Khóa học Data Analyst Google là chương trình dành cho người mới bắt đầu muốn học kiến thức và kỹ năng để trở thành nhà phân tích dữ liệu. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn có thể ứng dụng ngay các kiến thức phân tích dữ liệu cơ bản vào công việc.
Lợi ích khi tham gia Khóa học Data Analyst Google
Tham gia Khóa học Data Analyst Google mang lại nhiều lợi ích đáng giá. Khóa học cung cấp những kỹ năng quan trọng như xử lý dữ liệu, tư duy phản biện, đạo đức trong lĩnh vực phân tích và biểu đồ hóa dữ liệu. Điểm đặc biệt của khóa học là được giảng dạy bởi những chuyên gia có kinh nghiệm từ Google, đảm bảo sự hấp dẫn và tính tương tác cao trong quá trình học.
Bên cạnh đó, sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ nhận được chứng nhận,đây là minh chứng cho việc học viên đã hoàn thành và có những hiểu biết nhất định về các khía cạnh quan trọng của ngành. Điều này tạo thêm lợi thế cho học viên khi tham gia ứng tuyển vào các vị trí tuyển dụng Data Analyst hoặc các công việc có tính chất tương tự, giúp họ tự tin và thu hút sự chú ý từ nhà tuyển dụng.
Những điểm cần cân nhắc trước khi tham gia khóa học
Nhìn chung, khóa học Data Analyst Google là một lựa chọn phù hợp cho những ai mới bắt đầu hành trình khám phá lĩnh vực này, hoặc đang tìm kiếm hướng đi mới cho sự nghiệp của mình. Cần phải xác nhận rằng khóa học có nhiều ưu điểm và thực sự mang lại giá trị cho người học. Bạn có thể tìm thấy rất nhiều thông tin đề cập đến lợi ích của khóa học ở các website, nhóm cộng đồng… Những giới hạn được đề cập sau đây chỉ là các yếu tố cần được cân nhắc trước khi tham gia.
1. Sa đà vào việc giới thiệu.
Một số khóa học trong chương trình dành quá nhiều thời gian cho phần giới thiệu, khiến học viên băn khoăn liệu họ có thực sự học được gì hay không.
Điều này đặc biệt đúng với hai khóa học đầu tiên: “Foundations: Data, Data, Everywhere” và “Ask Questions to Make Data-Driven Decisions”. Ở hai khóa này, người học chỉ được giới thiệu sơ bộ những khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu và các câu chuyện thành công của chuyên gia trong lĩnh vực.
Mặc dù đây là những thông tin nền tảng quan trọng cho người mới bắt đầu, nhưng đối với những học viên mong muốn được hiểu sâu, giải thích cặn kẽ về kiến thức, thì hai khóa học này chưa đáp ứng được điều đó. Dành 39 tiếng chỉ để nghe giới thiệu có lẽ sẽ khiến một số học viên cảm thấy nản lòng.
2. Mất cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.
Chương trình tập trung nhiều vào việc cung cấp kiến thức, lý thuyết và định nghĩa hơn là hướng dẫn kỹ năng thực hành. Điều này đặc biệt rõ ràng trong khóa học thứ 6: “Share Data Through the Art of Visualization – Chia sẻ dữ liệu thông qua nghệ thuật trực quan”. Khóa học này tập trung vào việc xây dựng câu chuyện thu hút, hiểu rõ đối tượng và phân biệt cách thể hiện hình ảnh tốt và chưa tốt, nhưng lại không hướng dẫn cách tạo biểu đồ cụ thể.
Học viên chỉ được học các chức năng cơ bản của Tableau – công cụ trực quan hóa dữ liệu, mà không được học các chức năng nâng cao, bài tập thực hành hay cách áp dụng kiến thức trên nền tảng vào thực tế.
3. Tăng độ khó đột ngột, gây khó khăn cho người mới bắt đầu.
Ban đầu, chương trình cung cấp kiến thức khá dễ hiểu, nhưng một số khóa học sau lại tăng tốc độ quá nhanh. Nếu bốn khóa học đầu chỉ giới thiệu kiến thức cơ bản, thì với khóa học ngay sau đó, học viên đã phải tiếp thu các chủ đề nâng cao về dữ liệu, bảng tính và SQL mà không có bài tập thực hành đi kèm. Việc tiếp thu lượng lớn thông tin nâng cao trong thời gian ngắn khiến người mới bắt đầu gặp khó khăn trong việc học tập và rèn luyện kỹ năng.
4. Cấu trúc khóa học thiếu tính đồng nhất
Các khóa học trong chương trình được thiết kế theo cấu trúc chặt chẽ, chia thành các giai đoạn cụ thể: đặt câu hỏi, chuẩn bị dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, chia sẻ kết quả và thực hành vận dụng. Tuy nhiên, cấu trúc này lại không được áp dụng trong khóa học thứ 7: “Data Analysis with R Programming”. Kiến thức từ các khóa học trước đó không liên quan đến ngôn ngữ lập trình R, khiến nhiều học viên cảm thấy việc học R là không cần thiết.
Trên thực tế, học ngôn ngữ lập trình R mang lại nhiều lợi ích, nhưng thời điểm giảng dạy hiện tại chưa phù hợp. Hiệu quả của chương trình sẽ được cải thiện đáng kể nếu khóa học R được đưa lên đầu và kết hợp chặt chẽ với các khóa học về SQL hoặc bảng tính trước đó. Áp dụng cấu trúc tương tự như các khóa học khác cho khóa học R sẽ đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trong việc truyền đạt kiến thức cho học viên.
5. Thiếu kiến thức và kỹ năng về thống kê
Hiểu biết về thống kê là kỹ năng quan trọng mà mọi nhà phân tích dữ liệu cần phải có. Tuy nhiên, khóa học Data Analyst Google lại không cung cấp nhiều thông tin về mảng kiến thức này. Các khái niệm cơ bản như: tỷ lệ lỗi, kích thước mẫu… được đề cập theo cách sơ lược và thiếu chiều sâu.
Để nâng cao hiệu quả đào tạo và đảm bảo đáp ứng nhu cầu thực tế của chuyên ngành Phân tích Dữ liệu, chương trình học nên tập trung vào các kiến thức thống kê cốt lõi như: xác suất, giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, kiểm định giả thuyết, hồi quy. Tất cả những công cụ nền tảng này sẽ là bàn đạp giúp học viên sớm trở thành những nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, có khả năng đáp ứng nhu cầu tuyển dụng ngày càng cao của công việc Data Analyst trong thị trường lao động hiện tại.
Tóm lại, để có cái nhìn toàn diện hơn về khóa học Data Analyst Google, bạn có thể tham khảo thêm đánh giá từ các nguồn khác nhau; tìm hiểu kỹ năng về chương trình học và mục tiêu đào tạo Data Analyst của khóa học; đánh giá bản thân xem mình có phù hợp với yêu cầu của khóa học hay không.
Tự học Data Analysis bước đầu chắc hẳn sẽ có nhiều khó khăn. Thành công sẽ đến với những ai thật sự cố gắng và kiên định với mục tiêu của mình. Chúc bạn sớm gặt hái được thành quả trong lộ trình trở thành Data Analyst chuyên nghiệp!
Có thể bạn quan tâm
