Hành trình học tập theo persona để chuyển đổi chương trình dữ liệu của bạn

Vì sao bạn nên sử dụng persona trong hành trình học tập

Mỗi persona có một mối quan hệ khác nhau với dữ liệu. Không phải ai trong công ty bạn cũng có chức danh “nhà khoa học dữ liệu”, nhưng điều đó không có nghĩa họ không cần hiểu cách làm việc và diễn giải dữ liệu. Chúng tôi khuyến nghị cách tiếp cận dựa trên vai trò để xác định những kỹ năng cần có nhằm giúp từng vai trò đạt được mục tiêu hiệu suất.

Mục đích của các vai trò dữ liệu là lập bản đồ từng persona chính trong công ty bạn với những kỹ năng họ cần để thực hiện công việc một cách tối ưu.

Bốn persona phổ biến nhất

Hiện DataCamp có hơn 1.600 khách hàng doanh nghiệp thuộc nhiều ngành, gồm dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, tư vấn, công nghệ, hàng tiêu dùng và bán lẻ, chính phủ, và nhiều lĩnh vực khác. Khách hàng doanh nghiệp của chúng tôi thường sử dụng các persona sau: Người tiêu thụ dữ liệu, Lãnh đạo/Quản lý, Chuyên viên phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu công dân, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu, Quản trị viên cơ sở dữ liệu, Chuyên gia thống kê, Nhà khoa học máy học và Lập trình viên.

Trong phạm vi bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào bốn persona phổ biến nhất: Người tiêu thụ dữ liệu, Lãnh đạo/Quản lý, Chuyên viên phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu.

Người tiêu thụ dữ liệu

• Làm việc ở vai trò không kỹ thuật nhưng sử dụng đầu ra phân tích như một phần của quy trình hằng ngày. Hầu như ai cũng sẽ cần tiếp nhận một dạng dữ liệu nào đó, nhưng họ cũng cần có khả năng diễn giải những gì được trình bày.
• Kiểm tra nhanh: Sau khi bạn cho họ xem một biểu đồ cột, họ có thể đặt một câu hỏi hợp lý không?
• Ví dụ vai trò: Trưởng phòng Marketing

Lãnh đạo/Quản lý

• Sử dụng phân tích để theo dõi hiệu suất và đưa ra quyết định chiến lược. Họ có thể cần góc nhìn rộng hơn so với các nhóm tiêu thụ dữ liệu khác, vì họ cần hiểu đầu ra của đội ngũ dữ liệu và dùng các insight đó để ra quyết định chiến lược.
• Kiểm tra nhanh: Họ có đưa ra quyết định dựa trên kết quả của các dự án dữ liệu không?
• Ví dụ vai trò: Giám đốc Nhân sự

Chuyên viên phân tích dữ liệu

• Xác định và phát triển các phân tích theo miền để hỗ trợ ra quyết định, bao gồm tính toán thống kê mô tả, trực quan hóa và báo cáo. Họ thường cần kỹ năng báo cáo và công cụ BI để chia sẻ insight, kỹ năng cơ bản về SQL và thậm chí một số thành thạo trong các tác vụ xử lý phổ biến bằng ngôn ngữ lập trình.
• Kiểm tra nhanh: Họ có thể vẽ một biểu đồ cột mà không toát mồ hôi không?
• Ví dụ vai trò: Chuyên viên phân tích vận hành

Nhà khoa học dữ liệu

• Sử dụng các kỹ thuật nâng cao theo miền để thực hiện các tác vụ khoa học dữ liệu. Họ tiến hành phân tích nâng cao để rút ra insight và truyền đạt các insight đó nhằm giúp trả lời các câu hỏi kinh doanh. Họ thường có kỹ năng lập trình bằng Python hoặc R, tự tin làm việc với dữ liệu và mạnh về các chủ đề phân tích nâng cao như thống kê và máy học.
• Trong khuôn khổ bài viết này, Nhà khoa học dữ liệu công dân, hoặc những người có thể đảm nhiệm vai trò của một nhà khoa học dữ liệu, cũng thuộc nhóm này.

Lập bản đồ vai trò với kỹ năng cần thiết

Hãy đặt câu hỏi cho các persona chủ chốt trong công ty bạn để hiểu mục tiêu và các mối quan tâm chính của họ.

Tần suất

Họ cần truy cập những dữ liệu nào và với tần suất ra sao?

Tự đánh giá mức độ thành thạo

Họ sẽ tự chấm năng lực của mình trong các lĩnh vực bạn quan tâm như thế nào?

Công cụ

Họ đang dùng công cụ lập trình mã nguồn mở, công cụ BI, hệ thống báo cáo nội bộ, hay công cụ khác?

Bài kiểm tra nhanh

Họ có thể hiểu dữ liệu trong ngữ cảnh hoặc tạo ra các báo cáo hay mô hình theo yêu cầu không?

Học tập và phát triển theo vai trò trên DataCamp

DataCamp cung cấp hướng dẫn ngay trong sản phẩm về cách xây dựng trải nghiệm học tập hiệu quả cho từng vai trò trong công ty bạn.

Phân đoạn theo vai trò

Bạn có thể dùng tính năng nhóm của DataCamp để phân nhóm người học theo vai trò trên nền tảng.

Giao nhiệm vụ theo vai trò

Tạo các bài tập có thời hạn để giữ động lực cho đội ngũ và định hướng việc học của họ theo nội dung liên quan đến vai trò dữ liệu. Các lộ trình tùy chỉnh giúp bạn linh hoạt xây dựng hành trình học phù hợp cho từng vai trò.

Đo lường và đánh giá

Quản trị viên có thể dễ dàng hiểu, đo lường và báo cáo tác động của đào tạo đối với tổ chức, đồng thời theo dõi mức độ tiến tới các mục tiêu học tập.

Lợi ích cho người học khi sử dụng persona

Kỳ vọng rõ ràng

Có quá nhiều chủ đề và công nghệ để học, nên việc bắt đầu trong khi vẫn phải xoay sở với các trách nhiệm khác có thể gây choáng ngợp. Các bài tập mang đến kỳ vọng rõ ràng cho người học.

Trải nghiệm cá nhân hóa

Với DataCamp Signal, người học nhận được gợi ý đào tạo cá nhân hóa để nâng tầm kỹ năng dữ liệu. Quản trị viên có thể theo dõi tiến độ phát triển trên bảng điều khiển đánh giá kỹ năng.

Thiết kế cho người bận rộn

Với DataCamp, người học có thể tăng tốc quá trình học. Chúng tôi cho phép người học bỏ qua các khóa không liên quan nếu họ chứng minh được kiến thức nền tảng bằng cách vượt qua một bài đánh giá kỹ năng Signal.

Thực hiện kiểm toán kỹ năng cho đội ngũ của bạn

Chúng tôi cung cấp kiểm toán kỹ năng miễn phí để bạn có thể đối sánh năng lực của công ty. Sau khi đăng ký, bạn cũng sẽ có cơ hội xem các nguyên mẫu đánh giá kỹ năng mới nhất của chúng tôi và đóng góp ý kiến cho cách chúng tôi xây dựng sản phẩm.