Bạn có biết là những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) là khó tuyển nhất với một công ty không? Sự bùng nổ nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia trong những lĩnh vực này mở ra hàng loạt nhu cầu và đồng thời, đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng cung không đủ đáp ứng cầu.
Nghĩa là sao? Nghĩa là phân tích dữ liệu hay data analysis là một lĩnh vực hấp dẫn với nhiều triển vọng trong sự nghiệp cho những ai muốn đặt chân vào.
Bạn đang xem: Data analysis là gì
Giờ thì, hãy làm rõ ngay những hiểu lầm này nhé! Để có một công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn không cần phải là bậc thầy khoa học máy tính, toán học, lập trình hay các lĩnh vực tương tự.
Phân tích dữ liệu là một ngành nghề theo nhu cầu và có sinh lợi. Để làm công việc này bạn không cần phải là một bậc thầy toán học.
Nhưng mà làm thế nào để biết, phân tích dữ liệu (data analysis) có phải là thứ bạn yêu thích hay không? Và làm thế nào để bắt tay vào một công việc trong lĩnh vực này nếu bạn không có chút nền tảng nào?
Trong bài viết này, dưới sự hỗ trợ quảng bá của Học viên Udemy, chúng tôi sẽ đưa ra cho bạn mọi thông tin cần thiết để bắt đầu với lĩnh vực phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu là gì? Có những vị trí nào trong ngành? Làm sao để bắt đầu học các công cụ và kỹ năng cần thiết và có được một công việc trong lĩnh vực này?
Hãy cùng đi sâu vào làm rõ nhé!
Data Analysis là gì?
Trước tiên ta cần làm rõ khái niệm về data analysis – phân tích dữ liệu là gì.
Nói một cách ngắn gọn, data analysis hay phân tích dữ liệu liên quan tới quá trình chọn lọc dữ liệu và tìm kiếm, thu thập những thông tin quan trọng thông qua một số lượng rất lớn các thông tin hỗn độn.
Những dữ liệu chắt lọc hay còn được gọi là key insight này có giá trị rất lớn với các công ty ở mọi quy mô trong việc đưa ra các quyết định có tầm ảnh hưởng.
Một lưu ý nhỏ: data analysis hay phân tích dữ liệu và data science hay còn gọi là khoa học dữ liệu không phải là một và không giống nhau. Mặc dù chúng là anh em, nhưng data science ở cấp độ cao hơn (thiên về lập trình, xây dựng các thuật toán hay tạo ra các mô hình dự báo.)
Dưới đây là tổng quan quy trình làm việc của một người làm phân tích dữ liệu (data analysis)
Trả lời câu hỏi “Bạn đang cố gắng khám phá điều gì?” và làm rõ mục tiêu phía sau công việc phân tích dữ liệu: Đồng thời, thu thập những dữ liệu chuẩn nhằm hỗ trợ giải đáp câu hỏi này.Tiến hành dọn dẹp và sắp xếp để chắt lọc các dữ liệu có chất lượng, sau đó phân tích, lý giải, đưa dữ liệu vào đúng định dạng chuẩn, loại bỏ dữ liệu thừa, chỉnh sửa các lỗi chính tả…Xử lý dữ liệu với Excel hay Google Sheets, bao gồm cả việc vẽ sơ đồ, lập bảng biểu …Phân tích và lý giải dữ liệu thông qua các công cụ thống kê. (Tìm ra mối tương quan, các xu hướng hay các trường hợp ngoại lệ…)Trình bày dữ liệu bằng nhiều cách khác nhau: biểu đồ, các công cụ trực quan hóa…Các nhà phân tích dữ liệu sẽ báo cáo những phát hiện của họ với người quản lý dự án, các trưởng bộ phận hay những người phụ trách kinh doanh ở cấp bậc lãnh đạo. Việc này sẽ giúp họ đưa ra những quyết định quan trọng và chỉ ra được những mô hình, xu hướng hiện có.
Cái hay của phân tích dữ liệu là chỉ cần bạn rèn rũa một vài kỹ năng quan trọng, bạn có thể đào sâu vào công việc ngay cả khi bạn chỉ mới bước chân vào nghề và chỉ có kiến thức căn bản về lĩnh vực này. (Dĩ nhiên, chẳng thiệt hại gì nếu bạn có thêm kinh nghiệm ở lĩnh vực lập trình, toán học hay thống kê.)
Khởi đầu nghề này với vai trò một người phân tích dữ liệu rồi thu thập thêm nhiều kinh nghiệm làm việc sẽ mở ra cánh cửa cho bạn bước vào những ngành nghề hấp dẫn như khoa học dữ liệu (data science) hay kỹ sư công nghệ.. (đây mới chỉ là điểm danh một vài nghề điển hình).
Vì sao bạn nên học những kỹ năng về data analysis?
Để xem tại sao đây lại là một nghề tuyệt thì không gì bằng ta nhìn thẳng vào dữ liệu liên quan đến nó!
Nhu cầu: Theo Học viện Kỹ thuật số (Digital Learning Academy), đơn vị chủ quản của khóa học Introduction to Data Analysis and Statistics Using SQL (Nhập môn Phân tích dữ liệu & Thống kê với SQL): “Rất nhiều người có nhu cầu sử dụng dữ liệu để làm và phân tích báo cáo, rồi từ đó hỗ trợ doanh nghiệp và các tổ chức đưa ra những quyết định quan trọng, đúng thời điểm.”Lương bổng: Những người đảm nhiệm vị trí phân tích dữ liệu được trả lương khá cao ngay cả khi họ không có ý định tiến vào những lĩnh vực cao cấp hơn như: khoa học dữ liệu (data science) hay trở thành kỹ sư công nghệ. Vậy, mức lương của những người làm công tác phân tích dữ liệu là bao nhiêu?
Theo sô liệu từ Payscale, các nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề sẽ nhận được mức lương từ 40,000 – 77,000 USD/năm (trung bình là khoảng 56.000 USD/năm). Những người giữ vị trí trưởng nhóm có mức lương cao hơn nhiều, khoảng 109,000 USD/năm.
Lợi thế cạnh tranh: Theo Ian LittleJohn, giảng viên của khóa học Complete Introduction to Business Data Analysis, (Căn bản toàn diện về phân tích dữ liệu kinh doanh): “Khả năng đặt câu hỏi với dữ liệu chính là lợi thế cạnh tranh tốt nhất, mang tới những dòng thu nhập mới, giúp bạn đưa ra những quyết định tốt hơn, đồng thời cải thiện năng suất lao động cho tổ chức.Nhu cầu chung: Theo Symon He và Travis Chow, hai giảng viên của khóa học Intro to Data Analysis using EXCEL for Beginners (Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu với EXCEL cho người mới bắt đầu) thi: “Doanh nghiệp nào cũng sẽ sản sinh ra dữ liệu. Tuy nhiên giá trị của dữ liệu lại phụ thuộc vào khả năng bạn xử lý, sắp xếp và chuyển nó thành các thông tin hay chỉ số hữu ích.”
Những nghề phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis
Một điều thực sự hay ho khi tìm hiểu và học hỏi những kỹ năng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là bạn không bị bó buộc trong một loại nghề nghiệp nhất định nào. Chắc chắn luôn! Bạn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu và làm mãi công việc đó hàng thập kỷ nếu bạn thích. Đồng thời, cũng luôn có một lối sẵn sàng cho bạn chuyển hướng, nếu bạn muốn.
Doanh nghiệp trong hầu hết các ngành đều dùng dữ liệu làm căn cứ để đưa ra những quyết định quan trọng, để đạt được lợi thế cạnh tranh, kích cầu, tìm kiếm khách hàng mới, cải thiện hệ thống vận hành nội bộ, tối đa hóa lợi nhuận và đạt nhiều mục đích khác. Chính vì thế, kỹ năng phân tích dữ liệu trở nên hữu dụng trong nhiều lĩnh vực.
Dưới đây là một vài công việc tiêu biểu, điển hình có liên quan tới lĩnh vực này.
1. Phân tích dữ liệu – Data Analyst
Phân tích dữ liệu là công việc gì? Những người đảm nhiệm công việc này sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích, giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định hay rút ra được những kết luận tốt hơn.Cụ thể là, họ sẽ tạo bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để từ những dữ liệu vô giá trị, tạo ra các kết quả có ý nghĩa và hữu dụng.
Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp một lượng thông tin lớn thông qua việc làm khảo sát với hàng ngàn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua bán của khách hàng trong quá khứ…) sau đó, chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng những bản trình bày trực quan bằng nhiều cách. Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào những thông tin này, cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm, dù sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc một siêu thị…
Thông tin sơ lược về vị trí phân tích dữ liệu/số liệu
Bạn có thể làm việc trong rất nhiều ngành khác nhau như: chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị – marketing, đồ ăn nhanh, bán lẻ, IT… Bất cứ ngành nào mà bạn thích, bạn đều có thể!
Mức lương trung bình: 65.470 USD/nămNhu cầu tuyển dụng vị trí này ngày càng tăng, nguyên nhân là do chúng ta đang sản sinh ra ngày càng nhiều dữ liệu. Điển hình là trung bình, mỗi giây, Google lại có hơn 40,000 lượt tìm kiếm (3.5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày và khoảng hơn một ngàn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm). Con số này sẽ còn gia tăng nữa.Nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề Nghiệp Tốt Nhất Hoa Kỳ, do trang web Glassdoor bình chọn năm 2018.
2. Phân tích kinh doanh – Business Analyst
Các nhà phân tích kinh doanh sẽ làm những gì? Họ có vai trò nhận dạng các mảnh dữ liệu có ý nghĩa trong toàn bộ dữ liệu thu thập được và định hướng những quyết định liên quan tới kinh doanh. Họ làm việc một cách chặt chẽ với các Phó Tổng Giám Đốc phụ trách kinh doanh và ban lãnh đạo cấp cao. Nhiệm vụ của họ có thể liên quan tới dự đoán, dựa báo, tối ưu, quản trị rủi ro và nhiều thứ khác.
Thông tin sơ lược về nghề phân tích kinh doanh – business analysis
Một nhà phân tích kinh doanh chủ yếu tập trung vào hoạt động hàng ngày của một doanh nghiệp và tìm ra cách làm sao để tinh chỉnh quy trình hoạt động kinh doanh một cách ổn thỏa.
Nếu bạn quan tâm mà lại có nền tảng kiến thức về kinh doanh hay tài chính thì sẽ rất tuyệt vời khi làm vị trí này.Bạn không cần nhiều kiến thức chuyên môn về khoa học hay toán học như khi ở vai trò của một nhà phân tích dữ liệu truyền thống.Lương trung bình: 70.170 USD/năm
3. Quản lý sản phẩm – Product Manager (PM)
Những người giữ vị trí PM thì làm gì? Các nhà quản lý sản phẩm điều hành và hướng dẫn để các sản phẩm thành công từ bước lên ý tưởng tới khi ra mắt. Mỗi bước trong quá trình kể trên đều cần tới những dữ liệu được phân tích. Bạn phải phân tích thị trường để tìm kiếm xu hướng và phát hiện ra những vấn đề cần giải quyết, tận dụng thông tin sẵn có để cải thiện các tính năng, tìm ra cách thức giúp sản phẩm ngày càng hoàn thiện hơn.
Thông tin sơ lược về vị trí PM (quản lý sản phẩm)
Mọi doanh nghiệp đều có sản phẩm của mình (đều mang tính dịch vụ!) Điều này đồng nghĩa với việc có hàng tá cơ hội và loại hình công ty cho bạn theo đuổi.
Sẽ còn tuyệt vời hơn nếu bạn có hiểu biết căn bản về chăm sóc khách hàng vì khi đó, bạn sẽ hiểu hơn về người dùng của mình.Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm
4. Digital Marketer – Tiếp thị số
Digital marketer hay còn gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số làm những gì? Họ phải hiểu hành vi cũng như động lực của người tiêu dùng, nhận diện sự thay đổi của các xu hướng, đồng thời biết cách theo dõi các chỉ số để có thể cải thiện các mẫu quảng cáo, điều chỉnh các chiến dịch truyền thông mạng xã hội hay chiến lược SEO.
Đặc điểm sơ lược của vị trí Digital Marketer
Sự thành công của các digital marketer phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong mọi quá trình, từ xác định nhân khẩu học của người dùng, đo lường chỉ số nhấp chuột (clicks) và tỷ lệ chuyển đổi (conversion) nhằm đảo bảo thành công cho các chiến dịch, hay sàng lọc lịch sử dữ liệu để lựa chọn chiến lược mang lại kết quả tốt hơn.
Vị trí này thích hợp với những người có kinh nghiệm sáng tạo nội dung, có nền tảng về quảng cáo và marketing (tiếp thị) truyền thống.Mức lương trung bình: 67.230 USD/năm
5. Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu)
Các nhà phân tích định lượng làm những gì? Họ là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Họ làm việc trong các ngành thiên về tài chính. Những người này sẽ tận dụng lợi thế mà dữ liệu và các mô hình liên quan mang lại để quản trị rủi ro, dự báo những thay đổi trong quá trình định giá cổ phiếu và trái phiếu, đồng thời sử dụng dữ liệu làm căn cứ đưa ra những quyết định đầu tư.
Điểm nhanh về nghề phân tích định lượng hay chuyên gia phân tích dữ liệu:
Thích toán học sẽ là một lợi thế lớn của bạn trong ngành nàyRất thích hợp với những người đang băn khoăn lựa chọn giữa công nghệ và tài chínhĐể theo nghề này bạn cần phải có bằng thạc sĩ trở lên của một trong những lĩnh vực liên quanLương trung bình: 94.051 USD/năm
Những kỹ năng then chốt cần học trong lĩnh vực data analysis (Và học ở đâu?)
Ngoài các kỹ năng như xử lý và giải quyết vấn đề, giao tiếp – truyền thông hay óc sáng tạo, bạn cũng cần phải có những kỹ năng chuyên môn để có thể thành công trong lĩnh vực này.
Xem thêm: Openstack Là Gì – Và Lợi ích Của Nó
Mỗi một kỹ năng chuyên môn được liệt kê bên dưới sẽ là căn bản để xây dựng nền tảng cho những giai đoạn tiếp theo. Vì vậy, bạn không cần phải vội vàng học hết mọi thứ một lúc. Có một số kỹ năng bạn có thể học luôn thông qua những khóa học của Udemy, một số khác thì bạn có thể học và nâng cao trong quá trình làm việc.
Dưới đây là những kỹ năng và công cụ bạn sẽ cần để có được một công việc trong lĩnh vực data analysis hoặc chỉ đơn giản là để nâng cao những kỹ năng liên quan, hỗ trợ cho bạn trong một vai trò khác. Ngoài những điều này, các khóa học về phân tích dữ liệu cũng có thể giúp bạn học hỏi thêm nhiều thứ khác.
Kỹ năng EXCEL
Excel là gì? Microsoft Excel với những bảng tính được xây dựng trên Excel là chương trình tính toán phổ biến, cho phép bạn trình bày những dữ liệu phân tích phức tạp.
Vì sao ta phải học nó:Theo như Diego Fernandez, giáo viên hướng dẫn của khóa học Excel for Data Analysis: Basic to Expert Level – Khóa học Excel cho Phân tích Dữ liệu: Từ Căn bản tới Nâng Cao: “Học Excel cần thiết cho mọi chuyên ngành hay chuyên môn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Đây là phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong cả công việc lẫn học tập và là nền tảng căn bản trước khi học bất cứ thứ gì khác.”
Học nó ở đâu: Microsoft Excel – Phân tích dữ liệu với bảng Excel.
Khóa học này có những gì: Bạn sẽ học những kỹ năng Excel từ căn bản đến chuyên nghiệp với các công cụ phân tích dữ liệu mạnh nhất của Excel.
Thông tin khóa học:
Tên khóa học: Microsoft Excel – Phân tích dữ liệu với Bảng Excel.Giáo viên hướng dẫn: Chris DuttonHọc phí: 174.99 USDSố người đăng ký: 17,231Trình độ kỹ năng: Căn bản cho người mới bắt đầuBạn sẽ học những gì: Excel, bao gồm Pivot Table và Pivot ChartKhóa học bao gồm:6 giờ video theo yêu cầu6 nguồn bổ sungQuyền truy cập trọn đời
Các học viên cũ nói gì:
“Một khóa học tuyệt vời! Bạn sẽ tự tin đưa kỹ năng này vào hồ sơ xin việc của mình sau khi học xong. Các bài giảng có chiều sâu mà lại dễ hiểu. Nếu bạn không chỉ đơn thuần muốn học về bảng biểu Pivot mà còn muốn trở thành một chuyên gia thực sự thì tôi khuyên bạn nên tham dự khóa học này.”
Monique Chin –
SQL (Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu)
SQL là gì? SQL (Structured Query Language – ngôn ngữ có tính chất truy vấn) là loại ngôn ngữ được dùng để tương tác với các cơ sở lưu trữ dữ liệu, cho phép chúng ta lấy dữ liệu ra một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Sao ta cần học nó? SQL cho phép bạn thực hiện các thao tác trên hàng triệu dòng dữ liệu. Nó là loại kỹ năng quan trọng, cần thiết thứ hai trong nghề phân tích dữ liệu (chỉ đứng sau chính kỹ năng phân tích số liệu)
Học Data Analysis ở đâu? Khóa học SQL cho người mới bắt đầu nghề Phân tích Dữ liệu.
Khóa học có gì? Bạn sẽ học SQL trong ứng dụng thực tế (không chỉ là những kiến thức trên lý thuyết mà là những kỹ năng bạn có thể áp dụng luôn) cũng như những cách thức tìm ra thông tin khách hàng hay phân tích kinh doanh hữu ích, đóng vai trò quan trọng định hướng các quyết định.
Thông tin khóa học:
Tên khóa học: SQL cho người mới bắt đầu nghề Data AnalysisGiáo viên hướng dẫn: David Kim và Peter SeftonHọc phí: 199.99 USDSố người đăng ký: 37.152Thông tin thú vị: Các nhân viên marketing của Google, Facebook, Amazon, Lyft và Udemy đều đã tham dự khóa học này.Trình độ kỹ năng: Người mới bắt đầuBạn sẽ học những gì: SQL, bao gồm cả MySQLKhóa học bao gồm:3.5 giờ video theo yêu cầuQuyền truy cập trọn đời5 bài giảng thêm.
Học viên cũ nói gì về khóa học này:
“Rất dễ hiểu và thực tế! Hoàn toàn có thể áp dụng vào các trường hợp trong công việc của tôi ngay sau vài buổi học. Một cách tiếp cận tuyệt với SQL nhờ cách hướng dẫn đầy lôi cuốn của các giáo viên. Tuyệt vời!”
Rimvydas Janciauskas –
R (NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH)
R là gì? Là một loại ngôn ngữ lập trình dùng cho tin học thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê, những người làm dữ liệu, các nhà phân tích kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực phát triển phần mềm thống kê, phân tích số liệu, machine learning (học máy)…
Vì sao phải học nó? Theo Arpan Gupta, giáo viên hướng dẫn của khóa học Lập trình với R trong Phân tích Dữ liệu & Trực quan hóa Dữ liệu : “R mang tới cho những người làm phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu khả năng trình bày các bộ dữ liệu phức tạp bằng một cách thức ấn tượng.” R được sử dụng trong nhiều công ty nổi tiếng, Google và Facebook như một loại ngôn ngữ để phân tích các dữ liệu.
Học nó ở đâu? Khóa học Mô hình thống kê ứng dụng bằng ngôn ngữ R trong Phân tích Dữ liệu
Khóa học gồm những gì? Cung cấp nền tảng căn bản tốt nhất, giúp học viên có thể áp dụng vào thực tế các nhiệm vụ phân tích dữ liệu thống kê bằng ngôn ngữ R, một trong những framework phân tích dữ liệu miễn phí và phổ biến nhất.
Thông tin khóa học:
Tên khóa học: Mô hình thống kê ứng dụng bằng ngôn ngữ R trong Phân tích Dữ liệu Giáo viên hướng dẫn: Minerva SinghHọc phí: 199.99 USDNgười đăng ký: 2,152Trình độ kỹ năng: Tất cả các trình độBạn sẽ học gì: Ngôn ngữ R trong phân tích số liệu thống kê và trực quan hóa dữ liệu thống kê cho các mô hình dữ liệu.Khóa học bao gồm:9.5 giờ giảng40 Nguồn bổ sungQuyền truy cập trọn đời
Các học viên cũ nói gì về khóa học này:
“Mọi thứ bạn cần đều hiển hiện ở đây với những nội dung có giá trị, hết sức rõ ràng, ngắn gọn, súc tích” – Vladimir Vitch
Data Visualization – trực quan hóa dữ liệu
Data Visualization là gì? Data visualization – Trực quan hóa Dữ liệu giúp những người (thường là những nhà lãnh đạo cao cấp không mấy am hiểu về công nghệ) đang cần đưa ra quyết định trong kinh doanh hiểu được các dữ liệu phân tích một cách trực quan thông qua các loại biểu đồ. Từ đó, họ có thể nhận diện xu hướng, xác định các loại hình và hiểu được những thông tin phức tạp.
Vì sao nên học? Nếu bạn là người sáng tạo, đây sẽ là một kỹ năng tuyệt vời cho bạn. Học data visualization sẽ giúp bạn có ưu thế hơn những ứng viên khác khi tìm việc vì những nhà tuyển dụng luôn tìm kiếm những người có hiểu biết về cả lĩnh vực khoa học lẫn nghệ thuật đằng sau chuyên môn phân tích dữ liệu.
Học ở đâu? Giới thiệu về Data Visualization – Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học có gì? Mọi thứ bạn cần để bắt đầu dự án trực quan hóa dữ liệu của riêng mình, bao gồm cả những loại biểu đồ, bảng mẫu từ căn bản đến nâng cao và tâm lý trực quan hóa với các nguyên tắc Gestalt.
Thông tin khóa học:
Tên khóa học: Giới thiệu về Data Visualization. Giáo viên hướng dẫn: Ajay NayakHọc phí: 49.99 USDSố học viên đăng ký: 11,989Trình độ kỹ năng: Mới bắt đầuBạn sẽ học gì: Tổng quan căn bản về data visualization – trực quan hóa dữ liệuKhóa học bao gồm:1.5 giờ video theo yêu cầuQuyền truy cập vĩnh viễn.
Các học viên cũ nói gì về khóa học:
“Rất tốt! Ngắn gọn và rõ ràng! Nếu bạn không quen với việc trực quan hóa dữ liệu và muốn học nhưng không biết bắt đầu từ đâu thì nên bắt đầu với khóa học này ngay bây giờ, tại đây!” – Sandy Putranto
Những kỹ năng khác nên học:
Những kỹ năng này sẽ giúp bạn có lợi thế hơn khi đảm nhiệm các vai trò trong lĩnh vực phân tích dữ liệu
Google Sheets (Một kiểu phiên bản trực tuyến của Excel)Tableau (bạn có thể tải bản miễn phí để bắt bắt đầu)Data studio (Công cụ trực quan hóa dữ liệu được cung cấp miễn phí bởi Google)Google Analytics/Google AdwordsCác kỹ năng liên quan đến toán học cao cấp (đại số tuyến tính & các phép tính đa biến sẽ mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh, tuy nhiên, nó cũng không có nghĩa là bạn nhất thiết phải có những kỹ năng này khi làm một công việc trong lĩnh vực data analysis)Những hiểu biết căn bản về học máy – machine learning (bạn không cần phải biết làm thế nào để tạo ra những thuật toán mới, chỉ cần hiểu được nền tảng căn bản của machine learning). Có thể đọc thêm về phần này tại đây.
Nếu bạn muốn theo đuổi việc học thì các trường đại học, cao đẳng thường có những chuyên ngành thuộc lĩnh vực phân tích dữ liệu như: kinh doanh, kinh tế, thống kê và tin học (khoa học máy tính).
Kết luận
Các công ty thời đại này thường ngập chìm trong dữ liệu và họ thực sự cần những người có thể khiến chúng trở nên có nghĩa. Khi Internet Vạn Vật xuất hiện thì những nhu cầu này còn tăng lên gấp bội.
Nếu bạn không biết mình nên chọn hướng đi nào trong lĩnh vực công nghệ thì data là một điểm tốt cho bạn khởi đầu. Một số công ty toàn cầu có danh tiếng đã sẵn sàng cho việc bổ nhiệm một chức vụ mới trong hệ thống của họ – Chief Data Officer (CDO) – Giám đốc Dữ liệu. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu trong các công ty. Một số người bắt đầu với theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngày hôm nay có thể sẽ có được một vị trí đắt giá trong thời gian ngắn sau này.
Theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngay hôm nay để có được vị trí tuyệt vời vào ngày mai.
Xem thêm: Steel Là Gì – Nghĩa Của Từ Steel
Theo IBM, vào năm 2020 số lượng công việc cho các chuyên gia dữ liệu tại Mỹ sẽ tăng lên tới 2,720,000 – thêm hơn 350,000 vị trí trong vòng 3 năm (kể từ 2017)
Bạn đã sẵn sàng để ngồi vào một trong những vị trí đó chưa? Hãy đăng ký các khoá học Data Analysis tại Nordic Coder – Trung tâm dạy lập trình uy tín và chuyên nghiệp. Ngoài ra, Nordic Coder còn là cầu nối nghề nghiệp IT giữa học viên và với các công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam sau các khoá học lập trình.
Chuyên mục: Hỏi Đáp
