Hiện nay Data Analyst đang thu hút nhiều người theo học bởi đây là ngành có nhiều cơ hội việc làm cùng với mức lương hấp dẫn. Trong bài viết sau, Warm Gun sẽ chia sẻ đến bạn lộ trình học Data Analyst chuẩn quốc tế từ cơ bản đến nâng cao giúp bạn chinh phục được những kỹ năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực này.
Data Analyst có vai trò gì?
Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thành thông tin có giá trị, cung cấp hiểu biết sâu sắc để hỗ trợ quyết định và kế hoạch của các doanh nghiệp. Với vai trò này, họ đại diện cho tiếng nói của dữ liệu, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mô hình hoạt động của mình và tạo ra chiến lược dựa trên thông tin chính xác và đáng tin cậy. Cụ thể, vai trò của Data Analyst là:
- Truy vấn và trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập được.
- Khám phá xu hướng, mô hình và mối quan hệ trong dữ liệu, từ đó, đưa ra những nhận định sâu sắc về hiện trạng và tiềm năng trong tương lai.
- Thực hiện các phân tích phức tạp, đồng thời, sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa để biểu diễn thông tin một cách trực quan và dễ hiểu.
- Tạo các báo cáo phân tích và trình bày thông tin bằng bảng số liệu, biểu đồ, bản đồ… giúp các quyết định được đưa ra dựa trên thông tin rõ ràng và thuyết phục.
- Dự báo xu hướng tương lai và đưa ra các kịch bản phát triển để hỗ trợ quá trình lập kế hoạch, định hướng của doanh nghiệp, đề xuất cách tối ưu hóa các chiến dịch marketing, bán hàng và quy trình hoạt động.
Xem thêm: Giao diện người dùng là gì? Hướng dẫn 5 cách thiết kế giao diện người dùng
Mất bao lâu để trở thành Data Analyst?
Lựa chọn trở thành Data Analyst thường là mục tiêu hấp dẫn cho sinh viên ngành kinh tế hoặc những người từ các lĩnh vực khác muốn chuyển hướng vào lĩnh vực phân tích dữ liệu. Lộ trình học Data Analyst thông thường mất khoảng 4 tháng để hoàn thành các giai đoạn: chuẩn bị – khám phá – mô hình hóa – truyền thông.
Thời gian 4 tháng không phải là quá dài hoặc ngắn để học về Data Analyst. Thời gian này phụ thuộc vào nền tảng và khả năng tiếp thu của từng người, cũng như việc hướng học vào những phần cụ thể nào. Để xác định lộ trình học Data Analyst phù hợp với khả năng cá nhân, trước hết, bạn cần có cái nhìn rõ ràng và chính xác về công việc của một Data Analyst.
Lộ trình học Data Analyst dành cho người mới bắt đầu
Sau khi hiểu được vai trò của một Data Analyst, tiếp theo, bạn cần biết được Data Analyst cần học gì qua lộ trình 6 giai đoạn sau:
Giai đoạn 1: Chuẩn bị kiến thức nền tảng về thống kê – Statics
Khi bắt đầu lộ trình học Data Analyst, việc xây dựng kiến thức về thống kê và toán học là bước quan trọng. Điều này là cần thiết cho mọi người chọn con đường này, bởi vì hiểu biết về thống kê và xác suất là vô cùng quan trọng để trình bày dữ liệu một cách hiệu quả.
Trong giai đoạn này, bạn sẽ tìm hiểu về các khái niệm chính liên quan đến mô tả và suy luận dữ liệu. Khi bạn bắt đầu học về Data Analyst, nên dành khoảng 2-3 tuần để nắm vững những kiến thức này trước khi chuyển sang thực hành. Việc đầu tư thời gian vào giai đoạn này sẽ đáng đối với sự hiểu biết sâu sắc hơn.
Đây là giai đoạn rất quan trọng vì nó hình thành các kiến thức cơ bản nhất và là nền tảng cho các giai đoạn về sau. Do đó, bạn cần tham khảo từ các tài liệu chuyên môn có chất lượng hoặc tham gia vào các khóa học để được giảng dạy kiến thức từ những người có kinh nghiệm. Bạn có thể tham khảo các khóa học Data Analyst tại Mastering DA – một đơn vị chuyên cung cấp các khóa học về phân tích dữ liệu hàng đầu tại Việt Nam. Khi đến với khóa học, bạn sẽ được giảng dạy kiến thức chuẩn quốc tế theo hướng ứng dụng thực tế cùng với những kỹ năng nâng cao trong phân tích dữ liệu.
Xem thêm: 10 Địa chỉ cung cấp dịch vụ thiết kế website bán hàng chuẩn UX/UI
Giai đoạn 2: Học sử dụng bộ công cụ Excel – Power Query – Power BI và Marketing Analytics
Trong giai đoạn 2 của lộ trình học Data Analyst, bạn sẽ tập trung vào việc học cách sử dụng các công cụ như Excel, Power Query và Power BI. Các công cụ này hỗ trợ việc trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu và tạo ra các biểu đồ và mẫu dữ liệu phù hợp với mục tiêu sử dụng.
