Để trở thành chuyên gia phân tích, bạn cần học ngành nào?

Với mức thu nhập hấp dẫn và cơ hội việc làm lớn cùng con đường thăng tiến rõ ràng, lĩnh vực phân tích dữ liệu (Data Analytics) đang thu hút sự quan tâm của đông đảo bạn trẻ. Tuy nhiên, đam mê chỉ đủ để bắt đầu, để thực sự thành công trong nghề bạn cần có kiến thức chuyên môn vững vàng. Vậy để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu, bạn cần học ngành gì tại các trường đại học?

Phân tích dữ liệu là gì? 

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là một công việc vô cùng quan trọng và có ý nghĩa đối với mọi tổ chức và doanh nghiệp. Đặc biệt là trong các lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, du lịch, hàng không vũ trụ, quốc phòng và y học – là những ngành mà phần mềm đóng vai trò quan trọng.

Học ngành nào để trở thành chuyên gia phân tích?

Để trở thành một chuyên gia phân tích, bạn nên chọn ngành học nào? Mytour đã tổng hợp một số gợi ý dưới đây cho bạn tham khảo

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Trực quan dữ liệu là khả năng biểu đạt, diễn đạt kết quả phân tích dữ liệu bằng hình ảnh minh họa hoặc biểu đồ cụ thể. Kỹ năng này giúp người không chuyên về phân tích dữ liệu vẫn có thể hiểu rõ các thông tin dữ liệu một cách chi tiết.

Với Data Visualization, nhân viên Phân Tích Dữ Liệu dễ dàng giúp ban lãnh đạo cấp cao của doanh nghiệp nắm bắt nhanh chóng và nhận biết các mô hình ý tưởng phức tạp. Khả năng của nhà phân tích dữ liệu giúp truyền đạt rõ tình trạng của công ty, cung cấp thông tin hữu ích và hỗ trợ các nhà quản lý hướng dẫn quyết định theo hướng tích cực.

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)

Làm sạch dữ liệu là một kỹ năng cần thiết khi trở thành một Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu. Việc làm sạch dữ liệu một cách đúng đắn giúp loại bỏ các thông tin dư thừa, từ đó phát hiện ra các thông tin nhỏ chi tiết quan trọng.

Ngược lại, nếu không làm sạch dữ liệu đúng cách có thể dẫn đến sai sót trong thông tin và gây ra các quyết định không chính xác cho doanh nghiệp. Vì vậy, để trở thành một Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu chuyên nghiệp, bạn cần thành thạo các kỹ năng xử lý và làm sạch dữ liệu hiệu quả.

MATLAB

MATLAB còn được gọi là môi trường tính toán số và là một ngôn ngữ lập trình, hỗ trợ thực hiện các phép toán trên ma trận, thuật toán và trực quan hóa dữ liệu. Sự phổ biến của MATLAB đang tăng lên khi nhiều doanh nghiệp sử dụng nó để xử lý dữ liệu lớn, giúp các Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu tiết kiệm thời gian trong việc làm sạch dữ liệu, tổ chức và trình bày dữ liệu một cách trực quan.

MATLAB có khả năng thực thi với mọi mô hình học trong môi trường của nó trên các nền tảng dữ liệu khác nhau. Mặc dù không phải là một kỹ năng bắt buộc của một Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu, việc sử dụng và tận dụng các tính năng của MATLAB là một lợi thế trong mắt các nhà tuyển dụng.

R

Vì vậy, kỹ năng sử dụng ngôn ngữ R là một công cụ quan trọng giúp cho các Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu phát triển sâu hơn trong công việc của mình.

Python

Khi nói đến sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, không thể bỏ qua Python. Trong thời đại hiện đại, lĩnh vực AI luôn thu hút sự chú ý, và việc sử dụng Python là một kỹ năng quan trọng đối với các Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu. Đây là ngôn ngữ được nhiều người chọn lựa và học tập gần đây nhất.

SQL và NoSQL

SQL – ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc không còn xa lạ với nhiều Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu. Trong lĩnh vực phân tích hiện nay, SQL vẫn là một công cụ tiêu chuẩn để xử lý dữ liệu và truy vấn trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Việc nắm vững SQL là điều thiết yếu nếu muốn trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu.

Công việc SQL Developer được áp dụng rộng rãi trong các tập đoàn hàng đầu trên toàn thế giới, hãy đầu tư thời gian để nắm vững SQL vì nó mang lại nhiều cơ hội trong sự nghiệp của bạn. Ngoài ra, hãy tìm hiểu thêm về NoSQL, một loại cơ sở dữ liệu không cần phải tuân theo cấu trúc quan hệ truyền thống.

Ngoài việc học SQL, bạn cũng nên tập trung vào việc nắm vững cơ sở dữ liệu NoSQL. Khác biệt với SQL, NoSQL không yêu cầu cấu trúc quan hệ, đây là một cách tiếp cận hiệu quả trong việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu.

Machine Learning

Máy học (Machine Learning) không phải là kỹ năng giúp bạn xử lý dữ liệu hoặc học ngôn ngữ lập trình. Tuy nhiên, hiểu biết về nó có thể giúp bạn nổi bật hơn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Mặc dù không phải tất cả các Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu đều làm việc với máy học, nhưng hiểu biết và kiến thức về nó sẽ tăng cơ hội tìm việc.

Microsoft Excel

Excel là công cụ phổ biến nhất trên toàn thế giới, khoảng 750 triệu người sử dụng. Trong các JD tìm kiếm Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu, kỹ năng Excel luôn là điều được đề cập. Điều này cho thấy mỗi Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu cần thành thạo Excel.

Excel được sử dụng để phân tích dữ liệu thông qua tự động hóa và các lệnh mặc định, giúp công việc xử lý dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Ngôn ngữ lập trình VBA trong Excel được sử dụng để tạo macro và các lệnh tự động. VBA giúp Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu tiết kiệm thời gian, ví dụ như xử lý bảng lương của kế toán,…

Kỹ năng viết và giao tiếp

Viết, nói, lắng nghe và giải đáp là những kỹ năng giao tiếp quan trọng mà một Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu cần phải có. Giao tiếp là yếu tố quan trọng để kết nối các đồng nghiệp với nhau. Ví dụ, trong một cuộc họp, kỹ năng lắng nghe giúp bạn hiểu rõ yêu cầu và ý kiến của mọi người. Khi triển khai dự án, việc giải thích một cách rõ ràng giúp những người không chuyên về kỹ thuật hiểu được vấn đề.

Giao tiếp bằng văn bản cũng rất quan trọng. Viết tóm tắt, giải thích và phân tích dữ liệu sao cho người đọc hiểu là một kỹ năng không thể thiếu. Đây là một kỹ năng mềm quan trọng giúp bạn phát triển trong lĩnh vực Data.

Các con số phân tích sẽ trở nên vô nghĩa nếu bạn không thể thuyết phục và giải thích cho đồng nghiệp hiểu và thực hiện theo ý tưởng của bạn.

Tư duy phản biện

Chỉ dựa vào dữ liệu là không đủ, bạn cần hiểu rõ hơn về nội dung mà dữ liệu đại diện. Tư duy phản biện giúp bạn phân tích và xác định thông tin một cách cụ thể. Rèn luyện tư duy phản biện giúp bạn có cái nhìn đa chiều về một vấn đề và tìm ra những giải pháp tốt nhất.

Tư duy phản biện là một thách thức quan trọng đối với các Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu. Hãy rèn luyện và phân tích vấn đề một cách sâu sắc, hiểu rõ ý nghĩa và nguyên nhân của nó. Dữ liệu sẽ tiết lộ điều gì khi được nghiên cứu kỹ lưỡng? Đừng bỏ cuộc, hãy cố gắng rèn luyện kỹ năng này để tiến xa hơn trong sự nghiệp của bạn.

Kỹ năng giải quyết vấn đề

Một Data Analyst thường phải đối mặt với nhiều thách thức và vấn đề. Kỹ năng giải quyết vấn đề giúp bạn tăng giá trị trong vai trò của mình. Đây là một kỹ năng đáng ngưỡng mộ và tạo sự khâm phục về tài năng của bạn.

Học ngành phân tích dữ liệu ra trường làm gì?

Học ngành Data Analytics không chỉ dành cho việc trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu. Bạn sẽ có nhiều cơ hội việc làm trong lĩnh vực này. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), nhu cầu về nhân sự phân tích dữ liệu đang tăng mạnh. Trong tương lai, nhu cầu này sẽ càng tăng do dữ liệu con người ngày càng lớn. Vì vậy, có nhiều cơ hội cho sự phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành này. Dưới đây là một số vị trí bạn có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp:

Business Intelligence Analyst – Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp 

Tư duy Doanh nghiệp (tinh thần doanh nghiệp) là một dạng tri thức giúp doanh nghiệp suy luận về quá khứ, từ đó đưa ra những quyết định, hành động và dự đoán trong tương lai.

