Phần lớn các công ty ngày nay nhận ra giá trị của chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu. Và họ cần nhân tài có kiến thức sâu sắc để phân tích các thông tin đã được thu thập. Một nghiên cứu vào năm 2021 cho thấy gần 70% giám đốc điều hành của Hoa Kỳ nói rằng: Họ sẽ thích các ứng cử viên có kỹ năng phân tích dữ liệu, đồng thời nhu cầu tuyển dụng vị trí phân tích sẽ không ngừng tăng lên khi chúng ta đang tiếp tục phát triển trong “kỷ nguyên số”.
Nếu bạn mới bắt đầu và đang tự hỏi làm sao chuyển đổi sang công việc phân tích dữ liệu. Thì bạn không đơn độc, Mellori sẽ đồng hành cùng bạn. Đầu tiên, bạn nên tham khảo các công việc sẽ làm tại vị trí liên quan đến dữ liệu. Tuy nhiên, nhiều vị trí phân tích dữ liệu có nhiều thông tin khác nhau. Điều này gây khó khăn cho người tìm hiểu trong việc phân biệt kỹ năng nào là cần thiết nhất để đầu tư học hỏi.
Mục lục
Các kỹ năng hàng đầu nhà phân tích dữ liệu cần phải có
SQL
SQL là ngôn ngữ cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn công nghiệp phổ biến. Đây cũng là kỹ năng gần như quan trọng nhất của các nhà phân tích dữ liệu. Ngôn ngữ này thường được coi là phiên bản nâng cao của Excel. Nó có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn mà Excel đơn giản không thể làm được.
Hầu hết mọi tổ chức đều cần một người biết SQL — để quản lý và lưu trữ dữ liệu, liên quan đến nhiều cơ sở dữ liệu (như cơ sở dữ liệu Amazon sử dụng để giới thiệu sản phẩm mà bạn có thể quan tâm). Nhằm xây dựng hoặc thay đổi hoàn toàn các cấu trúc cơ sở dữ liệu đó. Mỗi tháng, hàng nghìn tin tuyển dụng yêu cầu kỹ năng SQL được đăng. Và mức lương trung bình cho một người có kỹ năng SQL nâng cao là hơn 75.000$. Mặc dù bạn không chuyên về công nghệ cũng có thể hưởng lợi từ việc học công cụ này. Nếu bạn đang muốn làm việc với Big Data, học SQL là bước đầu tiên.
>>> Tham khảo khoá học Data Analytics for Insight: https://mellori.vn/data-analytics-for-insights/
Microsoft Excel
Khi nghĩ đến Excel, bạn có thể nghĩ đến những bảng tính cơ bản. Không dừng ở đó, công cụ này còn có nhiều khả năng phân tích hơn nữa. Mặc dù ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python phù hợp để xử lý tập dữ liệu lớn. Nhưng các phương pháp Excel nâng cao như viết Macro và sử dụng VBA tra cứu vẫn được sử dụng rộng rãi cho các quy trình nhỏ hơn và phân tích nhanh, nhẹ hơn.
Nếu bạn đang làm việc tại một doanh nghiệp nhỏ hoặc công ty khởi nghiệp. Thì Excel chính là cơ sở dữ liệu đầu tiên mà bạn phải tiếp xúc. Trong nhiều năm qua, công cụ này vẫn là trụ cột chính cho các doanh nghiệp trong mọi ngành. Vì vậy việc học nó là điều bắt buộc. Có rất nhiều nguồn tài nguyên miễn phí tuyệt vời trực tuyến để giúp bạn bắt đầu.
Hiện nay các doanh nghiệp đang ứng dụng hình thức báo cáo bằng Dashboard Excel nhằm tạo ra không gian dữ liệu theo cách riêng để mang lại lợi ích cho cá nhân và doanh nghiệp nhiều nhất
Lưu ý: Excel bị hạn chế với các bộ dữ liệu lớn, vì vậy việc học một ngôn ngữ lập trình thống kê thường là một điều bắt buộc khi bạn phát triển hơn trong sự nghiệp của mình với tư cách là một nhà phân tích.
Tư duy phản biện
Việc sử dụng dữ liệu để tìm câu trả lời cho câu hỏi của bạn. Điều có nghĩa là bạn phải tìm ra những gì cần hỏi ngay từ đầu thường có thể khá phức tạp. Để thành công với tư cách là một nhà phân tích, bạn phải suy nghĩ như một nhà phân tích. Vai trò của một nhà phân tích dữ liệu là phát hiện và tổng hợp các kết nối đôi khi không rõ ràng.
Mặc dù khả năng tư duy phản biện ở một mức độ nhất định phụ thuộc nhiều vào bẩm sinh. Nhưng có một số mẹo bạn có thể thử để giúp cải thiện kỹ năng tư duy phản biện của mình. Ví dụ, tự hỏi bản thân những câu hỏi cơ bản về vấn đề đang gặp phải có thể giúp bạn có cơ sở khi tìm kiếm giải pháp. Thay vì bị cuốn theo một lời giải thích phức tạp hơn mức cần thiết. Ngoài ra, quan trọng là bạn phải nhớ tự suy nghĩ thay vì chỉ dựa vào những gì đã có.
Lập trình R hoặc Python – Thống kê
Bất cứ điều gì Excel có thể làm, R hoặc Python đều có thể làm tốt hơn và nhanh hơn 10 lần. Giống như SQL, R và Python có thể xử lý những gì Excel không thể. Chúng là những ngôn ngữ lập trình thống kê mạnh mẽ được sử dụng để thực hiện các phân tích nâng cao và phân tích dự đoán trên các tập dữ liệu lớn. Cả hai đều là công cụ có tiêu chuẩn công nghiệp. Để thực sự trở như một nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ cần phải vượt ra ngoài SQL và thành thạo ít nhất một trong những ngôn ngữ này.
Vậy bạn nên học cái nào? Cả R và Python đều là mã nguồn mở và miễn phí. Và ác nhà tuyển dụng thường không quan tâm nhân viên của họ chọn sử dụng nào miễn là phân tích chính xác. Tuy nhiên, vì nó được xây dựng đặc biệt để phân tích, một số nhà phân tích thích R hơn Python để khám phá các tập dữ liệu và thực hiện phân tích đặc biệt.
Trực quan hóa dữ liệu
Có thể kể một câu chuyện hấp dẫn bằng dữ liệu là điều quan trọng. Điều đó giúp bạn hiểu rõ quan điểm và thu hút khán giả của bạn. Nếu những phát hiện của bạn không thể được xác định một cách dễ dàng và nhanh chóng. Thì bạn sẽ gặp khó khăn trong việc tiếp cận những người khác. Vì vậy, trực quan hóa dữ liệu có tác động hoàn thiện / phá vỡ đến dữ liệu của bạn. Các nhà phân tích sử dụng các biểu đồ và đồ thị bắt mắt, chất lượng cao. Nhằm để trình bày những phát hiện của họ một cách rõ ràng và ngắn gọn.
Kỹ năng thuyết trình
Kỹ năng trực quan hóa và trình bày dữ liệu luôn phải đi đôi với nhau. Nhưng khả năng trình bày không phải ai cũng có, và điều đó hoàn toàn bình thường! Ngay cả những người thuyết trình dày dạn kinh nghiệm cũng sẽ có lúc cảm thấy thần kinh của họ hoạt động tốt nhất. Hãy bắt đầu với việc luyện tập — và sau đó luyện tập thêm một số bài nữa cho đến khi bạn dần quen thuộc. Bạn cũng nên đặt ra những mục tiêu cụ thể để cải thiện và tập trung vào người nghe hơn là bản thân bạn như là những cách để bạn cảm thấy thoải mái hơn khi trình bày.
Máy học
Vì trí tuệ nhân tạo và phân tích được dự đoán là hai trong số những chủ đề nóng nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Sự hiểu biết về máy học đã được xác định là thành phần quan trọng trong bộ công cụ của nhà phân tích. Mặc dù không phải nhà phân tích nào cũng làm việc với máy học. Nhưng các công cụ và khái niệm rất quan trọng cần biết để đi đầu trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, bạn phải có kỹ năng lập trình thống kê của mình để thăng tiến trong lĩnh vực này. Bạn có thể tham khảo công cụ Orange để bắt đầu xây dựng các mô hình máy học.
Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu có sẵn
Biết được những kỹ năng nào cần để phân tích và làm việc với dữ liệu là chìa khóa để phát triển sự nghiệp phân tích dữ liệu của bạn. Các ngành công nghiệp đang xôn xao về Big Data, đồng thời các tổ chức đang tìm kiếm nhân viên có kỹ năng làm việc theo yêu cầu này. Cải thiện kiến thức phân tích dữ liệu của bạn ngày hôm nay đồng nghĩa với việc bạn có thêm cơ hội — và nhiều tiền hơn — cho bạn trong tương lai.
Nếu bạn thực sự nghiêm túc về việc chuyển đổi sang sự nghiệp phân tích, có nhiều cách để bạn có thể phát triển các kỹ năng này để giúp bạn đạt được mục tiêu của mình. Cuối cùng bạn quyết định trau dồi những khả năng này như thế nào sẽ phụ thuộc vào nền tảng hiện có của bạn, thời gian và nguồn lực bạn sẵn sàng cam kết cũng như mục tiêu cá nhân của bạn.
Tác giả: Scott W. O’Connor
Bài dịch từ: northeastern.edu
