Data Analytics là gì? Những điều hay ho bạn nên biết về Data Analytics và Data Analyst

>> Xem thêm:

• 21 Phần Mềm Quản Lý KPI Miễn Phí, Hiệu Quả Nhất 3/2023
• Data Warehouse là gì? Thông tin tổng quan về Kho dữ liệu

Ngày nay, khi thời đại Công nghệ số lên ngôi, cơ hội việc làm trong lĩnh vực công nghệ càng trở nên rộng mở. Và Data Analytics là một trong số những lĩnh vực công nghệ được quan tâm nhất hiện nay. 

Mức lương hấp dẫn, thị trường làm việc ổn định và cơ hội thăng tiến cao,… là những lý do khiến bạn nên cân nhắc bước chân vào lĩnh vực này. Vậy Data Analytics là gì? Tại sao Data Analytics lại quan trọng? Cùng TopOnSeek tìm hiểu ngay các thông tin này nhé!

Tìm hiểu thêm:

• KOL là gì? 8 Cách Trở Thành KOL Chuyên Nghiệp Đỉnh Cao
• Big data là gì? Lợi ích của nó mang lại cho doanh nghiệp của bạn | TopOnSeek
• KOC là gì? Sự khác biệt giữa hai làn sóng Marketing KOC và KOL?
• API là gì? Những đặc điểm nổi bật của API mà bạn cần biết
• QC là gì? QC là làm gì?
• Developer là gì? Chìa khóa để trở thành Developer chuyên nghiệp
• Kỹ năng mềm là gì? Kỹ năng mềm gồm những gì?
• Phần mềm KPI là gì? TOP 21 phần mềm kpi phổ biến 2022
• Hướng dẫn cách tạo kênh Youtube kiếm tiền đơn giản, nhanh chóng

1. Data Analytics là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình cơ học và thuật toán, giúp xử lý dữ liệu thô cho con người.

>>>Xem thêm: SQL là gì? Những điều cần biết về ngôn ngữ SQL

2. Hiểu rõ hơn về Data Analytics

Phân tích dữ liệu là một thuật ngữ rộng bao gồm nhiều loại phân tích dữ liệu. Kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể áp dụng cho bất kỳ loại thông tin nào, với mục đích đưa ra cái nhìn sâu sắc hơn, từ đó cải thiện mọi thứ. Phân tích dữ liệu tiết lộ các xu hướng và số liệu vốn có thể sẽ bị mất đi trong khối lượng thông tin khổng lồ. Các thông tin sau khi trải qua quá trình phân tích dữ liệu sẽ được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình, nhằm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.

Ví dụ:

Các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy (runtime), thời gian ngừng hoạt động (downtime) và hàng đợi công việc cho nhiều máy khác nhau, sau đó phân tích dữ liệu để lập kế hoạch tốt hơn cho khối lượng công việc và để máy móc hoạt động với công suất cao nhất.

>>> Xem thêm:

[Cập nhật 2023] QA là gì? QC là gì? Nhiệm vụ và khác biệt giữa QA và QC

Data Science là gì? Tố chất cần có của một Data Scientist

3. Tại sao Phân tích dữ liệu lại quan trọng?

Ngoài chỉ ra những điểm nghẽn trong sản xuất, phân tích dữ liệu còn có thể làm được nhiều điều hơn thế. Các công ty game sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho những người chơi, để giữ người chơi tích cực hoạt động trong game. Các công ty content sử dụng nhiều phân tích dữ liệu giống nhau để giữ chân bạn click vào trang của họ. Phân tích dữ liệu giúp người làm content xem hay sắp xếp lại nội dung để có thêm một lượt view hoặc một cú nhấp chuột.

Phân tích dữ liệu rất quan trọng vì nó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất công việc. Triển khai phân tích dữ liệu vào mô hình kinh doanh đồng nghĩa với việc các công ty có thể giảm chi phí bằng cách xác định cách kinh doanh hiệu quả hơn và lưu trữ một lượng dữ liệu lớn hơn. Một công ty cũng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả, phân tích xu hướng và sự hài lòng của khách hàng để có thể sản xuất các sản phẩm, dịch vụ mới tốt hơn. 

>>> Tham khảo thêm: UI UX là gì? Sự khác nhau giữa UI UX design

4. Phân biệt Data Analytics và Data Analysis

Data Analysis là quá trình nghiên cứu một tập dữ liệu nhất định (một cách chi tiết), chia dữ liệu thành các thành phần nhỏ, nghiên cứu các tệp con và xác định mối quan hệ của chúng với nhau. Còn Data Analytics là một thuật ngữ phổ quát hơn, bao gồm việc quản lý toàn bộ dữ liệu, trong đó có thu thập, làm sạch, tổ chức, lưu trữ, quản lý và phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của các công cụ kỹ thuật. Nói cách khác, Data Analysis là một quy trình hay phương pháp, còn Data Analytics là một ngành khoa học bao quát.

Từ đó suy ra, Data Analytics là một thuật ngữ rộng hơn và bao gồm Data Analysis như một tập hợp con. Cả Data Analysis và Data Analytics đều có ý nghĩa quan trọng, giúp doanh nghiệp ước tính khách hàng chính xác, tiếp cận đúng đối tượng và thu được kết quả tốt nhất bằng cách sử dụng ngân sách tiếp thị. Cả hai đều giúp các doanh nghiệp tìm hiểu và phân tích dữ liệu khách hàng, nắm bắt cơ hội và insights khách hàng để ra những quyết định hiệu quả.

>>> Xem thêm: Competitor Analysis là gì? 10+ Cách thực hiện phân tích cạnh tranh hiệu quả

5. Những công việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu

Mức lương cao, thị trường làm việc ổn định và nhiều cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp,… là những lý do khiến Phân tích dữ liệu trở thành lĩnh vực được nhiều người quan tâm. Bạn theo học ngành Tài chính, Kinh tế, Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính, Quản lý thông tin,… và có mong muốn làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu? Dưới đây là một số công việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu bạn có thể tham khảo: 

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Data Analyst là gì? Data Analyst hay còn gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, chịu trách nhiệm thu thập và tổ chức các bộ dữ liệu lớn sau đó phân tích và sử dụng phân tích của mình để đưa ra những kết luận kinh doanh cụ thể, đó có thể là cách định giá sản phẩm hiệu quả, cắt giảm chi phí hay cải thiện khả năng giữ chân khách hàng. Chuyên viên phân tích dữ liệu cũng chịu trách nhiệm quản lý tất cả những thứ liên quan đến dữ liệu, bao gồm báo cáo, phân tích dữ liệu và tính chính xác của dữ liệu vào.

Phân tích dữ liệu thường cần bằng cử nhân trong các lĩnh vực liên quan đến phân tích, như Toán học, Thống kê, Tài chính hay Khoa học máy tính. Ngoài ra, cũng có các khóa học đào tạo về phân tích dữ liệu giúp bạn có thể “đặt chân” vào lĩnh vực này.

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Trong khi trách nhiệm chính của một chuyên viên phân tích dữ liệu là kiểm tra và phân tích dữ liệu, thì chức năng chính của một kỹ sư khoa học dữ liệu là tạo ra khuôn khổ để phân tích đó xảy ra. Công việc này bao gồm triển khai các mô hình và thuật toán thống kê, chạy kiểm tra và thử nghiệm dữ liệu, phát triển các sản phẩm dữ liệu và liên tục tối ưu hóa các khuôn khổ của chúng để phân tích dữ liệu tốt hơn Mọi giai đoạn đều hướng tới việc đưa ra kết luận kinh doanh chính xác nhất.

Công việc này yêu cầu bằng cử nhân Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê, Kỹ thuật hoặc các lĩnh vực liên quan.

Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Intelligence Analyst)

Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để cải thiện một tổ chức, doanh nghiệp. Công việc bao gồm thu thập, tổ chức và phân tích cả dữ liệu nội bộ và bên ngoài ngành, rồi sử dụng dữ liệu đó để xác định các xu hướng, mô hình hoặc các vấn đề tiềm ẩn cần được giải quyết. Ngoài ra, các chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh còn chuyển phân tích dữ liệu của họ thành các chiến lược có thể thực hiện để cải thiện hoạt động kinh doanh và trình bày phân tích chiến lược đó với ban lãnh đạo.

>> Xem thêm: Business Analyst (BA) là gì? Làm gì để trở thành một BA thực thụ?

Marketing Analyst

Vị trí Marketing Analyst có trách nhiệm giúp các công ty hiểu rõ hơn về khách hàng và thị trường. Nói chung, công việc của một Marketing Analyst là phân tích các tập dữ liệu liên quan đến nhân khẩu học mục tiêu của công ty (bao gồm nghiên cứu thị trường, xu hướng mua hàng và khảo sát khách hàng), sau đó sử dụng phân tích để phát triển các chiến lược nhằm giúp các công ty kết nối tốt hơn với khách hàng mới và tiếp thị hiệu quả hơn đến khách hàng hiện tại.

Nhân viên Marketing Analyst cũng cần trình bày những phát hiện của họ cho lãnh đạo cũng như các đồng nghiệp trong bộ phận Marketing và các bộ phận phi kỹ thuật khác. Vì vậy, họ cần có khả năng chuyển các phân tích của mình thành các báo cáo, biểu đồ và các tài liệu dễ hiểu và dễ thực hiện.

>>>> Xem thêm: Hướng dẫn cách push code lên git chi tiết, đơn giản

6. Một số thuật ngữ trong lĩnh vực Data Analytics

Mọi lĩnh vực đều có vốn từ vựng chuyên ngành của riêng nó, và Data Analytics cũng vậy. Dưới đây là một số thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực Phân tích dự liệu:

Data mining: Khai phá dữ liệu là trọng tâm của Data Analytics, đề cập đến toàn bộ quá trình tìm kiếm, xác định các mẫu và xu hướng thông qua dữ liệu. Data mining là một lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính. Bạn có thể tìm hiểu rõ hơn tại Wikipedia.

Data visualization: Trực quan hóa dữ liệu là việc trình bày dữ liệu và thông tin dưới dạng biểu đồ, sơ đồ, hình ảnh hoặc bảng để truyền đạt thông tin một cách nhanh chóng và chính xác.

Big data: Đề cập đến các tập dữ liệu lớn và phức tạp chứa dữ liệu có cấu trúc (structured data) và dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data), với khối lượng và tốc độ dữ liệu đến ngày càng tăng. Dữ liệu lớn đặc biệt liên quan đến việc lưu trữ, di chuyển, cập nhật, truy vấn và tổng hợp dữ liệu đó.

Data modelling: Mô hình hóa dữ liệu là quá trình vạch ra các cách thức mà dữ liệu cần lưu chuyển. Sử dụng văn bản, ký hiệu, các mối quan hệ giữa các luồng dữ liệu phức tạp và chuyển động của chúng để có thể hiểu được ở mức độ cơ bản hơn. 

Dashboard: Dashboard là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được các chuyên viên Data Analyst sử dụng để chuyển đổi tất cả dữ liệu họ nhận được thành biểu đồ và đồ thị. 

Data cleaning/data cleansing: Làm sạch dữ liệu là thao tác loại bỏ dữ liệu có nguy cơ làm cho phân tích bị bóp méo hoặc không chính xác. Dữ liệu chưa được làm sạch sẽ khiến bạn đưa ra những quyết định sai lầm.

7. Các loại hình Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu được chia thành bốn loại hình cơ bản:

Descriptive analytics – Phân tích mô tả: 

Phân tích mô tả trả lời cho câu hỏi về những gì đã xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Số lượt view có tăng lên hay không? Doanh số tháng này có cao hơn tháng trước hay không?

Diagnostic analytics – Phân tích chẩn đoán:

Phân tích chẩn đoán tập trung nhiều vào lý do tại sao một điều gì đó lại xảy ra. Loại hình phân tích này có liên hệ mật thiết với các dữ liệu đa dạng đầu vào và một ít  giả thuyết. Ví dụ, Thời tiết có ảnh hưởng đến doanh số bán bia không? Hay chiến dịch tiếp thị gần đây nhất có tác động đến doanh số bán hàng không?

Predictive analytics – Phân tích dự đoán: 

Phân tích dự đoán cho biết những gì có khả năng xảy ra trong thời gian tới. 

Doanh số bán hàng có tăng vào mùa hè nóng bức vừa qua hay không? Và rằng có bao nhiêu mô hình dự báo thời tiết dự đoán sẽ có một mùa hè nóng bức trong năm nay?

Prescriptive analytics – Phân tích đề xuất:

Phân tích đề xuất gợi ý một quá trình hành động. Ví dụ, nếu mức đo lường trung bình của 5 mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết là trên 58% sẽ có khả năng mùa hè năm nay rất nóng, thì chúng ta nên tăng ca làm việc tại nhà máy bia và thuê thêm một bể chứa để tăng sản lượng sản xuất.

Phân tích dữ liệu làm nền tảng cho nhiều hệ thống kiểm soát chất lượng trong thế giới tài chính, bao gồm cả chương trình Six Sigma đang ngày càng phổ biến. Nếu bạn không đo lường đúng một thứ gì đó, cho dù đó là trọng lượng của bạn hay số lượng sai sót một phần triệu trong một dây chuyền sản xuất thì gần như cũng không thể tối ưu hóa nó.

Một số lĩnh vực đã áp dụng việc sử dụng phân tích dữ liệu, trong đó có ngành du lịch và khách sạn, nơi mà việc thay đổi luôn diễn ra một cách nhanh chóng. Ngành công nghiệp này có thể thu thập dữ liệu khách hàng để tìm ra các vấn đề, và nếu có vấn đề phát sinh, sẽ biết vấn đề nằm ở đâu và cách khắc phục những vấn đề đó.

Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe kết hợp việc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc (Structured Data) và dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data), đồng thời sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra những quyết định nhanh chóng. Tương tự, ngành Bán lẻ (Retail industry) sử dụng lượng dữ liệu phong phú để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của người mua hàng. Thông tin mà các Nhà bán lẻ thu thập và phân tích có thể giúp họ xác định xu hướng, giới thiệu sản phẩm và tăng lợi nhuận. 

>>>>> Xem thêm: Trend Analysis: Thấu hiểu hành vi tìm kiếm của người dùng

8. Quá trình Phân tích dữ liệu

Quá trình Phân tích dữ liệu bao gồm một số bước sau :

1. Bước đầu tiên là xác định các yêu cầu dữ liệu hoặc cách dữ liệu được nhóm. Dữ liệu có thể được phân tách theo độ tuổi, nhân khẩu học, thu nhập hoặc giới tính. Giá trị dữ liệu có thể là số hoặc được chia theo danh mục.

2. Bước thứ hai trong phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu. Thao tác này có thể được thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như máy tính, nguồn trực tuyến, camera, nguồn môi trường hoặc thông qua nhân viên.

3. Một khi dữ liệu được thu thập, nó phải được tổ chức sắp xếp để có thể phân tích. Việc này có thể làm trên bảng tính hoặc một dạng phần mềm khác có thể lấy dữ liệu thống kê.

4. Sau đó, dữ liệu sẽ được làm sạch trước khi phân tích. Thao tác này đảm bảo  dữ liệu được làm sạch và kiểm tra để không có sự trùng lặp hoặc lỗi nào xảy ra, tất cả đều phải hoàn chỉnh. Bước này giúp sửa bất kỳ lỗi nào trước khi dữ liệu được chuyển đến một nhà phân tích dữ liệu để phân tích.

9. Phương pháp phân tích dữ liệu

Có một số phương pháp và kỹ thuật phân tích khác nhau mà nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng để xử lý dữ liệu và trích xuất thông tin. Một số phương pháp phổ biến nhất là những phương pháp sau đây:

9.1 Phân tích hồi quy (Regression analysis) 

Phương pháp này đòi hỏi phải phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc để xác định cách thay đổi của một biến này có thể ảnh hưởng đến sự thay đổi của một biến khác.

9.2 Phân tích nhân tố (Factor analysis) 

Phân tích nhân tố đòi hỏi phải lấy một tập dữ liệu lớn và thu nhỏ nó thành một tập dữ liệu nhỏ hơn. Mục tiêu của kỹ thuật này là cố gắng khám phá các xu hướng tiềm năng mà nếu không sử dụng phương pháp phân tích nhân tố thì sẽ khó nhìn thấy hơn.

9.3 Phân tích theo nhóm (Cohort analysis) 

Phân tích theo nhóm là quá trình chia nhỏ tập dữ liệu thành các nhóm dữ liệu giống nhau, thường được chia thành nhân khẩu học khách hàng. Việc này sẽ giúp các nhà phân tích dữ liệu và những người dùng phân tích dữ liệu đi sâu hơn vào các con số liên quan đến một tập hợp con dữ liệu cụ thể.

9.4 Mô phỏng Monte Carlo 

Phương pháp này mô phỏng xác suất các kết quả khác nhau có thể xảy ra. Thường được sử dụng để giảm thiểu rủi ro và ngăn ngừa tổn thất, những mô phỏng này kết hợp nhiều giá trị và biến số,  thường có khả năng dự báo hiệu quả hơn các phương pháp phân tích dữ liệu khác.

9.5 Phân tích chuỗi thời gian (Time series analysis) 

Phân tích chuỗi thời gian theo dõi dữ liệu theo thời gian và củng cố mối quan hệ giữa giá trị của điểm dữ liệu và sự xuất hiện của điểm dữ liệu. Kỹ thuật phân tích dữ liệu này thường được sử dụng để phát hiện các xu hướng theo chu kỳ hoặc để lập các dự báo tài chính.

>>>> Xem thêm: Git commit là gì? Cách sử dụng Git commit chi tiết

10. Công cụ phân tích dữ liệu

Ngoài một loạt các phương pháp tiếp cận toán học và thống kê để xử lý các con số, phân tích dữ liệu đã phát triển nhanh chóng về khả năng công nghệ. Ngày nay, các nhà phân tích dữ liệu có nhiều công cụ phần mềm  khác nhau giúp thu thập dữ liệu, lưu trữ thông tin, xử lý dữ liệu và báo cáo kết quả một cách nhanh chóng.

Phân tích dữ liệu luôn có mối quan hệ chặt chẽ với bảng tính và Microsoft Excel. Ngày nay, các nhà phân tích dữ liệu cũng thường tương tác với các ngôn ngữ lập trình thô để chuyển đổi và thao tác cơ sở dữ liệu. Các nguồn mở ngôn ngữ như Python thường được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng. Các công cụ cụ thể hơn để phân tích dữ liệu như phân tích dữ liệu với R có thể được sử dụng để phân tích thống kê hoặc mô hình đồ họa.

Các nhà phân tích dữ liệu cũng được trợ giúp khi báo cáo hoặc truyền đạt các phát hiện. Cả Tableau và Power BI đều là các công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu để biên dịch thông tin, thực hiện phân tích dữ liệu và phân phối kết quả thông qua dashboard và report (báo cáo).

Ngoài Tableau và Power BI, một số công cụ khác cũng có thể hỗ trợ các nhà phân tích dữ liệu. SAS là một nền tảng phân tích có thể hỗ trợ khai thác dữ liệu, trong khi Apache Spark là một nền tảng mã nguồn mở (open-source) hữu ích để xử lý các bộ dữ liệu lớn. Các nhà phân tích dữ liệu hiện có nhiều sự lựa chọn về công nghệ để nâng cao hơn nữa giá trị mà họ mang lại cho công ty của mình.

>>>>> Xem thêm: Google Analytics 4: Tương lai của phân tích dữ liệu

11. Làm thế nào để trở thành một Data Analyst?

Nếu bạn thích làm việc với các con số và giải đáp các câu đố, thì Phân tích dữ liệu là một trong những công việc phù hợp với bạn. 

Ngày nay, bạn có thể tìm thấy một chuyên viên Data Analyst trong tất cả các ngành nghề. Đối với lĩnh vực đang có nhu cầu cao như Phân tích dữ liệu, bạn không cần phải lo lắng về công việc đầu tiên của mình sau khi ra trường. Những chia sẻ sau đây sẽ giúp bạn – một newbie mới bước chân vào môi trường chuyên nghiệp hay đang có ý định chuyển sang một nghề nghiệp mới, nhận biết rõ hơn về cách để trở thành một chuyên viên Data Analyst.

>>>Xem thêm: Ngôn ngữ lập trình là gì?

11.1 Có kiến thức nền tảng

Nếu bạn là một người mới trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, bạn nên bắt đầu với những kiến thức cơ bản trong lĩnh vực này. Tìm hiểu tổng quan về Phân tích dữ liệu giúp bạn quyết định xem nghề nghiệp này có phù hợp với mình hay không, đồng thời trang bị cho bản thân các kỹ năng sẵn sàng cho công việc.

Trước đây, hầu hết đầu vào các vị trí Phân tích dữ liệu đều yêu cầu bằng cử nhân. Mặc dù ngày nay vẫn còn nhiều vị trí yêu cầu bằng cấp, nhưng không hẳn doanh nghiệp nào cũng yêu cầu như vậy. Bạn có thể phát triển kiến ​​thức nền tảng và làm đẹp CV của mình với các loại bằng Toán học , Khoa học máy tính hoặc một số lĩnh vực liên quan khác, bạn cũng có thể học những gì bạn cần thông qua các chương trình ví dụ như chương trình cấp chứng chỉ chuyên nghiệp, các chương trình đào tạo hoặc các khóa tự học.

11.2 Xây dựng kỹ năng kỹ thuật (kỹ năng cứng)

Để có được một công việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, yêu cầu bạn phải có một số kỹ năng kỹ thuật cụ thể. Cho dù bạn đang học chuyên ngành tại đại học, học nghề, hay thậm chí là tự học, thì đều là những kỹ năng cần thiết để ứng tuyển một công việc.

Xem qua một số danh sách các công việc cùng vai trò mà bạn muốn làm trong tương lai, sau đó tập trung vào học tập. Đó có thể là Ngôn ngữ lập trình (programming languages) hoặc Công cụ trực quan hóa (visualization tools).

Ngoài những kỹ năng cứng, nhà tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng mềm, chẳng hạn như Kỹ năng giao tiếp (bạn có thể được yêu cầu trình bày những phát hiện của mình cho những người không có nhiều kiến ​​thức chuyên ngành) hay Khả năng giải quyết vấn đề và Kiến ​​thức lĩnh vực trong ngành bạn muốn làm việc.

11.3 Tham gia những dự án với “real data” (dữ liệu thực)

Cách tốt nhất để học cách tìm kiếm giá trị trong dữ liệu chính là trực tiếp làm việc với nó. Bạn nên theo học các chương trình cấp bằng hoặc các khóa học bao gồm các dự án thực hành sử dụng các tập dữ liệu thực. Bạn cũng có thể tìm những bộ dữ liệu công khai miễn phí để thiết kế các dự án của riêng mình. 

>>>> Xem thêm: Git là gì? Các thuật ngữ và câu lệnh Git quan trọng với lập trình viên

11.4 Xây dựng portfolio cho công việc

Khi bạn làm việc với các tập dữ liệu hoặc hoàn thành các bài tập thực hành về dữ liệu trong lớp học, hãy nhớ ghi lại thành tích tốt nhất vào portfolio. Portfolio là tài liệu thể hiện kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng. Một portfolio đẹp sẽ giúp bạn có được công việc mong muốn. 

11.5 Cải thiện kỹ năng trình bày

Một chuyên viên Data Analyst không chỉ tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật của phân tích dữ liệu, mà còn phải chú trọng về kỹ năng giao tiếp. Một trong những yếu tố quan trọng khi làm việc với tư cách là một Data Analyst chính là trình bày những phát hiện của bản thân cho những người ra quyết định và các bên liên quan khác trong công ty. Khi bạn có thể kể một câu chuyện bằng dữ liệu, bạn sẽ giúp tổ chức của mình đưa ra được các quyết định dựa trên dữ liệu thực tế (Data-driven decision making, viết tắt là DDDM). 

Hãy thực hành trình bày những phát hiện của bản thân khi bạn hoàn thành các dự án cho danh mục đầu tư. Suy nghĩ về thông điệp bạn muốn truyền tải và hình ảnh bạn sẽ sử dụng để hỗ trợ truyền tải thông điệp của mình. Luyện nói chậm và giao tiếp bằng mắt. Thực hành trước gương hoặc với bạn cùng lớp. Hãy thử ghi lại phần trình bày của bản thân để có thể xem lại và tìm kiếm những điểm cần cải thiện.

11.6 Tìm một công việc Data Analyst không yêu cầu nhiều kinh nghiệm (entry-level)

Sau khi có được một số kinh nghiệm làm việc với dữ liệu và kỹ năng trình bày trước đám đông, đã đến lúc bạn làm đẹp cho CV của mình bằng việc nộp đơn ứng tuyển các công việc Data Analyst ở mức entry-level (không yêu cầu quá nhiều kinh nghiệm). Đừng ngần ngại ứng tuyển vào những vị trí mà bạn cảm thấy không đủ 100% khả năng. Kỹ năng, portfolio và sự nhiệt tình trong công việc đôi khi còn quan trọng hơn bằng cấp.

>>>> Xem thêm: IT là gì? Học và làm IT: Yêu cầu và cơ hội việc làm [Cập nhật 2023]

11.7 Thi lấy chứng chỉ hoặc bằng cao học

Khi bạn muốn rẽ hướng sự nghiệp sang con đường phân tích dữ liệu, hãy cân nhắc lộ trình thăng tiến và những bằng cấp, chứng chỉ có thể giúp bạn đạt được thành công trong sự nghiệp. Các chứng chỉ, bằng cấp uy tín sẽ giúp bạn đủ điều kiện cho các vị trí cao hơn với mức lương hấp dẫn. Bằng cấp cao không phải lúc nào cũng bắt buộc, nhưng có bằng cấp nhiều cơ hội sẽ được mở ra hơn.

12. Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu mà không cần bằng cấp?

Bằng cấp không phải lúc nào cũng cần thiết để được tuyển làm một chuyên viên Phân tích dữ liệu. Data Analyst hiện là ngành nghề có nhu cầu cao và nhà tuyển dụng muốn biết rằng bạn có đủ kỹ năng để hoàn thành công việc hay không. Nếu bạn không có bằng cấp, hãy tập trung vào việc làm nổi bật portfolio của mình với những công việc tốt nhất mà bạn đã hoàn thành trước đó.

13. Làm thế nào để trở thành một Data Analyst khi bạn vẫn chưa có kinh nghiệm?

Thông thường các nhà tuyển dụng sẽ ưu tiên người có kinh nghiệm đã từng làm việc với dữ liệu trước khi đảm nhận vai trò là một Data Analyst. Ngày nay, bạn không cần phải làm việc tại doanh nghiệp thì mới tích lũy được kinh nghiệm. Dữ liệu có ở mọi nơi xung quanh chúng ta. 

Nếu bạn chuyển hướng sang Phân tích dữ liệu từ một lĩnh vực khác, hãy bắt đầu phát triển kinh nghiệm của bản thân bằng cách làm việc với data. Nhiều chương trình cấp bằng, các khóa học chứng chỉ và các lớp học trực tuyến có bao gồm các dự án thực hành với các tập dữ liệu thực. Bạn cũng có thể tìm thấy các tập dữ liệu miễn phí trên internet để tích lũy thêm kinh nghiệm về thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thực.

>>>>> Xem thêm: Google Tag Manager (GTM). Hướng Dẫn Cài Đặt Và Sử Dụng GA4 Cho Website

14. Các khóa học Data Analytics online miễn phí

1. Azure Data Fundamentals – microsoft

Azure Data Fundamentals là khóa học hoàn toàn miễn phí của Microsoft chủ yếu dành cho các bạn mới quan tâm tới ngành data, phù hợp với tất cả các bạn quan tâm về Database Administrator, Data Analyst, Data Engineer,…

Bạn sẽ học được:

• Các kiến ​​thức cơ bản về cơ sở dữ liệu trong môi trường đám mây
• Biết cách làm việc với dữ liệu quan hệ và không quan hệ trên Azure – nền tảng điện toán đám mây được cung cấp bởi Microsoft.
• Đủ kiến thức trải qua kỳ thi bắt buộc DP-900 lấy chứng chỉ Microsoft Azure Data Fundamentals ngay sau khi hoàn thành khóa học.

