Blog & Event

21 phút đọc

Học gì để trở thành Data Analyst chuyên nghiệp?

Data Analyst hiện đang là một trong những nghề hot nhất hiện nay với mức lương vô cùng hấp dẫn. Vậy bạn có bao giờ tự hỏi rằng để trở thành một Data Analyst cần học những gì? Lộ trình để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp? Các kỹ năng cần thiết Data Analyst là gì? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ kể cho bạn về nghề Data Analyst từ khái niệm, cơ hội nghề nghiệp đến các kỹ năng cần thiết và cách xây dựng portfolio trong tìm kiếm việc làm về phân tích dữ liệu một cách đầy đủ nhất.

Giới thiệu về nghề Data Analyst

Nghề Data Analyst

Data Analyst là gì?

Data Analyst là người phân tích và trình bày dữ liệu về các thông số cụ thể trong từng ngành hàng, đó có thể là hiệu suất bán hàng, số lượng khách hàng, doanh thu từ sản phẩm,… để giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp của họ. 

Người phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các công cụ, kỹ thuật thống kê và trực quan hóa để thu thập, xử lý, mô hình hóa và đánh giá dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Data Analyst cũng cần phải áp dụng các kỹ năng như Machine Learning và AI để khám phá các xu hướng mới và tìm ra các cơ hội mới trong dữ liệu.

Công việc của Data Analyst

Thông thường, người làm Data Analyst sẽ đảm nhận các nhiệm vụ sau:

• Khám phá nhu cầu hay vấn đề trong kinh doanh của doanh nghiệp hay khách hàng để đặt câu hỏi cho dự án phân tích dữ liệu
• Tìm kiếm, thu thập và kiểm tra tính chính xác của dữ liệu từ các nguồn khác nhau trong doanh nghiệp.
• Xử lý, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để loại bỏ các giá trị thiếu, sai sót hoặc không nhất quán
• Khám phá và phân tích dữ liệu với các công cụ phân tích để tìm ra các thông tin hữu có giá trị cho việc phát triển hoạt động kinh doanh với
• Mô hình hóa và đánh giá dữ liệu để kiểm tra các giả thuyết được đặt ra và đo lường hiệu quả của các chiến lược
• Trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ, bản đồ hay các Dashboard chi tiết để trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách sinh động và dễ hiểu
• Giải thích các kết quả phân tích dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị hành động cho khách hàng
• Cập nhật kiến thức và theo kịp xu hướng mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu

Lương bổng và cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst

Data Analyst hiện đang là một trong những nghề hot nhất hiện nay, vì tầm quan trọng của dữ liệu của mọi doanh nghiệp trong thời đại số hóa đang ngày càng được nâng cao. Theo báo cáo của Glassdoor, một công ty tuyển dụng có tiếng được thành lập vào năm 2007,  mức lương trung bình của Data Analyst tại Việt Nam là 12 triệu đồng/tháng ở cấp Junior, cao hơn mức lương trung bình của các nghề khác. Ngoài ra, Data Analyst cũng có nhiều cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp khi có kinh nghiệm lâu năm,  thực hành nhiều dự án phân tích và có thể trở thành Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst hoặc Data Manager tùy theo hướng phát triển của bản thân.

Xây dựng kỹ năng chuyên môn để trở thành Data Analyst

Các kỹ năng cho Data Analyst

Kỹ năng về toán thống kê

Toán thống kê là nền tảng của phân tích dữ liệu, giúp bạn hiểu, đánh giá và phân tích dữ liệu một cách khoa học và chính xác. Bạn cần nắm vững các khái niệm cơ bản như biến số, phân phối, giả thuyết, kiểm định, mô tả và suy luận thống kê. Ngoài ra,  bạn cũng có thể tìm hiểu thêm cách sử dụng các công cụ và phần mềm thống kê như Excel, SPSS, SAS, Smart PLS hoặc R để tính toán và phân tích dữ liệu.

