Data Analyst cần học gì? Học Data Analyst bắt đầu từ đâu?

Trong thời đại CNTT phát triển hiện nay, sức mạnh của dữ liệu không chỉ là một khái niệm, mà còn là trụ cột của sự thành công cho các doanh nghiệp. Vì thế, vai trò của Data Analyst trở nên vô cùng quan trọng. Họ được chi trả mức lương rất cao cùng cơ hội nghề nghiệp cực tốt. Vậy Data Analyst cần học gì? Học Data Analyst bắt đầu từ đâu? Tất cả sẽ được giải đáp qua bài viết dưới đây của VTI Academy.

1. Vai trò và tầm quan trọng của Data Analyst trong thời đại số

Trước khi biết Data Analyst cần học gì thì các bạn tìm hiểu về vai trò của các chuyên gia phân tích dữ liệu tại các công ty.

Trong thời đại số hiện nay, vai trò của Data Analyst đang trở nên ngày càng quan trọng và không thể thiếu, đặc biệt là đối với doanh nghiệp về CNTT.

Vai trò của Data Analyst trong doanh nghiệp

• Phân tích dữ liệu: Data Analyst chịu trách nhiệm thu thập, làm sạch, phân tích và hiểu dữ liệu. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật chuyên môn để tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu.
• Hỗ trợ quyết định: Dữ liệu là nguồn thông tin quý báu cho các doanh nghiệp. Data Analyst giúp công ty hiểu rõ hơn về hoạt động của mình bằng cách cung cấp thông tin chính xác và chi tiết, từ đó hỗ trợ quyết định chiến lược và tác động đến hiệu suất kinh doanh.
• Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: Trong lĩnh vực tiếp thị, việc hiểu rõ hành vi của khách hàng và phản ứng của họ đối với các chiến lược tiếp thị là rất quan trọng. Data Analyst giúp phân tích dữ liệu người dùng để tối ưu hóa công việc, từ việc xác định đối tượng đến việc đo lường hiệu suất.
• Dự báo và dự đoán: Dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng tương lai và hiểu biết về các biến thể tiềm năng. Data Analyst sử dụng các mô hình dự đoán và kỹ thuật thống kê để dự báo về các sự kiện tiềm ẩn và giúp tổ chức chuẩn bị cho chúng.

Tiềm năng nghề nghiệp của Data Analyst trong thị trường lao động hiện nay

Vai trò của Data Analyst đang trở nên ngày càng quan trọng trong thị trường lao động hiện nay và tiềm năng nghề nghiệp của họ là rất lớn.

• Nhu cầu cao: Sự phát triển của dữ liệu số đã tạo ra một nhu cầu ngày càng tăng về các chuyên gia phân tích dữ liệu. Các công ty muốn tận dụng dữ liệu của họ để ra quyết định chiến lược và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
• Đa ngành và linh hoạt: Data Analyst có thể làm việc trong mọi ngành, từ tài chính, y tế, bán lẻ, sản xuất đến giáo dục và chính phủ. Điều này tạo ra nhiều cơ hội cho họ để khám phá và phát triển sự nghiệp trong một loạt các lĩnh vực khác nhau.
• Thu nhập tốt: Do tính chất chuyên môn và nhu cầu cao, Data Analyst thường nhận được mức lương hấp dẫn. Những người có kỹ năng và kinh nghiệm phân tích dữ liệu tốt thường có cơ hội để tiến xa trong sự nghiệp và đạt được mức lương cao. Theo TopCV, Senior Data Analyst có thu nhập lên tới 60.000.000đ/tháng
• Sự phát triển và tiến bộ: Lĩnh vực phân tích dữ liệu không ngừng phát triển với sự ra đời của các công nghệ mới như: Machine learning và Artificial intelligence (AI). Data Analyst không chỉ làm việc với dữ liệu cấu trúc mà còn có thể mở rộng phạm vi công việc đến các dạng dữ liệu phức tạp và không cấu trúc.
• Đa dạng vai trò: Data Analyst không chỉ đóng vai trò là nhà phân tích dữ liệu mà còn có thể trở thành chuyên gia về trực quan hóa dữ liệu, dự báo, khoa học dữ liệu hoặc chuyên gia về bảo mật dữ liệu, tùy thuộc vào sở thích và mục tiêu sự nghiệp của họ.

