Data Analyst là gì? Trở thành Data Analyst cần chuẩn bị gì?
Data Analyst là một trong những vị trí luôn cần tại các công ty. Không khó để nhận thấy vai trò quan trọng của dữ liệu trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe.
Data Analyst là một trong những vị trí luôn cần tại các công ty. Không khó để nhận thấy vai trò quan trọng của dữ liệu trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe.
Vì thế trong bài viết này, 200Lab đã tổng hợp lại những bài viết về các kỹ năng chính mà một Data Analyst cần có, chúng ta sẽ bắt đầu từ các bài định nghĩa đến các bài tìm hiểu chuyên sâu. Trong đó, sẽ có 4 kỹ năng chính cần tìm hiểu là kỹ năng lập trình (SQL, Python), kỹ năng thiết kế báo cáo (Data Visualization) và kỹ năng phân tích (Data Analysis). Bên cạnh đó bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về Power BI và các kỹ năng mềm khác nữa nhé!
Data Analyst là gì?
Data Analyst hay chuyên viên phân tích dữ liệu là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn.
Lộ trình chuẩn để trở thành Data Analyst
Data Analyst là một ngành nghề nhiều sức hút. Tuy nhiên, trở thành Data Analyst có đơn giản như nhiều người vẫn nghĩ? Dưới đây là lộ trình trở thành Data Analyst chuyên nghiệp mà bạn có thể cân nhắc.
1. Thành thạo SQL
SQL là viết tắt của Structured Query Language là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Nó là một ngôn ngữ, là tập hợp các lệnh để tương tác với cơ sở dữ liệu. Dùng để lưu trữ, thao tác và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational database).
Trong thực tế, SQL là ngôn ngữ chuẩn được sử dụng hầu hết cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS) như MySQL, MS Access, Oracle, Postgres và SQL Server… đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn.
Hầu như các công ty lớn nào cũng cần xây dựng một hệ thống để lưu trữ cơ sở dữ liệu. Mọi thứ trong cơ sở dữ liệu này sẽ được diễn tả ra thành nhiều bảng, có mối quan hệ với nhau.
Để truy vấn và lấy dữ liệu từ các bảng này nhằm tổng hợp thành thông tin nào đó, người ta dùng đến SQL thông qua các câu lệnh truy vấn. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể tham khảo thêm các bài viết liên quan đến SQL bên dưới nhé!
Pum
SQL Cheat Sheet dành cho người mới
Dưới đây là SQL Cheat Sheet chứa các lệnh hữu ích nhất. Các Cheat Sheet này sẽ giúp bạn tham chiếu các lệnh với các cú pháp một cách nhanh chóng nhất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ chỉ tập trung vào các lệnh DDL và DML vì TCL và DCL sử dụng khá đơn giản.
Pum
2. Trau dồi kỹ năng chuyên môn của một Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu
Công việc trong data analysis thông thường sẽ yêu cầu bạn có những kỹ năng chuyên môn cụ thể. Cho dù bạn từng học qua các chương trình đào tạo hay chứng chỉ chuyên môn thì đó là những kỹ năng vô cùng cần thiết để được các nhà tuyển dụng săn đón.
Và dưới đây là một số kỹ năng bạn có thể cân nhắc trao dồi nếu muốn trở thành Data Analyst.
2.1. Kỹ năng thống kê
Kỹ năng thống kê được hiểu là quá trình thu thập, phân tích, khám phá những xu hướng, quy luật vận động, các mối quan hệ của những đối tượng nghiên cứu, .v.v.
Trực quan hóa dữ liệu, trình bày các kết quả phân tích sao cho người dùng, người đọc, người xem dễ dàng hiểu được cũng là một phần quan trọng của thống kê.
2.2. Kỹ năng lập trình
R hoặc Python
R là ngôn ngữ lập trình do một nhóm các nhà thống kê phát hành vào năm 1994 và từ đó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học, đặc biệt là các nhà thống kê và nhà phân tích dữ liệu trên thế giới.
R đặc biệt phù hợp cho thống kê, nó có rất nhiều chức năng tích hợp và thư viện bên thứ ba cho phép chúng ta làm được mọi bước của một quy trình khoa học dữ liệu.
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được phát hành vào năm 1991. Nó nhấn mạnh vào khả năng đọc mã và thường được sử dụng rộng rãi hơn, từ những nhà khoa học dữ liệu đến kỹ sư phần mềm. Giống như R, Python có một kho thư viện lớn của bên thứ ba cung cấp đầy đủ chức năng cho khoa học dữ liệu.
R là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ, linh hoạt với cộng đồng người dùng hoạt động sôi động và ngân hàng tài nguyên đa dạng. Còn Python là ngôn ngữ hướng đối tượng được sử dụng rộng rãi, dễ học và dễ gỡ lỗi.
Lộ trình học Python cho người mới
Trong bài viết này, 200Lab sẽ đưa ra những định hướng nghề nghiệp dành cho những bạn mới chưa biết nên chọn công việc nào trong Python.
Pum
Pum
Sự khác nhau giữa ngôn ngữ lập trình Python và C++
Python và C ++ là hai ngôn ngữ có các tính năng, cú pháp và đối tượng sử dụng khác nhau.
Nếu bạn thắc mắc chưa biết hai ngôn ngữ này khác nhau ở những điểm gì và khác nhau ra sao, thì trong bài viết dưới đây, 200Lab sẽ cùng các bạn thảo luận về một số tính năng của Python và C++ cũng như một số điểm khác biệt giữa chúng.
Pum
2.3. Kỹ năng trực quan hoá dữ liệu với Looker Studio hoặc PowerBI
Data Visualization - Trực quan hoá dữ liệu
Data visualization – Trực quan hóa dữ liệu là thể hiện dữ liệu thành các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ hay sử dụng các phương pháp, công cụ khác nhau để trực quan hóa và minh họa dữ liệu được tốt nhất.
Mục đích là biến các nguồn dữ liệu thành những thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu, để truyền đạt rõ ràng những hiểu biết đầy đủ (insights) từ dữ liệu đến người xem, người đọc.
Các kỹ thuật trực quan dữ liệu đúng cách sẽ giúp bạn có thêm nhiều insight hơn cả về các hoạt động trong công ty của bạn cũng như của các khách hàng. Trong khi những phương pháp truyền thống không hoạt động hiệu quả với số lượng dữ liệu lớn.
Bởi vì, sẽ rất khó khăn để tìm một dữ liệu nào đó giữa các bảng tính khổng lồ của các dữ liệu của doanh nghiệp. Điều này sẽ rất khó khăn, tốn thời gian và phải thực hiện nhiều lần.
Với việc trực quan hóa các dữ liệu lớn của công ty, các nhà quản lý, các nhà điều hành có thể tốn ít thời gian hơn vào việc phân tích báo cáo, và có thêm thời gian để phát triển các chiến lược dựa vào các thông tin đó.
Bạn có thể xem qua các định nghĩa và các bài viết liên quan đến Data Visualization bên dưới nhé!
Data Visualization Cheat Sheet dành cho người mới
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Data Visualization Cheat Sheet phổ biến nhất. Data Visualization là một trong những kỹ năng về dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay.
Trong Data Visualization Cheat Sheet này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách sử dụng và ứng dụng chúng vào các trường hợp.
Pum
10 thuật ngữ chính trong Data Visualization bạn cần biết
Data Visualization có thể khó với bạn, đặc biệt là đối với các thuật ngữ chuyên ngành. Vì thế, 200Lab đã tổng kết lại 10 thuật ngữ chính yếu nhất trong Data Visualization mà bạn cần biết.
Những thuật ngữ đó là gì, bạn hãy cùng theo dõi tiếp bài viết để biết nhé!
Pum
Top charts sử dụng nhiều nhất trong Data Visualization
Bạn có thể dễ dàng tìm thấy các loại chart khác nhau trên mạng, nhưng chỉ có 7 loại chart dưới đây được sử dụng phổ biến và rộng rãi nhất vì tính dễ xây dựng và khả năng diễn giải tốt hơn.
Khi nào bạn nên và khi nào bạn không nên sử dụng chúng? Tips lựa chọn chúng là gì? Bạn hãy cùng 200Lab tìm hiểu nhé!
Pum
Các tips giúp bạn trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
Để tạo ra một trực quan hóa dữ liệu hiệu quả thì trước hết bạn cần phải hiểu dữ liệu và đối tượng mà bạn muốn trực quan.
Dưới đây là những bí kíp mà bạn cần ghi nhớ để có thể tạo ra một trực quan hóa dữ liệu giúp người xem có thể hiểu ngay lập tức.
Pum
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Visualization với vô vàn các loại chart, graphs, diagram, map,... Bạn chỉ mới nghe qua tên vẫn chưa hình dung ra được chúng là gì, có chức năng và hình dạng ra sao.
Vậy thì bạn đã đến đúng nơi rồi đấy, tại bài viết này của 200Lab bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ được phân loại theo thứ tự bảng chữ cái. Nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân.
Pum
Khi nào nên dùng Looker Studio? Khi nào nên dùng PowerBI?
Looker và PowerBI được biết đến như những công cụ trực quan hoá dữ liệu phổ biến và dễ dùng nhất hiện nay. Mỗi công cụ có những ưu - nhược điểm riêng và sẽ phù hợp cho từng cơ cấu tổ chức khác nhau. Xem thêm bài viết để biết xem bạn phù hợp với công cụ nào nhé.
Van Anh
2.4. Data Cleaning & Data Preparation
Data cleaning hay làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn bị dữ liệu trước khi phân tích thông qua xử lý hay loại bỏ những dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không phù hợp về định dạng, bị trùng lấp, không có giá trị, không đủ thông tin, không liên quan… những dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích sau cùng.
Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation) là quá trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô trước khi xử lý và phân tích. Quá trình chuẩn bị dữ liệu thường bao gồm việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu, kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau để gia tăng độ phong phú của dữ liệu nguồn và loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers).
Xem qua các công việc mà bạn muốn ứng tuyển và tập trung học tập các ngôn ngữ lập trình cụ thể hoặc các công cụ được liệt kê chính là yêu cầu cần thiết.
Ngoài những kỹ năng này, người tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng khác như kỹ năng giao tiếp - bạn có thể được yêu cầu trình bày những ý kiến của mình cho những người không biết nhiều về kỹ thuật - khả năng giải quyết vấn đề và kiến thức trong ngành bạn muốn làm việc.
3. Thực hành các dự án Data Analysis với dữ liệu thực tế
Phương pháp tốt nhất để tìm ra giá trị của dữ liệu là làm việc trong các dự án thực tế. Tìm kiếm các chương trình hoặc các khóa học có các dự án sử dụng tập dữ liệu thực. Bạn cũng có thể tìm thấy những bộ dữ liệu công khai miễn phí để thiết kế các dự án của riêng mình.
4. Phát triển portfolio như một Data Analyst chuyên nghiệp
Khi bạn làm việc với dữ liệu trên internet hay hoàn thành nhiệm vụ trên lớp, hãy lưu lại những công việc giỏi nhất của bạn vào portfolio. Một portfolio thể hiện những kỹ năng của bạn đối với nhà tuyển dụng.
Một portfolio mạnh có thể giúp bạn đạt được công việc mình mong muốn. Khi bạn lựa những công việc để ghi vào portfolio, hãy chọn những dự án chứng tỏ năng lực của bản thân.
- Scrape dữ liệu từ những nguồn khác nhau
- Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thô
- Trực quan hóa dữ liệu qua các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ, bản đồ…
- Rút ra những insight hữu ích từ dữ liệu
Nếu bạn đã từng làm việc trong bất kỳ dự án nào trong suốt quá trình học tập, hãy cân nhắc một trong số chúng. Điều này giúp bạn thể hiện khả năng làm việc nhóm của bản thân.
Nếu bạn không chắc nên ghi gì vào portfolio của mình (hay bạn cần nguồn cảm hứng để có ý tưởng), dành thời gian để xem qua những ý được ghi trong portfolio của người khác.
5. Thực hành kể chuyện thông qua dữ liệu
Đừng chỉ tập trung vào mỗi khía cạnh chuyên môn của data analysis mà bỏ qua kỹ năng giao tiếp. Một yếu tố quan trọng trong công việc của data analyst là trình bày những gì bạn tìm thấy cho những người ra quyết định và những cổ đông khác trong công ty.
