Học Gì Để Trở Thành Data Analyst, Data Scientist Năm 2023? – Phần 2

Trong phần 1 của bài viết Học gì để trở thành Data Analyst, Data Scientist, chúng ta đã biết về nhóm kiến thức cần thiết cho Data Analyst, Data Scientist, cũng như tìm hiểu chi tiết về 2 nhóm kiến thức Lập trình và Thống kê. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về 2 nhóm kiến thức tiếp theo là Khoa học dữ liệu và Trực quan hóa dữ liệu.

3. Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực khá mới nhưng phát triển rất nhanh trong những năm gần đây. Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn cần phải nắm vững kiến thức về khoa học dữ liệu, hiểu cách thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Bạn có thể học về khoa học dữ liệu từ nhiều nguồn trên internet hoặc các trang web cung cấp khóa học như DataCamp, Coursera, Udemy…

Ngoài ra, dưới đây là một số tài nguyên để bạn có thể học khoa học dữ liệu:

Ngôn ngữ lập trình: Bạn nên học ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến để phân tích dữ liệu như Python hoặc R. Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong khoa học dữ liệu với nhiều thư viện hỗ trợ, trong đó có thư viện Pandas để phân tích và xử lý dữ liệu. R cũng là một ngôn ngữ lập trình phổ biến được sử dụng cho các nghiên cứu thống kê và phân tích dữ liệu. Bạn có thể học Python và R trên các trang web như DataCamp hoặc trang chính thức của Python và R.
Cơ sở dữ liệu: Bạn cần nắm vững các khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu, cách thiết kế cơ sở dữ liệu, và cách sử dụng các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu như MySQL hoặc PostgreSQL. Bạn có thể học các khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu trên trang W3Schools hoặc học cách sử dụng MySQL hoặc PostgreSQL trên trang Udemy.
Máy học: Máy học là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Bạn cần nắm vững các kỹ thuật máy học như phân loại, cụm, và dự đoán. Bạn có thể học các kỹ thuật máy học trên trang Machine Learning Mastery hoặc trang chính thức của scikit-learn, một thư viện Python phổ biến cho máy học.
Thực hành: Thực hành là rất quan trọng để bạn có thể cải thiện kỹ năng của mình. Hãy bắt đầu với các bài tập và dự án khoa học dữ liệu đơn giản và sau đó chuyển sang các dự án phân tích dữ liệu lớn hơn. Bạn có thể tìm kiếm các dự án thực tế trên các website như Kaggle.

Một cách khác nhanh hơn, có thể giúp bạn áp dụng được ngay, chính là tham gia khóa học Business Intelligence của Mastering Data Analytics. Khóa học này dành cho các anh/chị muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu mà không cần thi đầu vào. 80% nội dung của khóa học này là hướng dẫn về kỹ thuật phân tích (Descriptive & Diagnostics Techniques Taxonomy), khai phá dữ liệu, tạo dashboard báo cáo, tìm insight giá trị, kể chuyện với dữ liệu (Storytelling Framework), thống kê kinh doanh, tư duy phân tích (Analytical Thinking Framework in Data Analytic) và 20% là technical skills.

Sau khóa học, học viên thỏa điều kiện sẽ được gửi tặng bộ tài liệu hướng dẫn chuyên sâu, gồm chuỗi video recording về SQL (SQL For Business Intelligence), Coding DAX (Building flexible business measures), Python in Power BI (tài liệu đang được cập nhật) do chính Giảng viên biên soạn, các chuỗi video này có kèm theo Samples Data và Curriculum Slides.

Cuối cùng, để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn cần tiếp tục học tập và nâng cao kỹ năng của mình bằng cách đọc sách, tài liệu và các bài báo khoa học mới nhất về khoa học dữ liệu. Bạn cũng nên tham gia các cộng đồng chia sẻ kiến thức về khoa học dữ liệu, và các sự kiện học tập như hội thảo và hội nghị.

Dưới đây là một số tài liệu và khóa học về khoa học dữ liệu mà bạn có thể tham khảo:

Coursera’s Data Science Specialization
edX’s Data Science MicroMasters
Kaggle

4. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một trong những kỹ năng quan trọng của một Data Analyst. Nó giúp bạn truyền tải thông tin một cách trực quan và dễ hiểu hơn, giúp cho quá trình phân tích dữ liệu trở nên hiệu quả hơn và thu hút sự quan tâm của người đọc. Dưới đây là một số lời khuyên và nguồn học để chuẩn bị cho mục đích này:

Học các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Có rất nhiều công cụ để trực quan hóa dữ liệu, bao gồm Tableau, Power BI, Excel và Python. Tùy theo mục đích và mức độ phức tạp của dữ liệu mà bạn đang làm việc, bạn có thể chọn công cụ phù hợp. Bạn có thể bắt đầu với các công cụ miễn phí như Power BI Desktop, Tableau Public hoặc Google Data Studio để làm quen với các tính năng cơ bản của trực quan hóa dữ liệu.
Bạn cũng được học về cách trình bày ý tưởng phân tích (Data Visualization & Storytelling) trong chương 5 của khóa học Business Intelligence. Cụ thể, các bạn sẽ được học các kiến thức sau:
- Lý thuyết cơ bản về trực quan hóa dữ liệu (Fundamentals of Data Visualization & Storytelling).
- Những nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu (Essential Visualization Principles).
- Phân biệt Insights với những nhận xét về dữ liệu, điều kiện để quan điểm phân tích là 1 Insight, các kỹ thuật tìm Insights, mẹo phân tích được tích lũy qua kinh nghiệm làm việc.
- Nguyên tắc và phương pháp, kỹ năng cần thiết để thiết kế Dashboard, Data Story chuyên nghiệp và khoa học.
- Visualize & Analyze Data trên Modern Excel vs Power BI – Part 3&4 in PL-300/DA-100 Program.
- Triển khai dự án BI (Deploy and Maintain Deliverables) – Part 5 in PL-300/DA-100 Program.
Tìm hiểu về các loại biểu đồ: Để truyền tải thông tin một cách hiệu quả, bạn cần phải biết cách sử dụng các loại biểu đồ phù hợp. Các loại biểu đồ thường được sử dụng bao gồm biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ scatterplot và biểu đồ bản đồ. Bạn có thể tìm hiểu về các loại biểu đồ và cách sử dụng chúng trên các trang web như Data-to-Viz hoặc Information is Beautiful. Đặc biệt, cũng trong khóa học Business Intelligence của Mastering Data Analytics, bạn sẽ được tặng kèm các tài liệu như thư viện Power BI 400 ~ 500 charts và hướng dẫn cách sử dụng, gần 20 videos hướng dẫn step-by-step cách vẽ và đọc hiểu chart.
Học cách thiết kế trực quan: Thiết kế cũng là một yếu tố quan trọng. Bạn cần phải chọn màu sắc, kiểu chữ và các yếu tố khác để tạo ra một trang trực quan hấp dẫn và dễ đọc. Bạn có thể tìm hiểu về thiết kế trực quan trên các website như Visualising Data hoặc Storytelling with Data.
Thực hành: Để trở thành một Data Analyst giỏi về trực quan hóa dữ liệu, bạn cần phải thực hành nhiều. Bạn có thể tìm kiếm các tập dữ liệu công khai trên các website như Kaggle hoặc UCI Machine Learning Repository và thực hiện các bài tập trực quan hóa dữ liệu. Ngoài ra, MDA cũng đã chia sẻ miễn phí tài liệu Database Mô Phỏng Data Warehouse Thực Tế, các bạn truy cập vào bài viết để nhận tài liệu nhé
Tham gia cộng đồng: Tham gia vào các cộng đồng trực tuyến như Data Visualization Society hay trên các mạng xã hội như Twitter, LinkedIn, Facebook để học hỏi từ những người có kinh nghiệm và chia sẻ kinh nghiệm của bạn. Sau khóa học, học viên BI sẽ được gia nhập vào Cộng đồng Alumni Group_Business Intelligence Program_Mastering Data Analytics để cập nhật thêm kiến thức và giao lưu với các nhân sự khác cùng ngành.
Đọc sách và tài liệu: Ngoài các nguồn học trực tuyến, bạn cũng có thể đọc sách và tài liệu về trực quan hóa dữ liệu để có những kiến thức bổ ích. Một số cuốn sách hay về trực quan hóa dữ liệu bao gồm “The Grammar of Graphics” và “Data Visualization: A Practical Introduction”.
Thực hiện các dự án thực tế: Các dự án này có thể bao gồm việc phân tích dữ liệu cho các công ty hoặc tổ chức phi lợi nhuận, hoặc việc phân tích dữ liệu cho các dự án cá nhân của bạn. Thực hiện các dự án này sẽ giúp bạn áp dụng kiến thức của mình vào thực tế và cải thiện kỹ năng của mình.

Trực quan hóa dữ liệu là một mảng rộng và đa dạng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, và việc học hỏi và thực hành là rất quan trọng để trở thành một Data Analyst thành công trong lĩnh vực này.

5. Kỹ năng mềm

Kỹ năng mềm là những kỹ năng phi kỹ thuật liên quan đến tư duy, truyền thông, lãnh đạo, quản lý thời gian và sự thích nghi, và rất quan trọng trong lĩnh vực Data Analyst. Dưới đây là một số kỹ năng quan trọng:

Tư duy phân tích: Bạn cần phải có khả năng suy luận, tập trung vào chi tiết, tìm hiểu và giải thích những ý nghĩa của dữ liệu.
Kỹ năng truyền thông: Bạn cần phải có khả năng thuyết phục, trình bày ý tưởng và giải thích những khái niệm phức tạp và kết quả phân tích dữ liệu cho những người không có kiến thức chuyên môn.
Lãnh đạo và quản lý thời gian: Khi bạn phải làm việc độc lập hoặc cùng với một nhóm. Bạn cần phải có khả năng lãnh đạo, phân công công việc và quản lý thời gian hiệu quả để đảm bảo tiến độ dự án được hoàn thành đúng hạn.
Sự thích nghi: Bạn sẽ phải làm việc với những dữ liệu phức tạp, môi trường làm việc thay đổi liên tục và đòi hỏi phải thích nghi với những thay đổi đó. Bạn cần phải có khả năng thích nghi và sẵn sàng học hỏi những công nghệ mới để cải thiện kỹ năng của mình.
Kỹ năng giao tiếp: Là một trong những kỹ năng mềm quan trọng nhất cho một Data Analyst. Đó là khả năng truyền tải thông tin một cách rõ ràng, hiệu quả và đúng mục đích với đối tượng người nhận thông tin, tạo ra một môi trường giao tiếp mở và hiệu quả, và biết lắng nghe và đối đáp với người khác một cách tôn trọng.
Kỹ năng hợp tác và làm việc nhóm: Là một Data Analyst, bạn sẽ phải làm việc với cả đồng nghiệp và các bên liên quan. Bạn cần phải có khả năng hợp tác, làm việc nhóm và đưa ra những ý kiến đóng góp để đảm bảo dự án được hoàn thành thành công.
Sự tỉ mỉ và trung thực: Bạn cần phải đảm bảo rằng những kết quả phân tích của mình là chính xác và đáng tin cậy.
Kỹ năng giải quyết vấn đề: Bạn cần phải có khả năng giải quyết vấn đề, tìm kiếm giải pháp và áp dụng những kỹ năng của mình để giải quyết vấn đề.
Tinh thần cầu tiến: Bạn cần phải có khả năng luôn học hỏi, cập nhật các công nghệ mới và nâng cao kỹ năng của mình để đáp ứng được những yêu cầu thay đổi của ngành.

Ngoài những kiến thức và kỹ năng trên, bạn có thể tham gia các khóa học, đọc sách và học các chứng chỉ để cải thiện kỹ năng của mình.

Có rất nhiều resources để học Data Analytics. Các bạn có thể tự học thông qua các nguồn có sẵn hoặc tham gia khóa học Data Analytics. Tham khảo Tổng Hợp 17 Sources Học SQL Miễn Phí Trong Phân Tích Dữ Liệu hoặc Tự Học Data Analytics Với Kỹ Năng ”Connecting The Dots”

Việc tham gia khóa học Data Analytics sẽ giúp các bạn rút ngắn thời gian học hỏi. Giảng viên sẽ chia sẻ cho bạn kiến thức và kinh nghiệm được đúc kết trong quá trình làm việc. Hãy nhớ, bạn cần chọn lựa trung tâm đào tạo có chất lượng thật sự. Đặc biệt, khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh (Business Intelligence/ Data Analytics) không chỉ dạy cách sử dụng tool và kiến thức hàn lâm. Khóa học này đào tạo cho học viên kỹ năng Data Analytics bài bản và chuyên nghiệp.

Đặc biệt, khóa học Business Intelligence/ Data Analytics được khai giảng thường xuyên. Mỗi lớp học thu hút hơn 100 anh/chị học viên đang là người trong và ngoài ngành Data Analysis. Sau gần 3 năm hoạt động, chính thức khai giảng 37 khóa học public cho hơn 1200 học viên.