Mô tả công việc Data Scientist: Phẩm chất nào được nhắc tới?

Chỉ cần một lần tìm kiếm trên Google để tìm thấy nhiều mô tả công việc Data Scientist. Vậy data scientist là gì? Nhiều nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các chuyên gia có trình độ trong lĩnh vực này - bất kể nơi cư trú địa lý của bạn ở đâu, hầu như bạn luôn có thể tìm thấy một công ty tuyển dụng data scientist. Tuy nhiên, trước khi tiếp tục và tìm kiếm một vị trí công việc phù hợp với mình, bạn cần biết tất cả về các trình độ của nhà khoa học dữ liệu. Và đó chính xác là những gì chúng ta sẽ nói trong hướng dẫn mô tả công việc data scientist này.

Trách nhiệm của một Data Scientist

Công việc Data Scientist: Hình ảnh bộ não.

Mô tả công việc data scientist thường yêu cầu một người có thể hỗ trợ về sản phẩm, sự lãnh đạo và chiến dịch tiếp thị với những hiểu biết sâu sắc từ việc phân tích dữ liệu. Người đứng sau vị trí nhà khoa học dữ liệu thường được kỳ vọng có thể làm việc với các bộ dữ liệu lớn để tìm cách tăng hiệu quả cho các hoạt động của công ty.

Phần lớn các nhà tuyển dụng data scientist mong đợi các nhà khoa học dữ liệu có một lượng đáng kể việc khai thác dữ liệu và các phương pháp phân tích của chúng. Bên cạnh đó, họ phải nắm vững các công cụ dữ liệu, cũng như cách xây dựng và triển khai các mô hình, sử dụng hoặc tạo các thuật toán và mô phỏng.

Để hiểu data scientist là gì thì sau đây là một số trách nhiệm chính của data scientist:

  • Khai thác và phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của các công ty để đưa ra kết luận về cách thực hiện tối ưu hóa trong chiến lược kinh doanh và phát triển sản phẩm của công ty.
  • Phát triển các thuật toán dữ liệu tùy chỉnh.
  • Phối hợp với các nhóm chức năng khác nhau để thực hiện các mô hình và giám sát kết quả.
  • Phát triển các công cụ để theo dõi và phân tích hiệu suất.
  • Tìm kiếm các công cụ mới để tăng hiệu quả và độ chính xác của nguồn dữ liệu.
  • Tổ chức và sử dụng mô hình dự đoán để làm cho trải nghiệm người dùng UX, tạo doanh thu, nhắm mục tiêu và kết quả kinh doanh tốt hơn.

Để có thể thực hiện những trách nhiệm này, hầu hết các mô tả công việc data scientist sẽ yêu cầu các phẩm chất sau:

  • Kỹ năng giải quyết vấn đề tốt và nhanh chóng trong phát triển sản phẩm.
  • Kinh nghiệm tạo kiến trúc dữ liệu.
  • Kiến thức về kỹ thuật học máy và nhược điểm hoặc lợi thế của nó là gì.
  • Kiến thức về ngôn ngữ lập trình máy tính giúp rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.
  • Hầu hết cần phải có bằng đại học hoặc cao đẳng về khoa học dữ liệu nhưng ngày nay điều này cũng có thể đạt được thông qua các con đường học tập trực tuyến.
  • Giao tiếp tuyệt vời khi làm việc cùng một mục tiêu trong một nhóm.
  • Kiến thức và kinh nghiệm về một loạt các công cụ internet như Google Analytics, DigitalOcean, Facebook Insights, Redshift, v.v...

Các nhóm phẩm chất khoa học dữ liệu khác nhau

Có một số loại mô tả công việc data scientist khác nhau. Nó có thể được chia thành ba phần hoặc các nhóm khác nhau. Các "nhóm" được phân loại theo trình độ kinh nghiệm - trình độ mới vào (entry-level), đã có kinh nghiệm (junior) and nhiều kinh nghiệm (senior).

Data Scientist trình độ mới vào

Data Scientist trình độ mới vào là những người mới trong ngành. Những người này vẫn chưa có ý tưởng rõ ràng về công việc data scientist làm, ít nhất là về mặt công việc thực tế.

Một data scientist trình độ mới vào điển hình là một người vừa lấy được bằng và hiện đang cố gắng tìm kiếm công việc thực sự đầu tiên của họ với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Một số data scientist trình độ mới vào (người mới bắt đầu) đã có một số kinh nghiệm làm việc trong một công ty thực tế, nhưng đó là một điều hiếm khi xảy ra. Tình huống thông thường là những chuyên gia này vừa mới tham gia vào công việc data scientist và “mới ra lò”, và đang đọc qua các mô tả công việc data scientist để biết những gì sắp xảy ra.

Trách nhiệm

Điều này có lẽ không có gì ngạc nhiên, nhưng công việc data scientist mới vào ngành chủ yếu xoay quanh việc học. Khi một nhà tuyển dụng data scientist trình độ mới vào, họ biết rằng người này vẫn còn hoàn toàn mới, và do đó chọn cho họ các nhiệm vụ phù hợp và hợp lý. Hơn nữa, hầu hết các công ty thuê data scientist ở cấp độ này đều có các chương trình đào tạo đặc biệt. Các chương trình này được thiết kế để giúp người mới bắt đầu hiểu công việc tương lai của họ nhanh hơn và đúng đắn hơn, đồng thời có được cảm giác làm việc trong môi trường làm việc theo nhóm.

Khi nói đến các nhiệm vụ thực tế của các công việc data scientist trình độ mới vào, chúng chủ yếu xoay quanh việc sử dụng học máy cho các công việc hàng ngày, thực hiện các phân tích khác nhau, mở rộng một số phần dữ liệu nhất định của công ty, v.v... Tuy nhiên, hãy nhớ rằng tất cả các loại công việc data scientist khác nhau đều liên quan đến một số nhiệm vụ và yêu cầu giống nhau - chỉ là độ phức tạpmức độ của chúng khá khác nhau.

Yêu cầu

Khi nói đến các yêu cầu của mô tả công việc data scientist trình độ mới vào, một trong những yêu cầu chính là phải có trình độ học vấn phù hợp, đầy đủ. Giáo dục phù hợp là rất quan trọng vì hầu hết các nhà tuyển dụng tiềm năng thậm chí sẽ không nhìn theo cách của bạn nếu họ thấy rằng bạn chưa hoàn thành bất kỳ nghiên cứu cụ thể nào liên quan đến khoa học dữ liệu.

Khi thời gian trôi qua, ngày càng có nhiều người chuyển sang các lựa chọn thay thế học trực tuyến thay vì theo con đường truyền thống là đăng ký vào một trường cao đẳng hoặc đại học. Mặc dù điều này hoàn toàn ổn và tuyệt vời với một số chuyên ngành ngoài kia, nhưng các công việc về khoa học dữ liệu lại là một câu chuyện khác - trong lĩnh vực này, hầu hết các nhà tuyển dụng vẫn yêu cầu nhân viên phải có bằng cấp cụ thể trong các cơ sở học tập chính quy và có uy tín. Điều này chủ yếu là do khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu rất phức tạp nhiều lớp, đồng thời đòi hỏi nhiều cách tiếp cận khác nhau. Nhưng điều đó không có nghĩa là bên cạnh đó bạn không thể học từ các khóa học trực tuyến. Và nếu các nghiên cứu chính quy đang tiêu tốn hết tài chính của bạn, bạn có thể đăng ký học bổng khoa học dữ liệu cho các lớp học trực tuyến.

