Cần chuẩn bị gì để trở thành một Data Analyst?

Trong thời đại mà dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng như hiện nay thì nghề Data Analytics được coi là một trong những sự lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn nhất. Đây thậm chí được coi là nghề mơ ước cho những ai có niềm đam mê với các con số.

Data Analyst là một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở thời điểm hiện tại. Không khó để nhận thấy vai trò quan trọng của dữ liệu trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe.

Vậy bạn cần chuẩn bị gì để trở thành một Data analyst? Trước khi trả lời câu hỏi đó thì chúng ta sẽ đi qua một số khái niệm cơ bản.

Bạn có thể xem bài viết đầy đủ tại 200Lab Education

I. Data Analytics là gì?

Data Analytics là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau.

II. Data Analyst là gì?

Đúng như tên gọi của nó, Data Analyst hay chuyên viên phân tích dữ liệu là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác và xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn

Bạn có thể tìm hiểu thêm về Data analyst tại đây: Data analyst là gì?

III. Cần chuẩn bị gì để trở thành một Data analyst?

Dưới đây là lộ trình từng bước một giúp bạn trở thành một Data analyst.

1. Lên kế hoạch học tập

Nếu bạn mới đặt chân đến vùng đất của data analysis, chắc hẳn bạn mong muốn có thể bắt đầu bằng cách học dần những kiến thức căn bản. Tìm hiểu tổng quan về data analytics có thể giúp bạn biết được liệu đây có phải là ngành nghề phù hợp với bản thân hay không và trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết cho nghề này.

Trước kia phần lớn các vị trí đầu vào của data analyst đều yêu cầu bằng cấp cao. Tuy nhiên điều đó dần dần thay đổi theo thời gian. Và bạn có thể phát triển các kiến thức cơ bản và nâng cấp sơ yếu lý lịch của bản thân nhờ những bằng cấp liên quan đến toán thống kê, khoa học máy tính và học những kiến thức cần thiết thông qua những chương trình ngắn hạn như các chương trình đào tạo chứng chỉ nghề nghiệp hoặc các khóa tự học.

2. Kỹ năng chuyên môn

Công việc trong data analysis thông thường sẽ yêu cầu bạn có những kỹ năng chuyên môn cụ thể. Cho dù bạn từng học qua các chương trình đào tạo hay chứng chỉ chuyên môn thì đó là những kỹ năng vô cùng cần thiết để được các nhà tuyển dụng săn đón. Và dưới đây là một số kỹ năng bạn có thể cân nhắc trao dồi:

Kỹ năng thống kê!

Kỹ năng thống kê được hiểu là quá trình thu thập, phân tích, khám phá những xu hướng, quy luật vận động, các mối quan hệ của những đối tượng nghiên cứu, .v.v. Trực quan hóa dữ liệu, trình bày các kết quả phân tích sao cho người dùng, người đọc, người xem dễ dàng hiểu được cũng là một phần quan trọng của thống kê.

R hoặc Python

R là ngôn ngữ lập trình do một nhóm các nhà thống kê phát hành vào năm 1994 và từ đó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học, đặc biệt là các nhà thống kê và nhà phân tích dữ liệu trên thế giới. R đặc biệt phù hợp cho thống kê, nó có rất nhiều chức năng tích hợp và thư viện bên thứ ba cho phép chúng ta làm được mọi bước của một quy trình khoa học dữ liệu.

Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được phát hành vào năm 1991. Nó nhấn mạnh vào khả năng đọc mã và thường được sử dụng rộng rãi hơn, từ những nhà khoa học dữ liệu đến kỹ sư phần mềm. Giống như R, Python có một kho thư viện lớn của bên thứ ba cung cấp đầy đủ chức năng cho khoa học dữ liệu.

R là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ, linh hoạt với cộng đồng người dùng hoạt động sôi động và ngân hàng tài nguyên đa dạng. Còn Python là ngôn ngữ hướng đối tượng được sử dụng rộng rãi, dễ học và dễ gỡ lỗi.

SQL

Đó là viết tắt của Structured Query Language là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Nó là một ngôn ngữ, là tập hợp các lệnh để tương tác với cơ sở dữ liệu. Dùng để lưu trữ, thao tác và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational database). Trong thực tế, SQL là ngôn ngữ chuẩn được sử dụng hầu hết cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS) như MySQL, MS Access, Oracle, Postgres và SQL Server… đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn.

Hầu như các công ty lớn nào cũng cần xây dựng một hệ thống để lưu trữ cơ sở dữ liệu. Mọi thứ trong cơ sở dữ liệu này sẽ được diễn tả ra thành nhiều bảng, có mối quan hệ với nhau. Để truy vấn và lấy dữ liệu từ các bảng này nhằm tổng hợp thành thông tin nào đó, người ta dùng đến SQL thông qua các câu lệnh truy vấn.

Data visualization

Data visualization – Trực quan hóa dữ liệu là thể hiện dữ liệu thành các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ hay sử dụng các phương pháp, công cụ khác nhau để trực quan hóa và minh họa dữ liệu được tốt nhất. Mục đích là biến các nguồn dữ liệu thành những thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu, để truyền đạt rõ ràng những hiểu biết đầy đủ (insights) từ dữ liệu đến người xem, người đọc.

Các kỹ thuật trực quan dữ liệu đúng cách sẽ giúp bạn có thêm nhiều insight hơn cả về các hoạt động trong công ty của bạn cũng như của các khách hàng. Trong khi những phương pháp truyền thống không hoạt động hiệu quả với số lượng dữ liệu lớn. Bởi vì, sẽ rất khó khăn để tìm một dữ liệu nào đó giữa các bảng tính khổng lồ của các dữ liệu của doanh nghiệp. Điều này sẽ rất khó khăn, tốn thời gian và phải thực hiện nhiều lần.

Với việc trực quan hóa các dữ liệu lớn của công ty, các nhà quản lý, các nhà điều hành có thể tốn ít thời gian hơn vào việc phân tích báo cáo, và có thêm thời gian để phát triển các chiến lược dựa vào các thông tin đó.

Data cleaning và data preparation

Data cleaning hay làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn bị dữ liệu trước khi phân tích thông qua xử lý hay loại bỏ những dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không phù hợp về định dạng, bị trùng lấp, không có giá trị, không đủ thông tin, không liên quan… những dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích sau cùng.

Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation) là quá trình làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô trước khi xử lý và phân tích. Quá trình chuẩn bị dữ liệu thường bao gồm việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu, kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau để gia tăng độ phong phú của dữ liệu nguồn và loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers).

Xem qua các công việc mà bạn muốn ứng tuyển và tập trung học tập các ngôn ngữ lập trình cụ thể hoặc các công cụ được liệt kê chính là yêu cầu cần thiết.

Ngoài những kỹ năng này, người tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng khác như kỹ năng giao tiếp—bạn có thể được yêu cầu trình bày những ý kiến của mình cho những người không biết nhiều về kỹ thuật—khả năng giải quyết vấn đề và kiến thức trong ngành bạn muốn làm việc.

3. Thực hành các dự án với dữ liệu thực.

Phương pháp tốt nhất để tìm ra giá trị của dữ liệu là làm việc trong các dự án thực tế. Tìm kiếm các chương trình hoặc các khóa học có các dự án sử dụng tập dữ liệu thực. Bạn cũng có thể tìm thấy những bộ dữ liệu công khai miễn phí để thiết kế các dự án của riêng mình.

4. Phát triển portfolio của bạn

Khi bạn làm việc với dữ liệu trên internet hay hoàn thành nhiệm vụ trên lớp, hãy lưu lại những công việc giỏi nhất của bạn vào portfolio. Một portfolio thể hiện những kỹ năng của bạn đối với nhà tuyển dụng. Một portfolio mạnh có thể giúp bạn đạt được công việc mình mong muốn.

Khi bạn lựa những công việc để ghi vào portfolio, hãy chọn những dự án chứng tỏ năng lực của bản thân.

• Scrape dữ liệu từ những nguồn khác nhau
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thô
• Trực quan hóa dữ liệu qua các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ, bản đồ…
• Rút ra những insight hữu ích từ dữ liệu

Nếu bạn đã từng làm việc trong bất kỳ dự án nào trong suốt quá trình học tập, hãy cân nhắc một trong số chúng. Điều này giúp bạn thể hiện khả năng làm việc nhóm của bản thân.

Nếu bạn không chắc nên ghi gì vào portfolio của mình (hay bạn cần nguồn cảm hứng để có ý tưởng), dành thời gian để xem qua những ý được ghi trong portfolio của người khác.

5. Thực hành trình bày những phát hiện của bạn

Đừng chỉ tập trung vào mỗi khía cạnh chuyên môn của data analysis mà bỏ qua kỹ năng giao tiếp. Một yếu tố quan trọng trong công việc của data analyst là trình bày những gì bạn tìm thấy cho những người ra quyết định và những cổ đông khác trong công ty. Khi bạn có thể kể chuyện qua dữ liệu, bạn có thể giúp tổ chức của mình đưa ra quyết định.

Khi hoàn thành dự án cho portfolio, hãy thử trình bày những gì bạn phát hiện. Suy nghĩ về thông điệp bạn muốn truyền tải và hình ảnh hỗ trợ cho thông điệp đó. Thực hành nói chậm rãi và giao tiếp bằng mắt. Thực hành đứng trước gương hoặc trước bạn của mình. Hãy quay lại buổi trình bày đó. Điều này giúp bạn có thể xem lại và biết được những gì bản thân cần cải thiện.

6. Ứng tuyển làm thực tập sinh hoặc tham gia một công việc entry-level

Sau khi có kinh nghiệm làm việc với data và biết cách trình bày, bạn nên đánh bóng sơ yếu lý lịch của bản thân bằng những công việc entry-level. Đừng ngại ứng tuyển vào những vị trí bạn cảm thấy khả năng của mình không đáp ứng được 100% yêu cầu.

Nếu bạn còn học đại học, hỏi thăm trong trường về những cơ hội thực tập. Với kỳ thực tập, bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế cho hồ sơ xin việc của mình và có cơ hội áp dụng những gì bạn học vào công việc.

7. Xem xét chứng nhận hoặc bằng cấp cao.

Nếu một data analyst muốn thắng tiến trong công việc, bạn có thể cân nhắc việc kiếm những chứng nhận hoặc bằng cấp cao. Các chứng chỉ, như Certified Analytics Professional hoặc Cloudera Certified Associate Data Analyst, có thể giúp bạn đủ điều kiện cho các vị trí cao hơn với mức lương cao hơn.

Nếu bạn đang cân nhắc thăng tiến với vai trò là data scientist, bạn có thể cần phải lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Bằng cấp cao không phải là điều bắt buộc, nhưng nó sẽ mở ra cho bạn nhiều cơ hội hơn.

Kết:

Bài viết này cung cấp những kiến thức cơ bản, giúp bạn hiểu được bản thân cần làm gì để trở thành một data analyst. Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích thì hãy theo dõi 200Lab để xem thêm nhiều bài viết về data nữa nhé!

Nguồn: tổng hợp