āļ„āļļāļ“āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āđ„āļĄāđˆ

Data Analyst

2 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡ / āđ€āļ•āđ‡āļĄāđ€āļ§āļĨāļē / āļ—āļąāļ™āļ—āļĩ / āļŪāļēāļ™āļ­āļĒ

āđ€āļĢāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ AhaSlides āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— SaaS (āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ) AhaSlides āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļŠāļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āļ™āļģ āļœāļđāđ‰āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ āļ™āļąāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āļžāļđāļ”āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āļāļąāļšāļœāļđāđ‰āļŠāļĄ āđāļĨāļ°āđƒāļŦāđ‰āļžāļ§āļāđ€āļ‚āļēāļĄāļĩāļ›āļāļīāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ āđ€āļĢāļēāđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§ AhaSlides āđƒāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļāļĢāļāļŽāļēāļ„āļĄ 2019 āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļŦāļĨāļēāļĒāļĨāđ‰āļēāļ™āļ„āļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļāļ§āđˆāļē 200 āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ—āļąāđˆāļ§āđ‚āļĨāļ

āđ€āļĢāļēāļĄāļĩāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 30 āļ„āļ™ āļĄāļēāļˆāļēāļāđ€āļ§āļĩāļĒāļ”āļ™āļēāļĄ (āļŠāđˆāļ§āļ™āđƒāļŦāļāđˆ) āļŠāļīāļ‡āļ„āđ‚āļ›āļĢāđŒ āļŸāļīāļĨāļīāļ›āļ›āļīāļ™āļŠāđŒ āļŠāļŦāļĢāļēāļŠāļ­āļēāļ“āļēāļˆāļąāļāļĢ āđāļĨāļ°āđ€āļŠāđ‡āļ āđ€āļĢāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŠāļīāļ‡āļ„āđ‚āļ›āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļēāļ‚āļēāđƒāļ™āđ€āļ§āļĩāļĒāļ”āļ™āļēāļĄāđāļĨāļ°āļŠāļēāļ‚āļēāļĒāđˆāļ­āļĒāđƒāļ™āļŠāļŦāļ āļēāļžāļĒāļļāđ‚āļĢāļ›āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļˆāļąāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđƒāļ™āđ€āļĢāđ‡āļ§āđ† āļ™āļĩāđ‰

āđ€āļĢāļēāļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļ™āļąāļāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ‚āđ‰āļēāļĢāđˆāļ§āļĄāļ—āļĩāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāđƒāļ™āļŪāļēāļ™āļ­āļĒ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļĒāļēāļĒāļēāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļ‚āļĒāļēāļĒāļ‚āļ™āļēāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™

āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļŠāļ™āđƒāļˆāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āđƒāļŦāļāđˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āļ„āļ™āļ—āļąāđˆāļ§āđ‚āļĨāļ āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļļāļ“

āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ—āļģāļ­āļ°āđ„āļĢ

  • āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™
  • āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ„āļ›āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāđ„āļ”āđ‰āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļāļēāļĢāđāļŪāđ‡āļāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ
  • āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļ—āļĩāđˆāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāđāļœāļ™āļ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļāļēāļĢ āļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļšāļļāļ„āļ„āļĨ ...
  • āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ­āļģāļ™āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ”āļ§āļāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  • āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ
  • āļ‚āļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ āļĢāļđāļ›āđāļšāļš āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ
  • āļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļīāļ‡āļ•āļĢāļĢāļāļ°āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āļ­āļ­āļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  • āļ™āļģ / āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđƒāļŦāļĄāđˆ āđ† āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļˆāļĢāļīāļ‡āđāļĨāļ°āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļžāļīāļŠāļđāļˆāļ™āđŒāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ” (POC) āđƒāļ™ Scrum sprints

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ„āļ§āļĢāļˆāļ°āļ”āļĩ

  • āļ„āļļāļ“āļ„āļ§āļĢāļˆāļ°āđ€āļāđˆāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđāļĨāļ°āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ—āļąāļāļĐāļ°āđƒāļŦāļĄāđˆāđ†
  • āļ„āļļāļ“āļ„āļ§āļĢāļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļ—āļĩāđˆāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  • āļ„āļļāļ“āļ„āļ§āļĢāļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāđ€āļĒāļĩāđˆāļĒāļĄ
  • āļ„āļļāļ“āļ„āļ§āļĢāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āļĢāļ‡āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 2 āļ›āļĩāļāļąāļš:
    • SQL (PostgresQL, Presto)
    • āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ āļēāļžāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ: Microsoft PowerBI, Tableau āļŦāļĢāļ·āļ­ Metabase
    • Microsoft Excel / Google āļŠāļĩāļ•
  • āļāļēāļĢāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Python āļŦāļĢāļ·āļ­ R āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļ°āļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐ
  • āļāļēāļĢāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™ Tech Startup āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ—āļĩāđˆāđ€āļ™āđ‰āļ™āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļĨāļąāļ āļŦāļĢāļ·āļ­āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— SaaS āļ–āļ·āļ­āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāļ
  • āļŦāļēāļāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ—āļĩāļĄ Agile / Scrum āļˆāļ°āļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐ

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļš

  • āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”
  • āļ‡āļšāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩ.
  • āļ‡āļšāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ›āļĩ.
  • āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļˆāļēāļāļ—āļĩāđˆāļšāđ‰āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™
  • āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ§āļąāļ™āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļāļ§āđ‰āļēāļ‡āļ‚āļ§āļēāļ‡āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļˆāđˆāļēāļĒāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļ§āļąāļ™āļĨāļē
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļļāļ‚āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļļāļ‚āļ āļēāļž.
  • āļāļēāļĢāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļ•āļ·āđˆāļ™āļ•āļēāļ•āļ·āđˆāļ™āđƒāļˆ
  • āļŠāđāļ™āđ‡āļ„āļšāļēāļĢāđŒāđƒāļ™āļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāđāļŦāđˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļļāļ‚āđƒāļ™āļ§āļąāļ™āļĻāļļāļāļĢāđŒ
  • āđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ„āļĨāļ­āļ”āļšāļļāļ•āļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļāļīāļ‡āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĒ

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™

āđ€āļĢāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§ āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢ āļ™āļąāļāļ­āļ­āļāđāļšāļš āļ™āļąāļāļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđāļĨāļ°āļœāļđāđ‰āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāđˆāļēāļĒāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 30 āļ„āļ™ āļ„āļ§āļēāļĄāļāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļ„āļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ—āļĩāđˆ "āļœāļĨāļīāļ•āđƒāļ™āđ€āļ§āļĩāļĒāļ”āļ™āļēāļĄ" āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ—āļąāđ‰āļ‡āđ‚āļĨāļāđƒāļŠāđ‰ āļ—āļĩāđˆ AhaSlides āđ€āļĢāļēāļ•āļĢāļ°āļŦāļ™āļąāļāļ–āļķāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļāļąāļ™āļ™āļąāđ‰āļ™āļ—āļļāļāļ§āļąāļ™

āļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļŪāļēāļ™āļ­āļĒāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāđ‰āļ™ 4 āļ­āļēāļ„āļēāļĢ IDMC 105 Lang Ha āđ€āļ‚āļ• Dong Da āļāļĢāļļāļ‡āļŪāļēāļ™āļ­āļĒ

āļŸāļąāļ‡āļ”āļđāļ”āļĩāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āļ‰āļąāļ™āļˆāļ°āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ?

  • āļāļĢāļļāļ“āļēāļŠāđˆāļ‡ CV āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļĄāļēāļ—āļĩāđˆ ha@ahaslides.com (āđ€āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡: “Data Analyst”)