Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu không ngừng biến đổi, việc nắm bắt và hiểu rõ các kỹ năng cốt lõi là chìa khóa để duy trì lợi thế cạnh tranh. Năm 2024 đánh dấu một kỷ nguyên mới khi nhu cầu về nghề phân tích dữ liệu chuyên môn cao gia tăng chưa từng có. Bạn đã sẵn sàng tận dụng cơ hội để phát triển sự nghiệp của mình lên một tầm cao mới?
I. Nghề phân tích dữ liệu là gì
Mỗi ngày, các công ty xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ phục vụ cho nhiều mục đích. Để xử lý những dữ liệu này, cần đến các chuyên gia phân tích dữ liệu. Công việc của một nhà phân tích dữ liệu bao gồm thu thập, diễn giải và phân tích dữ liệu để cung cấp các thông tin giá trị. Các công ty sử dụng những thông tin này để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác.
Nhờ nghề phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa sản xuất. Từ đó cải thiện hiệu suất và hiểu rõ hơn về khách hàng. Điều này không chỉ giúp gia tăng lợi nhuận. Nó còn tạo ra tác động tích cực lên nhiều khía cạnh kinh doanh.
Ngoài phân tích, các nhà phân tích dữ liệu còn chịu trách nhiệm tạo báo cáo để chia sẻ với các bên liên quan nội bộ và bên ngoài. Vì vậy, có thể nói rằng nghề phân tích dữ liệu là một nguồn lực quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào.
II. 6 Lý do bạn nên chọn nghề phân tích dữ liệu – Lương cao, cơ hội rộng mở
Bạn có biết rằng 70% doanh nghiệp đang mở rộng đội ngũ phân tích dữ liệu để tối ưu chiến lược kinh doanh? Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng nghề Data Analyst không chỉ mang lại mức lương hấp dẫn mà còn mở ra cơ hội phát triển rộng lớn.
Nếu bạn thích làm việc với dữ liệu, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên số liệu, đây có thể là nghề lý tưởng cho bạn!
1. Nhu cầu nhân lực cao, dễ tìm việc
Các công ty từ startup đến tập đoàn lớn đều cần chuyên gia phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược.
Theo LinkedIn, “Data Analyst” nằm trong top 10 nghề nghiệp phát triển nhanh nhất thế giới.
2. Lương hấp dẫn & cơ hội thăng tiến
Một nhà phân tích dữ liệu có thể kiếm 76.000 USD/năm (theo Glassdoor), con số này còn cao hơn nếu bạn có kỹ năng nâng cao như Python, SQL, Machine Learning.
3. Được làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau
Bạn có thể làm việc ở tài chính, marketing, y tế, công nghệ, giáo dục, chính phủ và nhiều lĩnh vực khác.
4. Công việc sáng tạo, không nhàm chán
Công việc không chỉ xoay quanh các con số mà còn yêu cầu tư duy logic và sáng tạo để tìm ra insight giá trị cho doanh nghiệp.
5. Cơ hội học hỏi không ngừng
Công nghệ liên tục thay đổi, bạn sẽ luôn được cập nhật và học hỏi về AI, Machine Learning, Power BI, Tableau.
6. Tạo ảnh hưởng lớn trong doanh nghiệp
Bạn đóng vai trò quan trọng trong định hình chiến lược kinh doanh, tối ưu vận hành và đưa ra quyết định quan trọng dựa trên dữ liệu.
7. Bạn có phù hợp với nghề này không?
Nếu bạn thích logic, số liệu, tư duy phân tích và muốn có một công việc với thu nhập cao, cơ hội thăng tiến tốt, đây có thể là lựa chọn lý tưởng cho bạn!
Bạn muốn bắt đầu? Xem ngay lộ trình chi tiết của khóa học dành cho newbie tại đây!
III. Top 11 kỹ năng cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu
Để thành công trong thị trường lao động đầy cạnh tranh này, bạn cần trang bị các kỹ năng quan trọng sau:
1. SQL
Bất kỳ cơ sở dữ liệu nào cũng có thể được giao tiếp bằng ngôn ngữ chuẩn SQL. (Structured Query Language – Ngôn ngữ Truy vấn Có cấu trúc). Hiểu được SQL giúp bạn thay đổi cấu trúc dữ liệu (schema). Và cập nhật, tổ chức, cũng như truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Hầu hết mọi nhà phân tích dữ liệu đều sử dụng SQL để truy cập, quản lý dữ liệu. Do đó, đây là một trong những kỹ năng thiết yếu cần học và áp dụng.
