Background nào có lợi thế và tiềm năng trở thành Data Analyst?

Một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp cần phải có một loạt các kỹ năng cơ bản như:

• Data Cleaning và Data Preparation: Đây là quá trình loại bỏ các dữ liệu không hợp lệ, thiếu sót, hoặc không nhất quán trong tập dữ liệu. Data Analyst cần biết cách xử lý dữ liệu trùng lặp, giá trị bị thiếu, hoặc nhiễu để đảm bảo dữ liệu sạch sẽ và sẵn sàng cho phân tích.
• Data Analysis và Data Exploration: DA phải biết cách biến đổi dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa. Điều này bao gồm việc sử dụng các công cụ phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu để tìm hiểu mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu.
• Kiến thức thống kê: Data Analyst cần hiểu về các khái niệm thống kê như phân phối, xác suất, kiểm định thống kê, và hồi quy để đảm bảo tính chính xác và tin cậy trong phân tích dữ liệu.
• Data Visualization: Kỹ năng tạo ra biểu đồ và sơ đồ trực quan là quan trọng. Data Analyst cần biết cách sử dụng các công cụ như Python, R, Tableau, hoặc Power BI để tạo ra biểu đồ dễ hiểu và hấp dẫn.
• Tạo Dashboard và Báo cáo: Data Analyst phải có khả năng tổ chức thông tin thành các báo cáo và dashboard để trình bày kết quả phân tích một cách logic và hữu ích cho quyết định kinh doanh.
• Kỹ năng giao tiếp: Sau khi phân tích xong thì DA cần trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng, dễ hiểu cho đồng nghiệp và quản lý.
• Kiến thức chuyên ngành: Hiểu biết về lĩnh vực hoặc công ty đang làm sẽ giúp cho DA có thể đặt câu hỏi phân tích cụ thể, hiểu được ý nghĩa của kết quả và đưa ra phương án tối ưu.

Ngoài việc có những kỹ năng cần thiết, thì khả năng thực hành sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu. Thực hành càng nhiều, bạn sẽ càng hiểu rõ hơn về quá trình phân tích dữ liệu và có thể xử lý các vấn đề phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác. Hơn nữa, các doanh nghiệp hiện nay đều đòi hỏi ứng viên phải có kinh nghiệm thực hành. Vì vậy, hãy tham gia vào các dự án, thực hành thường xuyên và không ngại thử nghiệm các công nghệ mới để nâng cao khả năng của bản thân.

Thống kê và Toán học
 

Nếu bạn đang có nền tảng về thống kê hay toán học thì việc trở thành một Data analyst sẽ dễ dàng hơn rất nhiều. Bởi đây là cơ sở quan trọng để giải thích dữ liệu và xây dựng mô hình:

Thống kê: giúp cho các Data Analyst thu thập dữ liệu một cách có hệ thống, kiểm tra tính chính xác của dữ liệu, phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, và đưa ra các kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu... 

Nguyên tắc toán học giúp cho các nhà phân tích dữ liệu có thể hiểu được các khái niệm thống kê để thực hiện các phép tính toán học phức tạp và phát triển các mô hình dự đoán phức tạp. Ngoài ra, nắm vững nguyên tắc toán học sẽ là cầu nối giữa việc thu thập dữ liệu và sử dụng chúng để đưa ra những quyết định cho doanh nghiệp.Ngoài ra, nền tảng thống kê và toán học còn giúp Data Analyst trình bày thông tin một cách logic, đảm bảo tính chính xác, đáng tin cậy của dữ liệu để thuyết phục các nhà quản trị.

Khoa học Máy tính (Computer Science)

Trong thời đại hiện nay, khoa học máy tính có vai trò quan trọng trong việc phát triển các sản phẩm công nghệ và giải quyết các vấn đề xã hội khác nhau. Ngành khoa học máy tính sẽ đào tạo sinh viên để trở thành những chuyên gia trong việc tạo ra và quản lý hệ thống máy tính, từ các phần cứng đến các phần mềm, để đưa ra các giải pháp tiên tiến cho các vấn đề hiện tại và tương lai.

Những kiến ​​thức cơ bản của khoa học máy tính như lập trình, các thuật toán, các cấu trúc dữ liệu, hay cách sử dụng các ứng dụng phổ biến như Microsoft Office đến các ứng dụng phức tạp hơn như hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu,... đều là những nền tảng mà một DA nên có.

Ngoài ra, phân tích dữ liệu là một lĩnh vực đòi hỏi khả năng làm việc với các tập dữ liệu lớn và sử dụng các công cụ cũng như ngôn ngữ lập trình phù hợp như Python, R, và SQL.

Chương trình Khoa học Dữ liệu (Data Science) hoặc Phân tích Dữ liệu (Data Analysis)

Data Science hay Data Analysis đang trở thành xu hướng nổi bật trong giới giáo dục, nghiên cứu hay việc làm. Điều này không ngạc nhiên bởi vì dữ liệu đã trở thành “trái tim” của mọi lĩnh vực, từ kinh doanh và công nghệ đến y học và khoa học xã hội. 

Kiến thức về các phần mềm và công cụ phân tích dữ liệu: giúp bạn có những kiến thức và cách vận dụng linh hoạt như Python, R, Tableau, Power BI,... Điều này sẽ giúp bạn có thể sử dụng các công cụ này một cách thành thạo, từ đó tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xử lý và phân tích dữ liệu.

