Lộ trình học Data Analyst dành cho người mới bắt đầu

Data Analysts chủ yếu tập trung vào việc thu thập, khai thác, chuyển đổi và xử lý các bộ dữ liệu nhằm tìm ra những vấn đề cốt lõi. Qua đó, họ có thể hiểu rõ hơn về hoạt động và tâm lý của người tiêu dùng, cung cấp các đề xuất phát triển phù hợp cho các dự án của công ty hoặc tổ chức. Nếu bạn muốn học Data Analyst nhưng không biết bắt đầu từ đâu, thì hãy cùng Megaweb Blog tham khảo ngay lộ trình học Data Analyst dành cho người mới bắt đầu nhé!

1. Học Data Analyst mất bao lâu?

Việc trở thành Data Analyst là một sự lựa chọn hấp dẫn đối với sinh viên ngành kinh tế hoặc những người từ các lĩnh vực khác muốn chuyển đổi sang lĩnh vực phân tích dữ liệu. Để học về Data Analyst, trung bình mất khoảng 4 tháng với 4 giai đoạn kỹ năng chính: chuẩn bị (preparation), khám phá (exploratory), mô hình hóa (modeling), và giao tiếp (communication).

Quá trình này không chắc chắn sẽ biến bạn thành chuyên gia Data Analyst ngay lập tức, nhưng nó hoàn toàn có thể giúp bạn có kiến thức cơ bản và trở thành thực tập sinh tốt nghiệp Data Analyst tại các doanh nghiệp.

4 tháng không phải là thời gian quá dài hoặc quá ngắn để học Data Analyst. Điều này phụ thuộc vào nền tảng kiến thức và khả năng học của mỗi người. Đi theo hướng sâu hơn vào các phần cụ thể sẽ giúp học viên đạt được mục tiêu ở các giai đoạn thời gian khác nhau. Để xác định lộ trình học phù hợp với khả năng cá nhân, bạn cần có cái nhìn rõ ràng, chính xác về nghề nghiệp Data Analyst.

2. Nghề Data Analyst là làm gì?

Data Analyst là những chuyên gia thực hiện công việc đánh giá, đánh bại và phân tích dữ liệu. Họ tiếp cận dữ liệu thô và biến nó thành những thông tin sâu sắc giúp các nhà lãnh đạo trong doanh nghiệp hoặc khách hàng ra quyết định quan trọng. Một Data Analyst có thể đảm nhiệm các vai trò như Business Intelligence Analyst hoặc Business Intelligence Developer.

Có ba lĩnh vực chính mà các Data Analyst thường lựa chọn làm việc, bao gồm công ty tài chính - ngân hàng, công ty dịch vụ ngoại vi/phần mềm và làm việc tự do như freelancer nhận các dự án cụ thể.

Nhiệm vụ cụ thể của một Data Analyst bao gồm:

• Xác định yêu cầu phân tích dữ liệu.
• Thu thập dữ liệu.
• Trích xuất và làm sạch dữ liệu.
• Thực hiện phân tích dữ liệu.
• Chuẩn bị báo cáo.

3. Hướng dẫn lộ trình học Data Analyst cho người mới

Người mới bắt đầu học học Data Analyst cần thành thạo công cụ

Đối với những người mới bắt đầu trong lĩnh vực Data Analyst, cách tiếp cận nhanh nhất là trở thành thành thạo với các công cụ liên quan đến dữ liệu. Để có nền tảng, bạn cần hiểu rõ về ba nhóm công cụ chính sau đây:

Công cụ trích xuất và trực quan hóa dữ liệu: Excel và Power Query là những công cụ giúp trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện các thao tác và tạo ra biểu đồ phù hợp với nhu cầu sử dụng.

Ngoài ra, một công cụ quan trọng mà bạn cần phải thành thạo nếu muốn trở thành Data Analyst chính là Power BI. Đây là công cụ cho phép hiển thị biểu đồ và hình ảnh, kết nối với các tập dữ liệu kinh doanh, tập dữ liệu lớn - điều mà bạn không thể làm được trong Excel.

Cơ sở quản trị dữ liệu: Là một chuyên viên phân tích, bạn sẽ thường xuyên thao tác CRUD (Create, Read, Update, Delete) trên cơ sở dữ liệu và phải biết cách quản lý chúng. SQL hiện nay là lựa chọn phổ biến nhất. Không có cơ sở quản trị dữ liệu nào linh hoạt và có khả năng mở rộng tốt hơn SQL.

Ngôn ngữ lập trình - Python hoặc R: Việc nắm vững và sử dụng thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ rất hữu ích. Mặc dù một số công ty không quá chú trọng vào ngôn ngữ lập trình cho vai trò phân tích, nhưng kiến thức tốt về lập trình sẽ rất tiện dụng trong công việc của một Data Analyst.

R và Python được khuyến nghị là hai ngôn ngữ nên biết khi học về data analysis. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Numpy, Pandas, Matplotlib trong Python và DPLYR, GGPLOT trong R.