Hơn nữa, trong quá trình phỏng vấn, người ta thường yêu cầu bài kiểm tra SQL. Tin vui là đây là một trong những kỹ năng dễ học nhất. Bạn có thể nhanh chóng trở nên thành thạo trong SQL mặc dù không có kinh nghiệm lập trình. Càng làm quen với các dự án SQL khác nhau, bạn sẽ càng hiểu cách sử dụng nó.
Để bắt đầu với SQL, hãy tham khảo qua tài liệu chính thức của MySQL
2. Lập trình thống kê
R và Python là hai ngôn ngữ lập trình thống kê mà một nhà phân tích dữ liệu cần phải học và làm quen. Những ngôn ngữ này giúp họ thực hiện các phân tích nâng cao. Ngay cả những công việc mà Excel cũng không thể làm được. Khi bạn viết chương trình bằng những ngôn ngữ này, bạn sẽ trở thành chuyên gia trong việc làm sạch, phân tích và trực quan hóa các bộ dữ liệu lớn.
R và Python đều là ngôn ngữ mã nguồn mở. Vì vậy bạn nên biết ít nhất một ngôn ngữ trong số chúng. Tuy nhiên, việc quyết định ngôn ngữ nào tốt hơn ngôn ngữ nào là một cuộc thảo luận rộng lớn. Nhưng thực tế là cả hai ngôn ngữ này đều có thể thực hiện công việc và trách nhiệm trong khoa học dữ liệu.
Để so sánh đơn giản, R thường được sử dụng cho mục đích phân tích. Trong khi Python là một ngôn ngữ dễ học và ngày nay rất phổ biến.
3. PowerBI và Tableau
Có nhiều công cụ để một nhà phân tích dữ liệu phân tích và trình bày dữ liệu của họ. Nếu không có sự trình bày hấp dẫn, giá trị của việc trực quan hóa dữ liệu sẽ mất đi.
Do đó, bạn có thể học cách sử dụng các công cụ tạo bảng điều khiển phổ biến như PowerBI và Tableau. Những nền tảng này nổi bật nhờ giao diện dễ sử dụng. Tính năng kéo và thả, và khả năng tùy chỉnh linh hoạt.
Bạn có thể sử dụng những công cụ này để trình bày dữ liệu thô dưới dạng tương tác mà có thể đưa cho các bên liên quan. Cả PowerBI và Tableau đều dễ học và dễ hiểu. Vì vậy, không có gì sai khi học cả hai công cụ này. Vì nó có thể giúp ích cho bạn trong việc tìm việc.
Tìm hiểu thêm về công cụ Power BI thông qua khóa học Data Analytics in Power BI tại ACE Academy
Nếu bạn vẫn chưa biết cách để cài đặt công cụ này? Tìm hiểu ngay bài viết hướng dẫn chi tiết cách cài đặt power BI cho Mac OS và Windows.
4. Chú ý đến chi tiết / Phát hiện mẫu và xu hướng
Nếu bạn muốn nổi bật trong lĩnh vực này và vượt trội so với những người khác, hãy coi đây là một trong những kỹ năng quan trọng. Lý do chính mà các công ty tìm kiếm nhà phân tích dữ liệu là để thu thập những thông tin giá trị từ dữ liệu của họ. Những thông tin này sẽ giúp họ phát triển hoặc giải quyết các vấn đề liên quan đến kinh doanh.
Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ là tài sản quý giá cho bất kỳ công ty nào nếu bạn có thể phát hiện những xu hướng và mẫu dữ liệu ẩn hoặc nhận ra những điều mà người khác khó nhìn thấy.
Ví dụ, các nhà phân tích dữ liệu làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ phải sử dụng kỹ năng của mình để tìm hiểu thêm về một bệnh mới. Họ có thể được yêu cầu xác định nhóm tuổi nào dễ bị ảnh hưởng. Hoặc những thói quen sống nào có thể giúp phòng tránh bệnh và nhiều điều khác nữa. Nếu bạn có thể làm được những việc như vậy, bạn sẽ được tuyển dụng trong năm 2024.
