Lộ trình từng bước để trở thành Data Analyst

Anh em đang muốn trở thành Data Analyst?. Ngành với vốn hoá thị trường lên tới 300 tỷ Biden trong năm 2022.

Ôi, thế thì bài viết này đích thị là dành cho anh em. Học Data Analyst rõ ràng là không dễ, nhưng nếu có đủ quyết tâm và nghị lực, anh em có thể thoải mái thử sức với ngành này.

À, bài viết dựa trên quan điểm của cá nhân tác giả, đường thì có nhiều đường nên có khúc nào không hợp hoặc anh em đã từng đi qua thì cứ bypass nha. Feel free to do, Data ở đây cũng bao gồm nhiều vị trí và chức vụ, nào là Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Architect. Các công ty thì khỏi phải bàn, đỏ mắt tìm người có kỹ năng về Data, mà toàn các tập đoàn lớn hoặc các công ty đã thành công trên thị trường.

Nội dung bài viết này sẽ cập tới những skill anh em cần có, một số tools cần học để trở thành một Data Analyst xuất sắc. OK bắt đầu thôi anh em.

Data Analyst là gì?. Họ thường làm gì?

Chưa bao giờ vào thẳng vấn đề mà quên đi định nghĩa. Roadmap road mủng gì khi mà chưa biết Data Analyst họ làm gì cơ chứ?

Vậy chính xác thì Data Analyst sẽ làm công việc gì?

“A data analyst is responsible for collecting data, processing it, and analyzing it to find sensible insights for decision making.” Nói một cách đơn giản thì Data Analyst sẽ chịu trách nhiệm cho việc thu nhập dữ liệu, xử lý dữ liệu và tìm ra những thứ có giá trị trong data để ra quyết định.

Quyết định ở đây có thể là quyết định về chính sách, nhưng đôi khi cũng có thể là những quyết sách lớn liên quan tới business của cả một tập đoàn. Điều đó cho thấy vị trí Data Analyst quan trọng tới nhường nào.

Hầu hết những dữ liêu mà data analyst tiếp cận và xử lý ban đầu đều là dữ liệu dạng thô (raw), các nhà phân tích dữ liệu sẽ bóc tách để tìm ra dữ liệu có giá trị. Đôi khi anh em nhầm là Data Analyst thì làm luôn cả Machine Learning và Deep Learning, nhưng thực ra không phải. Dữ liệu thì chỉ work với dữ liệu, bóc tách ra thôi.

Thống kê (Statistics)

Đối với tất cả những ông làm data chuyên nghiệp, thống kê và toán và hai thứ không thể thiếu. Vì sao, vì nếu thiếu thống kê và xác suất, anh em không thể bóc tách những gì tinh cmn tuý từ trong dữ liệu.

Raw nó là một cái gì đó rất là thô, vừa nhiều, vừa ít có ý nghĩa, hoặc có ý nghĩa đi thì cũng phải kết nối thống kế được với nhau mới đẻ ra được ý nghĩa. Chính vì vậy, kỹ năng thống kê và phân tích là hai kỹ năng quan trọng cần của Data Analyst.

Một số khoá học anh em có thể tham khảo.

• Statistics with Python . Khoá học này dành cho anh em mới bước vào thống kê với Python, thay vì học cả đống Python thì khoá này focus vào thống kê
• Một số cuốn sách hay anh em có thể tham khảo – Practical stats for Data science and Naked Statistics.

Excel

Excels, không phải là để tính lương hay viết code macro để dịch chuyển vài sheet . Đối với Data Analyst, Excel là công cụ vô cùng hữu ích để xử lý dữ liệu. Thật ra thì không phải chỉ mỗi Excel có thể giúp ích được cho các nhà phân tích dữ liệu. Mà thực ra excel là cái ông có thể làm được nhiều việc nhất. Excel cung cấp nhiều các tính năng quan trọng như:

• VBA
• Filters
• Formulas
• Hàm pivot table
• VLOOKUP

Chính vì Excel được nhiều các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nên pro excel là một kỹ năng cần thiết và thật sự có giá trong mắt nhà tuyển dụng. Có một vài khoá học anh em tham khảo để có thể pro excel trong lĩnh vực Data analyst.

Một số thứ hay ho anh em có thể học hoặc tham khảo:

• 365 Data science – Introduction To excel. Khoá này focus vào Excel nhưng cho Data Analytics.
• Rice university (Coursera) – Intro To Data Analytics using Excel. Khoá này cũng dạy excel nhưng dạy từ bastic với advanced.

Việc làm Data Analytics HOT tại TP. Hồ Chí Minh

SQL

Không ai trong số những ông dùng SQL hoặc làm việc với SQL nói cho ta biết tầm quan trọng của SQL bằng ông Data Analyst, dữ liệu raw thường được lưu trong các bảng. Các điều kiện WHERE, JOIN, … chính là thứ phương tiện đầu tiên được sử dụng để làm việc với dữ liệu dạng raw.

Không những SQL, các ông DA còn khá là thông thạo một vài hệ cơ sở dữ liệu. Có thể là Oracle, có thể là Postgres, …

Nói chung là SQL là thứ bắt buộc phải biết đối với anh em muốn bắt đầu để trở thành Data Analyst

Một số thứ hay ho anh em có thể học hoặc tham khảo:

• Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business Specialization. Khoá này là học về SQL, nhưng là SQL cho Data Analyst chứ không phải toàn bộ SQL, nói về các kỹ thuật thường sử dụng với SQL
• Một số cuốn sách liên quan tới SQL hay anh em có thể tham khảo – Learning SQL (Oreilly) 3rd edition.

Business Intelligence Tools

Business Intelligence Tools hay còn gọi là BI, BI là các công cụ được sử dụng phục vụ cho mục đích phân tích mô hình kinh doanh. Các ngôn ngữ chính được sử dụng để làm việc với BI bao gồm R, Python và SQL.

Những tính năng thường được sử dụng trong BI là dashboarding, report making, và data visualization (trực quan hoá dữ liệu). Một số công cụ phổ biến là Tableau, PowerBL, và Looker.

Một số chứng chỉ anh em có thể tham khảo:

•  Data Visualization with Tableau Specialization. Chỉ một chứng chỉ này thôi là đủ cho anh em go với Tableau
• Udemy – Power BI, the complete introduction. . Nếu anh em là người mới bắt đầu thì khoá học này là tuyệt với nhất để hiểu về BI.

Programming Language

Rồi, nói tới nói lui tưởng làm Data Analyst không phải code. Thực chất là nghề nào liên quan tới IT mà biết code cũng tốt anh em ạ. Đôi khi chỉ với SQL là không đủ để giải quyết vấn đề

Hai ngôn ngữ được suggest nhiều nhất là R và Python. Có nhiều thư viện được sử dụng anh em cũng có thể tham khảo dplyr, ggplot in R.

Một số khoá học để bắt đầu anh em có thể tham khảo:

• IBM Data analytics professional certificate và Google’s data analytics professional certificate anh em có thể học 2 khoá này để tốt hơn với Python và R. Bắt đầu thì các khoá này focus vào Python, nhưng sau đó là R
• Free code camp – Data analysis using Python. Khoá học này ở code camp, anh em học online nhiều thì cũng khôgn lạ gì code camp nữa. Khoá này thì dạy các phương thức, library để work với R
• Danh sách các cuốn sách hay nhất về Python và R – Python for Data analysis 2nd edition (Oreilly) và Data Analytics with R.

Kết luận

Lộ trình, công cụ liệt kê ở đây hầu hết là các kĩ năng cần có, kỹ năng chung nhất của một Data Analyst. Bước vào thế giới của data luôn là điều hứng thú với tất cả anh em. Để tránh lạc trôi không tìm thấy đường ra.

Đây cũng là một số kỹ năng cơ bản, khi đã được nhận vào, anh em có cơ hội làm việc với data thực tế, chính đó mới là kinh nghiệm quý báu nhất mà anh em có thể tích luỹ được. Thông qua bài viết này, chúc anh em đi đúng đường, đúng hướng, trở thành Data Analyst trong tương lai.

Cảm ơn anh em đã đọc – Thank you for your time to read – Happy coding!

Tác giả: Kiên Nguyễn

Anh em có thể tham khảo tin tuyển dụng Data Analyst tại đây nha. Việc làm HOT liên tục được cập nhật tại TopDev!!

Xem thêm:

Data Analyst là gì? Chuyện nghề của một Data Analyst

Data scientist vs data analyst: những khác biệt mà bạn cần biết

Lộ trình cho mọi lập trình viên web trong năm 2022 – TopDev