Bạn muốn học data analyst nhưng không biết nên bắt đầu từ đâu? Trên thị trường có rất nhiều khóa học data analyst rộ lên, với đủ các tên gọi lồng ghép kiến thức, công cụ khác nhau? Rốt cuộc thì đâu mới là lộ trình học Data analyst phù hợp cho người mới? SOM sẽ giúp bạn tìm lời giải đáp trong bài viết dưới đây.
Bước đầu tiên của học data analyst cho người mới bắt đầu: Thành thạo công cụ
Với những người mới chân ướt chân ráo vào ngành Data Analyst, cách tiếp cận nhanh nhất chính là sử dụng thành thạo các công cụ liên quan đến dữ liệu. Cơ bản, bạn sẽ cần nắm rõ 3 nhóm công cụ chính sau:
Công cụ trích xuất và trực quan dữ liệu
Excel, Power Query là công cụ phục vụ trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện các thao tác và tạo thành một biểu mẫu phù hợp cho nhu cầu sử dụng.
Một công cụ khác vượt trội hơn mà bạn cần phải thành thạo nếu muốn trở thành DA chính là Power BI. Công cụ này cho phép hiển thị các biểu đồ – hình ảnh, kết nối với tập dữ liệu kinh doanh, tập dữ liệu lớn – điều mà bạn không thể làm được trong Excel.
Cơ sở quản trị dữ liệu
Là một chuyên viên phân tích, bạn sẽ thường xuyên thực hiện các hoạt động CRUD trên cơ sở dữ liệu và biết cách quản lý chúng. Với mục tiêu này, SQL là lựa chọn phổ biến nhất hiện nay. Chưa có cơ sở quản trị dữ liệu nào có tính linh hoạt và khả năng mở rộng tốt hơn SQL.
Ngôn ngữ lập trình – Python hoặc R
Việc nắm bắt và sử dụng thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ rất hữu ích cho bạn. Mặc dù một số công ty không chú trọng nhiều đến ngôn ngữ lập trình cho vai trò phân tích, nhưng có kiến thức tốt về lập trình sẽ rất tiện dụng cho công việc của một DA.
R và Python là những ngôn ngữ được nhiều chuyên gia khuyên chọn khi học data analysis nhất mà bạn nên biết. Cả hai ngôn ngữ đều cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Numpy, Pandas, Mat Plot Lib trong Python và DPPLE, GGPLOT trong R.
Bước 2 của Lộ trình học data analyst: Trau dồi tư duy phân tích BI để apply vào doanh nghiệp
Một trong những vị trí để bắt đầu tại doanh nghiệp khi theo đuổi con đường phân tích dữ liệu là BIA (Business Intelligence Analysis – BIA là nhà phân tích dữ liệu kinh doanh).
Công việc của một BIA là đọc và phân tích những chỉ số dữ liệu thu thập được ở bên ngoài như tương tác khách hàng, khảo sát thị trường và những số liệu trong quá khứ như báo cáo tài chính của công ty,… Từ đó, BIA sẽ đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả.
Để làm được việc này, bạn cần phải trau dồi kiến thức chuyên môn của mình ở 2 mảng chính:
Kỹ năng tư duy hệ thống, phân tích logic, và giải quyết vấn đề hiệu quả:
Công cụ chỉ là phương tiện, yếu tố then chốt để nắm được một vị trí phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp chính là tư duy. Tức là không chỉ phụ thuộc vào những con số trên giấy tờ, bạn cần đủ quan sát, nghiên cứu, tìm hiểu thực tế để có thể dễ dàng phán đoán hành vi khách hàng “ẩn” sau những con số ấy.. Các công cụ Statistical Techniques, Visualization Skills nêu trên sẽ hỗ trợ bạn rất nhiều trong quá trình đào sâu vấn đề thông qua những dữ liệu trực quan và các báo cáo tự động hoá.
Trau dồi kiến thức thống kê – Statistics
Đối với mỗi chuyên gia dữ liệu, khi học về data analyst, kiến thức về thống kê và toán học là điều bắt buộc phải có. Bởi vì, nếu không có kiến thức về số liệu thống kê và xác suất, người ta không thể giải thích dữ liệu một cách hiệu quả.
Một số topics xác suất – thống kê chính bao gồm các chỉ số về mô tả và suy luận. Khi học data analyst cho người mới bắt đầu, bạn có thể dành 2-3 tuần để làm chủ các kiến thức này trước khi thực hành. Đây sẽ là phần xứng đáng để bạn bỏ thời gian nghiền ngẫm.
Bước 3 Lộ trình tự học Data analyst: Nâng cao kỹ năng mềm, đầu tư vào CV và Portfolio cá nhân
Tất nhiên, để xin việc ở bất cứ lĩnh vực nào đó, bạn đều cần kỹ năng mềm. Với vị trí Data Analyst, bạn phải có kỹ năng tiếng Anh, khả năng giao tiếp, giải thích, thuyết trình, đặt câu hỏi,… Ngoài ra, nếu có cơ hội, đừng ngại tham gia các dự án phân tích dữ liệu thực tế để thể hiện và hoàn thiện tất cả các kỹ năng mình có được.
Sau khi đã có đầy đủ kỹ năng và kiến thức, bạn cần “tỉa tót” lại CV của mình một cách khoa học, trực quan và rõ ràng.
- Tập trung show ra được những điểm mạnh và kỹ năng của bản thân trong lĩnh vực Data và sắp xếp chúng một cách khoa học. Ví dụ, với Portfolio, nên trình bày các công cụ và các ngôn ngữ lập trình mà bạn biết như SQL, Python, Power BI thành các mục riêng.
- Liệt kê rõ các project hoặc các bài tập nhỏ đã làm trong suốt quá trình học tập để thể hiện cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn đã có kinh nghiệm thực hành thực tế. Đừng bỏ quên bất kỳ dự án nào liên quan đến dữ liệu bạn đã làm hoặc đã cộng tác thực hiện nhé!
Bước 4: Rèn luyện để trở thành một Data Analyst sành nghề
Đây là giai đoạn dành cho những người đã làm việc với vai trò Data Analyst và đang muốn nâng cao chuyên môn lẫn vị trí của mình theo hướng trở thành nhà phân tích dự đoán hiệu suất kinh doanh tương lai (Predictive Analysis).
Lúc này, điều cần làm chính là tìm hiểu và sử dụng công nghệ học máy Machine Learning. Machine Learning giúp quá trình phân tích dữ liệu của một chuyên gia được nhanh và chính xác hơn. Dựa vào machine learning, bạn có thể biết trước khả năng khách hàng rời bỏ bằng các thuật toán hồi quy (regression). Từ đó, bạn sẽ có những hành động kịp thời giữ khách hàng và tối ưu hoá chi phí và hiệu quả quảng cáo sao cho phù hợp.
Bạn có thể tìm hiểu một số nhánh chuyên ngành đa dạng của lĩnh vực phân tích dữ liệu:
Trên đây là những hướng dẫn căn bản về lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu. Vì ngành còn mới với đủ các luồng thông tin khác nhau, có thể bạn sẽ gặp kha khá khó khăn lúc theo học. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng nếu học hành nghiêm túc, tương lai trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu với mức lương hấp dẫn đang mở cửa đón chào bạn. Chúc các bạn theo đuổi nghề thành công!
