn tuỳ người, việc giữ được tinh thần và sức khoẻ ok, có small wins, thường xuyên nói chuyện chia sẻ với mọi người xung quanh giúp chúng ta đi được dài!

Đấy, và sau hơn 6 tháng với 500+ hồ sơ thì mình, trộm vía, nhận được offer đầu tiên vào đầu tháng 3 cho vị trí Data Scientist intern ở Verisk (Jersey City, hàng xóm của New York City), và đây cũng là offer mình chọn. Offer này mình có được từ referral, all-in thời gian 1 tuần để chuẩn bị phỏng vấn, mock interview và review presentation 3-4 lần, connect với 5 bạn đang làm cty này để hỏi về công ty, công việc và người interviewer. Nếu rớt thì cũng ko hối tiếc nữa và may mắn được! Lúc họ call bảo đậu, high quá trời high, lật đật đi nhắn tin báo vui cho mn mà gặp ngay lúc Facebook log out hết tất cả các tài khoản của mn, tầm 1 tiếng với log in được lại haha. High 2 ngày thì đỡ =))

Có cái offer đấy xong thì gần như mình ko apply nữa, mà có mấy job apply lúc trước họ gọi phỏng vấn. Phỏng vấn AlixPartners (NYC office) cho vị trí Risk Analytics intern. 2 vòng đầu với AlixPartners là mình vẫn chưa nhận được offer của Verisk nên mình vẫn cbi tương tự như lúc cbi cho Verisk. Xong có offer thì mấy vòng sau của AlixPartners mình chill hơn. Và càng chill, thoải mái và 2 vòng đầu cũng cbi kha khá rồi nên mình thấy interview cũng chill, hỏi nhiều behavioral mình cũng ko sợ lắm nữa. Mình xin chuyển offer này qua kì Fall 2024 nhưng ko được, xem như một trải nghiệm giúp mình practice interview. Offer thứ 3 thì từ 1 ctrinh internship ở trường. Mình join với tâm thế muốn tìm hiểu về start-up và đoạn cuối có share là t có offer rồi, nhưng mà interested về start-up này, hi vọng kết nối. Xong họ offer làm part-time data PM.

Mình rất biết ơn sự giúp đỡ của rất nhiều anh chị và bạn bè ở cả Mỹ, Việt Nam và các bạn từ LinkedIn. Đặc biệt, mình thấy cộng đồng Việt Nam ở Mỹ quá là tuyệt (ít nhất là đối với trải nghiệm của mình). Các anh chị và các bạn đều sẵn sàng giúp đỡ khi có thời gian. Từ Viet Spark (Break Into Tech, Tech Summit), tới Vietnam Tech Society (TechSphere, Tech Summit), tới cộng đồng Viet Tech, Viet Referral và còn nhiều tổ chức và group khác nữa. Quá nhiều network và resource mà mình và mn có thể leverage! Mình cũng rất sẵn lòng pay it forward dựa vào những kinh nghiệm vừa qua của mình. Nếu mn có câu hỏi về học MS và xin internship ở Mỹ, mình rất sẵn lòng trả lời nếu mình biết, và có thể kết nối tới những ng mình biết!

Mình chúc cho những bạn đã có offer sẽ có một kỳ thực tập thành công! Những ai chưa có offer thì sẽ gặp nhiều may mắn và không bao giờ bỏ cuộc!!!"

Send a message to learn more

🔥 FREE SERVICE: Review CV for Analytics Roles 🔥

Hi vọng các bạn đã có một kỳ nghỉ lễ thật vui vẻ và thoải mái! Nếu bạn đang trong giai đoạn apply các vị trí Data Analyst, BI hay Analytics roles, và có mong muốn được review CV, tụi mình ở đây để giúp bạn!

Hãy inbox và gửi CV của bạn cho tụi mình để được review nhé! Tụi mình sẽ cố gắng review và get back trong khoảng 7 ngày!

