Không Thể Bỏ Qua 11 Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu Mà Một DA Cần Có

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

Ngày cập nhật: 10/02/2023

Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi? Một Data analyst chuyên nghiệp cần sở hữu những kỹ năng gì? Đó là một trong nhiều câu hỏi về nghề phân tích dữ liệu được các bạn đặt ra.

Trong bài viết này, Glints sẽ chia sẻ cho bạn 11 kỹ năng phân tích dữ liệu mà một DA cần có, hy vọng sẽ giúp bạn có nhiều thông tin hữu ích trên hành trình trở thành một DA.

Ngành phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là môn khoa học phân tích dữ liệu thô (raw data) để rút ra kết luận về lượng thông tin đó. Các kết luận thu được có thể được sử dụng để tối ưu quy trình nhằm tăng hiệu quả tổng thể của một đơn vị.

Bằng việc sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu giúp các chuyên gia không bị bỏ sót các xu hướng và số liệu trong khối thông tin. 

Cùng Glints tìm hiểu thêm để trở thành một Data analyst thì cần trang bị những kỹ năng phân tích dữ liệu và kiến thức gì trong phần dưới đây nhé.

Đọc thêm: Market Analysis Là Gì? Điều Gì Tạo Nên Market Analysis Hiệu Quả?

Tại sao một DA nên có các kỹ năng phân tích dữ liệu?

Với việc bùng nổ của việc sử dụng phân tích, các kỹ năng xử lý dữ liệu không còn chỉ là giá trị mà nó trở nên cần thiết. Điều quan trọng của những kỹ năng này chỉ trở nên quan trọng trong tương lai khi nhiều lĩnh vực và doanh nghiệp tham gia vào cuộc đua.

Dưới đây là 5 lý do mà bạn nên trang bị các kỹ năng và phương pháp phân tích dữ liệu:

• Tiếp thu kỹ năng giải quyết vấn đề 
• Cơ hội tìm kiếm một mức lương hấp dẫn trong tương lai
• Có khả năng phân tích ở bất kỳ lĩnh vực nào
• Phân tích dữ liệu ngày càng phát triển và đóng vai trò quan trọng hơn
• Phát triển các kỹ năng liên quan như kỹ năng giao tiếp, kỹ năng lãnh đạo, v.v

Kỹ năng cứng cần trang bị của một DA

Các Data analyst sử dụng các công cụ kỹ thuật để phân tích thông tin thô và phát triển những hiểu biết có ý nghĩa sâu sắc trong quá trình này. Đồng thời, các DA cũng chịu trách nhiệm loại bỏ dữ liệu bị hỏng, xác định dữ liệu chuẩn và chuẩn bị báo cáo cho cấp trên. 

Để thực hiện được điều này, người làm phân tích dữ liệu cần có bộ kỹ năng phân tích tốt nhất. Dưới đây là 9 kỹ năng cứng quan trọng mà một người làm DA cần tập trung trau dồi và phát triển.

Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa được hiểu đơn giản là khả năng trình bày dữ liệu thông qua đồ họa hoặc hình minh họa sao cho người xem dễ hiểu, dễ nắm bắt thông tin, ngay cả những người không được đào tạo về phân tích dữ liệu. 

Kỹ năng trực quan hóa giúp nhà phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về thực tế công ty, truyền tải những thông tin giá trị cho quản lý và thậm chí đưa ra định hướng quyết định tốt hơn cho tổ chức.

Khi sở hữu kỹ năng trực quan hóa dữ liệu, người phân tích dữ liệu có khả năng thực hiện nhiều điều ý nghĩa hơn các DA truyền thống. 

“Trực quan hóa dữ liệu sẽ thay đổi cách các nhà phân tích của chúng tôi làm việc với dữ liệu. Dự kiến họ sẽ phản hồi các vấn đề nhanh hơn. Và họ sẽ cần có khả năng tìm hiểu thêm thông tin chi tiết – nhìn dữ liệu theo cách khác, giàu trí tưởng tượng hơn. Trực quan hóa dữ liệu sẽ thúc đẩy việc sáng tạo khám phá dữ liệu” – một tác giả SAS insight cho biết.

Do đó, hiện nay, trực quan hóa dữ liệu là kỹ năng số một mà các nhà phân tích dữ liệu cần có khi bước chân vào thị trường lao động.

Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là một trong những kỹ năng phân tích dữ liệu cần có của một DA, đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc lắp ráp mô hình chức năng machine learning.

Khoảng 80% các nhà khoa học dành thời gian để làm sạch dữ liệu, bởi dữ liệu tốt sẽ thắng các thuật toán huyền ảo.

MATLAB

MATLAB là ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình hỗ trợ thực hiện thuật toán, thao tác ma trận, vẽ dữ liệu, v.v.

MATLAB cho phép các DA giảm thiểu thời gian xử lý dữ liệu và tạo điều kiện làm sạch và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng.

Đặc biệt, MATLAB có thể thực thi bất kỳ mô hình machine learning nào được xây dựng trong môi trường của nó trên nhiều nền tảng.

Các nhà phân tích dữ liệu không bắt buộc phải trang bị kỹ năng này, tuy nhiên việc sở hữu chức năng này là một điểm sáng trước mắt nhà tuyển dụng.

R

R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Cấu trúc và cú pháp của R được tạo ra nhằm hỗ trợ việc phân tích, R bao hàm một số các lệnh tổ chức dữ liệu cài sẵn, dễ được sử dụng theo mặc định.

Các doanh nghiệp cũng bị hấp dẫn bởi ngôn ngữ lập trình vì nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu phức tạp.

Python

Python là ngôn ngữ lập trình được nhiều nhà phân tích dữ liệu ưu tiên sử dụng bởi nó cung cấp một lượng lớn các thư viện chuyên biệt,  nhiều trong số đó liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Khả năng ứng dụng của Python để phát triển AI hết sức quan trọng. Thị trường phần mềm AI có mức tăng trưởng đáng kể hàng năm.

Chính vì vậy, hiểu biết Python là một kỹ năng mà các DA cần tập trung trau dồi và phát triển.

SQL và NoSQL

SQL ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc được tạo ra vào năm 1970 là một phương tiện tiêu chuẩn giúp truy vấn, xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong các công ty, SQL có một chỗ đứng vững chắc. Bởi chức năng và hiệu quả của SQL đã khiến nhu cầu và sự phổ biến của nó trong các công ty không có dấu hiệu sụt nhiệt trong thời gian gần. 

Đây cũng chính là câu trả lời cho những thắc về việc tại sao không dành nhiều thời gian để học tập Python, R hay các kỹ năng phân tích dữ liệu hiện đại khác như Deep Learning, Scala và Spark mà lại học ngôn ngữ cổ xưa – SQL.

Bên cạnh đó, nhà phân tích dữ liệu cũng cần chú ý vào việc xây dựng kỹ năng của mình với cơ sở dữ liệu NoSQL. NoSQL không tổ chức các tệp dữ liệu theo các đường quan hệ của SQL, các khung NoSQL có thể cấu trúc thông tin hiệu quả bằng bất kỳ cách nào, miễn là phương pháp đó không mang tính quan hệ.

Do vậy, không thể tìm ra một khung NoSQL tiêu chuẩn. Nếu bạn muốn biết thêm về NoSQL có thể thử nghiệm với một khuôn khổ như MongoDB, tổ chức cơ sở dữ liệu của nó dọc theo cấu trúc phân cấp linh hoạt thay vì quan hệ bảng.

Máy học

Việc có những hiểu biết về máy học (machine learning) sẽ giúp người làm công việc phân tích dữ liệu trở nên nổi bật hơn so với các đối thủ cạnh tranh.  

Nghiên cứu của Statista cho biết, trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán bao gồm các lĩnh vực đầu tư quan trọng. Mặc dù không phải tất cả các DA đều nhận thấy mình đang làm việc trong dự án máy học nhưng việc có hiểu biết nhất sẽ giúp ích rất nhiều cho nhà phân tích dữ liệu trong quá trình tìm kiếm việc làm.

Đại số tuyến tính và giải tích

Khi nhắc tới phân tích dữ liệu, việc kỹ năng phân tích dữ liệu – kỹ năng toán cao cấp xuất hiện là một điều không thể bàn cãi. Một số nhà phân tích còn lựa chọn chuyên ngành toán hoặc thống kê để hiểu rõ hơn về lý thuyết làm nền tảng cho thực hành phân tích trong thực tế.

Trong phân tích, hai lĩnh vực toán nổi bật nhất là đại số tuyến tính và giải tích. Đại số tuyến tính có ứng dụng trong machine learning và deep learning, nơi nó hỗ trợ các phép toán vectơ, ma trận và tensor. Bên cạnh đó, giải tích được sử dụng tương từ nhằm xây dựng các hàm mục tiêu/chi phí/tổn thất để các thuật toán đạt được mục tiêu của chúng.

Microsoft Excel

Mặc dù, việc nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng MS Excel có vẻ như không cần thiết. Thật vậy, Excel khá kho so với các nền tảng khác.

Tuy nhiên, nền tảng bảng tính Workhorse của MS đang có đến khoảng 750 triệu người trên toàn cầu sử dụng. Kỹ năng sử dụng Excel là một trong những kỹ năng được nhiều nhà tuyển dụng yêu cầu ứng viên cần có. 

Bên cạnh đó, Excel nổi trội hơn là tự động hóa một số tính năng và lệnh nhất định để phân tích dữ liệu tốt hơn. MS Excel sở hữu ngôn ngữ lập trình riêng – VBA, ngôn ngữ này được sử dụng để tạo ra macro hoặc các lệnh được ghi trước.

Khi được sử dụng đúng cách, ngôn ngữ lập trình VBA có thể giúp các nhà phân tích dữ liệu tiết kiệm rất nhiều thời gian trong các dự án lặp lại thường xuyên thực hiện như kế toán, bảng lương.

MS cũng phát triển công cụ phân tích ToolPak với tính năng lập mô hình thống kê và phân tích dữ liệu.

Đọc thêm: Cái Nhìn Toàn Cảnh Về Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Kỹ năng mềm mà DA cần có

Bên cạnh việc thành thạo các kỹ năng kỹ thuật phân tích dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu cũng cần chú ý vào việc phát triển hai kỹ năng mềm thiết yếu: Tư duy phản biện và giao tiếp.

Kỹ năng giao tiếp

Một người đảm nhận vị trí phân tích dữ liệu bên cạnh công việc chuyên môn của mình, họ cần có khả năng giải thích những phát hiện, kết luận rút ra được cho những người không có chuyên môn kỹ thuật. 

Để trở thành một DA giỏi, có nghĩa bạn cần trở thành người “song ngữ” – khả năng giải quyết các điểm kỹ thuật cao và giải thích rõ ràng kết quả thu được.

Tư duy phản biện

Chỉ nhìn vào dữ liệu thôi là chưa đủ, nhà phân tích dữ liệu cần hiểu và mở rộng hàm ý của nó. Một DA sở hữu kỹ năng tư duy phản biện, họ có thể suy nghĩ phân tích về dữ liệu, xác định các mẫu và trích xuất thông tin và có thể hành động từ thông tin có sẵn. Điều này đòi hỏi, Data analyst cần vượt lên trên và áp dụng bản thân vào tư duy thay vì chỉ xử lý.

Để trở thành một nhà tư duy phản biện có thể không dễ nhưng chúng ta hoàn toàn có thể trau dồi từng ngày bằng cách thử thách bản thân .

Tạm kết

Trên đây là những chia sẻ về 11 kỹ năng phân tích dữ liệu mà một nhà phân tích dữ liệu cần sở hữu, tập trung phát triển. Hy vọng qua bài viết này sẽ giúp bạn có thêm nhiều thông tin giá trị trên hành trình trở thành một DA chuyên nghiệp.

Theo dõi Glints để xem thêm nhiều thông tin hữu ích khác nhé!

GEC Excel Class

Có thể bạn cũng thích