Khám phá cách đo lường động lực cho doanh nghiệp và cá nhân dựa trên dữ liệu Doanh nghiệp của bạn đang làm gì để thúc đẩy động lực nhân sự? Áp dụng các hình thức khen thưởng - kỷ luật hay xây dựng môi trường làm việc phát triển, chính sách linh hoạt, đâu mới là cách làm đúng? Làm sao để đo lường một yếu tố dường như “cảm tính” và “vô hình” như động lực?

Nghe nói Python, Node JS, Java hay R đều có thể dễ dàng “mở khóa” các website và thu thập dữ liệu. Thế nhưng nhiều bạn lại chẳng biết lập trình là gì. Cũng chẳng có ngôn ngữ lập trình nào có thể học trong ngày một ngày hai. Vậy phải làm sao? Số Premium Webinar - Datathon #15, Smart Data sẽ giới thiệu Power Automate Desktop - xây dựng quy trình “cào” web mà không cần biết bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Datathon lần này sẽ chào đón sự trở lại của anh Dương Trung Kiên - Giám đốc Vận hành Smart Data với các nội dung: 1. Khả năng cào dữ liệu ít ai biết của Power Automate Desktop 2. Cách crawl data từ website bằng Power Automate Desktop cho Non-IT 3. Ứng dụng: Hướng dẫn bóc tách thông tin danh sách sản phẩm trên Shopee

Tối nay gió mùa Đông Bắc về, nhưng người làm dự báo thời tiết đã có thể đưa ra thông tin này từ 10 ngày trước. Điều gì khiến họ dự báo được như vậy? Câu trả lời là dựa vào dữ liệu. Từ xa xưa, con người đã bắt đầu dự báo thời tiết bằng việc quan sát hình dạng của đám mây và chiêm tinh học. Rồi trải qua nhiều thiên niên kỷ, cái máy móc đo đạc dần dần phát triển khiến người làm dự báo thời tiết có thể biết các thông số nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió, áp suất khí quyển được đo tại các vị trí khác nhau. Vậy chính xác dữ liệu đóng vai trò như thế nào trong ngành khí tượng thủy văn? Dữ liệu khí tượng được ứng dụng như thế nào vào đời sống? Trong số Data trong muôn nghề đầu tiên, Datathon đã mời chị Nguyễn Thanh Bình - Dự báo viên của Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia tới và thảo luận các chủ đề chính như sau: Phần 1: Công việc của một người làm dự báo khí tượng là gì? Dữ liệu họ tiếp xúc và xử lý mỗi ngày có gì đặc biệt? Phần 2: Case study: Dự báo El Nino mùa 2023-2024 tác động tới Việt Nam như thế nào? Phần 3: Giới thiệu các loại biểu đồ Visual dự báo căn bản. Phần 4: Một số ứng dụng thông tin dự báo thời tiết, khí hậu cho các lĩnh vực kinh tế xã hội: dầu khí, điều tiết hồ thủy điện và nông nghiệp

Tiếp nối sự hưởng ứng với Nhật ký nghề DA số 1, số thứ 2 của chương trình này sẽ trở lại với Cộng đồng Datathon trong tuần tới. Trong số thứ 2, Anh Phan Minh Hoàng - Data Insights Analyst tại Pulse Energy Alliance LP - một doanh nghiệp điện lực tại New Zealand - sẽ có mặt và chia sẻ tới cộng đồng góc nhìn từ một DA học tập và làm việc tại nước ngoài. Những khó khăn khi tìm job DA, cản trở về văn hóa cùng đặc điểm nghề DA tại môi trường nước ngoài sẽ được diễn giả chia sẻ. Đồng thời, bên cạnh các chia sẻ của Hoàng, diễn giả quen thuộc của Data - Anh Lê Trung Thực cũng sẽ tham gia đưa ý kiến và mổ xẻ tương lai của nghề DA bằng những cách tiếp cận khác nhau. Trong thời lượng 1 tiếng 30 phút, 2 diễn giả sẽ giải mã các câu hỏi: Theo đuổi nghề DA cần quan tâm những kiến thức và kỹ năng gì? Việc học DA bài bản khác gì với người tự học? Quá trình tìm việc DA ở nước ngoài như thế nào? Thách thức nào với du học sinh Việt Nam để pass job DA Làm DA trong môi trường quốc tế có những đặc điểm gì? Nhu cầu nghề DA trong những năm tới ở thị trường nước ngoài hay Việt Nam sẽ nóng hơn? Với hơn 2 năm kinh nghiệm làm việc của Hoàng tại New Zealand cùng góc nhìn 12 năm kinh nghiệm từ anh Thực, Nhật ký nghề DA #2 hứa hẹn mang tới những điều bổ ích cho các bạn đang theo đuổi sự nghiệp DA. Đừng bỏ lỡ nhé!

Anh chị nhìn thấy dữ liệu cần crawl ở khắp mọi nơi: báo cáo, báo chí, bình luận trên mạng xã hội, các thảo luận trên forum, bài blog trên một loạt website,... Cả trăm cả triệu trường thông tin khác nhau cần được kéo về một mối để phân tích và hỗ trợ đưa ra các quyết định kịp thời. Làm thế nào đây? Nếu không thể thu thập thông tin bằng “cơm”, thì Python chính là dành cho anh chị. Được coi là công cụ tốt nhất cho việc thu thập dữ liệu trên từ nhiều domain khác nhau, Python là chìa khóa để mở mọi cánh cửa ngăn cách giữa anh chị và các dữ liệu cần thiết. Để tìm hiểu thêm về cách Python “kéo” dữ liệu, mời bạn tham gia ngay Datathon số 12 với các nội dung chính sau: 1. Vai trò của bước Crawl Data trong việc phân tích dữ liệu 2. Python có thể thu thập crawl dữ liệu từ những đâu? - Giới thiệu những cấu trúc website mà bạn có thể lấy dữ liệu và hơn thế nữa 3. Nguyên tắc bóc tách dữ liệu - đọc ghi file table làm sao cho nhanh chóng trong 10 phút 4. Hướng dẫn lấy dữ liệu từ 1 website cấu trúc HTML bằng Python

