🎁 Exclusive offer: Get EXTRA Bits and Celebrate Bybit's 6th Birthday With $2.2M Prize Pool. Act now!
Những điều cần biết trong tuyển dụng data analyst

Trong những năm qua, các công việc phân tích dữ liệu ngày càng gia tăng. Ngày càng có nhiều công ty có nhu cầu tuyển dụng data analyst có trình độ, đảm nhận vị trí chuyên gia phân tích thống kê và dữ liệu của một công ty. Các công ty càng trở nên lớn mạnh thì họ càng phải quản lý nhiều dữ liệu, do đó tăng nhu cầu với những người có thể làm tốt được vai trò và trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, trước khi bắt đầu tìm kiếm tuyển dụng data analyst ở các công ty, bạn cần tìm hiểu một số yêu cầu chính mà việc làm data analyst có qua bài viết này.

Chúng ta sẽ xem xét từng nhóm các nhà phân tích dữ liệu chính. Có ba nhóm chính cần tập trung vào và tất cả dựa trên mức độ kỹ năng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Chúng ta sẽ nói về các yêu cầu, trách nhiệm và một vài điều khác liên quan. Hãy cùng bắt đầu ngay để tìm hiểu hướng dẫn này!

Các loại nhà phân tích dữ liệu khác nhau

Trong nhiều khía cạnh, công việc của các nhà phân tích dữ liệu cũng giống như hầu hết các công việc khác và cũng tương tự về cách phân loại. Thông thường được chia thành ba nhóm chính: entry-level (người mới bắt đầu), nhà phân tích dữ liệu junior (người đã có ít kinh nghiệm) và senior (người nhiều kinh nghiệm). Đây cũng là cách phân loại sẽ được sử dụng trong hướng dẫn này.

Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:

Nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề

Nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề là những người vừa mới bắt đầu bước chân vào nghề phân tích dữ liệu. Những người này thường mới ra trường và mới bắt đầu tham gia tuyển dụng data analyst.

Hiện nay, có rất nhiều nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu con đường sự nghiệp không chọn theo học ở các tổ chức giáo dục truyền thống (như đại học hoặc cao đẳng) và chuyển sang các phương pháp học tập khác. Mặc dù gia sư cá nhân và video YouTube cũng khá phổ biến nhưng các khóa học trực tuyến uy tín và các chương trình học trực tuyến mở rộng vẫn dẫn đầu. Và nếu không thể đủ khả chi trả cho các khóa học mất phí, bạn có thể đăng ký học bổng của BitDegree. Hướng dẫn về cách đăng ký ở đây.

Nhiều công ty tuyển dụng data analyst mới vào nghề vẫn hạn chế thuê những người đã chọn cách học khác. Mặc dù điều này được thấy nhiều hơn ở nghề kỹ thuật dữ liệu nhưng phân tích dữ liệu cũng không ngoại lệ. Đó là do các chuyên ngành này khá khó để nghiên cứu và học hỏi mà không có sự giúp đỡ, hướng dẫn sát xao của chuyên gia. Nhiều nhà tuyển dụng là không quá tin tưởng các cá nhân tự học.

Yêu cầu

Các việc làm data analyst cho người mới vào nghề có ít yêu cầu nhất trong số ba loại nhân viên phân tích dữ liệu. Hầu hết các nhà tuyển dụng data analyst muốn họ làm việc để nâng cao kiến ​​thức và từ từ tìm hiểu tất cả các ý tưởng của ngành công nghiệp này.

Khi một công ty tuyển dụng data analyst mới vào nghề thì sẽ phải dạy cho họ các kỹ năng cần thiết để có thể thích ứng công việc trong công ty. Vì vậy mà nhiều công ty đã có các chương trình đào tạo đặc biệt được thiết kế rõ cho những người phân tích dữ liệu mới vào nghề.

Các yêu cầu cụ thể đối với nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề cũng rất quan trọng để ghi nhớ. Chúng bao gồm các kỹ năng tư duy phân tíchphê phán, phù hợp làm việc theo nhóm, giỏi về toán, v.v.

Trách nhiệm

Khi mới bắt đầu, vai trò và trách nhiệm của nhân viên phân tích dữ liệu sẽ là các nhiệm vụ cơ bản, dễ thực hiện để giúp đỡ người giám sát và các thành viên giàu kinh nghiệm khác trong nhóm bất kỳ nhiệm vụ nào có thể, thực hành và học cách sử dụng các chương trình cần thiết được yêu cầu để thực hiện công việc sao cho hợp lý.

Mặc dù có thể nghĩ rằng trách nhiệm của người phân tích dữ liệu mới bắt đầu khá đơn giản, nhưng không hẳn là như vậy. Vì thường có nhiều người cạnh tranh cùng một vị trí, bạn sẽ phải chứng minh bản thân với nhà tuyển dụng. Làm việc chăm chỉ, có đam mê với tầm nhìn rộng và tiến bộ liên tục là một vài cách để làm điều đó.

Lựa chọn con đường sự nghiệp

Một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề sẽ có muôn vàn cơ hội! Tất cả các cơ hội để lựa chọn và tham gia tuyển dụng data analyst vẫn còn ở phía trước. Mặc dù phân tích dữ liệu chỉ là một phần của ngành nghề, nhưng nếu làm việc tốt thì bạn thậm chí có thể chuyển sang kỹ thuật dữ liệu (phiên bản nâng cao của phân tích dữ liệu).

Nếu quyết định gắn bó với nghề phân tích dữ liệu thì sẽ có rất nhiều cơ hội lựa chọn nghề nghiệp khác nhau dành cho bạn (cần nỗ lực làm việc). Nếu muốn kiếm được mức lương cao hơn và thăng tiến tới nhóm tiếp theo (nhóm đã có ít kinh nghiệm) hãy nghiên cứu chủ đề này ngay cả khi rảnh để tối đa hóa khả năng học tập. Ngoài ra, khi làm việc trong những phần bổ sung dữ liệu đầu tiên, bạn sẽ cảm thấy khá tốt trong con đường sự nghiệp này. Nhưng biết đâu rằng có ngày bạn sẽ nhận ra đây không phải là niềm đam mê của mình.

Đánh giá tìm hiểu DataCamp là gì
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Những tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Đánh giá tìm hiểu Udacity là gì
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Những tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Đánh giá edX
Ưu điểm
  • Được tạo dựng tốt trong ngành
  • Đa dạng các tính năng để lựa chọn
  • Các khóa học trình độ đại học
Những tính năng chính
  • Các khóa học trình độ đại học
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành

Mức lương

Một điều khá hiểu nhiên là các nhân viên phân tích dữ liệu mới vào nghề không có mức lương quá cao, ít nhất là khi so sánh với các đồng nghiệp ở 2 nhóm còn lại. Điều này là đúng vì nhóm này có ít trách nhiệm và yêu cầu. Một lý do khác đó là nhiều người có xu hướng chọn con đường sự nghiệp của kỹ thuật dữ liệu - điều này khiến cho các kỹ sư này cũng có nhu cầu tham gia tuyển dụng data analyst vì hai ngành nghề này có sự tương tác với nhau.

Ziprecbeaner.com chỉ ra rằng mức lương trung bình hàng năm của vị trí này là khoảng $ 41,927. Mặc dù không phải là mức lương mơ ước, nhưng vẫn là một con số tốt khi so với số lượng công việc phải làm.

Nhà phân tích dữ liệu đã có ít kinh nghiệm

Vai trò và trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu đã có ít kinh nghiệm khá khác so với vai trò của người mới vào nghề. Những người này thường là đã làm việc ở một vài nơi khác nhau liên quan đến phân tích dữ liệu và đã định hướng về công việc trước mắt.

