Facebook
Google
Sự kiện của MCI
Bài viết mới nhất
10 Thách Thức Thực Tế Khi Làm Data Analyst – Và Cách Vượt Qua
Nghe “Data Analyst” có vẻ sang chảnh: ngồi mát, xem dashboard đẹp, phân tích insight. Nhưng thực tế không ít người “vỡ mộng” khi đi làm: dữ liệu lộn xộn, yêu cầu thay đổi liên tục, báo cáo chạy sát giờ họp… 💡 Đây là 10 thách thức phổ biến nhất mà một Data Analyst gặp phải và giải pháp thực tế để bạn không bị choáng khi bước vào nghề.
Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 313
Xem thêm
Data Analyst 2025 – Lương, Kỹ Năng & Cơ Hội Nghề Nghiệp
Bạn đang cân nhắc trở thành Data Analyst, hoặc đang làm nhưng muốn biết mình có đang được trả lương đúng mặt bằng? Hay bạn tò mò: “Năm 2025 rồi, Data Analyst còn hot không? Có bị AI thay thế chưa?” 💡 Đây chính là bức tranh toàn cảnh thị trường việc làm Data Analyst 2025 – từ lương, kỹ năng, đến cơ hội nghề nghiệp để bạn có thể quyết định đầu tư học tập và phát triển bản thân.
Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 324
Xem thêm
🔄 ETL vs ELT: Chọn Phương Pháp Xử Lý Dữ Liệu Phù Hợp
Trong thế giới dữ liệu hiện đại, việc chọn ETL (Extract – Transform – Load) hay ELT (Extract – Load – Transform) không chỉ là quyết định kỹ thuật – nó ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ xử lý, chi phí hạ tầng và khả năng mở rộng hệ thống dữ liệu. Đây là một trong những câu hỏi mà Data Engineer thường gặp nhất khi bắt đầu thiết kế pipeline. Hãy cùng phân tích chuyên sâu: ETL và ELT khác nhau ở đâu, khi nào nên chọn cái nào, và xu hướng nào sẽ thống trị năm 2025.
Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 316
Xem thêm
🗂 Data Modeling for Data Engineers: Xây Dựng Mô Hình Dữ Liệu Tối Ưu
Trong thế giới dữ liệu hiện đại, Data Modeling là bước cực kỳ quan trọng giúp tổ chức dữ liệu một cách khoa học, tối ưu cho phân tích và ra quyết định. Với Data Engineer, đây là kỹ năng nền tảng để xây dựng Data Warehouse hiệu quả, giảm chi phí lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.
Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 314
Xem thêm
🔄 Batch vs. Stream Processing: Phân Biệt và Ứng Dụng Trong Data Pipeline
Trong quá trình xây dựng Data Pipeline, bạn sẽ luôn phải chọn cách xử lý dữ liệu: Batch Processing hay Stream Processing. Mỗi phương pháp có ưu điểm và ứng dụng riêng – chọn đúng cách sẽ giúp pipeline của bạn chạy hiệu quả, tiết kiệm chi phí và phục vụ đúng nhu cầu kinh doanh.
Created by: tieplv | Date: 24/09/2025 | 325
Xem thêm
🤖 Data Engineering & AI: Lộ Trình Hòa Nhập Dữ Liệu và Trí Tuệ Nhân Tạo
AI đang trở thành trung tâm chiến lược trong doanh nghiệp. Nhưng AI chỉ thông minh khi có dữ liệu chất lượng. Nếu ví AI là “bộ não” của hệ thống, thì Data Engineering chính là “hệ tuần hoàn” dẫn máu – đảm bảo dữ liệu đến đúng nơi, đúng lúc, đúng chất lượng. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu: Vai trò của Data Engineering trong dự án AI/ML. Các bước hòa nhập dữ liệu và AI để tạo giá trị thực tế. Lộ trình học tập để trở thành Data Engineer “AI-ready”.
Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 318
Xem thêm
📏 Metric Layer – Thiết Kế KPI Thống Nhất, Tránh “Nhiều Phiên Bản Sự Thật”
Bạn đã từng thấy cảnh: Sales báo doanh thu 10 tỷ, trong khi Finance báo 9.5 tỷ cho cùng một tháng? → Cuộc họp biến thành tranh luận xem con số nào đúng, thay vì ra quyết định. 💡 Đây chính là vấn đề “multiple versions of truth” (nhiều phiên bản sự thật). Cách giải quyết hiện đại là xây dựng một Metric Layer – tầng định nghĩa KPI tập trung, để toàn bộ công ty cùng nhìn một con số, cùng một công thức.
Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 305
Xem thêm
📊 Workflow Mẫu: Google Sheets → Gmail → Slack
Bạn có đang lặp đi lặp lại một quy trình thủ công như: Mở Google Sheets → copy thông tin khách hàng → soạn email → gửi thông báo cho team sales? 😩 Quy trình này dễ sai sót, tốn thời gian, và làm team chậm phản hồi. 💡 Với n8n, bạn chỉ cần vài phút để tạo một workflow tự động: Google Sheets có dòng mới → Gửi email chào mừng khách hàng → Ping team sales trên Slack.
Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 309
Xem thêmThư viện ảnh
Chương trình đào tạo của MCI
Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu (Data Analytics), là sự lựa chọn cho những ai đam mê thu thập, khai thác và xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra quan sát. Phân tích dữ liệu giúp tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật hay công cụ phân tích. Giúp tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp, hệ thống.
Xem thêm
Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực nghiên cứu kết hợp chuyên môn lập trình và kiến thức toán học, thống kê để xử lý khối lượng dữ liệu. Áp dụng các thuật toán học máy cho các con số, văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, sau đó xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa quyết định, lập kế hoạch chiến lược cho doanh nghiệp.
Xem thêm
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer), là một trong những vị trí quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, người nắm vị trí then chốt xây dựng, kiểm tra, duy trì các cấu trúc Data tổng hợp. Tất cả các số liệu sẽ được số hóa, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp. Họ là những người thiết kế và tối ưu các hệ thống dữ liệu lớn để mang lại những lợi thế cạnh trạnh vượt trội.
Xem thêm
Lập trình ứng dụng
Lập trình ứng dụng, top ngành được săn đón nhất hiện nay. Sử dụng các ngôn ngữ lập trình để tạo ra các ứng dụng có thể hoạt động được trên nền tảng, hoặc thiết bị như: ứng dụng web, ứng dụng di động,..Thế giới sẽ thiếu đi sự tương tác và dễ dàng nếu thiếu đi những kỹ sư phần mềm làm việc không biết mệt mỏi. Đây là ngành nghề trong mọi ngành nghề của thế kỉ 21 và hơn thế nữa.
Xem thêm