-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
BA, Data Analyst, Product Owner và Project Manager là bốn vai trò quan trọng trong quá trình phát triển sản phẩm và quản lý dự án. Mỗi vị trí đại diện cho một góc nhìn khác nhau: BA tập trung vào nghiệp vụ, Data Analyst khai thác dữ liệu, Product Owner định hướng sản phẩm, còn Project Manager đảm bảo tiến độ và nguồn lực. Hiểu rõ sự khác nhau và cách phối hợp giữa các vai trò này giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu quả làm việc và đạt được mục tiêu chung.
Trong môi trường doanh nghiệp, kỹ sư nhúng không chỉ làm việc với vi điều khiển hay firmware cơ bản mà còn phải đối mặt với nhiều bài toán thực tế như tối ưu tài nguyên phần cứng, debug lỗi hệ thống, giao tiếp giữa các thiết bị, đảm bảo hiệu năng và đáp ứng deadline dự án. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ những vấn đề mà kỹ sư nhúng thường gặp khi đi làm, từ đó có định hướng học tập và phát triển kỹ năng phù hợp với yêu cầu thực tế của doanh nghiệp.
Lập trình nhúng là lĩnh vực đòi hỏi tư duy logic và hiểu biết phần cứng, vì vậy người mới bắt đầu rất dễ mắc sai lầm trong quá trình học. Việc nhận diện sớm những lỗi phổ biến khi học lập trình nhúng sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian, công sức và học đúng hướng ngay từ đầu. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chia sẻ top 5 lỗi phổ biến của người mới học lập trình nhúng cùng cách khắc phục hiệu quả, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc và tiến bộ nhanh hơn.
Trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam ngày càng chuyển dịch sang vận hành bằng dữ liệu, nhu cầu tuyển dụng Data Analyst tăng mạnh. Tuy nhiên, với những bạn mới học hoặc chuyển ngành, câu hỏi thường gặp nhất là: “Không có kinh nghiệm thì làm sao viết CV cho đủ thuyết phục?”
Trong tuyển dụng phân tích dữ liệu năm 2025, “project” là yếu tố quan trọng nhất để đánh giá năng lực ứng viên, đặc biệt với những người mới hoặc chuyển ngành. Một project được trình bày tốt có thể mạnh hơn cả 1–2 năm kinh nghiệm, bởi nó phản ánh trực tiếp khả năng phân tích, tư duy logic và cách bạn tạo ra giá trị từ dữ liệu.
Việc học Data Analyst khi đang đi làm là thách thức với nhiều người vì quỹ thời gian hạn hẹp và áp lực công việc. Tuy nhiên, với cách sắp xếp hợp lý, lựa chọn lộ trình phù hợp và áp dụng phương pháp học thông minh, bạn hoàn toàn có thể cân bằng giữa công việc và việc trau dồi kỹ năng phân tích dữ liệu. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ những chiến lược tối ưu thời gian, giữ động lực và học hiệu quả ngay cả khi lịch làm việc dày đặc.
Trong bối cảnh bùng nổ dữ liệu, nhiều người học phân tích dữ liệu (Data Analyst) đang đặt câu hỏi: “Liệu Python có bắt buộc không? Hay chỉ cần Excel, SQL và Power BI là đủ?”
Câu hỏi này đang gây tranh luận lớn, bởi mỗi doanh nghiệp lại có kỳ vọng khác nhau. Tuy nhiên, thị trường Việt Nam năm 2025 đang dần cho thấy một xu hướng rõ ràng hơn.
Tự học Data đang trở thành lựa chọn của rất nhiều bạn trẻ, nhưng không ít người mất tới 6 tháng – thậm chí lâu hơn – mà vẫn không đạt được kết quả như mong muốn. Lý do không phải vì Data quá khó, mà vì bạn đang mắc những sai lầm phổ biến khiến lộ trình học trở nên dài hơn và kém hiệu quả. Bài viết này sẽ giúp bạn nhận diện những lỗi thường gặp và cách khắc phục, để hành trình chinh phục Data của bạn trở nên rõ ràng, tiết kiệm thời gian và đạt kết quả tốt hơn.
Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để ra quyết định, Data Analyst không còn chỉ được đánh giá dựa trên khả năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Các chuyên gia tuyển dụng cho rằng từ năm 2025 trở đi, những kỹ năng mềm mới chính là yếu tố quyết định để một Data Analyst được trọng dụng, thăng tiến và tham gia sâu hơn vào chiến lược kinh doanh.