🔥Series chia sẻ kinh nghiệm apply các vị trí DA/BI/Analytics! (P5)🔥

PHẦN 5 (PHẦN CUỐI): BUSINESS ACUMEN ASSESSMENT - Kinh nghiệm vượt qua thử thách khó nhằn này!

Bên cạnh Initial Screening và Technical Assessment, thì Business Acumen là một trong những mảng quan trọng khác mà nhà tuyển dụng muốn đánh giá bạn. Dĩ nhiên rồi vì bạn làm đang apply cho các vị trí về Data Analysis/BI/Analytics mà!

Nhà tuyển dụng có thể đánh giá business acumen của bạn qua nhiều cách khác nhau, ngay cả trong bài technical test, nơi bạn sẽ trình bày thought process của bạn, cũng như những cách bạn giải quyết vấn đề business và đưa ra những insight và recommendation . Ngoài ra, sau đây là một số dạng câu hỏi mình thường gặp trong các cuộc phỏng vấn nhằm đánh giá business acumen:

🔥 1. Business case study: đây là những case mà người ta muốn test kỹ năng về problem solving, critical thinking và cách trình bày của bạn.

👉 Ví dụ như: Làm sao để đánh giá được một chiến dịch chạy quảng cáo trên Tiktok có hiệu quả hay không? Đâu là những cơ hội/Chiến lược gì để CoolMate có thể đạt được revenue # # # này?

🔥 2. Critical questions related to the company and industry: Những câu hỏi hay những challenge mà công ty và industry đang gặp phải. Việc hiểu được những vấn đề này, tìm hiểu nguyên nhân và đề xuất một số giải pháp sẽ là giúp bạn ghi điểm mạnh trong các buổi phỏng vấn.

👉 Một số câu hỏi bạn có thể nghĩ tới, ví dụ như: Shopee sẽ cần có chiến lược/kế hoạch gì trước sự nổi lên mạnh mẽ của Tiktok Shop? Hãy cố gắng chuẩn bị một vài câu như này trước các vòng phỏng vấn nhé.

🔥 3. Ngoài ra, một số câu hỏi khác mình cũng thường gặp về customer journey, success metrics, một số điểm cần cải thiện đối với sản phẩm của công ty (ví dụ như một trò chơi, dịch vụ giao hàng…).

Business Acumen của bạn sẽ cải thiện theo thời gian và không phải là một kĩ năng mà bạn có thể học trong ngày một ngày hai. Vì vậy, hãy tập giải những case study, tập đặt câu hỏi và tò mò với những vấn đề xung quanh bạn. Trước các vòng phỏng vấn, hãy cố gắng tìm hiểu về công ty, trải nghiệm dịch vụ, sản phẩm của công ty, research nhanh một số report về công ty và industry để tìm xem có insight nào thú vị không.

Tất nhiên, bạn không cần phải master hết tất cả các kỹ năng thì bạn mới đi apply, vì mỗi vị trí khác nhau sẽ yêu cầu những kỹ năng ở các level khác nhau. Khi bạn đủ tự tin và đáp ứng được tầm 40-50% những yêu cầu trong JD, bạn cứ tự tin apply thôi!

Mình xin kết thúc series chia sẻ về Kinh nghiệm apply các job DA/BI/Analytics tại đây. Nếu bạn còn có câu hỏi nào nữa, hãy comment hoặc inbox cho page nhé!

Nếu bạn muốn được review CV, hãy ping cho chúng mình nhé! Chúng mình sẽ review và trả lời bạn sau khoảng 1 tuần!

Chúc bạn sớm tìm được công việc phù hợp!

🔥Series chia sẻ kinh nghiệm apply các vị trí DA/BI/Analytics! (P4)🔥

PHẦN 4: TECHNICAL ASSESSMENT - Kinh nghiệm những vòng technical mình đã trải qua!