Lộ trình học Data Analyst: Trau dồi tư duy phân tích BI để apply vào doanh nghiệp

Một trong những vị trí khởi đầu tại doanh nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là vai trò BIA (Business Intelligence Analysis - BIA, tức nhà phân tích dữ liệu kinh doanh).

Nhiệm vụ của BIA là phân tích các chỉ số dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như tương tác khách hàng, khảo sát thị trường và dữ liệu lịch sử như báo cáo tài chính của công ty,... Từ đó, BIA sẽ đề xuất các chiến lược kinh doanh hiệu quả.

Để thành công trong vai trò này, việc cần phải nâng cao kiến thức chuyên môn trong hai lĩnh vực chính:

Kỹ năng tư duy hệ thống, phân tích logic và giải quyết vấn đề hiệu quả: Công cụ chỉ là một phần, yếu tố quan trọng nhất để đạt được vị trí phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp chính là khả năng tư duy. Điều này không chỉ dựa vào việc đọc số liệu trên giấy tờ, mà còn yêu cầu khả năng quan sát, nghiên cứu và hiểu biết thực tế để phân tích hành vi "ẩn" của khách hàng. Các công cụ như Statistical Techniques và Visualization Skills có thể hỗ trợ đáng kể trong việc khai phá sâu hơn thông qua dữ liệu trực quan và báo cáo tự động.

Nâng cao kiến thức về thống kê - Statistics: Đối với mọi chuyên gia dữ liệu, khi học về data analysis, kiến thức về thống kê và toán học là điều không thể thiếu. Nếu thiếu kiến thức về số liệu thống kê và xác suất, người ta sẽ không thể diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả.

Một số chủ đề quan trọng về thống kê và xác suất bao gồm các chỉ số mô tả và suy luận. Trong quá trình học data analysis cho người mới, bạn có thể dành 2-3 tuần để hiểu rõ các kiến thức này trước khi áp dụng vào thực hành. Đây là giai đoạn quan trọng để bỏ thời gian tập trung và hiểu sâu hơn.

Lộ trình tự học Data Analyst: Nâng cao kỹ năng mềm, đầu tư vào CV và Portfolio cá nhân

Đương nhiên, khi xin việc trong bất kỳ lĩnh vực nào, kỹ năng mềm luôn đóng vai trò quan trọng. Đối với vị trí Data Analyst, bạn cần có khả năng tiếng Anh, giao tiếp hiệu quả, khả năng giải thích, thuyết trình, cũng như khả năng đặt câu hỏi,... Ngoài ra, nếu có cơ hội, hãy tham gia các dự án phân tích dữ liệu thực tế để thể hiện và nâng cao tất cả các kỹ năng mà bạn có.

Sau khi đã tích lũy đủ kỹ năng và kiến thức, việc cần làm tiếp theo là sắp xếp lại CV một cách có hệ thống, trực quan và rõ ràng.

Tập trung để thể hiện những điểm mạnh và kỹ năng của bạn trong lĩnh vực Data, và sắp xếp chúng một cách có tổ chức. Ví dụ, trong phần Portfolio, bạn nên trình bày các công cụ và ngôn ngữ lập trình mà bạn thành thạo như SQL, Python, Power BI theo từng phần riêng biệt.

Hãy liệt kê rõ các dự án hoặc bài tập nhỏ mà bạn đã thực hiện trong quá trình học tập để chứng minh bạn đã có kinh nghiệm thực hành. Đừng bỏ qua bất kỳ dự án nào liên quan đến việc xử lý dữ liệu mà bạn đã thực hiện hoặc đã tham gia!

Lộ trình tự học Data analyst: Rèn luyện để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp

Nếu bạn đang tìm kiếm một hướng phát triển chi tiết hơn trong lĩnh vực Data Analyst, việc tiến đến trở thành chuyên gia phân tích dự đoán hiệu suất kinh doanh (Predictive Analytics) thông qua công nghệ học máy (Machine Learning) là một lựa chọn rất hấp dẫn.

Đây được coi là một xu hướng tương lai của ngành phân tích dữ liệu, với khả năng dự đoán hành vi khách hàng rời bỏ thông qua việc áp dụng các thuật toán hồi quy (regression). Điều này giúp doanh nghiệp có thể thời kỳ đưa ra các giải pháp phù hợp, nhằm tối ưu hóa chi phí và tăng lợi nhuận.

Trên đây là lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu mà Megaweb muốn giới thiệu cho bạn. Hy vọng rằng thông qua bài viết của chúng mình sẽ giúp bạn tìm kiếm được lộ trình học phù hợp với bản thân mình nhé!

Xem thêm:

• Top 8 trung tâm đào tạo thiết kế đồ họa tốt nhất TPHCM
• Học Marketing có khó không? Làm Marketing là làm những gì?
• Học nghề thiết kế web có khó không? Đòi hỏi những yếu tố gì?
• Lập trình web là gì? Kiến thức về lập trình và thiết kế web
• Ngôn ngữ lập trình là gì? Ngôn ngữ lập trình web phổ biến nhất hiện nay