Khi chúng ta ngày càng nhận thức rõ hơn về tác động của mình đối với môi trường, tầm quan trọng của việc chuyển đổi từ các nguồn năng lượng thông thường sang các nguồn năng lượng tái tạo ngày càng trở nên rõ ràng hơn đối với người tiêu dùng. Do đó, năng lượng xanh là một giải pháp để đạt được tính bền vững cao hơn trong lưới điện của chúng ta.

Vai trò của năng lượng xanh trong ESG và Net Zero

Năng lượng xanh đóng một vai trò quan trọng trong ESG (Environmental, Social, and Governance - Môi trường, Xã hội và Quản trị) và mục tiêu Net Zero, như một phần của nỗ lực toàn cầu nhằm giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu và thúc đẩy sự phát triển bền vững. Dưới đây là vai trò cụ thể của năng lượng xanh trong mỗi khía cạnh:

Giảm Phát thải đến Mức "Net Zero": Mục tiêu Net Zero đề cập đến việc giảm phát thải khí nhà kính xuống mức gần như bằng không thông qua việc giảm phát thải trực tiếp và bù đắp phần còn lại bằng các hoạt động hấp thụ carbon (ví dụ, trồng rừng). Năng lượng xanh là yếu tố then chốt để đạt được điều này, bởi vì nó cung cấp một lựa chọn thay thế sạch cho năng lượng từ nhiên liệu hóa thạch.

Thúc Đẩy Công Nghệ Sạch và Đổi Mới: Năng lượng xanh khuyến khích sự đổi mới và phát triển công nghệ mới, giúp tăng hiệu quả năng lượng và giảm chi phí cho việc sản xuất năng lượng sạch, từ đó hỗ trợ mục tiêu Net Zero.

Hợp Tác Quốc tế: Đạt được mục tiêu Net Zero đòi hỏi sự hợp tác toàn cầu, và năng lượng xanh là một trong những lĩnh vực quan trọng mà các quốc gia có thể hợp tác thông qua chia sẻ công nghệ, tài chính và kinh nghiệm.

Vai trò của năng lượng xanh trong ESG và Net Zero là không thể phủ nhận, góp phần quan trọng vào nỗ lực toàn cầu nhằm chống lại biến đổi khí hậu toàn cầu.

Năng lượng xanh là cần thiết cho tương lai, mặc dù có thể tốn kém trong giai đoạn đầu nhưng vẫn cần phải làm nhiều việc hơn nữa để biến năng lượng tái tạo thành nguồn năng lượng chính trên hành tinh của chúng ta.

Năng lượng xanh dường như là một phần của tương lai thế giới, cung cấp giải pháp thay thế sạch hơn cho nhiều nguồn năng lượng ngày nay. Được bổ sung dễ dàng, những nguồn năng lượng này không chỉ tốt cho môi trường mà còn dẫn đến tạo việc làm và có vẻ sẽ trở nên khả thi về mặt kinh tế khi sự phát triển tiếp tục.

Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ kỹ thuật số thì Data Analyst là ngành hot, thu hút nhiều bạn trẻ, đem đến các cơ hội về phát triển, cơ hội việc làm đa dạng cũng như là thu nhập hấp dẫn. Tuy nhiên, ngành Data Analyst là gì? Học Data Analyst ra làm gì? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst như thế nào? Hãy cùng Langmaster khám phá ngay dưới đây nhé!

Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là một người chuyên phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích, mô hình và xu hướng từ các tập dữ liệu. Data Analyst không chỉ đóng góp vào quyết định chiến lược mà còn hỗ trợ trong việc định hướng phát triển, xác định cơ hội mới và tối ưu hóa hoạt động của doanh nghiệp.

Data Analyst ở Việt Nam còn được gọi là Chuyên viên phân tích dữ liệu. Vai trò này đòi hỏi khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu như thông tin khách hàng, hóa đơn, và thị trường. Data Analyst chuyển đổi dữ liệu này thành thông tin cụ thể và dễ hiểu (insights) để các bộ phận khác trong công ty sử dụng, từ đó định hình chiến lược và quyết định chính xác, ủng hộ sự tăng trưởng của doanh nghiệp.

