Để trở thành Data Analyst cần học gì? Học như thế nào?

2027

Trong thời đại số hóa, dữ liệu trở thành một yếu tố quan trọng quyết định đến sự phát triển của doanh nghiệp. Dữ liệu được ứng dụng trong hầu hết mọi ngành nghề từ các tổ chức kinh doanh, marketing cho đến những lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, logistics. Chính vì vậy, Data Analyst đã trở thành một ngành nghề được săn đón bật nhất hiện nay.

Vậy để trở thành Data Analyst cần học gì? Những kỹ năng nào là cần thiết? Bài viết này sẽ trình bày những kiến thức và kỹ năng quan trọng mà bạn cần phải học và phát triển để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực này.

Data Analyst hot như thế nào? Mức lương bao nhiêu?

Data Analyst là một trong những ngành nghề hot nhất hiện nay, không chỉ ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới. Theo một báo cáo của LinkedIn, Data Analyst là một trong 10 công việc có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở Việt Nam.

Data Analyst cần học gì?

Có nhiều lý do khiến Data Analyst trở nên hot như vậy, bao gồm:

  • Sự bùng nổ của dữ liệu: Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu được tạo ra với tốc độ chóng mặt. Điều này tạo ra nhu cầu lớn đối với các chuyên gia có thể phân tích và khai thác dữ liệu để đưa ra các thông tin hữu ích.
  • Vai trò quan trọng của dữ liệu trong kinh doanh: Dữ liệu ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các hoạt động kinh doanh, từ marketing, bán hàng đến sản xuất, logistics. Các doanh nghiệp cần có Data Analyst để giúp họ hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng và hoạt động của mình, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.
  • Cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn: Data Analyst là một ngành nghề có cơ hội nghề nghiệp rộng mở. Các Data Analyst có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghệ, tài chính, ngân hàng, sản xuất đến dịch vụ.

Tại Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng Data Analyst ngày càng tăng cao. Theo báo cáo thị trường IT Việt Nam 2023 của TopDev, mức lương trung bình của Data Analyst tại Việt Nam là $1.478. Đối với các Data Analyst có kinh nghiệm và kỹ năng cao, mức lương có thể còn cao hơn.

Data Analyst cần học gì? Những kỹ năng cần có?

Để trở thành một Data Analyst xuất sắc, bạn cần học và phát triển một loạt kỹ năng và kiến thức quan trọng. Dưới đây là một danh sách các kỹ năng bạn cần tập trung:

Data Visualization

Data Visualization là một trong những kỹ năng quan trọng nhất của Data Analyst. Data Visualization là quá trình truyền đạt dữ liệu và thông tin một cách trực quan, thường sử dụng các biểu đồ, đồ thị và hình ảnh.

Data Visualization

Dưới đây là một số kỹ năng Data Visualization cần thiết cho Data Analyst:

  • Hiểu biết về các loại biểu đồ và đồ thị: Mỗi loại biểu đồ và đồ thị có ưu điểm và nhược điểm riêng, vì vậy Data Analyst cần chọn loại biểu đồ và đồ thị phù hợp nhất với dữ liệu và thông tin mà họ muốn truyền đạt.
  • Khả năng sử dụng các công cụ Data Visualization: Có nhiều công cụ Data Visualization khác nhau, chẳng hạn như Tableau, Power BI, QlikView, v.v. Data Analyst cần biết cách sử dụng các công cụ này để tạo ra các biểu đồ và đồ thị trực quan và dễ hiểu.
  • Khả năng thiết kế trực quan: Data Analyst cần có khả năng thiết kế trực quan để tạo ra các biểu đồ và đồ thị hấp dẫn và dễ đọc. Họ cần chú ý đến các yếu tố như màu sắc, phông chữ, bố cục, v.v. để tạo ra các biểu đồ và đồ thị đẹp mắt và hiệu quả.

  Data scientist vs data analyst: những khác biệt mà bạn cần biết

  Lộ trình từng bước để trở thành Data Analyst

Kiến thức về cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu là một tập hợp dữ liệu được lưu trữ và quản lý một cách hệ thống. Các Data Analyst cần có kiến thức về cơ sở dữ liệu để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Dưới đây là một số kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu mà Data Analyst cần biết:

  • Khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu: Data Analyst cần hiểu các khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như bảng, cột, hàng, khóa chính, khóa ngoại, v.v.
  • Các loại cơ sở dữ liệu: Có nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu NoSQL, v.v. Data Analyst cần biết các loại cơ sở dữ liệu khác nhau và cách sử dụng chúng.
  • Các ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu: Có nhiều ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như SQL, NoSQL, v.v. Data Analyst cần biết cách sử dụng các ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu để truy vấn và lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.

Ngoài ra, Data Analyst cũng cần có kiến thức về các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu, chẳng hạn như MySQL, PostgreSQL, Oracle, v.v. Các công cụ này giúp Data Analyst quản lý cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

Việc làm Data Analytics HOT tại TP. Hồ Chí Minh

Data cleaning

Data Analyst cần học Data cleaning. Data cleaning là quá trình loại bỏ các lỗi và khiếm khuyết khỏi dữ liệu. Đây là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, vì dữ liệu không sạch có thể dẫn đến kết quả phân tích không chính xác.

Data cleaning

Các Data Analyst cần có kiến thức về data cleaning để đảm bảo dữ liệu được phân tích là chính xác và đáng tin cậy.

Dưới đây là một số kiến thức cơ bản về data cleaning mà Data Analyst cần biết:

  • Các loại lỗi dữ liệu: Có nhiều loại lỗi dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như lỗi nhập liệu, lỗi logic, lỗi định dạng, v.v. Data Analyst cần hiểu các loại lỗi dữ liệu khác nhau để có thể xác định và sửa chữa chúng.
  • Các kỹ thuật data cleaning: Có nhiều kỹ thuật data cleaning khác nhau, chẳng hạn như kiểm tra dữ liệu, lọc dữ liệu, thay thế dữ liệu, v.v. Data Analyst cần biết các kỹ thuật data cleaning khác nhau để có thể áp dụng các kỹ thuật phù hợp cho từng loại lỗi dữ liệu.

Kiến thức về ngôn ngữ lập trình R và Python

RPython là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong Data Analyst. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các thư viện và công cụ mạnh mẽ để thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

R là một ngôn ngữ lập trình thống kê được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu và học thuật. R được biết đến với các tính năng thống kê mạnh mẽ và thư viện đồ họa trực quan.

Python là một ngôn ngữ lập trình tổng quát được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Python được biết đến với sự dễ học, tính linh hoạt và cộng đồng người dùng lớn.

Kiến thức về R và Python là một kỹ năng quan trọng cho Data Analyst. Bằng cách biết cách sử dụng R hoặc Python, Data Analyst có thể tự động hóa các tác vụ phân tích dữ liệu, tạo các mô hình dự đoán và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả.

Microsoft Excel

Microsoft Excel là một phần mềm bảng tính phổ biến được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phân tích dữ liệu. Data Analyst thường sử dụng Excel để thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Kỹ năng Microsoft Excel là một kỹ năng quan trọng cho Data Analyst. Bằng cách biết cách sử dụng Excel hiệu quả, Data Analyst có thể hoàn thành công việc của mình một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Microsoft Excel

Dưới đây là một số kỹ năng Microsoft Excel cần thiết cho Data Analyst:

  • Kỹ năng cơ bản: Data Analyst cần biết cách tạo bảng, chèn dữ liệu, định dạng dữ liệu, và sử dụng các hàm cơ bản trong Excel.
  • Kỹ năng nâng cao: Data Analyst cần biết cách sử dụng các hàm nâng cao trong Excel, chẳng hạn như hàm VLOOKUP, hàm MATCH, hàm SUMPRODUCT, v.v.
  • Kỹ năng phân tích dữ liệu: Data Analyst cần biết cách sử dụng Excel để phân tích dữ liệu và tìm ra các xu hướng và mẫu hình.
  • Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Data Analyst cần biết cách sử dụng Excel để tạo biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu.

Thực hành các dự án Data Analysis với dữ liệu thực tế

Để trả lời câu hỏi Data Analyst cần học gì thì thực hành các dự án thực tế là điều không thể thiếu. Thực hành các dự án Data Analysis với dữ liệu thực tế là một cách tuyệt vời để phát triển các kỹ năng và kiến thức của bạn. Dữ liệu thực tế có thể phức tạp và khó hiểu hơn dữ liệu giả định, vì vậy việc làm việc với dữ liệu thực tế sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho công việc thực tế.

Dưới đây là một số mẹo để thực hành các dự án Data Analysis với dữ liệu thực tế:

  • Tìm một nguồn dữ liệu thực tế. Có nhiều nguồn dữ liệu thực tế có sẵn trực tuyến, chẳng hạn như Kaggle, UCI Machine Learning Repository, và Data.gov.
  • Chọn một dự án phù hợp với trình độ của bạn. Nếu bạn mới bắt đầu, hãy chọn một dự án đơn giản hơn. Bạn có thể dần dần nâng cao độ phức tạp của các dự án của mình khi bạn phát triển các kỹ năng của mình.
  • Đặt mục tiêu rõ ràng cho dự án của bạn. Hãy xác định những gì bạn muốn đạt được với dự án của mình. Mục tiêu của bạn có thể là tìm ra các xu hướng trong dữ liệu, tạo ra một mô hình dự đoán, hoặc giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể.
  • Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp. Có nhiều kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau có thể được sử dụng cho các dự án Data Analysis. Chọn các kỹ thuật phù hợp với dữ liệu của bạn và mục tiêu của bạn.
  • Đánh giá kết quả của bạn. Sau khi bạn đã phân tích dữ liệu của mình, hãy đánh giá kết quả của bạn. Điều này sẽ giúp bạn xác định xem bạn đã đạt được mục tiêu của mình hay chưa.

Lời kết

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá những kiến thức và kỹ năng cần thiết để trả lời cho câu hỏi để trở thành Data Analyst cần học gì?. Hy vọng rằng bài viết trên sẽ cung cấp đầy đủ các kiến thức giúp bạn theo đuổi ngành Data. Đừng quên học tập và nâng cao kỹ năng của mình bằng việc đọc sách, tài liệu hoặc tham gia các cộng đồng về Data để nhanh chóng thăng tiến trong sự nghiệp bạn nhé!

Xem thêm:

Xem thêm tuyển dụng IT hấp dẫn trên TopDev