redkylin97
Trai thôn
So sánh như này không đúng, chưa chắc cứ áp dụng nhiều công nghệ vào đã giải quyết được bài toán kinh doanh
Expert trong ngành này của các bank cũng đều là những người có Business sense cực tốt, công nghệ nó chỉ là công cụ thôi
-
🚀 Đăng ký ngay để không bỏ lỡ những nội dung chất lượng! 💯 Hoàn toàn miễn phí!
Nhờ Tư vấn con đường sự nghiệp - How to become a data scientist
- Tạo bởi minhtuanhd
- Start date
-
- Thẻ mô tả
- minhtuanhd
Expert trong ngành này của các bank cũng đều là những người có Business sense cực tốt, công nghệ nó chỉ là công cụ thôi
redkylin97
Trai thôn
M muốn vào bank thì cứ cố chăm chỉ làm project, có thể lấy data trên kagle cũng đc, rồi kẹp nó vào cv.
Phỏng vấn thì show cái đó ra và giải thích các bước..
Nhưng thế thì tỉ lệ đỗ sẽ cao hơn.
Giờ senior data các bank nhảy chỗ này nhảy chỗ kia toàn làm thế, cứ trình bày project mình ưng ý nhất là ok.
Phỏng vấn thì show cái đó ra và giải thích các bước..
Nhưng thế thì tỉ lệ đỗ sẽ cao hơn.
Giờ senior data các bank nhảy chỗ này nhảy chỗ kia toàn làm thế, cứ trình bày project mình ưng ý nhất là ok.
minhtuanhd
Chúa tể đa cấp
Build bằng cấp gì không anh hay chứng chỉ thôi nhỉ
redkylin97
Trai thôn
Chứng chỉ thôi
Thực ra vào bank thì dễ nhất là có bạn làm trong đó rồi giới thiệu vào
Nhiều job cũng toàn ưu tiên nhân viên giới thiệu bạn bè vào làm chứ k public ra bên ngoài
Trảm_Phong
Đàn iem Duy Mạnh
Business sense chẳng liên quan gì đến kĩ năng xử lý dữ liệu cả, có cả 1 đống dữ liệu tiềm năng trong tay nhưng không biết làm cách nào để khai thác thành nguôn lực thì có business sense thôi cũng chưa đủ
minhtuanhd
Chúa tể đa cấp
Thì em nghĩ đây là cơ hội vào bank tốt cho các bạn trẻ
apollo13
Địt mẹ đau lòng
DS xuất phát chuyên nghiên cứu model. Data ngh cứu thì nó vốn đẹp hơn thực tế. Vn toàn lạm dụng từ ds. Còn thao tác trên excel chỉ làm trên data nhỏ mà việc này là của bọn Data engineer
bulldogs
Cái nồi có lắp
Chuẩn. Ở VN thì vẫn là bò theo công nghệ thôi, mấy cái đao to búa lớn chỉ để nói suông doạ người.
Các sản phẩm đóng gói của nước ngoài, bò ra học nó vẫn chưa xong. Nắm được nó ở mức độ nào đó là đã thành expert rồi, nhưng nghĩ tới tạo ra được một sản phẩm tương tự thì chỉ biết lắc đầu chua chát.
redkylin97
Trai thôn
À thực ra dùng excel là những data đã đc query sẵn trên các tools kiểu như SQL rồi trỏ thẳng trực tiếp ra excel
Dùng excel xử lý các bước cuối cùng hoặc lên report thôi.
Thì tao có bảo là đủ đâu? Tao nói là vào bank thì quan trọng nhất -theo tao biết- vẫn là sense. Còn đương nhiên để làm đc thì vẫn cần thêm cả toán, thống kê và kĩ năng xử lý dữ liệu nữa.
Nhưng tao vẫn bảo lưu quan điểm m nói giết gà dùng dao mổ trâu là hoàn toàn sai. Đơn cử như việc các project, đều cần expert ra đề bài trước, rồi dùng công nghệ để phân tích và tìm ra đáp án, hoặc turning cho phù hợp. Thợ code thì nhiều lắm nhưng để ra được đề bài thì không có mấy ai. Code nhăng code cuội cuối cùng chả giải quyết được bài toán gì hoặc giải quyết được các bài toán không đáng kể thì cũng vứt. Nên đừng nghĩ cứ có kĩ năng tốt về kĩ thuật đã là cầm được con dao mổ trâu, chưa biết đâu là trâu đâu là gà đâu m ạ.
