Trang chủ>  Blog >  Kinh nghiệm thực chiến >  Nắm trọn bí kíp apply thành công vị trí Data Analyst

Nắm trọn bí kíp apply thành công vị trí Data Analyst


Chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc thực tế nhưng vẫn muốn apply vị trí Intern/ fresher Data Analyst, vậy làm cách nào để bạn có thể ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng ngay trong lần ứng tuyển đầu tiên của mình?

  300 lượt xem

Nội dung bài viết

Chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc thực tế nhưng vẫn muốn apply vị trí Intern/ fresher Data Analyst, vậy làm cách nào để bạn có thể ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng ngay trong lần ứng tuyển đầu tiên của mình?
  1. Thư ứng tuyển cần thể hiện rõ sự cầu tiến, năng lực, kinh nghiệm
Đối với 1 nhà tuyển dụng, có thể CV của bạn không phải là 1 CV quá xuất sắc nhưng bạn phải thể hiện rõ tinh thần cầu tiến cũng như năng lực của mình để có thể lấy được cảm tình ban đầu đối với nhà tuyển dụng. Một email đủ gây ấn tượng cần phải có các mục: Thông tin cá nhân, tóm tắt kinh nghiệm, kỹ năng liên quan đến vị trí ứng tuyển, nguyện vọng của bản thân về vị trí công việc này,...
2. Tích lũy kinh nghiệm và tạo Portfolio khoa học
Để có thể tích lũy thêm kinh nghiệm cho bản thân, bạn có thể tham gia các chương trình Hackathon hay Datathon để có thể tư duy tốt hơn về các con số và hoàn thành sản phẩm trong thời gian ngắn. Bên cạnh đó, các tổ chức, câu lạc bộ hay cuộc thi về Data cũng sẽ giúp bạn tạo các mối quan hệ, làm dày thêm kinh nghiệm cá nhân của mình.
Sau đó, hãy dành thời gian tham gia các dự án nghiên cứu trong và ngoài trường Đại học. Hãy cố gắng làm tốt project của bạn và chia sẻ lên Github, LinkedIn và portfolio của bạn. Bên cạnh đó, học bổng/ giải thưởng của các cuộc thi cũng chính là điểm cộng trong CV của bạn.
Khi đã thành thạo thực hiện project từ các cuộc thi Hackathon, ở câu lạc bộ,.. thì cũng đến lúc bạn thử sức ở những project lớn hơn. Bạn có thể nghiên cứu các portfolio của các chuyên gia, đàn anh đàn chị đi trước để học hỏi các dự án của họ.
 
📈 Một số blog khá hay giúp bạn có thể tham khảo:
👉Todd Schneider – Một nhà khoa học dữ liệu tại New York City với cực nhiều bài viết phân tích đi kèm hình ảnh chất lượng
👉Huyền Chíp – Một trong những cái tên đình đám nhất của AI và Machine Learning
👉The Pudding – Trang web tổng hợp các bài phân tích sử dụng hình ảnh đẹp và hay nhất mình biết.
 
📈Ngoài ra, đây là một số portfolio khá hay các bạn có thể tham khảo.
👉Khánh Trần – Incoming Data Scientist at a prominent Finance company
👉Thủy Nguyễn – Incoming Data Analyst at a Blockchain Company
 
3. Rèn luyện kỹ năng mềm
Không chỉ làm việc với con số, một Data Analyst cũng cần phải kết nối với các phòng ban khác như Product Manager, Developer, Product Design, BA,.. Chính vì vậy, bạn cần phải có thêm các kỹ năng mềm như giao tiếp, thương thảo, kỹ năng giải quyết vấn đề và đặc biệt là Tiếng Anh. Đây cũng những tiêu chí nhà tuyển dụng muốn có ở một ứng viên DA.
 
Chúc bạn apply thành công !!
Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của chiến lược truyền thông và tiếp cận khách hàng hiện đại. Việc sử dụng dữ liệu thông minh trong chiến dịch truyền thông và tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược của mình, nâng cao hiệu quả và tăng cường tương tác với khách hàng. Marketing Analytics cho phép đo lường, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Vậy cách để phân tích chúng là gì? Cùng MCI Việt Nam tìm hiểu ngay.

Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (AI): Tăng cường Đo lường và Hiệu suất Kinh doanh

Trong thời đại số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một trong những xu hướng hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ. Khả năng của AI trong việc xử lý dữ liệu và học từ trải nghiệm thực tế đang thúc đẩy sự tiến bộ của phân tích dữ liệu hiện đại. Sự phát triển của AI mang ý nghĩa quan trọng đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu, bởi vì nó không chỉ đưa ra các công cụ và kỹ thuật mới mà còn thay đổi bản chất của phân tích dữ liệu. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn khám phá mối liên hệ giữa dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) - cầu nối tăng cường hiệu suất kinh doanh.

Các bài viết liên quan