Sẽ không nói quá nếu cho rằng thế giới đang vận hành dựa trên Data. Điều này khiến Data Analyst – nhà phân tích dữ liệu, trở thành ngành nghề được quan tâm và theo đuổi nhiều nhất những năm gần đây.
Vậy để trở thành một Data Analyst cần học gì? Bạn cần nắm những kỹ năng cứng và kỹ năng mềm nào để có thể theo đuổi sự nghiệp phân tích dữ liệu? Hãy cùng Kabala Career đi tìm câu trả lời thông qua bài viết dưới đây!
Data Analyst là gì?
Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu có vai trò thao tác và nghiên cứu dữ liệu để tìm cơ hội và cải tiến các vấn đề nghiên cứu ban đầu. Một nhà phân tích dữ liệu nắm giữ chìa khóa cho các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Điều này khiến họ trở thành một nhà phân tích có vai trò cực kỳ cốt lõi trong mọi tổ chức.
Công việc của một Data Analyst bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu có sẵn cho tổ chức mà họ làm việc. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm trang web của công ty, các nền tảng truyền thông xã hội, các ứng dụng tiêu dùng của công ty, v.v.
Phần lớn dữ liệu này có xu hướng không được sắp xếp theo một thứ tự hay trật tự cụ thể. Vì vậy, phần lớn chúng sẽ không thể sử dụng được cho nhiều mục đích khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có trách nhiệm làm sạch dữ liệu, tìm kiếm lỗi, loại bỏ dữ liệu không chính xác và điền vào các giá trị dữ liệu bị thiếu.
Chỉ sau giai đoạn làm sạch, các Data Analyst mới thực sự chuyển sang phân tích dữ liệu. Giai đoạn này liên quan đến việc sử dụng các thuật toán và phương pháp thống kê khác nhau để khám phá những hiểu biết sâu sắc có thể dẫn đến các quyết định quan trọng trong kinh doanh. Trong một số trường hợp, các nhà phân tích dữ liệu có thể tiến hành phân tích để trả lời các câu hỏi cụ thể.
Data Analyst cần học gì để có thể hành nghề
Vậy một Data Analyst cần học gì để có thể theo đuổi sự nghiệp trong ngành dữ liệu? Dưới đây là một số kỹ năng cần thiết của một Data Analyst thực thụ được Kabala Career tổng hợp:
Data Visualization
Data Visualization hay trực quan hóa dữ liệu là khả năng trình bày các kết quả dữ liệu thông qua đồ họa hoặc các hình ảnh minh họa cụ thể. Kỹ năng này giúp bạn hiểu rõ hơn về thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu, ngay cả đối với những người không được đào tạo về phân tích dữ liệu.
Với trực quan hóa dữ liệu, các Data Analyst có thể giúp ban lãnh đạo của doanh nghiệp xác định các mẫu và hiểu nhanh các ý tưởng phức tạp. Khả năng này cho phép bạn – nhà phân tích dữ liệu – hiểu rõ hơn về tình hình của công ty, truyền đạt những hiểu biết hữu ích cho các trưởng nhóm và thậm chí định hướng việc ra quyết định của công ty theo hướng tích cực.
Đọc thêm: Data Scientist Là Gì? Khám Phá Công Việc Của Một Data Scientist
Data Cleaning
Data Cleaning hay làm sạch dữ liệu là kỹ năng tiếp theo mà một Data Analyst cần phải học và nắm vững. Với một tập dữ liệu được làm sạch đúng cách, ngay cả các thuật toán đơn giản cũng có thể tạo ra những thông tin chi tiết đáng chú ý.
Mặt khác, dữ liệu không được làm sạch có thể tạo ra các mẫu gây hiểu lầm và khiến doanh nghiệp có những kết luận sai lầm. Chính vì vậy, một Data Analyst chuyên nghiệp cần có một bộ kỹ năng xử lý và làm sạch data hiệu quả.
MATLAB
MATLAB là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình, giúp hỗ trợ thực hiện thuật toán, thao tác ma trận và vẽ dữ liệu. Các doanh nghiệp làm việc với dữ liệu lớn đã bắt đầu chuyển sang MATLAB vì nó cho phép Data Analyst cắt giảm đáng kể thời gian xử lý trước dữ liệu và tạo điều kiện cho việc làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng.
MATLAB còn có thể thực thi bất kỳ mô hình học máy nào được xây dựng trong môi trường của nó trên nhiều nền tảng khác nhau. Hiểu MATLAB không phải là kỹ năng bắt buộc đối với các nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, với các ứng dụng rộng rãi và tính hữu ích của nó, việc có hiểu biết nhất định về ngôn ngữ này có thể là điểm sáng trong mắt các nhà tuyển dụng.
R
R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu. Cú pháp và cấu trúc của R được tạo ra để hỗ trợ công việc phân tích. Nó bao gồm một số lệnh tổ chức dữ liệu cài sẵn và dễ sử dụng theo mặc định. Ngôn ngữ lập trình này cũng rất hấp dẫn trong mắt các doanh nghiệp vì nó có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu phức tạp.
Với tính phổ biến và chức năng của nó, học R nên nằm trong danh sách ưu tiên của bất kỳ Data Analyst nào có tham vọng phát triển sâu hơn nữa trong lĩnh vực data.
Python
Khả năng ứng dụng của Python để phát triển AI là đặc biệt quan trọng. Hiểu và vận dụng Python là một kỹ năng mà các Data Analyst cần phải cập nhật trong bối cảnh thế giới đang ngày càng quan tâm đến AI. Vì lẽ đó, Python mặc nhiên trở thành một trong số các kỹ năng được theo học nhiều nhất trong những năm gần đây.
Lời kết
Vậy là Kabala Career đã cùng bạn đi tìm câu trả lời cho vấn đề Data Analyst cần học gì. Hy vọng bài viết trên sẽ cung cấp cho bạn nhiều thông tin hữu ích trong quá trình theo đuổi ngành Data. Nếu có hứng thú với các chủ đề tương tự, hãy cùng đón chờ thêm nhiều content bổ ích khác đến từ Kabala Career bạn nhé!
Data Analyst Cần Học Gì? Những Điều Cần Biết Để Trở Thành Một Data Analyst
Nguồn: glints.com
