Ngày càng có nhiều công ty chuyển sang sử dụng Big data và phân tích dữ liệu (Data Analytics) để mở đường và thứ họ cần là những chuyên gia dữ liệu có tay nghề cao để biến điều đó thành hiện thực. Những vai trò thú vị này đòi hỏi phải được đào tạo và học hỏi liên tục, khiến nhiều người tự hỏi: Phân tích dữ liệu có khó không? Hôm nay hãy cùng UniTrain tìm hiểu về Phân tích dữ liệu và những thách thức mà nó mang lại nhé!
Học phân tích dữ liệu có khó không? Những thách thức thường gặp khi bắt đầu
1. Có khả năng quá tải thông tin
Ban đầu, bạn sẽ có cảm giác có quá nhiều thông tin cần xử lý và đó là một cảm giác phổ biến.
Theo Kenny Warner, nhà khoa học dữ liệu tại meez ®, lượng kiến thức và thông tin bạn cần để thành công trong phân tích dữ liệu chắc chắn có thể khiến bạn nản lòng. Nhiều chương trình phân tích dữ liệu dạy kiến thức khái niệm và nguyên tắc đồng thời đào tạo các công cụ, thực hành và kỹ năng khó — có thể rất nhiều nếu bạn chưa sẵn sàng.
Tin tốt là hầu hết mọi người trong lĩnh vực này đều biết rõ bản chất kiến thức quá tải này.
Theo Warner: “Nếu bạn đang cảm thấy lạc lõng, hãy biết rằng bạn không đơn độc.” Anh ấy giải thích rằng ngay cả sau một thập kỷ trong ngành, anh ấy vẫn ngạc nhiên bởi nhiều điều chưa biết. Lời khuyên hữu ích là bạn nên chọn từng thứ một và làm việc với nó cho đến khi bạn thực sự hiểu nó. Tìm ra cách nó được phát triển và tại sao. Tìm hiểu cách mọi người sử dụng nó.
2. Hiểu khi nào và tại sao sử dụng các kỹ thuật cụ thể cần có thời gian
Warner cho rằng: “Lĩnh vực tôi cảm thấy khó khăn nhất khi bắt đầu là hiểu lý do đằng sau việc các kỹ thuật, thuật toán và thống kê khác nhau được sử dụng để giải quyết một vấn đề cụ thể.” Anh ấy giải thích rằng có rất nhiều công cụ cho phép bạn cài đặt chi tiết, viết mã và làm cho quá trình dễ dàng hơn một chút. Nhưng việc biết khi nào nên sử dụng một công cụ và nó phù hợp cho những vấn đề nào sẽ mất nhiều thời gian hơn.
3. Từng bước phát triển với dự án mở
Ở trường, bạn sẽ được áp dụng những kiến thức đã học với những bài tập với các thông số và mục tiêu rõ ràng. Tuy nhiên, đôi lúc chúng ta sẽ phải học cách tự lập và đó là cách tuyệt vời để phát triển trên con đường phân tích dữ liệu.
Warner nói: “Được giao các vấn đề hoặc dự án có kết quả được xác định rõ ràng và dữ liệu sạch sẽ là điều tuyệt vời để bắt đầu khi học về phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, với những dự án không có câu trả lời ‘chính xác’, nơi bạn phải xác định vấn đề và tự xác định thành công, bạn sẽ học được càng nhiều và càng nhanh hơn.”
Làm một nhà phân tích dữ liệu có khó không? Những thách thức bạn sẽ tìm thấy trong công việc hàng ngày
1. Áp dụng và giải thích kỹ năng kỹ thuật trong môi trường kinh doanh
Các nhà phân tích dữ liệu tồn tại để giúp các công ty thu được thông tin hữu ích từ khối lượng dữ liệu mà hầu hết mọi người đều coi là vô nghĩa. Khi bạn bước vào vị trí này, bạn đang trở thành một người phiên dịch, làm cầu nối giữa thế giới dữ liệu với thế giới kinh doanh.
