Data Analyst Cần Học Gì? Những Điều Cần Biết Để Trở Thành Một Data Analyst

Ngày đăng: 03/11/2022 | Không có phản hồi

Ngày cập nhật: 10/02/2023

Sẽ không nói quá nếu cho rằng thế giới đang vận hành dựa trên Data. Điều này khiến Data Analyst – nhà phân tích dữ liệu, trở thành ngành nghề được quan tâm và theo đuổi nhiều nhất những năm gần đây.

Vậy để trở thành một Data Analyst cần học gì? Bạn cần nắm những kỹ năng cứng và kỹ năng mềm nào để có thể theo đuổi sự nghiệp phân tích dữ liệu? Hãy cùng Glints đi tìm câu trả lời thông qua bài viết dưới đây!

Data Analyst là gì?

Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu có vai trò thao tác và nghiên cứu dữ liệu để tìm cơ hội và cải tiến các vấn đề nghiên cứu ban đầu. Một nhà phân tích dữ liệu nắm giữ chìa khóa cho các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Điều này khiến họ trở thành một nhà phân tích có vai trò cực kỳ cốt lõi trong mọi tổ chức.

Công việc của một Data Analyst bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu có sẵn cho tổ chức mà họ làm việc. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm trang web của công ty, các nền tảng truyền thông xã hội, các ứng dụng tiêu dùng của công ty, v.v.

Phần lớn dữ liệu này có xu hướng không được sắp xếp theo một thứ tự hay trật tự cụ thể. Vì vậy, phần lớn chúng sẽ không thể sử dụng được cho nhiều mục đích khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có trách nhiệm làm sạch dữ liệu, tìm kiếm lỗi, loại bỏ dữ liệu không chính xác và điền vào các giá trị dữ liệu bị thiếu.

Chỉ sau giai đoạn làm sạch, các Data Analyst mới thực sự chuyển sang phân tích dữ liệu. Giai đoạn này liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và phương pháp thống kê khác nhau để khám phá những hiểu biết sâu sắc có thể dẫn đến các quyết định quan trọng trong kinh doanh. Trong một số trường hợp, các nhà phân tích dữ liệu có thể tiến hành phân tích để trả lời các câu hỏi cụ thể. 

Data Analyst cần học gì để có thể hành nghề

Vậy một Data Analyst cần học gì để có thể theo đuổi sự nghiệp trong ngành dữ liệu? Dưới đây là một số kỹ năng cần thiết của một Data Analyst thực thụ được Glints tổng hợp:

Data Visualization

Data Visualization hay trực quan hóa dữ liệu là khả năng trình bày các kết quả dữ liệu thông qua đồ họa hoặc các hình ảnh minh họa cụ thể. Kỹ năng này giúp bạn hiểu rõ hơn về thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu, ngay cả đối với những người không được đào tạo về phân tích dữ liệu. 

Với trực quan hóa dữ liệu, các Data Analyst có thể giúp ban lãnh đạo của doanh nghiệp xác định các mẫu và hiểu nhanh các ý tưởng phức tạp. Khả năng này cho phép bạn – nhà phân tích dữ liệu – hiểu rõ hơn về tình hình của công ty, truyền đạt những hiểu biết hữu ích cho các trưởng nhóm và thậm chí định hướng việc ra quyết định của công ty theo hướng tích cực.

Đọc thêm: Data Scientist Là Gì? Khám Phá Công Việc Của Một Data Scientist

Data Cleaning

Data Cleaning hay làm sạch dữ liệu là kỹ năng tiếp theo mà một Data Analyst cần phải học và nắm vững. Với một tập dữ liệu được làm sạch đúng cách, ngay cả các thuật toán đơn giản cũng có thể tạo ra những thông tin chi tiết đáng chú ý.

Mặt khác, dữ liệu không được làm sạch có thể tạo ra các mẫu gây hiểu lầm và khiến doanh nghiệp có những kết luận sai lầm. Chính vì vậy, một Data Analyst chuyên nghiệp cần có một bộ kỹ năng xử lý và làm sạch data hiệu quả.