Ngoài giáo dục, nếu bạn đang tìm kiếm một công việc data scientist trình độ mới bắt đầu, bạn sẽ thấy rằng hầu hết các mô tả công việc này đề cập đến động lực, niềm đam mê, làm việc chăm chỉ và mong muốn nâng cao kiến thức của bạn như một số yêu cầu chính cho công việc. Đây không chỉ là lời nói suông! Mặc dù những phẩm chất này có thể có ở hầu hết các công việc ngoài kia, nhưng những thứ như làm việc chăm chỉ và tư duy logic là cần thiết trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Lựa chọn lộ trình sự nghiệp

Theo như mô tả công việc data scientist, con đường sự nghiệp của bạn sẽ khá thẳng về phía trước. Mục tiêu cuối cùng của bạn là thăng tiến trong các công việc khoa học dữ liệu và cuối cùng có được vai trò của một nhà khoa học dữ liệu cấp cao. Đi từ chỗ hầu như không biết công việc data scientist để trở thành chuyên gia tối ưu của lĩnh vực này là một hành trình đầy khó khăn, nhưng đó là một hành trình sẽ mang lại phần thưởng xứng đáng.

Khi bạn thăng tiến trong hàng ngũ data scientist, mức lương, cơ hội việc làm và lợi ích của bạn cũng như nhiều đặc quyền khác sẽ mở ra trong suốt chặng đường. Mặc dù bản thân con đường sự nghiệp này không phải là dễ dàng, nhiều người vẫn chọn nghề nhà khoa học dữ liệu vì lĩnh vực này mang lại sự ổn định công việc tuyệt vời - khi bạn đã tham gia, bạn có thể chắc chắn rằng mình sẽ luôn tìm được việc làm (giả sử rằng tất nhiên bạn bỏ ra công sức và nỗ lực).

So sánh Nền tảng học online Bên cạnh các nền tảng khác

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Xem & so sánh TOP3 nền tảng học online cạnh nhau
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Ưu điểm
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Dễ điều hướng
  • Không có vấn đề kỹ thuật
Tính năng chính
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Chính sách hoàn tiền trong 30 ngày
  • Chứng chỉ hoàn thành miễn phí

Mức lương

Là một nhà khoa học dữ liệu trình độ mới vào, bạn sẽ thấy rằng hầu hết các mô tả công việc data scientist cho thấy mức lương ít nhất trong số cả ba cấp bậc được đề cập trong hướng dẫn này. Lý do là khá rõ ràng - bạn vẫn đang cố gắng hiểu cách hoạt động của ngành và tìm hiểu tất cả các nhiệm vụ khác nhau mà bạn sẽ phải thực hiện trong nơi làm việc mới của mình.

Ziprecruiter.com ước tính rằng mức lương trung bình hàng năm của các công việc data scientist mới vào nghề là khoảng 69.000 đô la. Xem xét mọi mặt, đây là một mức lương khá tốt khi bạn mới bắt đầu!

Data Scientist đã có kinh nghiệm

Công việc Data Scientist: Đã có kinh nghiệm.Data scientist đã có kinh nghiệm là nhóm chuyên gia phổ biến nhất mà bạn sẽ gặp trong lĩnh vực chuyên môn này. Những chuyên gia này không còn thắc mắc “các nhà khoa học dữ liệu làm gì?”, công việc data scientist là gì. Nhưng họ vẫn còn phải học rất nhiều để đạt đến hàng ngũ các nhà khoa học dữ liệu cao cấp.

Các yêu cầu mô tả công việc data scientist đã có kinh nghiệm khá đơn giản - bạn có thể tự mình làm việc mà không cần quá nhiều sự giám sát từ đồng nghiệp và những người nhiều kinh nghiệm hơn bạn. Đương nhiên, khi bạn vừa bắt đầu công việc ở một công ty mới, sẽ có những người chỉ cho bạn xung quanh và dạy bạn những kiến thức chung về cách mọi thứ hoạt động và công việc bạn sẽ làm. Tuy nhiên, hầu hết các công việc data scientist ở trình độ này sẽ yêu cầu bạn học nhanh và bắt đầu thực hiện nhiệm vụ của mình càng sớm càng tốt. Điều này chủ yếu là do các nhà khoa học dữ liệu đã có kinh nghiệm có xu hướng có một số kinh nghiệm với công việc trước đây và có kiến thức chung về những gì họ phải làm.

