Nội dung chính
Nếu bạn đang quan tâm và muốn học hỏi để trở thành Data Analyst, thì bài viết này là dành cho bạn. Hãy cùng ITviec khám phá lộ trình học Data Analyst toàn diện cùng một số khóa học Data Analyst và tài liệu tự học Data Analyst hữu ích để bạn có thể bắt đầu và phát triển sự nghiệp của mình trong lĩnh vực Data Analyst đầy tiềm năng này!
Đọc bài viết này để khám phá:
- Để trở thành Data Analyst cần học gì?
- Lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu
- Các khóa học Data Analyst, sách Data Analyst và những tài liệu tự học Data Analyst bổ ích
Data Analyst cần học gì?
Kỹ năng chuyên môn
- Thành thạo SQL: SQL là ngôn ngữ được thiết kế để truy vấn và thao tác dữ liệu có cấu trúc như cơ sở dữ liệu, giúp cập nhật, trích xuất và xác định mối quan hệ giữa các biến dữ liệu trên nhiều nền tảng như MySQL, Microsoft SQL và Oracle.
- Kỹ năng Excel: Excel là công cụ đơn giản nhưng vô cùng hữu ích, cho phép tính toán và biểu đồ hóa dữ liệu dễ dàng. Excel là lựa chọn hàng đầu để làm việc với dữ liệu ở dạng cơ bản và tạo ra các biểu đồ đơn giản.
- Biết lập trình thống kê: Nắm vững R và Python là hai ngôn ngữ lập trình chủ đạo cho phân tích dữ liệu, cung cấp các chức năng thống kê phức tạp.
- Khả năng trực quan hóa dữ liệu: Các công cụ trực quan hóa như Tableau, PowerBI và Plotly cho phép chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các biểu đồ và đồ thị trực quan và dễ hiểu, giúp truyền đạt ý nghĩa của dữ liệu một cách hiệu quả.
Đọc thêm: Data Analyst làm gì: Định nghĩa, Kỹ năng và Hướng phát triển
Kỹ năng mềm
Theo một nghiên cứu thực hiện trên 2,512 tin tuyển dụng Data Analyst qua Linkedin, có đến 84,8% yêu cầu kỹ năng phân tích. Điều này khiến kỹ năng phân tích trở thành kỹ năng mềm được yêu cầu thường xuyên nhất đối với vị trí Data Analyst.
Kỹ năng giao tiếp là kỹ năng mềm được ưa chuộng thứ 2 khi có 74,1% tin tuyển dụng yêu cầu. Điều đáng chú ý là trong số 2,512 tin tuyển dụng phân tích dữ liệu, có 1.661 (66,1%) yêu cầu kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và 650 (25,9%) yêu cầu cụ thể kỹ năng giao tiếp bằng lời nói.
Các loại kỹ năng có mặt trong ít nhất 1/2 số tin đăng bao gồm: Kỹ năng lãnh đạo (61,5%), kỹ năng cộng tác (53,7%) và kỹ năng quản lý (51,7%).
Ngoài ra, Data Analyst nên bổ sung thêm kiến thức chuyên ngành của doanh nghiệp đang công tác. Việc hiểu về mô hình kinh doanh, xu hướng thị trường, hành vi khách hành giúp cho Data Analyst xâu chuỗi các dữ liệu tốt hơn, hiểu rõ bản chất và đưa ra những giải pháp tối ưu hơn cho hoạt động của doanh nghiệp. Ví dụ, nếu làm trong lĩnh vực ngân hàng thì cần hiểu về quy định tài chính hoặc một Data Analyst trong mảng Marketing nên hiểu các khái niệm về hành vi của người tiêu dùng, phân khúc thị trường và chiến lược tiếp thị.
Lộ trình học tập 5 bước để trở thành Data Analyst
Nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp Data Analyst, có năm bước chính mà bạn cần thực hiện:
Bước 1: Giáo dục và điều kiện cơ bản
- Trình độ học vấn: Bằng cử nhân trong lĩnh vực liên quan như thống kê, toán học, khoa học máy tính, kinh tế, kỹ thuật hoặc công nghệ thông tin thường được yêu cầu. Một số vị trí thậm chí có thể yêu cầu bằng thạc sĩ.
- Bắt đầu với những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu: Tập trung vào việc nắm vững các khái niệm cơ bản như đo lường mức độ tập trung và phân tán dữ liệu, phân phối xác suất và kiểm định giả thuyết trên các dự án thực tế.
- Kỹ năng về cơ sở dữ liệu: Làm quen với cơ sở dữ liệu và SQL vì các Data Analyst thường làm việc với các tập dữ liệu lớn được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
- Toán học và Thống kê: Phát triển nền tảng vững chắc về toán học và thống kê, bao gồm các khái niệm như xác suất, đại số tuyến tính, vi tích phân và thống kê suy luận. Đây là những kỹ năng nền tảng để phân tích dữ liệu.
- Ngôn ngữ lập trình: Tìm hiểu các ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Python hoặc R. Python đặc biệt phổ biến do khả năng thích ứng và thư viện mở rộng để thao tác và phân tích dữ liệu.
Bước 2: Phát triển các kỹ năng cần thiết
- Xử lý và làm sạch dữ liệu: Học cách làm sạch, tiền xử lý và biến đổi dữ liệu để đảm bảo cho việc phân tích. Điều này bao gồm xử lý các giá trị thiếu, các giá trị ngoại lệ và sự không nhất quán trong dữ liệu.
- Trực quan hóa dữ liệu: Thạo các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ như Matplotlib, Python hoặc R để tạo ra biểu đồ và trình bày chúng một cách trực quan và giàu thông tin.
- Phân tích Thống kê: Thành thạo việc áp dụng các kỹ thuật thống kê như kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và thống kê mô tả để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.
- Cơ bản Máy học: Làm quen với các khái niệm cơ bản về máy học để hiểu cách áp dụng các mô hình dự đoán và phân loại.
- Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề: Phát triển mạnh mẽ khả năng tư duy phân tích và phản biện để tiếp cận những vấn đề phức tạp và rút ra những hiểu biết về dữ liệu.
Bước 3: Tích lũy kinh nghiệm thực tế
- Dự án và Portfolio: Thực hiện các dự án phân tích dữ liệu cá nhân hoặc hợp tác để thể hiện kỹ năng của bạn. Hãy tạo một portfolio tập trung vào những dự án đặc biệt thể hiện kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm của bạn cũng như cung cấp thông tin chi tiết.
- Tìm vị trí Intern hoặc Fresher trong lĩnh vực Data Analyst: Tìm kiếm một công việc Intern hoặc Fresher cho phép bạn áp dụng kỹ năng của mình trong môi trường chuyên nghiệp. Những kinh nghiệm này sẽ mang lại cơ hội tuyệt vời và các mối quan hệ hữu ích cho việc phát triển sự nghiệp của bạn trong tương lai.
Bước 4: Thông thạo các công cụ và kỹ thuật bổ sung
- Công cụ phân tích dữ liệu nâng cao: Khám phá các công cụ và thư viện phân tích dữ liệu nâng cao hơn, chẳng hạn như Pandas, NumPy, scikit-learn (Python), hoặc dplyr, tidyr (R), để phát triển khả năng phân tích của bạn.
- Công nghệ Big Data: Làm quen với các công nghệ Big Data như Hadoop và Spark, vì việc xử lý các tập dữ liệu lớn là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu.
Bước 5: Phát triển mạng lưới mối quan hệ và tìm kiếm công việc
- Xây dựng mạng lưới mối quan hệ: Tham dự các sự kiện, hội thảo và gặp gỡ trong ngành để kết nối với các chuyên gia khác trong lĩnh vực Data Analyst. Mạng lưới này có thể mở ra cơ hội học tập, hợp tác và triển vọng việc làm cho bạn.
- LinkedIn và Cộng đồng trực tuyến: Tạo hồ sơ LinkedIn để thể hiện kỹ năng của bạn và kết nối với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Ngoài ra bạn cũng nên tham gia vào các diễn đàn và cộng đồng trực tuyến liên quan đến Data Analyst để học hỏi từ những người có kinh nghiệm.
- Cập nhật liên tục các công cụ và công nghệ phân tích dữ liệu mới nhất: Do sự phát triển nhanh chóng ở lĩnh vực phân tích dữ liệu, công ty tư vấn McKinsey & Co. dự đoán rằng nhu cầu về Data Analyst của thị trường tuyển dụng có thể tăng khoảng 50-60% trong những năm tới. Các Data Analyst sẽ có nhiều cơ hội công việc hơn trong lĩnh vực này bằng cách cập nhật liên tục các công cụ, công nghệ phân tích dữ liệu mới nhất và phát triển kỹ năng thông qua các dự án chất lượng và kinh nghiệm thực tế.
Các khóa học Data Analyst tham khảo
Khóa học: Google Data Analytics Professional Certificate
- Nội dung: Khóa học cung cấp giới thiệu toàn diện về phân tích dữ liệu trong vòng 6 tháng, tập trung vào việc làm sạch, trực quan hóa và phân tích dữ liệu, cùng với sử dụng bảng tính, SQL và ngôn ngữ lập trình R.
- Thời gian học: 6 tháng.
- Cấp bằng: Có chứng chỉ.
- Chi phí: $49 mỗi tháng khi đăng ký trên Coursera.
Khóa học: IBM Data Analyst Professional Certificate
- Nội dung: Bao gồm tám khóa học, mất khoảng 11 tháng để hoàn thành, giúp học viên phát triển kiến thức làm việc về Python, SQL, Excel, và phân tích dữ liệu bằng IBM Cognos analytics và các chương trình khác.
- Thời gian học: Khoảng 11 tháng.
- Cấp bằng: Có chứng chỉ.
- Chi phí: $49 mỗi tháng khi đăng ký trên Coursera.
Khóa học: Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
- Nội dung: Khóa học tập trung vào việc làm việc với Power BI – một phần mềm tương tác giúp trực quan hóa dữ liệu để phân tích và thông tin kinh doanh. Đây là một khóa học dành cho những chuyên gia đã có hiểu biết về quy trình và cơ sở dữ liệu.
- Thời gian học: Tùy thuộc vào tốc độ học của mỗi học viên và phương pháp học mà họ chọn. Tuy nhiên, thường thì việc hoàn thành khóa học này có thể mất từ vài tháng đến một năm.
- Cấp bằng: Có chứng chỉ. Để đạt được chứng chỉ này, bạn cần đạt điểm qua môn thi PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst là 700/1000 điểm.
- Chi phí: Có các khóa học tự học miễn phí và lớp học có hướng dẫn. Phí thi là $165.
Khóa học: AWS Certified Data Analytics
- Nội dung: Khóa học tập trung vào việc thiết kế, xây dựng và duy trì các giải pháp phân tích sử dụng dịch vụ Amazon Web Services (AWS). Tuy nhiên, nó được khuyến khích cho những học viên có ít nhất 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analyst và 2 năm kinh nghiệm thực tiễn với AWS.
- Thời gian học: Tùy thuộc vào tốc độ học của mỗi học viên và phương pháp học.
- Cấp bằng: Có chứng chỉ nếu bạn vượt qua kỳ thi chứng chỉ Amazon DAS-01
- Chi phí: Phí thi chứng chỉ là $300.
Khóa học: SAS Statistical Business Analyst Professional Certificate
Nội dung: Khóa học tập trung vào việc nâng cao khả năng dự đoán và mô hình thống kê cho các nhà phân tích dữ liệu trong môi trường chuyên nghiệp. Yêu cầu học viên có kiến thức cơ bản về lập trình SAS trước khi tham gia.
- Thời gian học: Khoảng ba tháng.
- Cấp bằng: Có chứng chỉ.
- Chi phí: $49 mỗi tháng khi đăng ký trên Coursera.
Khóa học: Chứng chỉ CompTIA Data Analytics Plus
- Nội dung: Khóa học này tập trung vào khai thác dữ liệu, xử lý, trực quan hóa và báo cáo dữ liệu. Người học được khuyến nghị có 18 – 24 tháng kinh nghiệm làm việc trong ngành Data Analyst trước khi tham gia khóa học.
- Cấp bằng: Có chứng chỉ. Để đạt được chứng chỉ, bạn cần thi qua một bài kiểm tra 90 câu hỏi với điểm số tối thiểu là 675/900.
- Chi phí: Chi phí thi là $239
Các câu hỏi thường gặp về học Data Analyst
Gợi ý sách học Data Analyst cho người mới bắt đầu?
- Data Science from Scratch của Joel Grus: Lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu học Data Analyst. Cuốn sách tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế trong khoa học dữ liệu, đồng thời giới thiệu những khái niệm quan trọng nhất trong lĩnh vực này bằng cách thực hiện các giải pháp từ đầu, kết hợp giữa thống kê và lập trình.
- Python Data Science Handbook của Jake VanderPlas: Cung cấp hướng dẫn từng bước về việc sử dụng các công cụ phổ biến nhất trong hệ sinh thái Python cho khoa học dữ liệu. Từ khi phát hành năm 2016, nó đã trở thành tài liệu tham khảo quan trọng cho tính toán khoa học bằng Python.
