Lĩnh vực khoa học dữ liệu đã nhanh chóng trở thành một trong những lĩnh vực được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Các nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) nằm ở vị trí cao nhất, với sự đảm bảo về việc làm, mức lương và phúc lợi. Dưới đây là những điều bạn cần biết để xây dựng một sự nghiệp Data Analyst thành công.
Data Analyst là công việc nhận được rất nhiều sự quan tâm
1. Data Analyst làm gì?
Một Data Analyst thu thập, xử lý và thực hiện phân tích thống kê dữ liệu. Hay nói cách khác, họ làm cho dữ liệu trở nên hữu ích theo cách này hay cách khác. Chúng giúp những người khác đưa ra quyết định đúng đắn và ưu tiên dữ liệu thô đã được thu thập để giúp công việc trở nên dễ dàng hơn bằng cách sử dụng các công thức cụ thể và áp dụng các thuật toán phù hợp.
Nếu bạn đam mê các con số, các hàm đại số và thích chia sẻ công việc của mình với người khác, thì bạn có khả năng trở thành một Data Analyst xuất sắc. Dưới đây là tổng quan về vai trò giúp vạch ra lộ trình đến vị trí Data Analyst.
2. Các kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Analyst
- Microsoft Excel: Dữ liệu sẽ không có giá trị sử dụng nếu nó không được cấu trúc đúng. Excel cung cấp một bộ chức năng giúp việc quản lý dữ liệu trở nên thuận tiện.
- Các kỹ năng SQL cơ bản
- Kỹ năng phát triển web cơ bản.
- Khả năng tìm thấy các mẫu trong tập dữ liệu lớn.
- Kỹ năng lập bản đồ dữ liệu.
- Khả năng thu thập thông tin chi tiết có thể hành động từ dữ liệu đã xử lý.
Cuối cùng, ở một đầu phân tích dữ liệu trùng lặp với thống kê và toán học cao hơn, trong khi ở đầu kia, nó kết hợp nhuần nhuyễn với lập trình và phát triển phần mềm.
3. Kỹ năng lập trình
R và Python là hai trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để các nhà phân tích dữ liệu thành thạo. Mặc dù R hỗ trợ tính toán thống kê và đồ họa, tính dễ sử dụng của Python khiến nó trở thành một ngôn ngữ tốt để sử dụng trong các dự án lớn.
Kỹ năng lập trình là không thể thiếu với Data Analyst
- Lập trình R
Khi nói về R, bạn nên tập trung vào một số lĩnh vực nhất định để nắm bắt tốt ngôn ngữ và công việc của mình. Dplyr đóng vai trò là cầu nối giữa R và SQL. Nó không chỉ dịch các mã bằng ngôn ngữ SQL mà còn hoạt động cùng với cả hai loại dữ liệu.
ggplot2 là một hệ thống giúp người dùng xây dựng các plot theo cách lặp đi lặp lại, có thể được chỉnh sửa sau này nếu cần, dựa trên đồ họa. Hơn nữa, hai hệ thống con của Ggplot2 rất hữu ích: về mặt pháp lý (giúp chuẩn bị các sơ đồ mạng) và ggpairs (ma trận).
reshape2: cái này dựa trên hai định dạng, meta và cast. Trong khi meta chuyển đổi dữ liệu từ dữ liệu định dạng rộng sang dữ liệu định dạng dài, thì phép truyền lại làm ngược lại.
- Python
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình đơn giản nhất và do đó, nó lý tưởng cho người mới bắt đầu. Các gói hoặc thư viện này sẽ giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi trong thế giới phân tích dữ liệu: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learning, ipython, ipython notebook, anaconda và seaborn.
- Xác suất thống kê
Lập trình sẽ không có ích gì nếu dữ liệu không được diễn giải một cách chính xác. Hơn nữa, nếu chúng ta đang nói về dữ liệu, số liệu thống kê sẽ luôn đi vào hình ảnh. Nhiều kỹ năng thống kê là cần thiết để xây dựng con đường sự nghiệp thành công của Data Analyst, chẳng hạn như hình thành tập dữ liệu, kiến thức cơ bản về giá trị trung bình, trung vị, chế độ, SD và các biến khác, biểu đồ, tỷ lệ phần trăm, xác suất, ANOVA, xâu chuỗi và phân phối dữ liệu trong một số nhóm nhất định, tương quan, nhân quả và hơn thế nữa.
- Toán học
Phân tích dữ liệu là một trò chơi của những con số: Nếu bạn giỏi những con số, bạn sẽ phù hợp. Kiến thức nâng cao về ma trận và đại số tuyến tính, đại số quan hệ, định lý CAP, dữ liệu đóng khung và chuỗi cũng rất cần thiết để thành công với tư cách là một Data Analyst.
- Học máy
Học máy là một trong những kỹ năng mạnh mẽ nhất cần học nếu bạn muốn học cách trở thành Data Analyst. Về cơ bản, nó là sự kết hợp của phép tính đa biến và đại số tuyến tính, cùng với số liệu thống kê. Bạn không cần đầu tư vào bất kỳ thuật toán học máy nào vì bạn cần nâng cấp kỹ năng của mình.
- Dữ liệu Wrangling
Theo một nghĩa nào đó, dữ liệu Wrangling là nơi tất cả dữ liệu nghiên cứu kết hợp với nhau để tạo thành một tổng thể gắn kết, duy nhất. Trong dữ liệu Wrangling, dữ liệu thô được chuyển đổi thành các tập hợp logic, có cấu trúc phù hợp, có thể hoạt động được. Đối với điều này, bạn có thể cần phải làm việc với cả cơ sở dữ liệu dựa trên SQL và noSQL, hoạt động như các trung tâm trung tâm. Một vài ví dụ bao gồm PostgreSQL, Hadoop, MySQL, MongoDB, Netezza, Spark, Oracle, v.v.
- Giao tiếp và trực quan hóa dữ liệu
Công việc của một Data Analyst không chỉ giới hạn trong việc giải thích và báo cáo dữ liệu. Các Data Analyst cũng được mong đợi sẽ truyền đạt những hiểu biết sâu sắc có được cho tất cả các bên liên quan có liên quan. Kiến thức về các công cụ mã hóa trực quan, như as.ggplot, matplotlib, d3.js và seaborne, là điều cần thiết để thực hiện điều này một cách hiệu quả.
- Trực giác dữ liệu
Giả sử bạn làm việc trong một tổ chức với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Bạn đã phân tích một tập hợp dữ liệu và đã gửi báo cáo của mình cho nhóm để họ có thể bắt đầu công việc của mình. Trước khi bắt đầu công việc của dự án, nhóm có thể có một số câu hỏi để hiểu đúng về dự án và cách dữ liệu có thể được sử dụng. Nhưng bạn có thể không có đủ thời gian để trả lời tất cả những câu hỏi này.
Đó là nơi trực giác dữ liệu bước vào. Với kinh nghiệm, bạn biết được những câu hỏi nào có khả năng được đưa ra và cách sắp xếp một tập hợp các câu trả lời giải quyết tất cả các điểm mù. Điều này cũng sẽ giúp bạn phân loại các câu hỏi là nên biết hoặc cần biết.
4. Các công việc do Data Analyst thực hiện
- Thu thập và trích xuất dữ liệu số.
- Tìm xu hướng, mẫu và thuật toán trong dữ liệu.
- Diễn giải các con số.
- Phân tích nghiên cứu thị trường.
- Áp dụng các quyết định này trở lại doanh nghiệp.
Để thành công, bạn cần có niềm đam mê với các con số, khả năng trích xuất những hiểu biết hữu ích từ dữ liệu đã xử lý và kỹ năng trình bày những hiểu biết này dưới dạng trực quan một cách chính xác.
Data Analyst sẽ đảm nhận nhiều công việc cùng lúc
Những kỹ năng này không thể học được trong một sớm một chiều. Với sự kiên nhẫn, làm việc chăm chỉ và sự hướng dẫn đúng đắn, bất cứ điều gì cũng có thể.
5. Thu nhập của Data Analyst
Theo Payscale, Nhà phân tích dữ liệu có thể kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 61.881 USD. Payscale cũng chỉ ra rằng các Nhà phân tích dữ liệu ở Ấn Độ kiếm được trung bình 439.260 yên mỗi năm.
Thống kê thu nhập của Data Analyst theo ngành
Hơn nữa, Ziprecruiter cho thấy rằng ngay cả những công việc phân tích dữ liệu ở cấp độ đầu vào cũng cung cấp mức lương thưởng hậu hĩnh, với khoảng từ 25.500 đến 69.500 USD và mức trung bình trên toàn quốc là 43.250 USD mỗi năm.
6. Những công việc bạn có thể đảm nhận
Các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu phải thành thạo về phân tích dữ liệu. Nhưng một khi bạn tham gia vào phân tích dữ liệu, bạn hoàn toàn đủ điều kiện cho nhiều loại công việc khác nhau liên quan đến nhà phân tích dữ liệu. Đây là danh sách để bạn tham khảo:
- Business Intelligence Analyst
- Data Analyst
- Data Scientist
- Data Engineer
- Quantitative Analyst
- Data Analytics Consultant
- Operations Analyst
- Marketing Analyst
- Project Manager
- IT Systems Analyst
Mong rằng các thông tin được chia sẻ trong bài đã mang đến cho bạn đọc những kiến thức hữu ích. Đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật tại INDA Blog
Chúng tôi chuyên cung cấp những khoá học để trở thành Data Anlyst 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)
Nguồn tham khảo: