Lộ trình học Data Analyst sẽ khác nhau đối với từng mục tiêu của mỗi cá nhân, từ đó sẽ có những chương trình phù hợp. Nếu bạn là người yêu thích làm việc với những con số và cũng đang muốn tìm hiểu phân tích dữ liệu thì nội dung bài viết dưới đây là dành cho bạn. Theo dõi ngay nội dung lộ trình tự học Data Analysis từ con số 0 đến chuyên nghiệp chỉ sau 8 tháng mà chúng tôi trình bày ở dưới.
Data Analyst là gì?
Data Analyst – DA (hay gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu) là người chuyên về việc thu thập, xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu để trích xuất thông tin, làm cho nó trở nên hữu ích. Điều này giúp các cá nhân có thể đưa ra được quyết định chính xác và dễ dàng hơn bằng cách dùng các công cụ và các thuật toán phù hợp cho việc phân tích thống kê dữ liệu.
Xem thêm: Ứng dụng phương pháp dạy học tích cực cho trẻ mầm non hiện nay
Lợi ích khi học Data Analyst
Phân tích dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc đưa ra quyết định và phát triển kinh doanh của doanh nghiệp lớn, nhỏ. Cụ thể những lợi ích nổi bật mà Data Analyst mang lại đó là:
- Nắm bắt được rõ tình hình thị trường kinh doanh
- Doanh nghiệp có thể tìm ra được cơ hội để thúc đẩy doanh số cho mình, mở ra những tiềm năng phát triển mới
- Giúp doanh nghiệp xây dựng và phát triển các chiến lược Marketing
- Đưa ra những giải pháp giúp cải thiện chất lượng sản phẩm, nâng cao dịch vụ khách hàng
Có thể thấy, Data Analyst mang lại nhiều lợi ích to lớn cho các công ty, đặc biệt là trong thời kỳ công nghệ 4.0 phát triển như hiện nay. Do đó, việc training cho các nhân sự của mình về khả năng phân tích dữ liệu là điều tất yếu để giúp doanh nghiệp gia tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường và phát triển mạnh mẽ.
Vậy lộ trình học phân tích dữ liệu có những bước nào? Theo dõi tiếp phần nội dung bên dưới, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng lộ trình tự học Data Analyst đầy đủ và hoàn thiện nhất.
Xem thêm: Top 10 phần mềm quản lý trung tâm năng khiếu chất lượng hiện nay
Lộ trình học Data Analyst chuyên nghiệp chỉ sau 8 tháng
Việc xây lộ trình học Data Analyst chi tiết sẽ giúp người học dễ dàng tiếp cận được với những công cụ và ngôn ngữ lập trình thường được các doanh nghiệp sử dụng trong hoạt động kinh doanh của mình hiện nay. Cụ thể sẽ bao gồm 4 giai đoạn: Học bộ công cụ Technical Skill -> Học Business Intelligence Analysis -> Nâng cao kỹ năng mềm của một Data Analyst -> Tự rèn luyện và apply vào vị trí Data Analyst của doanh nghiệp. Lộ trình học Data Analyst này sẽ giúp bạn nhanh chóng nâng cao kỹ năng từ cơ bản đến chuyên nghiệp chỉ trong 8 tháng.
Giai đoạn 1: Học bộ công cụ Technical Skill
Giai đoạn 1 trong lộ trình học Data Analyst bắt đầu tư việc học bộ công cụ Technical Skill. Công cụ là một trong những yếu tố quan trọng hỗ trợ tốt trong việc xử lý các dữ liệu. Khi tiếp cận học bộ công cụ Technical Skill bạn sẽ hiểu qua tổng quan công cụ trích xuất và trực quan hóa dữ liệu, cơ sở dữ liệu và ngôn ngữ lập trình. Lộ trình học Data Analyst ở giai đoạn này như sau:
Công cụ trích xuất và trực quan dữ liệu
Trích xuất thông tin quan trọng từ tập dữ liệu lớn là một bước khá quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu. Do đó, trong lộ trình học Data Analyst bạn không thể bỏ qua yếu tố này. Công cụ trích xuất dữ liệu giúp tự động hóa quá trình này một cách dễ dàng. Từ đó tiết kiệm nhiều thời gian và tối ưu hóa hiệu suất làm việc.
Và sau khi trích xuất dữ liệu, việc trực quan hóa dữ liệu thông qua thống kê biểu đồ và các hình ảnh khác có thể giúp bạn dễ dàng hiểu thông tin và xu hướng trong dữ liệu.
Xem thêm: Điều kiện du học Pháp: Bước tiến vững chắc đến với giấc mơ của bạn
Cơ sở quản trị dữ liệu
Cơ sở quản trị dữ liệu (tiếng Anh là Data Management) – đây là quá trình tổ chức, lưu trữ, cập nhật và bảo quản dữ liệu một cách có tổ chức để đảm bảo tính nhất quán, đáng tin cậy và sẵn sàng sử dụng. Khi làm việc với lượng lớn dữ liệu, việc có một cơ sở dữ liệu chất lượng sẽ có thể giúp bạn dễ dàng truy cập và quản lý thông tin.
Ngôn ngữ lập trình
Ngôn ngữ lập trình là công cụ để bạn tạo ra các ứng dụng, chương trình khác nhau. Việc nắm vững một ngôn ngữ lập trình cụ thể sẽ giúp bạn có khả năng xây dựng những giải pháp thực tế từ những ý tưởng trừu tượng. Hiện nay cũng có nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, Java, C++,… Và mỗi loại ngôn ngữ sẽ có đặc điểm và ứng dụng riêng.
Xem thêm: Cách tra từ điển Anh Việt như chuyên gia: Thủ thuật đơn giản
Giai đoạn 2: Học BIA (Business Intelligence Analysis)
Nếu mục tiêu của bạn chỉ dừng ở việc để apply thành công vào một vị trí phân tích và xử lý dữ liệu thì bạn có thể xây dựng lộ trình học Data Analyst đến BIA (Business Intelligence Analysis) – nhà phân tích tích dữ liệu kinh doanh.
Thông thường công việc của một BIA là làm việc trực tiếp với dữ liệu thông qua các chỉ số được thu thập từ bên ngoài như khảo sát thị trường, tương tác với khách hàng, các báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Dựa vào có số liệu này, BIA sẽ tiến hành phân tích và đưa ra được chiến lược cho việc kinh doanh hiệu quả hơn.
Và để làm được công việc của một BIA đạt hiệu quả cao thì bạn cần kết hợp giữa Domain Knowledge – Problem Solving Skill. Đồng thời bạn cũng cần có Visualization Skills và Statistical Techniques.
Đặc biệt, để các công cụ như Power BI, Python, SQL,… có thể hỗ trợ tốt nhất cho công việc BIA, bạn cần phải có tư duy để tự động hóa các báo cáo.
Không những vậy, yếu tố thống kê cũng cực kỳ quan trọng, bạn cần phải nâng cao kỹ năng thống kê thật chuẩn xác và hạn chế việc mắc sai lầm trong lúc lấy mẫu làm thông tin sai lệch. Bên cạnh đó, bạn có thể tham khảo thêm các tài liệu tự học Data Analyst để giúp mình mở rộng kiến thức.
Bạn có thể tham khảo các khóa học ở Mastering DA để nâng cao kỹ năng của mình:
- Khóa học BI: https://mastering-da.com/business-intelligence-program/
- Khóa học DA Marketing: https://mastering-da.com/mastering-marketing-analytics/
Giai đoạn 3: Nâng cao kỹ năng mềm của một Data Analyst
Để đi sâu vào lĩnh vực phân tích dữ liệu thì bạn cần xây dựng lộ trình học Data Analyst có nâng cao tính chuyên môn của mình theo hướng trở thành Predictive Analysis – Nhà phân tích dự đoán hiệu suất kinh doanh tương lai bằng cách sử dụng công nghệ học máy Machine Learning.
Ví dụ: Bằng việc dựa vào Machine learning, bạn có thể biết trước khả năng khách hàng rời bỏ bằng các thuật toán hồi quy (regression). Từ đó, bạn sẽ có những hành động kịp thời để giữ khách hàng và tối ưu hoá chi phí và hiệu quả quảng cáo sao cho phù hợp.
