GIẢNG VIÊN KHÓA HỌC DATA ANALYTICS WITH PYTHON

Mô tả Công việc

• Chuẩn bị giáo án, bài giảng và tài liệu học tập về các chủ đề: lập trình Python, thư viện NumPy, Pandas, Web crawling, trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn, thống kê, phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và học máy.
• Giảng dạy lý thuyết và hướng dẫn thực hành cho học viên.
• Hướng dẫn học viên làm dự án thực tế theo cá nhân hoặc nhóm.
• Đánh giá kết quả học tập và đưa ra phản hồi cho học viên.
• Nghiên cứu và cập nhật kiến thức mới về phân tích dữ liệu và Python để đảm bảo chất lượng giảng dạy.

Yêu Cầu Công Việc

Trình độ & Chứng chỉ:

• Tốt nghiệp Đại học chuyên ngành Công nghệ thông tin hoặc các ngành liên quan.
• Có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ là một lợi thế.
• Có chứng chỉ quốc tế về Python (ví dụ: PCAP) là một lợi thế.

Kinh nghiệm:

• Ít nhất 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.
• Có kinh nghiệm giảng dạy hoặc đào tạo là một lợi thế.
• Kinh nghiệm làm việc trong các dự án phân tích dữ liệu thực tế.

Kỹ năng:

• Nắm vững kiến thức về lập trình Python, bao gồm các kiến thức nền tảng và lập trình hướng đối tượng.
• Có kinh nghiệm thực tiễn về phân tích dữ liệu, từ các bước cơ bản như khai phá, làm sạch, biến đổi dữ liệu đến phân tích thống kê và trực quan hóa.
• Sử dụng thành thạo các thư viện chuyên dụng như NumPy để thao tác với mảng và ma trận.
• Chuyên sâu về Pandas, bao gồm việc đọc/ghi dữ liệu từ nhiều định dạng (CSV, Excel), lọc, sắp xếp, truy vấn và làm sạch dữ liệu.
• Có kiến thức về Web crawling, sử dụng các thư viện như Request và Beautifulsoup4 để bóc tách dữ liệu từ HTML5.
• Thành thạo việc trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn, có khả năng tạo các loại biểu đồ phổ biến.
• Hiểu rõ các khái niệm thống kê cơ bản như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và có khả năng áp dụng Python để tính toán các chỉ số này.
• Có kinh nghiệm về Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và khả năng phát hiện các outlier trên tập dữ liệu thực tế.
• Có kiến thức về Học máy, bao gồm cả học có giám sát và không giám sát, cùng với kinh nghiệm sử dụng thư viện Scikit-learn.
• Khả năng truyền đạt kiến thức một cách rõ ràng, dễ hiểu và truyền cảm hứng.
• Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình và làm việc nhóm tốt.
• Khả năng làm việc độc lập và quản lý thời gian hiệu quả.

QUYỀN LỢI

• Môi trường làm việc: Năng động, chuyên nghiệp, với cơ hội phát triển sự nghiệp rõ ràng.
• Lương thưởng: Cạnh tranh, xứng đáng với năng lực và kinh nghiệm.
• Phúc lợi: Được hưởng đầy đủ các chế độ theo quy định của công ty.