Technical Assessment là một những vòng quan trọng khi bạn ứng tuyển các vị trí Data Analyst/BI/Analytics. Vòng này có thể được diễn ra dưới nhiều hình thức, ví dụ như:

🔥 Technical Test: bạn sẽ được cho 1 bài test và làm trong thời gian nhất định, có thể là online test (tầm 1-3 tiếng) hoặc bạn sẽ có thời gian khoảng 2-7 ngày để làm bài test. Các bài test có thể yêu cầu bạn giải các câu hỏi liên quan tới SQL, Python, hoặc/và cũng có thể cho bạn 1 business case study với dataset và yêu câu bạn phân tích data, tìm ra insight và trả lời các câu hỏi, thậm chí là trình bày những output của bạn vào một file powerpoint hoặc một dashboard.

🔥 Technical Interview: Bạn sẽ được hỏi những câu hỏi về các chủ đề technical khác nhau (SQL, Python, Visualization, Product Metrics…). Ngoài ra, mình cũng từng trải qua live coding test, bạn sẽ nhận đề bài trực tiếp, có khoảng 10-15 phút để hiểu, clarify câu hỏi và code để ra được output. Trong quá trình code, bạn phải đưa ra “thought process” của bạn nữa.

🔥 Bạn sẽ cần chuẩn bị gì để vượt qua vòng này?

👉 Review lại các kiến thức technical, ví dụ như SQL, Python, Visualization, EDA, Hypothesis testing, Product Metrics. Hãy luyện giải một số câu để giúp các kiến thức ùa về.

👉 Reflect lại những kinh nghiệm liên quan tới technical của bản thân, các dự án analytics mà bạn đã trải qua. Note ra những key highlight và key learning ở từng topic để bạn có thể show off trong buổi phỏng vấn.

👉 Thực hiện hoặc xem lại ít nhất một end-to-end data analysis project để bạn nắm chắc các bước căn bản khi thực hiện một dự án data analysis, đỡ bị cảm giác không biết nên đi đâu về đâu, lạc lối trong 1 đống data!

👉 Trong quá trình làm test hoặc phỏng vấn, nếu bạn chưa rõ chỗ nào, thì hãy tự tin hỏi lại để chắc chắn bạn hiểu đúng ý câu hỏi trước khi đưa ra câu trả lời của bạn.

👉 Dù hình thức nào đi nữa, khi bạn đã nắm chắc các kiến thức, luyện tập các câu hỏi, thực hiện các projects và có một lối tư duy logic thì mình tin bạn sẽ vượt qua được vòng này!

Good Luck các bạn!

Inbox cho chúng mình hoặc comment nếu bạn có câu hỏi nào nhé!

----
Link P1: CHUẨN BỊ CV: https://bit.ly/3zn53ln
Link P2: JOB SEARCH STRATEGY: https://bit.ly/3mgMUCC
Link P3: FIRST INTERVIEW ROUND: INITIAL SCREENING: https://bit.ly/3o6w4qK

🔥Series chia sẻ kinh nghiệm apply các vị trí DA/BI/Analytics! (P3)🔥

PHẦN 3: FIRST INTERVIEW ROUND: INITIAL SCREENING (Phone Screening/HR Interview)

Chúc mừng bạn đã vượt qua vòng CV và đến với vòng phỏng vấn đầu tiền: Initial Screening. 🎉🎉🎉

(📢Note: Các công ty khác nhau có thể có số lượng các vòng phỏng vấn khác nhau, với những tên gọi khác nhau. Trong loạt bài này, mình sẽ đề cập tới những vòng phỏng vấn phổ biến.)

Thông thường, mình thấy HR sẽ call bạn qua điện thoại và tiến hành interview qua call luôn, hoặc họ sẽ mail và book 1 cái online call qua Zoom tầm 15 phút với bạn.

🔥 1. Mục đích của vòng này là gì? Và những câu hỏi nào thường gặp?

👉 Đánh giá xem bạn có đáp ứng được những yêu cầu, trình độ cơ bản (basic qualifications) cho vị trí bạn đang ứng tuyển, ví vụ như về mặt giáo dục, kinh nghiệm và technical skills.

- Can you introduce yourself?
- Can you share about your working experience? What are some analytics projects you have worked on?
- How do you assess your technical skills?
- Which business domain do you have experience in?

👉 Đánh giá mức độ hứng thú (interest) của bạn đối với vị trí (và công ty)

- Why are you interested in this position? What is your expectation for this new job? Họ cũng có thể hỏi Why are you leaving your current company?
- What do you know about the company or our products? (thường sẽ hỏi nếu họ set call với bạn qua zoom)

👉 Ngoài ra, vòng này cũng có thể được dùng để đánh giá độ phù hợp của bạn với văn hóa công ty, hay mức lương bạn mong muốn, hay trình độ tiếng anh, giao tiếp cơ bản của bạn.

- What is your working style?
- How do you work in a team?
- What is your expected salary?

🔥 2. Bạn cần chuẩn bị gì?

👉 Mình luôn tin rằng kết quả của các vòng interview sẽ phụ thuộc rất nhiều vào sự chuẩn bị của bạn. Với những câu hỏi trên, ngoại trừ những câu hỏi cụ thể liên quan tới công ty, bạn đều có thể tự chuẩn bị trước để không bị rối khi nhận được 1 cuộc phỏng vấn qua điện thoại.

👉 Straight to the point, highlight your impacts:
Đây là kinh nghiệm của mình trong tất cả các vòng, không chỉ riêng vòng này, khi nói về kinh nghiệm bản thân. Trả lời thẳng vào câu hỏi, hạn chế lòng vòng. Khi nói về kinh nghiệm, nên đề cập tới impacts của bạn trong các công việc.

👉 Review lại CV và chắc chắn rằng bạn nhớ hết tất cả các ý, con số bạn viết trên CV, lỡ có bị hỏi mà không nhớ thì cũng xuiiii.

Nhìn chung thì với một sự chuẩn bị kỹ càng thì khả năng bạn qua vòng này là cao. Chúc bạn chuẩn bị thật tốt cho vòng này, và hẹn bạn ở vòng phỏng vấn tiếp theo!

Inbox cho chúng mình hoặc comment nếu bạn có câu hỏi nào nhé!


----
Link P1: CHUẨN BỊ CV: https://bit.ly/3zn53ln
Link P2: JOB SEARCH STRATEGY: https://bit.ly/3mgMUCC

🔥Series chia sẻ kinh nghiệm apply các vị trí DA/BI/Analytics! (P2)🔥

PHẦN 2: JOB SEARCH STRATEGY

Một số tips mà mình đúc kết được trong quá trình tìm jobs để apply.

🔥 1. Hãy chăm chút LinkedIn của bạn
👉 Với mình thì LinkedIn vẫn là một nền tảng chất lượng nhất để apply các jobs. Hãy bắt đầu build profile LinkedIn của bạn, kết nối với những người trong ngành, tương tác với những posts mà bạn thấy bổ ích. Ngoài việc chủ động search các công việc, dần dần LinkedIn cũng sẽ chủ động recommend cho bạn những job phù hợp.

👉 Ngoài LinkedIn thì mình thấy VietnamWork, ITViet cũng là những nền tảng uy tín mà bạn có thể lên để search.

👉 Bạn cũng đừng quên rằng bạn có thể lên website tuyển dụng của các công ty để apply trực tiếp.

🔥 2. Bạn không nhất thiết phải đáp ứng đủ 100% yêu cầu thì mới nên apply.
👉 Chứ mà đáp ứng được 100% thì bạn phải question lại rằng công việc đó có khác gì so với công việc hiện tại, bạn có nhiều rooms for improvement ở công việc đó.

👉 Nếu bạn đọc và cảm thấy mình đáp ứng được từ 40-50% là apply được rồi. Trong quá trình phỏng vấn, bạn vẫn còn thời gian để chuẩn bị. Và chính những lúc chuẩn bị, ôn lại những kiến thức, câu hỏi mà bạn chưa tự tin mới thực sự giúp bạn có thêm nhiều kinh nghiệm. Nhiều khi công ty họ list yêu cầu quá trời quá đất vậy chứ thực ra nó cũng không tới nỗi vậy =D

🔥 3. Referral
Nếu bạn đang muốn apply vào một công ty và trong network của bạn có người đang làm công ty đó, bạn có thể nhờ họ refer bạn vào. Nghĩa là họ sẽ chuyển CV của bạn trực tiếp tới HR hoặc qua chương trình referral của họ. Một số lợi ích của việc này như:
👉 Thời gian được HR hồi đáp thường sẽ nhanh hơn. Vì họ có thể ưu tiên các ứng viên từ các nguồn referral, vì ít nhất nguồn này có những sự uy tín nhất định (được giới thiệu từ những người đang làm trong công ty).

👉 Bạn có thể chủ động hỏi (một cách phù hợp) về status của application của bạn thông qua người refer bạn. Họ có thể kiểm tra trên hệ thống referral của công ty, hoặc họ sẽ chủ động hỏi HR giúp bạn.

👉 Bạn có thể hỏi người refer bạn những insights về công ty và văn hóa, họ có thể kết nối bạn với những người khác để bạn có thể hỏi sâu hơn về vị trí công việc.

👉 Mặc dù người refer bạn sẽ thường nhận được một khoản bonus nếu bạn được nhận vào công ty và vượt qua phỏng vấn, bạn nên biết ơn về việc giúp đỡ này từ họ.

Nếu bạn có những tips gì khác trong việc job search thì share cho mình và mọi người cùng biết nhé!

----
Link P1 - CHUẨN BỊ CV: https://bit.ly/3zn53ln

🔥Series chia sẻ kinh nghiệm apply các vị trí DA/BI/Analytics! (P1)🔥

PHẦN 1: CHUẨN BỊ CV

Hãy trau chuốt CV của bạn để tăng tỉ lệ vượt qua vòng gửi xe nhé! Với kinh nghiệm cá nhân, mình có 1 số tips khi chuẩn bị CV như sau:

🔥 1. Quantify your impact
Đừng copy paste y chang phần job description vào CV. Hãy cố gắng dùng những metrics liên quan để đo lường impact những công việc của bạn. Ví dụ như:

👉 Conducted XX in-depth analyses on XX, contributing to an increase in user engagement/retention/revenue by XX%.

👉 Designed and built XX dashboards for business performance monitoring, with a client satisfaction rate of X/10.

🔥 2. Làm nổi bật technical skills
Có nhiều cách để bạn có thể làm nổi bật technical skills.
👉 Thông qua kinh nghiệm làm việc. Bạn có thể nếu khi thực hiện các bài phân tích, bạn đã sử dụng những kiến thức, model, tool gì.

👉 Thông qua các chứng chỉ, khóa học trong trường, khóa học online liên quan

👉 Bạn hoàn toàn có thể làm hẳn 1 phần riêng về TECHNICAL KNOWLEDGE AND SKILLS để đề cập tất cả những kỹ năng và kiến thức technical mà bạn có.

👉 Nếu bạn là người chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc, bạn có thể thêm mục DATA PROJECTS để vừa show cả techincal skills và business sense của bạn, vừa cho thấy bạn có chủ động làm dự án để có kinh nghiệm

🔥 3. Các vấn đề về format CV
👉 CV nên 1 trang, nhiều lắm là 2 trang.

👉 Kiểm tra kỹ chính tả, ngữ pháp, cách diễn đạt. Kiểm tra kỹ chính tả, ngữ pháp, cách diễn đạt. Kiểm tra kỹ chính tả, ngữ pháp, cách diễn đạt. Quan trọng nên phải nói 3 lần ạ. Hãy nhờ 1 người bạn tin tưởng và có kinh nghiệm feedback CV giúp bạn.

👉 Format CV thì mình nên dùng format này cho chuyên nghiệp: https://docs.google.com/document/d/1Db_IVc21_1KWa25dbZKh6wiMhRCLWo5w/edit

👉 Ai còn xài format của TOPCV thì làm ơn xóa cái chữ TOPCV ở cuối page!

👉 Ảnh mà không phải ảnh professional thì cũng nên cân nhắc xem có nên bỏ vô không, không có cũng khum sao.

🔥 4. Additional Information:
👉 Ngoài những thông tin chính như Education, Working Expereince, Technical Knowledge and Skills, Data Projects (nếu cần), những thông tin khác như hoạt động ngoại khóa, ngôn ngữ, kĩ năng lãnh đạo… bạn có thể để vào một mục là Additional Information để cho gọn gàng.

Nếu bạn có những tips gì khác trong việc chuẩn bị CV thì share cho mình và mọi người cùng biết nhé!

🔥🔥🔥 FREE DATA ANALYST BOOTCAMP from “Alex The Analyst” Youtube Channel 🔥🔥🔥

🔥 Bootcamp này sẽ dạy bạn:

👉 SQL: Khá đầy đủ các kiến thức về SQL (có cả các topic nâng cao như CTE, Window Function, Stored Procedures). Theo sau đó là 2 projects giúp bạn áp dụng những kiến thực vào dự án thực tế, dùng SQL cho data exploration và data cleaning.

👉 EXCEL: Học phân tích dữ liệu bằng EXCEL: pivot table, các hàm excel, conditional formating, charts… Và theo sau đó cũng là 1 dự án mà bạn có thể làm và bỏ vào portfolio của mình.

👉 Visualization: học visualization bằng Tableau và PowerBI cùng 2 dự án đi kèm.

👉Python for beginner: các khái niệm cơ bản tron Python như variable, data type, for/while loop, function. Bạn có thể tự học thêm về Numpy, Pandas và 1 số thư viện visualization như Matplotlib, Seaborn để có thể bắt đầu làm các phân tích dữ liệu bằng Python nhé.

🔥🔥🔥 Nhìn chung, điểm nổi bật của khóa Bootcamp này là bạn sẽ thực hiện rất nhiều dự án và bạn hoàn toàn có thể đưa những dự án này vào CV lúc đi xin việc, đặc biệt dành cho những bạn mới bắt đầu!

👇 Link ở comment:

🔥🔥🔥 New Content Series: Beyond a Data Term 🔥🔥🔥

Đây sẽ là một chuyên mục giới thiệu về các định nghĩa, kiến thức hay kể cả kinh nghiệm liên quan tới Data Science thông qua một “Term”. Hãy cùng chờ đón những bài học và kiến thức nào ẩn sau những chiếc “Term” có vẻ vô tri vô giác nhé!

⚡ Tìm tài liệu giải business case ở đâu? ⚡

🔥TẠI POST NÀY! 300 case study chất lượng cho bạn luyện dài dài!

Như ở một post trước mình có đề cập, công việc của một Data Analyst là “Support business teams to solve business problems and make decisions”. Vì vậy, bạn bắt buộc phải có những kỹ năng tiếp cận một vấn đề và giải quyết vấn đề đó.

Để giúp nâng cao kỹ năng này, việc giải case study chính là một trong những phương pháp hiệu quả. Nhìn chung, luyện tập giải case sẽ giúp bạn:

👉 Cải thiện kĩ năng giải quyết vấn đề và tăng business acumen: học cách tiếp cận và tìm hiểu một vấn đề, structure vấn đề, đào sâu từng phần của vấn đề, đưa ra kết luận và recommendations.

👉 Tăng kỹ năng giao tiếp và trình bày vấn đề, kết luận

👉 Có nhiều insights từ nhiều industry khác nhau

👉 Luyện tập mental math, đầu nhạy số

👉 Bước chuẩn bị tốt cho các câu hỏi và vòng phỏng vấn mà ở đó nhà tuyển dụng tập trung kiểm tra business sense và kĩ năng problem solving của bạn thay vì technical.

Sẽ có nhiều nguồn giúp các bạn có thể tìm case study để luyện tập, ví dụ như cuốn sách nổi tiếng như Case In Point, một số website uy tín như CaseCoach. Và đặc biệt, một nguồn case dồi dào và uy tín đó chính là từ những CLB Management Consulting thuộc các trường ĐH trên thế giới.