Warner nói: “Khi tôi bước vào lĩnh vực này, tôi có ấn tượng rằng mình sẽ dành thời gian phát triển các mô hình học máy phức tạp để phân tích.” Trên thực tế, các nhiệm vụ thường không yêu cầu mô hình học máy, ông giải thích. “Tôi đã phải chia nhỏ công nghệ phức tạp đến một quy mô mà mọi người ngồi trong phòng đều có thể hiểu được điều gì đang xảy ra, tại sao nó đang xảy ra và những gì cần phải làm”.
2. Thích ứng với các công cụ và hệ thống kinh doanh cụ thể
Trường đại học đã làm rất tốt khi dạy chúng ta về nhiều thứ như các khái niệm và cách chạy các mô hình và làm việc với dữ liệu trên thiết bị nhưng ở môi trường làm việc, mọi thứ đạt đến một tầm cao mới. Hiểu cách tạo business intelligence dashboards hoặc viết một mô hình học máy là điều tuyệt vời; tuy nhiên, lưu trữ các mục này trên đám mây và có thể sử dụng chúng để giải quyết nhu cầu của các bên liên quan mới là điểm mấu chốt giúp bạn tạo ra giá trị cho công ty của mình.
3. Làm sạch và sắp xếp hợp lý dữ liệu
Theo Warner: “Điều thách thức nhất trong công việc của tôi hiện nay là liên tục đảm bảo rằng có dữ liệu cần thiết ở dạng cần thiết cho từng nhiệm vụ cụ thể. Cụm từ “garbage in, garbage out” là một minh chứng cho việc phân tích dữ liệu cẩu thả và được định dạng kém sẽ dẫn đến kết quả đầu ra lộn xộn như nhau.
Đây không phải là phần hấp dẫn nhất của công việc, nhưng quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) là một bước quan trọng và đôi khi chính là thách thức. Warner cho biết việc dành thời gian để đảm bảo các đường ống dẫn dữ liệu hiệu quả, dữ liệu chuẩn hóa và đầu vào có độ chính xác cao cuối cùng sẽ giúp công việc phân tích dễ dàng hơn và có ý nghĩa hơn.
4. Duy trì mong muốn tiếp tục học tập
Câu nói “Núi cao còn có núi cao hơn” luôn luôn đúng. Cho dù bạn có xuất sắc đến đâu thì sẽ luôn tồn tại những chuyên gia phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm khác. Để theo kịp tất cả họ có thể là một thách thức, nhưng những người ham học hỏi và thích học tập chắc chắn luôn được đánh giá cao.
“Hãy khiêm tốn và hiểu rằng việc không biết mọi thứ là điều bình thường,” Steven Johnson, người ủng hộ cộng đồng dữ liệu tại Shipyard ® cho biết. “Theo kinh nghiệm của tôi, các công ty quan tâm nhiều hơn đến kiến thức thực sự của bạn hơn là những gì bạn cố gắng thể hiện bên ngoài.
Johnson cho biết, ở cuộc phỏng vấn xin việc đầu tiên, anh ấy được hỏi một số câu hỏi mà anh ấy không biết trả lời. Quyết định của anh ấy là thành thật và thừa nhận những thiếu sót với một thái độ tốt và điều đó đem lại kết quả mỹ mãn khi anh ấy vẫn có được vị trí đó mặc những thiếu sót.
Phân tích dữ liệu chứa đựng nhiều thách thức và những điều mới mẻ để học hỏi. Đối với đúng người, đó là niềm vui! Nếu bạn thấy lĩnh vực này thú vị, hãy cân nhắc để tìm hiểu thêm!
Nguồn: rasmussen
Xem thêm
COMBO 3 DATA ANALYTICS
5 loại xử lý dữ liệu phổ biến nhất trong các doanh nghiệp hiện nay
Thành công trong kinh doanh với dữ liệu