Link khóa học tại đây

>>>> Xem thêm: Admin là gì? Nhân viên admin làm những công việc gì?

2. Data Analytics Short Course (CareerFoundry)

Một khóa học ngắn hạn miễn phí gồm 5 hướng dẫn về Phân tích dữ liệu của CareerFoundy là khóa học lý tưởng nếu bạn đang bắt đầu tìm hiểu về DA (Data Analytics).

Đăng ký tài khoản bạn sẽ có quyền truy cập vào 5 bài học thực hành, mỗi bài kéo dài 15 phút, tập trung vào một bước cụ thể của quy trình phân tích dữ liệu. Khóa học mang đến cái nhìn tổng quát về Phân tích dữ liệu, giúp bạn có thể nghiên cứu chủ đề sâu hơn.

Khóa học bao gồm những kiến thức từ vai trò của phân tích dữ liệu đến các công cụ  Data Analytics và kỹ năng bạn cần phát triển nếu theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực này. Ngoài ra, trong khóa học này, bạn còn được thực hành những kiến ​​thức cơ bản về phân tích dữ liệu.

3. Learn to Code for Data Analysis (OpenLearn)

Khi bạn đã nắm được những kiến thức cơ bản, thì đây chính là khóa học dành cho bạn, một khóa học về code. Nền tảng OpenLearn nổi tiếng với các khóa học chất lượng cao và có nhiều khóa học miễn phí. 

Khóa học miễn phí của OpenLearn kéo dài tám tuần, dạy cách lập trình để phân tích dữ liệu, cung cấp kiến ​​thức vững chắc về các khái niệm lập trình và phân tích dữ liệu cơ bản, thậm chí bạn còn có thể viết các thuật toán phân tích đơn giản trong môi trường lập trình. Với tất cả những kiến thức này cùng các bài tập tương tác xuyên suốt và cấp chứng chỉ khi hoàn thành khóa học, thì đây chính là khóa học hữu ích bạn nên thử.

4. Introduction to Data Analytics, offered by IBM (Coursera)

Coursera chủ yếu cung cấp các khóa học trả phí, tuy nhiên, bạn có thể đăng ký dùng thử miễn phí 7 ngày. 7 ngày là khoảng thời gian đủ để bạn hoàn thành một trong các khóa học dành cho người mới bắt đầu của Coursera, chẳng hạn nhưkhóa học Giới thiệu về Phân tích dữ liệu của IBM.

Khóa học bao gồm các công việc của một nhà phân tích dữ liệu và những công cụ họ sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ thường ngày. Nếu muốn hiểu chi tiết hơn, Coursera có hàng ngàn tùy chọn có sẵn, từ Phân tích dữ liệu với Python đến xác suất và thống kê cho bạn tham khảo học hỏi.

5. Free data science and data analytics courses (Udemy)

Giống như Coursera, Udemy cung cấp hàng nghìn khóa học về Data Analytics và Data Science từ nhiều người tải lên. Với những nền tảng lớn như Coursera hay Udemy, đa phần các khóa học đều phải trả phí, tuy nhiên, với các khóa học về Giới thiệu Data Science bằng Python hoặc cụ thể hơn như Cách sử dụng nền tảng phân tích dữ liệu KNIME, thì bạn có thể học hoàn toàn miễn phí. Nhiều khóa học cũng chỉ kéo dài vài giờ, giúp bạn nâng cao kỹ năng một cách nhanh chóng.

15. Kết luận

Trên đây là những kiến thức về Phân tích dữ liệu và TopOnSeek muốn truyền tải đến bạn. Hy vọng với những chia sẻ trên, bạn sẽ có cái nhìn cụ thể hơn về Data Analytics, một trong những lĩnh vực công nghệ hot hit nhất hiện nay.

Nguồn tham khảo:

https://www.investopedia.com/terms/d/data-analytics.asp