🔥🔥🔥 Hãy COMMENT email của bạn nếu bạn mong muốn nhận được bộ tài liệu gồm 23 cuốn với khoảng 300 case study tới từ những CLB các trường ĐH lớn như Harvard, Wharton, Yale, Kellogg, NYU,Darden, …

🔥🔥🔥 Mình sẽ tổng hợp và gửi tài liệu tới các bạn vào tuần sau

⚡ Thị trường việc làm Data Analyst liệu có bão hòa? ⚡

Đây là câu hỏi nhiều người đang quan tâm (đặc biệt trong giai đoạn tình hình chung của thị trường lao động có vẻ ảm đạm hơn). Mình xin phép được đưa ra quan điểm của mình như sau.

👍 1. Thị trường bão hòa nghĩa là gì?
Bão hòa thị trường (Market Saturation) xảy ra khi khối lượng cho một sản phẩm hoặc dịch vụ trong một thị trường đã được tối đa hóa. Nôm na nghĩa là đó là thời điểm mà số lượng công việc dành cho DA trong thị trường đạt tới ngưỡng tối đa và rất khó để tăng trưởng.

👍 2. Trước khi trả lời trực tiếp cho câu hỏi, mình có 2 nhận định sau:

🔥 - Đầu tiên, nhu cầu phân tích dữ liệu sẽ ngày càng tăng trong tương lai. Các công ty đang chạy đua nhau trong hành trình số hóa (digitalization), xây dựng hạ tầng cơ sở dữ liệu và đẩy mạnh ứng dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh. Ở Việt Nam, hành trình này vẫn đang ở những giai đoạn đầu và hứa hẹn sẽ phát triển mạnh mẽ. Thiệt là một tín hiệu tích cực!

🔥 - Thứ 2, nhu cầu phân tích dữ liệu tăng dẫn tới việc làm cho DA sẽ tăng trong ngắn hạn (khoảng 1-3 năm) (với những ảnh hưởng xấu của kinh tế thì thị trường sẽ có ups and downs). Tuy nhiên, nó không đồng nghĩa với trong dài hạn, số lượng công việc DA vẫn tăng vì:

+ Mọi người đã, đang và sẽ cải thiện kĩ năng phân tích dữ liệu (data analysis). Rồi một ngày không xa, sử dụng SQL và phân tích data sẽ trở thành một kỹ năng quốc dân như việc xài Excel. Chính vì vậy, mặc dù nhu cầu phân tích dữ liệu tăng, nhưng số lượng người biết và giỏi kỹ năng này cũng tăng, thì những đầu công việc (scope) nào thực sự cần tới một bạn Data Analyst để làm?

+ Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ như hiện nay, những công việc cơ bản sẽ dần được tự động hóa hết. Việc lấy data và phân tích cơ bản đã, đang và sẽ được tự động hóa.

👉👉👉 Nên là, thị trường có bão hòa hay không, theo mình cũng chả còn quan trọng để mà trả lời. Câu hỏi bạn nên đi trả lời đó là: Trong một thị trường mà biết rằng nhu cầu phân tích dữ liệu sẽ tăng trong dài hạn, song song với việc số lượng người giỏi về kỹ năng này cũng tăng, bạn nên chuẩn bị gì để không bị thay thế trong tương lai? Để bạn vẫn có thể tạo ra những giá trị mà người ta cần bạn?

Bạn có thể tham khảo series “Học và Làm gì để trở thành 1 Data Analyst giỏi?” để có thêm những gợi ý cho bản thân.

🔥🔥🔥 Lời cuối mình muốn nói là, việc thị trường với 2 sự tăng trưởng: nhu cầu phân tích dữ liệu và số người có thể làm được data là một điều hết sức tích cực, là sự phát triển tất yếu. Đó cũng là động lực để bạn quyết tâm hơn trong việc học và công việc. Một khi bạn đã có kinh nghiệm làm việc, và luôn cải thiện bản thân, cập nhật những thay đổi xung quanh, thì … sợ gì, chill đi bạn ơi =)))