Các kỹ năng cần thiết của một Data Analyst

Trong thời đại số hóa hiện nay, dữ liệu đã trở thành tài nguyên quý báu của mọi tổ chức và doanh nghiệp. Việc thu thập, phân tích và hiểu biết sâu về dữ liệu đã trở thành yếu tố quyết định giúp các doanh nghiệp định hình chiến lược và ra quyết định một cách thông minh. Để làm điều này, vai trò của một Data Analyst ngày càng trở nên quan trọng.

Cùng IZISolution khám phá các kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Analyst xuất sắc trong việc nắm bắt cơ hội trong ngành nghề triển vọng này.

Data Analyst là gì? Khám phá Thách thức và Cơ hội trong nghề Data Analyst

A. Các kỹ năng cần thiết đối với một Data Analyst

I. Phân tích dữ liệu và thống kê

1. Làm sạch và phân tích dữ liệu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tiền xử lý và làm sạch dữ liệu chiếm đến 80% thời gian làm việc của các chuyên gia dữ liệu. Điều này làm cho kỹ năng này trở nên vô cùng quan trọng đối với bất kỳ ai muốn thành công trong lĩnh vực này.

Phân tích và khám phá dữ liệu là một trong những kỹ năng cần thiết trong danh sách các kỹ năng của Data Analyst. Về cơ bản, phân tích dữ liệu bao gồm việc biến đổi một câu hỏi hoặc nhu cầu kinh doanh thành một câu hỏi dữ liệu cụ thể. Sau đó, bạn sẽ phải thực hiện quá trình biến đổi và phân tích dữ liệu để tìm ra câu trả lời cho câu hỏi đó.

Một khía cạnh quan trọng khác của việc phân tích dữ liệu là khám phá. Khám phá dữ liệu liên quan đến việc tìm kiếm các xu hướng hoặc mối quan hệ thú vị trong dữ liệu mà có thể đem lại giá trị cho doanh nghiệp.

Quá trình này có thể bắt đầu từ một câu hỏi kinh doanh ban đầu, nhưng cũng có thể tự do theo dõi. Bằng cách tìm kiếm các mẫu và sự không thống nhất trong dữ liệu, bạn có thể tìm ra cơ hội để giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí hoặc tăng tốc độ phát triển.

2. Am hiểu Kiến thức thống kê (Statistical Knowledge)

Nếu bạn muốn trở thành một Data Analyst, thì việc nắm vững các khái niệm và công cụ sử dụng trong phân tích dữ liệu là điều vô cùng quan trọng và không thể bỏ qua. 

Ví dụ như để trở thành Data Analyst bạn cần hiểu các khái niệm cơ bản như Mean (trung bình), Median (trung vị), Standard Deviation (độ lệch chuẩn), Outlier (dữ liệu ngoại lệ), và Percentile (phần trăm).

Tiếp theo, bạn cần nắm vững các mô hình phân tích dữ liệu như Logistic Regression (Hồi quy Logistic), Linear Regression (Hồi quy tuyến tính), và nhiều mô hình khác thuộc loại Regression models. Đây là những công cụ quan trọng để dự đoán và hiểu mối quan hệ giữa các biến.

Data Analyst có thể học hỏi thêm những kiến thức về thống kê qua các tài liệu Data analysis hay tài liệu về kiến thức thống kê. Những kiến thức này giúp Data Analyst đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích. 

II. Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu (Python, R, SQL)

Một Data Analyst cần phải thành thạo trong việc sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu chính như Python, R và SQL. Python và R là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến để xử lý dữ liệu, thực hiện phân tích thống kê và xây dựng mô hình dự đoán. SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ quản lý cơ sở dữ liệu, giúp trích xuất, cập nhật và tương tác với cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả. Hiểu biết sâu rộng về các công cụ này là một trong những nền tảng quan trọng để trở thành một Data Analyst giỏi.

III. Trực quan hóa dữ liệu và báo cáo

Một phần quan trọng của công việc Data Analyst là biến dữ liệu trở thành thông tin hữu ích cho quyết định kinh doanh. Để làm được điều này, Data Analyst cần phải có khả năng trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ và đồ thị, sử dụng các công cụ như Matplotlib, Seaborn, Tableau hoặc Power BI. Sự khả năng này giúp họ làm cho dữ liệu dễ hiểu và truyền đạt thông tin một cách rõ ràng đến đồng nghiệp và quản lý. Bên cạnh đó, việc tạo báo cáo có cấu trúc và logic là một phần không thể thiếu, giúp đưa ra những đề xuất và quyết định dựa trên dữ liệu.

Ngoài các kỹ năng đã được đề cập thì, việc tạo dashboard và báo cáo cũng đóng vai trò vô cùng quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Bằng cách thiết kế và tạo dashboard cũng như báo cáo, Data Analyst giúp người xem dễ dàng truy cập và hiểu được thông tin quan trọng mà không gặp phải các khó khăn kỹ thuật.

Công việc này đòi hỏi sự linh hoạt và đa dạng, từ việc tạo các biểu đồ và bảng đơn giản với bộ lọc thường xuyên cho đến việc xây dựng các trang tổng quan phức tạp chứa hàng trăm điểm dữ liệu tương tác và có khả năng cập nhật tự động. Mức độ yêu cầu về công việc này có thể khác nhau tùy thuộc vào vị trí công việc cụ thể, nhưng hầu hết các Data Analyst đều liên quan đến việc tạo báo cáo và/hoặc xây dựng dashboard để hiển thị các phát hiện và thông tin quan trọng mà họ đã khám phá. Điều này là một phần không thể thiếu của việc giúp dữ liệu trở thành một nguồn tài nguyên hữu ích cho tổ chức.

IV. Kiến thức về Machine Learning và trí tuệ nhân tạo AI

Machine Learning và trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang chuyển đổi cách chúng ta nghiên cứu và quản lý dữ liệu. Một Data Analyst hiện đại cần phải có ít nhất kiến thức cơ bản về Machine Learning để xây dựng các mô hình dự đoán và phân loại dữ liệu. Họ cũng cần hiểu về các khái niệm cơ bản trong lĩnh vực AI để có thể tương tác với các hệ thống dựa trên AI và tận dụng chúng trong công việc. Sự kết hợp giữa kỹ năng phân tích truyền thống và Machine Learning/AI là một điểm mạnh mà một Data Analyst nên sở hữu để giúp doanh nghiệp thấy rõ giá trị của dữ liệu.

B. Xây dựng kỹ năng toàn diện để trở thành Data Analyst

I. Tài liệu Data analysis

Trong thời đại số hóa hiện nay, phân tích dữ liệu trở nên ngày càng phổ biến và dễ dàng tiếp cận. Việc tìm kiếm tài liệu Data analysis chất lượng về lĩnh vực này đóng vai trò quan trọng trong việc nắm bắt kiến thức và kỹ năng cần thiết. 

5 trang web tự học Data Analyst miễn phí dành cho người mới bắt đầu:

• Analytics Vidhya

• Freecodecamp

• Google Analytics Academy

• PowerBI learning

Những cuốn sách hay về Data Analysis mà Data Analyst nên đọc:

• Data Analysis Using SQL and Excel của Gordon S. Linoff và Michael J. A. Berry

• Data Analysis with Python của Wes McKinney

• Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight của John W. Foreman

• Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals của Cole Nussbaumer Knaflic

• Data Analytics Made Accessible của Anil Maheshwari và Anoop Singhal

• Data Mining: Concepts and Techniques của Jiawei Han, Micheline Kamber và Jian Pei

• Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking của Foster Provost và Tom Fawcett

Mỗi tài liệu Data analysis đều có những điểm mạnh riêng, nhưng chung quy lại, chúng đều giúp bạn nắm bắt các nguyên tắc, phương pháp và công cụ quan trọng trong phân tích dữ liệu. Bạn có thể chọn cuốn sách hay tài liệu phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của mình để phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu của mình.

II. Luyện bài tập Data analyst

Ngoài tham khảo nguồn tài liệu thì để trở thành một Data Analyst xuất sắc, bạn cần liên tục luyện tập bài tập data analyst. Một số cách mà bạn có thể luyện bài tập để phát triển kỹ năng Data Analyst của mình:

• Tham gia vào các khóa học đào tạo Data analyst : Có rất nhiều khóa học trực tuyến miễn phí và trả phí về Data Analysis. Trung tâm đào tạo Data analyst sẽ giúp bạn học các khái niệm cơ bản và nâng cao về phân tích dữ liệu.

• Học một ngôn ngữ lập trình hay các công cụ phân tích dữ liệu

• Luyện tập với dự án thực tế: Tìm các dự án thực tế hoặc bài toán phân tích dữ liệu và cố gắng giải quyết chúng bằng kiến thức và kỹ năng bạn đã học. Điều này giúp bạn áp dụng kiến thức vào tình huống thực tế và phát triển khả năng giải quyết vấn đề.

• Thực hành trực tuyến: Có nhiều trang web và nền tảng cho phép bạn thực hành phân tích dữ liệu trực tuyến bằng các bộ dữ liệu thực tế. Ví dụ như Kaggle, DataCamp, Mode Analytics, và nhiều trang web khác.

• Tham gia cộng đồng Data Analyst: Tham gia vào các cộng đồng trực tuyến, diễn đàn, hoặc nhóm LinkedIn về Data Analysis để trao đổi kiến thức, học hỏi từ người khác, và thảo luận về các vấn đề liên quan.

II. Một số trung tâm đào tạo Data analyst nổi tiếng

Với sự nhận thức về tiềm năng của phân tích dữ liệu, người có đam mê trở thành một Data Analyst có thể tham gia vào các chương trình đào tạo data analyst cơ bản để xây dựng một cơ sở vững chắc cho sự phát triển trong thời đại số hóa.

Những chứng nhận từ các khóa học phân tích dữ liệu từ các trung tâm đào tạo data analyst uy tín có thể trở thành một yếu tố cạnh tranh mạnh mẽ khi xin việc làm trong lĩnh vực này hoặc thậm chí mở cửa cho cơ hội chuyển sang một sự nghiệp mới với thu nhập hấp dẫn hơn. 

Tất cả các chương trình đào tạo data analyst đều có điểm chung, đó là tính tiện lợi, tiết kiệm thời gian và cam kết cung cấp kiến thức cần thiết phù hợp cho người mới bắt đầu. Chương trình đào tạo này bao gồm kiến thức tổng quan về phân tích dữ liệu cùng với cơ hội để thực hành và nắm vững các công cụ quan trọng như Python, SQL… Một số khóa học phân tích dữ liệu chất lượng bạn có thể tham khảo:

• Learn Python và Learn SQL của Codecademy

• Introduction of Data Science using Python

• Introduction to data science – SkillUp

• IBM Data Analytics Courses – Coursera

• Funix data analyst của FPT

Chắc chắn rằng, con đường trở thành một Data Analyst không hề dễ dàng. Việc nắm vững các kỹ năng lập trình, xử lý dữ liệu, và khả năng hiểu biết sâu về lĩnh vực mà bạn làm việc cực kỳ quan trọng. Noài về kỹ thuật, khả năng giao tiếp và diễn đạt cũng rất cần thiết ở một  Data Analyst. Hy vọng bài viết trên của IZISolution đã giúp bạn hiểu rõ hơn về hành trình trở thành một Data Analyst và những kỹ năng quan trọng cần phải phát triển.

Từ khóa liên quan: fpt data analyst, data analyst fpt