Bạn có biết là có những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích được tới những dữ liệu (data analysis) là khó tuyển nhất với một công ty không? Cùng 123job tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé.
Sự bùng nổ về những nhu cầu tìm kiếm của các chuyên gia trong những lĩnh vực này mới mở ra hàng loạt về những nhu cầu và đồng thời, đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng khi cung cấp không đủ đáp ứng tới nhu cầu data khách hàng.
Data analysis là gì? Nghĩa là những sự phân tích dữ liệu hay data analysis đó là một lĩnh vực hấp dẫn đối với nhiều triển vọng trong sự nghiệp cho những ai đang muốn đặt chân vào. Giờ thì, hãy cùng làm rõ ngay đến những hiểu lầm này nhé! Để có được một công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn sẽ không cần phải là một bậc thầy khoa học máy tính, toán học, lập trình hay về những các lĩnh vực tương tự.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đưa ra cho bạn về mọi thông tin cần thiết để có thể bắt đầu với những lĩnh vực phân tích về dữ liệu. Data analysis là gì? Phân tích về dữ liệu đó là gì? Có những vị trí nào ở trong ngành? Làm sao để có thể bắt đầu học về những công cụ và với những kỹ năng cần thiết và có được về một công việc ở trong lĩnh vực data khách hàng này? Hãy cùng đi sâu vào làm rõ nhé!
I. Data Analysis là gì?
Data Analysis là gì?
Data analysis là gì? Trước tiên ta cần làm rõ khái niệm về data analysis – phân tích dữ liệu là gì.
Nói một cách ngắn gọn, data analysis hay để có thể phân tích được những dữ liệu liên quan tới cả các quá trình chọn lọc data analysis và để được tìm kiếm, thu thập về những thông tin quan trọng và được thông qua với một số lượng rất lớn khi các thông tin đang bị hỗn độn.
Những dữ liệu chắt lọc hay còn được gọi là key insight này đang có giá trị rất lớn với những công ty ở mọi quy mô trong việc để có thể đưa ra về các quyết định có gây tầm ảnh hưởng.
II. Tại sao cần phải phân tích dữ liệu?
Data analysis là gì? Tại sao cần phải phân tích dữ liệu? Nếu như doanh nghiệp của bạn không phát triển, thì bạn cần phải nhìn lại về những sai sót, từ đó cũng sẽ lập lại những kế hoạch mà không lặp lại về những sai lầm đó. Ngay cả khi với mỗi doanh nghiệp của bạn có đang phát triển, bạn sẽ mong muốn cho doanh nghiệp đó được phát triển hơn nữa. Tất cả về những gì mà bạn cần làm đó là phân tích những data analysis kinh doanh (data analysis) và về những quy trình kinh doanh của bạn để có thể đưa ra được những chiến lược mới. Việc để có thể phân tích những dữ liệu trong kinh doanh giúp bạn: Dự đoán được về những xu hướng và hành vi của mỗi data khách hàng để có thể phân tích, giải thích và sẽ cung cấp được những data analysis có ý nghĩa: Tăng năng suất của kinh doanh và thúc đẩy được quá trình đưa ra quyết định hiệu quả.
Xem thêm: Google analytics là gì? Hướng dẫn sử dụng google analytics hiệu quả nhất
III. Các loại phân tích dữ liệu
Các loại phân tích dữ liệu
1. Text Analysis
Data analysis - Text Analysis đó là một nhánh của Data mining nhằm để tìm kiếm và trích xuất về những thông tin nằm ở trong văn bản. Nó được sử dụng để có thể chuyển đổi được những data analysis thô thành thông tin về kinh doanh. Các công cụ Business Intelligence có mặt ở trên thị trường và đều được sử dụng để có thể đưa ra được về những quyết định kinh doanh chiến lược. Nhìn chung, nó sẽ cung cấp một cách để có thể được trích xuất và kiểm tra về nguồn dữ liệu, bắt nguồn từ một mẫu và cuối cùng sẽ là giải thích dữ liệu. Hiện nay, với sự tăng trưởng nhanh chóng của những dữ liệu văn bản, Data analysis - text analysis ngày càng có nhiều ứng dụng trong thực tế như về lọc thư rác, đối chiếu về lý lịch cá nhân, phân tích cảm nghĩ, phân loại về tài liệu .
2. Statistical Analysis
Data analysis - Statistical Analysis (Phân tích thống kê) Phân tích thống kê được tới những thể hiện "Điều gì xảy ra?” bằng cách để sử dụng những dữ liệu trong quá khứ dưới dạng dashboards. Phân tích thống kê sẽ bao gồm thu thập , phân tích, giải thích, trình bày và về những mô hình hóa dữ liệu. Nó phân tích được một tập hợp dữ liệu hoặc sẽ một mẫu dữ liệu. Có hai loại phân tích: Data analysis - Descriptive Analysis (phân tích mô tả) và Inferential Analysis (phân tích suy luận).
• Data analysis - Descriptive Analysis (phân tích mô tả): phân tích tới những dữ liệu hoàn chỉnh hoặc về một mẫu dữ liệu số đã được tổng hợp. Nó cho thấy được về những giá trị trung bình và về những độ lệch cho data analysis liên tục hoặc với những tỷ lệ phần trăm và với các tần suất cho dữ liệu đã phân loại .
• Data analysis - Inferential Analysis (phân tích suy luận): phân tích mẫu từ những dữ liệu hoàn chỉnh. Trong những loại phân tích này, bạn có thể tìm thấy được các kết luận khác nhau từ cùng với một data analysis nếu như chọn được các mẫu khác nhau .
3. Diagnostic Analysis
Data analysis - Phân tích để chẩn đoán thể hiện rằng "Tại sao nó xảy ra ?" bằng cách để có thể tìm ra được những nguyên nhân từ insight (những gì nó đang diễn ra) được tìm thấy trong những phân tích thống kê. Phân tích này rất hữu ích để có thể xác định được những mô hình data analysis hành vi. Nếu một vấn đề mới khi xuất hiện trong những quy trình kinh doanh của chính bạn, bạn có thể xem xét để có thể phân tích này để tìm được thêm các mô hình tương tự như của vấn đề đó. Từ đó, có thể sử dụng đến những giải pháp trước đó và cho ra một vấn đề mới .
4. Predictive Analysis
Data analysis - Predictive Analysis (Phân tích và dự đoán) Phân tích dự đoán sẽ thể hiện những gì đang có khả năng xảy ra bằng những cách sử dụng data analysis trước đó. Ví dụ đơn giản nhất đó là nếu như năm ngoái bạn có mua hai chiếc váy dựa trên khoản tiết kiệm của mình và năm nay lương của bạn được tăng gấp đôi thì bạn sẽ có thể mua được bốn chiếc váy. Nhưng tất nhiên sẽ không dễ như thế vì bạn cần phải suy nghĩ về những trường hợp sẽ có thể xảy ra như về giá quần áo tăng trong năm nay hoặc sẽ có thể thay vì vậy bạn muốn mua xe đạp mới, hoặc bạn cần mua nhà. Vì vậy, phân tích này sẽ có thể đưa ra dự đoán về những kết quả trong tương lai dựa trên các dữ liệu hiện tại hoặc quá khứ. Dự bảo chỉ là một ước tính. Độ chính xác của nó sẽ dựa trên những số lượng thông tin chi tiết bạn có và với những gì bạn mà khám phá được ở trong đó.
5. Prescriptive Analysis (Phân tích đề xuất)
Data analysis - Phân tích đề xuất để có thể kết hợp được với những gì diễn ra từ việc phân tích trước đó để có thể xác định những hành động nào sẽ cần thực hiện được trong một vấn đề hoặc sẽ quyết định đến hiện tại. Hầu hết về những công ty đều đang sử dụng phân tích đề xuất và về phân tích dự đoán và mô tả không đủ để cải thiện được tới hiệu suất dữ liệu. Dựa trên những tình huống và về những vấn đề hiện tại, họ phân tích data analysis và sẽ đưa ra những quyết định .
