Data Analyst: Vén màn bí quyết kiếm ngàn đô thời đại số

Data Analyst là một ngành nghề đang có rất nhiều triển vọng trong tương lai. Với khoảng 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày – và tốc độ đang ngày một tăng lên nhanh chóng. Bên cạnh sự bùng nổ dữ liệu là nhu cầu cực cao về việc thu thập và tận dụng nguồn dữ liệu này trong việc thúc đẩy sự phát triển của mọi ngành nghề. Không khó để ta nhận ra được sự nở rộ của các khóa học data analytics phục vụ cho ai muốn tìm hiểu hoặc đang làm nghề được coi là “hái ra tiền” này.

Phân tích dữ liệu với numpy, pandas và matplotlib

499,000 VND

700,000 VND

Xem chi tiết khoá học

Tham gia các khóa học data analytics để trở thành những chuyên gia phân tích dữ liệu

1. Data Analyst là ai và làm gì?

Data Analyst là người thu thập và tổng hợp lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại thành thông tin hữu ích (thông qua các công cụ trực quan như bảng, đồ thị, biểu đồ, mô hình phân tích…) và giúp các công ty sử dụng nó đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác. Ví dụ, một chuyên gia phân tích dữ liệu sẽ giúp đưa ra các quyết định tiếp thị tốt hơn bằng cách phân tích nhiều loại dữ liệu liên quan đến sự hài lòng của khách hàng. Đây cũng là một trong những tiêu chí mà các khóa học về business analysis muốn học viên đạt được.

Quá trình phân tích dữ liệu thường di chuyển qua năm giai đoạn lặp đi lặp lại:

• Xác định dữ liệu bạn muốn phân tích
• Thu thập dữ liệu
• Làm sạch/ Xử lý dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích
• Phân tích dữ liệu
• Giải thích kết quả phân tích

Phân tích dữ liệu có thể có nhiều dạng khác nhau. Bạn có thể đọc thêm về các công việc phân tích dữ liệu từ các khóa học data analysis online.

Phân tích dữ liệu – Một ngành nghề hot với mức lương cao trong thời đại 4.0

Dưới đây là những gì nhiều nhà phân tích dữ liệu làm hàng ngày:

• Thu thập dữ liệu: Các nhà phân tích thường tự mình thu thập dữ liệu. Điều này có thể bao gồm thực hiện các cuộc khảo sát, theo dõi đặc điểm của khách truy cập trên trang web của công ty hoặc mua bộ dữ liệu từ các chuyên gia thu thập dữ liệu.
• Làm sạch/ Xử lý dữ liệu: Dữ liệu thô có thể chứa các bản sao, lỗi hoặc các ngoại lệ. Làm sạch dữ liệu có nghĩa là duy trì chất lượng của dữ liệu trong bảng tính hoặc thông qua ngôn ngữ lập trình để các diễn giải của bạn không bị sai hoặc lệch.
• Tạo mô hình dữ liệu: Điều này đòi hỏi phải tạo và thiết kế cấu trúc của cơ sở dữ liệu. Bạn có thể chọn loại dữ liệu nào để lưu trữ và thu thập, thiết lập cách các danh mục dữ liệu có liên quan với nhau và làm việc thông qua cách dữ liệu thực sự xuất hiện.
• Diễn giải dữ liệu: Diễn giải dữ liệu sẽ liên quan đến việc tìm ra các mẫu hoặc xu hướng trong dữ liệu sẽ giúp bạn trả lời câu hỏi đã đặt ra.
• Thuyết trình: Truyền đạt kết quả về những phát hiện của bạn sẽ là một phần quan trọng trong công việc. Bạn thực hiện việc này bằng cách tập hợp các hình ảnh trực quan như biểu đồ và đồ thị, viết báo cáo và trình bày thông tin cho các bên quan tâm.

Một ngày làm việc thú vị của Data analytics

2. Lộ trình nghề nghiệp của 1 data analyst

Chúng ta hãy cùng xem xét bốn con đường sự nghiệp khả thi mà bạn có thể thực hiện trong thế giới dữ liệu và từ các khóa học data analytics.

