Ngành Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là sự lựa chọn cho những ai đam mê thu thập, khai thác và xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Hãy cùng Inda Academy tìm hiểu trong bài viết này nhé!
Mục lục
Ngành Phân tích Dữ liệu là gì ?
Ngành phân tích dữ liệu (Data Analytics) là một trong hai ngành lớn thuộc Khoa học dữ liệu. Dữ liệu cũng là một chuyên ngành quan trọng trong khối ngành Kinh doanh. Các nhà quản lý kinh doanh cần kiến thức để có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả. Đây là ngành được đánh giá là có nhu cầu lớn trong kỷ nguyên chuyển đổi số. Trong ngành này các dữ liệu sẽ được phân tích sâu ở dạng đồ thị, bảng tính hay báo cáo. Sau đó, các dữ liệu này sẽ được dùng để xác định xu hướng. Sau đó tạo mô hình dự đoán tương lai và đưa ra các quyết định kinh doanh.
Bạn sẽ học gì trong ngành Phân tích dữ liệu?
2.1. Công cụ Phân tích dữ liệu chính
- Lập trình (programming languages) như Python, R, Matlab
- Truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL
- Công cụ thống kê như Microsoft Excel, Minitab
- Hệ thống phân tích thống kê SAS
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI, Metabase, Google Data Studio
2.2. Một số môn học chuyên ngành
- Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
- Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
- Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
- Xác suất (Probability)
- Khai phá dữ liệu (Data Mining)
Các việc làm phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu
Sinh viên tốt nghiệp các chuyên ngành Khoa học Dữ liệu. Dữ liệu Kinh doanh hoặc một lĩnh vực tương tự có cơ hội làm việc trong rất nhiều ngành nghề khác nhau. Các vị trí có nhu cầu tuyển dụng cao nhất hiện nay có thể kể đến như:
1. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Vị trí công việc phổ biến nhất mà bạn có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp ra trường là chuyên viên phân tích dữ liệu. Trong các lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, bảo hiểm, truyền thông, chăm sóc sức khỏe,… Bạn có thể bắt đầu với những công việc đơn giản nhất. Ví dụ như thu thập, quản lý, trích xuất, phân tích hay lọc dữ liệu theo yêu cầu của các bên liên quan.đ
Ví dụ, các công ty bảo hiểm cần phân tích thông tin về khách hàng (độ tuổi, mức thu nhập, giới tính, nghề nghiệp, …). Mục đích để làm cơ sở mở rộng tập khách hàng tiềm năng. Các bệnh viện cần xử lý dữ liệu về các loại bệnh thường gặp theo mùa. Những đối tượng có khả năng cao mắc bệnh theo lứa tuổi, khu vực sinh sống, môi trường làm việc, …. Dần dần, khi đã có kinh nghiệm, bạn sẽ có thể tham gia vào quá trình ra quyết định. Hoặc hoạch định đường lối kinh doanh cho công ty dựa trên những dữ liệu đó.
2. Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Analyst)
Ở các công ty nhỏ, người ta thường coi chuyên viên phân tích dữ liệu và dữ liệu kinh doanh là một. tuy nhiên, hai chức danh này có những điểm khác biệt nhất định.
Chuyên viên dữ liệu kinh doanh phụ trách công việc phân tích. Đồng thời tối ưu các hoạt động của doanh nghiệp. Bao gồm việc đánh giá mô hình kinh doanh hiện có, xác định cách thức hiệu quả nhất để phân phối sản phẩm. Ngoài ra còn phân công công việc cho nhân viên, cắt giảm chi tiêu,… Là một chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh. Bạn không chỉ phải thu thập và phân tích dữ liệu mà còn tham gia bàn bạc và đưa ra các quyết định chiến lược, định hướng phát triển của công ty.
3. Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Mặc dù không phải Data Analyst nào cũng có thể trở thành Data Scientist. Nhưng nếu mục tiêu nghề nghiệp của bạn là trở thành một Data Scientist thì việc thành thạo các kỹ năng phân tích dữ liệu là yêu cầu cơ bản mà bạn nhất định phải đáp ứng được.
Vậy Data Scientist là làm gì? Cũng giống như Data Analyst, Data Scientist là những chuyên gia trong lĩnh vực thu thập và phân tích dữ liệu. Quan trọng hơn hết, họ thành thạo kỹ năng lập trình và kiến thức chuyên môn về Machine Learning. Nếu như Data Analyst chỉ có thể xác định được các xu hướng phát triển. Đồng thời sử dụng dữ liệu cụ thể để trả lời các câu hỏi thì Data Scientist. Ngoài ra còn có thể thiết kế các mô hình dữ liệu mới. Viết thuật toán để dự đoán các xu hướng phát triển trong tương lai.
