Tư vấn, xây dựng, chuyển giao các giải pháp BIG DATA

Liên hệ tư vấn ngay >>

Data Analysis là gì? Cần học những gì?

Bạn có biết là những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) là khó tuyển nhất với một công ty không? Sự bùng nổ nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia trong những lĩnh vực này mở ra hàng loạt nhu cầu và đồng thời, đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng cung không đủ đáp ứng cầu. 

Data Analysis là gì? Học Data Analysis ở đâu?

Nghĩa là sao? Nghĩa là phân tích dữ liệu hay data analysis là một lĩnh vực hấp dẫn với nhiều triển vọng trong sự nghiệp cho những ai muốn đặt chân vào.

Giờ thì, hãy làm rõ ngay những hiểu lầm này nhé! Để có một công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn không cần phải là bậc thầy khoa học máy tính, toán học, lập trình hay các lĩnh vực  tương tự.

Phân tích dữ liệu là một ngành nghề theo nhu cầu và có sinh lợi. Để làm công việc này bạn không cần phải là một bậc thầy toán học.

Nhưng mà làm thế nào để biết, phân tích dữ liệu (data analysis) có phải là thứ bạn yêu thích hay không? Và làm thế nào để bắt tay vào một công việc trong lĩnh vực này nếu bạn không có chút nền tảng nào?

Trong bài viết này, dưới sự hỗ trợ quảng bá của Học viên Udemy, chúng tôi sẽ đưa ra cho bạn mọi thông tin cần thiết để bắt đầu với lĩnh vực phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu là gì? Có những vị trí nào trong ngành? Làm sao để bắt đầu học các công cụ và kỹ năng cần thiết và có được một công việc trong lĩnh vực này?

Hãy cùng đi sâu vào làm rõ nhé!

Data Analysis là gì?

Trước tiên ta cần làm rõ khái niệm về data analysis – phân tích dữ liệu là gì.

Nói một cách ngắn gọn, data analysis hay phân tích dữ liệu liên quan tới quá trình chọn lọc dữ liệu và tìm kiếm, thu thập những thông tin quan trọng thông qua một số lượng rất lớn các thông tin hỗn độn.

Những dữ liệu chắt lọc hay còn được gọi là key insight này có giá trị rất lớn với các công ty ở mọi quy mô trong việc đưa ra các quyết định có tầm ảnh hưởng.

Một lưu ý nhỏ: data analysis hay phân tích dữ liệu và data science hay còn gọi là khoa học dữ liệu không phải là một và không giống nhau. Mặc dù chúng là anh em, nhưng data science ở cấp độ cao hơn (thiên về lập trình, xây dựng các thuật toán hay tạo ra các mô hình dự báo.)

Dưới đây là tổng quan quy trình làm việc của một người làm phân tích dữ liệu (data analysis)

  1. Trả lời câu hỏi “Bạn đang cố gắng khám phá điều gì?” và làm rõ  mục tiêu phía sau công việc phân tích dữ liệu: Đồng thời, thu thập những dữ liệu chuẩn nhằm hỗ trợ giải đáp câu hỏi này.
  2. Tiến hành dọn dẹp và sắp xếp để chắt lọc các dữ liệu có chất lượng, sau đó phân tích, lý giải, đưa dữ liệu vào đúng định dạng chuẩn, loại bỏ dữ liệu thừa, chỉnh sửa các lỗi chính tả…
  3. Xử lý dữ liệu với Excel hay Google Sheets, bao gồm cả việc vẽ sơ đồ, lập bảng biểu …
  4. Phân tích và lý giải dữ liệu thông qua các công cụ thống kê. (Tìm ra mối tương quan, các xu hướng hay các trường hợp ngoại lệ…)
  5. Trình bày dữ liệu bằng nhiều cách khác nhau: biểu đồ, các công cụ trực quan hóa…Các nhà phân tích dữ liệu sẽ báo cáo những phát hiện của họ với người quản lý dự án, các trưởng bộ phận hay những người phụ trách kinh doanh ở cấp bậc lãnh đạo. Việc này sẽ giúp họ đưa ra những quyết định quan trọng và chỉ ra được những mô hình, xu hướng hiện có.

Cái hay của phân tích dữ liệu là chỉ cần bạn rèn rũa một vài kỹ năng quan trọng, bạn có thể đào sâu vào công việc ngay cả khi bạn chỉ mới bước chân vào nghề và chỉ có kiến thức căn bản về lĩnh vực này.  (Dĩ nhiên, chẳng thiệt hại gì nếu bạn có thêm kinh nghiệm ở lĩnh vực lập trình, toán học hay thống kê.)