- R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data của Garrett Grolemund và Hadley Wickham: Quyển sách này giúp độc giả làm quen với dữ liệu thông qua ngôn ngữ lập trình đa năng R và RStudio.
- Think Stats của Allen B. Downey: Giới thiệu về Xác suất và Thống kê cho những lập trình viên sử dụng Python. Cuốn sách này cung cấp các phương pháp thống kê khác nhau được áp dụng trong các bước khác nhau của quá trình làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
- Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python của Peter Bruce, Andrew Bruce, và Peter Gedeck: Cung cấp hướng dẫn thực tế về việc áp dụng các phương pháp thống kê trong khoa học dữ liệu. Cuốn sách tập trung vào cách tránh sử dụng sai lệch thống kê trong luồng công việc khoa học dữ liệu và cung cấp lời khuyên chiến lược về các kỹ thuật thống kê được sử dụng phổ biến nhất.
- An Introduction to Statistical Learning của Gareth James: Cung cấp một cách tiếp cận dễ dàng và ít tính kỹ thuật hơn về các chủ đề chính trong Học máy thống kê. Cuốn sách này có 2 quyển (Ứng dụng trong R/ Ứng dụng trong Python) phù hợp cho những ai mong muốn sử dụng các công cụ hiện đại để phân tích dữ liệu.
- Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals của Cole Nussbaumer Knaflic là cuốn sách hướng dẫn về cách sử dụng dữ liệu để kể chuyện và trực quan hóa thông tin trong môi trường kinh doanh.
Ngoài ra, bạn có thể tham khảo thêm một số tài liệu tự học Data Analyst khác như:
Blogs:
- Towards Data Science: Bao gồm các bài viết về khoa học dữ liệu bao gồm nhiều chủ đề khác nhau được viết bởi các chuyên gia trong lĩnh vực Data.
- KDnuggets: Blog này là tài nguyên hàng đầu về AI, phân tích, dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu và học máy, cung cấp tin tức, hướng dẫn, v.v.
- Analytics Vidhya: Blog tập trung vào khoa học dữ liệu, công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo, với sự kết hợp của các bài viết thông tin và hướng dẫn.
- Data Science Central: Một trang cộng đồng dành cho các chuyên gia về Big Data và Data Science, nó chứa các blog, diễn đàn, webinar và tài nguyên cho cộng đồng phân tích dữ liệu.
Podcasts:
- Data Skeptic: Podcast này giải thích các khái niệm cao cấp về khoa học dữ liệu một cách dễ hiểu đối với bất cứ ai.
- Not So Standard Deviations: Một podcast khám phá công việc của các Data Scientists.
- Linear Digressions: Tuy đã “nghỉ hưu” từ 2020, kênh podcase này vẫn lưu trữ những podcast thuộc chủ đề Máy học và khoa học dữ liệu dễ hiểu, dễ tiếp cận với những người không chuyên.
- DataFramed: Khám phá xem khoa học dữ liệu trông như thế nào trong thực tế và tìm hiểu các vấn đề mà khoa học dữ liệu có thể giải quyết.
Học Data Analyst có cần học toán học không?
Các vị trí trong lĩnh vực Data Analyst and Data Engineering thường không cần nền tảng toán học quá rộng bởi Data Analyst yêu cầu kiến thức xác suất và thống kê cao hơn.
Học Data Analyst có cần học lập trình không?
Đối với các vị trí Data Analyst chưa có nhiều kinh nghiệm, bạn không cần biết lập trình. Tuy nhiên, việc học cơ bản Python hoặc R có thể giúp bạn nổi bật hơn khi nộp đơn ứng tuyển cho các nhà tuyển dụng. Nhưng nếu muốn chuyển hướng và theo đuổi các vị trí Data Engineer và Data Scientist trong tương lai thì cần phải trang bị kỹ năng này.
Đọc thêm: Data Analyst vs Data Scientist: 4 yếu tố khác biệt chính
Tổng kết học Data Analyst
ITviec tin tưởng rằng sự đầu tư vào kiến thức và kỹ năng của bạn sẽ là chìa khóa giúp bạn phát triển không ngừng và mở ra cánh cửa đến với nhiều cơ hội tuyệt vời trong lĩnh vực đầy tiềm năng này. Chúc bạn thành công trên con đường chinh phục sự nghiệp Data Analyst!
Bạn thấy bài viết hay và hữu ích? Đừng ngại Share với bạn bè và đồng nghiệp nhé.
Và nhanh tay tham khảo việc làm IT “chất” trên ITviec!