Buzz
Với tiềm năng việc làm lớn và lương cao, nhiều bạn trẻ đang chọn con đường phân tích dữ liệu làm nghề nghiệp. Tuy nhiên, đam mê dữ liệu không đủ, bạn cần phải có kiến thức chuyên môn vững. Vậy để trở thành một nhà phân tích, bạn nên học ngành gì ở các trường đại học?
Phân tích dữ liệu là gì?
Việc phân tích dữ liệu (Data Analytics) đóng vai trò quan trọng và mang lại hiệu quả lớn cho mọi tổ chức và doanh nghiệp. Đặc biệt, trong các lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, du lịch, vũ trụ, quốc phòng và y học, phân tích dữ liệu là vô cùng quan trọng.
Học ngành gì để trở thành nhà phân tích dữ liệu?
Để trở thành một nhà phân tích, bạn nên chọn ngành học nào? Dưới đây là một số gợi ý mà Mytour tổng hợp cho bạn.
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Trực quan hóa dữ liệu là khả năng biểu diễn kết quả phân tích dữ liệu dưới dạng hình ảnh hoặc biểu đồ để giúp người không chuyên về dữ liệu hiểu một cách dễ dàng. Kỹ năng này giúp truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và chi tiết.
Với Trực quan hóa dữ liệu, nhân viên Phân tích Dữ liệu có thể giúp lãnh đạo doanh nghiệp nắm bắt nhanh chóng và nhận biết các mẫu ý tưởng phức tạp. Khả năng này giúp truyền đạt tình hình của công ty một cách minh bạch và cung cấp thông tin hữu ích cho quản lý đưa ra các quyết định chiến lược.
Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
Làm sạch dữ liệu là một kỹ năng quan trọng của nhà Phân tích Dữ liệu. Việc làm sạch dữ liệu đúng cách giúp loại bỏ thông tin không cần thiết và tìm ra những thông tin quan trọng để phân tích.
Ngược lại, nếu không làm sạch dữ liệu đúng cách có thể dẫn đến sai sót và quyết định không chính xác. Do đó, để trở thành một Phân tích Dữ liệu thành công, bạn cần phải thành thạo kỹ năng làm sạch dữ liệu một cách hiệu quả.
MATLAB
MATLAB còn được hiểu là môi trường tính toán số và cũng là một ngôn ngữ lập trình, hỗ trợ thực hiện các phép toán trên ma trận, thuật toán và biểu đồ hóa dữ liệu. Sự phổ biến của MATLAB ngày càng tăng khi nhiều doanh nghiệp sử dụng để xử lý dữ liệu lớn, giúp Data Analyst tiết kiệm thời gian trong việc làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu.
MATLAB có khả năng thực thi với mọi mô hình học trên nhiều nền tảng dữ liệu khác nhau. Mặc dù không phải là kỹ năng bắt buộc cho một nhà phân tích dữ liệu, nhưng việc biết sử dụng rộng rãi và tận dụng tiện ích của ngôn ngữ này là một lợi thế trong mắt các nhà tuyển dụng.
R
R là ngôn ngữ phổ biến trong phân tích dữ liệu. Với các cú pháp và cấu trúc linh hoạt, R cung cấp một loạt các lệnh và công cụ hỗ trợ cho việc xử lý dữ liệu. Ưu điểm của R là có thể xử lý và phân tích số lượng lớn dữ liệu phức tạp, điều này giúp R được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp.
Vì vậy, kỹ năng về ngôn ngữ R là một công cụ quan trọng giúp Data Analyst phát triển sâu hơn trong việc phân tích dữ liệu.
Python
Khi nhắc đến sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI), không thể bỏ qua Python. Trong thời đại hiện đại, việc sử dụng Python là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu. Python được coi là ngôn ngữ lập trình được nhiều người lựa chọn và học hỏi nhất gần đây.
SQL và NoSQL
SQL – ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc đã trở thành điều quen thuộc với nhiều Data Analyst. SQL vẫn được sử dụng phổ biến trong việc xử lý và truy vấn dữ liệu của cơ sở dữ liệu quan hệ. Hiểu biết sâu sắc về SQL là một yếu tố quan trọng nếu muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
SQL Developer là một vị trí được nhiều công ty hàng đầu thế giới ưa chuộng. Hãy tìm hiểu kỹ về SQL để nắm bắt nhiều cơ hội trong công việc của bạn. Theo học các thương hiệu như MySQL sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.
Ngoài SQL, bạn cũng cần tập trung nắm vững kiến thức về cơ sở dữ liệu NoSQL. Khác với SQL, NoSQL không giới hạn bởi cấu trúc quan hệ, mà thay vào đó, nó tập trung vào cách tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả và linh hoạt hơn.
Học Máy (Machine Learning)
Học máy (Machine Learning) là một kỹ năng quan trọng không chỉ giúp bạn xử lý dữ liệu một cách hiệu quả mà còn tạo ra sự khác biệt so với đối thủ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Mặc dù không phải tất cả Data Analyst đều làm việc với dự án học máy, nhưng việc hiểu biết và sử dụng thành thạo công cụ này sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh trong thị trường việc làm.
Microsoft Excel
Excel là một công cụ phổ biến nhất trên toàn thế giới, được sử dụng bởi khoảng 750 triệu người. Trong tìm kiếm ứng viên phân tích dữ liệu, kỹ năng Excel luôn được đề xuất. Điều này cho thấy mỗi Data Analyst cần phải thành thạo Excel.
Excel được sử dụng để phân tích dữ liệu thông qua tính tự động hóa và các lệnh mặc định, giúp quá trình xử lý dữ liệu diễn ra thuận lợi. Ngôn ngữ VBA trong Excel cho phép tạo ra các macro và lệnh ghi trước, giúp tiết kiệm thời gian cho Data Analyst.
Kỹ năng viết và giao tiếp
Viết, nói, lắng nghe và giải đáp là những kỹ năng giao tiếp quan trọng mà một nhà phân tích dữ liệu cần phải có. Giao tiếp là khóa nối kết nối các đồng nghiệp với nhau và làm cho thông tin trở nên rõ ràng. Tính cách giao tiếp của bạn quyết định cách bạn phân tích và truyền đạt thông tin đến người khác.
Việc giao tiếp bằng văn bản cũng quan trọng không kém, viết tóm tắt, giải thích và phân tích dữ liệu sao cho người đọc dễ hiểu là một kỹ năng quan trọng. Điều này giúp bạn phát triển và thúc đẩy sự hiểu biết về dữ liệu trong lĩnh vực Data.
Các con số và dữ liệu phân tích sẽ trở nên vô nghĩa nếu bạn không thể thuyết phục, giải thích và thực hiện theo ý tưởng của mình.
Tư duy phản biện
Không chỉ nắm vững dữ liệu mà bạn còn cần phải hiểu sâu về ý nghĩa của chúng. Tư duy phản biện giúp bạn phân tích và xác định thông tin một cách cụ thể nhất, từ đó tìm ra những giải pháp phù hợp và xử lý vấn đề một cách hiệu quả.
Tư duy phản biện là thách thức lớn đối với Data Analyst. Hãy luyện tập và phân tích vấn đề, hiểu sâu hơn về ý nghĩa và nguyên nhân của vấn đề. Dữ liệu sẽ chỉ ra điều gì sau khi được hoàn thành? Đừng bỏ cuộc, hãy rèn luyện kỹ năng này vì nó là chìa khóa phát triển sự nghiệp của bạn.
Kỹ năng giải quyết vấn đề
Đối mặt với lỗi lầm và vấn đề là thường xuyên trong công việc của một Data Analyst. Kỹ năng giải quyết vấn đề giúp nâng cao giá trị của bạn trong vai trò nhà phân tích dữ liệu. Đây là kỹ năng mà nhiều người ngưỡng mộ và tôn trọng tài năng của bạn.
Học ngành phân tích dữ liệu ra trường làm gì?
Có phải học Data Analytics ra trường chỉ dành cho chuyên gia phân tích dữ liệu? Không hẳn vậy, bạn có thể thấy nhiều cơ hội việc làm tiềm năng trong lĩnh vực này. Theo Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), nhu cầu tuyển dụng nhân sự trong ngành Phân tích dữ liệu đã tăng mạnh trong những năm gần đây. Dự báo cho tương lai, nhu cầu này sẽ tiếp tục tăng vì lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Vì vậy, cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp trong ngành này là vô cùng rộng lớn. Dưới đây là một số vị trí công việc bạn có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp:
Business Intelligence Analyst – Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp
Business Intelligence (trí tuệ doanh nghiệp) giúp doanh nghiệp hiểu rõ về quá khứ để đưa ra quyết định và dự đoán trong tương lai.
Nhiệm vụ của các chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp là phân loại, phân tích và đánh giá KPI, từ đó giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên số liệu.
Mức lương trung bình của ngành này khá cao, từ 15 triệu đồng/tháng cho người mới vào nghề đến 25 triệu đồng/tháng cho những người có kinh nghiệm trên 2 năm.
Data Scientist – Kỹ sư khoa học dữ liệu
Data Analyst thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu để đưa ra dự đoán và đề xuất chiến lược cho bộ phận Sales và Marketing.
Mức lương cho Data Analyst từ 6 – 13 triệu đồng/tháng khi mới vào nghề và từ 15 – 25 triệu đồng/tháng sau 1-2 năm kinh nghiệm.
Kinh Doanh Trí Tuệ
Vị trí Kỹ sư dữ liệu là người thực hiện các nhiệm vụ chuyên sâu hơn so với Chuyên gia Phân tích dữ liệu. Họ không chỉ thực hiện các công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu mà còn có kỹ năng về Học máy, Mô hình dữ liệu, Lập trình cao, xây dựng thuật toán.
Theo các thông tin tuyển dụng, mức lương trung bình cho người mới vào nghề là từ 10 – 15 triệu đồng/tháng, và từ 17 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.
Chuyên gia Tính toán Định lượng
Chuyên gia Tính toán Định lượng là vị trí được nhiều người săn đón, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính. Ở đây, bạn sẽ tham gia vào việc giao dịch, tư vấn, và phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh, định giá tài sản, chứng khoán bằng các mô hình dữ liệu. Bạn cũng có thể thực hiện phân tích đầu tư, hoặc làm trung gian giao dịch cho khách hàng hoặc buôn bán các hợp đồng phái sinh…
Mức lương trung bình cho vị trí này là từ 10 – 15 triệu đồng/tháng cho người mới vào nghề, và từ 20 – 30 triệu đồng/tháng cho những người đã có kinh nghiệm.
Cùng với những vị trí trên, bạn còn có thể chọn trở thành: Chuyên viên phân tích Marketing Kỹ thuật số, Quản lý Dự án, Chuyên gia phân tích Vận hành, Chuyên gia phân tích Hệ thống Công nghệ thông tin… tại các tổ chức doanh nghiệp.
Hy vọng rằng các chia sẻ về “Để trở thành chuyên viên phân tích, bạn cần học ngành gì?” từ Mytour đã giúp bạn đọc hiểu thêm về lĩnh vực dữ liệu. Nếu bạn muốn khám phá thêm về các chủ đề tương tự, hãy theo dõi Mytour qua những bài viết tiếp theo!
