Mục tiêu của bạn là trở thành Data Analyst, nhưng bạn không biết nên bắt đầu từ đâu? Có quá nhiều khóa học Data Analyst trên thị trường, với hàng loạt kiến thức và công cụ khác nhau. Vậy lộ trình học Data Analyst phù hợp nhất cho người mới là gì? Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn tìm câu trả lời.
Bước đầu: Thành thạo các công cụ
Đối với người mới tiếp cận lĩnh vực Data Analyst, cách nhanh nhất để bắt đầu là thành thạo các công cụ liên quan đến dữ liệu. Cơ bản, bạn cần nắm vững 3 nhóm công cụ chính sau:
Công cụ trích xuất và trực quan dữ liệu
Excel và Power Query là công cụ quan trọng để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo biểu đồ dễ sử dụng. Ngoài ra, bạn cần thành thạo Power BI - một công cụ mạnh mẽ cho việc hiển thị biểu đồ, kết nối dữ liệu và thao tác với tập dữ liệu lớn.
Cơ sở quản trị dữ liệu
Là một Data Analyst, bạn sẽ thường xuyên làm việc với cơ sở dữ liệu và biết cách quản lý chúng. SQL là công cụ phổ biến nhất cho quản trị dữ liệu hiện nay, với tính linh hoạt và khả năng mở rộng tốt.
Ngôn ngữ lập trình - Python hoặc R
Việc nắm bắt và sử dụng thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ rất hữu ích cho bạn. R và Python là hai ngôn ngữ được khuyên chọn khi học Data Analysis. Cả hai đều cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Numpy, Pandas, Matplotlib trong Python và Dplyr, Ggplot trong R.
Bước tiếp theo: Áp dụng kiến thức vào doanh nghiệp
Một trong những vị trí bạn có thể bắt đầu làm tại một doanh nghiệp khi theo đuổi lĩnh vực phân tích dữ liệu là Business Intelligence Analysis (BIA). Nhiệm vụ của một BIA là đọc và phân tích chỉ số dữ liệu thu thập được từ khách hàng, khảo sát thị trường, và báo cáo tài chính của công ty để đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả.
Để làm được điều này, bạn cần phải trau dồi kiến thức chuyên môn của mình trong hai lĩnh vực chính:
Kỹ năng tư duy hệ thống, phân tích logic và giải quyết vấn đề
Cách tiếp cận và tư duy của bạn là điều quan trọng hơn công cụ. Bạn cần quan sát, nghiên cứu và tìm hiểu thực tế để có thể phán đoán hành vi khách hàng từ dữ liệu. Kỹ năng phân tích thống kê và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp bạn đào sâu vào vấn đề và tự động hoá báo cáo.
Kiến thức về thống kê
Đối với Data Analyst, kiến thức về thống kê và toán học là rất quan trọng. Nếu bạn không hiểu về số liệu thống kê và xác suất, bạn sẽ không thể giải thích dữ liệu một cách hiệu quả. Tìm hiểu các khía cạnh quan trọng về mô tả và suy luận đối với dữ liệu.
Bước tiến cuối cùng: Nâng cao kỹ năng mềm và xây dựng CV và Portfolio
Để xin việc trong lĩnh vực Data Analyst, bạn cần có kỹ năng mềm. Giao tiếp, giải thích, thuyết trình và đặt câu hỏi là những kỹ năng cần thiết. Nếu có cơ hội, tham gia các dự án phân tích dữ liệu thực tế để thể hiện kỹ năng của mình.
Khi đã có đủ kiến thức và kỹ năng, hãy cập nhật CV và Portfolio một cách khoa học, trực quan và rõ ràng. Tập trung vào những điểm mạnh và kỹ năng của bạn trong lĩnh vực Data và sắp xếp chúng một cách khoa học. Liệt kê các dự án hoặc bài tập đã làm để thể hiện kinh nghiệm thực tế.
Bước cuối cùng: Trở thành một Data Analyst giỏi
Đối với những người đã làm việc với tư cách Data Analyst và muốn nâng cao chuyên môn và vị trí của mình, hướng đi là trở thành một nhà phân tích dự đoán hiệu suất kinh doanh trong tương lai (Predictive Analysis).
Tìm hiểu và sử dụng Machine Learning, công nghệ học máy, sẽ giúp phân tích dữ liệu của bạn nhanh hơn và chính xác hơn. Với Machine Learning, bạn có thể dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ bằng các thuật toán hồi quy (regression), từ đó tối ưu hóa quảng cáo và tiền bạc.
Hãy khám phá các nhánh chuyên ngành khác nhau trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bao gồm Data Science, Business Analytics và Business Intelligence.
Trên đây là lộ trình học Data Analyst căn bản cho người mới bắt đầu. Dù lĩnh vực này còn mới mẻ và có nhiều thông tin khác nhau, nhưng nếu bạn học hành chăm chỉ, tương lai sẽ mở ra cánh cửa thành công với mức lương hấp dẫn. Chúc bạn thành công trong việc theo đuổi nghề Data Analyst!