Xem thêm: Hubspot là gì? Vai trò và chức năng của hubspot với doanh nghiệp
IV. Quy trình phân tích dữ liệu
Quy trình phân tích dữ liệu data analysis
1. Xác định mục tiêu nghiên cứu
Data analysis - Data Requirement Gathering (Xác định đến các mục tiêu nghiên cứu). Trước hết bạn phải suy nghĩ về những lý do tại sao mà bạn muốn làm để có thể phân tích được những dữ liệu này? Bạn cần phải xác định được về những mục tiêu của việc khi phân tích đến dữ liệu này. Từ đó sẽ xác định được loại phân tích dữ liệu mà bạn muốn làm. Trong những giai đoạn này, bạn phải quyết định phân tích cái gì và có cách đo nó, bạn phải hiểu được những lý do tại sao bạn đang điều tra và bạn cần phải sử dụng biện pháp nào để có thể thực hiện được những phân tích này. Từ mục tiêu đó, chúng ta sẽ cần biết cần phân tích những gì. Chỉ tập trung được vào những insights cần để trả lời cho vấn đề được đưa ra là cần liên kết với những mục tiêu và chiến lược doanh nghiệp đề ra và tập trung vào các chủ đề quan trọng
2. Thu nhập dữ liệu
Data analysis - Data Collection (Thu thập dữ liệu) sau khi đã xác định yêu cầu, bạn sẽ có được một ý tưởng thật rõ ràng về những gì mà bạn cần phải đo lường và những gì nên bạn được tìm thấy. Bây giờ là lúc đi thu thập những dữ liệu dựa trên các yêu cầu. Khi bạn đã thu thập được những dữ liệu, hãy nhớ rằng với data analysis được thu thập sẽ cần phải được xử lý hoặc để có thể sắp xếp để được phân tích. Khi bạn thu thập đến các dữ liệu từ nhiều những nguồn khác nhau, bạn cần phải giữ một bản ghi với những ngày thu thập và nguồn dữ liệu. Thu thập tới những dữ liệu ở đây có thể là dữ liệu trong nội bộ hoặc dữ liệu bên ngoài sẽ còn tuỳ vào những mục tiêu để có thể nghiên cứu đã được xác định như ở trên .
3. Làm sạch dữ liệu
Data analysis - Data Cleaning (Làm sạch những dữ liệu) có những data analysis cần được thu thập có thể sẽ không hữu ích hoặc sẽ không liên quan đến những mục tiêu phân tích của bạn, do đó với những dữ liệu cần được làm sạch. Dữ liệu sẽ được thu thập có thể chứa những bản ghi trùng lặp, khoảng trắng hoặc sẽ lỗi. Giai đoạn này cần phải được thực hiện trước những phân tích vì sẽ được dựa trên những việc làm sạch về dữ liệu, đầu ra được các phân tích của bạn sẽ được gần hơn với những kết quả mong đợi .
4. Phân tích dữ liệu
Data Analysis (Phân tích dữ liệu) sau khi có data analysis đã được thu thập, làm sạch và được xử lý, nó đã sẵn sàng để có thể phân tích. Trong những quá trình phân tích bạn sẽ có thể thấy các thông tin chính xác mà bạn cần hoặc bạn cần để có thể thu thập thêm những dữ liệu. Trong những giai đoạn này, bạn có thể sử dụng đến những công cụ và những phần mềm để có thể phân tích những dữ liệu để có thể sẽ giúp cho bạn hiểu, giải thích và sẽ rút ra được về những kết luận dựa trên yêu cầu. Bạn có thể sử dụng đến Excel đó chính là công cụ để phân tích được những dữ liệu đơn giản .