Vị trí này thường yêu cầu ít nhất 2 – 3 năm kinh nghiệm làm việc. Khi đã nắm được các kỹ năng về phân tích dữ liệu. Bạn sẽ phải tiếp tục đào sâu vào các kiến thức về lập trình, thuật toán và Machine Learning thì mới có thể trở thành một Data Scientist chính hiệu. Cũng bởi lý do này mà Data Scientist trở thành công việc có thu nhập cao nhất. Nó là niềm mơ ước của rất nhiều người trong nghề phân tích dữ liệu.
4. Quản lý phát triển kinh doanh (Business Development Manager)
Công việc mà một nhà quản lý kinh doanh cần thực hiện sẽ khác nhau, phụ thuộc vào ngành nghề mà người đó tham gia quản lý. Tuy nhiên, về cơ bản nhiệm vụ của một nhà Quản lý kinh doanh sẽ bao gồm những yếu tố dưới đây:
- Xác định mục tiêu kinh doanh từ đó định hướng kế hoạch kinh doanh cho doanh nghiệp.
- Quản lý các nguồn lực của doanh nghiệp để có thể hoàn thành nhiệm vụ kinh doanh và mục tiêu chẳng hạn như doanh thu mà công ty đã đề ra ban đầu.
- Phối hợp với các lãnh đạo doanh nghiệp để xác định các sản phẩm cần tiêu thụ và chính sách để có thể tiêu thụ sản phẩm đó.
- Có nhiệm vụ tham gia quản lý các nhân viên cấp dưới, đảm bảo họ thực hiện đúng tiến độ công việc đã đề ra.
- Lên kế hoạch và tổ chức các cuộc họp một cách định kỳ để có thể truyền đạt và sắp xếp các nhiệm vụ, công việc một cách cụ thể, chi tiết đến các nhân viên thuộc quyển quản lý của mình.
- Động viên, nâng cao tình thần làm việc của đội ngũ nhân viên, giúp đỡ họ để họ có thể vượt qua mọi khó khăn trong công việc và hoàn thành tốt nhiệm vụ được giao.
Lưu ý
Có thể nói rằng người thực hiện công việc Quản lý kinh doanh chính là người thuyền trường đang lèo lái cả một con thuyền, sẽ quyết định hướng đi và có thể giúp con thuyền đạt được nhiều thành quả sau mỗi chuyến đi hay không.
Vai trò của nhà Quản lý phát triển kinh doanh là không thể thiếu trong mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, để có thể thực hiện tốt công việc này đưa con thuyền đi đúng hướng thì đòi hỏi người thực hiện nó cần không ít kỹ năng và kiến thức. Nếu bạn luôn cố gắng và đam mê với nghề thì dần dần sau những năm tích lũy thì sẽ đạt được vị trí này vào một ngày không xa!
Mức lương của ngành Phân tích dữ liệu
Theo Glassdoor (trang Web tuyển dụng của Mỹ nổi tiếng toàn cầu) thì mức lương trung bình của 1 nhà khoa học dữ liệu rơi vào khoảng 84.000 USD/ năm, còn tại Việt Nam, con số này cũng lên tới trên 470 triệu/ năm theo thống kê của TopDev (nền tảng tuyển dụng và giới thiệu việc làm uy tín trong ngành IT tại Việt Nam). Mức thu nhập này cao hơn mức thu nhập trung bình. Điều này khiến cho nghề dữ liệu trở thành một ngành hấp dẫn và được bầu chọn là ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỷ.
Biết trước về mức lương trung bình của nhà dữ liệu ở các quốc gia khác nhau có thể hữu ích. Đặc biệt nếu bạn đang nghĩ đến việc trở thành công dân toàn cầu. Mức lương cơ bản trung bình của ngành Phân tích dữ liệu ở một số quốc gia trên thế giới (Ấn Độ trên ₹9,50,000; Hoa Kỳ trên $65,000; Vương quốc Anh trên £27,000; Canada trên C$56,000; Australia trên A$82,000; Singapore trên S$55,000; Đức trên €45,338; Đan Mạch trên DKK 881,794; Malaysia trên RM 44,127 theo kết quả nghiên cứu của Nikita Duggal, công bố vào tháng 2/2021).
Trên đây là tổng hợp thông tin về ngành Phân tích dữ liệu là gì? Hy vọng những thông tin của Inda Academy đã giúp các bạn hiểu rõ hơn về ngành dữ liệu. Chúc các bạn sẽ sớm quyết định được ngành nghề mà bản thân mình theo đuổi.
Nguồn: Internet