Data Analyst đang trở thành một ngành thu hút nhiều nhân lực tại Việt Nam. Tuy nhiên, những nơi đào tạo kiến thức và kỹ năng về phân tích dữ liệu lại còn hạn chế. Dưới đây là những thông tin cơ bản để bạn phát triển thành một data analyst chuyên nghiệp.

Hướng dẫn cơ bản về Data Analyst: Từ người mới đến chuyên gia

Data analyst đang trở thành cơ hội mới cho nguồn nhân lực chất lượng cao tại Việt Nam. Đây là ngành nghề được dự đoán phát triển mạnh vào những năm sắp tới, vậy nên xu hướng tìm kiếm khóa học về phân tích dữ liệu đang được tăng cao. Tuy nhiên, vì độ mới của ngành mà các tổ chức giảng dạy vẫn chưa được phổ biển. Robiz Tech sẽ giúp bạn từ người mới đến chuyên gia trong ngành hot hit này.

Các kỹ năng cần thiết cho một Data Analyst

Đây là một ngành phối hợp linh hoạt giữa kiến thức chuyên môn và các kỹ năng chuyên ngành. Phân tích dữ liệu có thể được ứng dụng có đa ngành nghề, vậy nên một chuyên viên phân tích dữ liệu cần:

Kiến thức vững vàng về lĩnh vực dữ liệu

Một Data Analyst giỏi cần có hiểu biết sâu rộng về các khái niệm, quy trình và công nghệ liên quan đến dữ liệu. Điều này bao gồm kiến thức về các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, các phương pháp thu thập dữ liệu, các nguồn dữ liệu khác nhau và các quy tắc và quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Kỹ năng phân tích dữ liệu

Để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu thành công, bạn cần có khả năng phân tích dữ liệu một cách logic và có cấu trúc. Điều này bao gồm khả năng xác định mục tiêu phân tích, thu thập dữ liệu phù hợp, áp dụng các phương pháp phân tích thích hợp và rút ra những nhận định và kết luận từ dữ liệu.

Kỹ năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu

Việc xử lý dữ liệu là một phần quan trọng trong công việc của một Data Analyst. Bạn cần biết cách làm sạch dữ liệu, tiêu chuẩn hóa và tổ chức dữ liệu một cách hợp lý để dễ dàng truy cập và sử dụng. Ngoài ra, khả năng trực quan hóa dữ liệu thông qua biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển cũng là một kỹ năng quan trọng để truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu.

Kỹ năng lập trình và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu

Để tối ưu quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, một chuyên viên phân tích dữ liệu cần có kiến thức về lập trình và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Python, R, SQL, Excel và các công cụ phân tích dữ liệu khác. Việc nắm vững các ngôn ngữ lập trình và công cụ phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn tự tin và hiệu quả hơn trong công việc của mình.

Quy trình làm việc của một Data Analyst 

Dù được áp dụng trong đa ngành nghề, tuy nhiên nhiệm vụ chính của chuyên viên phân tích dữ liệu là từ dữ liệu tạo ra những giá trị, chiến lược có ích cho doanh nghiệp. Vậy nên, nhìn chung quy trình làm việc của chuyên viên phân tích dữ liệu như sau:

Hiểu rõ yêu cầu và mục tiêu

Trước khi bắt đầu bất kỳ dự án nào, một Data Analyst cần hiểu rõ yêu cầu và mục tiêu của dự án. Điều này đảm bảo rằng công việc được thực hiện theo đúng định hướng và đáp ứng được nhu cầu của khách hàng hoặc tổ chức.

Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu

Sau khi hiểu rõ yêu cầu, Data Analyst tiến hành thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm cả cơ sở dữ liệu nội bộ và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Sau đó, dữ liệu được chuẩn hóa để đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác của dữ liệu.

Phân tích dữ liệu

Sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu tiến hành phân tích để tìm hiểu các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng khác trong dữ liệu. Điều này giúp tạo ra những thông tin có giá trị và những nhận định sâu sắc từ dữ liệu.

Tạo báo cáo

Dựa trên kết quả phân tích, chuyên viên phân tích dữ liệu tạo báo cáo để trình bày và truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và dễ hiểu cho các bên liên quan. Báo cáo này có thể bao gồm các biểu đồ, đồ thị, bảng và các thông tin chi tiết khác để hỗ trợ việc hiểu và đánh giá dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu

Data Analyst sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ, đồ thị và hình ảnh để giúp người đọc dễ dàng nhìn thấy và hiểu được các thông tin quan trọng từ dữ liệu. Sự trực quan hóa này giúp tăng tính tương tác và truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và hấp dẫn.

Công cụ cần dùng cho một chuyên viên phân tích dữ liệu

Trong công việc của một chuyên viên phân tích dữ liệu, có một số công cụ phổ biến được sử dụng để thực hiện các tác vụ phân tích và xử lý dữ liệu. Dưới đây là một số công cụ quan trọng mà một Data Analyst thường sử dụng:

Ngôn ngữ lập trình

Một chuyên viên phân tích dữ liệu cần có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, SQL và Excel. Python và R thường được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu, trong khi SQL được sử dụng để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu. Excel cũng là một công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phân tích cơ bản và trực quan hóa dữ liệu.

Công cụ phân tích dữ liệu

Có nhiều công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và đa dạng được sử dụng bởi chuyên viên phân tích dữ liệu. Một số công cụ phổ biến bao gồm Jupyter Notebook, Tableau, Power BI và Google Analytics. Jupyter Notebook là một môi trường phát triển tích hợp cho việc chạy mã và tạo báo cáo. Tableau và Power BI là các công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ giúp tạo ra biểu đồ và đồ thị dễ hiểu. Google Analytics là một công cụ phân tích web giúp theo dõi và đo lường hiệu suất trang web.

Công cụ trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng trong công việc của một Data Analyst. Có nhiều công cụ giúp tạo ra biểu đồ, đồ thị và hình ảnh hấp dẫn từ dữ liệu. Một số công cụ phổ biến bao gồm Tableau, Power BI, matplotlib và ggplot. Tableau và Power BI cung cấp nhiều tùy chọn trực quan hóa dữ liệu sẵn có và dễ sử dụng. Matplotlib và ggplot là các thư viện Python mạnh mẽ để tạo ra các biểu đồ và đồ thị tùy chỉnh.

Kết luận

Trên đây là những thông tin cơ bản giúp bạn định hướng các bước để học tập và phát triển thành một Data Analyst. Để có thể nắm vững các kiến thức chuyên môn và thành thạo kỹ năng sử dụng công cụ, bạn có thể liên hệ Robiz Tech để đăng ký khóa học chuyên sâu.