Khởi đầu nghề này với vai trò một người phân tích dữ liệu rồi thu thập thêm nhiều kinh nghiệm làm việc sẽ mở ra cánh cửa cho bạn bước vào những ngành nghề hấp dẫn như khoa học dữ liệu (data science) hay kỹ sư công nghệ.. (đây mới chỉ là điểm danh một vài nghề điển hình).

Vì sao bạn nên học những kỹ năng về data analysis?

Để xem tại sao đây lại là một nghề tuyệt thì không gì bằng ta nhìn thẳng vào dữ liệu liên quan đến nó!

  • Mức tăng trưởng của công việc: Mức tăng trưởng công việc dự kiến của ngành phân tích dữ liệu nghiên cứu thị trường (một thuật ngữ khác của data analysis) trong khoảng 2014 – 2024 là 19%. Số liệu này thu được từ dữ liệu của Cục Thống kê Lao động. Con số này thể hiện một số lượng lớn các vị trí mới được hình thành trong thị trường lao động.
  • Nhu cầu: Theo Học viện Kỹ thuật số (Digital Learning Academy), đơn vị chủ quản của khóa học Introduction to Data Analysis and Statistics Using SQL (Nhập môn Phân tích dữ liệu & Thống kê với SQL): “Rất nhiều người có nhu cầu sử dụng dữ liệu để làm và phân tích báo cáo, rồi từ đó hỗ trợ doanh nghiệp và các tổ chức đưa ra những quyết định quan trọng, đúng thời điểm.”
  • Lương bổng: Những người đảm nhiệm vị trí phân tích dữ liệu được trả lương khá cao ngay cả khi họ không có ý định tiến vào những lĩnh vực cao cấp hơn như: khoa học dữ liệu (data science) hay trở thành kỹ sư công nghệ. Vậy, mức lương của những người làm công tác phân tích dữ liệu là bao nhiêu?

Theo sô liệu từ Payscale, các nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề sẽ nhận được mức lương từ 40,000 – 77,000 USD/năm (trung bình là khoảng 56.000 USD/năm). Những người giữ vị trí trưởng nhóm có mức lương cao hơn nhiều, khoảng 109,000 USD/năm.

  • Lợi thế cạnh tranh: Theo Ian LittleJohn, giảng viên của khóa học Complete Introduction to Business Data Analysis, (Căn bản toàn diện về phân tích dữ liệu kinh doanh): “Khả năng đặt câu hỏi với dữ liệu chính là lợi thế cạnh tranh tốt nhất, mang tới những dòng thu nhập mới, giúp bạn đưa ra những quyết định tốt hơn, đồng thời cải thiện năng suất lao động cho tổ chức.
  • Nhu cầu chung: Theo Symon He và Travis Chow, hai giảng viên của khóa học Intro to Data Analysis using EXCEL for Beginners (Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu với EXCEL cho người mới bắt đầu) thi: “Doanh nghiệp nào cũng sẽ sản sinh ra dữ liệu. Tuy nhiên giá trị của dữ liệu lại phụ thuộc vào khả năng bạn xử lý, sắp xếp và chuyển nó thành các thông tin hay chỉ số hữu ích.”

Những nghề phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis

Một điều thực sự hay ho khi tìm hiểu và học hỏi những kỹ năng  trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là bạn không bị bó buộc trong một loại nghề nghiệp nhất định nào. Chắc chắn luôn! Bạn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu và làm mãi công việc đó hàng thập kỷ nếu bạn thích. Đồng thời, cũng luôn có một lối sẵn sàng cho bạn chuyển hướng, nếu bạn  muốn.

Doanh nghiệp trong hầu hết các ngành đều dùng dữ liệu làm căn cứ để đưa ra những quyết định quan trọng, để đạt được lợi thế cạnh tranh, kích cầu, tìm kiếm khách hàng mới, cải thiện hệ thống vận hành nội bộ, tối đa hóa lợi nhuận và đạt nhiều mục đích khác. Chính vì thế, kỹ năng phân tích dữ liệu trở nên hữu dụng trong nhiều lĩnh vực.

Dưới đây là một vài công việc tiêu biểu, điển hình có liên quan tới lĩnh vực này.

1. Phân tích dữ liệu – Data Analyst

Trước hết, hãy cùng xem thêm một chút về các vị trí phân tích dữ liệu thực sự.

Phân tích dữ liệu là công việc gì? Những người đảm nhiệm công việc này sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích, giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định hay rút ra được những kết luận tốt hơn.Cụ thể là, họ sẽ tạo bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để từ những dữ liệu vô giá trị, tạo ra các kết quả có ý nghĩa và hữu dụng.

Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp một lượng thông tin lớn thông qua việc làm khảo sát với hàng ngàn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua bán của khách hàng trong quá khứ…) sau đó, chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng những bản trình bày trực quan bằng nhiều cách. Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào những thông tin này,  cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm, dù sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc một siêu thị…

Phân tích dữ liệu – Data Analyst

Thông tin sơ lược về vị trí phân tích dữ liệu/số liệu

Bạn có thể làm việc trong rất nhiều ngành khác nhau như: chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị – marketing, đồ ăn nhanh, bán lẻ, IT… Bất cứ ngành nào mà bạn thích, bạn đều có thể!

  • Mức lương trung bình: 65.470 USD/năm
  • Nhu cầu tuyển dụng vị trí này ngày càng tăng, nguyên nhân là do chúng ta đang sản sinh ra ngày càng nhiều  dữ liệu. Điển hình là trung bình, mỗi giây, Google lại có hơn 40,000 lượt tìm kiếm (3.5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày và khoảng hơn một ngàn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm). Con số này sẽ còn gia tăng nữa.
  • Nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề Nghiệp Tốt Nhất Hoa Kỳ, do trang web Glassdoor bình chọn năm 2018.

2. Phân tích kinh doanh – Business Analyst

Các nhà phân tích kinh doanh sẽ làm những gì? Họ có vai trò nhận dạng các mảnh dữ liệu có ý nghĩa trong toàn bộ dữ liệu thu thập được và định hướng những quyết định liên quan tới kinh doanh. Họ làm việc một cách chặt chẽ với các Phó Tổng Giám Đốc phụ trách kinh doanh và ban lãnh đạo cấp cao. Nhiệm vụ của họ có thể liên quan tới dự đoán, dựa báo, tối ưu, quản trị rủi ro và nhiều thứ khác.

Các nhà phân tích kinh doanh sẽ làm những gì?

Thông tin sơ lược về nghề phân tích kinh doanh – business analysis

Một nhà phân tích kinh doanh chủ yếu tập trung vào hoạt động hàng ngày của một doanh nghiệp và tìm ra cách làm sao để tinh chỉnh quy trình hoạt động kinh doanh một cách ổn thỏa. 

  • Nếu bạn quan tâm mà lại có nền tảng kiến thức về kinh doanh hay tài chính thì sẽ rất tuyệt vời khi làm vị trí này.
  • Bạn không cần nhiều kiến thức chuyên môn về khoa học hay toán học như khi ở vai trò của một nhà phân tích dữ liệu truyền thống.
  • Lương trung bình: 70.170 USD/năm

3. Quản lý sản phẩm – Product Manager (PM)

Những người giữ vị trí PM thì làm gì? Các nhà quản lý sản phẩm điều hành và hướng dẫn để các sản phẩm thành công từ bước lên ý tưởng tới khi ra mắt. Mỗi bước trong quá trình kể trên đều cần tới  những dữ liệu được phân tích. Bạn phải phân tích thị trường để tìm kiếm xu hướng và phát hiện ra những vấn đề cần giải quyết, tận dụng thông tin sẵn có để cải thiện các tính năng, tìm ra cách thức giúp sản phẩm ngày càng hoàn thiện hơn.

Những người giữ vị trí PM thì làm gì?

Thông tin sơ lược về vị trí PM (quản lý sản phẩm)

Mọi doanh nghiệp đều có sản phẩm của mình (đều mang tính dịch vụ!) Điều này đồng nghĩa với việc có hàng tá cơ hội và loại hình công ty cho bạn theo đuổi.

  • Sẽ còn tuyệt vời hơn nếu bạn có hiểu biết căn bản về chăm sóc khách hàng vì khi đó, bạn sẽ hiểu hơn về người dùng của mình.
  • Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm

4. Digital Marketer – Tiếp thị số

Digital marketer hay còn gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số làm những gì? Họ phải hiểu hành vi cũng như động lực của người tiêu dùng, nhận diện sự thay đổi của các xu hướng, đồng thời biết cách theo dõi các chỉ số để có thể cải thiện các mẫu quảng cáo, điều chỉnh các chiến dịch truyền thông mạng xã hội hay chiến lược SEO.

Digital marketer hay còn gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số làm những gì?

Đặc điểm sơ lược của vị trí Digital Marketer

Sự thành công của các digital marketer phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong mọi quá trình, từ xác định nhân khẩu học của người dùng, đo lường chỉ số nhấp chuột (clicks) và tỷ lệ chuyển đổi (conversion) nhằm đảo bảo thành công cho các chiến dịch, hay sàng lọc lịch sử dữ liệu để lựa chọn chiến lược mang lại kết quả tốt hơn. 

  • Vị trí này thích hợp với những người có kinh nghiệm sáng tạo nội dung, có nền tảng về quảng cáo và marketing (tiếp thị) truyền thống.
  • Mức lương trung bình: 67.230 USD/năm

5. Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu)

Các nhà phân tích định lượng làm những gì? Họ là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Họ làm việc trong các ngành thiên về tài chính. Những người này sẽ tận dụng lợi thế mà dữ liệu và các mô hình liên quan mang lại để quản trị rủi ro, dự báo những thay đổi trong quá trình định giá cổ phiếu và trái phiếu, đồng thời sử dụng dữ liệu làm căn cứ đưa ra những quyết định đầu tư.

Điểm nhanh về nghề phân tích định lượng hay chuyên gia phân tích dữ liệu:

  • Thích toán học sẽ là một lợi thế lớn của bạn trong ngành này
  • Rất thích hợp với những người đang băn khoăn lựa chọn giữa công nghệ và tài chính
  • Để theo nghề này bạn cần phải có bằng thạc sĩ trở lên của một trong những lĩnh vực liên quan
  • Lương trung bình: 94.051 USD/năm

Những kỹ năng then chốt cần học trong lĩnh vực data analysis

Ngoài các kỹ năng như xử lý và giải quyết vấn đề, giao tiếp – truyền thông hay óc sáng tạo, bạn cũng cần phải có những kỹ năng chuyên môn để có thể thành công trong lĩnh vực này.

Mỗi một kỹ năng chuyên môn được liệt kê bên dưới sẽ là căn bản để xây dựng nền tảng cho những giai đoạn tiếp theo. Vì vậy, bạn không cần phải vội vàng học hết mọi thứ một lúc. Có một số kỹ năng bạn có thể học luôn thông qua những khóa học của Udemy, một số khác thì bạn có thể học và nâng cao trong quá trình làm việc.

Dưới đây là những kỹ năng và công cụ bạn sẽ cần để có được một công việc trong lĩnh vực data analysis hoặc chỉ đơn giản là để nâng cao những kỹ năng liên quan, hỗ trợ cho bạn trong một vai trò khác. Ngoài những điều này, các khóa học về phân tích dữ liệu cũng có thể giúp bạn học hỏi thêm nhiều thứ khác.

Kỹ năng EXCEL

Excel là gì? Microsoft Excel với những bảng tính được xây dựng trên Excel là chương trình tính toán phổ biến, cho phép bạn trình bày những dữ liệu phân tích phức tạp.

Vì sao ta phải học nó:Theo như Diego Fernandez, giáo viên hướng dẫn của khóa học Excel for Data Analysis: Basic to Expert Level – Khóa học Excel cho Phân tích Dữ liệu: Từ Căn bản tới Nâng Cao: “Học Excel cần thiết cho mọi chuyên ngành hay chuyên môn  trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Đây là phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong cả công việc lẫn học tập và là nền tảng căn bản trước khi học bất cứ thứ gì khác.”

SQL (Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu)

SQL là gì? SQL (Structured Query Language – ngôn ngữ có tính chất truy vấn) là loại ngôn ngữ được dùng để tương tác với các cơ sở lưu trữ dữ liệu, cho phép chúng ta lấy dữ liệu ra một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Sao ta cần học nó? SQL cho phép bạn thực hiện các thao tác trên hàng triệu dòng dữ liệu. Nó là loại kỹ năng quan trọng, cần thiết  thứ hai trong nghề phân tích dữ liệu (chỉ đứng sau chính kỹ năng phân tích số liệu).

R (NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH)

R là gì? Là một loại ngôn ngữ lập trình dùng cho tin học thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê, những người làm dữ liệu, các nhà phân tích kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực phát triển phần mềm thống kê, phân tích số liệu, machine learning (học máy)…

Vì sao phải học nó? Theo Arpan Gupta, giáo viên hướng dẫn của khóa học Lập trình với R trong Phân tích Dữ liệu & Trực quan hóa Dữ liệu : “R mang tới cho những người làm phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu khả năng trình bày các bộ dữ liệu phức tạp bằng một cách thức ấn tượng.” R được sử dụng trong nhiều công ty nổi tiếng, Google và Facebook như một loại ngôn ngữ để phân tích các dữ liệu.

Data Visualization – trực quan hóa dữ liệu

Data Visualization là gì? Data visualization – Trực quan hóa Dữ liệu giúp những người (thường là những nhà lãnh đạo cao cấp không mấy am hiểu về công nghệ) đang cần đưa ra quyết định trong kinh doanh hiểu được các dữ liệu phân tích một cách trực quan thông qua các loại biểu đồ. Từ đó, họ có thể nhận diện xu hướng, xác định các  loại hình và hiểu được những thông tin phức tạp.

Vì sao nên học? Nếu bạn là người sáng tạo, đây sẽ là một kỹ năng tuyệt vời cho bạn. Học data visualization sẽ giúp bạn có ưu thế hơn những ứng viên khác khi tìm việc vì những nhà tuyển dụng luôn tìm kiếm những người có hiểu biết về cả lĩnh vực khoa học lẫn nghệ thuật đằng sau chuyên môn phân tích dữ liệu.

Những kỹ năng khác nên học:

Những kỹ năng này sẽ giúp bạn có lợi thế hơn khi đảm nhiệm các vai trò trong lĩnh vực phân tích dữ liệu

  • Google Sheets (Một kiểu phiên bản trực tuyến của Excel)
  • Tableau (bạn có thể tải bản miễn phí để bắt bắt đầu)
  • Data studio (Công cụ trực quan hóa dữ liệu được cung cấp miễn phí bởi Google)
  • Google Analytics/Google Adwords
  • Các kỹ năng liên quan đến toán học cao cấp (đại số tuyến tính & các phép tính đa biến sẽ mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh, tuy nhiên, nó cũng không có nghĩa là bạn nhất thiết phải có những kỹ năng này khi làm một công việc trong lĩnh vực data analysis)
  • Những hiểu biết căn bản về học máy – machine learning (bạn không cần phải biết làm thế nào để tạo ra những thuật toán mới, chỉ cần hiểu được nền tảng căn bản của machine learning). Có thể đọc thêm về phần này tại đây.

Nếu bạn muốn theo đuổi việc học thì các trường đại học, cao đẳng thường có những chuyên ngành thuộc lĩnh vực phân tích dữ liệu như: kinh doanh, kinh tế, thống kê và tin học (khoa học máy tính).

Kết luận

Các công ty thời đại này thường ngập chìm trong dữ liệu và họ thực sự cần những người có thể khiến chúng trở nên có nghĩa. Khi Internet Vạn Vật xuất hiện thì những nhu cầu này còn tăng lên gấp bội.

Nếu bạn không biết mình nên chọn hướng đi nào trong lĩnh vực công nghệ thì data là một điểm tốt cho bạn khởi đầu. Một số công ty toàn cầu có danh tiếng đã sẵn sàng cho việc bổ nhiệm một chức vụ mới trong hệ thống của họ – Chief Data Officer (CDO) – Giám đốc Dữ liệu. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu trong các công ty. Một số người bắt đầu với theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngày hôm nay có thể sẽ có được một vị trí đắt giá trong thời gian ngắn sau này.

Theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngay hôm nay để có được vị trí tuyệt vời vào ngày mai.

Theo IBM, vào năm 2020 số lượng công việc cho các chuyên gia dữ liệu tại Mỹ sẽ tăng lên tới 2,720,000 – thêm hơn 350,000 vị trí trong vòng 3 năm (kể từ 2017).

Nguồn: nordiccoder

 

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

 

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>

App đặt xe, xe công nghệ. Chi tiết

SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài

ứng dụng quản lý vận tải thông minh

ứng dụng quản lý đội xe, điều tài thông minh

Phần mềm, ứng dụng thông minh dành cho quản lý xe doanh nghiệp, điều xe đi công tác,...

Quản lý giao vận thông minh

driverplus

fintech

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

© Bigdata Solutions. All Rights Reserved. Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata

Tìm kiếm