2.1. Nhà khoa học dữ liệu

Nhiều nhà khoa học dữ liệu bắt đầu với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Để có được “bước ngoặt” này, chúng ta cần:

• Nâng cao kỹ năng lập trình
• Học nhiều hơn về toán cao cấp
• Phát triển sự hiểu biết về “machine learning”

Nhiều nhà khoa học dữ liệu cũng có bằng về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan. Mặc dù bằng cấp có thể không quá cần thiết, nhưng có bằng cấp có thể đồng nghĩa với nhiều cơ hội việc làm hơn.

Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu có mối quan hệ khăng khít với nhau

2.2. Nhà quản lý

Một con đường sự nghiệp phổ biến khác của các nhà phân tích dữ liệu là chuyển sang các vị trí quản lý. Bạn có thể bắt đầu như một nhà phân tích dữ liệu trước khi thăng tiến lên nhà phân tích cấp cao, giám đốc phân tích hoặc thậm chí là giám đốc dữ liệu (CDO).

Nếu muốn theo đuổi con đường này, bạn sẽ muốn tập trung vào việc phát triển kỹ năng lãnh đạo cùng với các kỹ năng dữ liệu của mình. Ở một số công ty, có thể cần phải có bằng thạc sĩ về phân tích dữ liệu hoặc quản trị kinh doanh tập trung vào phân tích dữ liệu để đạt được các vị trí cấp cao hơn này.

2.3. Chuyên gia

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể làm việc ở một trong nhiều ngành khác nhau. Đôi khi, con đường sự nghiệp của bạn có thể đưa bạn đi sâu hơn vào kiến ​​thức chuyên môn của ngành đó. Ví dụ như:

• Các nhà phân tích tài chính sử dụng dữ liệu để giúp định hướng cơ hội đầu tư, xác định cơ hội doanh thu và giảm thiểu rủi ro tài chính.
• Các nhà phân tích hoạt động có nhiệm vụ tối ưu hóa hiệu suất của công ty bằng cách xác định và giải quyết các vấn đề kỹ thuật, cấu trúc và thủ tục.
• Nhà phân tích tiếp thị, còn được gọi là nhà phân tích nghiên cứu thị trường, phân tích xu hướng thị trường để giúp xác định các sản phẩm và dịch vụ cung cấp, điểm giá và khách hàng mục tiêu.
• Các nhà phân tích chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe, báo cáo chi phí và khảo sát bệnh nhân để giúp các nhà cung cấp cải thiện chất lượng chăm sóc của họ.

Phân tích dữ liệu giúp ta dễ dàng trở thành chuyên gia trong bất kỳ lĩnh vực nào

2.4. Chuyên gia tư vấn

Khi bạn đã có được vài năm kinh nghiệm phân tích dữ liệu cho một công ty (hoặc một số công ty khác nhau), bạn có thể cân nhắc làm việc với tư cách là nhà tư vấn phân tích dữ liệu. Thay vì làm việc trực tiếp cho một công ty, bạn sẽ làm việc với tư cách là một nhà thầu tự do hoặc cho một công ty tư vấn, tiến hành phân tích cho nhiều khách hàng khác nhau.

Làm việc với tư cách là một nhà tư vấn thường có nghĩa là bạn sẽ đa dạng hơn về loại phân tích mà bạn đang thực hiện, cũng như tính linh hoạt cao hơn (đặc biệt nếu bạn tự kinh doanh).

3. Các kỹ năng cần thiết để trở thành một Analyst

3.1. Có khả năng logic tốt

Tư duy logic là rất quan trọng đối với ngành này. Bởi vì bạn cần xem xét một tập dữ liệu lớn và suy nghĩ về lý do tại sao những con số này tồn tại, ý nghĩa của chúng và lỗ hổng (nếu có) của chúng là ở đâu. Có nhiều người có thể biết rất giỏi về thuật toán, viết mã và lập trình, nhưng lại có tư duy logic của không tốt và họ sẽ dễ dàng bị mắc kẹt ở những bước tính toán đầu tiên, mà quan trọng hơn là kết quả của những phân tích sau đó không rõ ràng. 

Điều này sẽ dẫn đến một loạt ngôn ngữ toán học cao siêu trên các trang báo cáo dành cho sếp, nhưng kết quả cuối cùng mà sếp muốn tham mưu và quyết định là mơ hồ và thiếu logic.

3.2. Có khả năng tập trung cao, tính cẩn thận, chú ý các đến các chi tiết

Một trong những yêu cầu đặt ra trong các thông báo tuyển dụng dành cho công việc về phân tích dữ liệu là ứng viên cần phải “chú ý đến các chi tiết”. Để thực hiện nhiệm vụ phân tích dữ liệu, bạn cần tập trung nhiều hơn vào khả năng điều tra và phân tích một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc, đồng thời làm việc cẩn thận và tỉ mỉ để phát hiện ra các lỗi và sai sót, cũng như các vấn đề bất thường khác. 

Công việc này có thể có rất nhiều tiểu tiết và tốn thời gian, đặc biệt là khi bạn cần “dọn dẹp” dữ liệu để có được bộ dữ liệu hoàn chỉnh. Vì vậy, nó cũng rèn luyện tính kiên nhẫn cao cho người làm.

Giữ được sự tập trung và tính tỉ mỉ gần như là điều bắt buộc đối với một Analyst

3.3. Không sợ mắc sai lầm, mà học hỏi từ chúng

Một nhà phân tích giỏi sẽ không bao giờ sợ mắc sai lầm. Một khi mắc sai lầm, bạn hãy thừa nhận nó và rút kinh nghiệm. Kinh nghiệm là những gì bạn nhận được khi bạn mắc phải lỗi lầm đầu tiên. Nếu bạn không sợ mắc sai lầm, điều đó sẽ giúp bạn luôn muốn thử những cách mới, tìm đến các thử thách mới mà sau đó sẽ là một phần trong trải nghiệm của bạn, giúp bạn trở thành một analyst dày dặn kinh nghiệm.

3.4. Không ngừng học tập các công cụ và kỹ năng mới

Một nhà phân tích giỏi không bao giờ được nghỉ ngơi và dậm chân tại chỗ; họ phải luôn cố gắng trở nên tốt hơn về dữ liệu, công cụ, phong cách trình bày và giao tiếp,… Toàn bộ thế giới phân tích dữ liệu rất năng động và nó liên tục thay đổi rất nhiều. Do đó, để trở nên khác biệt với những người khác, bạn phải tiếp tục phát triển bản thân và xây dựng năng lực về kỹ năng kỹ thuật.

Một nhà phân tích giỏi không bao giờ được bằng lòng làm những công việc giống nhau mọi lúc. Họ phải hướng tới việc lựa chọn công cụ phù hợp cho công việc thay vì dựa vào các công cụ sẵn có của họ và làm cho nó hoạt động trong mọi tình huống.

Khối lượng dữ liệu luôn phát triển từng giây, vì vậy việc để bạn ngừng học tập là điều không thể

Khóa học: Kỹ năng phát triển Nghề nghiệp

400,000 VND

Xem chi tiết khoá học

4. Kinh nghiệm để trở thành analyst giỏi

Những điều bạn cần cố gắng phát triển để trở thành một Analyst giỏi:

4.1. Trở thành chuyên gia trong trong chính lĩnh vực hạn hẹp của bản thân

Nhà phân tích dữ liệu trung bình là người biết cách dàn trải mọi thứ và cũng chỉ biết mỗi thứ một chút, nhưng một nhà phân tích dữ liệu giỏi là người tuy biết ít hơn những nghiên cứu chuyên sâu về lĩnh vực mà họ đang làm.

Khi lĩnh vực tập trung càng hẹp, bạn càng hiểu biết nhiều hơn và vị trí của bạn ở nơi làm việc càng vững chắc. Một khi bạn đã trở thành chuyên gia thì không dễ gì thay thế được, vì có những điều chỉ bạn biết và chỉ bạn mới làm được.

Chất lượng hơn số lượng là châm ngôn ta nên ghi nhớ mỗi khi làm bất cứ công việc gì

4.2. Hãy dành thời gian quan sát và tìm hiểu trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào.

Khi một công việc mới bắt đầu, ai cũng hào hứng và muốn thay đổi mọi thứ theo cách của mình và đóng dấu ấn của riêng mình. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng tốt đối với một nhà phân tích dữ liệu giỏi. Bởi vì, như đã viết, để làm tốt công việc, bạn cần hiểu bối cảnh và lịch sử dữ liệu của mình. 

Nếu bạn tạo ra nhiều dữ liệu nội bộ / nội bộ như tôi và nó liên quan đến đánh giá năng lực, nhiều hơn nữa để quan sát và học hỏi từ đồng nghiệp và những người đi trước khi bày tỏ ý kiến ​​muốn thay đổi điều gì đó, bạn phải bỏ thời gian của mình.

4.3. Hãy hết sức cẩn thận khi chia sẻ dữ liệu của bạn và luôn đặt bảo mật dữ liệu lên hàng đầu.

Điều này rất quan trọng đối với người làm việc với dữ liệu, vì dữ liệu có vẻ vô cảm, nhưng nó có thể rất “nhạy cảm” khi rơi vào tay kẻ xấu. Trên thực tế, nhiều người bỏ sót vấn đề quan trọng này, ngay cả khi họ giỏi về nghề.

4.4. Kể được “câu chuyện” đằng sau dữ liệu:

Các nhà phân tích dữ liệu về cơ bản là muốn chuyển đổi các tập dữ liệu phức tạp thành các kết luận đơn giản, dễ hiểu và có thể áp dụng được. Vì vậy, để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi, bạn không chỉ đắm mình trong máy tính cộng trừ nhân chia mà còn phải rèn luyện kỹ năng thu hút thông tin và “câu chuyện” đằng sau cách truyền tải dữ liệu. Có thể thuyết phục bằng cách nói (thuyết trình) hoặc viết (báo cáo, nghiên cứu khoa học). 

Ai cũng có thể tính toán, nhưng điểm khác biệt giữa người bình thường và người giỏi là khả năng trình bày ý tưởng và diễn giải vượt ra ngoài những con số khô khan thông thường. Đó cũng là một kỹ năng tuyệt vời cho bất kỳ ngành nào, không chỉ các nhà phân tích dữ liệu.

Trở thành Data Storytelling là điểm mạnh trong ngành nghề này

5. Xu hướng phát triển của ngành data analytics và analysis trong năm 2021

Dữ liệu lớn (Big Data) đã trở thành một phần của mọi tổ chức và rõ ràng, nó đã khiến cả thế giới phải trỗi dậy. Mỗi con người trên thế giới này đang tạo ra 7MB dữ liệu mỗi giây. Vì vậy, nhu cầu về sử dụng dữ liệu là rất cao tương lai, đó cũng là lý do khuyến khích ta nên học khóa học database để tìm hiểu nhiều hơn về dữ liệu, cũng như phân tích dữ liệu.

Việc triển khai các công nghệ phân tích dữ liệu để sử dụng tốt nhất dữ liệu kinh doanh của bạn có thể giúp các doanh nghiệp nâng cao khả năng ra quyết định để cải thiện ROI (Tỷ suất hoàn vốn) của họ.

Phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra khối lượng lớn dữ liệu để đi đến kết luận về thông tin chúng chứa.

Không quan trọng bạn có bao nhiêu dữ liệu, nếu không có phân tích, dữ liệu thô sẽ hoàn toàn không có giá trị. Mặt khác, dữ liệu được phân tích sẽ giúp tổ chức đưa ra quyết định kinh doanh chuẩn xác. Có thể nói, tham gia khóa học cơ sở dữ liệu online sẽ là bước đi đầu tiên của bất kỳ ai đang hoạt động trong lĩnh vực kinh tế.

Hãy để chúng tôi giới thiệu một số xu hướng trong tương lai sẽ phát triển trong ngành dịch vụ Phân tích dữ liệu.

Ngành dữ liệu sẽ có rất nhiều xu hướng vượt bậc trong tương lai

5.1. Trí tuệ nhân tạo sẽ là bước đi lớn tiếp theo

Trí tuệ nhân tạo có phải là điều tốt nhất tiếp theo? Tác động được cảm nhận từ những chiếc xe tự lái đến các chương trình trò chuyện.

Có vô số khả năng khi nói đến tương lai của AI. Mọi ngành đều có thể thay đổi với Trí tuệ nhân tạo.

Các ngành như Giáo dục, Giao thông vận tải, Kiểm thử phần mềm và thể thao đã và đang tạo nên những điều kỳ diệu với sự hỗ trợ của AI.

Một chương trình Trí tuệ nhân tạo tinh vi chắc chắn có khả năng đưa ra quyết định sau khi phân tích cẩn thận các mẫu trong tập dữ liệu khổng lồ.

AI - Trí tuệ nhân tạo cho mọi người

499,000 VND

900,000 VND

Xem chi tiết khoá học

5.2. Thị trường Internet of Things (IoT) sẽ phát triển

Sự phát triển theo cấp số nhân trong việc sử dụng internet và tiến bộ công nghệ đã mở đường cho ‘Internet of Things’.

Khi toàn bộ thế giới đang hướng tới IoT, lượng dữ liệu có thể được thu thập sẽ rất lớn.

Theo Gartner, sẽ có 20,4 tỷ thiết bị IoT được triển khai vào năm 2021, cho chúng ta bức tranh về vô số kết quả có giá trị có thể thu được từ khối lượng lớn dữ liệu được thu thập.

IoT đã và đang phát triển theo cấp số nhân

5.3. Tương lai về Máy học (Machine learning)

Machine learning (tạm dịch là học máy) là một phương pháp phân tích dữ liệu để tự động hóa việc xây dựng các mô hình phân tích. Đây là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước phương pháp học tập của con người và từng bước cải thiện độ chính xác của cơ thể với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Máy học là một yếu tố quan trọng của lĩnh vực khoa học máy tính đang phát triển. Sử dụng các kỹ thuật thống kê, thuật toán được đào tạo để thực hiện phân loại hoặc dự đoán, tiết lộ thông tin quan trọng cho các dự án khai thác dữ liệu. Những hiểu biết này tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng và ra quyết định kinh doanh và có tác động lý tưởng đến các số liệu thống kê tăng trưởng chính. Khi dữ liệu lớn tiếp tục phát triển và mở rộng, nhu cầu thị trường đối với các nhà khoa học dữ liệu ngày càng tăng.

5.4. Vai trò của Trực quan hóa Dữ liệu (Data Visualization)

Trực quan hóa dữ liệu đã phát triển đáng kể trong thập kỷ qua. Trực quan hóa dữ liệu là một cách để biểu diễn dữ liệu của bạn dưới dạng hình ảnh, đồ thị và bảng trực quan. Nó cung cấp thông tin cho người xem một cách sinh động và dễ hiểu hơn.

Khái niệm trực quan hóa dữ liệu rất dễ hiểu, bằng cách sử dụng bảng, bản đồ và đồ thị thay vì sử dụng số, nó giúp người xem và người đọc hiểu nội dung được truyền đạt, thu thập thông tin và tối ưu hóa việc khai thác dữ liệu.

Có nhiều phương pháp mới để phân tích dữ liệu đã được thiết lập. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu đã phổ biến như Qlikview, Tableau và Power BI sẽ có nhu cầu sử dụng cao trong thời gian tới. Những công cụ này rất hữu ích trong việc chia nhỏ thông tin chi tiết hữu ích từ khối lượng lớn dữ liệu. Khóa học data analytics cũng là nơi để bạn tìm hiểu và học thêm về công cụ Tableau.

Data Analyst là đang mở ra một cánh cửa nghề nghiệp cực lớn trong tương lai

Năm 2020 là một năm đầy biến động đối với một số tổ chức, nhưng một lĩnh vực đã chứng kiến sự tăng trưởng ổn định và quan trọng bất chấp sự bất ổn kinh tế và sự khó đoán của thị trường là phân tích dữ liệu. Vì vậy, khóa học data analytics là một trang bị cần thiết trong thời buổi công nghệ như hiện nay. Thông qua bài viết này, Beto hy vọng đã đem đến cho bạn được những kiến thức và thông tin bổ ích về ngành Data Analytics.

Nguồn tham khảo: 

1. palos.edu.vn
2. coursera.org