Kỹ năng ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ lập trình là công cụ hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu, giúp bạn xử lý, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt. Bạn cần phải biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu như Python, R hoặc Matlab. Bên cạnh đó, việc sử dụng các thư viện và gói lập trình liên quan đến phân tích dữ liệu như NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, ggplot2,… cũng là điều vô cùng cần thiết giúp bạn tối ưu hóa quy trình và mở rộng khả năng phân tích của bạn qua nhiều góc nhìn khác nhau.

Kỹ năng về công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu SQL

SQL là ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu phổ biến nhất hiện nay, giúp bạn thu thập, lọc, sắp xếp và kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Muốn áp dụng SQL vào phân tích dữ liệu, bạn cần biết cách sử dụng các câu lệnh cơ bản từ SQL như SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, JOIN để truy vấn dữ liệu theo yêu cầu. Bạn cũng cần biết cách sử dụng các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL hoặc Oracle để lưu trữ và quản lý dữ liệu. Để tìm hiểu thêm về SQL, bạn có thể xem thêm một số bài viết của MDA tại đây.

Kỹ năng về các công cụ phân tích dữ liệu (Excel, Power BI, Tableau)

Các công cụ phân tích dữ liệu là những ứng dụng cho phép bạn xử lý và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng và tiện lợi. Việc học cách sử dụng các công cụ này là yêu cầu tối quan trọng để bạn có thể nhập, xem, chỉnh sửa và phân tích dữ liệu. Các công cụ phổ biến bạn nên biết là Excel, Power BI và Tableau. Đối với Excel, đây là công cụ xử lý số liệu không thể thiếu và phổ biến nhất của một Data Analyst, giúp xử lý công cụ thủ công với các nhóm dữ liệu nhỏ tốt. Còn Power BI và Tableau là các công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu thế giới, giúp bạn tạo ra các biểu đồ, bản đồ, Dashboard và báo cáo đẹp mắt và là sự hỗ trợ tuyệt vời giúp bạn tạo ra câu chuyện sinh động dựa trên các dữ liệu được phân tích (Data Storytelling).

Kỹ năng về Machine Learning và AI

Machine Learning và AI là các kỹ năng giúp bạn khám phá các xu hướng, mẫu và cơ hội mới trong dữ liệu, cũng như tạo ra các giải pháp thông minh và tự động hóa cho các vấn đề kinh doanh. Bạn cần phải biết cách sử dụng các thuật toán và mô hình Machine Learning như hồi quy, phân loại, phân cụm, nghiên cứu tăng cường, nghiên cứu sâu để phân tích dữ liệu một cách chính xác. Đồng thời, bạn cũng cần biết cách sử dụng các gói lập trình liên quan đến Machine Learning và AI như Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras hoặc OpenAI.

Kỹ năng mềm

Ngoài các kỹ năng chuyên môn, bạn cũng cần phải hoàn thiện một kỹ năng mềm để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp và có thể phối hợp tốt với các phòng ban trong công ty. Các kỹ năng mềm bạn cần phát triển  bao gồm:

• Kỹ năng tự học: Điều đặc biệt của ngành phân tích dữ liệu là luôn được cập nhật với sự phát triển của công nghệ nên bạn phải luôn cần có khả năng tự học và cập nhật kiến thức liên tục để theo kịp xu hướng mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. đúng đắn và hiệu quả của các phương pháp và kết quả phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm: Bạn cần có khả năng giao tiếp rõ ràng và thuyết phục để trình bày kết quả phân tích dữ liệu cho khách hàng hoặc các bộ phận khác trong công ty. Khi làm việc dữ liệu cùng các phòng ban trong công ty, bạn cần có khả năng làm việc nhóm và hợp tác tốt với các thành viên khác trong dự án.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Khi đối mặt với vấn đề và thách thức, bạn cần có khả năng giải quyết từng vấn đề một trong quá trình phân tích dữ liệu, như dữ liệu thiếu, sai sót, không nhất quán hoặc không đáp ứng yêu cầu. 

Định hướng học tập cho con đường trở thành Data Analyst

Định hướng học tập cho Data Analyst

Khóa học online đào tạo Data Analyst

Có rất nhiều khóa học online đào tạo Data Analyst trên nhiều nền tảng khác nhau. Các khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững các kiến thức và kỹ năng từ cơ bản đến nâng cao về phân tích dữ liệu, từ toán thống kê, lập trình, SQL, Excel, Power BI, Tableau cho đến Machine Learning.

Trong thời gian tới, Mastering Data Analytics sẽ mở thêm nhiều khóa học online trên website về phân tích dữ liệu như khóa học về Azure, Machine Learning, luyện thi các chứng chỉ của Microsoft… nếu các bạn đang tìm một nơi có lộ trình học bài bản, chất lượng và đầy đủ thì hãy theo dõi MDA trong thời gian sắp tới nhé. Nếu bạn muốn biết thêm thông tin khóa học hay thời gian mở lớp, đừng ngần ngại và liên hệ với MDA ngay nhé!

Các chứng chỉ chuyên nghiệp cho Data Analyst

Các chứng chỉ chuyên nghiệp là những minh chứng về năng lực và kiến thức của bạn trong quá trình học tập và làm việc ở  lĩnh vực phân tích dữ liệu. Đây sẽ là vũ khí vô cùng hữu ích giúp bạn tăng cường độ uy tín của bản thân và khả năng cạnh tranh khi tìm kiếm việc làm. Một số chứng chỉ chuyên nghiệp bạn có thể tham gia:

• [Microsoft Certified: Data Analyst Associate]: Chứng chỉ này sẽ xác nhận kỹ năng của bạn trong việc phân tích dữ liệu bằng công cụ Power BI của Microsoft. Bạn sẽ được kiểm tra về khả năng thiết kế và xây dựng các mô hình dữ liệu, biểu đồ, Dashboard và báo cáo bằng Power BI. Bên cạnh đó, Microsoft còn cung cấp nhiều chứng chỉ khác cho nhiều công cụ khác nhau phù hợp với nhu cầu của mỗi người.
• [SAS Certified Advanced Analytics Professional]: SAS cung cấp các chứng chỉ xác nhận kỹ năng của bạn trong việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích tiên tiến của SAS để khám phá và phân tích dữ liệu. Bạn sẽ được kiểm tra về khả năng sử dụng SAS để thực hiện các phân tích thống kê, Machine Learning, AI và tối ưu hóa. 
• [Google Analytics Individual Qualification (IQ)]: Đây là chứng chỉ sẽ xác nhận kỹ năng của bạn trong việc sử dụng Google Analytics để phân tích dữ liệu web và tối ưu hóa website. Bạn sẽ được kiểm tra về khả năng thiết lập, quản lý và diễn giải các số liệu từ Google Analytics. 

Sách và tài liệu tham khảo

Ngoài các khóa học online và các chứng chỉ chuyên nghiệp, bạn cũng có thể tự học Data Analyst bằng cách đọc các sách và tài liệu tham khảo về phân tích dữ liệu. Có rất nhiều nguồn sách và tài liệu hay trên thế giới có thể cung cấp cho bạn các kiến thức lý thuyết và thực hành mà các chuyên gia để lại ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Một số sách và tài liệu tham khảo bạn có thể tham khảo do MDA sưu tầm:

10 Cuốn Sách Giúp Bạn Cải Thiện Kỹ Năng Phân Tích

Sách về Data Analytics siêu hay, thú vị!

Cách xây dựng Portfolio chuyên nghiệp cho Data Analyst

Xây dựng Portfolio cho Data Analyst

Tầm quan trọng của Portfolio cho công việc Data Analyst

Xây dựng được Portfolio tốt sẽ giúp bạn nổi bật hơn trong số các ứng viên khác khi tìm kiếm việc làm Data Analyst. Portfolio giúp bạn thể hiện được khả năng phân tích dữ liệu của bạn một cách cụ thể và thực tế, chứ không chỉ là các lý thuyết hay chứng chỉ.

Dựa vào Portfolio,  bạn sẽ có tinh thần tự tin hơn khi phỏng vấn, có thể dựa vào các dự án được thể hiện trong portfolio để trả lời các câu hỏi liên quan đến kỹ năng, kinh nghiệm và quy trình làm việc của bạn. Ngoài ra, bạn cũng sẽ có thể minh họa cho nhà tuyển dụng thấy bạn đã giải quyết được những vấn đề gì và đạt được những kết quả gì với dữ liệu.

Cách tìm kiếm, lựa chọn và trình bày các dự án dữ liệu thực tế

Bạn có thể tìm kiếm các nguồn dữ liệu miễn phí và chất lượng trên Internet như Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search, World Bank Data hoặc Data.gov. Lưu ý trong việc tìm kiếm dữ liệu chính là bạn nên chọn các nguồn dữ liệu liên quan đến lĩnh vực hoặc ngành nghề mà bạn muốn làm việc, ví dụ như Marketing, tài chính, y tế, giáo dục… Ngoài ra, nguồn dữ liệu bạn chọn phải đủ chất lượng và uy tín thì mới có thể cho vào Portfolio. 

Sau khi chọn được nguồn dữ liệu, bạn cần đặt câu hỏi và mục tiêu cho dự án phân tích dữ liệu của bạn, để biết được bạn muốn giải quyết vấn đề gì và đạt được kết quả gì với dữ liệu. Bạn nên đặt câu hỏi và mục tiêu rõ ràng, cụ thể, đo lường được và có ý nghĩa cho kinh doanh. 

Tiếp theo bạn tiến hành phân tích dữ liệu được thu thập, khám phá, xử lý, mô hình hóa và đánh giá dữ liệu. Ở bước này, bạn cần sử dụng các công cụ và kỹ thuật phù hợp với loại dữ liệu, câu hỏi và mục tiêu của dự án. Bạn cũng cần ghi nhận và giải thích các quy trình, phương pháp và kết quả của bạn trong quá trình phân tích dữ liệu.

Cuối cùng, dữ liệu phân tích sẽ được trình bày trực quan hóa trong Portfolio của bạn để  kết quả phân tích dữ liệu được thể hiện một cách sinh động và dễ hiểu. Bạn cần sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Excel, Power BI, Tableau để tạo ra các biểu đồ, bản đồ, Dashboard và báo cáo. Bên cạnh đó, loại biểu đồ mà bạn chọn cùng cần phải phù hợp với loại dữ liệu, mục đích và thông điệp của bạn. Bạn cũng cần thêm các tiêu đề, nhãn, chú thích và giải thích cho các biểu đồ của bạn.

Kết luận

Trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp là một con đường thú vị và hấp dẫn nhưng cũng vô cùng chông gai. Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn cần phải thành thạo khá nhiều các kỹ năng chuyên môn từ toán thống kê, lập trình, cho đến Machine Learning và AI. Tuy nhiên, nếu vượt qua được những rào cản ban đầu bạn sẽ nhận được nhiều kết quả và thành tựu đáng mong đợi trong tương lai với mức lương vô cùng hấp dẫn.

Nếu bạn muốn trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp một cách nhanh chóng với lộ trình học bài bản nhất và chất lượng hàng đầu Việt Nam, hãy liên hệ và đăng ký khóa học Business Intelligence của MDA ngay hôm nay!

Để biết thêm thông tin về khóa học, hãy truy cập vào trang thông tin về khóa học Business Intelligence (No-Code) của MDA. Ngoài ra bạn cũng có thể liên hệ qua email hoặc liên hệ ZOA Mastering Data Analytics để được giải đáp miễn phí nhé!

Chia sẻ bài viết