Số đầu tiên của Nhật ký nghề DA sẽ có sự xuất hiện của một speaker rất đặc biệt: Anh Đinh Minh Phúc - Head of Data VOLIO VIETNAM. Hiện VOLIO VIETNAM là công ty công nghệ chuyên phát triển ứng dụng và trò chơi cho thiết bị di động với trên 10 triệu người dùng hàng ngày, với nhiều ứng dụng đạt t 1 trên thị trường Việt Nam cũng như thế giới. Tại chương trình, anh Phúc cùng speaker rất quen thuộc tại Datathon là anh Lê Trung Thực, Nhà sáng lập, Giám đốc Đào tạo Smart Data sẽ cùng nhau chia sẻ thảo luận về các chủ đề: 1. Khó khăn của Fresher, Non IT khi tới với nghề Data Analyst 2. Áp lực của vị trí Junior Data Analyst trong doanh nghiệp, và các kỹ năng cần có để vượt qua 3. Lộ trình từ Junior đến Senior Data Analyst ra sao? 4. Tương lai của người làm phân tích dữ liệu tại các doanh nghiệp ít hàm lượng công nghệ cao 5. Q&A cùng diễn giả Với trải nghiệm phát triển từ fresher non-IT tới vị trí Senior DA tại doanh nghiệp công nghệ, những câu chuyện của anh Phúc và anh Thực hứa hẹn mang tới rất nhiều điều hữu ích cho những bạn đang theo đuổi lộ trình thành nghề DA. Nếu bạn đang là fresher muốn tham gia lĩnh vực DA? Hay bạn đang học DA nhưng vẫn còn khá mông lung về nghề nghiệp này và khả năng PASS JOB tương lai thì sự kiện này sẽ có những câu trả lời xác đáng nhất đấy. Tham dự ngay nhé Cộng đồng Datathon ơi!

Chi phí ngày càng bị độn lên gấp nhiều lần, hàng trăm nhân sự phải “nai lưng” giải quyết các vấn đề mới phát sinh mỗi ngày, vấn đề cũ thì ở đó mãi không tiến triển kể cả khi bạn đã theo dõi các dữ liệu và điều phối sát sao mỗi ngày? Thực tế là: Nhiều doanh nghiệp dường như “bỏ quên” thao tác phân tích vấn đề để tìm ra ưu tiên. Điều này khiến mọi nhóm vấn đề đều trở nên quan trọng như nhau, để rồi doanh nghiệp oằn mình phân tán nguồn lực nhằm giải quyết. Bản đồ Issue Tree MECE từ lâu nổi tiếng có tác dụng trong việc tái cân bằng các nguồn lực. Tuy nhiên, với NGƯỜI LÀM DỮ LIỆU sử dụng Issue Tree MECE ra sao trong từng trường hợp kinh doanh không phải là điều dễ dàng. Để đào sâu hơn về cách sử dụng Issue Tree MECE trong việc phân tích dữ liệu giải quyết vấn đề kinh doanh, mời bạn tham gia Datathon số 10 vào thứ 7 tuần này!

Tập trung vào cốt lõi, không bỏ sót vấn đề trong dữ liệu kinh doanh là những ưu điểm không thể bỏ qua của Mô hình Issue Tree MECE. Là mô hình “bản đồ cây” khá dễ hiểu, nhưng ứng dụng như thế nào để tối ưu hiệu quả là điều không đơn giản cho người làm dữ liệu nói riêng và các doanh nghiệp nói chung. Mô hình Issue Tree là gì? Cách áp dụng nguyên tắc MECE ra sao để không bỏ sót vấn đề? Mời bạn cùng tham gia Datathon số 9 để thảo luận cùng Smart Data nhé!

Được coi là “chiếc kính hiển vi” trong tất cả các loại biểu đồ thống kê, Scatter Diagram được sử dụng để lập kế hoạch và giám sát các hoạt động nhằm cải thiện các vấn đề liên quan đến chất lượng trong một tổ chức. Không chỉ có vậy. Nếu bạn muốn tìm hiểu mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết quả của một sự việc bất kỳ hay đánh giá hai kết quả gần giống nhau có phải do cùng một sự kiện gây ra hay không? Kiểm thử các giả thuyết kinh doanh. Hãy thử sử dụng Scatter Diagram. Vậy cách vẽ Biểu đồ Phân tán Scatter Diagram như thế nào? Sử dụng công cụ thống kê tuyệt vời này trong thực tế ra sao? Mời bạn tham dự Datathon số 8 để tìm hiểu thêm

Xây dựng các Dashboard từ xác định mục tiêu - bối cảnh đến hoàn thiện như thế nào? Mời bạn tham dự Datathon số 7 với các nội dung chính như sau: 1. Quy chuẩn thể hiện thông tin trong các dạng Dashboard khác nhau là gì? 2. Biểu đồ nào được sử dụng trong Operation Dashboard và Tactical Dashboard? 3. Biểu đồ nào được sử dụng để thể hiện sự tăng trưởng tương quan trong Analytical Dashboard? 4. Làm thế nào để biến Dashboard thành công cụ kể chuyện dữ liệu? 6. Dashboard Marketing được xây dựng như thế nào, từ bối cảnh đến hoàn thiện?