Xem thêm: Top 10 phần mềm quản lý trung tâm ngoại ngữ
Giai đoạn 4: Tự rèn luyện và apply vào vị trí Data Analyst của doanh nghiệp
Một DA (Data Analyst) không chỉ cần Domain Knowledge mà cần phải trau dồi nhiều Soft Skill. Và những kỹ năng mềm cần có của một DA đó là sự giao tiếp, đặt câu hỏi, kỹ năng giải quyết vấn đề, ngôn ngữ tiếng Anh,…
Và để gây được thiện cảm đối với nhà tuyển dụng thì bạn cần phải tạo cho mình một CV và Portfolio cá nhân trông thật thu hút (kể cả khi bạn chưa có quá nhiều kinh nghiệm). Bạn cần show ra những ưu điểm của bản thân, kỹ năng trong lĩnh vực Data và sắp xếp chúng một cách khoa học nhất.
Chẳng hạn như, khi trình bày ở Portfolio bạn cần show ra những hiểu biết về các công cụ & ngôn ngữ lập trình như SQL, Power BI, Python. Đồng thời bạn cần liệt kê 1-2 dự án nhỏ đã làm trước đây – điều này sẽ giúp nhà tuyển dụng thấy được kinh nghiệm thực tế của bạn.
Ngoài những yếu tố trên thì lộ trình học Data Analyst cũng cần đảm bảo việc tập luyện trước phỏng vấn cũng sẽ giúp buổi gặp mặt chính thức với nhà tuyển dụng đạt hiệu quả cao hơn.
Gợi ý các khóa học Data Analyst
Dưới đây là 3 khóa Data Analyst mà bạn có thể tham khảo trong hành trình xây dựng lộ trình tự học Data Analyst của mình:
Data Analysis with Python
Khóa học này sẽ giúp bạn hiểu và phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ Python. Với thiết kế chương trình học từ cơ bản cho đến nâng cao nên sẽ giúp bạn khám phá được nhiều dữ liệu khác nhau. Đặc biệt, khóa học này sẽ giúp bạn có thể chuẩn bị các dữ liệu để phân tích, trực quan dữ liệu và dự đoán được tương lai.
Thông thường nội dung của khóa học Data Analysis with Python sẽ bao gồm 6 phần như sau: Nhập dữ liệu -> Làm sạch thông tin dữ liệu -> Tiến hành thao tác khung dữ liệu -> Tóm tắt các dữ liệu -> Tạo mô hình hồi quy máy học -> Xây dựng Data Pipeline (đường ống dữ liệu).
Xem thêm: Gợi ý 4 nguồn hàng hộp đựng cơm giữ nhiệt Trung Quốc giá rẻ
Introduction to Data Analysis Using Excel
Khóa học này là khóa học Data Analyst online sẽ giúp bạn phân tích các dữ liệu khi sử dụng công cụ Excel trong quá trình làm việc và các hoạt động hàng ngày. Về chương trình học của Introduction to Data Analysis Using Excel sẽ bao gồm 4 phần nội dung chính như:
- Tổng quan về bảng tính
- Các chức năng của bảng tính trong việc tổ chức dữ liệu
- Tìm hiểu về Bảng Pivot và Biểu đồ, Lọc
- Vẽ biểu đồ và đồ thị trong Excel nâng cao
Python for Data Science and AI
Khóa học này sẽ tập trung vào dữ liệu và lập trình, do đó đối tượng hướng đến cho khóa học này mọi học viên (kể cả đi từ con số 0). Và nội dung của khóa học Python for Data Science and AI sẽ bao gồm 4 trọng tâm:
- Tổng quan về Python
- Tìm hiểu cấu trúc dữ liệu cần nắm trong Python
- Các nguyên tắc, cú pháp cơ bản trong lập trình Python
- Làm việc cùng dữ liệu trong Python
Nội dung bài viết trên Toán Tuổi Thơ đã giúp bạn hiểu chi tiết về Data Analyst. Có thể thấy một chuyên viên DA không chỉ cần phải giỏi về Technical mà còn phải hiểu biết về Business. Do đó, trở thành Data Analyst chuyên nghiệp là một quá trình dài, không phải chuyện ngày một ngày hai. Vì vậy, bạn không nên ép bản thân mình có thể học cùng lúc vừa kiến thức và kỹ năng. Điều bạn cần làm bây giờ là tham khảo lộ trình học Data Analyst như đã chia sẻ trên mà nỗ lực nâng cao kỹ năng mỗi ngày.
Xem thêm: 10 Lợi ích khi lập website bán hàng online có thể bạn chưa biết
