10/09/2020
TRỌN BỘ VIDEO HƯỚNG DẪN CHI TIẾT THAM GIA NGÀNH
1. Overview về các vị trí trong ngành Khoa Học Dữ Liệu. Video cung cấp góc nhìn tổng quan về các vị trí Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer và bức tranh toàn cảnh của Khoa Học Dữ Liệu 2020
http://bit.ly/DS_Guide1
CÁC VỊ TRÍ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHUNG
2. Hướng dẫn tham gia vị trí Data Scientist cho các bạn có MBA hoặc chuyển ngành sang vị trí chuyên sâu về Khoa Học Dữ Liệu
http://bit.ly/DS_Guide2
3. Hướng dẫn công việc của vị trí Data Analyst hoặc vị trí Marketing Analyst chuyên về craw và xử lý dữ liệu trên mạng xã hội. Các công ty làm đo lường hành vi, nhận diện insight người dùng đang rất chút trọng vị trí này, đặc biệt trong lĩnh vực FMCG.
http://bit.ly/DS_Guide3
4. Tham gia vị trí Data Engineer hay Big Data Engineer. Vị trí này làm việc nhiều với các hệ thống và công nghệ xử lý phân tích dữ liệu lớn, thường xuyên làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu.
http://bit.ly/DS_Guide4
5. Trở thành chuyên gia về dữ liệu với vị trí Data Architect. Vị trí này có giao thoa công việc với vị trí Solution Architect. Kiến thức sử dụng cho vị trí này bạn có thể tìm hiểu qua môn học Phân tích và thiết kế hệ thống trong chương trình đào tạo ngành Công nghệ thông tin (Information Technology) hoặc Khoa học máy tính (Computer Science):
http://bit.ly/DS_Guide5
CÁC VỊ TRÍ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THEO NGÀNH
6. Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính: Vị trí Financial Analyst, Financial Engineering và Quantitative Finance. Bạn có thể tham gia công việc này ở các công ty như WorldQuant, Bloomberg chuyên sâu về các mô hình tài chính:
Part 1: http://bit.ly/DS_Guide6
Part 2: http://bit.ly/DS_Guide7
7. Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tin sinh học: Bioinformatics Analyst. Công việc yêu cầu hai mảng kiến thức, kỹ năng về Khoa học máy tính và Công nghệ sinh học. Bạn sẽ có lợi thế rất lớn khi tốt nghiệp ngành Khoa học máy tính/ Công nghệ sinh học để theo đuổi vị trí này và làm việc cùng với các viện nghiên cứu, nhà khoa học hàng đầu của cả hai lĩnh vực.
http://bit.ly/DS_Guide8
Case: http://bit.ly/DS_Guide9
8. Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực y sinh: Biomedical Analyst. Làm việc tại vị trí này bạn có cơ hội tham gia các phòng thí nghiệm trọng điểm hàng đầu của các nước trên thế giới và các viện nghiên cứu, trường đại học. Đặc biệt bạn sẽ đóng vai trò tiên phong trong y học thực nghiệm, y tế dự phòng, y tế công cộng, sinh học phân tử.
http://bit.ly/DS_Guide10
9. Phân tích dữ liệu trong khu vực công: Policy Analyst - trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong khu vực công. Vai trò của bạn sẽ làm việc với nguồn dữ liệu rộng lớn và khả năng tác động đến toàn bộ nền kinh tế xã hội. Bạn sẽ sử dụng các mô hình kinh tế lượng, tập trung vào các mô hình hồi quy và phương pháp dự báo.
http://bit.ly/DS_Guide11
KIẾN THỨC BỔ TRỢ
Toán học, xác suất, thống kê là nền tảng cho ngành Khoa học dữ liệu trong đó xác suất, thống kê là phân ngành của toán học. Bạn có thể tìm hiểu mối quan hệ này trong bài giảng đại chúng thú vị này nhé:
http://bit.ly/DS_Guide12
CÁM ƠN các giảng viên, chuyên gia, nhà khoa học trong ngành Khoa Học Dữ Liệu đã chia sẻ trong bộ video này:
- Tuan Q. Phan, Associate Professor of Marketing, University of Hong Kong
- GS Phạm Hi Đức, Trưởng khoa Tài chính định lượng, Trường Sau Đại Học ECE Paris
Nguyễn Nhật Quang - Ứng viên Nghiên Cứu Sinh Tiến Sỹ ngành Vaccine Immunology, University of Oxford
- Calvin Canh Tran, Senior Data Engineer tại Grab Singapore
- Rose Nguyen, thạc sỹ ngành Applied Analytics, Columbia University
- Vinh Luong, Deep Learning AI Scientist & Enterprise Architecture, Predictive Maintenance Lead of Arimo
- Phat Doan, Lead Data Science of Intermountain Healthcare
- Minh Le, CIO of Topica, Data Architect of Momo
- Trần Hữu Nhân, Trưởng bộ phận Customer Data tại Lazada Việt Nam
- TS Nguyễn Hiền, Nhà nghiên cứu sinh học phân tử tại Đại học Aalborg
- TS Lê Qúy Vang, Đại sứ NVIDIA, chuyên gia tư vấn Khoa Học Dữ Liệu và Hạ Tầng tại Đại học Aalborg
- PGS. TS Hồ Đăng Phúc, Trưởng phòng Xác suất và thống kê, Viện Toán học Việt Nam
- PGS.TS Đỗ Văn Thành, Nguyên Phó GĐ Trung tâm Thông tin và Dự báo KT-XH Quốc gia, Bộ Kế hoạch và Đầu tư
- PGS.TS Bùi Mỹ Hạnh, Giám đốc Trung tâm Phát triển chương trình đào tạo và Tư vấn nhân lực y tế, Trường Đại học Y Hà Nội
- PGS. TS Nguyễn Thị Trang, Phó tổng thư ký hội Y học di truyền Việt Nam
- NCS Nhan Nguyen, Data Analyst tại khoa Toxicogenomics, Đại học Maastricht, Hà Lan
