Data Analyst là một trong những nghề hot nhất hiện nay. Tuy nhiên, vẫn nhiều người chưa biết Data Analyst cần học gì và làm sao để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. Trong bài viết này, TopviecIT.vn sẽ giúp bạn tìm hiểu rõ hơn về Data Analyst cần học gì và lộ trình tự học Data Analyst cho newbie như thế nào nhé.
Data Analyst cần học gì? Tổng hợp kiến thức cần có
Để xác định Data Analyst cần học gì, bạn cần tìm hiểu 3 nhóm kiến thức cần thiết cho vị trí này như sau:
Các khái niệm cơ bản của Data Analyst
Trước khi học những kiến thức kỹ thuật, bạn cần hiểu về những khái niệm, nguyên tắc cơ bản của Data Analyst là gì.
Các khái niệm cơ bản
Các khái niệm cơ bản trong quá trình xác định Data Analyst cần học gì ví dụ như sau:
- Data: Dữ liệu (Data) là tập hợp các thông tin và số liệu được thu thập và lưu trữ có thể ở bất kỳ hình dạng nào như văn bản, âm thanh, số liệu thống kê, hình ảnh,…
- Data Analyst: Là quá trình sử dụng các kỹ thuật và công cụ để phân tích dữ liệu và tìm ra các mối quan hệ giữa các thông tin.
- Business Intelligence: Là khả năng sử dụng dữ liệu và thông tin để đưa ra các quyết định chiến lược, phát triển kinh doanh.
- Học máy (Machine Learning): Là một phương pháp phân tích dữ liệu, trong đó các thuật toán được sử dụng để học từ dữ liệu và tạo ra mô hình dự đoán.
>>> Xem thêm: Big Data Analyst là gì? Công việc, mức lương và kỹ năng cần có
Các nguyên tắc cơ bản
Bên cạnh các khái niệm thì bạn cũng phải nắm rõ những nguyên tắc cơ bản khi tìm hiểu về Data Analyst cần học gì. Ví dụ như những nguyên tắc sau:
- Định nghĩa rõ mục tiêu: Trước khi bắt đầu phân tích dữ liệu, bạn cần phải xác định rõ mục tiêu của dự án. Điều này giúp cho việc phân tích dữ liệu của bạn trở nên hiệu quả hơn, đưa ra được những kết quả chính xác và có giá trị.
- Xác định và thu thập dữ liệu: Sau khi xác định được mục tiêu, bạn cần phải xác định các nguồn dữ liệu cần thiết để phân tích. Điều này đòi hỏi bạn phải biết cách tìm kiếm, sử dụng và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các nguồn dữ liệu cần được thu thập và lưu trữ một cách đúng đắn để đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật.
- Phân tích và tìm kiếm giải pháp: Việc phân tích dữ liệu cần phải được thực hiện một cách cẩn thận và chính xác để đưa ra được những kết quả có giá trị. Bạn cần phải sử dụng các công cụ phân tích và kỹ thuật để tìm kiếm giải pháp tối ưu nhất cho vấn đề đang xử lý.
>>> Xem thêm: Định hướng nghề nghiệp Data Analyst mới nhất
Xây dựng các kỹ năng Data Analyst kỹ thuật
Các kỹ năng kỹ thuật cũng là kiến thức mà bạn cần biết khi tìm hiểu về Data Analyst cần học gì. Ví dụ như một số kỹ năng kỹ thuật như sau:
Số liệu và xác suất thống kê
Số liệu thống kê sẽ bao gồm khả năng sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu, rút ra những kết luận chính xác về các quan hệ giữa các biến. Kỹ năng này cũng giúp bạn đưa ra các dự đoán và các quyết định dựa trên dữ liệu.
Trong khi đó, kiến thức về xác suất thống kê trong phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách xác định và đánh giá khả năng xảy ra của một sự kiện, từ đó đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc)
Ngôn ngữ truy vấn SQL cho phép bạn truy vấn cơ sở dữ liệu để lấy dữ liệu cần thiết để phân tích dữ liệu. Với kỹ năng này, bạn có thể tìm hiểu các mối quan hệ giữa các bảng trong cơ sở dữ liệu, đưa ra các câu truy vấn phức tạp để truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác.
Cụ thể bạn cần hiểu được ngôn ngữ SQL có thể được thao tác trên nhiều công cụ, nền tảng khác nhau như (SQL Sever Management Studio, Google BigQuery, …) và các nền tảng khác (Redash, Metabase, Superset, …) phụ thuộc vào doanh nghiệp sử dụng loại hình nào.
Một số câu lệnh SQL bạn cần sử dụng thành thạo là:
- Select + From statement
- Where statement
- Group By + Window function
- Join function
Ngôn ngữ lập trình Python hoặc R
Python và R là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu. Python là một ngôn ngữ đa năng, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, trong khi R được sử dụng chủ yếu trong phân tích dữ liệu và nghiên cứu khoa học. Sử dụng Python hoặc R, bạn có thể xử lý các tập dữ liệu lớn, trực quan hóa dữ liệu và đưa ra các dự đoán chính xác.