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
đấy là do chị mày ko biết, ko chịu tìm hiểu, chứ giờ mở mồm ra dữ liệu lớn mà kêu DS ko có job thì chị mày đúng là ngu, giữ ghế
Mày nhìn kaggle bao nhiêu cuộc thi tài chính trong năm nay kìa, từ bọn lớn tới nhỏ
rất nhiều dạng bài, tùy vào dữ liệu khai phá tìm ra, hướng mới
redkylin97
Trai thôn
VN nó bị loạn thuật ngữ quá
Có 3 Role chính là DA, DE, DS trong đó DA thiên về việc phân tích, làm báo cáo.... DA thì k quá nặng code, cần thống kê và kĩ năng phân tích, giải quyết bài toán. DE thiên về làm mô hình dữ liệu, hệ thống, nặng code còn k cần phải quan tâm đến kinh doanh gì nhiều, thằng DA cần gì thì cứ lôi ra hoặc xử lý data làm sao để thằng DA lôi ra dễ dàng là được.
Còn DS theo tao hiểu thì nó bằng cả 2 ôg DA và DE gộp lại, nghĩa là có thể làm đc từ A-Z. Nhưng VN thì lạm dụng từ DS quá.
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
cái này thôi vứt đi, đội của Tech toàn kieru treo dê bán thịt chó
hòa nhoáng bên ngoài
Chứ làm việc như cứt
Còn hỏi tại cứ nhìn sản phẩm thực tế là hiểu, app, tech, vinid, ms hệ sinh thái làm như L
từ cái gợi ý còn đéo làm nên hồn
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
chết thì ko chết, mỗi đội có một hướng đi riêng, cải tiến riêng
Mấy ông kia có mạnh thì mạnh thật, nhưng có cái buồi mà làm chủ công nghệ
Công nghệ thay đổi từng ngày
đéo tìm hiểu update bọn mới nó đè cho phút mốt
riêng mảng hiệu năng, rồi độ chính xác, rồi scale nên các kiểu
redkylin97
Trai thôn
Chị tao ở cái level mà bọn DS nằm dưới rồi mày
Thi thì lúc đéo nào chả nhiều, quan trọng là thực tế.
Lúc chị t còn đang ngồi ở cái BIC to nhất VN thì dươi quyền trực tiếp giám đốc khối. Nghĩa là rp trực tiếp cho 1 ông người Ấn.
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
Lên report thì làm gì hả mày, lên được chỉ đi báo cáo
AI giờ là cá nhân hóa, excel có buồi mà làm hay được như các thư viện python, kia nó làm dễ hơn tùy biến cao, chưa kể tương thích nhiều công cụ tính toán hiệu năng cao
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
thế thì tao mới bảo giữ chỗ, chứ kiểu chị mày nên về vườn đi, vì cái BIC rủi ro vl
làm rủi ro, mô hình mà kết quả như buồi mà đéo chịu nghỉ, sseesp bà chị mày có biết không
apollo13
Địt mẹ đau lòng
Nếu đc hy vọng mày nêu 1 số case study thực tế trong ngân hàng cần data scientist làm công việc gì. Ví dụ build model để predict xxx gì đó chẳng hạn hay chỉ làm report dựa trên data sẵn có. Database ngân hàng hay xài và how big (1 triệu users chẳng hạn). Thanks.
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
Tao lại sợ quá BIC nhà mày, quan trọng là keetst quả, nói mõm thế thì ngang bọn TEch thôi
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
Gió lạnh đầu buồi
redkylin97
Trai thôn
À ừ thì chị tao giờ là người chỉ đọc báo cáo rồi rp lên nếu có gì bất thường. Chứ DS dưới quyền chị tao thì cũng không ít. Trước khi m chửi ai đó thì ít ra cũng phải biết người ta là ai rồi mới chửi chứ?
Đội làm Data ở các bank hiện tại hầu hết là đều cùng 1 lò mà ra, m biết đấy là lò nào không?