=> AFFILIATE MARKETING LÀ GÌ? CÁCH XÂY DỰNG MÔ HÌNH HIỆU QUẢ

=> SEARCH ENGINE MARKETING LÀ GÌ? CÁC BƯỚC TẠO SEM HIỆU QUẢ

Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là ngành nghề hot hiện nay

Công cụ SQL và cơ sở dữ liệu

Công cụ SQL và kiến thức về cơ sở dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. SQL (Structured Query Language) là một ngôn ngữ mạnh mẽ cho việc truy vấn, tương tác và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Nắm vững SQL cho phép bạn thực hiện các truy vấn phức tạp trên dữ liệu, từ việc lựa chọn thông tin cần thiết, sắp xếp dữ liệu, lọc theo điều kiện cho đến việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp bạn tạo ra những bảng dữ liệu mới, tạo ra thông tin cần thiết cho quá trình phân tích.

Tiềm năng phát triển trung tâm logistics tại Việt Nam

Trung tâm logistics có thể xem là cơ sở để phát triển kinh tế tập trung vào ngành logistics gồm có các chính sách mở khóa đầu tư hay giải pháp nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp nhỏ và rất nhỏ.

Sự tồn tại của logistics hub được xem là động lực thúc đẩy sự tăng trưởng, tạo ra nhiều cơ hội việc làm và thịnh vượng cho quốc gia.

Theo báo cáo, ngành logistics dự kiến sẽ đạt được tỷ lệ 8%-10% trong tổng số sản phẩm quốc nội của Việt Nam vào 2025. Để chinh phục được con số này, đòi hỏi việc xây dựng một kế hoạch mới có thể giúp phát triển cũng như nâng cao tính cạnh tranh của logistics tại quốc gia trong năm 2025.

Trong đó, Thành phố Hồ Chí Minh được biết đến là thị trường lớn nhất về tiêu dùng tại Việt Nam. Đây cũng là trung tâm cung ứng và phân phối lớn nhất tại miền nam. Các hàng hóa dành cho xuất nhập khẩu từ miền Nam và giao thương đều phải đi qua thành phố này.

Chính vì vậy, dự án tập trung xây dựng 3 trung tâm hậu cần tại khu vực miền nam đang được tiến hành với mục tiêu thu hút doanh nghiệp thuê dịch vụ hậu cần chuyên biệt và cắt giảm chi phí không cần thiết.

Bên canh đó, kế hoạch trên cũng đang đẩy mạnh thu hút các nguồn vốn đầu tư vào cơ sở hạ tầng hậu cần cũng như phát triển logistics hub tại khu vực và các tỉnh thành phố như Hải Phòng, Hà Nội, Cần Thơ, Đà Nẵng, Lào Cai, v.v.

Trên đây là một số thông tin liên quan về trung tâm logistics và tiềm năng của Việt Nam về hậu cần trong giai đoạn tới. Hy vọng bài viết sẽ mang lại thông tin bổ ích dành cho bạn. Cảm ơn vì đã đọc.

Phân biệt ngành Data Analyst và Data Scientist

Thực tế, rất nhiều người nhầm lẫn giữa Data Analyst và Data Scientist. Tuy nhiên, đây là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau. Dưới đây là những phân biệt để bạn có thể tham khảo:

Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu) là một người chuyên phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích, mô hình và xu hướng từ các tập dữ liệu. Công việc của Data Analyst liên quan đến việc thu thập, làm sạch, biến đổi và phân tích dữ liệu.

Data Scientist là một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, người có kiến thức sâu về xử lý dữ liệu, phân tích và mô hình hóa để tạo ra hiểu biết và dự đoán từ dữ liệu. Vai trò của Data Scientist là khám phá dữ liệu, xây dựng các mô hình dự đoán, và tìm ra thông tin giá trị từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định và phát triển kinh doanh.

Data analyst có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình.

Data scientist thiết kế phương pháp để lưu trữ, thao tác và phân tích dữ liệu. Vai trò của họ bao gồm việc xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán, học máy và khai phá dữ liệu mới.

Tập trung vào việc giải quyết các vấn đề và câu hỏi cụ thể dựa trên dữ liệu hiện có. Công việc của họ thường xoay quanh việc tìm hiểu thông tin hiện tại và cung cấp thông tin để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Chuyên về việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các mô hình phức tạp để dự đoán xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu. Họ thường thực hiện nhiều công việc liên quan đến xử lý và chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá hiệu suất của chúng.

Thường cần hiểu biết về thống kê cơ bản, biểu đồ, SQL, và kỹ năng làm việc với các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, Tableau, Power BI.

Cần có kiến thức sâu về các phương pháp lập trình, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khai phá dữ liệu, và thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R.

Phân biệt ngành Data Analyst và Data Scientist