-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
Một Data Analyst giỏi không chỉ biết phân tích dữ liệu mà còn luôn cẩn trọng trong từng bước trước khi gửi báo cáo cuối cùng. Những thói quen nhỏ nhưng quan trọng như kiểm tra tính chính xác của dữ liệu, đảm bảo trực quan hóa rõ ràng, và trình bày insight dễ hiểu giúp họ tạo nên những report chuyên nghiệp và đáng tin cậy.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng đi qua các thách thức chính, best practices và lưu ý kỹ thuật dành cho thiết kế PCB trong môi trường nhúng (embedded systems) — từ quản lý nhiệt, tín hiệu tốc độ cao, EMC/EMI, mật độ linh kiện tới thiết kế lớp mạch, vật liệu, v.v.
Bạn đã bao giờ tung ra một tính năng mới, háo hức chờ phản hồi… rồi nhận lại sự im lặng đến đáng sợ chưa?
Hoặc tệ hơn — vài tuần sau, nhận được những lời phàn nàn rằng “chức năng này không như kỳ vọng”?
Đó không phải vì bạn làm sản phẩm tệ, mà vì bạn chưa thực sự thiết lập được một vòng lặp phản hồi khách hàng hiệu quả.
.webp)
Copilot từng được xem là bước đột phá khi tích hợp AI vào Excel, nhưng đó chỉ là điểm khởi đầu. Giờ đây, Microsoft giới thiệu Agent Mode – chế độ hoạt động như một “bộ não” thông minh, giúp Excel không chỉ hỗ trợ, mà còn chủ động phân tích, đề xuất và tự động hóa các tác vụ phức tạp. Đây chính là bước tiến mới, mở ra kỷ nguyên làm việc với dữ liệu hiệu quả và linh hoạt hơn bao giờ hết.
.webp)
Trong kỷ nguyên dữ liệu, mọi doanh nghiệp đều nói về việc xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu – từ Data Warehouse, Data Lake, đến Data Mart.
Thế nhưng, có một thực tế thú vị là: rất nhiều người, kể cả người trong ngành, vẫn đang dùng nhầm 3 khái niệm này.
.webp)
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, Data Analyst (Chuyên viên Phân tích Dữ liệu) đang là một trong những nghề nghiệp hot nhất trên thị trường. Ở bất kỳ doanh nghiệp nào – từ startup đến tập đoàn lớn – vai trò của Data Analyst đều ngày càng trở nên quan trọng.
_11zon (1).webp)
Data Mindset – Khác biệt giữa “làm báo cáo” và “tạo giá trị thật”
Bạn có bao giờ cảm thấy mình học đủ các công cụ như SQL, Power BI, Python... nhưng khi bắt tay vào làm thì lại không biết bắt đầu từ đâu?
Bạn làm dashboard rất đẹp, báo cáo rất chi tiết, nhưng cuối cùng chẳng ai dùng, chẳng ai nhắc đến kết quả phân tích của bạn sau buổi họp?
👉 Nếu bạn thấy mình trong những câu chuyện đó, thì có thể bạn chưa có tư duy phân tích dữ liệu – Data Mindset.
.webp)
Trong thời đại mà “phân tích dữ liệu” không chỉ là kỹ năng mà còn là ngôn ngữ chung của doanh nghiệp, việc hiểu cách dùng data để giải quyết bài toán kinh doanh thực tế là điều khiến một Data Analyst khác biệt.
Và cuốn Business Case Interview Book for Data Analyst chính là người bạn đồng hành hoàn hảo để rèn luyện tư duy đó.
.webp)
Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, hầu như doanh nghiệp nào cũng có dashboard để theo dõi hiệu suất. Tuy nhiên, không phải dashboard nào cũng mang lại giá trị. Có những dashboard “đẹp như tạp chí” nhưng bị bỏ xó, ngược lại có những dashboard đơn giản lại trở thành công cụ không thể thiếu cho CEO mỗi ngày.
