Chúng tôi tự hào giới thiệu Tháng hiểu biết dữ liệu. Tháng 9 này, chúng tôi dành trọn một tháng cho các sự kiện trực tiếp, podcast, bài viết và hơn thế nữa, bao quát mọi khía cạnh về cách thúc đẩy hiểu biết dữ liệu cho cá nhân và tổ chức. Hãy tham gia cùng chúng tôi trong chuỗi sự kiện với các nhà tư tưởng và chuyên gia thực hành đang dẫn dắt phong trào hiểu biết dữ liệu.

Vì sao có Tháng Hiểu Biết Dữ Liệu
Hiểu biết dữ liệu là khả năng đọc, viết, giao tiếp, phân tích và lập luận với dữ liệu. Từ góc độ tổ chức, đó là một phổ kỹ năng dữ liệu trải dài từ ra quyết định dựa trên dữ liệu đến các kỹ năng kỹ thuật nâng cao trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và học máy, giúp mọi người tạo ra giá trị từ dữ liệu ở quy mô lớn. Xây dựng kỹ năng hiểu biết dữ liệu giúp loại bỏ nỗi sợ dữ liệu trong đội ngũ của bạn, từ đó cải thiện ra quyết định, năng suất, giữ chân nhân viên, trải nghiệm khách hàng và nhiều hơn nữa.
Ngày 8 tháng 9 là Ngày Quốc tế Xóa mù chữ. Ngày này diễn ra hàng năm trên toàn thế giới nhằm nhắc nhở công chúng về tầm quan trọng của biết chữ như một vấn đề về phẩm giá và quyền con người, đồng thời thúc đẩy chương trình nghị sự về biết chữ hướng tới một xã hội có học và bền vững hơn. Trước tầm quan trọng ngày càng tăng của hiểu biết dữ liệu trong thế kỷ 21, chúng tôi muốn mở rộng lễ kỷ niệm này và làm nổi bật hiểu biết dữ liệu xuyên suốt tháng 9.
Mong đợi gì trong tháng 9
Suốt tháng 9, chúng tôi có một chuỗi sự kiện hấp dẫn gồm hội thảo trực tuyến, podcast, bài viết và các tờ ghi nhớ nhanh. Dưới đây là những gì bạn có thể mong đợi!
Hội thảo trực tuyến
- Ngày 6 tháng 9, 11:00 AM ET, Cindi Howson, Giám đốc Chiến lược Dữ liệu tại ThoughtSpot và người dẫn chương trình Data Chief Podcast, sẽ cùng chúng tôi trò chuyện thân mật về cách các lãnh đạo thúc đẩy kế hoạch hiểu biết dữ liệu trong tổ chức.
- Ngày 7 tháng 9, 11:00 AM ET, Kate Strachnyi, nhà sáng lập và quản lý cộng đồng tại DATAcated, sẽ cùng thảo luận về cách phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, xây dựng thương hiệu cá nhân và nuôi dưỡng cảm giác thuộc về trong cộng đồng hiểu biết dữ liệu.
- Ngày 8 tháng 9, 10:30 AM ET, Jordan Morrow, tác giả của Be Data Literate và Be Data Driven, người được coi là “cha đỡ đầu” của hiểu biết dữ liệu, sẽ chia sẻ về những kỹ năng dữ liệu ai cũng cần biết để thành công.
- Ngày 21 tháng 9, 11:00 AM ET, Brent Dykes, tác giả của Effective Data Storytelling, sẽ bàn về việc xây dựng văn hóa kể chuyện bằng dữ liệu trong tổ chức của bạn.
- Ngày 22 tháng 9, 11:00 AM ET, các nhà báo dữ liệu Betsy Ladyzhets, Michelle McGhee và Kimberly Herrington sẽ bàn về cách các nhà báo dữ liệu truyền tải câu chuyện dữ liệu đến thế giới.
- Ngày 23 tháng 9, 11:00 AM ET, tham gia cùng Justin Saddlemyer của DataCamp trong một buổi đào tạo trực tiếp vui nhộn về trực quan hóa dữ liệu bằng Python cho người mới bắt đầu hoàn toàn.
- Ngày 27 tháng 9, 11:00 AM ET, tham gia cùng Marcela Schrank Fialova, Trưởng Học viện Dữ liệu tại Allianz, để tìm hiểu sâu về cách Allianz nâng cao kỹ năng cho 6.000 người bằng DataCamp for Business.
