Trở thành Data Analyst có khó không?

Nghề Data Analyst sẽ tiếp tục là vị trí được các doanh nghiệp săn đón bởi tính ứng dụng cao và khả năng cung cấp nhiều thông tin giá trị cho việc ra quyết định.

Vậy, trở thành Data Analyst có khó không? Nếu bạn cũng quan tâm đến chủ đề này thì hãy theo dõi bài viết sau đây của Ms Uptalent để có câu trả lời nhé!

MỤC LỤC:
1- Lý do Data Analyst được săn đón
2- Yêu cầu kiến thức, chuyên môn
3- Tại Việt Nam có trường nào đào tạo về Data Analyst?
4- Để nâng cao kiến thức, chuyên môn thì nên làm gì?
5- Lời khuyên dành cho bạn

>>> Xem thêm: Việc làm Data Analyst

1- Lý do Data Analyst được săn đón 

Data Analyst là những người chuyên làm công việc phân tích dữ liệu. Hiện tại, vị trí này không chỉ quan trọng với những doanh nghiệp công nghệ mà là cho mọi lĩnh vực.

Bất cứ doanh nghiệp nào cũng cần có một chuyên viên phân tích dữ liệu để có thể tìm ra hướng đi riêng và phát triển nhanh chóng trong thời đại công nghệ số như hiện nay.

Với kỹ năng chuyên môn cao, Data Analyst có thể xác định mức độ chính xác các nguồn dữ liệu khác nhau. Đồng thời, họ cũng thực hiện việc phân tích, xử lý để biến những dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, có giá trị cho các quyết định của doanh nghiệp.

Trong khi đó, từ những dữ liệu do Data Analyst cung cấp, nhà lãnh đạo doanh nghiệp sẽ nắm bắt chính xác hơn tình hình thực tế. Nhờ vậy, họ có thể đưa ra những đường lối, chính sách phù hợp để giúp doanh nghiệp ngày càng phát triển,

Một lý do khác khiến các doanh nghiệp không ngừng săn đón những Data Analyst chuyên nghiệp là vì họ cần một người có chuyên môn cao để có thể thu thập, tổng hợp và diễn giải các dữ liệu một cách đơn giản, dễ hiểu nhất.

Bạn biết đấy, ngày nay doanh nghiệp có thể dễ dàng thu thập được dữ liệu từ rất nhiều kênh trên internet, mạng xã hội hay các khảo sát trực tuyến. Tuy nhiên, những dữ liệu này không thể được sử dụng ngay lập tức.

Chính vì vậy, vai trò của Data Analyst trở nên rõ nét hơn bao giờ hết. Hầu hết các doanh nghiệp đều cần đến họ để có thể sử dụng hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ nêu trên vào việc nắm bắt nhu cầu khách hàng, xu hướng thị trường và biến chúng thành cơ hội kinh doanh tuyệt vời.

Tóm lại, Data Analyst ngày càng có vai trò quan trọng lớn hơn trong các doanh nghiệp. Nhờ có họ mà doanh nghiệp có thể đề ra chiến lược phát triển phù hợp và có những bước điều chỉnh thực tế, hiệu quả.

2- Yêu cầu kiến thức, chuyên môn 

Để trở thành một Data Analyst, bạn cần đáp ứng được các yêu cầu về kiến thức, chuyên môn sau:

2.1- Kiến thức về trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Trực quan hóa dữ liệu được hiểu là khả năng trình bày các kết quả nghiên cứu dưới hình thức đồ họa hay các hình ảnh minh họa. Việc trực quan hóa dữ liệu có thể khiến các thông tin chi tiết được cụ thể hóa và dễ hiểu hơn ngay cả với những người không có chuyên môn. 

Bằng cách trực quan hóa dữ liệu, Data Analyst có thể giúp nhà lãnh đạo nhận diện nhanh các mẫu và hiểu được ý nghĩa của chúng. Bên cạnh đó, điều này cũng giúp Data Analyst hiểu rõ hơn tình hình của doanh nghiệp và truyền đạt mọi thứ tốt hơn cho những người giữ vai trò ra quyết định.

>>> Bạn có thể xem thêm: Data Analyst là gì? Để trở thành một Data Analyst giỏi cần những gì?

2.2- Data Cleaning

Data Cleaning được hiểu là khả năng làm sạch dữ liệu. Đây là một kỹ năng chuyên môn rất quan trọng với Data Analyst.

Nếu làm sạch dữ liệu đúng cách, bạn có thể dễ dàng sử dụng những thuật toán đơn giản nhất để tạo ra thông tin có giá trị và chi tiết nhất.

Ngược lại, nếu dữ liệu không được làm sạch, bạn có thể tạo ra những hiểu lầm và nhà lãnh đạo sẽ dễ đi tới những quyết định sai lệch. 

Bởi vậy, khả năng làm sạch dữ liệu luôn rất được đề cao ở một chuyên viên phân tích.

2.3- MATLAB

MATLAB là một loại ngôn ngữ lập trình. Nó tạo ra môi trường phù hợp để Data Analyst thực hiện thuật toán, thao tác ma trận và xử lý dữ liệu.

Hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp sử dụng công nghệ Big Data đều đang chuyển sang MATLAB vì nó có thể giúp giảm bớt phần lớn thời gian xử lý dữ liệu, nâng cao hiệu quả làm sạch cũng như tổ chức và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng hơn.

Ngoài ra, MATLAB còn cho phép Data Analyst triển khai mọi mô hình học máy được xây dựng trên nó cho các nền tảng khác nhau.

MATLAB tuy không phải là kỹ năng bắt buộc phải có ở nhà phân tích dữ liệu nhưng khả năng ứng dụng rộng rãi của nó lại là điều có thể giúp bạn chinh phục được nhà tuyển dụng nếu thành thạo nó.

2.4- R

R là một ngôn ngữ phổ biến. Nó hiện được sử dụng rất rộng rãi trong ngành phân tích dữ liệu.

Ưu điểm của R nằm ở chỗ cú pháp lẫn cấu trúc của nó đều rất phù hợp với việc phân tích dữ liệu. Có thể nói, R chính là công cụ được tạo ra để thực hiện công việc phân tích.

R cung cấp cho người dùng một số lệnh tổ chức dữ liệu cài sẵn. Bạn có thể sử dụng chúng một cách dễ dàng theo như mặc định.

Đối với các doanh nghiệp, R cũng rất hấp dẫn bởi nó có khả xử lý lượng lớn các dữ liệu phức tạp.

2.5- Python

Python là một trong những công cụ quan trọng để phát triển AI – Trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, việc hiểu và có thể sử dụng Python sẽ giúp ích rất nhiều cho Data Analyst trong bối cảnh công nghệ AI đang được quan tâm mạnh mẽ như hiện nay.

2.6- SQL và NoSQL

Nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp trở thành một Data Analyst thì việc am hiểu một số ngôn ngữ cơ sở dữ liệu quan trọng như SQL và NoSQL là vô cùng cần thiết.

Trong đó, SQL được hiểu là Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Trong ngành phân tích dữ liệu, SQL được xem là một phương tiện tiêu chuẩn để truy vấn và xử lý dữ liệu trong mối quan hệ cơ sở dữ liệu.

Về phần NoSQL thì nó được hiểu là một hệ thống không tổ chức dữ liệu dựa trên các mối quan hệ. Theo đó, bạn có thể sử dụng các khung tiêu chuẩn của NoSQL để thực hiện việc cấu trúc dữ liệu theo bất cứ cách nào miễn sao nó không chịu sự ràng buộc bởi mối quan hệ.

>>> Bạn có thể quan tâm: Business Analyst là gì? Tìm hiểu nghề BA

2.7- Học máy (Machine Learning)

Các kiến thức về học máy không liên quan đến việc làm sạch dữ liệu. Nó cũng không phải là một loại ngôn ngữ lập trình. Tuy nhiên, nó có thể giúp bạn trở thành một Data Analyst sáng giá hơn trong mắt nhà tuyển dụng.

2.8- Microsoft Excel

Bảng tính Excel được sử dụng bởi lượng lớn người dùng trên toàn thế giới. Với những tính năng chuyên biệt của mình, nó cũng là một trong những công cụ được nhiều doanh nghiệp sử dụng vào việc phân tích dữ liệu.

Bên cạnh đó, Excel còn nổi bật bởi một số tính năng tự động hóa và các câu lệnh nhất định để thực hiện việc phân tích dữ liệu. Nó cũng có ngôn ngữ lập trình riêng là VBA. Bạn có thể sử dụng nó để tạo macro hoặc các lệnh ghi trước.

Thực tế cho thấy, nếu biết cách vận dụng chính xác, VBA có thể giúp các Data Analyst tiết kiệm được rất nhiều thời gian cho những công việc lặp đi lặp lại.

3- Tại Việt Nam có trường nào đào tạo về Data Analyst? 

Data Analyst hiện đang thu hút sự quan tâm của đông đảo bạn trẻ. Nhưng, phải học Data Analyst ở đâu? Hay trường nào có đào tạo Data Analyst lại là điều không phải ai cũng biết rõ.

Nếu bạn cũng quan tâm đến công việc này và đang tìm môi trường học tập phù hợp thì những gợi ý trường học dưới đây rất đáng để bạn tham khảo.

Trường đào tạo Data Analyst tại miền Bắc, gồm có:

- Đại học Bách Khoa Hà Nội, với các ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. 

- Đại học Kinh tế Quốc dân với ngành Khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh. 

- Đại học Khoa học tự nhiên – Đại học Quốc gia Hà Nội.

Trường đào tạo Data Analyst tại miền Trung, gồm có:

- Đại học Kinh tế – Đại học Đà Nẵng, với ngành Khoa học dữ liệu. 

- Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông Việt Hàn – Đại học Đà Nẵng, với ngành Khoa học dữ liệu.

Trường đào tạo Data Analyst tại miền Nam, gồm có:

- Đại học Công nghệ thông tin – Đại học Quốc gia TP.HCM, với ngành khoa học dữ liệu. 

- Đại học Kinh tế – Tài chính TP.HCM, với ngành Khoa học dữ liệu.

- Đại học Văn Lang, với ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu. 

- Đại học Quốc tế TP.HCM, với ngành Khoa học máy tính.

>>> Bạn có thể tham khảo: Data Engineer là gì? Tìm hiểu về nghề kỹ thuật dữ liệu

4- Để nâng cao kiến thức, chuyên môn thì nên làm gì? 

Data Analyst không chỉ là một người xử lý số liệu. Thực tế, họ là một chuyên gia thực thụ trong việc nghiên cứu và làm việc với những con số, dữ liệu để tìm kiếm câu trả lời cho vấn đề khác nhau của doanh nghiệp.

Lộ trình trở thành Data Analyst không hề đơn giản. Ban đầu bạn sẽ phải chọn cho mình một môi trường học tập phù hợp để trau dồi các kiến thức nền tảng cần thiết cho công việc.

Tiếp theo bạn cần liên tục học hỏi và sẵn sàng đón nhận các thử thách để trở nên thành thạo hơn. Với tinh thần tự học không ngừng nghỉ, sự đam mê và nỗ lực hết mình, chắc chắn sự nghiệp của bạn trong ngành sẽ càng rộng mở hơn.

Một trong những biện pháp hiệu quả giúp bạn nâng cao kiến thức, kỹ năng chuyên môn chính là tham gia các khóa học ngắn hạn. Thông qua những khóa đào tạo chuyên nghiệp, bạn sẽ được trang bị nhiều kiến thức bổ ích và tích lũy thêm cho mình những kinh nghiệm quý giá.

Bên cạnh đó, bạn cũng nên theo dõi các chuyên trang về phân tích dữ liệu để cập nhật những kiến thức mới về lập trình, khoa học dữ liệu và công cụ phân tích. Hãy tìm kiếm cơ hội kết nối cùng những chuyên gia trong ngành, tìm đọc các bài viết của họ, chắc chắn bạn sẽ học được rất nhiều điều bổ ích.

5- Lời khuyên dành cho bạn 

Data Analyst sẽ tiếp tục là nghề có nhiều sức hút với các bạn trẻ trong những năm tới đây. Tuy nhiên, để trở thành một chuyên gia phân tích giỏi bạn sẽ phải thực sự nỗ lực và nghiêm túc với những mục tiêu đã đặt ra.

Sau đây là một số lời khuyên sẽ hữu ích với bạn trên con đường chinh phục nghề phân tích dữ liệu:

5.1- Có kế hoạch học tập cụ thể

Điều đầu tiên bạn cần quan tâm khi lựa chọn theo đuổi nghề Data Analyst là hãy lên kế hoạch học tập chi tiết và cụ thể nhất cho bản thân.

Chẳng hạn, bạn nên bắt đầu từ những kiến thức căn bản, sau đó mới dần nâng cao hơn. Trong quá trình đó, bạn sẽ phải tích cực rèn luyện cho mình những kỹ năng cần thiết và tìm cơ hội để nâng cấp CV bằng những bằng cấp chất lượng.

5.2- Trau dồi kỹ năng chuyên môn

Nghề Data Analyst đòi hỏi bạn phải có kỹ năng chuyên môn nhất định. Bạn có thể tham gia các chương trình đào tạo để tích lũy cho mình những kỹ năng khác nhau. Trong đó, có một số kỹ năng quan trọng bạn nên đặc biệt lưu ý như:

- Kỹ năng thống kê.

- Kỹ năng lập trình.

- Kỹ năng thiết kế báo cáo.

- Data Cleaning & Data Preparation.

5.3- Thực hành phân tích dữ liệu thực tế

Cách tốt nhất giúp bạn hiểu được giá trị của dữ liệu là làm việc trong một dự án thực tế.

Bạn có thể làm được điều này bằng cách tham gia khóa học có thực hành trên dữ liệu thực hoặc luyện tập qua các bộ dữ liệu miễn phí được cung cấp công khai.

5.4- Phát triển portfolio Data Analyst chuyên nghiệp

Portfolio là công cụ hữu hiệu giúp bạn tạo ấn tượng với nhà tuyển dụng. Vì vậy, khi bạn hoàn thành một dự án hay một bài tập trong khóa học, hãy đăng tải nó lên Portfolio.

5.5- Luyện tập kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu

Bên cạnh việc sử dụng chuyên môn để xử lý dữ liệu thì Data Analyst còn phải trình bày kết quả thu được từ quá trình nghiên cứu cho nhà quản lý và các bên liên quan.

Vì vậy, bạn cần biết cách kể chuyện qua dữ liệu để có thể truyền đạt thông tin một cách chính xác và hiệu quả nhất.

5.6- Tìm kiếm công việc entry-level hay thực tập sinh

Các kỳ thực tập hay công việc entry-level đều là những cơ hội tuyệt vời giúp bạn áp dụng những gì đã học vào thực tế. Do đó, bạn nên chủ động tìm kiếm các cơ hội phù hợp với mình để nâng cao kinh nghiệm thực tế và khiến CV đẹp hơn.

5.7- Lấy chứng chỉ

Một số chứng chỉ cần thiết cho Data Analyst mà bạn nên cân nhắc như Certified Analytics Professional hoặc Cloudera Certified Associate Data Analyst. Sở hữu chứng chỉ sẽ giúp bạn có mức thu nhập cao hơn và mang tới nhiều cơ hội việc làm cũng như thăng tiến tốt hơn.

Như vậy, Ms Uptalent vừa giúp bạn giải đáp câu hỏi “Trở thành Data Analyst có khó không?”. Hy vọng bạn đã có thêm nhiều thông tin hữu ích và biết phải làm gì để trở thành một chuyên gia phân tích giỏi. Chúc bạn thành công!

------------------------------------

HRchannels - Headhunter -  Dịch vụ tuyển dụng cao cấp

Hotline: 08. 3636. 1080
Email: sales@hrchannels.com / job@hrchannels.com
Website: https://hrchannels.com/
Địa chỉ: Tòa MD Complex, 68 Nguyễn Cơ Thạch, Nam Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam

Nguồn ảnh: internet