Yêu cầu

Tương tự như đối với trình độ mới vào, các yêu cầu của nhà khoa học dữ liệu đã có kinh nghiệm xoay quanh việc có giáo dục phù hợp, có động lực và đam mê với những gì bạn làm và làm việc chăm chỉ để cải thiện bản thân. Tuy nhiên, khác với nhóm người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm tập trung ít hơn vào việc học mà nhiều hơn vào việc thực hiện các nhiệm vụ được giao của họ. Đương nhiên, việc học tiếp tục diễn ra một cách lặng lẽ hơn - chỉ là sự chú trọng thay đổi.

Một phẩm chất quan trọng nữa mà một nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm nên có là khả năng đưa ra quyết định đúng đắn dưới áp lực. Mặc dù nó có thể không phải là một trong những phẩm chất của nhà khoa học dữ liệu cụ thể, nó vẫn là một phần không thể thiếu trong mô tả công việc data scientist.

Hơn nữa, nhiều công ty cung cấp các công việc data scientist ở trình độ này sẽ yêu cầu ứng viên của họ đã có một số kinh nghiệm làm việc với khoa học dữ liệu. Một số công ty yêu cầu nhiều hơn, một số công ty khác - ít hơn. Thực tế của vấn đề vẫn như vậy - nếu bạn muốn có được một công việc data scientist tốt ở vị trí có kinh nghiệm, bạn phải thu thập ít nhất một số kinh nghiệm trước đó về nghề này.

Trách nhiệm

Mô tả công việc data scientist đã có kinh nghiệm sẽ chủ yếu liên quan đến việc có thể làm việc theo nhóm, có niềm đam mê với khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu, tạo ra các hệ thống cụ thểtheo dõi cách chúng thực hiện theo thời gian, khai thác dữ liệu, v.v... Những yêu cầu này sẽ là một bổ sung cho những yêu cầu mà các nhà khoa học dữ liệu trình độ mới vào có.

Vì bạn sẽ phải có hiểu biết sâu rộng về học máy và các công cụ khoa học dữ liệu phổ biến, một trong những trách nhiệm chính của bạn sẽ là áp dụng chúng vào các công việc hàng ngày của bạn. Bằng cách này, bạn sẽ không chỉ có thể thực hành các kỹ năng của mình mà còn cho nhà tuyển dụng mới thấy rằng bạn phù hợp với công việc.

Lựa chọn lộ trình sự nghiệp

Một trong những đặc quyền chính của việc trở thành nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm là bạn hiếm khi gặp phải tình huống không tìm được công việc data scientist phù hợp. Đây là cấp vượt trội hơn so với cấp mới vào - trong khi một số công ty có thể muốn tránh tuyển dụng data scientist không có kinh nghiệm trước đó, hầu hết họ vẫn đang tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu đã có chút kinh nghiệm.

Đây là một trong những đặc quyền chính của việc có bằng cấp nhà khoa học dữ liệu trình độ junior - bạn không phải căng thẳng về con đường sự nghiệp trong tương lai của mình. Nếu bạn đam mê chủ đề này (tại thời điểm này trong sự nghiệp của bạn, bạn nên biết liệu đây có phải là con đường sự nghiệp dành cho bạn hay không), bạn hầu như sẽ luôn tìm thấy các cơ hội làm việc phù hợp.

So sánh Nền tảng học online Bên cạnh các nền tảng khác

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Xem & so sánh TOP3 nền tảng học online cạnh nhau
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Ưu điểm
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Dễ điều hướng
  • Không có vấn đề kỹ thuật
Tính năng chính
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Chính sách hoàn tiền trong 30 ngày
  • Chứng chỉ hoàn thành miễn phí

Mức lương

Mức lương mà các mô tả công việc data scientist có kinh nghiệm đưa ra là một chủ đề khá bối rối đối với hầu hết mọi người. Điều này là do nhóm chuyên gia junior này có số lượng người lớn và khác nhau khá nhiều về trình độ kỹ năng. Tuy nhiên, nói về điều này, Glassdoor.com vẫn cung cấp ước tính trung bình về mức lương của các công việc data scientist đã có kinh nghiệm.