Excel và Power Query là các công cụ hữu ích giúp bạn thực hiện việc trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn và thực hiện các biến đổi dữ liệu cần thiết. Tuy nhiên, để thực sự nâng cao khả năng làm việc, bạn cần phải thành thạo Power BI. Đây là một công cụ vượt trội, cho phép bạn tạo các biểu đồ và hình ảnh minh họa, kết nối với các tập dữ liệu kinh doanh cũng như xử lý dữ liệu lớn mà Excel không thể thực hiện.
Ngoài việc học sử dụng bộ công cụ trên, để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn còn cần phải trau dồi kiến thức về Marketing Analytics. Đây là một phần quan trọng của công việc của Data Analyst, giúp tận dụng dữ liệu tiếp thị để đưa ra thông tin hữu ích cho quản lý và các bộ phận tiếp thị khác trong tổ chức. Nếu bạn đang có nhu cầu tìm kiếm khóa học Marketing Analytics chất lượng thì có thể tham khảo ngay khóa học tại website https://mastering-da.com/mastering-marketing-analytics/. Đến với khóa học bạn sẽ được giảng dạy các kiến thức chuyên môn, rèn luyện kỹ năng thực tế và hình thành tư duy đúng cho công việc.
Giai đoạn 3: Thành thạo các ngôn ngữ lập trình cần thiết
Giai đoạn 3 của lộ trình học Data Analyst sẽ là quá trình học sử dụng các loại ngôn ngữ lập trình cần thiết bao gồm:
Ngôn ngữ truy vấn SQL
Không có cách nào có thể nêu rõ tầm quan trọng của việc sử dụng SQL trong phân tích dữ liệu hơn là với vai trò của một nhà phân tích dữ liệu. Với vị trí như vậy, bạn cần hiểu biết về cơ sở dữ liệu và cách quản lý chúng. Việc thực hiện các hoạt động CRUD trên cơ sở dữ liệu của công ty là điều không thể thiếu. Trong việc này, không có công cụ nào linh hoạt và có khả năng mở rộng tốt hơn SQL.
Ngôn ngữ lập trình Python và R
Việc nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình sẽ tạo lợi thế đáng kể cho bạn. Dù có những công ty không đặt quá nhiều trọng tâm vào việc chọn ngôn ngữ lập trình cho vị trí phân tích, kiến thức lập trình vững chắc sẽ rất hữu ích cho công việc của một nhà phân tích dữ liệu.
R và Python là hai ngôn ngữ được các chuyên gia khuyến nghị cho việc học phân tích dữ liệu. Cả hai đều cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Numpy, Pandas, Matplotlib trong Python và DPLYR, GGPLOT trong R. Những công cụ này sẽ trở thành nguồn tài nguyên vô giá trong hành trình phân tích dữ liệu của bạn.
Xem thêm: Cách tối ưu SEO Website Giáo Dục hiệu quả lên top Google
Giai đoạn 4: Trau dồi tư duy phân tích BI (Business Intelligence)
Business Intelligence là một trong những kỹ năng cần thiết nhất. Business Intelligence (BI) tools là những công cụ phổ biến mà các chuyên gia phân tích kinh doanh và nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng nhiều nhất. Bạn có thể tương tác với các công cụ BI này thông qua Python, R và SQL.
Công cụ BI thường được sử dụng chủ yếu để tạo bảng điều khiển, tạo báo cáo và hình ảnh hóa dữ liệu. Một số trong những công cụ BI hàng đầu mà bạn nên biết vào năm 2023 bao gồm Tableau, Power BI và Looker. Những công cụ này sẽ giúp bạn tiếp cận, hiểu và thể hiện thông tin từ dữ liệu một cách mạch lạc hơn.
Để trau dồi tư duy phân tích BI, bạn có thể tự học tại nhà với các tài liệu có sẵn trên Internet hoặc có thể tham gia khóa học Business Intelligence tại trung tâm chất lượng và uy tín. Bạn có thể tham khảo khóa học BI tại website https://mastering-da.com/business-intelligence-program/ để chinh phục các kỹ năng cần thiết và trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp.
Giai đoạn 5: Rèn luyện kỹ năng Data Storytelling, giao tiếp và thuyết trình
Giai đoạn 5 của lộ trình học Data Analyst là quá trình rèn luyện các kỹ năng Data Storytelling, giao tiếp và thuyết trình. Đây chính là yếu tố chính giúp chúng ta phân tích, hiểu rõ và truyền tải thông tin từ lượng dữ liệu. Cách trình bày câu chuyện bằng kỹ năng Data Storytelling giúp làm rõ ý tưởng và cung cấp lập luận chặt chẽ hơn. Mặc dù việc chuẩn bị một cốt truyện dữ liệu có thể tốn thời gian, nhưng nó sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định một cách nhanh chóng và chính xác hơn.
Ngoài ra, kỹ năng Data Storytelling, giao tiếp và thuyết trình giúp các chuyên gia dữ liệu giao tiếp hiệu quả hơn với các thành viên trong tổ chức. Việc truyền đạt thông tin đầy đủ giúp mọi người cùng nhau tìm ra giải pháp nhanh chóng và hiệu quả cho các thách thức mà doanh nghiệp đang đối mặt.
Giai đoạn 6: Nâng cao chuyên môn để trở thành một Data Analyst sành nghề
Trong lộ trình học Data Analyst cơ bản đến chuyên nghiệp, bạn có thể tiến xa hơn bằng cách hoàn thiện chuyên môn của mình thông qua các công cụ, kỹ năng như:
- Công nghệ học máy (Machine Learning);
- Quản lý dữ liệu bao gồm các hoạt động thu thập, tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí;
- Kinh tế lượng là việc áp dụng mô hình dữ liệu thống kê và toán học vào lĩnh vực kinh tế để dự báo xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử;
- Trực quan hóa dữ liệu để biến dữ liệu trở nên ý nghĩa, có giá trị cao.
Xem thêm: Nên học IELTS ở đâu? Top 10 Trung tâm luyện thi IELTS uy tín TPHCM
Nên tự học Data Analyst hay học tại các trung tâm?
Để trả lời câu hỏi này, bạn nên tham khảo một số ưu và nhược điểm của cả hai lộ trình học Data Analyst trên, cụ thể:
| Tiêu chí so sánh | Tự học tại nhà | Học tại trung tâm |
| Ưu điểm |
|
|
| Nhược điểm |
|
|
Xem thêm: Top 5 ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất
Lộ trình phát triển nghề nghiệp và mức lương của các Data Analyst
Dưới đây là lộ trình nghề nghiệp và mức lương trung bình của một Data Analyst bạn nên tham khảo:
Lộ trình nghề nghiệp của Data Analyst
Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Nếu bạn muốn thăng tiến từ Data Analyst, bạn có thể chọn trở thành Data Scientist. Để làm điều này, bạn cần: Nâng cao kỹ năng lập trình; Học sâu về toán cao cấp và học máy; Đạt được các bằng cấp liên quan đến khoa học dữ liệu hoặc khoa học máy.
Các cấp quản lý (Management)
Một hướng phát triển khác của Data Analyst là trở thành quản lý. Để thực hiện điều này, bạn cần: Trải qua kinh nghiệm làm việc như Junior Data Analyst; Phát triển kỹ năng lãnh đạo; Đạt được bằng thạc sĩ liên quan đến phân tích dữ liệu hoặc quản trị kinh doanh.
Chuyên gia (Specialist)
Nếu bạn muốn tập trung vào một lĩnh vực cụ thể, bạn có thể trở thành chuyên gia trong các vai trò như:
- Business Analyst: Tập trung vào tối ưu hóa quy trình và cơ cấu tổ chức.
- Financial Analysts: Giúp định hướng đầu tư và tối ưu hóa tài chính.
- Operations Analyst: Tối ưu hóa hiệu suất công ty.
- Marketing Analysts: Phân tích thị trường và xác định khách hàng mục tiêu.
- Systems Analysts: Kết hợp giải pháp công nghệ với nhu cầu công ty.
- Healthcare Analytics: Cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.
Chuyên viên tư vấn (Consultant)
Sau khi tích lũy đủ kinh nghiệm và kiến thức, bạn có thể trở thành chuyên viên tư vấn phân tích dữ liệu. Bạn sẽ làm việc độc lập hoặc cho công ty tư vấn và thực hiện phân tích cho nhiều khách hàng khác nhau. Tùy theo mục tiêu và đam mê của bạn, bạn có thể chọn con đường thích hợp trong lĩnh vực Data Analysis để phát triển sự nghiệp.
Xem thêm: Công cụ đánh giá website, phân tích website hiệu quả nhất
Mức lương trung bình của một Data Analyst
Mức lương trung bình của một Data Analyst hiện tại ở Việt Nam là khoảng 10.208.000 đồng. Mức lương thấp nhất trong lĩnh vực này là khoảng 6.838.000 đồng, trong khi mức lương cao nhất có thể lên đến hơn 24.000.000 đồng. Tuy nhiên, mức lương không hoàn toàn nhất quán và có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau.
Mức lương của Data Analyst còn phụ thuộc vào loại công ty và ngành nghề mà họ làm việc. Tính chất công việc và nguồn nhu cầu về Data Analyst cũng có thể ảnh hưởng đến mức lương.
Như vậy, bài viết đã đem đến những thông tin hữu ích cho bạn về một lộ trình học Data Analyst chuẩn quốc tế từ cơ bản đến nâng cao. Hi vọng qua bài viết, bạn đã hiểu hơn về Data Analyst cũng như chuẩn bị cho mình một lộ trình học phù hợp để chinh phục lĩnh vực này thành công.