Trong khi các điều kiện giáo dục vẫn giống như với nhóm người mới vào nghề thì yêu cầu chính khác mà những người này có là kinh nghiệm. Càng có nhiều kinh nghiệm trong nghề phân tích dữ liệu thì việc làm data analyst càng mở rộng. Mặc dù một số công ty vẫn sẽ tuyển dụng data analyst đã có ít kinh nghiệm và không có kinh nghiệm làm việc trước đó, nhưng rất hiếm khi xảy ra (ứng viên sẽ phải gây ấn tượng với nhà tuyển dụng).

Bạn có biết?
Bạn có biết?
Bạn muốn kiếm phần thưởng & có được kỹ năng Web3 thực sự?

Hoàn thành các nhiệm vụ thú vị, thu thập Bit và giành giải thưởng airdrop lớn!

Bạn muốn kiếm phần thưởng & có được kỹ năng Web3 thực sự?

Yêu cầu

Như đã đề cập ở trên, giáo dục bài bảnkinh nghiệm phù hợp là hai yếu tố rất quan trọng cho việc tuyển dụng data analyst cho người đã có ít kinh nghiệm. Tuy nhiên, bên cạnh đó, nhà tuyển dụng vẫn sẽ mong đợi bạn có thể làm các nhiệm vụ mà không cần giám sát quá nhiều.

Việc giám sát là rất phổ biến với nhóm các nhà phân tích mới bắt đầu, còn đối với người đã có kinh nghiệm rồi thì đã có thể tự làm và chỉ cần kiểm tra một vài lần. Ngay cả khi tham gia tuyển dụng data analyst cho người đã có kinh nghiệm thì rất có thể bạn sẽ phải trải qua một chương trình đào tạo đặc biệt từ các nhà tuyển dụng mới của mình.

Mô tả công việc của nhà phân tích dữ liệu đã có ít kinh nghiệm cũng bao gồm khả năng làm việc với một lượng lớn dữ liệu (diễn giải và “dịch” theo nhiều cách khác nhau), thu thập dữ liệuphân đoạn dữ liệu, trình bày kết quả nghiên cứu cho nhà tuyển dụng, v.v. Vẫn còn có nhiều yêu cầu để có được vị trí công việc này - hãy ghi nhớ điều đó!

Lựa chọn con đường sự nghiệp

Là một nhà phân tích dữ liệu đã có ít kinh nghiệm thì nên cần có khá nhiều kỹ năng và kiến ​​thức khi thực hiện hầu hết các công việc phân tích dữ liệu hàng ngày. Như vậy thì bạn sẽ có rất nhiều cơ hội để tham gia tuyển dụng data analyst mà mình mong muốn (cho dù đó là vì con người, tiền lương hay bất cứ điều gì khác) và phát triển trong công ty.

Đây cũng là điểm trong sự nghiệp giúp bạn bắt đầu suy nghĩ liệu mình có muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu kỳ cựu hay chuyển và bắt đầu với lĩnh vực kỹ thuật dữ liệu. Vì cả hai ngành nghề này đều thuộc về lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn sẽ không bị “phá vỡ các quy tắc” và hoàn toàn tự xây dựng lại được sự nghiệp của mình.

Đánh giá tìm hiểu DataCamp là gì
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Những tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Đánh giá tìm hiểu Udacity là gì
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Những tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Đánh giá edX
Ưu điểm
  • Được tạo dựng tốt trong ngành
  • Đa dạng các tính năng để lựa chọn
  • Các khóa học trình độ đại học
Những tính năng chính
  • Các khóa học trình độ đại học
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành

Mức lương

Thật khó để ước tính mức lương của nhóm người đã có ít kinh nghiệm vì chúng thay đổi với một mức chênh lệch khá lớn. Đây cũng là một nhóm lớn nên việc đưa ra một con số cụ thể thường khá khó khăn.

Tuy nhiên, Glassdoor.com vẫn cung cấp một con số khá cụ thể. Theo trang web, mức lương trung bình hàng năm mà hầu hết các công việc phân tích dữ liệu đã có ít kinh nghiệm là khoảng $ 50,645. Đó không phải là một mức lương tồi! Nhưng đây cũng chỉ là con số ước tính - vào thời điểm bạn đọc bài viết này, mọi thứ có thể thay đổi một chút theo tốt hơn hoặc tệ hơn.

Nhà phân tích dữ liệu nhiều kinh nghiệm

Các nhà phân tích dữ liệu nhiều kinh nghiệm, như cái tên đã ngụ ý, là những người kỳ cựu, dày dạn nhất trong ngành. Họ làm việc với những nhiệm vụ khó khăn nhất và cũng chuẩn bị cho những người mới những thử thách.

Khi so sánh cả ba nhóm, sẽ không nói được nhiều về nhà phân tích kỳ cựu. Đó là vì phải mất rất nhiều thời gian để trở thành một nhà phân tích dữ liệu nhiều kinh nghiệm và không phải ai cũng có đủ động lực để tới được con đường sự nghiệp này.

Yêu cầu

Điều này có thể là hiển nhiên, nhưng những nhà phân tích dữ liệu lâu năm ​​sẽ phải biết hầu như mọi thứ mà tiêu chuẩn phân tích dữ liệu yêu cầu. Khi nói đến công việc phân tích dữ liệu lâu năm, một số trong những điều đầu tiên mà bạn sẽ thấy là kinh nghiệm, kỹ năng đã được xác nhậnthái độ làm việc, kiến thức bài bản để làm thế nào để vận dụng một lượng lớn dữ liệu, khả năng sử dụng tất cả các các công cụ ảo liên quan đến phân tích dữ liệu (trực quan hóa, quản lý dữ liệu, v.v.), v.v.

Với vị trí này, họ cũng phải có khả năng làm việc trong những nhóm lớn các chuyên gia khác nhau - vì là một trong những thành viên quan trọng nhất của nhóm nên họ sẽ phải chỉ huy một số nhóm người hoặc đạt được sự đồng thuận trong một số trường hợp.

Trách nhiệm

Nhà phân tích dữ liệu nhiều kinh nghiệm sẽ có một vài trách nhiệm lớn. Trước hết phải có khả năng làm việc dưới áp lực đối với những nhiệm vụ khó, đúng thời hạn và tiến độ. Vì đã là một nhà phân tích giàu kinh nghiệm nên lời nói rất được nhà tuyển dụng data analyst tin tưởng - vì vậy mà bạn phải có trách nhiệm với các phân tích và kết quả vì chúng sẽ ảnh hưởng lớn đến công ty.

Hơn nữa, như đã đề cập trước đó, các nhà phân tích dữ liệu kỳ cựu thường chịu trách nhiệm giám sát và dạy các đồng nghiệp trẻ, ít kinh nghiệm hơn về những nhiệm vụ khó, các bí kíp và những thủ thuật có thể được yêu cầu trong công việc sắp tới. Đó là trách nhiệm rất lớn!

Lựa chọn con đường sự nghiệp

Có rất ít cơ hội lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai cho vị trí này - đơn giản là vì không còn cấp độ nào hơn! Tiền lương, lợi ích công việc và các đặc quyền khác vẫn có thể tăng - tất cả phụ thuộc vào công việc cụ thể!

Nếu muốn tiếp tục nỗ lực học hỏi và phát triển các kỹ năng phân tích dữ liệu của mình hơn nữa thì vẫn có thể chọn phân nhánh vào kỹ thuật dữ liệu! Thậm chí đó có thể là một quá trình suôn sẻ và dễ dàng hơn vì bạn đã là một nhà phân tích dữ liệu nhiều kinh nghiệm.

