Những Thách Thức Khi Chuyển Ngành Học Data

Mục Lục

Ngày càng có nhiều công ty chuyển sang sử dụng Big data và phân tích dữ liệu (Data Analytics) để mở đường và thứ họ cần là những chuyên gia dữ liệu có tay nghề cao để biến điều đó thành hiện thực.

Những vai trò thú vị này đòi hỏi phải được đào tạo và học hỏi liên tục, khiến nhiều người đã dần dần học hỏi và tìm hiểu về data để có mong muốn được chuyển ngành để chạy theo đam mê hoặc đáp ứng nhu cầu thị trường nghề nghiệp.

Vậy chúng ta sẽ gặp phải những thách thức cần vượt qua và những cơ hội nào cần nắm bắt khi bắt đầu chuyển ngành học data hay không?

Data Analysis và Data Analyst là gì?

Data analysis là quá trình phân tích dữ liệu. Bắt đầu từ việc xác định, thu thập dữ liệu thô, làm sạch, chuyển hóa thành dữ liệu tinh gọn. Sau đó tìm mối liên hệ để kết nhiều nguồn lại với nhau. Tiếp tục dữ liệu được phân tích bằng các statistical techniques (kĩ thuật thống kê) và mô hình machine learning. Kết quả phân tích sẽ được trình bày thành những câu chuyện trong các báo cáo, nhằm đưa ra những thông tin giá trị, hỗ trợ thiết thực cho việc ra quyết định trong kinh doanh.

Data analysis là quá trình phân tích dữ liệu

Data analyst chính là người sẽ kể câu chuyện thông qua dữ liệu từ quá trình trên. Hiểu theo cách tổng quát nhất, để có đưa ra được insights thì người Data analyst phhải thực hiện. Bắt đầu từ Data preparation (cleaning, profiling, transform) -> Data exploratory(analyzing) -> Modeling & Evaluation -> Communication of insights.

Những thách thức khi chuyển ngành học Data

những thách thức học data

1. Thách thức về công cụ và ngôn ngữ công nghệ sử dụng

Đối với việc phân tích dữ liệu, bạn phải làm việc với rất nhiều công cụ như Tableau, PowerBI trong việc Visualize, SQL trong việc truy vấn, xử lý dữ liệu, Python để mã hóa dữ liệu,… Tuy nhiên, không phải DA nào cũng cần biết sử dụng hết các công cụ và ngôn ngữ công nghệ trên. Tùy vào tính chất công việc và kỹ năng chuyên môn, một người làm phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các công cụ linh hoạt để phục vụ cho công việc của mình.

2. Khó khăn về giải quyết vấn đề

Công cụ là phương thức để Data Analyst có thể chuyển hóa, xử lý hàng trăm cho đến hàng triệu cột dữ liệu dễ dàng hơn. Nhưng chắc chắn một điều rằng, công cụ vẫn mãi chỉ là công cụ, sẽ có những ưu điểm và hạn chế nhất định. Nếu DA chỉ dừng lại ở việc biết các tác vụ của công cụ thì ai cũng đều giỏi và đều có thể làm phân tích số. Điều khác biệt lớn nhất chính là ở tư duy và kỹ năng giải quyết vấn đề. Có tư duy tốt, bạn sẽ biết vận dụng công cụ thông minh và từ đó, khai thác tối ưu được dữ liệu, phục vụ nhu cầu cho doanh nghiệp.

Nếu không giỏi thống kê cũng là 1 khó khăn đối với DA

“Mặc dù các con số không nói dối, nhưng trên thực tế, chúng có thể được sử dụng để đánh lừa với sự thật nửa vời. Điều này được gọi là “sử dụng sai số liệu thống kê”.

Đồng ý rằng, các công cụ như PowerBI, Tableau là “chiến thần” trong việc phân tích dữ liệu. Nhưng mọi thứ của chúng đã được thiết lập hoàn chỉnh, được tự động hóa với những chỉ số cố định, bảng dữ liệu phục vụ các bài toán được biết trước một định nghĩa trên các bảng điều khiển. Tuy nhiên, kết quả bạn nhận được sau khi phân tích vẫn có thể sai lệch nếu bạn lấy mẫu sai, bỏ qua đường cơ sở hoặc sử dụng dữ liệu không đủ mức độ tin cậy. Chính vì vậy, kỹ năng thống kê là cực kỳ quan trọng để tăng độ tin cậy cho dữ liệu bạn sử dụng.

3. Trình độ tiếng anh

Có thể nói, khả năng ngoại ngữ là điểm yếu của nhiều DA. Công việc không đòi hỏi bạn phải quá thông thạo nhưng ít nhất bạn phải có khả năng nghe, hiểu, giao tiếp trong công việc và có đủ vốn từ vựng chuyên ngành.

4. Áp lực công việc

Học tập và làm việc trong ngành công nghệ thông tin thì bạn phải luôn sẵn sàng đối mặt với những căng thẳng. Dữ liệu và số là những đầu việc không hề dễ xử lý.

Bên cạnh đó, một trong những lo ngại lớn của Data Analyst là việc làm thêm giờ, hằng ngày đều có deadline cần xử lý,… Điều này cũng gây nên nhiều áp lực lên công việc của bạn.

Cơ hội của Data Analyst tại Việt Nam

data analyst và những cơ hội

1. Nghề nghiệp

Công việc đầu tiên của bạn nếu theo đuổi lĩnh vực khoa học dữ liệu ở Việt Nam có thể là một Data Analyst cấp cơ sở. Nếu bạn có một số kinh nghiệm với các kỹ năng phân tích có thể chuyển giao từ công việc trước đây, bạn có thể được thuê làm nhà phân tích dữ liệu.

Khi bạn có kinh nghiệm với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể có cơ hội để thăng tiến sự nghiệp của mình theo một vài hướng khác nhau. Tùy thuộc vào mục tiêu và sở thích của mình, bạn có thể tiến bộ trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, quản lý, tư vấn hoặc với nhiều vai trò dữ liệu chuyên biệt hơn.

Nhiều nhà khoa học dữ liệu (Data Science) thường bắt đầu với tư cách là Data Analyst. Nhiều nhà khoa học dữ liệu cũng có bằng về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan. Mặc dù bằng cấp có thể không quá cần thiết, nhưng nó có thể đồng nghĩa với việc bạn sẽ nhận được nhiều cơ hội việc làm hơn.

Một con đường sự nghiệp phổ biến khác của các nhà phân tích dữ liệu là chuyển sang các vị trí quản lý. Bạn có thể bắt đầu với tư cách là một Data Analyst trước khi thăng tiến lên nhà phân tích cấp cao, giám đốc phân tích, giám đốc phân tích hoặc thậm chí là giám đốc dữ liệu (CDO).

2. Mức lương và đãi ngộ

Mức lương của một Data Analyst sơ cấp tại Việt Nam rơi vào khoảng 10 triệu đồng/tháng. Đây là một mức lương khởi điểm tương đối cao so với mặt bằng chung. Không những thế, con số này có thể gia tăng nhanh chóng dựa trên kinh nghiệm và kỹ năng của bản thân.

Một Senior Data Analyst hoàn toàn có thể nhận mức lương từ 20 đến 40 triệu đồng/tháng. Ngoài ra, bạn còn có thể linh động làm việc cho nhiều dự án khác nhau cùng một lúc. Điều này giúp nâng tổng thu nhập trong một tháng của một nhà phân tích dữ liệu lên rất cao và khó đo lường cụ thể.

Tạm kết

Trong nguy cơ có cơ hội, để có thể theo đuổi ngành data và trở thành một data analyst bạn trau dồi nhiều kiến thức hơn nữa, vì công nghệ và kiến thức của ngành data là luôn luôn cập nhật, luôn luôn đổi mới.

Tham gia 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 giúp bạn có thể phát triển bản thân và dễ dàng vượt qua những thử thách để tiến tới thành công.

Sau khóa học Business Intelligence tại Mastering Data Analytics, học viên thỏa điều kiện sẽ được gửi tặng khóa học tặng kèm (chuỗi video recording do chính Giảng viên biên soạn, có kèm theo Samples Data và Curriculum Slides) sau đây:

SQL For Business Intelligence trị giá 4 triệu đồng.
Coding DAX (Building flexible business measures) trị giá 5 triệu đồng.
Python in Power BI (tài liệu hoàn thiện 90% đang được cập nhật) do chính Giảng viên biên soạn, các chuỗi video này có kèm theo Samples Data và Curriculum Slides.

Source: Glints