5. Giải thích dữ liệu
Data analysis - Data Interpretation (Giải thích về dữ liệu) sau khi đã phân tích dữ liệu, đây là lúc để diễn giải kết quả. Bạn có thể chọn những cách diễn đạt việc phân tích được những dữ liệu của mình bằng các từ ngữ hoặc có thể sẽ là bảng, biểu đồ. Sau đó sẽ cần sử dụng đến những kết quả của của cả quá trình để phân tích những dữ liệu để có thể quyết định đến những hướng hành động tốt nhất
6. Trực quan hoá dữ liệu
Data analysis - Data Visualization (Trực quan hoá dữ liệu) trực quan hóa dữ liệu thể hiện lên được những dữ liệu dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nói một cách khác, data analysis được hiển thị bằng đồ họa để cho bộ não của con người được dễ hiểu và sẽ xử lý nó hơn. Trực quan hóa dữ liệu thường được sử dụng để có thể thể hiện các facts (sự thật) và với các xu hướng chưa biết. Bằng cách quan sát đến những mối quan hệ và để có thể so sánh được với những bộ dữ liệu, bạn có tìm ra những thông tin có ý nghĩa
Xem thêm: Marketing online là gì? Hiểu rõ tất tần tật về Marketing Online.
V. Những nghề phổ biến ở trong lĩnh vực Data Analysis
Những nghề phổ biến ở trong lĩnh vực Data Analysis
1. Phân tích dữ liệu hay Data Analyst
Trước hết, hãy cùng xem thêm một chút về những vị trí để có thể phân tích được những dữ liệu Data analysis thực sự. Phân tích dữ liệu đó là công việc gì? Những người đang đảm nhiệm công việc này sẽ có thu thập và tổng hợp được một số lượng lớn về dữ liệu, sắp xếp lại rồi sẽ chuyển chúng thành những thông tin có ích, giúp cho các doanh nghiệp có thể sử dụng được chúng để đưa ra được những quyết định hay sẽ rút ra được những kết luận tốt hơn.Cụ thể là, họ sẽ tạo ra bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng các công cụ trực quan hóa data analysis để với từ những dữ liệu vô giá trị, tạo ra được các kết quả có ý nghĩa và hữu dụng.
Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp lại được một lượng thông tin lớn thông qua những việc làm khảo sát với hàng ngàn data khách hàng (hoặc sẽ xem lại lịch sử mua bán của data khách hàng trong quá khứ…) sau đó sẽ chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng đến những bản trình bày một cách trực quan bằng nhiều cách. Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào với những thông tin này, cải thiện về sản xuất, tăng doanh thu cho những sản phẩm, dù cho sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc là một siêu thị…
Bạn có thể làm việc trong rất nhiều những ngành khác nhau như: chăm sóc về sức khỏe, tài chính, tiếp thị – marketing, đồ ăn nhanh, bán lẻ, IT… Bất cứ với ngành nào mà bạn thích, bạn đều có thể!
Mức lương trung bình: 65.470 USD/năm
Nhu cầu về tuyển dụng vị trí này đang ngày càng tăng, nguyên nhân đó là do chúng ta đang dần sản sinh ra ngày càng nhiều những dữ liệu. Điển hình đó là trung bình, mỗi giây, Google lại có hơn đến 40,000 lượt tìm kiếm (3.5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày và có khoảng hơn một ngàn tỷ lượt tìm kiếm trong mỗi năm). Con số này sẽ còn được gia tăng nữa.
Nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề Nghiệp Tốt Nhất Hoa Kỳ, do những trang web Glassdoor bình chọn năm 2018.
2. Phân tích kinh doanh – Business Analyst
Các nhà phân tích kinh doanh sẽ cần làm những gì? Họ có những vai trò nhận dạng đến những mảnh dữ liệu - Data analysis có ý nghĩa trong toàn bộ những dữ liệu được thu thập được và sẽ định hướng lên những quyết định liên quan tới kinh doanh. Họ làm việc được một cách chặt chẽ với những Phó Tổng Giám Đốc phụ trách kinh doanh và với những ban lãnh đạo cấp cao. Nhiệm vụ của họ sẽ có thể liên quan việc để dự đoán, dựa báo, tối ưu, quản trị những rủi ro và với nhiều những thứ khác.
Bạn không cần nhiều kiến thức về chuyên môn về những khoa học hay về toán học như khi ở với các vai trò của một nhà phân tích về những dữ liệu truyền thống.