Đánh giá tìm hiểu DataCamp là gì
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Những tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Đánh giá tìm hiểu Udacity là gì
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Những tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Đánh giá edX
Ưu điểm
  • Được tạo dựng tốt trong ngành
  • Đa dạng các tính năng để lựa chọn
  • Các khóa học trình độ đại học
Những tính năng chính
  • Các khóa học trình độ đại học
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành

Mức lương

Với tất cả các yêu cầu, trách nhiệm và thời gian để hoàn thiện các kỹ năng, các nhà phân tích dữ liệu nhiều kinh nghiệm sẽ kiếm được mức tiền lương lớn nhất. Nhưng con số cụ thể là bao nhiêu?

GlassDoor đưa ra rằng mức lương trung bình hàng năm của một nhà phân tích dữ liệu lâu năm là khoảng 75.898 đô la. Mặc dù đây là một mức lương tuyệt vời, nhưng nếu họ chọn ngành kỹ thuật dữ liệu thì còn có thể kiếm được nhiều tiền hơn thế.

Xem & so sánh TOP nền tảng học online cạnh nhau

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Hãy bắt đầu làm việc ngay

Bạn nên biết tất cả về các công việc phân tích dữ liệu và những gì phải làm theo từng trình độ chuyên môn. Nếu đã học và sẵn sàng tham gia tuyển dụng data analyst thì hướng dẫn này có thể giúp bạn tìm được công việc mình muốn.

Nếu chưa bắt đầu thì bây giờ là thời điểm tốt nhất. Chọn các khóa học Phân tích dữ liệu trên BitDegree. Hãy nhớ rằng, bạn cũng có thể cố gắng để xin học bổng cho một số các khóa học mình muốn.


Tham khảo khoa học

Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết

Bởi Aaron S.

Tổng biên tập

Đã hoàn thành bằng thạc sĩ về kinh tế, chính trị; văn hóa cho khu vực Đông Á, Aaron đã viết các bài báo khoa học có phân tích so sánh về sự khác biệt các hình thức tập thể của chủ nghĩa tư bản giữa Mỹ, phương Tây và Nhật Bản, 1945-2020. Với gần mộ...
Aaron S. Tổng biên tập
Đã hoàn thành bằng thạc sĩ về kinh tế, chính trị; văn hóa cho khu vực Đông Á, Aaron đã viết các bài báo khoa học có phân tích so sánh về sự khác biệt các hình thức tập thể của chủ nghĩa tư bản giữa Mỹ, phương Tây và Nhật Bản, 1945-2020.
Với gần một thập kỷ kinh nghiệm trong ngành FinTech, Aaron hiểu tất cả những vấn đề và khó khăn lớn nhất mà những người đam mê tiền điện tử gặp phải. Anh là một nhà phân tích đam mê, quan tâm đến nội dung dựa trên dữ liệu và dựa trên thực tế, cũng như nội dung phù hợp với cả người dùng Web3 và người mới trong ngành.
Aaron là người có thể tiếp cận mọi thứ và bất cứ thứ gì liên quan đến tiền kỹ thuật số. Với niềm đam mê lớn dành cho blockchain; đào tạo Web3, Aaron cố gắng biến đổi không gian như chúng ta biết và làm cho nó trở nên dễ tiếp cận hơn với những người mới bắt đầu hoàn toàn.
Aaron được nhiều cơ quan báo chí uy tín trích dẫn và bản thân anh cũng là một tác giả đã xuất bản sách. Ngay cả trong thời gian rảnh rỗi, anh vẫn thích nghiên cứu xu hướng thị trường và tìm kiếm siêu tân tinh tiếp theo.

3 mã phiếu giảm giá phổ biến nhất

Đã xác minh
Đã xác minh
Đã xác minh

Để lại phản hồi trung thực 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!

Bybit
×
Đã xác minh

$30,000 IN REWARDS

Bybit Black Friday Deal
5.0 Đánh giá