Công việc của một Data Analyst là thu thập, làm sạch và phân tích các tệp dữ liệu để giúp giải quyết vấn đề. Đây là cách để bạn bắt đầu trên con đường trở thành nhà phân tích dữ liệu.
Trước xu thế chuyển đổi số hiện nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc đưa ra các chiến lược, quyết định phát triển của doanh nghiệp. Trong những năm trở lại đây, các công việc liên quan đến phân tích dữ liệu đang trở thành cơn sốt trên thị trường và được các công ty săn đón với mức lương đãi ngộ cao. Vậy Data Analyst là gì? Lộ trình nào khiến bạn trở thành một Data Analyst? Hãy cùng tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây.
Mục lục
Data Analyst là gì?
Data Analyst – nhà phân tích dữ liệu, là người tìm ra những insights (hiểu biết sâu sắc) từ dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Data Analysis có nhiều dạng khác nhau, tùy thuộc vào câu hỏi và vấn đề cần giải quyết. Có ba loại phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi, bao gồm:
- Phân tích mô tả (Descriptive Analysis): Cho ta biết được những gì đã xảy ra.
- Phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analysis): Cung cấp những thông tin để giải thích lý do tại sao điều đó xảy ra.
- Phân tích dự đoán (Predictive Analysis): Hình thành các dự đoán về tương lai và gợi ý về những quyết định cần thực hiện.
Công việc của một Data Analyst thường trải qua năm giai đoạn chính và có tính lặp lại:
- Xác định loại dữ liệu cần phân tích: Người phân tích dữ liệu cần xác định loại dữ liệu muốn phân tích đang ở dạng văn bản, hình ảnh, giọng nói hay video để sử dụng các công cụ và phương pháp phù hợp khi phân tích. Ngoài ra, họ cũng cần phải xác định được tệp dữ liệu mình muốn phân tích nằm trong cơ sở dữ liệu nào trước khi đi tiến hành phân tích.
- Thu thập dữ liệu: Các chuyên viên phân tích dữ liệu thường tự thu thập dữ liệu. Công việc này bao gồm các hoạt động tiến hành khảo sát, trích xuất dữ liệu từ các giao dịch mua bán trực tiếp tại cửa hàng, trên website, các ứng dụng hay các trang mạng xã hội được lưu trữ trong Database (cơ sở dữ liệu)
- Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô khi trích xuất sẽ xuất hiện các lỗi lặp bản sao hoặc ngoại lệ. Vì vậy Data Analyst cần sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình để làm sạch dữ liệu, đảm bảo dữ liệu không bị sai lệch.
- Phân tích dữ liệu: Data Analyst sẽ sử dụng các ngôn ngữ lập trình và các hàm trong các công cụ để phân tích, tính toán và sắp xếp dữ liệu nhằm tìm ra các xu hướng mới.
- Trình bày kết quả phân tích: Đến bước cuối cùng, từ kết quả thu thập được, chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ trình bày dữ liệu dưới dạng các biểu đồ và đồ thị. Sau đó đưa ra những giải thích về các mẫu, mô hình và kết quả rút ra được từ quá trình phân tích cho các phòng ban hoặc những người quan tâm.
Lộ trình để trở thành Data Analyst
Có nhiều hướng đi cho bạn trên hành trình trở thành một Data Analyst. Dù bạn đang là sinh viên, mới tốt nghiệp hay muốn rẽ hướng trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu, bước đầu tiên bạn cần làm là xác định các kỹ năng cần thiết và xây dựng cho mình một lộ trình cụ thể để theo đuổi.
Kỹ năng công nghệ
- Excel và SQL: Microsoft Excel và Structured Query Language (SQL) là các công cụ được sử dụng thường xuyên mà bất kỳ Data Analyst nào cũng cần sử dụng thành thạo. Trong khi Excel được sử dụng rộng rãi và giúp giải quyết các bảng dữ liệu với lưu lượng nhỏ thì SQL có thể giải quyết các tệp dữ liệu lớn hơn (big data analysis) nhờ vào câu lệnh đa dạng và linh hoạt.
- Ngôn ngữ lập trình: Ngôn ngữ lập trình thống kê như Python và R sẽ cho phép bạn dễ dàng xử lý dữ liệu lớn và thực hiện các quy trình phức tạp trong phân tích. Mặc dù Python và R là hai trong số ngôn ngữ được sử dụng phổ biến hiện nay, nhưng bạn nên xem xét xử dụng các ngôn ngữ lập trình một cách linh hoạt để tối ưu quá trình phân tích. Điều này tùy thuộc vào công việc và dự án mà bạn đang triển khai.
- Trực quan hóa dữ liệu: Trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và hấp dẫn là điều quan trọng để một Data Analyst thành công trong nghề. Học cách trình bày thông tin tốt thông qua biểu đồ và đồ thị sẽ đảm bảo đồng nghiệp, nhà tuyển dụng và các bên liên quan hiểu rõ được kết quả mà bạn đang trình bày. Power BI, Tableau, Excel là 3 trong số các công cụ trực quan hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi hiện nay.
- Thống kê và toán học: Biết được bối cảnh đằng sau phương thức hoạt động của các công cụ phân tích dữ liệu sẽ thực sự hữu ích cho bạn trong công việc. Việc nắm vững các kiến thức xác suất thống kê và toán học giúp bạn lựa chọn được công cụ tối ưu nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể, phát hiện được các lỗi trong khi phân tích và hiểu rõ hơn về kết quả.
Kỹ năng nghiệp vụ
- Giải quyết vấn đề: Một Data Analyst cần hiểu rõ câu hỏi được yêu cầu và vấn đề thật sự cần giải quyết. Có kỹ năng tư duy độc lập và giải quyết vấn đề giúp bạn tập trung vào đúng loại dữ liệu, nhận ra các phương pháp phân tích rõ ràng và tránh mắc phải lỗi sai trong quá trình phân tích.
- Giao tiếp: Khả năng truyền tải ý tưởng tốt và dễ hiểu đến người nghe là vô cùng quan trọng đối với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Bạn cần trau dồi kỹ năng viết và thuyết trình để đồng nghiệp có thể hiểu rõ được nội dung bạn muốn truyền tải.
- Kiến thức về ngành: Hiểu rõ được lĩnh vực mà doanh nghiệp đang hoạt động sẽ mang lại cho bạn nhiều lợi thế trong công việc và quá trình xin việc. Dành thời gian để tìm hiểu về ngành nghề của công ty sẽ giúp bạn cập nhật các xu hướng chuyển đổi và dễ dàng thấu hiểu được tệp dữ liệu liên quan đến lĩnh vực cần phân tích.
Con đường giúp bạn trở thành Data Analyst
Có được những kỹ năng trên là bước đầu tiên để trở thành một Data Analyst. Dưới đây là một số lộ trình giúp bạn tiến xa hơn trên hành trình theo đuổi nghề phân tích dữ liệu:
- Chứng chỉ chuyên môn: Sở hữu cho mình các chứng chỉ chuyên môn liên quan đến Data Analysis là cách để bạn chứng minh kỹ năng và năng lực của bản thân. Bạn có thể dễ dàng học các khóa học cấp chỉ online về Data Analyst trên một số website như Coursera, Udemy hay DataCamp. Một số chứng chỉ được các nhà tuyển dụng đánh giá cao trong lĩnh vực phân tích dữ liệu có thể kể đến như Google Data Analytics Professional Certificate, IBM Data Analyst Professional Certificate, Google Advanced Data Analytics Professional Certificate.
- Bằng cử nhân: Nếu bạn đang cân nhắc đạt được bằng cấp về lĩnh vực phân tích dữ liệu, việc tập trung vào các môn học xác suất thống kê, toán cao cấp hay ngôn ngữ lập trình có thể giúp bạn khởi đầu thuận lợi trong khi tìm kiếm công việc. Một số trường đại học nổi tiếng đang đào tạo lĩnh vực phân tích dữ liệu tại Việt Nam là: Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (UEH), Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Bách khoa, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân…
- Tự học: Nếu bạn không muốn tham gia khóa học đào tạo chính quy, bạn có thể tự học các kỹ năng cần thiết để trở thành Data Analyst. Bạn có thể tìm thấy các bài giảng miễn phí về Excel, SQL hay Python trên youtube và một số website như freecodecamp. Bạn cũng có thể kiểm tra các kiến thức mình học được bằng việc hoàn thành các bài tập trên LeetCode hay tự mình thực hiện các dự án.
Lời kết
Lộ trình trở thành Data Analyst là một hành trình dài và phức tạp. Bạn cần xác định được hướng đi đúng đắn cho bản thân và không ngừng học hỏi, trau dồi các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích dữ liệu tài ba. Trở thành một Data Analyst cũng có thể mở ra nhiều cánh cửa nghề nghiệp khác cho bạn. Nhiều người bắt đầu với vai trò phân tích dữ liệu và tiếp tục rẽ hướng trở thành kỹ sư dữ liệu hay nhà khoa học dữ liệu. Hy vọng rằng bài viết sẽ giúp bạn có cái nhìn khái quát về nghề Data Analyst và lựa chọn được cho mình được lộ trình để trở thành một nhà phân tích dữ liệu trong tương lai.
Tác giả: Hoàng Trung Kiên
