Hàng trăm nghìn bạn trẻ đổ xô đi học để trở thành Data analyst. Như một lẽ tất yếu, hàng trăm khóa học về dữ liệu được mở tràn lan trên thị trường. Kiến thức, giá tiền, lĩnh vực giảng dạy của các khóa học dàn trải vô vàn, khiến việc lựa chọn chương trình phù hợp trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Để chọn lựa khóa học và trung tâm đào tạo data analyst đáng thời gian – công sức, bạn cần phải có một tư duy logic cùng những nguyên tắc gắt gao.
Nếu bạn còn đang phân vân giữa muôn trùng lời mời gọi, hãy tham khảo 7 tiêu chí dưới đây để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất nhé!
1. Xác định đúng mục tiêu học để chọn trung tâm đào tạo data analyst phù hợp
Mỗi khi bạn đưa ra quyết định cho bất cứ một việc gì, bạn cần xác định rõ mục đích mình muốn. Việc chọn lựa một trung tâm hay khóa học Data analytics cũng vậy. Xác định rõ mục tiêu và khát vọng của mình sẽ giúp bạn chọn ra những khóa học phù hợp nhất.
Hãy gạch đầu dòng rõ về những gì bạn muốn đạt được từ khóa học. Bạn muốn học được những gÌ? Kinh nghiệm thực chiến hay tư duy phân tích và ra chiến lược? Bạn muốn trở thành ai sau khi kết thúc khóa? Một nhà khoa học dữ liệu, một chuyên viên phân tích dữ liệu cho công ty? Hay một nhà lãnh đạo có khả năng đọc hiểu dữ liệu xuất sắc? Bạn muốn làm việc trong loại tổ chức nào, một tổ chức phi lợi nhuận hay một doanh nghiệp nào đó?
Các câu trả lời chính là nền tảng để bạn chọn lựa khóa học. Khi mục tiêu học của bạn càng đầy đủ, rõ ràng và cụ thể, quyết định của bạn sẽ càng chính xác.
2. Cân nhắc chương trình đào tại analyst của trung tâm
Tất nhiên, sau khi đã xác định được mục tiêu, bước tiếp theo chính là phân loại, đánh giá kỹ lưỡng nội dung và chương trình của khóa học xem có đáp ứng được nhu cầu của mình không.
Hãy tổng hợp những khóa học bao gồm các chủ đề về phân tích dữ liệu, như thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê, học máy và trực quan hóa dữ liệu và tiến hành đánh giá chúng theo những tiêu chí dưới đây:
Mức độ kiến thức của chương trình data analyst
Tìm hiểu xem những khóa học này sẽ tập trung giảng dạy các phân mảng kiến thức nào,ở mức độ chuyên sâu ra sao.
Nếu bạn mới chân ướt chân ráo vào ngành, hãy ưu tiên các khóa học đầy đủ các chủ đề phân tích dữ liệu, bao gồm thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích thống kê, học máy và mô hình hóa dự đoán. Một chương trình giảng dạy toàn diện đảm bảo bạn có được sự hiểu biết tổng thể về quá trình phân tích dữ liệu.
Nếu bạn đã có những kiến thức nền và muốn học lên, hãy tập trung vào các khóa học đào tạo kiến thức chuyên sâu và tư duy xử lý số liệu. Tương tự, nếu chỉ muốn tập trung phát triển một phân mảng bất kỳ trong thế giới dữ liệu rộng lớn, hãy ưu tiên những khóa học tập chú trọng mảng đó.
Các dự án thực tế từ trung tâm đào tạo data analyst
Những nhà tuyển dụng có thể không yêu cầu các data analyst có bằng cấp chính quy, nhưng phần lớn đều ưu tiên những người có kinh nghiệm triển khai các dự án phân tích dữ liệu thực tế. Vì vậy, bạn nên ưu tiên các chương trình học cung cấp những dự án thực hành hoặc các nghiên cứu trường hợp thực tế.
Những công cụ được hướng dẫn trong khóa học phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là trò chơi của “Công cụ – tool”. Hãy tìm hiểu xem khóa học có bao gồm các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến như Python, R, SQL, Tableau hoặc Power BI không. Chỉ khi quen thuộc với những công cụ này, bạn mới có thể thành thạo các kỹ thuật phân tích dữ liệu.
Ngành công nghiệp mà chương trình tập trung
Như đã nói, một vài chương trình học tập trung bồi dưỡng kỹ năng phân tích dữ liệu trong một vài ngành công nghiệp nhất định (ví dụ như FMCG, E-commerce (thương mại điện tử), Xã hội học,… ). Hãy chọn các khóa học chú trọng vào mảng ngành bạn muốn tập trung hoặc cung cấp những ví dụ, dự án thực tế liên quan đến ngành đó.
Chuyên môn giảng viên đào tạo data analyst
Đừng quên nghiên cứu các bằng cấp và chuyên môn của giảng viên khóa học! Hãy kiểm tra thông tin của những giảng viên trong khóa thông qua các kênh thông tin của chương trình học để đánh giá khả năng giảng dạy của họ.
Tài nguyên học tập
Kiểm tra xem khóa học có cung cấp các tài nguyên học tập bổ sung như sách giáo khoa, bài báo hoặc bài giảng video không. Các tài nguyên bổ sung có thể làm phong phú thêm hiểu biết của bạn và cung cấp một trải nghiệm học tập toàn diện.
3. Thời lượng và tốc độ học của chương trình đào tạo data analyst
Thời lượng và tốc độ khóa học nên phù hợp với sở thích học tập và lịch trình của bạn. Nếu bạn muốn bổ sung kiến thức nền tảng bên cạnh công việc hiện tại, hãy ưu tiên những khóa học ngắn hạn, linh động, giảng dạy online từ các trung tâm uy tín.
Nếu bạn muốn tập trung theo đuổi các kiến thức chuyên sâu cùng bằng cấp học thuật giá trị, hãy ưu tiên những chương trình học cấp cao từ trường học. Những chương trình này có thể kéo dài nhiều tháng với lượng kiến thức dồn dập, nhưng kết quả đầu ra có thể giúp bạn tìm được những mối quan hệ và cơ hội việc làm với phúc lợi hấp dẫn.
4. Xem xét độ uy tín của đơn vị giảng dạy chương trình
Để đảm bảo về uy tín khóa học, trước tiên, hãy chắc chắn rằng các khóa học phân tích dữ liệu bạn chọn được cung cấp bởi các tổ chức hoặc nền tảng danh tiếng. Nếu học online, bạn có thể tin tưởng các nền tảng học trực tuyến như Coursera, Udacity và edX. Nếu học offline, bạn có thể cân nhắc những trường đào tạo Phân tích dữ liệu cho quản lý, thạc sỹ, tiến sỹ như SOM…
Có thể bạn quan tâm: Chương trình đào tạo thạc sỹ data analyst tại SOM
Điều tiếp theo, hãy đảm bảo các khóa học đó được chứng nhận và cho phép triển khai bởi các tổ chức uy tín. Điều kiện này giúp bạn tiếp cận với những kiến thức chính xác cùng phương pháp giảng dạy hiệu quả.
5. Xem xét yêu cầu “nhập môn” của data analyst
Các yêu cầu và trình độ nhập môn là những điều quan trọng cần xem xét khi bạn chọn khóa học phân tích dữ liệu. Một số khóa học có thể yêu cầu bạn có kiến thức cơ bản về các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc hiểu biết về các khái niệm thống kê, trong khi các khóa học khác phù hợp cho người mới bắt đầu mà không cần kinh nghiệm trước đó.
Chọn một khóa học phù hợp với trình độ kỹ năng hiện tại của bạn sẽ giúp bạn tiếp thu kiến thức hiệu quả, được thiết kế theo hệ thống. Đồng thời, bạn sẽ không tốn thời gian tiếp thu mớ kiến thức đã biết hoặc chán nản vì những bài học nâng cao ngoài tầm với.
6. Xem xét đánh giá của những data analyst đi trước
Phân tích dữ liệu thực chất vẫn là ngành “non trẻ” ở nhiều quốc gia. Rất nhiều người phải đi học các khóa chuyên môn bên ngoài thay vì những khóa học chính quy trong các trường đại học. Vì vậy, những ý kiến của người đi trước sẽ là nguồn thông tin dồi dào, xác đáng để bạn đánh giá một khóa học nào đó.
Bạn có thể kết nối với những người này tại các hội thảo, diễn đàn trao đổi trên các nền tảng xã hội,… hoặc những sự kiện liên quan đến dữ liệu. Hãy cởi mở, trao đổi để có cái nhìn tổng quan và chính xác nhất nhé!
7. Đánh giá chứng chỉ từ khóa học
Theo nhiều thống kê, chứng chỉ từ các khóa học uy tín ảnh hưởng khá lớn đến quyết định của nhà tuyển dụng trong mảng dữ liệu. Vì vậy, hãy ưu tiên các khóa học cung cấp chứng chỉ “quyền lực” để nâng cao hồ sơ của bạn và chứng minh năng lực của bạn với công ty. Ngoài ra, các chứng chỉ uy tín còn có thể trở thành điều kiện tiên quyết cho các chương trình tiên tiến sau này.
Trên đây là những kinh nghiệm cần thiết nhất để chọn lựa chương trình đào tạo data analyst. Dù bạn chọn học khóa nào, hãy nhớ rằng bạn phải cam kết học tập với một tinh thần quyết tâm và không ngừng cầu tiến thì mới có thể thành công! Chúc các bạn đưa ra lựa chọn chính xác!
Có thể bạn quan tâm:
