Data Analyst
2 āļāļģāđāļŦāļāđāļ / āđāļāđāļĄāđāļ§āļĨāļē / āļāļąāļāļāļĩ / āļŪāļēāļāļāļĒ
āđāļĢāļēāđāļāđāļ AhaSlides āļāļĢāļīāļĐāļąāļ SaaS (āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđāđāļāđāļāļāļĢāļīāļāļēāļĢ) AhaSlides āđāļāđāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđāļ§āļāļĢāđāļ§āļĄāļāļāļāļāļđāđāļāļĄāļāļĩāđāļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļđāđāļāļģ āļāļđāđāļāļąāļāļāļēāļĢ āļāļąāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē āđāļĨāļ°āļāļđāđāļāļđāļāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļ·āđāļāļĄāļāđāļāļāļąāļāļāļđāđāļāļĄ āđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļ§āļāđāļāļēāļĄāļĩāļāļāļīāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāđāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđ āđāļĢāļēāđāļāļīāļāļāļąāļ§ AhaSlides āđāļāđāļāļ·āļāļāļāļĢāļāļāļēāļāļĄ 2019 āļāļąāļāļāļļāļāļąāļāļāļđāđāđāļāđāļŦāļĨāļēāļĒāļĨāđāļēāļāļāļāđāļāđāļāļēāļāđāļĨāļ°āđāļ§āđāļ§āļēāļāđāļāļāļēāļāļāļ§āđāļē 200 āļāļĢāļ°āđāļāļĻāļāļąāđāļ§āđāļĨāļ
āđāļĢāļēāļĄāļĩāļŠāļĄāļēāļāļīāļāļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 30 āļāļ āļĄāļēāļāļēāļāđāļ§āļĩāļĒāļāļāļēāļĄ (āļŠāđāļ§āļāđāļŦāļāđ) āļŠāļīāļāļāđāļāļĢāđ āļāļīāļĨāļīāļāļāļīāļāļŠāđ āļŠāļŦāļĢāļēāļāļāļēāļāļēāļāļąāļāļĢ āđāļĨāļ°āđāļāđāļ āđāļĢāļēāđāļāđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļŠāļīāļāļāđāļāļĢāđāļāļĩāđāļĄāļĩāļŠāļēāļāļēāđāļāđāļ§āļĩāļĒāļāļāļēāļĄāđāļĨāļ°āļŠāļēāļāļēāļĒāđāļāļĒāđāļāļŠāļŦāļ āļēāļāļĒāļļāđāļĢāļāļāļĩāđāļāļģāļĨāļąāļāļāļ°āļāļąāļāļāļąāđāļāļāļķāđāļāđāļāđāļĢāđāļ§āđ āļāļĩāđ
āđāļĢāļēāļāļģāļĨāļąāļāļĄāļāļāļŦāļēāļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāđāļāđāļēāļĢāđāļ§āļĄāļāļĩāļĄāļāļāļāđāļĢāļēāđāļāļŪāļēāļāļāļĒ āļāļķāđāļāđāļāđāļāļŠāđāļ§āļāļŦāļāļķāđāļāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļĒāļēāļĒāļēāļĄāļāļāļāđāļĢāļēāļāļĩāđāļāļ°āļāļĒāļēāļĒāļāļāļēāļāļāļĒāđāļēāļāļĒāļąāđāļāļĒāļ·āļ
āļŦāļēāļāļāļļāļāļŠāļāđāļāļāļĩāđāļāļ°āļĢāđāļ§āļĄāļāļēāļāļāļąāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĨāļ·āđāļāļāđāļŦāļ§āļāļĒāđāļēāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§āđāļāļ·āđāļāļĢāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāđāļēāļāļēāļĒāļāļĢāļąāđāļāđāļŦāļāđāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļĢāļļāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļāļģāļāļēāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļāļāļāļāļđāđāļāļāļāļąāđāļ§āđāļĨāļ āļāļģāđāļŦāļāđāļāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļļāļ
āļāļļāļāļāļ°āļāļģāļāļ°āđāļĢ
- āļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļāļ§āļēāļĄāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāđāļāļāđāļāļāļģāļŦāļāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļēāļĒāļāļēāļ
- āđāļāļĨāļāđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļīāļāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļĨāļķāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļāļģāđāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļŪāđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ
- āđāļŠāļāļāđāļāļ§āļāļīāļāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāđāļ§āļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļļāļāđāļāļāļ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđ āļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āļāļēāļĢāļāļāļīāļāļąāļāļīāļāļēāļĢ āļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļāļļāļāļāļĨ ...
- āļāļāļāđāļāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļāļģāļāļ§āļĒāļāļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļāļ§āļāđāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ
- āđāļāļ°āļāļģāļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āđāļŦāļĨāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāļĢāđāļ§āļĄāļāļąāļāļāļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ
- āļāļļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļĢāļ°āļāļļāđāļāļ§āđāļāđāļĄ āļĢāļđāļāđāļāļ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđ
- āļāļąāļāļāļēāđāļāļāļāļģāļĨāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāđāļĨāļ°āđāļāļīāļāļāļĢāļĢāļāļ°āđāļĨāļ°āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļŠāđāļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ
- āļāļģ / āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāđāļŦāļĄāđ āđ āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāđāļĨāļ°āļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļīāļŠāļđāļāļāđāđāļāļ§āļāļīāļ (POC) āđāļ Scrum sprints
āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļāļļāļāļāļ§āļĢāļāļ°āļāļĩ
- āļāļļāļāļāļ§āļĢāļāļ°āđāļāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļąāļāļŦāļēāđāļĨāļ°āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļąāļāļĐāļ°āđāļŦāļĄāđāđ
- āļāļļāļāļāļ§āļĢāļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļāļĢāđāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļīāļāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāđāļ§āļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨ
- āļāļļāļāļāļ§āļĢāļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļ āļēāļĐāļēāļāļąāļāļāļĪāļĐāļāļĩāđāļāļĩāđāļĒāļĩāđāļĒāļĄ
- āļāļļāļāļāļ§āļĢāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĢāļāļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 2 āļāļĩāļāļąāļ:
- SQL (PostgresQL, Presto)
- āļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ: Microsoft PowerBI, Tableau āļŦāļĢāļ·āļ Metabase
- Microsoft Excel / Google āļāļĩāļ
- āļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāļāļēāļĢāđāļāđ Python āļŦāļĢāļ·āļ R āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļ°āļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ
- āļāļēāļĢāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļ Tech Startup āļāļĢāļīāļĐāļąāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļāđāļāļŦāļĨāļąāļ āļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āļāļĒāđāļēāļāļĒāļīāđāļāļāļĢāļīāļĐāļąāļ SaaS āļāļ·āļāđāļāđāļāļāđāļāļāļĩāļāļĒāđāļēāļāļĄāļēāļ
- āļŦāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļāļāļĩāļĄ Agile / Scrum āļāļ°āļāļīāļāļēāļĢāļāļēāđāļāđāļāļāļīāđāļĻāļĐ
āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļāļļāļāļāļ°āđāļāđāļĢāļąāļ
- āļāđāļ§āļāđāļāļīāļāđāļāļ·āļāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļāđāļāļāļĨāļēāļ
- āļāļāļāļĢāļ°āļĄāļēāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩ.
- āļāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāļāļĢāļ°āļāļģāļāļĩ.
- āļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļēāļāļāļĩāđāļāđāļēāļāļāļĩāđāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļ
- āļāđāļĒāļāļēāļĒāļ§āļąāļāļĨāļēāļāļĩāđāļāļ§āđāļēāļāļāļ§āļēāļāļāļĢāđāļāļĄāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāđāļāļāļąāļŠāļ§āļąāļāļĨāļē
- āļāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļļāļāļ āļēāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļ§āļāļŠāļļāļāļ āļēāļ.
- āļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļāļ āļāļĢāļīāļĐāļąāļ āļāļĩāđāļāđāļēāļāļ·āđāļāļāļēāļāļ·āđāļāđāļ
- āļŠāđāļāđāļāļāļēāļĢāđāđāļāļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāđāļĨāļ°āļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāđāļŦāđāļāļāļ§āļēāļĄāļŠāļļāļāđāļāļ§āļąāļāļĻāļļāļāļĢāđ
- āđāļāļāļąāļŠāļāđāļĒāļāļēāļĒāļāļēāļĢāļāļĨāļāļāļāļļāļāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļāļąāļāļāļēāļāļāļąāđāļāļŦāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĒ
āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĩāļĄāļāļēāļ
āđāļĢāļēāđāļāđāļāļāļĩāļĄāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāļīāļāđāļāļāļĒāđāļēāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§ āļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ āļāļąāļāļāļāļāđāļāļ āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĨāļēāļ āđāļĨāļ°āļāļđāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļĒāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 30 āļāļ āļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļāļāđāļĢāļēāļāļ·āļāļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĩāđ "āļāļĨāļīāļāđāļāđāļ§āļĩāļĒāļāļāļēāļĄ" āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļāļāļąāđāļāđāļĨāļāđāļāđ āļāļĩāđ AhaSlides āđāļĢāļēāļāļĢāļ°āļŦāļāļąāļāļāļķāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļąāđāļāļāļļāļāļ§āļąāļ
āļŠāļģāļāļąāļāļāļēāļāđāļāļŪāļēāļāļāļĒāļāļāļāđāļĢāļēāļāļĒāļđāđāļāļĩāđāļāļąāđāļ 4 āļāļēāļāļēāļĢ IDMC 105 Lang Ha āđāļāļ Dong Da āļāļĢāļļāļāļŪāļēāļāļāļĒ
āļāļąāļāļāļđāļāļĩāļāļąāđāļāļŦāļĄāļ āļāļąāļāļāļ°āļŠāļĄāļąāļāļĢāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļĢ?
- āļāļĢāļļāļāļēāļŠāđāļ CV āļāļāļāļāļļāļāļĄāļēāļāļĩāđ ha@ahaslides.com (āđāļĢāļ·āđāļāļ: âData Analystâ)