Data analyst là gì? Làm thế nào để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu?

how-to-become-a-data-analyst

Làm thế nào để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu? Hay Data Analyst là gì? Đó là câu hỏi mà ngày càng nhiều người ngày nay đang tự hỏi. Dễ dàng để thấy ngày càng có nhiều thông tin tuyển dụng data analyst (lĩnh vực khoa học dữ liệu nói chung) và ngành này đang sinh lợi và tạo thu nhập cao.

Tuy nhiên, chỉ cần quyết định rằng bạn muốn trở thành nhân viên phân tích dữ liệu là đủ - con đường sự nghiệp của nhà phân tích dữ liệu đòi hỏi yêu cầu khác nhau và bạn có thể dễ dàng đi lạc hướng. Đó là lý do, trong hướng dẫn giải thích Data Analyst là gì này chúng tôi sẽ nói về tất cả những khía cạnh phức tạp để trở thành nhân viên phân tích dữ liệu ngay cả khi bạn chưa có kinh nghiệm về nó.

Tìm hiểu về phân tích dữ liệu

Bạn có thể biết hoặc chưa biết phân tích dữ liệu là gì, data analyst là gì, nhưng dù sao, bạn cũng nên có cái nhìn tổng quan nhanh về nghề này.

Phiếu giảm giá Coursera mới nhất được tìm thấy:

Vậy, data analyst là gì?  Câu trả lời ngắn gọn data analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu) là một người xử lý một lượng lớn thông tin. Một trong những yếu tố chính để trở thành một nhà phân tích dữ liệu là người này cần biết cách dịch dữ liệu (số) sang tiếng Anh thông dụng hàng ngày và sau đó trình bày thông tin này cho người chủ công ty. Bây giờ, hãy xem xét kỹ hơn về con đường sự nghiệp của nghề này.

Phân tích dữ liệu là một trong hai ngành nghề lớn nằm dưới sự bảo trợ của khoa học dữ liệu. Một nghề khác - kỹ thuật dữ liệu (data engineering) - được xem là phiên bản (trong trích dẫn) phân tích dữ liệu “nâng cao”. Điều này là vì trong khi các nhà phân tích dữ liệu chỉ cần phân tích dữ liệu và sau đó trình bày cho những người phụ trách, các kỹ sư dữ liệu phải thực hiện nghiên cứu của họ, cả trước và sau phần phân tích dữ liệu.

Sau khi hiểu data analyst là gì, nhìn chung, chúng ta nên biết một nhà phân tích dữ liệu cần các kỹ năng tư duy logic và phê bình tuyệt vời, kiến thức nâng cao về toán và CNTT, khả năng suy nghĩ nhanh và đưa ra quyết định nhanh chóng nhưng hiệu quả và một vài kỹ năng khác. Vì con đường sự nghiệp phân tích dữ liệu rất được tìm kiếm, nên có rất nhiều sự cạnh tranh cho một vị trí công việc như vậy. Điều này có nghĩa là nếu bạn thực sự muốn biết làm thế nào để trở thành một nhân viên phân tích dữ liệu, bạn sẽ phải nỗ lực hết mình để nổi bật và được chú ý bởi kỹ năng của bạn.

Tại sao bạn muốn trở thành một Data Analyst?

Như vậy bạn đã biết data analyst là gì. Bên cạnh thực tế bạn là con người của các chữ số, và con đường sự nghiệp phân tích dữ liệu là điều duy nhất bạn tưởng tượng mình có thể tham gia, có hai lý do tại sao một người muốn trở thành data analyst.

Trước hết, đó là một công việc ổn định. Cho dù chúng tôi nói về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hay lĩnh vực CNTT nói chung - tất cả các lĩnh vực này đều nổi tiếng nó đem lại cơ hội việc làm tốt nhất trong thị trường ổn định. Nếu bạn có khả năng trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu trong một công ty đang phát triển và đạt nhiều tiến bộ, VÀ bạn sẵn sàng nỗ lực cần thiết để phát triển, chắc chắn rằng bạn sẽ có thể nắm giữ công việc đó trong một thời gian dài.

