Khi năm 2022 sắp khép lại và chúng ta hướng đến 2023, chúng tôi muốn chia sẻ tổng hợp những nội dung yêu thích nhất trong năm. Dù bạn là một chuyên gia dữ liệu dày dạn đang muốn cập nhật các công cụ và kỹ thuật mới nhất, người mới đang tìm cách bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu đầy hứng khởi, hay một nhà lãnh đạo muốn mở rộng văn hóa dữ liệu của tổ chức, chúng tôi đều có nội dung phù hợp cho bạn.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ điểm lại các cheat sheet, bài viết, buổi đào tạo trực tiếp, tập DataFramed và hội thảo trực tuyến nổi bật của năm 2022. Chúng tôi cũng chia sẻ các lựa chọn hàng đầu về nguồn tài nguyên để bước vào lĩnh vực dữ liệu, xây dựng văn hóa dữ liệu, và tuyển dụng cũng như giữ chân đội ngũ dữ liệu. Hãy bắt đầu thôi!
Nguồn tài nguyên hàng đầu năm 2022 để nâng cao kỹ năng dữ liệu của bạn
Các cheat sheet nổi bật của chúng tôi trong năm 2022
- Pandas Cheat Sheet: Tối ưu hành trình học pandas của bạn với cheat sheet toàn diện, bao quát mọi thứ từ cơ bản về nhập dữ liệu trong pandas đến các hàm xử lý dữ liệu nâng cao.
- NumPy Cheat Sheet: Nâng tầm việc học NumPy với cheat sheet tiện dụng, chứa nhiều thông tin về thao tác mảng, đánh chỉ số và đại số tuyến tính với NumPy
- Machine Learning Cheat Sheet: Trong cheat sheet mang tính khái niệm này, nâng cao chuyên môn học máy của bạn bằng cách tìm hiểu các thuật toán chủ chốt, thời điểm sử dụng, ưu và nhược điểm, cùng nhiều nội dung khác.
- Power BI Cheat Sheet: Đồng hành cùng cheat sheet này xuyên suốt hành trình học Power BI của bạn, bao gồm mọi thứ từ trực quan hóa cơ bản đến xây dựng bảng điều khiển với Power BI
- SQL Basics Cheat Sheet: Nắm bắt SQL nhanh chóng và dễ dàng với cheat sheet tiện dụng của chúng tôi, bao gồm các lệnh thiết yếu, kiểu dữ liệu và hàm để làm việc với cơ sở dữ liệu
- Data Visualization Cheat Sheet: Thổi hồn vào dữ liệu của bạn với cheat sheet toàn diện về trực quan hóa dữ liệu, nêu bật các loại biểu đồ chủ chốt, thời điểm sử dụng và các trường hợp ứng dụng phổ biến.
- Power BI Dax Cheat Sheet: Khai mở toàn bộ tiềm năng của Power BI với cheat sheet toàn diện về DAX, ngôn ngữ biểu thức mạnh mẽ để tạo cột và thước đo tính toán trong Power BI.
- Machine Learning with Scikit Learn in Python Cheat Sheet: Làm chủ học máy với Python và Scikit Learn nhờ cheat sheet toàn diện, nêu bật các thuật toán, kỹ thuật và thực tiễn tốt nhất để xây dựng mô hình dự đoán với Scikit Learn
- Tableau Cheat Sheet: Mài giũa kỹ năng Tableau của bạn với cheat sheet toàn diện, bao gồm các khái niệm then chốt, thực tiễn tốt nhất và mẹo tạo trực quan hóa và bảng điều khiển hiệu quả với Tableau
- SQL Joins Cheat Sheet: Củng cố khả năng kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng trong SQL với cheat sheet tiện dụng về các phép nối SQL, bao gồm khái niệm chính, cú pháp và ví dụ cho inner, left, right và cross join trong SQL
- Git Cheat Sheet: Tối đa hóa năng suất với Git thông qua cheat sheet toàn diện, bao quát những điều cơ bản khi dùng Git cho quy trình khoa học dữ liệu.