Theo trang web, các nhà khoa học dữ liệu đã có kinh nghiệm sẽ kiếm được khoảng 86.600 đô la mỗi năm. Đó là con số khá cao so với mức lương trung bình hàng năm ở Hoa Kỳ!

Data Scientist cao cấp

Cuối cùng, chúng ta có nhóm data scientist giàu kinh nghiệm. Như bạn có thể đã hình dung, các nhà khoa học dữ liệu cao cấp là những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực của họ - những người này đã cống hiến cả đời cho khoa học dữ liệu và học máy, và đã dành nhiều năm để hoàn thiện các kỹ năng và nâng cao kiến thức của họ.

Yêu cầu

Công việc Data Scientist: Cao cấp.Các yêu cầu được tìm thấy trong mô tả công việc data scientist cấp cao, như bạn có thể mong đợi, khá dễ hiểu - bạn phải là một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, đã xử lý và học tất cả các công cụ khác nhau mà lĩnh vực này đòi hỏi. Các nhà khoa học dữ liệu cấp cao phải có kiến thức sâu rộng không chỉ về chuyên môn cụ thể của họ mà còn về mọi thứ xung quanh (ví dụ, họ cũng phải là những nhà phân tích dữ liệu tuyệt vời).

Tôi có lẽ thậm chí không cần đề cập đến vấn đề này, nhưng các yêu cầu nêu trên đi cùng với việc có trình độ học vấn cao hơn trong lĩnh vực liên quan đến khoa học dữ liệu và nhiều kinh nghiệm với công việc trước đây. Thêm vào đó, công việc khoa học dữ liệu yêu cầu phải có kiến thức tuyệt vời về các công cụ trực quan hóa dữ liệu, biết mọi thứ về cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn trong các quy trình của khoa học dữ liệu, có kỹ năng thống kê đáng kinh ngạc, v.v... Có rất nhiều kỹ năng để sở hữu!

Trách nhiệm

Mô tả công việc data scientist cấp cao cho thấy bạn sẽ có một số nhiệm vụ khó nhất trong công ty. Hơn nữa, hầu hết các chuyên gia cấp cao phải xoay sở để thực hiện nhiệm vụ của họ và đồng thời giúp những người mới đến công ty học cách làm của họ nhanh hơn. Làm việc trên nhiều nhiệm vụ khó khăn đã đủ là thách thức, nhưng sau đó còn phải dạy cho người mới biết sự phức tạp của khoa học dữ liệu trong công ty ở một cấp độ hoàn toàn mới!

Lựa chọn lộ trình sự nghiệp

Như bạn có thể đã đoán, các công việc data scientist cấp cao không có nhiều sự "nâng cấp" về mặt cấp bậc. Tuy nhiên, ngay cả sau khi bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu cấp cao, những thứ như tiền lương, phúc lợi công việc, kỳ nghỉ được trả lương và các dự án khổng lồ sẽ tiếp tục tăng và nâng cấp. Vì vậy, nếu bạn lo lắng về việc không thể phát triển với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu cấp cao, thì điều này là không cần thiết - sẽ có rất nhiều cơ hội cho bạn phát triển!

So sánh Nền tảng học online Bên cạnh các nền tảng khác

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Xem & so sánh TOP3 nền tảng học online cạnh nhau
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Ưu điểm
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Dễ điều hướng
  • Không có vấn đề kỹ thuật
Tính năng chính
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Chính sách hoàn tiền trong 30 ngày
  • Chứng chỉ hoàn thành miễn phí

Mức lương

Mô tả công việc data scientist cấp cao cho thấy mức lương cao nhất hiện có. Và điều đó cũng hoàn toàn hợp lý - nếu bạn đã dành phần lớn cuộc đời mình để học hỏi và tiến bộ trong hàng ngũ các nhà khoa học dữ liệu, thì thật công bằng khi mức lương của bạn thể hiện điều đó!

