Check with seller Hồ Chí Minh => Tuyển giáo viên Lập trình Matplotlib cho phân tích dữ liệu

Tuyển dụng Giáo viên Lập trình Matplotlib cho Phân tích Dữ liệu: Hướng dẫn chi tiết

Mô tả công việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một giáo viên lập trình Matplotlib có kinh nghiệm và đam mê để giảng dạy cho các học viên quan tâm đến phân tích dữ liệu. Ứng viên lý tưởng sẽ có kiến thức chuyên sâu về Matplotlib, kỹ năng sư phạm xuất sắc và khả năng truyền đạt các khái niệm phức tạp một cách dễ hiểu.

Trách nhiệm:

Xây dựng và cập nhật giáo trình:

Phát triển giáo trình chi tiết và hấp dẫn về Matplotlib, bao gồm các khái niệm cơ bản và nâng cao.
Cập nhật giáo trình thường xuyên để phản ánh các thay đổi mới nhất trong thư viện Matplotlib và các phương pháp phân tích dữ liệu.
Thiết kế các bài tập thực hành và dự án để học viên áp dụng kiến thức đã học.

Giảng dạy:

Giảng dạy các buổi học trực tiếp (online hoặc offline) hoặc qua video, trình bày rõ ràng các khái niệm và kỹ thuật sử dụng Matplotlib.
Hướng dẫn học viên cách trực quan hóa dữ liệu bằng các loại biểu đồ khác nhau (ví dụ: biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ phân tán, heatmap, v.v.).
Giải thích cách tùy chỉnh biểu đồ để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của từng bài toán phân tích dữ liệu.
Cung cấp phản hồi mang tính xây dựng cho học viên về bài tập và dự án của họ.

Hỗ trợ học viên:

Trả lời các câu hỏi của học viên trong và ngoài giờ học.
Cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho học viên gặp khó khăn trong quá trình thực hành.
Tạo môi trường học tập tích cực và khuyến khích sự tương tác giữa các học viên.

Đánh giá:

Đánh giá tiến độ học tập của học viên thông qua các bài kiểm tra, bài tập và dự án.
Cung cấp thông tin phản hồi cho học viên về điểm mạnh và điểm yếu của họ.
Đề xuất các phương pháp cải thiện hiệu quả học tập cho học viên.

Yêu cầu:

Kiến thức và kỹ năng:

Có kiến thức chuyên sâu về thư viện Matplotlib và các ứng dụng của nó trong phân tích dữ liệu.
Thông thạo ngôn ngữ lập trình Python.
Có kinh nghiệm làm việc với các thư viện phân tích dữ liệu khác như NumPy và Pandas.
Hiểu biết về các phương pháp thống kê cơ bản và cách áp dụng chúng trong phân tích dữ liệu.
Có khả năng trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả và dễ hiểu.

Kinh nghiệm:

Có kinh nghiệm giảng dạy lập trình Matplotlib hoặc các chủ đề liên quan.
Có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (ưu tiên).

Kỹ năng mềm:

Kỹ năng giao tiếp và trình bày xuất sắc.
Kỹ năng sư phạm tốt, có khả năng truyền đạt kiến thức một cách dễ hiểu.
Kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện.
Kiên nhẫn và tận tâm với học viên.
Khả năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.

Ưu tiên:

Có chứng chỉ hoặc bằng cấp liên quan đến khoa học dữ liệu, thống kê hoặc các lĩnh vực liên quan.
Có kinh nghiệm xây dựng giáo trình và tài liệu giảng dạy.
Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác ngoài Matplotlib (ví dụ: Seaborn, Plotly).

Quy trình ứng tuyển:

1. Nộp hồ sơ:

Sơ yếu lý lịch (CV) nêu rõ kinh nghiệm làm việc và kỹ năng liên quan.
Thư xin việc trình bày lý do ứng tuyển và kinh nghiệm giảng dạy (nếu có).
Các chứng chỉ hoặc bằng cấp liên quan (nếu có).
(Tùy chọn) Portfolio các dự án trực quan hóa dữ liệu đã thực hiện bằng Matplotlib.

2. Phỏng vấn:

Phỏng vấn trực tiếp hoặc qua video để đánh giá kiến thức chuyên môn và kỹ năng sư phạm.
Có thể yêu cầu ứng viên trình bày một bài giảng mẫu về một chủ đề cụ thể trong Matplotlib.

3. Kiểm tra kỹ năng:

Ứng viên có thể được yêu cầu thực hiện một bài kiểm tra để đánh giá kiến thức và kỹ năng lập trình Matplotlib.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Cơ hội phát triển nghề nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Môi trường làm việc năng động và chuyên nghiệp.
Được tham gia các khóa đào tạo nâng cao kỹ năng.

Cách thức ứng tuyển:

Vui lòng gửi hồ sơ ứng tuyển qua email đến [địa chỉ email] với tiêu đề Ứng tuyển Giáo viên Lập trình Matplotlib.

Lưu ý:

Chúng tôi chỉ liên hệ với các ứng viên đáp ứng yêu cầu.
Ứng viên cần chuẩn bị kỹ lưỡng cho buổi phỏng vấn và bài kiểm tra (nếu có).

Chúc bạn thành công trong quá trình ứng tuyển!

Contact seller Share

Comments