- Descriptive Statistics Cheat Sheet: Nắm bắt khái niệm về thống kê mô tả với cheat sheet này, bao gồm các khái niệm chủ chốt, công thức và ví dụ để tóm tắt và diễn giải dữ liệu với bất kỳ công cụ hay framework nào
- Data Storytelling Cheat Sheet: Chuyển hóa dữ liệu thành những câu chuyện thuyết phục với cheat sheet toàn diện về kể chuyện bằng dữ liệu, bao gồm khái niệm then chốt, thực tiễn tốt nhất và mẹo xây dựng câu chuyện dữ liệu hiệu quả với bất kỳ công cụ hay framework nào
- Data Cleaning Checklist: Khởi động các dự án dữ liệu với sự tự tin nhờ danh sách kiểm tra toàn diện cho làm sạch dữ liệu này, nêu bật các bước chính và thực tiễn tốt nhất để xác định và khắc phục vấn đề trong dữ liệu của bạn
Các bài viết nổi bật của chúng tôi trong năm 2022
- Ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho nhà khoa học dữ liệu năm 2022: Bạn nên học ngôn ngữ nào để bước vào lĩnh vực dữ liệu? Đi trước xu hướng và tìm hiểu các ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho nhà khoa học dữ liệu năm 2022 với hướng dẫn toàn diện của chúng tôi.
- Hướng dẫn GPT-3 cho người mới bắt đầu: Khai thác sức mạnh của GPT-3 với hướng dẫn thân thiện cho người mới bắt đầu. Từ khái niệm và ứng dụng chủ chốt đến mẹo và thực tiễn tốt nhất, bạn sẽ học mọi thứ cần biết để bắt đầu với GPT-3 và nâng cao kỹ năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Top 10 sách về trực quan hóa dữ liệu: Mở rộng kiến thức và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu với danh sách tuyển chọn 10 cuốn sách hàng đầu về chủ đề này. Từ nền tảng trực quan hóa dữ liệu đến thực tiễn tốt nhất về kể chuyện bằng dữ liệu, chúng tôi đều có đủ.
- Top 9 ví dụ bảng điều khiển Power BI: Lấy cảm hứng và học hỏi từ những ví dụ hay nhất trong bộ sưu tập 9 bảng điều khiển Power BI hàng đầu của chúng tôi. Xem danh sách các bảng điều khiển bao phủ nhiều trường hợp sử dụng và ngành nghề.
- Hướng dẫn tạo bảng ngày trong Power BI: Học cách tạo bảng ngày trong Power BI với hướng dẫn từng bước. Mài giũa kỹ năng Power BI của bạn bằng cách làm theo hướng dẫn.
- Dự đoán đội vô địch FIFA World Cup Qatar 2022: Chúng tôi sử dụng Elo Ratings để dự đoán đội nhiều khả năng vô địch FIFA World Cup Qatar 2022 — tự bạn có thể tái tạo phân tích này.
- Hướng dẫn Python pandas: Cẩm nang tối ưu cho người mới bắt đầu: Tìm hiểu về pandas trong hướng dẫn và cẩm nang toàn diện này.
- Tạo Stories trong Tableau: Kể chuyện bằng dữ liệu là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong lĩnh vực dữ liệu. Tìm hiểu cách tạo các câu chuyện hiệu quả bằng Tableau.
- 15 công thức Excel cơ bản ai cũng cần biết: Excel là công cụ dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Tìm hiểu 15 công thức hàng đầu mà ai cũng nên biết trong Excel.
- Hướng dẫn lập trình Julia cho người mới bắt đầu: Đọc hướng dẫn nhập môn toàn diện này để nắm vững các nền tảng của Julia.
- Hướng dẫn Học máy, Pipeline, Triển khai và MLOps: Học các kiến thức cơ bản về MLOps và quy trình phát triển, triển khai đầu-cuối của pipeline ML.
- Chạy script Python trong Power BI: Khám phá các cách khác nhau để dùng Python tối ưu phân tích dữ liệu, trực quan hóa và mô hình hóa trong Power BI.
- Cách nối chuỗi trong Tableau: Học cách nối nhiều chuỗi và trường không phải chuỗi với hướng dẫn trực quan này.
- Cách thực thi truy vấn SQL trong Python và R: Tìm hiểu các cách đơn giản và hiệu quả để chạy truy vấn SQL trong Python và R phục vụ phân tích dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu.
- Hướng dẫn Power BI cho người mới bắt đầu: Học những điều cơ bản về Power BI và cách tạo báo cáo cơ bản với hướng dẫn từng bước này.
Các buổi đào tạo trực tiếp nổi bật của chúng tôi trong năm 2022
- Trực quan hóa dữ liệu trong Python cho người mới hoàn toàn: Trong buổi đào tạo trực tiếp này, làm quen với gói Plotly express trong Python và xây dựng nền tảng cho trực quan hóa dữ liệu.
- Phân tích nội dung dịch vụ streaming bằng SQL: Trong buổi đào tạo trực tiếp này, mài giũa kỹ năng SQL và thu được insight về hiệu suất của nhà cung cấp dịch vụ streaming như Netflix.
- Khám phá dữ liệu World Cup trong Power BI: Trong buổi đào tạo trực tiếp này, đi sâu vào dữ liệu World Cup và khám phá các mẫu hình trong hiệu suất đội bóng bằng cách trực quan hóa insight với Power BI.
- Phân tích sức khỏe tinh thần của sinh viên bằng SQL: Phát triển thêm kỹ năng SQL của bạn bằng cách phân tích dữ liệu sức khỏe tinh thần của sinh viên với phép tổng hợp, bộ lọc và hơn thế nữa.
- Phân tích phễu marketing bằng trang tính: Phân tích phễu marketing là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của phân tích marketing. Học quy trình từ A đến Z trong buổi đào tạo trực tiếp dành cho người mới bắt đầu với trang tính này.
- Khám phá dữ liệu World Cup trong Python: Trong buổi đào tạo trực tiếp này, củng cố kỹ năng Python của bạn bằng cách đi sâu vào dữ liệu World Cup và khám phá các mẫu hình trong hiệu suất đội bóng với các gói xử lý dữ liệu như pandas.
- Julia cho người mới hoàn toàn: Trong buổi đào tạo trực tiếp dành cho người mới bắt đầu này, nắm các nền tảng của Julia và tìm hiểu vì sao đây có thể là ngôn ngữ lập trình tiếp theo bạn nên học để thăng tiến sự nghiệp.
- Will đang ở đâu? Khám phá dữ liệu điện thoại di động trong Tableau: Trong phiên này, tận dụng kỹ năng tạo bảng điều khiển và trực quan hóa dữ liệu bằng Tableau để phân tích dữ liệu điện thoại và theo dõi thói quen hằng ngày của một người dùng di động, Will.
Nguồn tài nguyên hàng đầu năm 2022 để bước vào lĩnh vực dữ liệu
- Cách trở thành Kỹ sư Dữ liệu vào năm 2023: 5 bước để thành công trong sự nghiệp: Trong bài viết này, khám phá cách trở thành kỹ sư dữ liệu và học các kỹ năng cốt lõi. Phát triển kiến thức và hồ sơ dự án để sẵn sàng cho phỏng vấn kỹ sư dữ liệu.
- Power BI vs. Tableau: Bạn nên chọn công cụ nào vào năm 2023?: Power BI hay Tableau? Câu hỏi mà nhiều nhà phân tích dữ liệu và BI ngày nay gặp phải. Bài so sánh này sẽ giúp bạn quyết định nên dùng công cụ nào cho nhu cầu khoa học dữ liệu và phân tích.
- Loạt DataFramed về sự nghiệp — Trong chuỗi đặc biệt 4 tập của DataFramed này, chúng tôi trò chuyện với bốn chuyên gia về thực tiễn tốt nhất để bước vào lĩnh vực dữ liệu, tối ưu dự án portfolio, cách viết lách có thể tăng tốc sự nghiệp dữ liệu, và cách vượt qua phỏng vấn khoa học dữ liệu.
- Radar Session—Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu: Có đáng không? Trong phiên thảo luận tại hội nghị Radar đầu tiên của chúng tôi, Phó Chủ tịch Nội dung giảng dạy tại DataCamp Maggie Remynse và Phó Chủ tịch Mảng Chứng chỉ tại DataCamp Vicky Kennedy bàn về cách tiếp cận các chứng chỉ khoa học dữ liệu và liệu đây có phải lựa chọn phù hợp cho bạn.
- Rada Session—Vượt qua phỏng vấn khoa học dữ liệu: Trong một phiên Radar khác, Jay Feng, CEO Interview Query, sẽ phác thảo cách tiếp cận phỏng vấn kỹ thuật cho các vị trí dữ liệu.
- Radar Session —Hỏi nhà tuyển dụng: Trong phiên Radar này, Giám đốc Phân tích tại DataCamp Jorge Vasquez và Phó Chủ tịch Khoa học Dữ liệu tại Gojek, Syafri Bahar, sẽ nêu bật những yếu tố giúp ứng viên thành công nổi bật giữa đám đông
- Cách trở thành nhà phân tích kinh doanh — Trong hội thảo trực tuyến này, Carl Rosseel, Trưởng bộ môn BI tại DataCamp, thảo luận các thực tiễn tốt nhất để trở thành nhà phân tích kinh doanh.
- Cách trở thành nhà phân tích dữ liệu — Trong hội thảo trực tuyến này, Sara Billen, Nhà khoa học Dữ liệu tại DataCamp, thảo luận cách tốt nhất để bước vào vai trò nhà phân tích dữ liệu và đưa ra các bước thực tế để nổi bật.
Nguồn tài nguyên hàng đầu năm 2022 để xây dựng văn hóa dữ liệu
- Hiểu biết dữ liệu: Năng lực dữ liệu ai cũng cần để thành công—Trong hội thảo với Jordan Morrow, người tiên phong về năng lực dữ liệu, hãy tìm hiểu về năng lực dữ liệu và cách trở nên định hướng dữ liệu hơn ở cấp cá nhân hoặc tổ chức.
- Data Literacy: Cẩm nang dành cho lãnh đạo—Trong hội thảo với Cindi Howson, Giám đốc Chiến lược Dữ liệu tại ThoughSpot, chúng tôi cung cấp thảo luận chuyên sâu về cách các nhà lãnh đạo nên tiếp cận việc xây dựng năng lực và độ thông thạo dữ liệu trong lực lượng lao động.
- Xây dựng năng lực dữ liệu trong các cơ quan liên bang—Trong hội thảo này, Trưởng nhánh Cộng đồng Phân tích của Không quân Hoa Kỳ, Bryan Fagan, và Giám đốc chương trình Lực lượng Lao động Số của Lực lượng Không gian Hoa Kỳ, Bryan Irish, thảo luận các cách tiếp cận xây dựng văn hóa và kỹ năng dữ liệu trong cơ quan chính phủ, cùng thách thức và cơ hội dân chủ hóa dữ liệu trong chính phủ
- Bên trong chương trình năng lực dữ liệu của CBRE—Trong hội thảo này, Emily Hayward, Quản lý Thay đổi Dữ liệu & Số tại CBRE, cung cấp tổng quan về hành trình năng lực dữ liệu của CBRE và cách họ đang chuyển đổi lực lượng lao động để trở thành tổ chức lấy con người làm trung tâm, dẫn dắt bởi trí tuệ.
- Tránh cạm bẫy trong dân chủ hóa dữ liệu—Trong hội thảo này, Jorge Vasquez, Giám đốc Phân tích tại DataCamp, trình bày tổng quan về các cạm bẫy phổ biến khi dân chủ hóa insight dữ liệu và mở rộng văn hóa dữ liệu trong tổ chức.
- Kỹ năng dữ liệu để bảo đảm tương lai cho tổ chức của bạn—Trong hội thảo này, Anthony McCauley từ ICT SkillNet thảo luận cách họ đang đào tạo thế hệ lãnh đạo dữ liệu và AI tiếp theo tại Ireland và cách tổ chức của bạn có thể duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường AI.
- Dân chủ hóa dữ liệu với Power BI—Trong hội thảo này, cùng các giảng viên Power BI của DataCamp tìm hiểu cách Power BI có thể tăng tốc văn hóa dữ liệu của tổ chức, thực tiễn tốt nhất khi sử dụng Power BI và lộ trình nghề nghiệp Data Analyst in Power BI trên DataCamp.
- Nghiên cứu tình huống: Allianz đã nâng cao kỹ năng cho hơn 6.000 nhân viên với DataCamp như thế nào—Trong nghiên cứu tình huống này, tìm hiểu cách Allianz thành công trong việc nâng cao kỹ năng cho hơn 6.000 nhân viên trên toàn cầu và tận dụng học tập cá nhân hóa với các dự án tùy chỉnh của DataCamp.
- Cách tạo văn hóa kể chuyện bằng dữ liệu—Trong phiên này, chuyên gia và tác giả về kể chuyện dữ liệu Brent Dykes phác thảo cách kể chuyện bằng dữ liệu có thể giúp tổ chức của bạn xây dựng văn hóa dữ liệu và cải thiện năng lực dữ liệu.
- Salesforce đã xây dựng tổ chức khoa học dữ liệu có tác động lớn như thế nào—Trong tập DataFramed này, Anjali Samani, Phó Chủ tịch Khoa học Dữ liệu tại Salesforce, thảo luận cách tạo ra một chức năng khoa học dữ liệu có tác động lớn.
- Khung thành công để mở rộng mức độ trưởng thành dữ liệu—Trong tập DataFramed này, Games Kesari, CEO Gramener, phân tích cách các tổ chức có thể mở rộng đường cong trưởng thành dữ liệu và trở nên định hướng dữ liệu.