5. Trực quan hóa dữ liệu – Data Visualization
Trực quan hóa dữ liệu, như tên gọi, là việc trình bày dữ liệu một cách hợp lý và thể hiện giá trị của dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện bằng cách thêm đồ thị, biểu đồ hoặc các minh họa khác. Vì nó giúp người xem hiểu dữ liệu tốt hơn. Ngay cả đối với những người không được đào tạo về phân tích dữ liệu. Nó giúp các chủ doanh nghiệp hiểu được xu hướng và mẫu dữ liệu. Từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp nhà phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về tình hình công ty. Truyền đạt các thông tin giá trị đến các bên liên quan và giúp họ ra quyết định. Học cách trực quan hóa dữ liệu là một bước tiến trong sự nghiệp của bạn. Nó sẽ thay đổi cách bạn làm việc với dữ liệu. Bạn sẽ có thể phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn với các tình huống.
Hơn nữa, với trực quan hóa dữ liệu, các nhà phân tích có thể quảng bá dữ liệu và thông tin một cách sáng tạo. Từ đó khám phá sâu hơn với tư duy sáng tạo. Do đó, đây là một kỹ năng cần thiết trong sự nghiệp này. Với trực quan hóa dữ liệu, bạn có thể chia sẻ một câu chuyện bằng dữ liệu. Và thuyết phục các bên liên quan về nhiều vấn đề. Khóa học Data Storytelling Mastery sẽ giúp bạn master mọi kỹ năng trong lĩnh vực này.
6. Làm sạch dữ liệu
Làm sạch dữ liệu là một kỹ năng không thể thiếu. Và là một trong những kỹ năng hàng đầu của nhà phân tích dữ liệu. Hoạt động này chiếm nhiều thời gian trong ngày làm việc của nhà phân tích. Và cũng là cần thiết để phát triển các mô hình học máy hữu ích. Bạn có thể dành đến 80% thời gian trong ngày chỉ để làm sạch dữ liệu.
Nếu dữ liệu sạch và chính xác, nó sẽ hoạt động hiệu quả hơn nhiều. Bạn sẽ có thể viết các thuật toán học máy phức tạp, một trong những nhiệm vụ quan trọng. Một thuật toán đơn giản sẽ mang lại thông tin giá trị khi bạn có các bộ dữ liệu sạch. Dữ liệu không chính xác sẽ dẫn đến những xu hướng và mẫu dữ liệu sai lệch.
Do đó, làm sạch dữ liệu là một kỹ năng cần học cho tất cả những ai muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu.
7. Ngôn ngữ lập trình – MATLAB
MATLAB là một môi trường tính toán đa hình thức và ngôn ngữ lập trình cho phép bạn thực hiện nhiều công việc khác nhau. Bao gồm việc vẽ đồ thị dữ liệu, làm việc với ma trận và triển khai các thuật toán. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp quan tâm đến việc tuyển dụng những người có kỹ năng MATLAB.
Kỹ năng này giúp các nhà phân tích giảm thời gian tiền xử lý dữ liệu. Nó cho phép họ làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng. Hơn nữa, MATLAB cũng có thể chạy bất kỳ mô hình học máy nào được tạo ra trên bất kỳ nền tảng nào. Vì vậy, đây là kỹ năng bạn nên học nếu muốn làm việc khác biệt so với những người khác.
8. Khoa học dữ liệu và học máy – Data Science and Machine Learning
Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần phải xây dựng và thiết kế các quy trình cho mô hình dữ liệu. Mặc dù phần lớn công việc có thể được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu, bạn vẫn cần phải hiểu và nắm vững các khái niệm về khoa học dữ liệu và học máy. Những kỹ năng này sẽ giúp bạn tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích. Từ đó hiểu được các giới hạn cũng như khả năng của các mô hình này.
9. Giao tiếp và viết lách
Trong danh sách các kỹ năng hàng đầu của nhà phân tích dữ liệu, giao tiếp dưới nhiều hình thức là một kỹ năng quan trọng cần được xem xét. Viết lách, nghe, nói và giải thích là các hình thức giao tiếp khác nhau sẽ giúp nhà phân tích thành công. Đây cũng là một kỹ năng quan trọng khi hợp tác với các bên liên quan. Hay quản lý hoặc đồng nghiệp.
Ví dụ, chú ý cẩn thận trong cuộc họp khởi động với các bên liên quan của công ty sẽ giúp bạn hiểu được các phân tích mà họ cần. Cùng lúc đó, khi hoàn thành dự án của bạn, bạn có thể phải giải thích nhiều điều với đồng nghiệp và nhóm làm việc của mình một cách đơn giản và dễ hiểu.
Ngoài ra, kỹ năng viết sẽ rất hữu ích. Đặc biệt khi bạn cần tạo ra bản tóm tắt phân tích hoặc phát hiện. Do đó, học cách giao tiếp trực tiếp, rõ ràng và tự tin sẽ giúp bạn phát triển sự nghiệp. Đây là một kỹ năng mềm nhưng lại rất hữu ích và có giá trị. Nếu bạn không thể giải thích những gì bạn muốn nói qua dữ liệu, dữ liệu đó sẽ vô dụng đối với doanh nghiệp.
10. Công cụ quản lý dự án
Nhà phân tích dữ liệu cần các công cụ quản lý dự án để quản lý thành viên trong nhóm. Phân công công việc và giám sát cũng như theo dõi dự án. Một số công cụ quản lý dự án phổ biến mà bạn nên học là:
JIRA
Đây là công cụ phổ biến giúp lập kế hoạch dự án, theo dõi, hợp tác cho nhà phân tích. Nó có các chức năng như quản lý vấn đề, phân công công việc và theo dõi tiến độ. Nhờ vào tính năng báo cáo mạnh mẽ của JIRA, bạn có thể tạo ra các KPIs dự án có ý nghĩa. Từ đó theo dõi hiệu suất của nhóm.
Asana
Nhà phân tích dữ liệu có thể theo dõi tiến độ dự án và đơn giản hóa quy trình công việc với sự trợ giúp của Asana. Một công cụ linh hoạt. Nó cho phép phân công công việc, thiết lập thời hạn và theo dõi tiến độ. Các nhà phân tích có thể sử dụng công cụ này để phân công phụ thuộc, tạo các biểu đồ thời gian dự án trực quan. Và làm việc cùng nhau theo thời gian thực.
Trello
Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể xây dựng các bảng có thể tùy chỉnh để tổ chức công việc và dự án với Trello. Một công cụ dễ sử dụng. Với giao diện kéo và thả, bạn có thể phân công dự án, thiết lập thời hạn và theo dõi tiến độ. Giao diện kiểu Kanban của nó giúp ưu tiên và quản lý các hoạt động đơn giản bằng cách hiển thị rõ ràng trạng thái của dự án.
Notion
Với Notion, các nhà phân tích dữ liệu có thể nhanh chóng phát triển và quản lý dự án. Nó có các công cụ giúp lập kế hoạch, theo dõi và hợp tác dễ dàng hơn. Chẳng hạn như danh sách công việc, bảng kanban, lịch và cơ sở dữ liệu.
Tất cả những công cụ này có thể giúp nhà phân tích dữ liệu nổi bật giữa đám đông. Từ đó trở thành sự lựa chọn ưu tiên của nhà tuyển dụng.
11. Excel
Mặc dù nhiều công cụ khác hiệu quả hơn Excel, nhưng Excel vẫn là một trong những kỹ năng quan trọng. Và cũng cần thiết nhất của nhà phân tích dữ liệu. Nhiều vị trí công việc vẫn yêu cầu ứng viên có kiến thức cơ bản về Excel. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hàng đầu vẫn sử dụng Excel để phân tích và so sánh dữ liệu. Đây cũng là công cụ phân tích số liệu được sử dụng phổ biến nhất trong mọi công ty.
Bạn có thể sử dụng Excel để tạo mô hình tương tác cho các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật. Bạn có thể sử dụng Excel để phân tích và giúp họ so sánh và thay đổi các giả định. Vì vậy, đây là một trong những công cụ tốt nhất để phân tích nhanh. Hơn nữa, đây là kỹ năng dễ học và dễ áp dụng nhất.
Tham khảo ngay Khóa học Advanced Data Analytics In Excel để thành thạo mọi kỹ năng trực chiến về công cụ Excel.
Trở thành một Nhà Phân Tích Dữ Liệu có khó không?
Câu trả lời là Không! Trở thành một nhà phân tích dữ liệu không phải là điều quá khó. Tuy nhiên, điều quan trọng là bạn cần có đủ kỹ năng đúng và chuẩn. Những kỹ năng này có thể khó hiểu ban đầu, đặc biệt nếu bạn định học một cách độc lập. Vì vậy, bạn nên tham gia các khóa học rèn luyện kỹ năng. Chẳng hạn như khóa học Data Analytics For Business Professionals tại ACE Academy. Khóa học cung cấp cho bạn mọi nền tảng đúng đắn để phát triển trong lĩnh vực này, dù chỉ từ cấp độ newbie.