MATLAB

MATLAB là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình, giúp hỗ trợ thực hiện thuật toán, thao tác ma trận và vẽ dữ liệu. Các doanh nghiệp làm việc với dữ liệu lớn đã bắt đầu chuyển sang MATLAB vì nó cho phép Data Analyst cắt giảm đáng kể thời gian xử lý trước dữ liệu và tạo điều kiện cho việc làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng. 

MATLAB còn có thể thực thi bất kỳ mô hình học máy nào được xây dựng trong môi trường của nó trên nhiều nền tảng khác nhau. Hiểu MATLAB không phải là kỹ năng bắt buộc đối với các nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, với các ứng dụng rộng rãi và tính hữu ích của nó, việc có hiểu biết nhất định về ngôn ngữ này có thể là điểm sáng trong mắt các nhà tuyển dụng.

R

R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu. Cú pháp và cấu trúc của R được tạo ra để hỗ trợ công việc phân tích. Nó bao gồm một số lệnh tổ chức dữ liệu cài sẵn và dễ sử dụng theo mặc định. Ngôn ngữ lập trình này cũng rất hấp dẫn trong mắt các doanh nghiệp vì nó có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu phức tạp.

Với tính phổ biến và chức năng của nó, học R nên nằm trong danh sách ưu tiên của bất kỳ Data Analyst nào có tham vọng phát triển sâu hơn nữa trong lĩnh vực data.

Python

Khả năng ứng dụng của Python để phát triển AI là đặc biệt quan trọng. Hiểu và vận dụng Python là một kỹ năng mà các Data Analyst cần phải cập nhật trong bối cảnh thế giới đang ngày càng quan tâm đến AI. Vì lẽ đó, Python mặc nhiên trở thành một trong số các kỹ năng được theo học nhiều nhất trong những năm gần đây.

SQL và NoSQL

Nếu bạn muốn tham gia vào lĩnh vực phân tích dữ liệu, có một số ngôn ngữ cơ sở dữ liệu mà bạn sẽ cần phải làm quen ngay từ đầu.

Đầu tiên và quan trọng nhất chính là Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, được biết đến nhiều hơn bởi từ viết tắt của nó – SQL. Trong phân tích hiện đại, SQL vẫn tồn tại như một phương tiện tiêu chuẩn để truy vấn và xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Mặc dù nắm các nguyên tắc cơ bản của một ngôn ngữ có mục đích chung như Python hoặc R là rất quan trọng, nhưng việc bỏ qua SQL sẽ làm giảm tiềm năng phát triển trong lĩnh vực dữ liệu của một Data Analyst.

SQL Developer có một chỗ đứng nhất định trong các công ty trên toàn thế giới. Hãy học SQL, nếu không phải vì chức năng của nó, thì là vì triển vọng công việc của bạn. Các phiên bản SQL có thương hiệu như MySQL mang đến cơ hội hiểu sâu hơn về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.

Mặt khác, bạn cũng nên tập trung vào việc bổ sung kiến thức của mình với cơ sở dữ liệu NoSQL. Các hệ thống NoSQL không tổ chức các tập dữ liệu của chúng theo các đường quan hệ của SQL. Các khung NoSQL có thể cấu trúc thông tin một cách hiệu quả theo bất kỳ cách nào, miễn là phương pháp này không bị ràng buộc bởi tính quan hệ. 

Machine Learning

Mặc dù Machine Learning hay máy học không phải là một kỹ năng giúp bạn làm sạch dữ liệu hoặc học một ngôn ngữ lập trình, nhưng hiểu được nó có thể giúp một Data Analyst trở nên cạnh tranh trong lĩnh vực tuyển dụng phân tích dữ liệu.

Mặc dù không phải tất cả các nhà phân tích dữ liệu đều mong muốn làm việc trong các dự án máy học. Nhưng hiểu biết chung về các công cụ và khái niệm liên quan có thể giúp bạn có lợi thế hơn so với các đối thủ cạnh tranh trong quá trình tìm việc.

Microsoft Excel

Nắm vững Excel khá khó so với các nền tảng khác. Tuy nhiên, nền tảng bảng tính workhorse của Microsoft được ước tính có khoảng 750 triệu người dùng trên toàn thế giới. Thuật ngữ “Kỹ năng Excel” thường xuyên xuất hiện trong JD cho các công việc được đăng trên các dịch vụ tuyển dụng như Glints. Đối với tất cả các khả năng chuyên biệt của mình, Excel được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp.

Hơn nữa, Excel còn nổi trội với một số tính năng tự động hóa và lệnh nhất định để phân tích dữ liệu tốt hơn. Excel có ngôn ngữ lập trình riêng – VBA. Và ngôn ngữ này được sử dụng để tạo macro hoặc các lệnh ghi trước. Khi được triển khai chính xác, VBA có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho các Data Analyst trong các dự án lặp đi lặp lại thường xuyên như kế toán, bảng lương hoặc quản lý dự án.

Tư duy phản biện

Để trở thành một Data Analyst thì chỉ nhìn vào dữ liệu thôi là chưa đủ. Bạn cần hiểu và mở rộng hàm ý của nó ra ngoài những con số. Với tư duy phản biện, bạn có thể suy nghĩ, phân tích về dữ liệu, xác định các mẫu và trích xuất thông tin cũng như có được sự hiểu biết sâu sắc từ thông tin bạn có trong tay. 

Trở thành một Data Analyst với tư tưởng phản biện có thể khó, nhưng bạn có thể trau dồi những kỹ năng như vậy bằng cách thử thách bản thân. Lần tới khi bạn thấy mình phải đối mặt với một nhiệm vụ hoặc bài tập phân tích, hãy thử nghĩ xem – ý nghĩa đằng sau khuôn mẫu bạn thấy là gì? Dữ liệu nói gì về những gì đã được hoàn thành? Nó chỉ ra những thiếu sót nào? Đừng bỏ qua tầm quan trọng của việc trau dồi kỹ năng tư duy phản biện khi bạn chuẩn bị cho sự nghiệp trong lĩnh vực Data.

Kỹ năng viết và giao tiếp

Khả năng giao tiếp ở nhiều dạng khác nhau là một kỹ năng quan trọng khác cần học của Data Analyst. Viết, nói, giải thích và lắng nghe là tất cả các kỹ năng giao tiếp sẽ giúp bạn thành công trong bất kỳ vai trò phân tích dữ liệu nào.

Giao tiếp là chìa khóa khi cộng tác với đồng nghiệp. Ví dụ, trong một cuộc họp khởi động với các bên liên quan trong kinh doanh, kỹ năng lắng nghe cẩn thận sẽ giúp bạn hiểu các phân tích mà họ yêu cầu. Tương tự, trong quá trình triển khai dự án, bạn có thể cần phải giải thích một chủ đề phức tạp cho những người không chuyên về kỹ thuật.

Giao tiếp bằng văn bản cũng cực kỳ quan trọng – đặc biệt là khi bạn đang viết bản tóm tắt phân tích hoặc giải thích một khám phá trong quá trình phân tích dữ liệu của mình. Giao tiếp rõ ràng và trực tiếp là một kỹ năng sẽ thúc đẩy sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực Data. Đó có thể chỉ là một kỹ năng “mềm”, nhưng đừng đánh giá thấp nó.

Các kỹ năng phân tích tốt nhất sẽ trở nên vô giá trị nếu bạn không thể giải thích ý nghĩa của chúng và thuyết phục đồng nghiệp hành động theo ý tưởng của bạn.

Kỹ năng giải quyết vấn đề

Là một Data Analyst, bạn sẽ phải đối mặt với các vấn đề, lỗi và rào cản mỗi ngày. Có thể giải quyết vấn đề và thoát khỏi chúng là một kỹ năng quan trọng giúp nâng cao giá trị của bạn với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Dù trong hoàn cảnh nào, các kỹ năng giải quyết vấn đề sẽ là một tài sản đáng kinh ngạc đối với bất kỳ Data Analyst nào.

Lời kết

Vậy là Glints đã cùng bạn đi tìm câu trả lời cho vấn đề Data Analyst cần học gì. Hy vọng bài viết trên sẽ cung cấp cho bạn nhiều thông tin hữu ích trong quá trình theo đuổi ngành Data. Nếu có hứng thú với các chủ đề tương tự, hãy cùng đón chờ thêm nhiều content bổ ích khác đến từ Glints bạn nhé!

GEC Excel Class IT

Có thể bạn cũng thích