Bạn đang tìm kiếm một lộ trình học Data Analyst hiệu quả từ người mới bắt đầu? Bạn là một người làm ở lĩnh vực khác muốn chuyển sang Data Analyst nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu? Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn một lộ trình học Data Analyst từ căn bản đến nâng cao, giúp bạn tiếp cận ngành này một cách khoa học và hiệu quả.
Người mới bắt đầu học Data Analyst mất bao lâu?
Khi bạn mới bắt đầu, không có kiến thức nền tảng về Data Analyst, không có cách chính xác để định thời gian trở thành một master Data Analyst. Thời gian này sẽ phụ thuộc vào lộ trình học mà bạn lựa chọn. Nếu bạn theo học tại đại học, mất từ 4-5 năm để có kiến thức nền tảng và bao quát nhất về Data Analyst. Nếu bạn là chuyên gia về kinh tế muốn chuyển sang Data Analyst, thời gian học sẽ từ 6-8 tháng hoặc thậm chí 1-2 năm.
Thời gian học Data Analyst không cố định và phụ thuộc vào khả năng của từng người. Tại các trung tâm đào tạo, thời gian học lý tưởng đầu tiên là 6-8 tháng cho khóa học Data Analyst. Khóa học này cung cấp kiến thức và kinh nghiệm thực chiến cho công việc phân tích dữ liệu. Mặc dù bạn không thể trở thành một master Data Analyst ngay lập tức, nhưng bạn sẽ có đủ kiến thức và kỹ năng để bắt đầu với vị trí intern Data Analyst tại các công ty công nghệ. Dưới đây là lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu khi bạn chưa có kiến thức nền tảng.
Lo-trinh-hoc-Data-Analyst-cho-nguoi-moi-bat-dau
Lộ trình học Data Analyst chi tiết nhất
Bước chân đầu tiên vào ngành - học công cụ
Công cụ là một trong những kỹ năng chuyên ngành về Data Analyst mà bạn cần nắm vững từ đầu. Đây là khía cạnh được nhiều người mới bắt đầu chọn để tiếp cận ngành Data Analyst. Thông qua công cụ, bạn có thể hiểu và nắm bắt cách thức vận hành công việc, hiểu về cơ sở dữ liệu dễ dàng hơn.
Trong phân tích dữ liệu, có nhiều công cụ và ngôn ngữ truy vấn được sử dụng. Công cụ mà người mới bắt đầu nên tiếp cận bao gồm: Excel, Power Query, Power BI, ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SQL và ngôn ngữ lập trình Python.
Excel, Power Query là công cụ hỗ trợ Data Analyst trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Power BI là công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp Data Analyst thể hiện dữ liệu qua các biểu đồ hình ảnh một cách trực quan nhất, đặc biệt trong mảng Business Intelligence. Công việc xây dựng dashboard, report cần sự hỗ trợ của Power BI.
Data Analyst thường phải làm việc với cơ sở quản trị dữ liệu. SQL là ngôn ngữ truy vấn dữ liệu phổ biến nhất hiện nay. Ngoài ra, Data Analyst cần học Python để xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn. Python cung cấp nhiều thư viện hỗ trợ trong việc biến đổi, thống kê và làm sạch dữ liệu. Cả SQL và Python đều là kiến thức chuyên ngành mà một Data Analyst cần nắm vững để đáp ứng yêu cầu công việc.
Lo-trinh-hoc-Data-Analyst-cho-nguoi-moi-bat-dau-chi-tiet
Trau dồi Business Intelligence Analyst để áp dụng vào doanh nghiệp
Một trong những vị trí phổ biến mà Data Analyst đảm nhận khi bắt đầu làm việc tại doanh nghiệp là Business Intelligence Analyst (BIA). Công việc chính của BIA là thu thập và xử lý các dữ liệu bên ngoài như khảo sát đánh giá thị trường, tương tác khách hàng, số liệu từ báo cáo tài chính công ty qua các năm. Sau đó, dữ liệu này được thể hiện thông qua các báo cáo nhằm định hướng chiến lược kinh doanh phù hợp cho doanh nghiệp.
Để trở thành Business Intelligence Analyst, bạn cần nắm vững kiến thức chuyên ngành về phân tích dữ liệu và các kỹ năng mềm. Bên cạnh đó, bạn cần hiểu và sử dụng thành thạo các công cụ như Power BI, Python, SQL và có kỹ năng tư duy hệ thống, phân tích thống kê và giải quyết vấn đề hiệu quả.
Trong đó, kiến thức về thống kê là quan trọng giúp bạn làm việc hiệu quả. Bạn cần cẩn thận từ việc lựa chọn mẫu điều tra cho đến quá trình phân tích và kết quả. Việc chọn mẫu sai có thể dẫn đến kết quả không chính xác, ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Do đó, hiểu rõ kiến thức và kỹ năng về thống kê là rất quan trọng đối với một Data Analyst.
Rèn luyện để trở thành một chuyên gia Data Analyst thực thụ
Nếu bạn muốn phát triển sâu hơn trong lĩnh vực Data Analyst, bạn có thể hướng đến trở thành chuyên gia về dự đoán hiệu suất kinh doanh thông qua công nghệ học máy Machine Learning. Đây được coi là tương lai của các Data Analyst khi có thể dự đoán hành vi của khách hàng qua các thuật toán hồi quy Regression. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí và lợi nhuận.
Trau dồi kỹ năng mềm và xây dựng portfolio để thành công trong việc apply vào công việc Data Analyst đầu tiên
Ngoài kiến thức chuyên ngành, kỹ năng mềm là yếu tố không thể bỏ qua cho một Data Analyst. Đây cũng sẽ là điểm cộng khi bạn apply vào các công ty. Khả năng ngoại ngữ, kỹ năng thuyết trình, giao tiếp, đặt câu hỏi... khiến bạn trở nên nổi bật trong công việc.
Sau khi đã rèn luyện được các kỹ năng và kiến thức về Data Analyst, tạo CV và Portfolio để apply vào các doanh nghiệp. Liệt kê rõ ràng các thành tựu và kỹ năng của bạn. Điều này sẽ giúp bạn ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng.
Trên đây là lộ trình học Data Analyst từ người mới bắt đầu cho đến chuyên gia thực thụ mà VnSkills Academy muốn giới thiệu. Hy vọng thông qua bài viết này, bạn sẽ tìm được lộ trình phù hợp với bản thân. Hãy tham khảo khóa học Data Analyst tại VnSkills Academy để kết nối với những người bạn và thầy giáo nhiệt huyết trên chặng đường chinh phục đam mê phân tích dữ liệu.
