+5
Tự xây dựng lộ trình học phân tích dữ liệu như thế này có ổn không?
Xin chào mọi người, em xin phép lập topic hỏi về nghề Data Analyst ạ. Hiện em 98 đang làm sale muốn chuyển sang nghề DA. Từ những lần phải làm báo cáo cho sếp, em thấy thích mày mò phân tích số liệu nên muốn nhảy sang nghề DA xem thế nào, nên rất mong được các anh/chị trong nghề này chỉ giáo. Em đã tìm hiểu nhiều tài liệu về DA, em tự lập ra lộ trình học tập như sau cho mình như sau, và cũng có thắc mắc thêm nhờ các Anh/Chị giúp đỡ ạ:
- Về Excel em cũng khá thạo các hàm SUM, COUNT, Vlookup. Em nghĩ mình cần học thêm VBA.
- SQL truy vấn, stored procedure... Em có xem hướng dẫn cho begginer trên youtube của các anh Ấn nhưng vẫn hơi hoang mang. Em muốn xin tài liệu học SQL cho người mới bắt đầu ạ
- Python để phân tích khám phá dữ liệu, data mining
- Em cũng muốn xin tài liệu để tự tìm hiểu trước ạ
- Power BI hoặc Tabluea để trực quan, em thiên về học Power BI vì nó phổ biến hơn -> em không rõ là nên học Python trước hay Power BI trước ạ
- Em có cần học phân tích định lượng, sác xuất thống kê không ạ? Theo các Anh/Chị làm DA thì không biết lộ trình như trên đã ổn chưa ạ. Mong mọi người cho em góp ý và lời khuyên. Em xin cảm ơn!
Thêm một bình luận
2 CÂU TRẢ LỜI
+1
Chào bạn, có vẻ như bạn đang liệt kê hết các công cụ cũng như thư viện được sử dụng trong DA, tuy nhiên như mình được biết các vị trí lq đến DA thường sẽ yêu cầu các kĩ năng đến việc hiểu dữ liệu và kiến thức ngành liên quan. Bạn có thể tham khảo và học theo khóa này https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics của Google nhé. Còn về xs và định lượng nếu như bạn có thì tốt.
Còn về 2 công cụ bạn hỏi thì tùy thuộc vào công ty và nó cũng khá tương tự nhau nên bạn chỉ cần chọn 1 cái thôi.
p.s: chúc bạn học tốt, và nhớ viết đúng chính tả nhé =)))
@Honganh lâu rồi cậu chưa viết bài mới kìa, thêm ít vài về AI phân tích số liệu đi cậu.
@gshoanganh Okie bạn, cảm ơn bạn đã đọc bài viết của m , m đang có plan quay video về khóa Pandas cho DA bạn chờ theo dõi nhé ạ 
@Honganh Hay quá. cảm ơn c nhiều ạ
+1
Mình chia sẻ chút kinh nghiệm dựa trên những gì bạn note:
- Excel: pivot table, power pivot, data queries & connection,data model, analytics tool, công thức thì index/match,... VBA nên học khi mà môi trường công việc không hỗ trợ về các công cụ automation khác như là python/sql hoặc cần cho đội business thao tác trực tiếp trên file excel. Excel sẽ tiện dụng khi dữ liệu không nhiều, cần xử lý và kiểm soát input, output thường xuyên bằng mắt thường.
- SQL: cứ bắt đầu bằng nhu cầu, đặt câu hỏi với dữ liệu bạn có => convert nó thành sql và thực hành.
- Python: hãy bắt đầu từ pandas cheat sheet. Tương tự với SQL, hãy đặt câu hỏi cho dữ liệu bạn có và tập xử lý bằng python.
- Power BI hoặc tableau: Power BI phổ biến hơn là vì nó có miễn phí, cá nhân mình thì đánh giá cao tableau hơn. Khuyên bạn là đừng mất thời gian chọn, có cơ hội sử dụng cái nào thì hãy bắt đầu luôn.
- Định lượng và xác suất thống kê: có thời gian thì trau dồi thêm, ngoài lý thuyết ra thì hãy tìm các bài toán thực tế mà bạn gặp.
Lời khuyên của mình là đừng đâm đầu vào học lý thuyết hoặc khóa học nhiều quá, hãy quan sát công việc và dữ liệu xung quanh bạn có, hãy tập suy nghĩ "analytics" và vận dụng data bạn có kết hợp với các công cụ bạn nêu trên giúp cho công việc tốt lên, bạn sẽ tích lũy được nhiều hơn. Và đừng ôm đồm học nhiều thứ cùng 1 lúc lại không hiệu quả.
A.!
@tuanan.tran cảm ơn b nhiều, có nhiều điều thực tế trong nghề mình thấy khác với những gì tìm hiểu trên mạng. Mong là ra từ giờ đến ra Tết tìm được nơi để bắt đầu thực tập để học học hỏi
Theo kn của mình thì bên học gì để chuẩn bị bản thân sẵn sàng bước vào nghề đã, sau đó khi có kinh nghiệm và hiểu biết về nghề này rồi thì xác định được hướng mình muốn theo. Thấy công việc mình muốn apply cần gì thì học cái đấy. 2 kỹ năng chuẩn bị bước vào nghề ý, theo kinh nghiệm của mình là kỹ năng truy vấn SQL và phân tích, xử lý data với Excel (tổng hợp dữ liệu, ETL với Power Query, rồi dùng Pivot table và các hàm để phụ trợ như index/ match, min, max,... tùy yêu cầu của sếp)
Còn về lộ trình học của bạn thì mình chỉ góp ý theo quan điểm làm nghề riêng của mình:
- Mới vào nghề DA thường làm ở mấy cty nhỏ, start up lấy kinh nghiệm, bắt đầu với Excel là ok, nhưng bạn cần học VBA để làm gì? Nếu chỉ để tổng hợp, tự động xử lý cập nhật data thì dùng Power Query là được rồi, những ông DA mình chơi ko dùng VBA bây giờ nữa.
- SQL có mấy nguồn này newbie học dễ hiểu này https://www.youtube.com/watch?v=9mYjH5Gw3_k hoặc học thêm ở đây https://www.w3schools.com/sql/ . Lên youtube nghe mấy anh Ấn ko hiểu thì e là học Datacamp với Linkin chưa chắc đã ổn. Nếu muốn học bài bản thì bạn có thể tham khảo thầy Tú đang dạy bên Cole, dạy SQL rất kỹ, thầy ấy cũng dạy cả nền tảng tư duy phân tích dữ liệu, rất hay cho các bạn newbie https://blog.cole.vn/khoa-hoc-data-analyst-voi-excel-va-power-query-chia-khoa-thanh-cong/
- Quan điểm cá nhân: học Python trước, Power BI, nó cũng chỉ là 1 công cụ để trực quan hóa dữ liệu. Có nơi dùng Tableau, có nơi vẫn dùng Excel. Bao giờ bạn định ứng tuyển vào đâu yêu cầu dùng Power BI thì học, giờ cứ mày mò xem, cũng chưa muộn.
- Học phân tích định lượng, phân tích thống kê thì oke, nó giúp bạn khai thác sâu hơn insight từ data. Hiểu nguyên lý và bản chất của các phép thống kê là gì thôi, giờ chạy tool rồi thì ko cần master để làm được.