Lương trung bình: 70.170 USD/năm
3. Quản lý sản phẩm – Product Manager (PM)
Những người có giữ vị trí PM thì làm gì? Các nhà quản lý về sản phẩm điều hành và cũng sẽ hướng dẫn để những sản phẩm thành công từ bước lên những ý tưởng tới khi được ra mắt. Mỗi bước trong quá trình kể trên sẽ đều cần tới những dữ liệu và được đưa ra phân tích. Bạn cần phải phân tích được thị trường để tìm kiếm ra được các xu hướng và phát hiện ra với những vấn đề cần phải giải quyết, tận dụng được nhiều những thông tin sẵn có để có thể cải thiện được về các tính năng, tìm ra được những cách thức giúp cho sản phẩm ngày càng được hoàn thiện hơn.
Sẽ còn tuyệt vời hơn nếu như bạn có hiểu biết căn bản về việc chăm sóc data khách hàng vì khi đó, bạn sẽ cần hiểu hơn về người dùng của mình.
Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm
4. Digital Marketer – Tiếp thị số
Digital marketer hay còn được gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số làm những gì? Họ phải hiểu hành vi cũng như về những động lực của mỗi người tiêu dùng, nhận diện được sự thay đổi của các xu hướng, đồng thời cũng sẽ biết cách để có thể theo dõi tới những chỉ số để có thể cải thiện mẫu quảng cáo, điều chỉnh đến các chiến dịch truyền thông trên mạng xã hội hay về những chiến lược SEO.
Sự thành công của mỗi digital marketer là phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Data analysis đóng vai trò quan trọng ở trong mọi những quá trình, từ việc để xác định được nhân khẩu học của mỗi người dùng, đo lường về chỉ số nhấp chuột (clicks) và tỷ lệ chuyển đổi (conversion) nhằm để có thể đảo bảo được thành công cho các chiến dịch, hay sẽ sàng lọc lịch sử dữ liệu để có thể lựa chọn được cho chiến lược mang lại được về những kết quả tốt hơn.
Vị trí này thích hợp đối với những người có kinh nghiệm về sáng tạo nội dung, có nền tảng về việc quảng cáo và marketing (tiếp thị) truyền thống.
Mức lương trung bình: 67.230 USD/năm
5. Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu)
Các nhà phân tích sẽ định lượng về làm những gì? Họ là những chuyên gia trong lĩnh vực để có thể phân tích dữ liệu. Họ làm việc trong ngành thiên về tài chính. Những người này sẽ tận dụng được về lợi thế mà data analysis và với những mô hình có liên quan mang lại để với cách quản trị rủi ro, dự báo được những thay đổi trong các quá trình định giá về cổ phiếu và trái phiếu, đồng thời cũng sẽ sử dụng đến những dữ liệu làm căn cứ và được đưa ra những quyết định đầu tư.
Điểm nhanh về nghề phân tích để có thể định lượng hay với những chuyên gia phân tích Data analysis:
Thích toán học sẽ là một lợi thế lớn của bạn trong những ngành này
Rất thích hợp với những ngườikhi đang băn khoăn lựa chọn giữa công nghệ và tài chính
Để theo nghề bạn cần phải có bằng thạc sĩ trở lên trong những lĩnh vực liên quan
Lương trung bình: 94.051 USD/năm
Xem thêm: Media là gì? Tiết lộ những thông tin về nghề gửi gắm thông điệp quảng cáo
VI. Những kỹ năng then chốt cần phải học trong lĩnh vực data analysis (Và học ở đâu?)
Những kỹ năng then chốt cần phải học trong lĩnh vực data analysis (Và học ở đâu?)
1. Kỹ năng EXCEL
Excel là gì? Microsoft Excel với những bảng tính đang được xây dựng trên Excel là chương trình tính toán phổ biến, cho phép bạn sẽ trình bày được những dữ liệu phân tích phức tạp.
Vì sao ta phải học nó: Theo như Diego Fernandez, giáo viên để có thể hướng dẫn của khóa học Excel for Data Analysis: Basic to Expert Level – Khóa học Excel cho Phân tích Dữ liệu: Từ Căn bản tới Nâng Cao: “Học Excel cần thiết cho với mọi chuyên ngành hay với những chuyên môn trong lĩnh vực để có thể phân tích dữ liệu. Đây chính là phần mềm phân tích dữ liệu để được sử dụng nhiều nhất trong cả công việc lẫn học tập và đó là một nền tảng căn bản trước khi bạn học bất cứ với những thứ gì khác".