- Ngày 28 tháng 9, 11:00 AM ET, tham gia cùng Emily Hayward, Quản lý Thay đổi Dữ liệu & Số tại CBRE, để tìm hiểu sâu về chương trình chuyển đổi dữ liệu của CBRE.
Podcast DataFramed
Trong suốt tháng 9, tất cả các tập DataFramed sẽ dành riêng cho hiểu biết dữ liệu. Đăng ký DataFramed để đón các tập sắp phát và bắt đầu nghe liền mạch các tập về hiểu biết dữ liệu trước đây tại đây:
Tờ ghi nhớ nhanh (Cheat Sheet)
Hãy đón chờ các tờ ghi nhớ nhanh mới về những nền tảng thống kê, thực tiễn tốt nhất trong thiết kế bảng điều khiển, kể chuyện bằng dữ liệu và hơn thế nữa. Trong lúc chờ đợi, hãy xem các tờ ghi nhớ trước đây của chúng tôi để tăng tốc hành trình hiểu biết dữ liệu của bạn.
Hãy đón chờ
Chúng tôi hy vọng bạn cũng háo hức với Tháng hiểu biết dữ liệu như chúng tôi. Để luôn cập nhật mọi nội dung trong suốt tháng, hãy xem các tài nguyên sau:
Chúng tôi tự hào giới thiệu Tháng hiểu biết dữ liệu. Tháng 9 này, chúng tôi dành trọn một tháng cho các sự kiện trực tiếp, podcast, bài viết và hơn thế nữa, bao quát mọi khía cạnh về cách thúc đẩy hiểu biết dữ liệu cho cá nhân và tổ chức. Hãy tham gia cùng chúng tôi trong chuỗi sự kiện với các nhà tư tưởng và chuyên gia thực hành đang dẫn dắt phong trào hiểu biết dữ liệu.
Vì sao có Tháng Hiểu Biết Dữ Liệu
Hiểu biết dữ liệu là khả năng đọc, viết, giao tiếp, phân tích và lập luận với dữ liệu. Từ góc độ tổ chức, đó là một phổ kỹ năng dữ liệu trải dài từ ra quyết định dựa trên dữ liệu đến các kỹ năng kỹ thuật nâng cao trong khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và học máy, giúp mọi người tạo ra giá trị từ dữ liệu ở quy mô lớn. Xây dựng kỹ năng hiểu biết dữ liệu giúp loại bỏ nỗi sợ dữ liệu trong đội ngũ của bạn, từ đó cải thiện ra quyết định, năng suất, giữ chân nhân viên, trải nghiệm khách hàng và nhiều hơn nữa.
Ngày 8 tháng 9 là Ngày Quốc tế Xóa mù chữ. Ngày này diễn ra hàng năm trên toàn thế giới nhằm nhắc nhở công chúng về tầm quan trọng của biết chữ như một vấn đề về phẩm giá và quyền con người, đồng thời thúc đẩy chương trình nghị sự về biết chữ hướng tới một xã hội có học và bền vững hơn. Trước tầm quan trọng ngày càng tăng của hiểu biết dữ liệu trong thế kỷ 21, chúng tôi muốn mở rộng lễ kỷ niệm này và làm nổi bật hiểu biết dữ liệu xuyên suốt tháng 9.
Mong đợi gì trong tháng 9
Suốt tháng 9, chúng tôi có một chuỗi sự kiện hấp dẫn gồm hội thảo trực tuyến, podcast, bài viết và các tờ ghi nhớ nhanh. Dưới đây là những gì bạn có thể mong đợi!
Hội thảo trực tuyến
Podcast DataFramed
Trong suốt tháng 9, tất cả các tập DataFramed sẽ dành riêng cho hiểu biết dữ liệu. Đăng ký DataFramed để đón các tập sắp phát và bắt đầu nghe liền mạch các tập về hiểu biết dữ liệu trước đây tại đây:
Tờ ghi nhớ nhanh (Cheat Sheet)
Hãy đón chờ các tờ ghi nhớ nhanh mới về những nền tảng thống kê, thực tiễn tốt nhất trong thiết kế bảng điều khiển, kể chuyện bằng dữ liệu và hơn thế nữa. Trong lúc chờ đợi, hãy xem các tờ ghi nhớ trước đây của chúng tôi để tăng tốc hành trình hiểu biết dữ liệu của bạn.
Hãy đón chờ
Chúng tôi hy vọng bạn cũng háo hức với Tháng hiểu biết dữ liệu như chúng tôi. Để luôn cập nhật mọi nội dung trong suốt tháng, hãy xem các tài nguyên sau: