Muốn trở thành analyst, bạn cần theo học ngành gì?
Ngày đăng tin: 06/02/2024 21:43
Với mức thu nhập cao, cơ hội việc làm lớn cùng lộ trình thăng tiến rõ ràng, ngành phân tích dữ liệu (Data Analytics) đang được đông đảo bạn trẻ lựa chọn và theo đuổi. Tuy nhiên, chỉ đam mê khai thác thông tin, dữ liệu thôi thì chưa đủ, để theo nghề điều kiện tất yếu bạn phải có kiến thức chuyên môn vững. Vậy muốn trở thành analyst (chuyên gia phân tích dữ liệu) bạn cần theo học ngành gì tại các cơ sở đào tạo?
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là chuyên ngành trong ngành Công nghệ thông tin. Người làm công việc này có nhiệm vụ việc thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu, từ đó đưa ra những nhận định, những dự đoán về xu hướng hoạt động của tương lai. Phân tích dữ liệu bao gồm: phân tích dữ liệu thăm dò, phân tích dữ liệu xác nhận, phân tích dữ liệu định tính và phân tích dữ liệu định lượng.
Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là công việc có ý nghĩa và có tầm quan trọng lớn đối với bất cứ một tổ chức hoặc doanh nghiệp nào. Đặc biệt là đối với các lĩnh vực như ngân hàng đầu tư, bảo hiểm, du lịch, hàng không vũ trụ, quốc phòng và y học – là những ngành nghề mà các phần mềm đóng vai trò quan trọng.
Phân tích dữ liệu là gì?
Học ngành gì để trở thành analyst?
Để trở thành một analyst thì bạn nên chọn ngành học nào. Cevn tổng hợp một vài gợi ý cho các bạn tham khảo qua nội dung dưới đây
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Trực quan dữ liệu là khả năng trình bày, miêu tả kết quả phân tích dữ liệu bằng hình ảnh minh họa hoặc đồ họa cụ thể. Kỹ năng này giúp những người chưa được đào tạo về phân tích dữ liệu vẫn có thể hiểu rõ các thông tin dữ liệu một cách chi tiết.
Với Data Visualization, nhân viên Data Analyst dễ dàng giúp ban lãnh đạo cấp cao của doanh nghiệp hiểu nhanh và xác định các mẫu ý tưởng phức tạp. Khả năng của nhà phân tích dữ liệu giúp truyền đạt rõ tình hình của công ty, cung cấp thông tin hữu ích cũng như giúp các trưởng nhóm, quản lý định hướng các quyết định theo chiều hướng tích cực.
Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
Làm sạch dữ liệu là một kỹ năng cần phải nắm vững khi trở thành một Data Analyst. Việc làm sạch tệp dữ liệu đúng cách giúp sàng lọc các thông tin dư thừa, từ đó tìm ra được những thông tin chi tiết nhỏ đáng chú ý.
Ngược lại, nếu tệp dữ liệu không làm sạch đúng cách dễ làm sai lệch thông tin và khiến doanh nghiệp đưa ra những quyết định sai lầm. Vì vậy là một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn cần thành thạo các kỹ năng xử lý và làm sạch dữ liệu hiệu quả.
MATLAB
MATLAB còn được hiểu là môi trường tính toán số nhiều mô hình và cũng là ngôn ngữ lập trình, giúp thao tác thực hiện các ma trận, thuật toán và vẽ dữ liệu. MATLAB đang dần phổ biến hơn khi được nhiều doanh nghiệp sử dụng nhằm xử lý các dữ liệu lớn, Data Analyst có thêm thời gian trong xử lý làm sạch data, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu.
MATLAB có thể thực thi với mọi mô hình học trong môi trường của nó trên các nền tảng dữ liệu khác nhau. Tuy MATLAB không phải là kỹ năng bắt buộc của một nhà phân tích dữ liệu, nhưng việc ứng dụng rộng rãi và tận dụng sự tiện ích của ngôn ngữ này là một điểm cộng trong mắt các nhà tuyển dụng.
R
R là ngôn ngữ được sử dụng nhiều trong phân tích dữ liệu. Các cú pháp và cấu trúc của R bao gồm một vài lệnh tổ chức dữ liệu cài đặt mặc định, nhằm hỗ trợ việc phân tích data. Ưu điểm của ngôn ngữ R này là có thể giải quyết và phân tích số lượng lớn dữ liệu phức tạp nên được các doanh nghiệp lựa chọn và sử dụng phổ biến.
Vì vậy, kỹ năng về ngôn ngữ R là một công cụ giúp bất kỳ Data Analyst nào có mong muốn phát triển sâu hơn trong việc phân tích dữ liệu.
Muốn trở thành analyst, bạn cần theo học ngành gì?
Python
Nhắc đến sự phát triển của AI là không thể bỏ qua ứng dụng Python. Trong bối cảnh hiện đại hóa, chủ đề về AI luôn được quan tâm, việc vận dụng Python là kỹ năng cần có cho các nhà phân tích dữ liệu. Đây là kỹ năng được nhiều người lựa chọn và theo học nhiều nhất gần đây.
SQL và NoSQL
SQL – ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc là định nghĩa không còn xa lạ với nhiều Data Analyst. Trong phân tích hiện nay, SQL vẫn được sử dụng như một phương tiện đạt chuẩn trong xử lý dữ liệu và truy vấn của cơ sở dữ liệu quan hệ. Tuy thành thạo và hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ R và Python, việc bỏ qua SQL là một thiếu sót lớn nếu muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
SQL Developer được ứng dụng nhiều trong các công ty hàng đầu thế giới, hãy tìm hiểu kỹ về SQL vì nó chứa đựng nhiều tiềm năng trong công việc của bạn. Theo học thương hiệu của SQL như MySQL giúp mang đến cho bạn kiến thức sâu hơn về tệp cơ sở quản trị dữ liệu quan hệ.
Ngoài SQL, bạn cũng nên tập trung học thêm về cơ sở dữ liệu NoSQL. Trái ngược với tổ chức tập dữ liệu theo đường quan hệ SQL, noSQL có cấu trúc thông tin hiệu quả bằng nhiều cách khác nhau. Miễn sao phương pháp này không bị giới hạn bởi tính quan hệ.
Machine Learning
Máy học (Machine Learning) là một kỹ năng không thể giúp bạn xử lý sạch dữ liệu hoặc cung cấp kiến thức ngôn ngữ lập trình. Nhưng nếu bạn am hiểu nó thì đây là một kỹ năng giúp bạn nổi bật hơn so với các đối thủ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Tuy không phải hầu hết các Data Analyst đều muốn làm việc với dự án máy học. Nhưng nếu có hiểu biết và kiến thức về công cụ này sẽ giúp bạn có thêm lợi thế cạnh tranh việc làm.
Microsoft Excel
Excel chắc chắn là công cụ được sử dụng phổ biến nhiều nhất trên toàn thế giới, khoảng 750 triệu người thường xuyên tiếp xúc với Excel. Trong JD tìm kiếm ứng viên phân tích dữ liệu luôn xuất hiện thuật ngữ về “kỹ năng Excel”. Điều này thể hiện tầm quan trọng rằng mỗi Data Analyst phải thành thạo kỹ năng Excel.
Ứng dụng Excel phân tích dữ liệu thông qua tính tự động hóa và lệnh mặc định giúp công việc xử lý dữ liệu được suôn sẻ. Ngôn ngữ VBA được lập trình riêng trong Excel nhằm tạo macro hoặc các lệnh ghi trước. VBA sau khi được triển khai có thể giúp các Data Analyst tiết kiệm thời gian như việc xử lý bảng lương của kế toán,…
Kỹ năng viết và giao tiếp
Viết, nói, lắng nghe và giải đáp là tổng hợp trong các kỹ năng giao tiếp mà một nhà phân tích dữ liệu cần có. Giao tiếp chính là chìa khóa kết nối các đồng nghiệp với nhau. Ví dụ bạn đang có mặt tại một cuộc họp hợp tác kinh doanh, kỹ năng lắng nghe giúp bạn phân tích và hiểu những yêu cầu đặt ra. Khi bắt đầu triển khai dự án, để những bên không chuyên kỹ thuật hiểu vấn đề, bạn cần phải giải đáp rõ ràng dự án.
Đặc biệt, giao tiếp văn bản cũng rất quan trọng, viết tóm tắt, giải thích và phân tích các dữ liệu sao cho người đọc hiểu là điều không dễ. Đây là kỹ năng mềm bạn không nên đánh giá thấp vì nó sẽ là điều kiện giúp bạn phát triển hơn trong lĩnh vực Data.
Các số liệu phân tích sẽ trở nên vô nghĩa nếu bạn không thể thuyết phục, giải thích cho đồng nghiệp hiểu và thực hiện theo ý tưởng của bạn.
Tư duy phản biện
Chỉ nhìn vào data thôi là không đủ, bạn cần phải hiểu rõ hết hàm ý của nó ngoài những số liệu. Tư duy phản biện sẽ giúp bạn phân tích rõ và xác định được các thông tin một cách cụ thể nhất. Việc rèn luyện tư duy phản biện giúp bạn có cái nhìn đa chiều trong một vấn đề, từ đó tìm được những lỗ hổng và xử lý nhanh vấn đề.
Tư duy phản biện sẽ là một thử thách lớn cho Data Analyst, bạn nên luyện tập và phân tích các vấn đề, tìm hiểu xem ý nghĩa đằng sau vấn đề là gì? Nguyên nhân xảy ra thiếu sót? Dữ liệu cho thấy điều gì khi được hoàn thành? Đừng vội từ bỏ, hãy cố gắng luyện tập kỹ năng này vì nó sẽ là bước đệm phát triển sự nghiệp của bạn.
Kỹ năng giải quyết vấn đề
Việc đối mặt với các lỗi, vấn đề, rào cản thường xảy ra đối với một Data Analyst. Kỹ năng giải quyết xử lý vấn đề giúp nâng cao giá trị của bạn trong vai trò nhà phân tích dữ liệu. Đây chắc chắn là kỹ năng khiến nhiều người ngưỡng mộ và khâm phục tài năng của bạn.
Học ngành phân tích dữ liệu ra trường làm gì?
Liệu có phải học Data Analytics ra trường chỉ có thể làm chuyên gia phân tích dữ liệu? Điều này không hẳn, bạn sẽ có đa dạng vị trí việc làm tiềm năng trong lĩnh vực này. Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành Phân tích dữ liệu đã tăng mạnh trong những qua. Dự báo trong những năm tới, nhu cầu sẽ tiếp tục tăng cao do lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Vì thế, cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành này là vô cùng rộng mở. Dưới đây là một số vị trí công việc bạn có thể lựa chọn sau khi ra trường:
Business Intelligence Analyst – Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp
Business Intelligence (trí tuệ doanh nghiệp) là một dạng công nghệ giúp doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ, từ đó đưa ra những quyết định, hành động và dự đoán trong tương lai.
Nhiệm vụ của những chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp là phân loại, phân tích, đánh giá chỉ số đo hiệu suất (KPI), đánh giá tổng quan chính xác về hiệu suất kinh doanh, đồng thời xác định các lĩnh vực cần cải thiện nhằm giúp doanh nghiệp ra các quyết định dựa trên số liệu phân tích được.
Mức lương trung bình của nghề này khá cao so với các ngành nghề khác. Với những bạn mới vào nghề, mức lương nhận được khoảng 15 triệu đồng/tháng. Đối với người đã có trên 2 năm kinh nghiệm, mức lương nhận được có thể lên đến 25 triệu đồng/tháng.
Data Scientist – Kỹ sư khoa học dữ liệu
Data Analyst là người thu thập được dữ liệu “thô”, phân tích, diễn giải và đưa ra kết quả có ý nghĩa dựa trên mục đích của việc nghiên cứu ban đầu. Từ đó, họ có thể đưa ra những dự đoán về xu hướng của thị trường và thị hiếu của người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp. Data Analyst là những người có mối quan hệ mật thiết với bộ phận Sales và Marketing, là người đóng vai trò đề xuất hướng đi chiến lược dựa trên những dữ liệu đã được phân tích. Vì thế, để theo nghề, bạn cũng cần sở hữu nhiều kiến thức về kinh doanh.
Ở vị trí này, bạn sẽ nhận được khoảng 6 – 13 triệu đồng/tháng khi mới vào nghề. Mức lương sẽ tăng lên từ 15 – 25 triệu đồng/tháng sau khi đã có 1-2 năm kinh nghiệm. Mức lương sẽ có sự chênh lệch tùy thuộc vào cấp bậc và quy mô doanh nghiệp.
Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư khoa học dữ liệu là vị trí công việc thực hiện các nhiệm vụ chuyên sâu hơn Chuyên gia Phân tích dữ liệu. Họ làm những công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu nhưng sẽ có thêm các kỹ năng như Học máy (Machine learning), Mô hình dữ liệu (Data Modelling), Lập trình cao (Advanced Programming), xây dựng thuật toán.
Theo khảo sát tại các tin tuyển dụng, mức lương trung bình của những bạn mới vào nghề rơi vào khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng, và từ 17 – 25 triệu đồng/tháng cho người đã có kinh nghiệm.
Ngành Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu
Quantitative Analyst – Chuyên gia phân tích định lượng
Chuyên gia phân tích định lượng là vị trí công việc được săn đón hiện nay, nhất là trong lĩnh vực tài chính. Ở vị trí này, bạn sẽ tham gia vào hoạt động buôn bán và giao dịch, tư vấn, phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh, định giá các tài sản, chứng khoán bằng các mô hình dữ liệu. Họ cũng có thể phân tích đầu tư, hay làm trung gian giao dịch cho khách hàng hoặc buôn bán các hợp đồng phái sinh…
Mức lương trung bình nhận được cho vị trí này là khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng đối với những bạn mới vào nghề, và từ 20 – 30 triệu đồng/tháng đối với người đã có kinh nghiệm.
Ngoài ra các vị trí công việc kể trên, bạn cũng có thể lựa chọn để trở thành: Chuyên gia phân tích Digital Marketing, Quản lý dự án (Project Manager), Chuyên gia phân tích vận hành (Operations Analyst), Chuyên gia phân tích hệ thống Công nghệ thông tin (IT Systems Analyst)… tại các doanh nghiệp.
Mong rằng với những chia sẻ về chủ đề “Muốn trở thành analyst, bạn cần theo học ngành gì?” Cevn đã giúp các bạn đọc tìm hiểu được thêm các thông tin về lĩnh vực data.