Sự phát triển của vị trí Data Analyst
Trong những năm gần đây, việc trở thành Data Analyst đã trở thành mục tiêu và ước mơ của nhiều ứng viên. Điều này không ngạc nhiên khi hiện nay, dữ liệu trở thành một yếu tố quan trọng trong thế giới hiện đại.
Bất kỳ lĩnh vực nào, dù nhỏ hay lớn cũng đều cần sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định. Vai trò của Data Analyst là phân tích dữ liệu, tìm ra những nhận định quan trọng từ dữ liệu và sử dụng những nhận định đó để giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề kinh doanh. Có một số lý do giải thích cho sự bùng nổ của vị trí Data Analyst như dưới đây:
- Nhu cầu về vị trí: Thị trường việc làm cho Data Analyst đang phát triển mạnh mẽ và không có dấu hiệu giảm sút trong tương lai. Theo dự báo từ Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, số lượng việc làm cho Data Analyst dự kiến sẽ tăng 23% từ năm 2021 đến năm 2031.
- Mức lương cao: Vị trí Data Analyst thường được trả mức lương khá cao. (Mức lương trung bình ở Hoa Kỳ là khoảng 63.632 USD.)
- Sự hài lòng với công việc: Theo khảo sát của PayScale, những người làm việc trong lĩnh vực Data Analyst khá hài lòng với công việc của mình, điểm trung bình đạt 3.9/5 sao.
Lộ trình trở thành Data Analyst
Thời gian cần để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp có thể khác nhau tuỳ từng người. Với những người đã có kiến thức và kinh nghiệm trong các lĩnh vực như kinh tế, kinh doanh, việc trở thành một Data Analyst thường chỉ mất vài tháng để trở thành chuyên gia. Tuy nhiên, với những người bắt đầu từ con số 0, việc trở thành một Data Analyst có thể mất nhiều thời gian hơn, đôi khi cả năm. Dưới đây là lộ trình tham khảo để học viên có thể định hướng công việc của mình.
Bước 1: Tìm hiểu các kỹ năng phân tích dữ liệu cần thiết
Hãy bắt đầu với việc nắm vững những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu. Điều này bao gồm kiến thức về toán học, thống kê và lập trình, đây là những kiến thức căn bản mà mọi Data Analyst cần phải có. Hãy nắm vững một số kỹ năng phân tích dữ liệu cơ bản như đo lường trung bình và độ phân tán, phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết.
Để thành công trong vị trí này, bạn cần có khả năng sáng tạo và tò mò với dữ liệu, có tư duy khám phá, có khả năng suy luận và phân tích. Khả năng làm việc độc lập hoặc làm việc nhóm cùng với các phòng ban khác cũng được đánh giá cao trong vị trí này.
Ngoài ra, kỹ năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu cũng không thể thiếu. Bạn cần thành thạo SQL để truy vấn và xử lý cơ sở dữ liệu. Python và R là hai ngôn ngữ lập trình quan trọng để nhập, làm sạch, xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Có một số thư viện hữu ích để thực hiện các tác vụ phức tạp và phát triển kỹ năng lập trình của bạn.
Bước 2: Đạt đủ điều kiện
Hầu hết các nhà tuyển dụng đều quan tâm đến trình độ và kinh nghiệm của bạn trong phân tích dữ liệu. Vì vậy, điều kiện cần thiết nghĩa là bạn có các bằng cấp, chứng chỉ và kinh nghiệm liên quan đến phân tích dữ liệu. Ở Việt Nam, chương trình học về phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu còn khá mới mẻ và chưa phổ biến. Do đó, việc tham gia các khóa học trực tuyến hoặc các trung tâm đào tạo là sự lựa chọn hàng đầu cho ứng viên. Những khóa học ngắn hạn với chi phí hợp lý sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức về phân tích dữ liệu, thống kê và trực quan hóa.
Bước 3: Thực hành kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn
Khi bạn đã nắm vững những kiến thức cần thiết, tiếp theo là thực hành những kỹ năng này qua các dự án nhỏ để xây dựng sự thâm thạo và tạo nên sự chuyên nghiệp cho hồ sơ của bạn. Thực hiện các dự án thực tế sẽ giúp bạn có cơ sở vững chắc cho công việc thực tế.
Các bước thực hiện dự án bao gồm:
- Chọn chủ đề
- Thu thập dữ liệu cần thiết
- Nghiên cứu quy trình và hướng giải quyết
- Thiết kế cấu trúc dự án
- Kiểm tra các giả thuyết
- Trực quan hóa kết quả dữ liệu
- Xây dựng kế hoạch dựa trên những phân tích
Dù việc lựa chọn, tìm kiếm và thực hiện các dự án cá nhân sẽ mất thời gian nhưng đó sẽ là điểm nổi bật trong hồ sơ của bạn so với những ứng viên khác.
Bên cạnh đó, bạn có thể sử dụng các bộ dữ liệu miễn phí cho các dự án của mình:
- DataCamp Workspace - tích hợp công cụ IDE với các bộ dữ liệu sẵn có để viết mã, phân tích dữ liệu và thực hành các kỹ năng.
- Kaggle - trang web lưu trữ hàng ngàn bộ dữ liệu miễn phí về nhiều chủ đề khác nhau.
- UCI Machine Learning Repository - chứa các bộ dữ liệu mã nguồn mở, được ghi chép rõ ràng và có cấu trúc tốt.
- FiveThirtyEight - trang web cung cấp các bài viết dựa trên dữ liệu với nhiều chủ đề khác nhau và cung cấp bộ dữ liệu được sử dụng trong các bài viết đó.
- Google Dataset Search - công cụ tìm kiếm dữ liệu công khai miễn phí với hơn 25 triệu bộ dữ liệu.
Bước 4: Xây dựng Portfolio
Khi bạn đã thực hiện các dự án cá nhân và mini project trên các nền tảng trực tuyến, tiếp theo là xây dựng portfolio và chuẩn bị CV. Hãy nhớ rằng, portfolio của bạn không chỉ là danh sách các dự án và công việc liên quan đến dữ liệu, mà nó còn thể hiện quy trình và phương pháp làm việc của bạn. Hãy giải thích mục tiêu của mỗi dự án, công cụ bạn đã sử dụng và các khó khăn bạn đã gặp phải trong quá trình làm việc, kết quả bạn đã đạt được.
Bạn có thể xây dựng danh mục các dự án phân tích dữ liệu của mình trên DataCamp Workspace, GitHub hoặc Kaggle miễn phí. Tạo một trang web cá nhân để hiển thị portfolio cũng là một ý tưởng sáng tạo cho Data Analyst.
Bước 5: Ứng tuyển vào vị trí Data Analyst cấp nhập môn
Khi bạn tự tin vào kinh nghiệm, kỹ năng và CV của mình, hãy tự tin ứng tuyển vào các vị trí Data Analyst cấp nhập môn. Đọc kỹ mô tả công việc để hiểu các kỹ năng được yêu cầu, và đảm bảo trình bày chúng một cách rõ ràng trong CV của bạn. Một số kỹ năng cơ bản thường gặp trong mô tả công việc Data Analyst bao gồm:
- Python hoặc R
- SQL
- Làm sạch và xử lý dữ liệu
- Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Storytelling
- Xử lý dữ liệu không có cấu trúc
- Làm sạch và xử lý dữ liệu
- Thống kê
Cuối cùng, đừng quên đề cập đến kỹ năng mềm phù hợp với công việc Data Analyst trong CV của bạn, chẳng hạn:
- Tư duy phân tích
- Sáng tạo
- Kỹ năng giao tiếp
- Có khả năng làm việc độc lập và theo nhóm
- Kiến thức về lĩnh vực kinh doanh
Tổng kết
Cùng với sự phát triển, ngành Data Analyst cũng đang trở nên cạnh tranh hơn bao giờ hết. Do đó, hãy xây dựng lộ trình học phù hợp với kiến thức hiện có của bạn và xác định những kiến thức quan trọng nhất đối với doanh nghiệp để không phí công đào tạo những kiến thức không cần thiết. Hy vọng bài viết này sẽ là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích để xây dựng lộ trình trở thành Data Analyst chuyên nghiệp của bạn.