Hơn nữa, phân tích dữ liệu cung cấp một mức lương tuyệt vời. Theo Glassdoor.com, mức lương trung bình hàng năm của data analyst nên vào khoảng 62,400 đô la, tương đương khoảng 5200 đô la mỗi tháng. Đó là một mức lương khởi điểm tuyệt vời, và có rất nhiều cơ hội tăng lương nếu bạn hứng thú phát triển thêm.

Vì vậy, với tất cả những gì đã nói, bạn đã biết data analyst là gì và ý tưởng con đường sự nghiệp sẽ như thế nào. Mặc dù thật dễ dàng và đòi hỏi thời gian để thành thạo công việc phân tích dữ liệu, những gì bạn nhận lại cũng rất xứng đáng.

Làm thế nào để trở thành một Data Analyst?

Không cần phải nói, có rất nhiều điều và tiêu chí khác nhau mà bạn cần đáp ứng để đủ điều kiện cho vị trí công việc phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, có một số điều quan trọng và cụ thể hơn những điều khác - chúng thường được gọi là “tiêu chuẩn của data analyst”. Chúng ta sẽ đề cập tới ba tiêu chí này - giáo dục, kinh nghiệmđộng lực. Sau khi thảo luận xong, bạn sẽ có ý tưởng rõ ràng data analyst là gì và cách trở thành một data analyst.

Yêu cầu trình độ giáo dục của Data Analyst

how-to-become-a-data-analyst

Vậy chúng ta đã hiểu data analyst là gì, họ cần những kiến thức và kinh nghiệm như thế nào? Giáo dục là khía cạnh quan trọng đầu tiên cần phải có ở “vị trí này” khi bạn đang nghĩ về trình độ phân tích dữ liệu. Nền tảng giáo dục phù hợp là điều cần thiết cho những người phân tích dữ liệu - không có nó, không có nhà tuyển dụng nào  xem xét việc thuê bạn.

Nếu bạn muốn chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu, cách tốt nhất là chọn một lĩnh vực mà liên quan chặt chẽ đến toán học để lấy bằng cử nhân / thạc sĩ hoặc học thuật cá nhân. Toán học sẽ là một phần siêu quan trọng trong sự nghiệp của bạn. Tựu chung lại, toàn bộ công việc của bạn sẽ xoay quanh việc phân tích các con số và sau đó chuyển dịch chúng sang tiếng Anh.

Dữ liệu thường xuyên nhất mà bạn có thể gặp phải là số liệu bán hàng và báo cáo hành động của khách hàng. Vì vậy, những con số sẽ là nơi bạn tập trung tất cả sự chú ý của mình vào - đó là lý do tại sao toán học lại quan trọng đến thế!

Điều đó không có nghĩa giáo dục chính thống là con đường duy nhất. Mặc dù đây chắc chắn là chuẩn mực, nhưng ngày càng có nhiều người chuyển sang các phương pháp học tập cá nhân (ví dụ, các khóa học trực tuyến, gia sư, thậm chí là video trên YouTube). Và thậm chí tốt hơn, ngày nay, bạn cũng có thể tìm thấy các học bổng giúp bạn có được các khóa học nếu bạn không đủ khả năng tài chính để làm điều đó.

Ngày nay, các nhà tuyển dụng dường như coi trọng sự cống hiến và trách nhiệm của một người hơn bất cứ điều gì khác tại nơi làm việc. Điều này có thể là do nhiều công ty có thời gian đào tạo đặc biệt cho người mới - bạn có thể dạy một người phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, điều đó khó khăn hơn rất nhiều (thật lòng mà nói là không thể) để “dạy” tính trách nhiệm và niềm đam mê.

Tất cả các tuyên bố được đề cập ở trên là đặc biệt đúng đối với các công ty mới thành lập, khởi nghiệp tâm lý phương Tây. Nếu bạn có kế hoạch làm việc trong một công ty như vậy, hãy nhớ rằng đặc điểm tính cách của bạn cũng quan trọng không kém (hoặc thậm chí nhiều hơn) kỹ năng phân tích dữ liệu.

Nói tóm lại, giáo dục là một phần quan trọng của việc học cách trở thành một data analyst (bất kể giáo dục đó có thể là gì). Bạn càng dành nhiều thời gian và sức lực để nghiên cứu lĩnh vực này, bạn càng có nhiều cơ hội để bắt đầu con đường sự nghiệp phân tích dữ liệu thành công.

Kinh nghiệm

Data analyst là gì? Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu khi không có kinh nghiệm? Điều này là có thể hay không? Đây là một câu hỏi phổ biến chủ yếu bởi vì rất nhiều trong số những người này là những sinh viên tốt nghiệp đại học hoặc cao đẳng gần đây đang tìm kiếm công việc ổn định đầu tiên cho mình.

Thẳng thắn mà nói - kinh nghiệm là điều cần thiết. Cho dù bạn là người tự học hay là người có bằng Thạc sĩ Toán học - nhưng không có kinh nghiệm, việc tìm được một công việc được trả lương cao sẽ trở nên khó khăn hơn. Nhưng nhiều người mắc sai lầm lớn tại đây - họ nhắm đến những vị trí tốt nhất mà không có bất kỳ kinh nghiệm nào, và ngạc nhiên khi không được chấp nhận.

Biết được data analyst là gì là một chuyện, bí quyết làm thế nào để trở thành data analyst khi không có kinh nghiệm lại là chuyện khác nhưng điều này là khá đơn giản - bắt đầu một cách chậm rãi! Nếu bạn đang tìm kiếm công việc đầu tiên, hãy nhắm đến một vị trí tuyển dụng data analyst lương thấp hơn nhưng luôn có sẵn. Như đã đề cập trong phần “Giáo dục”, hiện nay, nhiều nhà tuyển dụng đã sẵn sàng đào tạo và dạy cho nhân viên mới tất cả những điều cần thiết khi làm việc trong công ty. Bạn không cần phải là một chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu để nhận được một công việc ổn định - tất cả những gì bạn cần là một niềm đam mê mạnh mẽ và sẵn sàng bắt đầu chậm hơn người khác!

Bạn thực sự có thể “nâng cao” trình độ phân tích dữ liệu của bạn bằng cách tham gia vào các hoạt động khác nhau liên quan đến lĩnh vực này. Các sự kiện của trường đại học, các khóa học trực tuyến được chứng nhận, các nhóm đặc biệt dành riêng cho việc học phân tích dữ liệu hoặc thậm chí các dự án riêng lẻ - mỗi điều bạn làm đều giúp bạn bổ sung kinh nghiệm! Kinh nghiệm không nhất thiết phải liên quan đến các công việc trong quá khứ - có nhiều thứ khác nhau giúp làm tăng kinh nghiệm phân tích dữ liệu của bạn!

Ưu điểm
  • Professional service
  • Flexible timetables
  • A variety of features to choose from
Tính năng chính
  • Professional certificates
  • University-level courses
  • Online degree programs
Ưu điểm
  • Easy to use
  • Offers quality content
  • Very transparent with their pricing
Tính năng chính
  • Free certificates of completion
  • Focused on data science skills
  • Flexible learning timetable
Ưu điểm
  • Simplistic design (no unnecessary information)
  • Good quality of courses (even the free ones)
  • A few different features to choose from
Tính năng chính
  • Nanodegree Program
  • Suitable for enterprises
  • Paid Certificates of completion

Động lực

Động lực mang tính chủ quan hơn so với hai yêu cầu được liệt kê ở trên. Bạn có thể dễ dàng đo lường trình độ học vấn của một người, kỹ năng và kinh nghiệm của họ, nhưng mọi thứ trở nên phức tạp hơn một chút khi nói về động lực. Tuy nhiên, nó cũng quan trọng như hai yếu tố trước - hãy để tôi giải thích.

Nếu bạn là một nhà tuyển dụng, bạn có thể dễ dàng nhận ra và phân biệt những người có động lực và đam mê với những người không có chúng. Một số nhân viên tiềm năng sáng lên ngay khi chủ đề phân tích dữ liệu xuất hiện - điều hiển nhiên là họ rất hào hứng về cách trở thành một data analyst và dành riêng cho lĩnh vực chuyên môn này cũng như thực hành các kỹ năng mỗi ngày. Mặt khác, không cần mất nhiều công sức để phát hiện ra những người không phải là người thực sự biết những gì họ làm trong cuộc phỏng vấn xin việc ngay từ đầu. Họ có thể đã nhìn thấy một quảng cáo việc làm ở đâu đó trên internet và tự nghĩ - “à, mình có bằng cấp về toán học, và mình thích phân tích mọi thứ - tại sao lại không!