- Xây dựng năng lực dữ liệu tại Starbucks— Trong tập DataFramed này, Megan Brown, Giám đốc Năng lực Dữ liệu và Quản lý Tri thức tại Starbucks, thảo luận những gì họ đã làm để xây dựng văn hóa và năng lực dữ liệu tại Starbucks.
- Xây dựng chức năng khoa học dữ liệu toàn diện tại New York Life Insurance—Trong tập DataFramed này, Glenn Hofmann, Giám đốc Dữ liệu & Phân tích tại New York Life Insurance, thảo luận cách ông xây dựng đội ngũ 50 người về khoa học dữ liệu và AI, cách họ tận dụng bộ kỹ năng để mở ra các lộ trình nghề nghiệp khác nhau cho nhà khoa học dữ liệu, và nhiều hơn nữa.
Nguồn tài nguyên hàng đầu năm 2022 để tuyển dụng & giữ chân đội ngũ dữ liệu
- Cách các nhà lãnh đạo dữ liệu xây dựng chiến lược nhân tài hiệu quả—Trong tập DataFramed này, Kyle Winterbottom, CEO Orbition, thảo luận cách các lãnh đạo dữ liệu có thể tối ưu chiến lược nhân tài khi bước vào năm 2023.
- Cách xây dựng đội ngũ khoa học dữ liệu từ con số 0—Trong cuộc thảo luận này, Elettra Damaggio, Giám đốc Khoa học Dữ liệu Toàn cầu tại StoneX, chia sẻ cách bà xây dựng đội ngũ khoa học dữ liệu từ đầu và các thực tiễn tốt nhất.
- Radar—Xây dựng và mở rộng đội ngũ dữ liệu từ xa—Trong phiên tọa đàm này, Giám đốc Kỹ thuật tại Datadog Wouter De Bie và Phó Chủ tịch Cấp cao & Trưởng văn phòng Lawrence Harvey New York, Mariano Allegra, sẽ thảo luận mọi khía cạnh của việc xây dựng các đội ngũ dữ liệu từ xa năng động.
- Radar—Tuyển dụng và xây dựng đội ngũ dữ liệu có tác động lớn—Trong phiên tọa đàm này, Giám đốc Dữ liệu tại Capital One, Daniel Kellet, và Giám đốc Cấp cao về Khoa học Dữ liệu tại Johnson & Johnson, Curren Katz, sẽ nêu các yếu tố then chốt để xây dựng đội ngũ dữ liệu có tác động lớn.
- Radar—Sự trỗi dậy của công việc lai & Tương lai sự nghiệp dữ liệu—Trong bài nói chuyện này, Matt Sigelman, Chủ tịch Viện Burning Glass và Chủ tịch Lightcast, sẽ thảo luận cách kỹ năng dữ liệu đang trở thành một phần của mọi nghề nghiệp và cách tổ chức cùng cá nhân có thể thích ứng với nền kinh tế kỹ năng đang dịch chuyển.
- Radar—Xây dựng thương hiệu tuyển dụng cho nhân tài dữ liệu khi bạn không phải FAANG—Trong phiên tọa đàm này, các lãnh đạo nhân sự tại những tổ chức hàng đầu như Kaizen Gaming, Wayfair và Microsoft sẽ nêu các chiến lược chủ chốt để cải thiện thương hiệu nhà tuyển dụng đối với nhân tài dữ liệu.
- Radar—Tuyển dụng & giữ chân nhân tài dữ liệu năm 2022—Trong phiên tọa đàm này, Phó Chủ tịch Mảng Dữ liệu tại Momentive.ai, Meenal Iyer, và Giám đốc Phân tích tại New York Life Insurance, Glenn Hofmann, sẽ hướng dẫn chúng ta mọi khía cạnh của việc tuyển dụng và giữ chân nhân tài dữ liệu trong năm 2022.
- Cách xây dựng và tuyển dụng đội ngũ dữ liệu đẳng cấp thế giới—Chúng tôi có sự tham gia của Giám đốc Phân tích tại DataCamp, Jorge Vasquez, người sẽ thảo luận những gì cần có để xây dựng đội ngũ dữ liệu hiệu quả, tuyển dụng nhân tài tốt nhất, các thách thức mà nhà tuyển dụng gặp phải và cách DataCamp có thể hỗ trợ.
Năm 2022 đã chứng tỏ là một năm tuyệt vời của dữ liệu. Chúng tôi hy vọng với bản tổng hợp này, bạn có thêm tự tin bước vào năm mới với nhiều kiến thức và nguồn lực hơn bao giờ hết. Để có thêm cách mài giũa kỹ năng và kiến thức dữ liệu, hãy xem các tài liệu sau:
