Bài này giúp các bạn có thể hiểu cách ứng dụng của mỗi cấp độ nghề nghiệp mà các công việc dữ liệu sẽ diễn ra trong lĩnh vực Data Analyst
Mục lục
Level A (Skill Data Analyst)
Có thể nói đây là cấp độ cơ bản cho những người muốn bắt đầu theo đuổi nghề phân tích dữ liệu phải học qua cái này, và cũng sẽ có thể gọi là cấp độ “Skll – Kỹ năng” dành cho các bạn không chuyên về CNTT muốn ứng dụng phân tích dữ liệu cho công việc. Thường là các bạn làm Manager, C-level hoặc cao cấp hơn là CEO và các bạn có background là dân kinh tế như marketing, kinh doanh, kế toán, logictics, tài chính muốn ứng dụng CNTT vào công việc.
Ở Level này thường các bạn có thể xử lý dữ liệu (ETL) bằng power query, Vẽ được các Data Model và sau đó trình bày (visualization) hiển thị Dashboard trên các công cụ như Google Data Studio, Power Bi, Excel, Tableau,…. và không đòi hỏi các kỹ năng phức tạp về việc xử lý số liệu. – Thường ứng dụng để các bạn sẽ phân tích 1 khía cạnh nào đó trong công việc và nghiệp vụ của mình.
Level B
Dành cho người sẽ đi làm nghề Phân tích dữ liệu (Data Analyst): Thường các bạn này sẽ phải phân tích rất nhiều bộ chỉ số khác nhau của doanh nghiệp trong bài Business Data Flow mình có chia sẻ các bộ chỉ số mà doanh nghiệp thường quan tâm gồm: Chỉ số của khách hàng, chỉ số tài chính, chỉ số của nhân sự, chỉ số kinh doanh, chỉ số marketing (Đó là các bộ chỉ số chung mà hầu như các doanh nghiệp nào cũng có), ngoài ra tùy theo đặc thù của mỗi loại hình doanh nghiệp sẽ có những bộ chỉ số riêng rẽ cần các bạn Data Analyst xử lý
– Ở cấp độ này: Các kỹ năng mà DA cần nắm được là tư duy logic, và có kỹ năng lập trình Python, R hay java và sử dụng thành thạo ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SQL để lấy dữ liệu từ Database phục vụ cho việc thiết kế Data Model, OLAP kèm theo với đó là các công cụ visualazition như Power BI, Google Data Studio, Tableau, Excel, Python, R,…, Các kỹ năng bổ trợ khác như kết nối API,..
Level C
Dành cho các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientits): Thường sau khi có tập dữ liệu được chuẩn hóa, đã biết hết các dữ liệu điều đã xảy ra trong quá khứ (Công việc của Data Analyst).Công việc của các nhà khoa học dữ liệu sẽ kết hợp cùng với đội ngũ BA (Business Analysis) để thiết kế các mô hình toán học để đưa ra các kịch bản, gợi ý mô tả hướng dữ liệu sẽ xảy ra trong tương lai với các tệp đó là gì? Ở giai đoạn sẽ thiết kế các mô hình học máy (Machine Learning), Trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện các hoạt động tự động hóa một số khâu.
– Ở cấp độ này: Người học cần phải giỏi về về các mô toán học, xắc suất thống kê, logic giải quyết vấn đề + Về công cụ: Cũng như Level B: Họ cần sử dụng thành thạo ngôn ngữ SQL, thiết kế Data Model, OLAP, các công cụ Visualaziton như Power BI, Excel,…. Ở cấp độ này họ thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình AI và ML như Python, R nhiều hơn
Ngoài ra có một vị trí còn liên quan đến lĩnh vực Data nữa là: Data Engineer (Vị trí này thường thiên về các kỹ thuật code hệ thống lưu cơ sở dữ liệu (Big Data) từ các nguồn khác nhau và có nhiệm vụ ETL dữ liệu cho kho dữ liệu (Data Warehouse) và – cho DA và DS sử dụng.
Trên đây là các bài viết chi tiết hơn về các vị trí công việc của DA/DE/DS. Hy vọng bài này sẽ giúp ích cho bạn để . Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học để trở thành Data Analyst chuyên gia Phân tích dữ liệu, đăng ký ngay để nhận được tư vấn chi tiết lộ trình dành riêng cho bạn nhé!
KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH THĂNG TIẾN CỦA MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYST)