Những Sai Lầm Khi Tự Học Data Analytics Dễ Mắc Phải

Mục Lục

Hiện nay có rất nhiều bạn theo học Data Analytics, học lập trình hay học kỹ năng sử dụng phần mềm. Nhưng khi đi vào thực tế phải giải quyết những vấn đề hay các bài toán được doanh nghiệp đặt ra, các bạn lại không biết phải bắt đầu từ đâu.

1. Không hệ thống được kiến thức

Thông thường khi các bạn muốn học về gì thì các bạn sẽ search về cái đó. Ví dụ toán, thống kê hay là cách sử dụng tool…. Nếu các bạn muốn học về Analytical Thinking (Tư duy phân tích) thì bạn có thể tìm đọc những research.

Những kiến thức được các bạn học một cách rời rạc và khi ráp vào những quy trình để làm thì bạn lại không biết mình sẽ làm như thế nào hay áp dụng ra sao để có thể ra được kết quả.

2. Không liên kết được các kiến thức đã học

Khi không thể liên kết các kiến thức đã học trong ngành data analytics, có thể xảy ra một số vấn đề như:

Khó khăn trong việc thu thập và sắp xếp dữ liệu.
Không thể phân tích và giải thích các kết quả của dữ liệu một cách chính xác.
Dẫn đến việc phát hiện ra kết quả sai lệch hoặc dự đoán không chính xác khi xử lý dữ liệu.
Thiếu khả năng đưa ra quyết định và giải quyết vấn đề hiệu quả dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Có thể gây ra những tổn thất nghiêm trọng cho doanh nghiệp khi áp dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu sai cách.

3. Cách để hạn chế những sai lầm khi tự học

Việc tự tìm hiểu và tự học là rất tốt nhưng bạn cũng cần lưu ý để tránh mắc phải những sai lầm khiến cho việc tự học của mình chậm đi. Dưới đây là một giải pháp để giúp bạn làm được điều đó.

Liên kết các kiến thức với nhau: Trong ngành data analytics (phân tích dữ liệu) có một kỹ năng rất quan trọng gọi là Connect the dots (Liên kết những điểm kiến thức). Kỹ năng này rất quan trọng với những người muốn kể câu chuyện dữ liệu hay. Khi muốn kể được câu chuyện hay bạn phải biết liên kết những điểm rời rạc lại với nhau như điểm A, điểm B, điểm C, điểm D… thì kỹ năng Connect the dots cũng áp dụng trong quy trình phân tích dữ liệu, bạn phải biết liên kết tất cả kiến thức và kỹ năng với nhau để ra sản phẩm cuối cùng.
Bắt đầu những dự án phân tích dữ liệu: Các bạn có thể bắt đầu từ những resource như Kaggle, Dataset Research. Họ có rất nhiều dữ liệu mẫu, bạn có thể dùng những bộ dữ liệu này để phân tích. Có rất nhiều công cụ để bạn phân tích như Python, R, Tableau, Qlik, SQL, Power BI… Tuy nhiên lúc mới bắt đầu học thì bạn cũng có thể sử dụng Excel cũng được. Việc luyện tập phân tích sẽ giúp bạn có thêm kinh nghiệm và suy nghĩ được nhiều ý tưởng.
Làm lại những bài phân tích mẫu: Bạn có thể làm lại những bài phân tích mẫu từ các cuộc thi về data analytics.
Học từ các chuyên gia trong ngành: Bạn có thể tham khảo kinh nghiệm từ những người có kinh nghiệm trong ngành hoặc tham gia những khóa học mà có những người có kinh nghiệm thực tế giảng dạy để họ truyền tải được nhiều kiến thức đến bạn hơn.

Xem thêm video TikTok do cô Phương Thảo chia sẻ tại đây:

@phuongthaoanalytics

Tự học DA sẽ hay vướng phải những khó khăn này #phuongthaodataanalytics #dataanalytics #daloteam #learnontiktok #tiktokmentor #bussiness #jobtips #fyp

♬ nhạc nền – Phuong Thao Analytics – Phuong Thao Analytics

Xem thêm bài viết khác tại đây:

Mastering Data Analytics tự hào là đơn vị đào tạo Kỹ năng Phân tích Dữ liệu Kinh doanh hàng đầu Việt Nam. Các khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh được khai giảng định kỳ hàng tháng. Với hai hình thức học: Online và Offline tạo điều kiện cho học viên linh hoạt sắp xếp thời gian. Truy cập Khóa học Business Intelligence để biết lịch khai giảng gần nhất. Với mọi thắc mắc về khóa học bạn có thể inbox Fanpage Mastering Data Analytics hoặc liên hệ hotline 0961 48 66 48 để được giải đáp miễn phí!