Hy vọng bài viết này sẽ mang đến cho bạn nhiều góc nhìn hữu ích về thế giới phân tích dữ liệu.
Author: Alice Mai | Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Nếu bạn đang muốn trở thành một Data Analyst, chắc chắn bạn sẽ tự hỏi: Cần biết bao nhiêu Excel, Power BI, SQL, và Python để có thể được tuyển dụng cho vị trí Data Analyst và làm việc hiệu quả? Đây là một trong những câu hỏi phổ biến nhất đối với những ai bước vào lĩnh vực này. Hãy cùng tìm hiểu câu trả lời qua bài viết dưới đây!
1. Excel – Tại sao là công cụ không thể thay thế?
Excel có thể không hào nhoáng như Python hay SQL, nhưng nó vẫn là công cụ quan trọng trong doanh nghiệp. Với giao diện trực quan và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ, Excel giúp người dùng phân tích, trực quan hóa dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc một cách dễ dàng. Từ thống kê cơ bản đến mô hình tài chính phức tạp, Excel vẫn là lựa chọn hàng đầu cho nhiều chuyên gia Data Analytics, đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp.
Những kỹ năng Excel bạn cần biết là gì?
- Hàm cơ bản: SUM, AVERAGE, IF
- Hàm nâng cao: VLOOKUP, INDEX MATCH
- Pivot Table: Giúp tổng hợp và phân tích dữ liệu nhanh chóng
- Biểu đồ & Data Visualization: Để trình bày kết quả phân tích
- Conditional Formatting & Data Validation: Giúp làm sạch và tổ chức dữ liệu
Solver cũng là một công cụ tối ưu hóa thú vị được tích hợp trong Excel. Tìm hiểu thêm về Solver tại đây
Những gì bạn có thể bỏ qua
- Power Query (chỉ cần nếu xử lý dữ liệu phức tạp trong Excel)
- VBA (hữu ích nhưng không phải là yêu cầu bắt buộc)
Kết luận: Excel rất quan trọng, vì hầu hết nhân viên doanh nghiệp đều dùng nó! Dù công nghệ phát triển đến đâu, Excel vẫn là kỹ năng không thể thiếu cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu.
Tham khảo ngay khóa học Data Analytics in Excel để thành thạo mọi kỹ năng Excel cần thiết cho phân tích dữ liệu.
2. SQL – Nền tảng quan trọng nhất
SQL là kỹ năng cốt lõi của mọi Data Analyst. Nó giúp bạn kết nối, truy vấn và làm việc với lượng dữ liệu lớn. Từ việc trích xuất thông tin, làm sạch dữ liệu đến xây dựng báo cáo động, SQL đóng vai trò trung tâm trong hầu hết các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp. Nhưng học SQL đến mức nào là đủ?
Những kiến thức SQL quan trọng không thể bỏ qua là gì?
- Cơ bản: SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, AND/OR, NOT
- Làm việc với dữ liệu: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING
- Kết hợp dữ liệu: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN, CROSS JOIN
- Xử lý dữ liệu phức tạp: Subqueries, Common Table Expressions (CTE), Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, PARTITION BY)
- Xử lý dữ liệu nâng cao: String functions (CONCAT, SUBSTRING), Date functions (DATEADD, DATEDIFF), Math operations (ROUND, FLOOR, CEIL)
Những gì bạn có thể bỏ qua
- Database administration (DBA)
- Tối ưu hóa truy vấn cho Big Data (thường chỉ cần khi làm việc với dữ liệu hàng tỷ dòng)
Kết luận: Bạn cần biết SQL khá nhiều, nhưng không cần trở thành chuyên gia DBA! Hãy chỉ học tập trung vào những gì thực sự cần thiết cho công việc
3. Python – Có thực sự cần thiết không?
Python ngày càng phổ biến trong lĩnh vực Data Analytics nhờ khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ, tự động hóa quy trình và hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu nâng cao. Với các thư viện như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Python giúp Data Analyst thao tác với dữ liệu linh hoạt hơn so với Excel hay SQL.
Nhưng liệu Python có thực sự cần thiết?
Khi nào bạn cần Python?
- Khi làm việc với dữ liệu từ nhiều file Excel lớn mà SQL không hỗ trợ
- Khi cần thu thập dữ liệu từ API hoặc Web Scraping
- Khi thực hiện Machine Learning, A/B Testing hoặc phân tích thống kê nâng cao
Khi nào bạn KHÔNG cần Python?
- Khi dữ liệu đã có trong database và bạn có thể xử lý bằng SQL
- Khi làm việc chủ yếu với các công cụ BI như Tableau, Power BI
- Khi có thể dùng Excel để xử lý nhanh các công việc đơn giản
Kết luận: Python không phải là bắt buộc, nhưng rất hữu ích trong nhiều tình huống.
4. Power BI – Công cụ BI quan trọng
Power BI là một trong những công cụ Business Intelligence (BI) mạnh mẽ và phổ biến nhất hiện nay, giúp doanh nghiệp dễ dàng biến dữ liệu thành thông tin trực quan và dễ hiểu. Với khả năng kết nối đa dạng nguồn dữ liệu và tạo ra các dashboard tương tác, Power BI giúp người dùng không chỉ phân tích dữ liệu mà còn đưa ra quyết định dựa trên thông tin trực quan ngay lập tức.
Đặc biệt, Power BI dễ sử dụng và tích hợp tốt với các công cụ khác như Excel, SQL và Azure, giúp việc phân tích và báo cáo trở nên nhanh chóng và hiệu quả. Việc tạo các báo cáo động và chia sẻ thông tin dễ dàng giữa các phòng ban giúp tăng cường sự hợp tác trong doanh nghiệp.
Trở thành chuyên gia Dashboard và trực quan hóa dữ liệu trên Power BI với khóa học Data Analytics in Power BI
Những kỹ năng Power BI cần thiết phải nắm là gì?
- Kết nối dữ liệu: Kết nối với SQL, Excel, API
- Tạo dashboard: Xây dựng biểu đồ, bảng, bản đồ, pie chart, line chart
- Làm báo cáo tương tác: Sử dụng filter, calculated fields
- Khai thác Tableau Public: Học từ dashboard của người khác để tiết kiệm thời gian thiết kế
Kết luận: Power BI rất quan trọng, nhưng không cần giỏi về thiết kế, bạn có thể dùng template có sẵn!
Tham khảo cách cài đặt Power BI cho Windows tại đây
Tham khảo cách cài đặt Power BI cho Mac tại đây
Tìm hiểu về công cụ Power BI và hướng dẫn học hiệu quả
5. Lộ trình học tập hợp lý
Bạn không cần học tất cả mọi thứ cùng lúc. Hãy đi theo thứ tự này:
- Làm quen với Excel – Vì nó phổ biến trong công việc hàng ngày.
- Học PowerBI – Vì nó giúp bạn thấy kết quả ngay lập tức.
- Thành thạo SQL – Vì nó giúp bạn làm việc với dữ liệu lớn.
- Học Python nếu cần – Nếu bạn muốn đi sâu vào Data Science hoặc Automation.
Kết luận
SQL, Python, Excel và Tableau đều là những công cụ quan trọng cho Data Analyst. Tuy nhiên:
- SQL là kỹ năng quan trọng nhất.
- Excel vẫn là công cụ phổ biến nhất trong doanh nghiệp.
- Tableau (Power BI) giúp trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả.
- Python là một điểm cộng, nhưng không phải bắt buộc.
Bạn không cần thành thạo tất cả ngay lập tức. Hãy bắt đầu từ các công cụ dễ học trước, sau đó dần dần nâng cao kỹ năng của mình!
Nếu bạn vẫn phân vân chưa biết nên bắt đầu từ đâu, tham khảo ngay khóa học Data Analysis For Business Professional. Khóa học sẽ đào tạo trọn bộ kỹ năng về Data Analyitics trên công cụ Excel và Power BI. Giúp bạn xử lí được mọi bài toán kinh doanh chỉ sau vài buổi học. Và thành công ở mọi vị trí trong tuyển dụng Data Analyst.
Bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay với các khóa học của ACE Academy để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu thành công!
About the author
Alice Mai
Founder & Lead Instructor of ACE Academy
Cô Alice là founder tại ACE Academy – nền tảng đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và tư duy kinh doanh thực chiến. Cô đồng thời là chuyên gia tư vấn tại ACE Partners Consulting & 180 Systems Canada, tập trung vào chiến lược, digital marketing và chuyển đổi số cho các doanh nghiệp. Với hơn 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn đa quốc gia như TikTok, Lazada và ACFC, Alice kết hợp giữa tư duy lãnh đạo và công nghệ để kiến tạo giải pháp giáo dục phù hợp cho thế hệ trẻ trong thời đại AI.
