Chưa bao giờ nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu cao như hiện nay. Trên thực tế, theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, việc làm của các nhà phân tích dữ liệu được dự đoán sẽ tăng 25% vào năm 2030, đồng nghĩa với việc phân tích dữ liệu là ngành có tốc độ tăng trưởng cao và nhanh nhất.
Nhưng làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu? Một số kỹ năng phổ biến mà các nhà phân tích dữ liệu nên có là gì? Cùng UniTrain tìm hiểu qua bài viết sau nhé!
Nhà phân tích dữ liệu làm gì?
Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập, làm sạch và phân tích các bộ dữ liệu lớn để trích xuất những thông tin có ý nghĩa để cung cấp cho quá trình ra quyết định của công ty, doanh nghiệp. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê và tính toán để xác định các mẫu, xu hướng trong dữ liệu, sau đó trình bày những phát hiện về vấn đề cho các bên liên quan một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Có khó để trở thành một nhà phân tích dữ liệu không?
Trở thành một nhà phân tích dữ liệu không khó về bản chất, mặc dù nó đòi hỏi một số kỹ năng kỹ thuật nhất định. Ngoài ra, do những tiến bộ liên tục trong lĩnh vực này, phân tích dữ liệu là một con đường sự nghiệp đòi hỏi giáo dục, học tập và nghiên cứu liên tục.
Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu
Hoàn thành các khóa học liên quan đến phân tích dữ liệu
Tham khảo một số khóa học tại UniTrain như: Combo 3 Khóa Học Excel Nâng Cao – Excel for analyst, Combo 3 khóa học với bộ ba công cụ Power Query + Power BI + SQL – Data analytics for professionals, Khóa học Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python, Khóa học Ứng dụng SQL trong xử lý dữ liệu và nhiều khóa học khác liên quan.
Chọn một ngôn ngữ lập trình cần thiết (hoặc nhiều)
Trên thực tế, khi bắt đầu sự nghiệp phân tích dữ liệu, bước đầu tiên chỉ cần là làm quen với các ngôn ngữ tuy vấn phổ biến. Một số ngôn ngữ lập trình cơ bản cần thiết: Python, R, SQL,..)
Làm quen với các công cụ phân tích dữ liệu
– Tableau: Một công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến được sử dụng để thực hiện phân tích, thao tác và trực quan hóa dữ liệu
– Microsoft Excel: Một ứng dụng sheet tính nổi tiếng thường được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu
– Microsoft Power BI: Công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí
– Google Analytics: Công cụ phân tích dựa trên web được sử dụng để theo dõi lưu lượng truy cập trang web
– Jupyter Notebook: Ứng dụng web nguồn mở cho phép phân tích khám phá bằng cách sử dụng các công cụ “dữ liệu lớn” (ví dụ: Python, R và Scala)
Xây dựng mạng lưới quan hệ rộng
Kết nối tốt có thể giúp chúng ta phát triển các mối quan hệ có giá trị với các chuyên gia giàu kinh nghiệm, tìm được những cố vấn tuyệt vời, v.v. trên các phương tiện sau:
– LinkedIn
– Cộng đồng trực tuyến
– Tại các hội nghị và meeting
Tìm một người cố vấn
Bất kể nghề nghiệp của bạn là gì, việc tìm một người hướng dẫn có thể giúp bạn tiếp thu những kinh nghiệm của người đi trước, đồng thời có một hướng đi rõ ràng, không mơ hồ, được hướng dẫn và đưa ra những nhận xét phản hồi để giúp bạn đạt được mục tiêu nghề nghiệp của mình.
Phát triển bộ kỹ năng phân tích dữ liệu
Bao gồm kỹ năng cứng và kỹ năng mềm:
Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu không quá khó những cũng không phải là chuyện dễ dàng, vì vậy hãy cố gắng học tập, trau dồi kiến thức, kỹ năng của mình sao cho phù hợp. UniTrain chúc các bạn thành công trong con đường sự nghiệp phân tích dữ liệu của mình.
Xem thêm