2. Data Analyst cần học gì

Dưới đây là một số kỹ năng bạn cần có để trả lời cho câu hỏi Data Analyst cần học gì:

• Kỹ năng lập trình và kỹ năng công nghệ thông tin: Data Analyst cần có kiến thức sâu về lập trình và công nghệ thông tin để xử lý và phân tích dữ liệu. Hiểu biết về Python, R, SQL và các công cụ phân tích dữ liệu như Pandas, NumPy, và scikit-learn là rất quan trọng.
• Kỹ năng thống kê và toán học: Kiến thức vững về thống kê và toán học là cần thiết để hiểu và áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Data Analyst cần biết cách sử dụng các phương pháp thống kê như kiểm định giả thuyết, phân tích biến thể, và dự báo.
• Kỹ năng xử lý dữ liệu và làm sạch dữ liệu: Data Analyst thường phải làm việc với dữ liệu không cấu trúc và "dữ liệu bẩn", vì vậy khả năng làm sạch - xử lý dữ liệu là quan trọng. Điều này bao gồm việc kiểm tra dữ liệu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, và xử lý các giá trị thiếu.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Việc trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của công việc của Data Analyst để giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và trình bày kết quả một cách rõ ràng và dễ hiểu cho đồng đội và bên ngoài tổ chức.
• Kiến thức về cơ sở dữ liệu và truy vấn dữ liệu: Data Analyst cần hiểu cách hoạt động của cơ sở dữ liệu và biết cách truy vấn dữ liệu bằng SQL để truy xuất dữ liệu cần thiết cho phân tích.
• Kỹ năng phân tích và diễn giải dữ liệu: Data Analyst cần có khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu một cách logic và minh bạch, từ đó đưa ra các phân tích và kết luận có ý nghĩa cho tổ chức.
• Kỹ năng làm việc nhóm và giao tiếp: Data Analyst thường phải làm việc trong môi trường nhóm và giao tiếp kết quả phân tích một cách rõ ràng và hiệu quả cho các bên liên quan.
• Kỹ năng quản lý thời gian và ưu tiên công việc: Data Analyst thường phải làm việc với nhiều dự án cùng một lúc, vì vậy khả năng quản lý thời gian và ưu tiên công việc là rất quan trọng.

3. Các bước để bắt đầu học Data Analyst cho người mới bắt đầu

Nếu bạn là người mới, bạn có biết Data Analyst cần học gì? Học Data Analyst bắt đầu từ đâu? Dưới đây là các bước để bạn có thể bắt đầu.

1. Xác định mục tiêu và lộ trình: Đầu tiên, hãy xác định mục tiêu của mình trong việc học Data Analyst. Bạn muốn trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hay chỉ muốn hiểu biết cơ bản về lĩnh vực này? Dựa trên mục tiêu của mình, tạo ra một lộ trình học tập cụ thể và có kế hoạch để theo đuổi.
2. Học lý thuyết cơ bản: Bắt đầu với việc học lý thuyết cơ bản về khoa học dữ liệu, thống kê và toán học. Điều này bao gồm hiểu biết về các khái niệm như: phân phối xác suất, độ lệch chuẩn và các phương pháp thống kê cơ bản như kiểm định giả thuyết.
3. Học các ngôn ngữ lập trình và công cụ phân tích dữ liệu: Tìm hiểu và luyện tập sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực Data Analyst như Python hoặc R. Ngoài ra bạn cũng cần biết các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu như Pandas, NumPy, và Matplotlib để làm quen với cách sử dụng chúng.
4. Thực hành với dữ liệu thực tế: Đây là yếu tố quan trọng để nắm vững các khái niệm và kỹ năng đã học. Nếu không thực hành, mọi kiến thức của bạn chỉ nằm ở lý thuyết và bạn sẽ không thể trở thành một Data Analyst thực thụ.
5. Trực quan hóa dữ liệu: Học cách sử dụng các công cụ trực quan hóa như Matplotlib, Seaborn hoặc Ggplot2 để tạo ra biểu đồ và biểu đồ mạch từ dữ liệu của bạn. Việc này giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu và chia sẻ kết quả phân tích một cách dễ hiểu.
6. Tham gia cộng đồng và khóa học trực tuyến: Tham gia các cộng đồng trực tuyến để học hỏi từ các chuyên gia và chia sẻ kinh nghiệm với cộng đồng. Hoặc bạn có thể tìm hiểu về các khóa học trực tuyến để mở rộng kiến thức của mình.
7. Liên tục học hỏi và cải thiện: Lĩnh vực Data Analyst không ngừng phát triển, vì vậy hãy liên tục học hỏi và cập nhật kiến thức của bạn với các công nghệ mới và phương pháp mới trong lĩnh vực này.

4. Top 3 khóa học Data Analyst nước ngoài tốt nhất hiện nay

Có nhiều khóa học Data Analyst tốt nhất hiện nay, nhưng dưới đây là ba khóa học được đánh giá cao và có uy tín:

• "Data Analyst Nanodegree" by Udacity: Khóa học này cung cấp một loạt các bài giảng, bài tập thực hành và dự án thật dựa trên dữ liệu thực tế. Học viên sẽ học về xử lý, phân tích, trực quan hóa dữ liệu và làm việc với các công cụ và ngôn ngữ lập trình như Python và SQL.
• "Data Science MicroMasters Program" by edX: Đây là một chương trình MicroMasters chia thành nhiều khóa học nhỏ, bao gồm "Python for Data Science", "Probability and Statistics in Data Science using Python", "Machine Learning Fundamentals"và "Big Data Analytics using Spark". Chương trình này cung cấp một cơ hội tốt để học viên học các kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Analyst thông qua việc học lý thuyết và thực hành.
• "Data Analyst Professional Certificate" by Coursera: Khóa học này cung cấp một cái nhìn tổng quan về công việc của một Data Analyst. Học viên sẽ làm quen với các công cụ và ngôn ngữ lập trình như Python, SQL, Jupyter Notebook và các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib và Seaborn.

Những khóa học trên đều được thiết kế để cung cấp cho học viên những kỹ năng và kiến thức cần thiết để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. Tuy nhiên, trước khi đăng ký, hãy xem xét mục tiêu và mức độ hiểu biết của bạn để chọn khóa học phù hợp nhất.

Nếu các bạn muốn biết thêm về các khóa học Data Analyst tại Việt Nam thì đừng bỏ lỡ bài viết tiếp theo của VTI Academy nhé!

5. Cẩm nang và lời khuyên cho người muốn học Data Analyst

Dưới đây là một vài lời khuyên và VTI Academy muốn gửi tới các bạn:

• Hãy tập trung vào việc hiểu về ngữ cảnh dữ liệu: Trong quá trình học, không chỉ tập trung vào việc học kỹ thuật và công cụ, mà còn quan trọng là hiểu rõ ngữ cảnh và mục đích sử dụng của dữ liệu. Điều này giúp bạn áp dụng các kỹ thuật phù hợp và hiểu rõ hơn về ý nghĩa của dữ liệu bạn đang làm việc.
• Hãy trở thành một storyteller - một nhà kể chuyện bằng dữ liệu: Một trong những kỹ năng quan trọng của một Data Analyst là khả năng kể câu chuyện từ dữ liệu. Hãy học cách diễn giải dữ liệu một cách mạch lạc và thuyết phục và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ và làm rõ câu chuyện bạn muốn kể.
• Hãy xây dựng mạng lưới và kết nối với cộng đồng: Hãy tham gia vào các cộng đồng và nhóm chuyên ngành, tham gia các sự kiện, hội thảo và buổi đào tạo để xây dựng mạng lưới và kết nối với những người có cùng sở thích và mục tiêu trong lĩnh vực Data Analyst.
• Hãy chú trọng vào kỹ năng mềm: Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, hãy phát triển và cải thiện các kỹ năng mềm như kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm, quản lý thời gian và giải quyết vấn đề. Những kỹ năng này làm nổi bật bạn và giúp bạn thành công trong sự nghiệp của mình.

Trên đây là một vài thông tin hữu ích giúp các bạn trả lời câu hỏi Data Analyst cần học gì. Hãy trang bị cho mình đầy đủ các kiến thức và kỹ năng để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp nhé. Nếu còn biết Data Analyst cần học gì nữa thì comment xuống dưới để VTI Academy biết với nha!