Kiến thức về các thuật toán và kỹ thuật phân tích dữ liệu: Các kiến thức về các thuật toán và kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như hồi quy, phân cụm, phân loại,... giúp bạn có thể áp dụng các kỹ thuật này để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Kiến thức về các nguyên tắc và phương pháp phân tích dữ liệu: Những kiến thức về các nguyên tắc và phương pháp phân tích dữ liệu như thiết kế nghiên cứu, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu giúp bạn có thể xây dựng một quy trình phân tích dữ liệu khoa học và hiệu quả.

Ngoài ra, khoa học Dữ liệu và phân tích Dữ liệu còn giúp bạn phát triển các kỹ năng mềm như kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm và giải quyết vấn đề. Những kỹ năng này rất quan trọng trong công việc và sự nghiệp của bạn.

Kinh doanh hoặc Kinh tế

Kinh doanh và kinh tế là những nền tảng cơ bản để trở thành một nhà phân tích dữ liệu. Bởi các kiến thức chung về kinh doanh, kinh tế giúp DA có thể nắm bắt bối cảnh khi đưa vào phân tích của dữ liệu là như thế nào, phát sinh từ các hoạt động như bán hàng, tiếp thị, tài chính và sản xuất,.... Không chỉ thế, kỹ năng giao tiếp kinh doanh sẽ giúp DA trình bày những thông tin phân tích một cách rõ ràng, súc tích, dù sao thì việc sử dụng dữ liệu để đưa ra phương án tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh là nhiệm vụ chính của Data Analysis.

Ví dụ, DA có thể sử dụng kiến thức về marketing để phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của họ và tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị. Tương tự, kiến thức về tài chính có thể giúp nhà phân tích dữ liệu hiểu tình hình tài chính của doanh nghiệp và đưa ra quyết định đầu tư thông minh. Cuối cùng, kiến thức về sản xuất có thể được áp dụng để cải thiện hiệu suất sản xuất và giảm chi phí.

>>> Xem thêm: Kinh nghiệm chuyển ngành thành công sang Data Analyst chỉ sau 10 tháng từ cựu học viên của MindX

Có nhiều cách giúp bạn trang bị các kiến thức và kỹ năng cần thiết để có thể đáp ứng các yêu cầu của công việc này. Ở bài viết này, MINDX sẽ giới thiệu cho bạn một số nguồn học phổ biến và được đánh giá cao:

• Đại học: Trường đại học thường có chương trình đào tạo từ cơ bản đến nâng cao, từ các khía cạnh cơ bản của khoa học dữ liệu đến những vấn đề phức tạp trong lập trình. Sau khi tốt nghiệp, bạn sẽ nhận được bằng chứng nhận tốt nghiệp. Tuy nhiên, để học xong, bạn sẽ mất từ 3-4 năm. Ngoài ra, các trường đại học tập trung nhiều vào lý thuyết hơn là thực hành, vì vậy, bạn sẽ cần thời gian thêm để ứng dụng kiến thức vào giải quyết các vấn đề thực tế. Một số trường đại học có ngành học liên quan đến DA như Đại học Bách Khoa, Học viện Bưu chính Viễn Thông,...
• Khóa học trực tuyến: So với các trường đại học thì các khóa học trực tuyến cho phép bạn học vào bất kỳ thời gian nào, bất kỳ địa điểm nào. Ngoài ra, nhiều khóa học trực tuyến có sẵn từ các trường đại học hàng đầu và các nền tảng giáo dục trực tuyến, bạn có thể tự do lựa chọn các chủ đề quan tâm. Bên cạnh đó, các khóa học trực tuyến có một số hạn chế như đòi hỏi khả năng tự quản lý cao, không có sự tương tác trực tiếp với giảng viên,... Một số khóa học trực tuyến bạn có thể tham khảo như Coursera, edX,...
• Khóa học của các tổ chức đào tạo Data Analyst: Hiện nay có rất nhiều trung tâm dạy phân tích dữ liệu, cung cấp những khóa học tập trung vào việc thực hành các kỹ năng sử dụng công cụ phục vụ cho công việc như SQL, Python, Power Bi,.... Hơn nữa, bạn còn có cơ hội tương tác trực tiếp với giảng viên và bạn học thông qua các buổi học và nhóm thảo luận trực tuyến. Bạn có thể tham khảo khóa học Data Analyst của MindX Technology School với nhiều ưu điểm nổi bật có thể kể đến như lộ trình bài bản trong 8 tháng;  giảng viên, trợ giảng có trình độ cao, luôn nhiệt tình hỗ trợ; được thực hiện ít nhất 4 dự án thực tế; cam kết giới 100% đầu ra có việc làm,....

Tìm hiểu chi tiết lộ trình học Data Analyst TẠI ĐÂY

Như vậy, trong bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu về các kỹ năng và background cần thiết để trở thành một Data Analyst. Hãy lựa chọn nguồn học phù hợp với bản thân để trang bị những kiến thức và kỹ năng cần thiết cho con đường sắp tới. Và đừng quên theo dõi MINDX để có thêm những thông tin hữu ích khác về công nghệ nhé!