Nhiệm vụ của các chuyên gia phân tích tinh thần doanh nghiệp là phân loại, phân tích, đánh giá các chỉ số hiệu suất (KPI), đánh giá tổng quan chính xác về hiệu suất kinh doanh, đồng thời xác định các lĩnh vực cần cải thiện để giúp doanh nghiệp ra các quyết định dựa trên số liệu phân tích.

Mức lương trung bình của công việc này khá cao so với các ngành nghề khác. Với những người mới vào nghề, mức lương nhận được khoảng 15 triệu đồng/tháng. Đối với những người đã có trên 2 năm kinh nghiệm, mức lương nhận được có thể lên đến 25 triệu đồng/tháng.

Nhà Khoa học Dữ liệu – Lập trình viên khoa học dữ liệu

Nhà phân tích Dữ liệu là người thu thập dữ liệu 'thô', phân tích, diễn giải và đưa ra kết quả có ý nghĩa dựa trên mục đích của việc nghiên cứu ban đầu. Từ đó, họ có thể dự đoán các xu hướng của thị trường và sở thích của người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp. Nhà phân tích Dữ liệu là những người có mối quan hệ mật thiết với bộ phận Bán hàng và Marketing, là người đóng vai trò đề xuất hướng đi chiến lược dựa trên những dữ liệu đã được phân tích. Vì thế, để theo nghề, bạn cũng cần phải sở hữu nhiều kiến thức về kinh doanh.

Ở vị trí này, bạn sẽ nhận được khoảng 6 – 13 triệu đồng/tháng khi mới vào nghề. Mức lương sẽ tăng lên từ 15 – 25 triệu đồng/tháng sau khi đã có 1-2 năm kinh nghiệm. Mức lương sẽ có sự chênh lệch tùy thuộc vào cấp bậc và quy mô của doanh nghiệp.

Kỹ sư Dữ liệu – Chuyên gia dữ liệu

Chuyên gia khoa học dữ liệu là vị trí công việc thực hiện các nhiệm vụ sâu hơn so với Chuyên gia Phân tích dữ liệu. Họ thực hiện công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu và còn có kỹ năng như Học máy (Machine learning), Mô hình dữ liệu (Data Modelling), Lập trình cao (Advanced Programming), xây dựng thuật toán.

Theo các nghiên cứu từ các tin tuyển dụng, mức lương trung bình của những người mới vào nghề dao động từ 10 – 15 triệu đồng/tháng, và từ 17 – 25 triệu đồng/tháng cho những người có kinh nghiệm.

Chuyên gia phân tích Số lượng – Chuyên gia phân tích số lượng

Chuyên gia phân tích số lượng là vị trí công việc đang được ưa chuộng, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính. Ở vị trí này, bạn sẽ tham gia vào các hoạt động buôn bán và giao dịch, tư vấn, phân tích nhanh chóng các vấn đề kinh doanh, định giá các tài sản, chứng khoán bằng các mô hình dữ liệu. Họ cũng có thể phân tích đầu tư hoặc làm trung gian giao dịch cho khách hàng hoặc thực hiện buôn bán các hợp đồng phái sinh…

Mức lương trung bình nhận được cho vị trí này là khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng đối với những người mới vào nghề, và từ 20 – 30 triệu đồng/tháng đối với những người có kinh nghiệm.

Ngoài ra, bạn cũng có thể lựa chọn các vị trí công việc khác như: Chuyên viên phân tích Marketing Kỹ thuật số, Quản lý Dự án, Chuyên gia phân tích Hoạt động, Chuyên viên phân tích Hệ thống Công nghệ thông tin… tại các doanh nghiệp.

Hi vọng với những thông tin chia sẻ về vấn đề “Để trở thành một nhà phân tích, bạn cần học ngành gì?” Mytour đã giúp bạn đọc có cái nhìn tổng quan về lĩnh vực dữ liệu. Nếu bạn muốn khám phá thêm về các chủ đề tương tự, hãy theo dõi Mytour qua các bài viết mới trong tương lai!