Những kiến thức Python nên học trong giai đoạn bắt đầu như sau:
- Đọc và viết các tệp văn bản, tệp Excel của Microsoft
- Làm việc với JSON
- Làm quen với thư viện Pandas và Numpy để làm được công việc về tiền xử lý dữ liệu (data wrangling)
- Xử lý các giá trị thiếu (missing values)
- Làm sạch và định dạng dữ liệu từ nhiều nguồn: Hợp nhất (merge), kết hợp các khung dữ liệu (data frames), thay đổi cấu trúc dữ liệu, chuyển đổi định dạng, thay thế, nhóm dữ liệu bằng cách sử dụng các phương thức
Xem thêm: Ngôn Ngữ Lập Trình Python Là Gì? Ứng Dụng Của Ngôn Ngữ Python
Một số kỹ năng kiến thức kỹ thuật khác
Bên cạnh những kỹ năng, kiến thức kỹ thuật ở trên, bạn cũng cần phải tìm hiểu thêm những kiến thức sau khi muốn xác định Data Analyst cần học gì. Ví dụ như:
- Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu (Data cleaning và data preparation): Bao gồm việc xử lý dữ liệu thô, loại bỏ các giá trị bị thiếu hoặc không hợp lệ, và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp để sử dụng trong phân tích. Kỹ năng này là cực kỳ quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được chuẩn bị tốt nhất trước khi bắt đầu phân tích.
- Khai phá dữ liệu (Data Mining): Là quá trình khai thác dữ liệu từ các nguồn khác nhau và phân tích để tìm ra các mối liên hệ, thông tin ẩn trong dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Là phương pháp biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ hoạ, biểu đồ để giúp người dùng dễ dàng hiểu và tìm thấy thông tin cần thiết.
- Khả năng phân tích dữ liệu (Analytical Skills): Là khả năng sử dụng các kỹ thuật và công cụ để phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Microsoft Excel: Phù hợp cho những quá trình phân tích dữ liệu ở khối lượng thấp về yêu cầu khả năng trực quan hóa cơ bản.
Xem thêm: Ngôn Ngữ Lập Trình Big Data. Những Kỹ Năng Cần Có Của Big Data Developer
Rèn luyện nhóm kỹ năng mềm
Bên cạnh các kiến thức, kỹ năng kỹ thuật ở trên, những vấn đề liên quan đến Data Analyst cần học gì cũng sẽ bao gồm nhóm kỹ năng mềm. Cụ thể, để trở thành Data Analyst, bạn nên trau dồi những kỹ năng mềm như sau:
- Tư duy phản biện: Là khả năng phân tích thông tin một cách khách quan và đưa ra phán đoán hợp lý. Đây là một kỹ năng rất quan trọng để bạn có thể làm việc và thành công trong lĩnh vực Data Analyst.
- Kỹ năng giao tiếp: Thông thường Data Analyst sẽ chỉ dành 10% thời gian để trình bày và báo cáo về công việc của mình với sếp, tuy nhiên 10% này lại quyết định 90% công sức làm việc thành công hay thất bại. Vậy nên bạn phải có khả năng tổ chức các cuộc họp, đưa ra yêu cầu phù hợp và là người lắng nghe tích cực để hiểu thông tin mới. Bạn cũng sẽ cần truyền tải thông điệp của mình một cách hiệu quả đến các đồng nghiệp đang ra quyết định để tạo ra tác động.
- Sự tinh tế sáng tạo: Kỹ năng này sẽ giúp bạn có thể trình bày dữ liệu sau khi phân tích có tính trực quan tốt hơn cho những người không chuyên về lĩnh vực này.
- Nhạy bén trong kinh doanh: Giúp bạn có thể đưa ra được những nhận định, phân tích số liệu phù hợp hơn với chiến lược kinh doanh của tổ chức.
- Khả năng làm việc phối hợp theo nhóm: Quá trình thực hiện phân tích dữ liệu muốn thành công, hiệu quả sẽ cần sự phối hợp của nhiều cá nhân, đội nhóm khác nhau.
Lộ trình tự học Data Analyst cho newbie
Sau khi đã xác định được Data Analyst cần học gì, bạn cũng cần phải xây dựng cho mình lộ trình tự học phù hợp. Tùy thuộc vào xuất phát điểm của mỗi người, quá trình tự học có thể sẽ khác nhau. Tuy vậy, bạn cũng có thể tham khảo về lộ trình tự học sau đây và áp dụng linh hoạt hơn cho bản thân, bao gồm các bước sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu tự học là gì?
Trước khi bắt đầu học Data Analyst, hãy đặt ra những mục tiêu rõ ràng để có thể tập trung vào việc học một cách hiệu quả. Bạn có thể đặt ra những mục tiêu như cải thiện kỹ năng, nâng cao thu nhập hoặc tìm kiếm cơ hội việc làm mới liên quan đến lĩnh vực này.
Xem thêm: Ngành Data Analyst là gì? Cơ hội nghề nghiệp và kỹ năng cần có
Bước 2: Lên kế hoạch tự học phù hợp
Sau khi đã đặt ra mục tiêu, bạn cần phải lên kế hoạch để đạt được những mục tiêu đó. Bạn có thể lên lịch học vào những ngày nào trong tuần, xác định mỗi ngày học bao nhiêu tiếng, đặt ra mục tiêu học là bao nhiêu thời gian,… Lên kế hoạch tự học sẽ giúp bạn tập trung và đạt được mục tiêu một cách hiệu quả hơn.
Bước 3: Chuẩn bị tài nguyên, công cụ
Để học Data Analyst, bạn cần phải chuẩn bị tài nguyên và công cụ cần thiết để có thể học tập một cách hiệu quả. Tài nguyên học có thể bao gồm như các loại sách, tài liệu, khóa học trực tuyến. Công cụ để tự học Data Analyst thường sẽ bao gồm máy tính cá nhân, sổ ghi chép và các phần mềm hỗ trợ.
Bước 4: Học, thực hành và tuân thủ lộ trình
Sau khi đã chuẩn bị đầy đủ tài nguyên và công cụ, bạn có thể bắt đầu học và thực hành các kỹ năng của một Data Analyst. Hãy tuân thủ lộ trình đã đặt ra để có thể học một cách có hệ thống và hiệu quả.
Ngoài việc học lý thuyết, bạn cũng cần phải thực hành để có thể áp dụng kiến thức thực tế. Hãy tìm kiếm các dự án thực tế hoặc các trang web để thực hành và cải thiện kỹ năng của mình.
>>> Tìm hiểu thêm: Từ Data Analyst Intern đến CDO – lộ trình thăng tiến chi tiết
Bước 5: Đánh giá tiến độ học và duy trì đến khi đạt mục tiêu
Để đảm bảo rằng bạn đang tiến triển đúng hướng và đạt được mục tiêu đã đặt ra, hãy đánh giá tiến độ học một cách thường xuyên.Hãy tìm kiếm các cộng đồng học tập hoặc tìm kiếm người học cùng để có thể thảo luận, giải đáp các thắc mắc của mình. Hãy duy trì và kiên trì đến khi đạt được mục tiêu tự học Data Analyst của bạn nhé.
Bước 6: Chủ động tạo dựng các mối quan hệ trong ngành
Với bất cứ ai muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu, việc xây dựng mối quan hệ và kết nối với những người trong ngành càng sớm càng tốt. Một mạng lưới tốt không chỉ mở ra cánh cửa tiềm năng về cơ hội nghề nghiệp, mà còn là một nguồn cảm hứng và sự hỗ trợ tuyệt vời khi bạn bắt đầu sự nghiệp.
- LinkedIn: tham gia một số nhóm phân tích dữ liệu hoặc đơn giản là kết nối với các chuyên gia phân tích trong cùng khu vực.
- Cộng đồng sinh viên: Nhiều khóa học phân tích dữ liệu sẽ cung cấp cách để bạn liên lạc với cộng đồng sinh viên rộng lớn hơn. Đây là một cách tuyệt vời để bạn mở rộng thêm các mối quan hệ và học hỏi thêm được từ những người cùng đam mê, chí hướng.
>>> Xem thêm: Lương Data Analyst hiện nay là bao nhiêu? Tips để có lương cao
Bước 7: Xây dựng lại Porfotlio
Khi lựa chọn các dự án để thêm vào portfolio, hãy chọn những dự án mà thể hiện được năng lực của bạn.
- Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
- Tiền xử lý và chuẩn hóa dữ liệu thô.
- Trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ, đồ thị hoặc bản đồ.
- Rút ra những thông tin hữu ích từ dữ liệu.
Nếu bạn đã từng tham gia vào bất kỳ dự án nào trong quá trình học, hãy xem xét đưa một số trong số đó vào portfolio. Điều này sẽ giúp bạn chứng minh khả năng làm việc nhóm của mình.
Sau khi chuẩn bị đầy đủ các kiến thức, kỹ năng và porfolio xin việc, hãy mạnh dạn ứng tuyển vào những công việc Data Analyst để có cơ hội áp dụng lý thuyết đã học vào công việc thực tế. Không có gì tốt hơn việc học kết hợp thực hành nên bạn hãy chủ động nắm bắt cơ hội nghề nghiệp để có cái nhìn thực tế hơn về ngành và xác định được lộ trình sự nghiệp lâu dài.
>>> Tìm việc Data Analyst mới nhất ngay!
Hy vọng với bài viết trong chuyên mục Chia sẻ kinh nghiệm ngày hôm nay, bạn đã giải đáp được vấn đề Data Analyst cần học gì và xây dựng được lộ trình tự học phù hợp cho bản thân.Bên cạnh đó, nếu bạn cũng đang tìm kiếm những cơ hội việc làm liên quan đến vị trí Data Analyst, bạn cũng có thể truy cập ngay vào TopCV.vn.
Tại đây, bạn có thể bắt đầu tạo CV xin việc chuyên nghiệp, thu hút và tiếp cận nhanh chóng những cơ hội việc làm Data Analyst hấp dẫn từ nhiều doanh nghiệp lớn – nhỏ trên thị trường hiện nay dễ dàng hơn.