Động lực phải là một thứ gì đó ổn định và lâu dài - bạn không thể “chỉ cần có động lực” cho đến khi bạn có được công việc, và sau đó hối tiếc mỗi ngày từ đây trở đi. Không có niềm đam mê, bạn sẽ thiếu đi kết quả - điều này sẽ dẫn đến hiệu suất công việc giảm, lương thấp và thậm chí có thể dẫn đến việc bạn bị sa thải, cùng lúc.

Nói một cách đơn giản - nếu bạn đã biết data analyst là gì và muốn biết cách trở thành một nhà phân tích dữ liệu, hãy chắc chắn rằng đây thực sự là một con đường sự nghiệp mà bạn đam mê và sẵn sàng cống hiến.

Con đường sự nghiệp data analyst - có dành cho bạn?

Giờ đây bạn đã hiểu data analyst là gì, và dù bạn đang tìm cách trở thành một nhà phân tích dữ liệu hay làm thế nào để tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, một điều chắc chắn - nếu không có giáo dục phù hợp và động lực cao, sẽ rất khó để tìm được sự ổn định, công việc được trả lương cao và cung cấp nhiều lợi ích. Kinh nghiệm rất quan trọng, nhưng nó không phải là nhân tố ảnh hưởng đến việc thỏa thuận lương - nếu bạn có đủ động lực và đam mê, kinh nghiệm sẽ không còn là một trở ngại trong con đường sự nghiệp phân tích dữ liệu của bạn.

Hãy nhớ rằng - luôn dành một chút thời gian để nghiên cứu các xu hướng công nghiệp gần đây nhất để “theo kịp với thời đại”. Tham gia các khóa học, các bài giảng, các nhóm và hội thảo trực tuyến - mỗi phút dành cho việc học về khoa học dữ liệu sẽ tăng cơ hội ghi điểm trong tuyển dụng data analyst ở đâu đó!

Để lại phản hồi chân thật của bạn

Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn!

Câu hỏi thường gặp

Cách chọn trang khóa học trực tuyến nào để đánh giá như thế nào?

Chúng tôi chọn các nền tảng học online theo quy mô thị trường, mức độ phổ biến của chúng và quan trọng nhất là yêu cầu hoặc sở thích chung của người dùng để đọc các bài đánh giá MOOC chân thật về một số nền tảng học online nhất định.

Bạn cần nghiên cứu nhiều như thế nào trước khi viết đánh giá e-learning?

Các chuyên gia MOOC tận tâm của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trong nhiều tuần - chỉ sau đó mới có thể nói rằng các đánh giá của họ về các khía cạnh khác nhau là cuối cùng và hoàn chỉnh. Mặc dù mất rất nhiều thời gian, nhưng đây là cách duy nhất chúng tôi có thể đảm bảo rằng tất cả các tính năng thiết yếu của nền tảng học online đều được thử nghiệm và kiểm tra và phán quyết dựa trên dữ liệu thực.

Khía cạnh nào là quan trọng nhất khi chọn nền tảng học online tốt nhất?

Sẽ không đúng nếu chỉ chọn một khía cạnh trong số lựa chọn: các ưu tiên phụ thuộc vào từng cá nhân, giá trị, mong muốn và mục tiêu của họ. Một tính năng quan trọng đối với một người có thể hoàn toàn không liên quan đến người kia. Nhưng dù sao, tất cả người dùng sẽ đồng ý rằng chất lượng tốt của tài liệu học tập là điều bắt buộc đối với các nền tảng học online.

Nền tảng đánh giá e-learning này khác với những cái khác như thế nào?

Mỗi nền tảng đánh giá MOOC là duy nhất và có các mục tiêu và giá trị riêng. Các bài đánh giá e-learning của chúng tôi là chân thực 100% và được viết sau khi thực hiện phân tích cẩn thận. Đó là mục tiêu mà rất nhiều trang đánh giá e-learning còn thiếu, vì vậy chúng tôi coi đó là siêu năng lực của mình!

Ngày
Giờ
Phút
Giây