Giảng viên Phân tích Dữ liệu Cơ bản (Data Analytics Essentials Lecturer)

●     Giảng dạy & Truyền đạt: Đảm nhiệm giảng dạy toàn bộ hoặc một số cấu phần trong 7 bài học của mô-đun, bao gồm: Quy trình phân tích 6 bước, Thu thập & Làm sạch dữ liệu (ETL), Biến đổi & Thống kê mô tả bằng Excel, Truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ bằng SQL (SELECT, GROUP BY, JOIN), và Trực quan hóa dữ liệu trên Tableau Public.

●     Hướng dẫn Thực hành & Portfolio: Đồng hành, hỗ trợ học viên trong các buổi LAB thực hành. Hướng dẫn và thúc đẩy sinh viên xây dựng, hoàn thiện sản phẩm cá nhân để đưa lên GitHub Portfolio ngay từ buổi học đầu tiên.

●     Đánh giá năng lực: Tổ chức và chấm điểm nghiêm túc 4 bài kiểm tra thường xuyên (thời lượng 30-45 phút/bài) trên máy tính và bài thi kết thúc mô-đun theo đúng cấu trúc tỉ lệ điểm (40% thường xuyên | 60% thi kết thúc).

●     Cập nhật bài toán thực tế: Chủ động tích hợp các case study "trước - sau" (Before - After) và các bộ dữ liệu thực tế thuộc các lĩnh vực bán lẻ, tài chính, nhân sự tại Việt Nam vào bài giảng để tăng tính ứng dụng.

●     Giáo dục Đạo đức Nghề nghiệp: Lồng ghép và nâng cao nhận thức của học viên về các loại thiên kiến dữ liệu (Bias), đạo đức thu thập thông tin và các quy định pháp lý liên quan (GDPR, PDPD Việt Nam).

●     Quản lý lớp học: Theo dõi chuyên cần, duy trì kỷ luật lớp học, hỗ trợ giải đáp thắc mắc chuyên môn cho sinh viên trong quá trình học.

Về năng lực chuyên môn & Công cụ

●     Microsoft Excel Advanced: Thành thạo các kỹ thuật làm sạch dữ liệu (TRIM, SUBSTITUTE...), các hàm phân tích nâng cao (SUMIFS, COUNTIFS, IFERROR...), Pivot Table, Pivot Chart và các phương pháp xử lý ngoại lệ (IQR, Z-Score).

●     SQL Databases: Nắm vững tư duy cơ sở dữ liệu quan hệ, thành thạo viết các câu lệnh truy vấn từ cơ bản đến nâng cao (Aggregate Functions, GROUP BY, HAVING, INNER/LEFT JOIN).

●     Data Visualization: Có kinh nghiệm xây dựng Dashboard tương tác, thiết lập Actions và Filter Controls trên Tableau Public hoặc các công cụ BI tương đương.

b) Về trình độ học vấn & Kinh nghiệm thực tế

●     Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành Khoa học máy tính, Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin quản lý, Data Analytics hoặc các ngành kinh tế định lượng liên quan.

●     Có tối thiểu 2 - 3 năm kinh nghiệm thực tế làm việc ở vị trí Data Analyst, Business Analyst, hoặc Data Engineer tại các doanh nghiệp.

●     Ưu tiên ứng viên đã có kinh nghiệm giảng dạy, đào tạo nội bộ hoặc có chứng chỉ sư phạm nghề nghiệp. Khuyến khích các ứng viên có tài khoản GitHub Portfolio/Kaggle hoạt động tích cực.

c) Về kỹ năng mềm & Phẩm chất

●     Kỹ năng sư phạm tốt: Truyền đạt rõ ràng, mạch lạc, biến các khái niệm kỹ thuật phức tạp thành nội dung dễ hiểu cho cả sinh viên khối kinh tế.

●     Tư duy Mindset ứng dụng: Tập trung vào thực hành, giải quyết bài toán cốt lõi của doanh nghiệp thay vì nặng nề lý thuyết hàn lâm.

●     Cẩn thận, bảo mật, có ý thức cao về đạo đức dữ liệu để làm gương cho học viên.

4. QUYỀN LỢI & CHẾ ĐỘ ĐÃI NGỘ

●     Mức thù lao giảng dạy cạnh tranh, xứng đáng với năng lực thực tế và số giờ đứng lớp (trao đổi trực tiếp khi phỏng vấn).

●     Môi trường học thuật năng động, hiện đại, sinh viên chủ động và giàu tính thực tiễn.

●     Cơ hội mở rộng mạng lưới kết nối (networking) với các chuyên gia công nghệ và doanh nghiệp đối tác của nhà trường.

●     Được hỗ trợ đầy đủ về hạ tầng kỹ thuật, phòng LAB máy tính cấu hình cao phục vụ công tác giảng dạy.