ky nang cong nghe

• Hiểu biết về kinh doanh điện tử và tiếp thị trực tuyến • Công nghệ mạng, điện toán đám mây và Internet vạn vật kết nối • Có khả năng tiếp tục tìm hiểu, nghiên cứu, cập nhật sự thay đổi

Kỹ năng công nghệ

trong thế giới hiện đại

Chương trình đào tạo Kỹ năng mềm

Phần: Kỹ năng cần thiết 1

Nội dung chương trình

• Các kỹ năng trình bày:

• Tìm kiếm thông tin trên Internet và tìm kiếm việc làm

• Ứng dụng công nghệ trong việc phân tích tình hình kinh tế, xã hội

• Nhận thức về các kỹ thuật thu thập dữ liệu lớn, phân tích và dự báo cho kinhdoanh thông minh

• Hiểu biết về kinh doanh điện tử và tiếp thị trực tuyến

• Công nghệ mạng, điện toán đám mây và Internet vạn vật kết nối

• Có khả năng tiếp tục tìm hiểu, nghiên cứu, cập nhật sự thay đổi của công nghệ

• Được trình bày dưới dạng thuyết giảng và các tình huống thực tiễn

Vì sao cần có kỹ năng công nghệ?

• Những lợi ích mà một lao động sở hữu khi thành thạo công nghệ:

• Tiết kiệm thời gian giải quyết các công việc

• Giảm chi phí cho doanh nghiệp và bản thân

• Giải quyết vấn đề một cách thông minh và tiện lợi

• Tự tin trong công việc và tiếp cận vấn đề mới

• Hòa nhập thế giới kỹ thuật số phẳng

• Thế mạnh của sinh viên UEH

• Trường học danh tiếng

• Kiến thức được đào tạo bài bản

• Công nghệ thành thạo,

năng lực giải quyết công việc tốt

Phần 1

Kỹ năng tìm kiếm thông tin trên Internet

Tìm kiếm thông tin trên Internet

• Internet là gì?

• Sơ lược lịch sử Internet trên thế giới và Việt Nam

• Nguyên lý hoạt động của các Search Engines

Tìm kiếm thông tin trên Internet

• Tìm kiếm thông tin

• Nghĩ về mục đích của tìm kiếm

• Chuẩn bị từ khóa tìm kiếm

• Xác định từ chủ đạo nghĩ rằng nó sẽ xuất hiện trong tài liệu cần tìm

• Loại bỏ các phụ từ, mạo từ, liên từ

• Tránh sử dụng các từ đa nghĩa

• Sử dụng chuẩn tiếng Việt Unicode

• Kiên nhẫn thử với từ khóa khác nhau

• Suy nghĩ về việc sử dụng tiếng Anh trong tìm kiếm

• Sử dụng các kỹ thuật tìm kiếm

• Xem thử kết quả tìm kiếm và đánh giá thông tin

Tìm kiếm thông tin trên Internet

• Các kỹ thuật tìm kiếm thường dùng (Google)

• Sử dụng từ nối “AND, OR, NOT, NEAR”

• Sử dụng cài đặt (setting) của công cụ để lọc nâng cao

• Sử dụng từ khóa “site”

• Sử dụng ký tự “…”

• Tìm kiếm tập tin *Search term here* filetype:pdf

• Sử dụng ấn giữ phím Ctrl và click chuột để mở nhiều trang cùng lúc

Tìm kiếm thông tin trên Internet

• Đánh giá thông tin tìm được

• Phân biệt quảng cáo và không quảng cáo

• Phân biệt bài viết SEO và nội dung chia sẻ thông thường

• Xác định độ uy tín qua loại tên miền (.com, net, org, edu, info…)

• Xác định mục đích của thông tin chia sẻ

• Hiểu về dự án Wikipedia

• Đánh giá thông tin qua cách trình bày thông tin

• Quảng cáo nhiều/ít

• Màu sắc, bố cục

• Văn phong

• Thông tin liên hệ, bản quyền các phần header/footer của website

• Tác giả, tính cập nhật, tính khách quan, phạm vi, hình thức

Tìm kiếm thông tin trên Internet

• Tình huống ví dụ “Tìm kiếm về giao thông”

• Thông tin giao thông

• Xe buýt TP.HCM (http://buyttphcm.com.vn/)

• Giao thông TP.HCM (http://giaothong.hochiminhcity.gov.vn/)

• Lịch xe đi các tỉnh, cách mua vé

• Vé tàu Bắc – Nam

• Lịch bay, giá vé các chuyến bay

• Thông tin các chuyến bay

(https://www.flightradar24.com/)

• Thực hành của bạn:

• Tìm kiếm các quán ăn ở Quận 3

Tìm kiếm thông tin trên Internet

• Tìm kiếm việc làm

• Nhà tuyển dụng thường đăng tuyển dụng ở đâu?

• Các kênh tìm kiếm việc làm

Phần 2

Kỹ năng phân tích tình hình kinh tế, xã

hội bằng công cụ mạng xã hội

Internet và mạng xã hội

• Tầm ảnh hưởng của Internet và mạng xã hội ngày nay

• Độ bao phủ của mạng xã hội

• Diễn biến tình hình xã hội và xu hướng có thể được tìm thấy nhanh chóng trên Internet

• Mục tiêu:

• Cho phép người dùng giao lưu và chia sẻ thông tin

một cách có hiệu quả, vượt ra ngoài những giới hạn

về địa lý và thời gian

• Nâng cao vai trò của mỗi công dân trong việc tạo lập

quan hệ và tự tổ chức xoay quanh những mối

quan tâm chung trong những cộng đồng thúc đẩy

sự liên kết các tổ chức xã hội

Big Data

• Dữ liệu lớn và phức tạp

• Ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không đủ để giải quyết

• Tạo ra những thách thức lớn về dữ liệu bao gồm:

• Thu thập dữ liệu

• Lưu trữ dữ liệu

• Phân tích dữ liệu

• Tìm kiếm, chia sẻ, truyền tải, trình bày, truy vấn, cập nhật và bảo mật

• Đặc trưng: Khối lượng (Volume), đa dạng (Variety) và tốc độ (Velocity).

Hệ sinh thái công nghệ

• Hệ sinh thái công nghệ là gì?

• Facebook là gì?

Google

Sử dụng Facebook Audience Insights

• Facebook Audience Insights cung cấp phân tích

• Demographics — Age and gender, lifestyle, education, relationship status, job role and household size

• Page likes — The top Pages people like in different categories, like women’s apparel or sports

• Location and language — Where do people live, and what languages do they speak

• Facebook usage — How frequently are people in your target audience logging onto Facebook and what device(s) they are using when they log on

• Purchases activity — Past purchase behavior (i.e heavy buyers of women’s apparel) and purchase methods (i.e., in-store, online)

Sử dụng Facebook Audience Insights

• Thay đổi khu vực

- Ho Chi Minh City,

Sử dụng Google Trends

• Công cụ phân tích xu hướng tìm kiếm của người dùng

• Sử dụng Google Trends có thể biết

• Độ lớn của từ khóa tìm kiếm

• Xu hướng tìm kiếm trong quá khứ, hiện tại

• So sánh với hướng tìm kiếm khác nhau

• Tìm kiếm theo khu vực

• Xu hướng tìm kiếm và độ lớn của nó

thể hiện sự quan tâm của xã hội

• Ứng dụng trong viết bài để tìm kiếm khách hàng

• Phân tích thị trường và độ lớn

• Quảng cáo từ khóa nào hiệu quả

Ứng dụng phân tích mạng xã hội vào kinh doanh

• Xu hướng tìm kiếm thể hiện sự quan tâm của người dùng:

Ứng dụng phân tích mạng xã hội vào kinh doanh

• Việc ứng dụng phân tích mạng xã hội

• Giúp bạn có nhiều cơ hội trong kinh doanh, nhìn nhận đúng hơn về thị trường

• Không phải tất cả thông tin đều được chia sẻ trong mạng xã hội

• Để giúp bạn thành công, cần có:

• Sự nhạy cảm của cá nhân trong quá trình phân tích

• Sức sáng tạo và tìm ra những đặc điểm mới

• Sản phẩm và kế hoạch kinh doanh phù hợp

với việc phân tích mạng xã hội

• Phân tích mạng xã hội nên kết hợp với

phân tích dự báo từ dữ liệu kinh doanh

của doanh nghiệp để đạt được

kết quả tốt hơn

Phần 3

Kỹ năng thu thập, phân tích dữ liệu và

dự báo cho kinh doanh thông minh

Giới thiệu về Khoa học dữ liệu (Data Science)

• Khoa học dữ liệu (khoa học dựa vào dữ liệu là lĩnh vực liên ngành

về các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để khai thác kiến thức hoặc hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu dưới dạng khác nhau,

có cấu trúc hoặc không có cấu trúc

Giới thiệu về Khoa học dữ liệu (Data Science)

Kỹ năng thu thập dữ liệu

• Tại sao phải thu thập dữ liệu?

• Dữ liệu nào cần được thu thập (theo thứ tự ưu tiên)

• Giao dịch của doanh nghiệp

• Chỉ số vĩ mô ngành/dữ liệu mạng xã hội

• Những dữ liệu là tiềm năng của doanh nghiệp

• Cách thức thu thập dữ liệu

• Phần mềm nội tại của doanh nghiệp: CRM, ERP, TPS

• Thu thập thông qua các sự kiện

• Công ty nghiên cứu thị trường

• Chỉ số vĩ mô (Tổng cục thống kê, WorldBank…), Dữ liệu mạng xã hội (Google, Facebook)

Tiền xử lý và mô hình hóa dữ liệu

• Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu

• Những thông tin nào cần thiết và hữu ích?

• Những thông tin nào theo ưu tiên?

• Mục đích của quá trình phân tích là gì?

• Mô hình hóa dữ liệu

• Biểu diễn dữ liệu như thế nào

để dễ dàng khai thác?

Dự báo và khuyến nghị

• Dự báo là kết quả từ quá trình phân tích dữ liệu

• Được chứng minh thông qua các thuật toán

• Được chứng minh thông qua các dữ liệu thực tế

• Khuyến nghị là lời khuyên (suy luận) từ kết quả dự báo

Dự báo và khuyến nghị

• Khuyến nghị hỗ trợ cho kinh doanh

• Gia tăng khả năng bán hàng

• Gia tăng sự trung thành

• Gia tăng khả năng hấp dẫn,

mang lại điều mới lạ mà ngay

cả khách hàng có thể chưa nghĩ đến

• Kiểm soát được hàng hóa và tồn kho

• Giảm khối lượng công việc, chi phí

• Dễ dàng học từ hành vi của khách hàng

Hệ thống kinh doanh thông minh

Là một quy trình dựa trên

công nghệ, mang lại:

• Sự tự động hóa

trong kinh doanh

• Sự thông minh trong dự báo

và khuyến nghị

• Hỗ trợ nhà quản lý

ra quyết định

• Họ đã làm điều đó như thế nào?

• Ứng dụng của kết quả này như thế nào trong kinh doanh?