GlassDoor tuyên bố rằng mức lương cơ bản trung bình hàng năm cho chuyên gia dữ liệu cấp cao sẽ vào khoảng 134.200 đô la. Đó là một con số khó hiểu, nhưng đó là một dấu hiệu tuyệt vời cho thấy tại sao các công việc data scientist ngày càng trở nên phổ biến hơn trong những năm gần đây.

Bạn đã sẵn sàng cho con đường trở thành Data Scientist chưa?

Bây giờ bạn không chỉ biết data scientist là gì, các yêu cầu khác nhau của nhà khoa học dữ liệu mà còn nên quyết tâm hơn để học khoa học dữ liệu và tiến bộ trong con đường sự nghiệp tương lai của bạn. Hãy chắc chắn kiểm tra các khóa học BitDegree để tìm hiểu thêm. Chúc bạn may mắn!

Để lại phản hồi chân thật của bạn

Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn!

Câu hỏi thường gặp

Những nhiệm vụ chính của các data scientist là gì?

Nhiệm vụ chính của data scientist là khai thác và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định về chiến lược kinh doanh, thuật toán phát triển dữ liệu, trao đổi với các nhóm về các dự án trong tương lai, phát triển các công cụ để giám sát và phân tích hiệu suất, tìm kiếm các công cụ mới để nâng cao hiệuquảthu thập dữ liệu. 

Tôi nên tìm kiếm cái gì ở một nhà khoa học dữ liệu?

Trong một buổi phỏng vấn, một nhà phân tích dữ liệu tiềm năng nên thoải mái với các kỹ thuật học máy và nhược điểm của chúng, các ngôn ngữ lập trình máy tính để có được cái nhìn từ các dữ liệu, và chứng minh kiến thức về các công cụ internet như Google Analytics, Digital Ocean, Facebook Insights v.v...

Cách chọn trang khóa học trực tuyến nào để đánh giá như thế nào?

Chúng tôi chọn các nền tảng học online theo quy mô thị trường, mức độ phổ biến của chúng và quan trọng nhất là yêu cầu hoặc sở thích chung của người dùng để đọc các bài đánh giá MOOC chân thật về một số nền tảng học online nhất định.

Bạn cần nghiên cứu nhiều như thế nào trước khi viết đánh giá e-learning?

Các chuyên gia MOOC tận tâm của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trong nhiều tuần - chỉ sau đó mới có thể nói rằng các đánh giá của họ về các khía cạnh khác nhau là cuối cùng và hoàn chỉnh. Mặc dù mất rất nhiều thời gian, nhưng đây là cách duy nhất chúng tôi có thể đảm bảo rằng tất cả các tính năng thiết yếu của nền tảng học online đều được thử nghiệm và kiểm tra và phán quyết dựa trên dữ liệu thực.

Khía cạnh nào là quan trọng nhất khi chọn nền tảng học online tốt nhất?

Sẽ không đúng nếu chỉ chọn một khía cạnh trong số lựa chọn: các ưu tiên phụ thuộc vào từng cá nhân, giá trị, mong muốn và mục tiêu của họ. Một tính năng quan trọng đối với một người có thể hoàn toàn không liên quan đến người kia. Nhưng dù sao, tất cả người dùng sẽ đồng ý rằng chất lượng tốt của tài liệu học tập là điều bắt buộc đối với các nền tảng học online.

Nền tảng đánh giá e-learning này khác với những cái khác như thế nào?

Mỗi nền tảng đánh giá MOOC là duy nhất và có các mục tiêu và giá trị riêng. Các bài đánh giá e-learning của chúng tôi là chân thực 100% và được viết sau khi thực hiện phân tích cẩn thận. Đó là mục tiêu mà rất nhiều trang đánh giá e-learning còn thiếu, vì vậy chúng tôi coi đó là siêu năng lực của mình!

Ngày
Giờ
Phút
Giây