2. SQL (Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu)
SQL là gì? SQL (Structured Query Language – ngôn ngữ có tính chất truy vấn) là loại ngôn ngữ đang được dùng để có thể tương tác được với những cơ sở lưu trữ Data analysis, cho phép chúng sẽ lấy dữ liệu ra một cách nhanh chóng và thật dễ dàng.
Sao ta cần học nó? SQL cho phép bạn sẽ có thể thực hiện được về những thao tác trên hàng triệu về dòng dữ liệu. Nó là một loại kỹ năng quan trọng, cần thiết thứ hai trong nghề để có thể phân tích dữ liệu (chỉ đứng sau về chính kỹ năng phân tích số liệu)
3. R (NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH)
R là gì? Là một loại ngôn ngữ đang lập trình dùng cho tin học thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng một rộng rãi bởi những nhà thống kê, những người làm data analysis, những nhà phân tích kinh doanh, hay những nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực phát triển về những phần mềm thống kê, về phân tích số liệu, machine learning (học máy)…
Vì sao phải học nó? Theo Arpan Gupta, giáo viên hướng dẫn của các khóa học Lập trình với R ở trong phân tích Dữ liệu & Trực quan hóa Dữ liệu : “R mang tới cho người làm phân tích về dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu sẽ có những khả năng trình bày được về những bộ dữ liệu phức tạp bằng một cách thức ấn tượng nhất.” R được sử dụng trong nhiều những công ty nổi tiếng, Google và Facebook như một loại ngôn ngữ để có thể phân tích được tới những các dữ liệu.
4. Data Visualization – trực quan hóa dữ liệu
Data Visualization là gì? Data visualization – Trực quan về việc hóa. Dữ liệu giúp những người (thường là những nhà lãnh đạo cao cấp khi không mấy am hiểu về công nghệ) đang cần phải đưa ra được những quyết định trong việc kinh doanh hiểu được đến những các dữ liệu phân tích một cách trực quan nhất và thông qua đến những loại biểu đồ. Từ đó, họ sẽ có thể nhận diện được tới xu hướng, xác định đến các loại hình và có thể hiểu được những thông tin phức tạp.
Vì sao nên học? Nếu như bạn là người sáng tạo, đây cũng sẽ là một kỹ năng tuyệt vời cho bạn. Học data visualization sẽ giúp bạn có được những ưu thế hơn đối với những ứng viên khác khi tìm việc vì với những nhà tuyển dụng sẽ luôn tìm kiếm những người khi có hiểu biết về cả với những lĩnh vực khoa học lẫn nghệ thuật đằng sau về những chuyên môn để có thể phân tích dữ liệu.
5. Những kỹ năng khác nên học:
Những kỹ năng này cũng sẽ giúp bạn có được những lợi thế hơn khi đảm nhiệm tới các vai trò trong những lĩnh vực phân tích data analysis
Các kỹ năng có liên quan đến toán học cao cấp (đại số tuyến tính & các phép tính đa biến sẽ mang lại tới cho bạn lợi thế để có thể cạnh tranh, tuy nhiên, nó sẽ không có nghĩa là bạn không nhất thiết phải có được những kỹ năng này khi làm một công việc trong lĩnh vực data analysis)
Những hiểu biết căn bản về việc học máy – machine learning (bạn không cần phải biết làm thế nào để tạo ra những thuật toán mới, chỉ cần hiểu được với những nền tảng căn bản của machine learning).
Xem thêm: Tổng hợp tài liệu học tự học Business Analyst hiệu quả nhất từ A tới Z
VII. Kết luận
Nếu như bạn muốn theo đuổi về việc học thì với những trường đại học, cao đẳng thường sẽ có những chuyên ngành khi thuộc lĩnh vực phân tích về những data analysis như: kinh doanh, kinh tế, thống kê và về tin học (khoa học máy tính). 123job chúc các bạn thành công.
Trang chủ 
Cover letter 
Mẫu CV 
Tài khoản 
Thêm