Website để tự học Data Analytics (phần 2)

Ở phần 2 này mình xin giới thiệu tiếp một số website để tự học analytics. Hành trình học hỏi là vô hạn và đăng kí khoá học hoàn toàn không phải là cách duy nhất và hiệu quả nhất, quan trọng nhất vẫn là cách học và tư duy mở.

Website để tự học analytics (phần 2)
Netflix engineering blog

Mình sẽ giới thiệu một phương pháp học mới mà các bạn beginner thường chưa thử bao giờ, đó chính là truy cập tech blog của các công ty công nghệ hàng đầu thế giới . Đa số công ty tech lớn đều có tech blog như: Netflix, AirBnb, Uber, …

Còn gì tuyệt vời hơn khi kết quả công việc, cách thức tiếp cận vấn đề của những kỹ sư hàng đầu thế giới gói gọn trong 1 bài post, và quan trọng hơn là nó miễn phí !? Nếu bạn hiểu được nội dung họ viết, bạn cũng đã nắm được 1 phần cách xử lí tầm vóc “quốc tế” hẳn hoi rồi đấy.

Các vấn đề trong blog tất nhiên sẽ không hoàn toàn liên quan đến vấn đề analytics. Tuy nhiên khi bạn để ý kĩ sẽ thấy đa phần các hoạt động, dự án, hoặc cách giải quyết vấn đều của kĩ sư đều đến từ analytics (1 report 1 phân tích nào đó dẫn đến quyết định của họ). Khi đọc các bài post này bạn sẽ hiểu analytics đóng góp gì cho một doanh nghiệp, đặc biệt là công ty công nghệ.

Sau đây mình xin giới thiệu một số blog:

Netflix Engineering Blog

Netflix không còn xa lạ gì đối với chúng ta nữa, đây là kênh giải trí hàng đầu đặc biệt là trong thời đại mà streaming đang là kênh tiêu thụ nội dung lớn nhất hiện nay. Vậy lượng nội dung khổng lồ ấy đã được xử lí và đưa đến người dùng liên tục nhứ thế nào?

Nếu chỉ nhìn ở bề nổi chúng ta có thể khó hình dung được vì Netflix mang cho ta cảm giác dễ sử dụng đơn thuần như một trang web xem phim. Tuy nhiên sau khi đọc Netflix Engineering Blog mình mới tá hỏa rằng việc để đảm bảo bạn xem phim được mà không bị giật ở nhiều thị trường khác nhau trong cùng 1 lúc không hề dễ dàng mà có sự phối hợp của rất nhiều bên từ online tới offline, từ analytics tới engineers -> Bạn sẽ hiểu được analytics đóng góp như thế nào cho doanh nghiệp

Netflix Engineering Blog

Bây giờ mình sẽ lấy một ví dụ điển hình, ví dụ như post này chứa nội dung về QnA của một bạn làm Analytic Engineer ở Netflix -> Chưa đi làm ở Netflix đã biết kinh nghiệm thực tiễn quá tuyệt vời

Các công việc của bạn Engineer Analyst ở Netflix

Đấy là góc nhìn của một vị trí cụ thể, còn toàn thể thì như thế nào, chúng ta lại có bài post này. Mô tả về các vị trí mà một data guy có thể đảm nhận tại netflix

Những điều mà analyst có thể đóng góp cho analytic team

Nhưng mình… ở Việt Nam, nhìn sang tận Netflix làm gì?

Xin thưa, dù ở đâu thì công việc của bạn vẫn có những khó khăn và kiến thức tương tự ? Vậy tại sao bạn lại không chọn tiêu chuẩn tiêu biểu nhất của ngành làm mục tiêu phấn đấu ngay từ đầu? -> Đọc các page này tiết kiệm cho bạn khối lượng thời gian để lên kế hoạch học tập data analytics và sớm có được kết quả vì mục tiêu bạn đặt ra là tiêu chuẩn của Netflix chứ không phải ông thầy A, B, C nào trên mạng cả.

Airbnb Engineering Blog

Tương tự như trang Netflix engineering blog , Airbnb cũng có một trang blog riêng, đa số các công ty công nghệ startup đều có một blog có format tương tự như thế này . Mình xin ví dụ một bài cụ thể. Ví về về một bài viết mà bạn có thể học hỏi là bài sau đây.

Growing Our Host Community with Online Marketing | by Tao Cui | Airbnb Engineering & Data Science | Medium

Những vấn đề trong bài post không hề mới

Nhưng điều chúng ta quan tâm ở đây là Airbnb họ đã vượt qua challenge đó như thế nào, họ đã ứng dụng mô hình gì để vượt qua các thử thách này. Nếu bạn đã có đọc qua bài viết này và cố hiểu nó bạn sẽ ít nhất biết được một số metrics Lifetime value (LTV) và attribution. Ngoài ra bạn còn biết được model 1 loop bất tận mà Airbnb ads dùng để thu hút người dùng.

Vòng đời của quảng cáo tại Airbnb

Nếu biết được điều này, lần tới trong cuộc họp với CEO, hay trưởng phòng của bạn, bạn hoàn toàn có thể đưa ra những ý tưởng mới sử dụng các lập luận của Airbnb. Nếu là bạn là sinh viên chưa phải người đi làm thì cũng chí ít biết được rằng hệ thống digital marketing của một công ty lớn tổng thể nó như thế nào.

Ngoài ra mình xin giới thiệu thêm vài blog nữa, của các công ty dưới đây.

Uber engineering blog

Blog của kĩ sư tại Uber

Engineering Data Analytics with Presto and Parquet at Uber -> Có lần mình tự hỏi Presto là gì (sau khi sử dụng nó). Mình đã đọc qua bài này và tìm hiểu được nhiều điều

Introducing AresDB: Uber’s GPU-Powered Open Source, Real-time Analytics Engine | Uber Engineering Blog-> Project open-source analytic engine chạy bằng GPU (Card đồ họa máy tính)

Introducing Ludwig, a Code-Free Deep Learning Toolbox | Uber Engineering Blog -> Deep learning mà không cần code

Nhìn chung blog của Uber cấc chủ đề đều rất nặng về technical nên không phù hợp với beginner hoặc non-tech savy head. Tuy nhiên, kinh nghiệm cá nhân của mình cho thấy rằng kiến thức công nghệ không bao giờ là thừa và mở ra vô số cơ hội. Nếu các bạn có thời gian nên tự tìm hiểu (ở mức độ đọc hiểu, sử dụng được chứ không cần phải xây dựng), là đã rất bổ ích rồi.

Nội dung của Google

Nhắc đến analytics về marketing chắc không ai vượt qua google, google luôn cung cấp nội dung tốt nhất cho người sử dụng các nền tảng, sản phẩm của họ. Các bạn có thể tham khảo blog tại đây.

Google Analytics products | Google Blog

Power your retail media business with Google (blog.google)

Kết

Mình đã cung cấp cho các bạn một số blog của các công ty công nghệ lớn. Hẳn các bạn cũng đã hình dung được sơ lược những nơi có thể tìm thấy nội dung để nghiên cứu và học hỏi thêm.

Nếu các bạn có nhu cầu, thắc mắc gì vui lòng để lại comment phía bên dưới để mình có thể hỗ trợ các bạn trong bài viết tiếp theo.

Nếu các bạn mong muốn tiếp tục theo dõi các bài viết của mình vui lòng nhấn vào nút subscribe nhé, bạn sẽ được notify mỗi khi mình có bài mới.

Support Tuan | Analytic

Trả lời