Chuyên viên Data Analyst

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Xây dựng các báo cáo (reports) và bảng điều khiển (dashboards) tương tác, dễ hiểu bằng Power BI, để trình bày các insights chính (key insights) cho người dùng cuối.
Mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling): Thiết kế và phát triển các mô hình dữ liệu (semantic models) trong Fabric/Power BI để đảm bảo tính chính xác, hiệu suất và khả năng mở rộng cho việc phân tích.
Phối hợp với các bên liên quan (Stakeholders): Làm việc chặt chẽ với các bộ phận kinh doanh để thu thập yêu cầu, chuyển đổi chúng thành các thông số kỹ thuật (technical specifications) và giải thích kết quả phân tích.
Phân tích và tìm hiểu chuyên sâu: Thực hiện phân tích dữ liệu chuyên sâu để xác định xu hướng, các điểm bất thường và cơ hội cải tiến quy trình kinh doanh.
Thu thập và xử lý dữ liệu: Kết nối và nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau (cơ sở dữ liệu, API, tệp Excel/CSV) vào môi trường Fabric, sử dụng Dataflows Gen2 hoặc Pipelines để tự động hóa quy trình ETL (Extract, Transform, Load).
Bảo trì và khắc phục sự cố: Hỗ trợ khắc phục các vấn đề liên quan đến báo cáo Power BI, nguồn dữ liệu và các đối tượng Fabric.
Tài liệu hóa: Tạo tài liệu chi tiết, bao gồm thông số kỹ thuật thiết kế và hướng dẫn sử dụng.

Yêu cầu kỹ năng và trình độ
Chuyên môn về Microsoft Fabric: Kinh nghiệm thực tế với các thành phần của Microsoft Fabric như Data Warehousing, Lakehouse, Data Factory (Pipelines và Dataflows), và Power BI.
Kỹ năng kỹ thuật:
Trình độ học vấn/Chứng chỉ: Bằng cử nhân liên quan đến Khoa học dữ liệu, Công nghệ thông tin hoặc lĩnh vực tương đương. Các chứng chỉ như Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer (DP- 600) hoặc Power BI Data Analyst Associate là một điểm cộng lớn.
Kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R (là một lợi thế).
Thành thạo SQL để truy vấn và xử lý dữ liệu.
Hiểu biết về DAX (Data Analysis Expressions) để tạo các công thức tính toán phức tạp trong Power BI.
Kỹ năng mềm: Giao tiếp hiệu quả, trình bày tốt và khả năng làm việc nhóm để cộng tác với kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.
Tư duy phân tích: Khả năng tư duy phản biện, tiếp cận vấn đề một cách có cấu trúc và chuyển đổi các con số thành thông tin có giá trị.

Laptop, Chế độ bảo hiểm, Du Lịch, Phụ cấp, Chế độ thưởng, Chăm sóc sức khỏe, Đào tạo, Tăng lương, Công tác phí

Cập nhật gần nhất lúc: 2025-12-22 22:15:03