Trở thành một nhà phân tích dữ liệu đòi hỏi bạn cần có trí tuệ kinh doanh (business intelligence) và kỹ năng phân tích dữ liệu một cách toàn diện. Công việc không chỉ đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật nhạy bén mà còn cần bạn phải có kỹ năng mềm, hiểu biết về phân tích thống kê và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ.
Mục Lục Bài Viết
Kỹ năng phân tích dữ liệu cần có để trở thành data analyst
Structured Query Language
SQL là cơ sở chính trong toàn ngành được sử dụng để cập nhật và giao tiếp với cơ sở dữ liệu. SQL cũng đóng vai trò như một công cụ để truy cập, thao tác và đọc hiểu dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng SQL vì giúp đơn giản hóa quá trình lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Cú pháp trực quan và công cụ tự mở rộng quy mô dễ dàng.
Microsoft Excel
Kỹ năng này có thể khiến bạn khá ngạc nhiên nhưng Microsoft Excel được sử dụng khá rộng rãi. Excel là một lựa chọn phù hợp vì giúp bạn tiếp cận nhanh chóng với các phép tính cơ bản. Excel có một loạt các tính năng hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu, bao gồm các hàm, bảng,…Mặc dù bạn không thể sử dụng Excel để phân tích các tập dữ liệu lớn, nhưng điều này rất hữu ích cho các dự án nhỏ hơn và là công cụ hữu ích để bạn học hỏi về phân tích dữ liệu.
Lập trình bằng Python và R
Python và R là các ngôn ngữ lập trình được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu. 2 ngôn ngữ này phổ biến vì trực quan hóa và khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Bạn có thể tự hỏi liệu mình nên bắt đầu với Python hay R làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên của mình. Điều quan trọng cần biết là cả hai ngôn ngữ đều thực hiện rất tốt để hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu. R sẽ có lợi thế hơn Python khi nói đến ngôn ngữ lập trình thống kê và báo cáo, trong khi Python có thể dễ học hơn một chút đối với các lập trình viên mới tìm hiểu phân tích dữ liệu.
Toán cơ bản
Ở cấp độ cơ bản nhất, phân tích dữ liệu chỉ tập trung vào một vài kỹ năng toán học. Mọi nhà phân tích dữ liệu cần phải thành thạo toán học cơ bản, cho dù việc làm toán có dễ dàng đến đâu với các thư viện được tích hợp sẵn trong ngôn ngữ lập trình.
Bạn không cần phải có bằng đại học về toán trước khi có thể làm việc trong mảng phân tích dữ liệu, nhưng có một số khía cạnh mà bạn nên tập trung, bao gồm đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và giải tích. Nếu bạn tập trung vào những điều này, bạn sẽ dễ dàng tiếp thu những kiến thức khác hơn.
Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu cần thiết cho các phân tích. Đây là điểm khởi đầu để phân tích dữ liệu và sẽ tác động đến phần còn lại của quá trình.
Có nhiều nguồn khác nhau mà bạn có thể thu thập dữ liệu, bao gồm các thông tin có sẵn và dữ liệu mà công ty của bạn đã thu thập trên trang web và ứng dụng. Các nhà phân tích dữ liệu thường cộng tác với quản trị viên cơ sở dữ liệu và các đồng nghiệp khác để xác định nguồn dữ liệu phù hợp nhằm giải quyết vấn đề cụ thể.
Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
Dữ liệu bạn thu thập không phải lúc nào cũng sẵn sàng để phân tích. Có thể sẽ có những trường hợp thông tin bị sai sót hoặc bị thiếu. Vì vậy, dữ liệu thường cần được làm sạch và định dạng để sử dụng cho phân tích.
Có một số bước trong quy trình làm sạch dữ liệu, bao gồm loại bỏ các mục trùng lặp, lọc các giá trị ngoại lai, nhập các giá trị bị thiếu bằng cách sử dụng các ước tính đã thông báo và sửa lỗi cấu trúc. Các công cụ như OpenRefine và Trifacta Wrangler thường được sử dụng để trợ giúp các bước đó.
Khai phá dữ liệu (Data mining)
Trong phân tích dữ liệu, khai phá dữ liệu còn được gọi là bước khám phá kiến thức. Ở giai đoạn này, bạn sẽ phân tích tập dữ liệu và tìm kiếm các mẫu có thể cung cấp thông tin chi tiết về các vấn đề cụ thể.
Khai thác dữ liệu bắt đầu với việc thiết lập các mục tiêu kinh doanh, sau đó là xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Có một số kỹ thuật được sử dụng để khai thác các mẫu trong bộ dữ liệu, bao gồm mạng nơ-ron và các thuật toán machine learning như thuật toán KNN (K-Nearest Neighbors).
Cần trang bị kỹ năng mềm gì để hỗ trợ kỹ năng phân tích dữ liệu
Kỹ năng tư duy phản biện tích cực (Critical Thinking)
Lĩnh vực phân tích dữ liệu đòi hỏi bạn phải đánh giá vấn đề từ quan điểm khách quan và đề xuất giải pháp sau khi tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Bạn có thể xây dựng kỹ năng tư duy phản biện của mình bằng cách làm việc trên các dự án khoa học dữ liệu của riêng mình và nghiên cứu các phương pháp giải quyết vấn đề khác nhau.
Kỹ năng giao tiếp
Một nhà phân tích dữ liệu phải có khả năng kể một câu chuyện bằng dữ liệu của họ. Vì vậy, bạn cần phải có kỹ năng giao tiếp tuyệt vời, bao gồm cả kỹ năng viết và kỹ năng trình bày, thuyết trình.
Khả năng nhìn nhận dữ liệu trực quan hóa
Một nhà phân tích dữ liệu giỏi có thể đưa ra thông tin chi tiết và trình bày chúng một cách trực quan.
Cách rèn luyện kỹ năng phân tích dữ liệu về mặt chuyên môn và kỹ năng mềm
Bằng cấp là minh chứng cho chuyên môn cần thiết cho sự nghiệp phân tích dữ liệu, vì bạn sẽ được trang bị nền tảng lý thuyết cần thiết để thành công. Bạn có thể theo học trường lớp hoặc các khóa học online để có cái nhìn tổng quan hơn về dữ liệu.
Nếu bạn gặp khó khăn về việc rèn luyện kỹ năng mềm để hỗ trợ cho kỹ năng cứng, Green Edu ở đây để hỗ trợ các bạn trẻ nâng tầm bản thân. Green Edu thường xuyên tổ chức các buổi chia sẻ về kỹ năng để hỗ trợ thế hệ trẻ có định hướng phát triển bản thân, chuẩn bị hành trang sẵn sàng bước vào thị trường việc làm.