Khi bạn có thể kể chuyện qua dữ liệu, bạn có thể giúp tổ chức của mình đưa ra quyết định.
Khi hoàn thành dự án cho portfolio, hãy thử trình bày những gì bạn phát hiện. Suy nghĩ về thông điệp bạn muốn truyền tải và hình ảnh hỗ trợ cho thông điệp đó
Thực hành nói chậm rãi và giao tiếp bằng mắt. Thực hành đứng trước gương hoặc trước bạn của mình. Hãy quay lại buổi trình bày đó. Điều này giúp bạn có thể xem lại và biết được những gì bản thân cần cải thiện.
6. Ứng tuyển làm thực tập sinh hoặc công việc Entry-level
Sau khi có kinh nghiệm làm việc với data và biết cách trình bày, bạn nên đánh bóng sơ yếu lý lịch của bản thân bằng những công việc entry-level. Đừng ngại ứng tuyển vào những vị trí bạn cảm thấy khả năng của mình không đáp ứng được 100% yêu cầu.
Nếu bạn còn học đại học, hỏi thăm trong trường về những cơ hội thực tập. Với kỳ thực tập, bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế cho hồ sơ xin việc của mình và có cơ hội áp dụng những gì bạn học vào công việc.
7. Thi lấy các chứng chỉ hoặc bằng cấp Data Analyst uy tín
Nếu một data analyst muốn thắng tiến trong công việc, bạn có thể cân nhắc việc kiếm những chứng nhận hoặc bằng cấp cao. Các chứng chỉ, như Certified Analytics Professional hoặc Cloudera Certified Associate Data Analyst, có thể giúp bạn đủ điều kiện cho các vị trí cao hơn với mức lương cao hơn.
Nếu bạn đang cân nhắc thăng tiến với vai trò là data scientist, bạn có thể cần phải lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Bằng cấp cao không phải là điều bắt buộc, nhưng nó sẽ mở ra cho bạn nhiều cơ hội hơn.
Trở thành Data Analyst không khó cùng 200Lab
Nhìn chung, Data Analyst không chỉ đơn thuần là một người xử lý số liệu. Đó là một nhà phân tích thông tin, một nhà nghiên cứu dữ liệu, và cả một câu chuyên gia tương tác với số liệu để tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi quan trọng của doanh nghiệp.
Để trở thành một Data Analyst xuất sắc, bạn cần sẵn lòng học hỏi liên tục và cập nhật kiến thức về khoa học dữ liệu, lập trình, và các công cụ phân tích dữ liệu. Cũng đồng thời, kỹ năng giao tiếp và khả năng diễn đạt thông tin phức tạp một cách dễ hiểu là vô cùng quan trọng.
Cuối cùng, hãy tạo cho mình một môi trường học tập và làm việc tích cực, với tinh thần tự học, sẵn sàng đối mặt với thách thức và không ngừng vươn lên. Chắc chắn, với đam mê và nỗ lực, cánh cửa sự nghiệp trong lĩnh vực Data Analyst sẽ rộng mở, để bạn trở thành những chuyên gia vững về dữ liệu, mang lại giá trị lớn cho tổ chức và xã hội.
Hãy cùng 200Lab khám phá thế giới phức tạp và hấp dẫn của dữ liệu thông qua các khóa học chuyên sâu về Data Analyst. Khóa học không chỉ trang bị kiến thức mà còn tạo ra môi trường học tập nhiều động lực, thúc đẩy bạn trên con đường trở thành một chuyên gia xử lý dữ liệu.
Đừng quên theo dõi trang Blog của 200Lab để học hỏi thêm nhiều thông tin hữu ích và tìm đọc các bài viết có liên quan nữa nhé!
Bạn đã sẵn sàng trở thành Data Analyst hay chưa?
Một số bài viết có thể bạn sẽ thích:
Những câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời
Data Analyst cần chuẩn bị gì trước khi phỏng vấn
Sự khác nhau giữa Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst
So sánh Data Analyst và Data Scientist
Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis
6 chứng chỉ hàng đầu dành cho Data Analytics trong năm 2022
Quy trình Data Analysis: 5 bước để ra quyết định tốt hơn