Xin chào, tôi là Lê Văn Duy

Sinh viên năm 4 ngành Công nghệ Tài chính (Fintech) tại PTIT

Thực tập sinh Data Analysis tại MBBank - Phòng KHDN/KHCN

Định hướng: Data Analyst trong lĩnh vực ngân hàng & fintech

Với kinh nghiệm thực tế tại MBBank và các dự án phân tích dữ liệu quy mô lớn, tôi đam mê khám phá insights từ dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh và tối ưu hóa hiệu suất.

About Me

Tôi là Lê Văn Duy, sinh viên năm 4 ngành Công nghệ Tài chính (Fintech) tại PTIT với kinh nghiệm thực tế tại MBBank. Hiện đang thực tập tại Phòng KHDN/KHCN, tôi có cơ hội tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu ngân hàng và các quy trình phân tích thực tế.

What Others Say

"Duy thể hiện khả năng phân tích dữ liệu xuất sắc và luôn đưa ra insights có giá trị cho business. Kỹ năng Python và SQL của em rất vững chắc, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu ngân hàng quy mô lớn."

Supervisor - MBBank Phòng KHDN/KHCN

"Dự án Movie Ticket Analysis của Duy rất ấn tượng với quy mô 426K+ records và business impact +$1.03M. Cách tiếp cận systematic và documentation chi tiết cho thấy professional mindset cao."

Professor - PTIT Fintech Department

Học vấn & Chuyên môn

  • PTIT - Công nghệ Tài chính (Fintech) - Năm 4
  • Môn học yêu thích: Xác suất thống kê, Kinh tế lượng, Phân tích dữ liệu tài chính quy mô lớn, Trí tuệ nhân tạo
  • Hoạt động: Thành viên tích cực CLB Sinh viên tình nguyện

Kinh nghiệm thực tế

  • MBBank - Phòng KHDN/KHCN: Thực tập sinh Data Analysis
  • Dự án thực tế: Movie Ticket Company Analysis, Winner Group Analytics
  • Kỹ năng mềm: Làm việc nhóm, leadership, giao tiếp tốt

Mục tiêu nghề nghiệp

  • Trở thành Data Analyst tại ngân hàng hoặc fintech company
  • Phát triển kỹ năng Machine Learning & AI trong tài chính
  • Học hỏi về Data Engineering và Data Science
  • Ứng dụng AI trong phân tích rủi ro tín dụng và quản lý khách hàng

Kỹ năng chính

Excel nâng cao

Advanced Formulas, Pivot Tables, Dashboard, VBA Programming

SQL & Database

MySQL, Complex Queries, Joins, Window Functions, Data Modeling

Python Data Science

pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, jupyter

Banking & Finance

Credit Risk Analysis, CLV, Basel III, IFRS, VAS Regulations

Data Visualization

Matplotlib, Seaborn, Plotly, Business Intelligence

Tools & Technologies

Git, GitHub, VS Code, Jupyter, Figma, XMind, MySQL Workbench

Learning Journey & Milestones

2024 - MBBank Internship

Thực tập sinh Data Analysis tại Phòng KHDN/KHCN, tiếp xúc với dữ liệu ngân hàng thực tế

2024 - Winner Group Analytics

Xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu với Pancake POS API và data warehouse architecture

2024 - Movie Ticket Analysis

Phân tích 426K+ records, tạo ra 7 chiến lược với tiềm năng +$1.03M business impact

2021-2024 - PTIT Fintech

Sinh viên năm 4, chuyên sâu về Xác suất thống kê, Kinh tế lượng, AI trong tài chính

Dự án nổi bật

Movie Ticket Company - Data Analysis

Mục tiêu: Phân tích toàn diện dữ liệu hoạt động công ty bán vé xem phim trực tuyến

Quy mô: 426,353 records, 7 phases phân tích chi tiết

Công cụ: Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn), Jupyter Notebook

Kết quả: 7 chiến lược actionable với tiềm năng tăng trưởng +$1.03M (86.0%)

Impact: Roadmap triển khai 3 giai đoạn trong 12 tháng

Xem dự án

Winner Group Analytics

Mục tiêu: Hệ thống phân tích dữ liệu bán hàng cho Winner Group (thời trang, bán hàng qua Facebook)

Kiến trúc: Pancake POS API → Bronze → Silver → Gold data warehouse

Công cụ: Python, API Integration, Data Pipeline, ETL

Kết quả: Báo cáo/EDA phục vụ ra quyết định kinh doanh

Xem dự án

MBBank Internship - Data Analysis

Vị trí: Thực tập sinh Data Analysis - Phòng KHDN/KHCN

Nhiệm vụ: Phân tích dữ liệu khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân

Kỹ năng: Banking data, Credit analysis, Customer segmentation

Kết quả: Insights hỗ trợ chiến lược phát triển khách hàng

Chi tiết kinh nghiệm

Resume & Tài liệu

Tải CV chi tiết và các tài liệu liên quan:

Download CV (PDF)

Tóm tắt chuyên môn

  • Học vấn: Sinh viên năm 4 ngành Fintech tại PTIT
  • Kinh nghiệm: Thực tập sinh Data Analysis tại MBBank
  • Định hướng: Data Analyst trong Banking & Fintech
  • Kỹ năng chính: Python, SQL, Excel, Banking Analysis, Credit Risk
  • Dự án nổi bật: Movie Ticket Analysis (+$1.03M impact), Winner Group Analytics

Chứng chỉ & Khóa học

Certifications & Achievements

Professional certifications và achievements validate expertise của tôi trong lĩnh vực Data Analysis:

Microsoft Excel

Advanced Formulas, Pivot Tables, VBA Programming

In Progress

SQL Certification

MySQL, Complex Queries, Database Design

Planned

Python Data Science

pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn

Self-Taught

Banking & Finance

Credit Risk Analysis, Basel III, IFRS

Academic

Academic Achievements

  • PTIT Fintech: Sinh viên năm 4 với focus vào Data Analysis
  • MBBank Internship: Thực tập sinh xuất sắc tại Phòng KHDN/KHCN
  • Project Impact: +$1.03M business impact từ Movie Ticket Analysis
  • Technical Skills: 426K+ records processing, Data Pipeline Architecture

Liên hệ & Kết nối

Tôi luôn sẵn sàng trao đổi về cơ hội nghề nghiệp, dự án hợp tác hoặc chia sẻ kinh nghiệm:

Email LinkedIn GitHub

Mong muốn hợp tác

  • Vị trí: Data Analyst tại ngân hàng hoặc fintech company
  • Lĩnh vực: Banking, Finance, E-commerce, Retail
  • Loại hình: Full-time, Internship, Freelance projects
  • Địa điểm: Hà Nội, TP.HCM, Remote work

Blog & Insights

Đang phát triển blog để chia sẻ insights về Data Analysis trong Banking & Finance. Sẽ cập nhật các case studies và best practices.

Articles & Insights

Chia sẻ kiến thức và insights về Data Analysis trong Banking & Finance:

Credit Risk Analysis với Python

Chủ đề: Ứng dụng Machine Learning trong đánh giá rủi ro tín dụng

Nội dung: Phân tích dữ liệu khách hàng, xây dựng model dự đoán default

Tools: Python, pandas, scikit-learn, matplotlib

Coming Soon

Customer Lifetime Value (CLV) trong Banking

Chủ đề: Tính toán và tối ưu hóa CLV cho khách hàng ngân hàng

Nội dung: Case study từ dự án MBBank, insights thực tế

Tools: SQL, Python, Excel, Business Intelligence

In Progress

Data Pipeline Architecture

Chủ đề: Xây dựng data pipeline từ Bronze → Silver → Gold

Nội dung: Kinh nghiệm từ Winner Group Analytics project

Tools: Python, API Integration, ETL, Data Warehouse

Planned

Learning Resources

  • Online Courses: Coursera, Udemy - Machine Learning, AI in Finance
  • Professional Communities: LinkedIn Data Science groups, GitHub
  • Reading: Banking regulations, Fintech trends, Data Analysis best practices
  • Practice: Kaggle competitions, personal projects, open-source contributions