1. AI là gì? Học Data Analysis bằng AI?
Các công cụ AI như ChatGPT và Google BARD đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Từ những nhiệm vụ phức tạp đến các công việc lặp lại, AI giúp chúng ta hoàn thành chúng chỉ trong vài phút, thậm chí vài giây. Công nghệ này thực sự thay đổi cuộc chơi và hiện tại nó chỉ mới ở giai đoạn sơ khai. Một số lĩnh vực nó rất giỏi, một số khác thì tạm ổn, thậm chí nó vẫn gặp khó khăn. Nhưng chắc chắn khi công nghệ ngày càng hoàn thiện, khả năng hỗ trợ của AI sẽ càng trở nên mạnh mẽ. Vậy, có nên Học Data Analysis bằng AI hay không? Dưới đây là một vài lý do mà mọi chuyên gia dữ liệu nên học cách sử dụng AI.
2. Lý Do Data Analysis Cần Học AI
2.1 Cải thiện hiệu quả công việc
Quan trọng nhất, bạn muốn cải thiện hiệu suất và công việc? Hãy sử dụng các công cụ AI này để làm việc nhanh hơn. Việc học Data Analysis bằng AI rất quan trọng vì bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại và có giá trị thấp. Từ đó có thể dành thời gian cho những hoạt động có giá trị cao hơn. AI có thể là người bạn đồng hành trong việc kiểm tra công việc của bạn. Giúp bạn suy nghĩ thấu đáo hơn trong các phân tích, học hỏi và trả lời các câu hỏi nhanh chóng. AI sẽ giúp bạn luôn cạnh tranh trong lĩnh vực của mình.
2.2 Nâng tầm bản thân và tổ chức
Vậy công việc của bạn có nguy cơ bị thay thế bởi AI không? Đây là điều mà nhiều người đang lo lắng. Đừng lo, AI không thể thay thế bạn. Những nỗi lo này đều bị thổi phồng quá mức. Các công ty sẽ luôn cần nhân tài, luôn cần đến trực giác của con người. Tuy nhiên, các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích hiệu quả sẽ thay đổi. Chúng ta gọi ba kỹ năng cốt lõi này là tam giác phân tích (The Analytics Trifecta): tư duy chiến lược, thành thạo kỹ thuật và kỹ năng giao tiếp.
Điều này giúp phân biệt giữa một nhà phân tích giỏi và một nhà phân tích xuất sắc. Từ đó sẽ có thể đưa tổ chức lên một tầm cao mới. Kỹ năng kỹ thuật là nơi AI thực sự mang lại nhiều giá trị. Nó là công cụ giúp công việc hiệu quả hơn, lấp đầy những khoảng trống kỹ thuật. Tuy nhiên, AI vẫn gặp khó khăn trong tư duy chiến lược và kỹ năng giao tiếp.
Đọc thêm về The Analytics Trifecta tại Blog: Data Analyst cần học gì?
3. Lợi Ích Khi Sử Dụng AI Trong Ngành Data
- Tạo Mã hoặc Công Thức (Generating code or formulas): AI tạo ra mã code hoặc các công thức nhanh và chính xác, giúp tiết kiệm thời gian, giảm sai sót.
- Giải Thích Các Khái Niệm Kỹ Thuật (Explaining technical concepts): AI giải thích được các khái niệm kỹ thuật phức tạp, giúp dễ dàng hiểu, áp dụng vào công việc
- Xử Lý Sự Cố hoặc Gỡ Lỗi (Troubleshooting or debugging): AI hỗ trợ xử lý sự cố và gỡ lỗi, giải quyết các vấn đề kỹ thuật hiệu quả.
- Chú Thích Mã Code (Commenting code): AI thêm chú thích vào mã code làm cho mã trở nên dễ đọc, dễ hiểu.
- Tối Ưu Hóa Truy Vấn hoặc Công Thức (Optimizing queries or formulas): AI giúp tối ưu hóa các truy vấn, công thức, cải thiện hiệu suất làm việc, độ chính xác của kết quả.
- Tạo Các Hướng Dẫn Từng Bước (Generate step-by-step tutorials): AI tạo ra hướng dẫn chi tiết, giúp học và thực hiện nhiệm vụ dễ dàng.
- Cung Cấp Mẹo Về Trực Quan Hóa Dữ Liệu (Providing data visualization tips): AI cung cấp các mẹo, kỹ thuật về trực quan hóa dữ liệu, giúp kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả
- Tự Động Hóa Các Nhiệm Vụ Thủ Công (Automating manual tasks): AI tự động hóa các nhiệm vụ thủ công, giúp tiết kiệm thời gian
- Nghiên Cứu Các Chủ Đề Kỹ Thuật (Researching technical topics): AI hỗ trợ nghiên cứu các chủ đề kỹ thuật, cung cấp thông tin nhanh chóng, chính xác.
- Tạo Mẫu Dữ Liệu (Generating data sample): AI tạo ra các mẫu dữ liệu, thực hiện các thử nghiệm và kiểm tra các giả thuyết nhanh chóng.
4. Liệu AI có thay thế Data Analyst không?
4.1 Nếu Bạn Không Sử Dụng AI, Người Khác Sẽ Làm Điều Đó
Hãy tưởng tượng bạn là một nhà phân tích dữ liệu mà không biết sử dụng bảng tính hoặc Internet. Chúng ta có thể sẽ nói điều tương tự về ChatGPT, các công cụ AI khác trong tương lai gần.
Hãy trở thành một Data Analyst đặc biệt nhất ở công ty của bạn khi bạn có khả năng kết hợp AI vào công việc. Nhưng nếu bạn không sử dụng AI, sẽ có người khác làm điều đó.
Alice Mai, Founder ACE Academy
Vì AI có thể lấp đầy khoảng trống kỹ thuật. Những nhà phân tích có khả năng tư duy chiến lược tuyệt vời và giỏi giao tiếp với tổ chức, kể chuyện bằng dữ liệu và khuyến nghị thay đổi dựa trên dữ liệu, sẽ là điểm đặc biệt mà bạn có thể kết hợp với sự thành thạo kỹ thuật được hỗ trợ bởi AI để trở thành một nhà phân tích tuyệt vời mà mọi công ty đều đánh giá cao.
4.2 Lý Do Tại Sao Bạn Cần Sử Dụng AI Ngay Bây Giờ
Số Người Dùng Trên Toàn Thế Giới
- Excel: Hơn 750 triệu người dùng trên toàn thế giới.
- Internet: Hơn 5 tỷ người dùng trên toàn thế giới.
- ChatGPT: Hơn 1 tỷ người dùng trên toàn thế giới.
Những con số này cho thấy sự phổ biến rộng rãi. Cũng như là tầm quan trọng của việc nắm bắt và sử dụng các công cụ công nghệ hiện đại. Tuy nhiên, không phải ai cũng biết được điều đó!
4.3 Duy Trì Sự Cạnh Tranh
Việc không nắm bắt các công cụ AI sẽ khiến bạn tụt hậu so với đồng nghiệp và đối thủ. Hãy tưởng tượng một nhà phân tích dữ liệu không biết sử dụng bảng tính Excel hoặc Internet ! Đó chính là viễn cảnh của những ai không học cách sử dụng AI trong tương lai gần. Bạn cần học các công cụ này để duy trì sự cạnh tranh. AI sẽ không lấy đi công việc của bạn! Nhưng ai đó khác có thể làm điều đó nếu họ học và nắm bắt các kỹ thuật tiên tiến.
4.4 Chìa Khóa Để Thành Công Dài Hạn Trong Lĩnh Vực Dữ Liệu
Thời điểm để học những điều này là ngay bây giờ. Chìa khóa để xây dựng một sự nghiệp dài hạn thành công trong lĩnh vực dữ liệu vẫn như cũ:
- Xây dựng một bộ kỹ năng nền tảng mạnh mẽ
- Giỏi tư duy chiến lược
- Giỏi giao tiếp và thúc đẩy thay đổi để đưa tổ chức tiến lên
- Luôn duy trì kỹ năng sắc bén
- Sẵn sàng đón nhận và thích ứng với những thay đổi sắp tới
“Đây chỉ là công cụ mới nhất. Trước đây đã có các công cụ như Tableau và Power BI trở nên rất có giá trị trong thế giới dữ liệu. Sẽ có những công cụ khác trong tương lai. Miễn là bạn có nền tảng vững chắc, có thể tư duy phản biện về doanh nghiệp, giải quyết vấn đề, giao tiếp với người khác và luôn học hỏi các kỹ năng kỹ thuật mới khi chúng xuất hiện, bạn sẽ có một sự nghiệp rực rỡ và sẽ luôn là tài năng mà mọi doanh nghiệp đánh giá cao.”
Alice Mai – Founder ACE Academy
Tạm kết
Bài viết này đã trả lời được câu hỏi tại sao Học Data Analysis bằng AI lại quan trọng. Một lần nữa, học các công cụ AI là điều không thể thiếu để duy trì cạnh tranh trong lĩnh vực dữ liệu. Hãy bắt đầu học các công cụ này ngay hôm nay để không bị tụt hậu. Chìa khóa để xây dựng một sự nghiệp dài hạn thành công trong lĩnh vực dữ liệu vẫn như cũ: xây dựng một bộ kỹ năng nền tảng mạnh mẽ, giỏi tư duy chiến lược, giỏi giao tiếp và thúc đẩy thay đổi để đưa tổ chức tiến lên. Hãy luôn duy trì kỹ năng sắc bén và đón nhận những thay đổi mới nhất trong công nghệ.
Việc lựa chọn một cơ sở học tập uy tín cũng góp phần rất lớn trong việc thúc đẩy tiến trình học tập hiệu quả cho bạn. Các khóa học của ACE Academy sẽ giúp bạn từ newbie trở thành một master Data chỉ sau 3-5 buổi học.
Đăng kí học thử khóa học về Excel Business and Finance tại đây
Đăng kí học thử khóa học về Data Analytics In PowerBI tại đây
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc muốn biết thêm thông tin về các khóa học, đừng ngần ngại liên hệ với ACE. Bọn mình luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn trên con đường chinh phục dữ liệu.
