Ngày nay, với sự phát triển của khoa học công nghệ và việc thu thập dữ liệu trên mọi lĩnh vực, ngành Data Analyst (Phân tích dữ liệu) ngày càng trở nên phổ biến và có nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn. Tuy nhiên, để trở thành một Data Analyst, bạn cần phải có những kỹ năng và kiến thức cần thiết.
Trong bài viết này, TopviecIT.vn sẽ giúp bạn tìm hiểu về ngành Data Analyst, cơ hội nghề nghiệp và kỹ năng cần có để trở thành một Data Analyst thành công.
Ngành Data Analyst là gì?
Data Analyst là ngành thu thập, tổ chức và phân tích các tập cơ sở dữ liệu để giúp các công ty hoặc cá nhân hiểu được thông tin,đưa ra quyết định thông minh hơn. Tất cả những nhân sự làm trong ngành Data Analyst đều sẽ tiến hành nghiên cứu để xác định các mẫu và xu hướng. Họ sẽ tận dụng các kỹ năng kỹ thuật để giúp chuyển đổi các vấn đề kinh doanh cấp cao thành các chiến lược , giải pháp tiềm năng được thông tin tốt hơn.
Tại sao nên theo học ngành Data Analyst?
Statista báo cáo rằng đến năm 2025, doanh thu hàng năm từ việc tạo dữ liệu sẽ đạt 68 tỷ đô la với 181 zettabyte dữ liệu được tạo ra. Điều này tạo nên sự phong phú, đa dạng về dữ liệu khách hàng, sản phẩm. Vì vậy, nếu doanh nghiệp không tham gia vào cuộc đua về Data Analyst ngay từ thời điểm hiện tại, họ có thể sẽ mất lợi thế trong kinh doanh.
Điều này tạo ra nhu cầu cao về nguồn nhân lực cho ngành Data Analyst và nhiều người trẻ cũng đang tìm hiểu, theo học ngày này hơn. Vậy, có những lý do nào để bạn có thể theo học ngành Data Analyst ngay từ hôm nay? Cùng tham khảo 8 lý do sau đây nhé:
- Phân tích dữ liệu có ý nghĩa quan trọng đối với các tổ chức hàng đầu khi khối lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày đang đạt đỉnh điểm từ trước đến nay. Việc phân tích dữ liệu không chỉ giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn, mà còn giúp họ tạo ra những sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.
- Nhu cầu tuyển dụng cao: Theo Cục Thống kê lao động Hoa Kỳ dự báo, nhu cầu về công việc của Data Analyst sẽ tăng lên đến 23% trong giai đoạn từ 2021 đến 2023.
- Lương và chế độ thăng tiến tốt: Hiện tại, mức lương Data Analyst rất cao. Chỉ riêng tại thị trường Việt Nam, bạn hoàn toàn có thể đạt được ngưỡng 24 triệu đồng/tháng đối với cấp bậc nhân viên.
- Nhiều công ty đang áp dụng công nghệ phân tích dữ liệu nhiều hơn.
- Bạn có thể dễ dàng bắt đầu học Data Analyst với một khóa học online thay vì phải đến các cơ sở đào tạo.
- Data Analyst cho mang đến cho bạn cơ hội bạn làm việc tự do và tạo ra thu nhập ổn định.
>>> Xem thêm: Big Data Analyst là gì? Công việc, mức lương và kỹ năng cần có
Học Data Analyst ra làm gì?
Sau khi học Data Analyst bạn có thể làm việc ở nhiều vị trí khác nhau và đa dạng ngành nghề. Bạn có thể làm việc tại các công ty lớn hoặc nhỏ, trong các lĩnh vực khác nhau như tài chính, bán lẻ, y tế, hoặc thậm chí là chính phủ hoặc làm tự do. Dưới đây sẽ là một số vị trí phổ biến mà bạn có thể tham khảo sau khi học ngành Data Analyst nhé.
Data Analyst
Việc của nhân viên Data Analyst là phân tích và xử lý dữ liệu, đưa ra những phân tích, báo cáo về dữ liệu để hỗ trợ quyết định cho doanh nghiệp. Cụ thể, nhiệm vụ của nhân viên Data Analyst bao gồm:
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tiến hành xử lý, chuẩn hóa dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu và đưa ra những báo cáo, đồ thị, biểu đồ để giải thích dữ liệu.
- Đưa ra dự đoán và khuyến nghị về cách sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định của doanh nghiệp.
- Tối ưu hóa hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu từ các bước thu thập, lưu trữ và xử lý để đảm bảo độ chính xác và tính khả dụng của dữ liệu.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của nhân viên Data Analyst: 13 – 46 triệu đồng/tháng.
Business Analyst
Business Analyst là một vị trí trong lĩnh vực phân tích kinh doanh. Chức vụ này thường được tìm thấy trong các doanh nghiệp và tổ chức. Công việc của Business Analyst là giúp đỡ các doanh nghiệp phát triển và cải thiện các quy trình kinh doanh của họ. Cụ thể, Business Analyst thường sẽ thực hiện những nhiệm vụ sau:
- Phân tích và đánh giá các quy trình kinh doanh hiện tại của doanh nghiệp và đề xuất các cải tiến.
- Thu thập, phân tích và đánh giá dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác.
- Thiết kế và triển khai các giải pháp công nghệ để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh của doanh nghiệp.
- Đảm bảo rằng các dự án được hoàn thành đúng thời hạn và đáp ứng các yêu cầu của doanh nghiệp.
- Tương tác với các bên liên quan để đảm bảo rằng dự án được triển khai một cách hiệu quả và đáp ứng các mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp.
Với các nhiệm vụ trên, Business Analyst là một vị trí quan trọng trong môi trường kinh doanh hiện đại.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của nhân viên Business Analyst: 14.2 – 60 triệu đồng/tháng.
Xem thêm: IT Business Analyst Là Gì? Mô Tả Công Việc IT Business Analyst
Digital Marketer
Digital Marketer là một chuyên gia trong lĩnh vực marketing sử dụng các công cụ kỹ thuật số để quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty đến khách hàng. Công việc của họ bao gồm:
- Nghiên cứu và phân tích thị trường tìm hiểu nhu cầu của khách hàng và đối thủ cạnh tranh.
- Tìm hiểu về đối tượng khách hàng, xu hướng của thị trường, và đưa ra các chiến lược phù hợp để tăng doanh số.
- Dựa trên nghiên cứu và phân tích thị trường, Digital Marketer phải xây dựng chiến lược marketing phù hợp với sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty. Chiến lược này bao gồm các kênh quảng cáo, nội dung truyền thông, và cách tiếp cận khách hàng.
- Lên kế hoạch và thực hiện chiến dịch quảng cáo trên các kênh truyền thông kỹ thuật số như Google Ads, Facebook Ads, hay YouTube Ads. Đảm bảo rằng chiến dịch quảng cáo đạt được hiệu quả cao nhất với chi phí tối ưu nhất.
- Theo dõi và phân tích dữ liệu để đánh giá hiệu quả của chiến dịch quảng cáo.
- Đưa ra báo cáo và đề xuất các cải tiến để tăng hiệu quả cho chiến dịch trong tương lai.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của nhân viên Digital Marketer: 10 – 33 triệu đồng/tháng.
Product Manager
Product Manager (PM) là người đứng đầu quyết định về sản phẩm và chịu trách nhiệm về sự thành công của sản phẩm đó. PM phải đảm bảo rằng sản phẩm được phát triển đúng hướng, đầy đủ tính năng và đáp ứng được nhu cầu của khách hàng.
Những nhiệm vụ phổ biến của PM thường bao gồm:
- Nghiên cứu thị trường và phân tích nhu cầu của khách hàng để phát triển sản phẩm phù hợp.
- Lên kế hoạch và quản lý quá trình phát triển sản phẩm, đảm bảo tiến độ, ngân sách, chất lượng sản phẩm.
- Quản lý và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định đúng đắn về sản phẩm.
- Tương tác với các bộ phận khác trong công ty như kỹ thuật, marketing, bán hàng để đảm bảo sản phẩm được phát triển và tiếp thị một cách hiệu quả.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của nhân viên Product Manager: 27.3 – 115 triệu đồng/tháng.
Data Engineer (kỹ sư dữ liệu)
Data Engineer là một chuyên gia về dữ liệu, chịu trách nhiệm thu thập, xử lý, và lưu trữ dữ liệu. Data Engineer có tầm nhìn cao và hiểu được cách sử dụng dữ liệu để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định hiệu quả. Cụ thể, những nhiệm vụ thường gặp của Data Engineer như sau:
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu một cách hiệu quả để có thể đưa ra kết quả chính xác.
- Lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu.
- Tổng hợp các dữ liệu khác nhau để có thể đưa ra kết quả chính xác.
- Phân tích dữ liệu để tìm ra các xu hướng, mô hình và kết quả hữu ích cho doanh nghiệp.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của nhân viên Data Engineer: 17.5 – 80.5 triệu đồng/tháng.
Data Scientist
Data Scientist là một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Công việc của họ là thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin hữu ích và từ đó giúp cho các quyết định được đưa ra một cách chính xác và đáng tin cậy. Nhiệm vụ thường gặp của Data Scientist bao gồm:
- Thu thập và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Họ cần hiểu rõ về các phương pháp thu thập dữ liệu và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu thu thập được.
- Xử lý dữ liệu để loại bỏ các giá trị bị sai lệch, thiếu hoặc trùng lặp. Họ cần sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu để giúp cho quá trình này diễn ra nhanh chóng và chính xác.
- Sau khi đã xử lý dữ liệu, Data Scientist phải phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin hữu ích. Họ cần sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu như khai phá dữ liệu, học máy, và thống kê để tìm ra các mối liên hệ và xu hướng trong dữ liệu.
- Dựa trên các kết quả phân tích dữ liệu, Data Scientist phải đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai. Họ cần sử dụng các thuật toán dự đoán để đưa ra các kết quả chính xác và đáng tin cậy.
- Đưa ra các giải pháp dựa trên các kết quả phân tích và dự đoán của họ. Họ cần tìm hiểu và đưa ra các giải pháp phù hợp để giải quyết các vấn đề trong thực tế.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của nhân viên Data Scientist: 26.4 – 92.8 triệu đồng/tháng.
Chief Data Officer (CDO)
Chief Data Officer (CDO) là một vị trí quản lý cấp cao trong tổ chức, chịu trách nhiệm về dữ liệu và các hoạt động liên quan đến dữ liệu. CDO có vai trò giám sát, quản lý và bảo vệ các nguồn tài nguyên dữ liệu của tổ chức.
Một số nhiệm vụ chi tiết của CDO thường gặp ví dụ như sau:
- Xác định và triển khai chiến lược dữ liệu của tổ chức.
- Quản lý các dữ liệu của tổ chức và đảm bảo tính toàn vẹn, độ tin cậy và tính khả dụng của chúng.
- Xây dựng và duy trì các quy trình và tiêu chuẩn liên quan đến dữ liệu trong tổ chức.
- Tư vấn và hỗ trợ cho các đội ngũ khác trong tổ chức về các vấn đề liên quan đến dữ liệu.
- Thúc đẩy sự hợp tác và tương tác giữa các đội ngũ và phòng ban trong tổ chức để đảm bảo sự hài hòa và hiệu quả của các hoạt động liên quan đến dữ liệu.
Mức thu nhập trung bình tham khảo của Chief Data Officer (CDO): 50 – 100 triệu đồng/tháng.
>>> Tìm hiểu thêm: Từ Data Analyst Intern đến CDO – lộ trình thăng tiến chi tiết
Những kỹ năng cần có trong ngành Data Analyst
Vậy, để làm việc trong ngành Data Analyst, bạn sẽ cần có những kỹ năng và yêu cầu gì? Dưới đây sẽ là nội dung chi tiết để bạn có thể giải đáp được vấn đề này:
Nhóm kỹ năng chuyên môn
Trước tiên, bạn cần có kỹ năng chuyên môn để làm việc trong ngành Data Analyst. Những kỹ năng chuyên môn cơ bản cần có của ngành Data Analyst bao gồm:
Nắm bắt kiến thức chuyên môn
Về kiến thức chuyên môn, ngành Data Analyst sẽ cần có những kiến thức cơ bản như sau:
- Structured Query Language (SQL): Là một dạng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, ngôn ngữ tiêu chuẩn được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Ngôn ngữ truy vấn SQL cho phép người dùng cập nhật, sắp xếp, truy vấn các dữ liệu được lưu trữ, chỉnh sửa cấu trúc của chúng.
- Machine Learning: Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Kỹ năng chuyên môn này cho phép bạn tập trung vào việc xây dựng các thuật toán được thiết kế để tìm các mẫu trong tập Big Data, cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian.
- Lập trình thống kê: Các ngôn ngữ lập trình thống kê, như R hoặc Python, cho phép bạn thực hiện các phân tích nâng cao theo cách mà Excel không thể làm được. Những ngôn ngữ lập trình này cho phép bạn có thể làm sạch, phân tích và trực quan hóa các tập dữ liệu lớn hiệu quả hơn.
- Trực quan hóa dữ liệu:Sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các biểu diễn dữ liệu trực quan khác để giúp trình bày phát hiện của mình theo cách dễ hiểu.
- Quản lý dữ liệu: Các hoạt động thu thập, tổ chức, lưu trữ dữ liệu theo cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí.
- Xác suất và thống kê: Đề cập đến lĩnh vực toán học và khoa học liên quan đến việc thu thập, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu.
- Kinh tế lượng: Áp dụng các mô hình dữ liệu thống kê và toán học vào lĩnh vực kinh tế để giúp dự báo các xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
Thành thạo các công cụ hỗ trợ
Bên cạnh các kiến thức chuyên môn cơ bản ở trên, bạn cũng cần phải thành thạo những công cụ hỗ trợ khi muốn làm việc trong ngành Data Analyst. Bạn có thể tìm hiểu thêm về một số công cụ hỗ trợ phổ biến như sau:
- Microsoft Excel, Word, PowerPoint.
- Business Intelligence Tools (BI Tools).
- Power BI.
- Tableau.
- FineReport.
- SAS.
- RapidMiner.
- OpenRefine.
- Orange.
Nhóm kỹ năng khác cần có
Bên cạnh những kỹ năng chuyên môn ở trên, bạn cũng cần phải có thêm những kỹ năng mềm hỗ trợ nếu muốn làm việc trong ngành Data Analyst. Dưới đây sẽ là một số kỹ năng mềm mà bạn cần lưu ý rèn luyện:
- Giao tiếp: Giao tiếp trong một dự án phân tích dữ liệu không chỉ là viết và nói mà còn bao gồm cả lắng nghe. Khi giao tiếp tốt, bạn có thể thúc đẩy quá trình làm việc nhanh chóng hơn và tránh những hiểu lầm không đáng có trong quá trình làm việc.
- Hợp tác: Phân tích dữ liệu là một nỗ lực của nhóm trong đó các nhóm kinh doanh, CNTT và dữ liệu cần phải làm việc cùng nhau. Vì vậy, kỹ năng hợp tác sẽ giúp ích cho bạn khi làm việc trong ngành Data Analyst.
- Tư duy phản biện: Giúp bạn có thể suy nghĩ một cách phân tích về dữ liệu, xác định các mẫu và trích xuất thông tin chi tiết dễ dàng hơn và có thể giúp dữ liệu có ý nghĩa hơn là những con số đơn thuần.
- Khả năng sáng tạo: Một chuyên gia ngành Data Analyst thành công sẽ cần sự liên tục cố gắng tạo ra những hiểu biết mới theo kịp thời đại, chính xác và phù hợp với doanh nghiệp.
Hy vọng với bài viết trong chuyên mục Chia sẻ kinh nghiệm này, bạn đã hiểu hơn về ngành Data Analyst và những vấn đề xung quanh ngành nghề này. Nếu bạn cũng đang tìm kiếm các cơ hội việc làm Data Analyst, hãy truy cập ngay vào TopCV.vn. Tại TopCV, bạn có thể bắt đầu tạo CV nhanh chóng và tiếp cận ngay với các tin tuyển dụng hấp dẫn.
