Học Ngành Gì Ra Làm Data Analyst
Trong thời đại 4.0, công nghệ kỹ thuật số và dữ liệu số đang trỗi dậy mạnh mẽ. Để đạt được hiệu suất kinh doanh tối ưu, các doanh nghiệp cần phải thực hiện phân tích và lựa chọn những thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu đã thu thập. Những người đảm nhiệm vai trò đó gọi là Data Analyst. Vậy Data Analyst là gì? Data Analyst làm gì? Hãy cùng VTI Academy tìm hiểu về Data Analyst thông qua bài viết dưới đây nhé!
Trong thời đại 4.0, công nghệ kỹ thuật số và dữ liệu số đang trỗi dậy mạnh mẽ. Để đạt được hiệu suất kinh doanh tối ưu, các doanh nghiệp cần phải thực hiện phân tích và lựa chọn những thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu đã thu thập. Những người đảm nhiệm vai trò đó gọi là Data Analyst. Vậy Data Analyst là gì? Data Analyst làm gì? Hãy cùng VTI Academy tìm hiểu về Data Analyst thông qua bài viết dưới đây nhé!
Kỹ năng Data Analysis và Data Exploration
Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc, việc nắm vững các kỹ năng phân tích dữ liệu là bước quan trọng đầu tiên. Các kỹ năng này bao gồm Data Analysis và Data Exploration. Bằng cách thực hiện phân tích và biến đổi dữ liệu, bạn có thể đưa ra các giải pháp hướng dẫn cho các vấn đề đó.
Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hợp tác với các bộ phận khác trong tổ chức để sử dụng dữ liệu trong quá trình đưa ra các quyết định quan trọng.
Tạo dashboard là một phương tiện quan trọng giúp mọi người tiếp cận dữ liệu quan trọng mà không cần phải có kiến thức chuyên môn về kỹ thuật. Dashboard và báo cáo thường bao gồm biểu đồ, bảng dễ hiểu, cung cấp các bộ lọc để theo dõi theo ngày.
Kỹ năng tạo Dashboard và báo cáo
Kỹ năng phân tích dữ liệu là một yếu tố quan trọng để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. Khả năng phân tích dữ liệu đòi hỏi khả năng xác định các mô hình, xu hướng và thông tin quan trọng trong tập dữ liệu.
Bằng cách áp dụng các phương pháp, kỹ thuật phân tích, bạn có khả năng tạo ra những insights có giá trị cho doanh nghiệp. Khả năng này không chỉ giúp bạn hiểu sâu về hoạt động của doanh nghiệp mà còn hỗ trợ quyết định chiến lược và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
Khi làm việc với dữ liệu phức tạp, bạn cần có khả năng phân tích một vấn đề thành các phần nhỏ hơn, tạo ra các khái niệm logic và xây dựng các quy trình phân tích có hệ thống.
Tư duy logic giúp bạn hiểu, phân tích các mẫu, tương quan và sự liên kết trong dữ liệu. Điều này làm cho việc tìm ra các giải pháp và insights chính xác trở nên dễ dàng hơn. Kỹ năng này cũng giúp bạn xây dựng các câu hỏi thử nghiệm, kiểm tra giả định, đảm bảo tính logic và khả thi của phân tích dữ liệu của bạn.
Trong quá trình làm việc với dữ liệu, bạn sẽ gặp phải các thách thức, vấn đề phức tạp cần được giải quyết. Khả năng này yêu cầu bạn có khả năng xác định nguyên nhân, phân tích tình huống và tìm ra các giải pháp hiệu quả.
Việc sử dụng các phương pháp phân tích và công cụ để nghiên cứu, đối chiếu, thử nghiệm sẽ giúp bạn tìm ra cách giải quyết các vấn đề phức tạp. Điều này không chỉ giúp cải thiện quy trình làm việc mà còn góp phần quan trọng trong việc đưa ra những quyết định thông minh dựa trên dữ liệu.
Xem thêm: KỸ NĂNG GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ: KHÁI NIỆM, PHƯƠNG PHÁP VÀ CÁCH CẢI THIỆN
Trong bất kỳ ngành nghề nào, việc chú ý đến chi tiết đều là yếu tố quan trọng. Đặc biệt, trong các ngành liên quan đến số liệu. Một lỗi nhỏ trong quá trình làm việc có thể ảnh hưởng đến chất lượng, độ chính xác của kết quả báo cáo. Thậm chí, những chi tiết nhỏ nhất cũng có thể mang trong mình tầm quan trọng lớn.
Vì vậy, khả năng tập trung vào chi tiết là điều cần được rèn luyện một cách cẩn thận. Tích cực rèn luyện khả năng này sẽ giúp bạn nâng cao độ chính xác, đảm bảo tính toàn vẹn, tạo sự tin tưởng trong quá trình làm việc và trình bày thông tin.
Kỹ năng giao tiếp đóng vai trò quan trọng để bạn có thể làm việc hiệu quả với đồng nghiệp. Đây là một kỹ năng mềm quan trọng đối với bất cứ ngành nghề nào. Dù bạn có khả năng phân tích tốt đến đâu, nó cũng sẽ trở nên vô giá trị nếu bạn không thể truyền đạt và thuyết phục đồng nghiệp hiểu, theo dõi ý tưởng của bạn. Kỹ năng giao tiếp giúp bạn tạo sự hiểu biết và hợp tác trong quá trình làm việc, góp phần quan trọng trong thành công của dự án.
Xem thêm: KỸ NĂNG GIAO TIẾP LÀ GÌ? 9 CÁCH CẢI THIỆN KỸ NĂNG GIAO TIẾP HIỆU QUẢ
Khoá học Data Analyst với Excel và Power BI
Khóa học Data Analyst của VTI Academy có khung chương trình đào tạo được thiết kế theo quy trình phân tích dữ liệu. Cung cấp nền tảng kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về Excel và Power BI để phân tích dữ liệu, vận dụng vào công việc thực tế hằng ngày.
Khoá học này sẽ trang bị kiến thức nền tảng vững chắc dành cho các bạn muốn chuyển sang ngành Data Analyst, giúp bạn hiểu được data analyst là gì và cách vận dụng excel, power BI vào quy trình phân tích dữ liệu. Sau khi học xong, bạn sẽ có thể:
Hi vọng bài viết này đã cung cấp được những thông tin hữu ích để giúp bạn hiểu được Data Analyst là gì, Data Analyst học ngành gì và học thêm ở đâu.
Follow thêm fanpage VTI Academy để cập nhật thêm những thông tin hữu ích về ngành CNTT và khám phá các khoá đào tạo hấp dẫn nhé!
Hiểu rõ lộ trình thăng tiến của Data Analyst, nắm vững yêu cầu, trách nhiệm của từng vị trí sẽ giúp bạn dễ dàng lựa chọn hướng phát triển sự nghiệp. Bài viết từ Nghề Nghiệp Việc Làm 24h sẽ gợi ý chi tiết về lộ trình thăng tiến của Data Analyst gồm: các cấp độ thăng tiến, yêu cầu về kỹ năng và mức lương tham khảo.
Nhiệm vụ của một Data Analyst là thu thập dữ liệu, sắp xếp hoặc phân tích chúng thành những thông tin dễ hiểu, dễ dùng (ví dụ: trực quan hoá, giúp ra quyết định nhanh, phân tích để điều chỉnh, cải tiến quy trình…).
Data Analyst có thể làm việc trong hầu hết mọi lĩnh vực ngành nghề: y tế, giáo dục, marketing, tài chính, khoa học…
Data Analyst đảm nhận các đầu việc như:
Mức lương của ngành Data Analyst
Ngành Data Analyst được coi là ngành có mức lương trung bình thuộc top đầu và cao hơn so với mức lương trung bình của nhiều ngành khác trong thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, mức lương của ngành Data Analyst sẽ thay đổi tuỳ vào kinh nghiệm làm việc, kỹ năng. Cụ thể:
Mức lương của ngành Data Analyst
Data Analyst là ngành hot, đem đến tiền năng về nghề nghiệp, thăng tiến cũng như là mức lương hấp dẫn. Hy vọng với những chia sẻ về ngành Data Analyst ở trên sẽ giúp bạn hiểu thêm về ngành nghề thú vị này nhé!
Mô tả công việc của Data Analyst
Data Analyst là chuyên gia trong việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích và insights để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Công việc của họ liên quan đến nhiều khía cạnh khác nhau của dữ liệu và bao gồm các hoạt động sau:
Mô tả công việc của Data Analyst
Business Analyst (Chuyên viên phân tích nghiệp vụ)
Công việc chính của các Business Analyst là xác định những dữ liệu có giá trị từ lượng thông tin đã thu thập, và dự đoán định hướng phát triển của doanh nghiệp trong tương lai.
Những chuyên viên Business Analyst là người trực tiếp làm việc với các lãnh đạo trong các lĩnh vực kinh doanh cụ thể cũng như các ban lãnh đạo cấp cao. Bằng cách sử dụng dữ liệu đã thu thập, họ có trách nhiệm dự đoán xu hướng, tối ưu hóa lợi nhuận và quản lý rủi ro cho các định hướng mà họ đề xuất.
Thuận lợi, khó khăn của ngành Data Analyst tại Việt Nam
Ngành Data Analyst đem đến nhiều thuận lợi nhất định, cụ thể:
Bên cạnh những thuận lợi ở trên thì ngành Data Analyst cũng có những khó khăn nhất định. Cụ thể:
Actuary (Chuyên gia về tính toán rủi ro bảo hiểm)
Đây là vị trí Data Analyst làm việc trong ngành bảo hiểm – với lượng lớn dữ liệu, nhiệm vụ của Actuary là tính toán về rủi ro, chi phí, đảm bảo lợi nhuận cho công ty.
Những kỹ năng cần học giúp lộ trình thăng tiến của Data Analyst lên “như diều gặp gió”
Data Analyst là một trong những lĩnh vực tiềm năng trong nhiều năm tới đồng thời có mức thu nhập cao so với mặt bằng. Nếu muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này, sau đây là những kiến thức và kỹ năng cần trau dồi.
Bước đầu tiên để trở thành Data Analyst là nắm vững những kiến thức nền tảng về:
+ Toán: tính toán, thống kê, xác suất…
+ Lập trình, xử lý dữ liệu. Bạn nên nằm lòng những ngôn ngữ lập trình như R hay Python.
+ Trực quan hoá, thống kê như: trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối, các phép kiểm định… Đây là cơ sở để bạn đưa ra những đánh giá và giải thích dữ liệu chính xác.
Bạn sẽ cần nắm vững những kỹ thuật về phân tích dữ liệu bạn cần nắm vững như: phân tích nhóm, chuỗi thời gian, hồi quy… Ngoài ra, bạn nên học thêm về machine learning với những thuật toán phổ biến gồm: Random Forests, Logistic Regression, Linear Regression, Decision Trees…
Những công cụ phân tích dữ liệu như Tableau, Power BI, Excel, Python libraries để xử lý dữ liệu, tạo biểu đồ…
Một mảng kiến thức quan trọng khác là SQL và Database. SQL là ngôn ngữ truy vấn được dùng phổ biến trong quản lý dữ liệu. Những khái niệm liên quan đến SQL bạn cần nắm vững như: SELECT, DELETE, INSERT, UPDATE…
Sau khi nắm vững những kiến thức, tiếp theo bạn nên thực hành thực tế. Cách thức chính là tạo, phân tích những tập dữ liệu nhỏ, đặt câu hỏi và rèn luyện tư duy phân tích.
Ngoài ra, khi đã có những kiến thức nền tảng, để bước chân vào nghề, bạn sẽ cần làm quen với các kỹ năng và kiến thức như:
