Data analytics là gì?

Ngày nay, lĩnh vực data analytics dần trở nên quan trọng. Bất kỳ công ty nào đang muốn mở rộng quy mô dù muốn hay không cũng phải cần quan tâm đến nó. Một lượng thông tin khổng lồvẫn đang được thu thập hàng năm và cần phải phân tích cẩn thận để biến tất cả dữ liệu đó thành thông tin chi tiết hữu ích.

Lĩnh vực này ngày càng hấp dẫn hơn nữa khi xuất hiện các chuyên viên data analyst những người kể chuyện bằng con số. Công việc của họ là biến những dữ liệu thô thành chiến lược cho công ty. Một công việc công nghệ đáng mơ ước với mức lương cao, một thị trường việc làm ổn định với đầy những cơ hội làm việc từ xa.

Nếu bạn đam mê với những kiến thức về thống kê hoặc thấy mình thích thú trong việc lập kế hoạch ngân sách trong Excel, bạn có thể cân nhắc lựa chọn Data analytics làm sự nghiệp lâu dài của mình.

Vậy thì Data anlyst là gì? và tại sao nó lại quan trọng?

Bạn có thể xem bài viết đầy đủ tại 200Lab Education

1. Data analytics là gì?

Data analytics là thực hành thu thập và sắp xếp thông tin, tìm kiếm các mẫu và trực quan hóa những phát hiện đó một cách rõ ràng, dễ hiểu.

Hay như wikipedia có định nghĩa: Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định.

Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau.

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.

Nghe có vẻ không hào nhoáng lắm nhỉ!

Tuy nhiên, bộ kỹ năng của một data analyst có thể ứng dụng thực tế trong mọi lĩnh vực, mọi công ty. Hầu hết các tổ chức, công ty lớn, nhỏ hiện đang ưu tiên đưa ra quyết định của mình dựa trên số liệu. Họ cố gắng thực hiện các thay đổi dựa trên tính logic và những dữ kiện trong quá khứ hơn là một sự cảm tính. Do đó, họ rất cần những chuyên viên data analyst có kinh nghiệm giúp họ đưa ra chiến lược từ những con số khô khan.

Ví dụ, khi một doanh nghiệp đang tìm cách cải thiện sản phẩm của họ, giới thiệu một dịch vụ mới hay thu hút một nhóm khách hàng khác, họ bắt đầu bằng cách thu thập càng nhiều thông tin càng tốt . Những thông tin về khách hàng, hành vi sử dụng sản phẩm, thị trường, đối thủ cạnh tranh,… Dưới góc nhìn của một Data analyst có kinh nghiệm, họ sẽ thấy được thông điệp mà dữ liệu đó muốn kể và đưa ra được đề xuất phù hợp cho công ty.

Và câu chuyện đó có thể dẫn đến một lợi nhuận khổng lồ.

Các chuyên viên data analyst có những kỹ năng rất cần thiết cho sự phát triển kinh doanh. Họ là những con người đứng sau nhiều sản phẩm, ứng dụng và dịch vụ mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

2. Data analytics có những chuyên ngành nào?

Nếu bạn yêu thích việc phân tích dữ liệu thì có khá nhiều chuyên ngành cho bạn lựa chọn. Những chuyên ngành này đều có tiềm năng lớn giúp bạn có thể tập trung phát triển chuyên sâu cho sự nghiệp của mình.

Dưới đây là 4 con đường về Data:

  • Business analyst
  • Financial analyst
  • Data scientist
  • Data engineer

Giai đoạn mới bắt đầu này, bạn cứ từ từ tìm hiểu tổng quan từng cái để xem ngành nào phù hợp với khả năng và sở thích của mình. Không cần phải đưa ra quyết định vội. Dù gì thì nhưng hiểu biết chung về các con đường sự nghiệp khác nhau trong dữ liệu có thể giúp bạn hình dung được bức tranh tổng thể của ngành.

Nếu bạn muốn trở thành một Business analyst, bạn sẽ cần biết tất cả các kiến ​​thức cơ bản về dữ liệu, cộng với cách tính lãi kép. Nếu bạn bị mê hoặc bởi machine learning, hãy cân nhắc nâng cao kiến ​​thức toán học của bạn lên một cấp độ cao hơn nữa để trở thành Data scientist.

Hãy đọc một số mô tả công việc, khám phá các kỹ năng liên quan đến từng chuyên ngành hoặc thậm chí liên hệ với các chuyên gia dữ liệu địa phương để nghe trực tiếp công việc của họ hàng ngày như thế nào.

3. Một số thuật ngữ của Data analytics

Nếu bạn đi đủ sâu vào thế giới của analytics, bạn sẽ khám phá ra một ngôn ngữ hoàn toàn mới. 😃)) Cho nên bây giờ chúng ta sẽ tìm hiểu một số thuật ngữ chung của thế giới đó để bạn không cần phải google mỗi khi nghe thấy tới chúng nha.

Predictive analytics: (phân tích dự đoán) Một kỹ thuật trong phân tích dữ liệu. Đây là nghệ thuật sử dụng data mining (khai phá dữ liệu) và thống kê để dự đoán các sự kiện trong tương lai.

Data visualization: (trực quan hóa) Trình bày thông tin bằng đồ thị, theo cách minh họa rõ ràng, hấp dẫn các xu hướng và kiểu mẫu. Kỹ năng này được tỏa sáng khi các nhà phân tích phải trình bày những kết luận quan trọng của họ với cấp trên.

Exploratory data analysis: (phân tích dữ liệu thăm dò) Một cách tiếp cận để giải thích dữ liệu dựa nhiều vào đồ họa thống kê. Đây là một triết lý phổ biến khuyến khích testing và thử nghiệm trước khi đưa ra các giả định.

Data model: Một cách tổ chức các phần tử của tập dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các loại thông tin khác nhau.

Analytical database: Phần mềm giúp bảo trì và thao tác dữ liệu dễ dàng hơn.

Data cleaning/data cleansing: Tìm và loại bỏ các điểm dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan. Làm clean dữ liệu thường là bước đầu tiên của một phân tích.

4. Các loại phân tích dữ liệu

Dựa trên các kỹ thuật được sử dụng, phân tích dữ liệu có thể được phân thành các loại sau:

Descriptive Analysis (phân tích mô tả)

Loại phân tích này được sử dụng để phân tích và mô tả các dữ liệu đã có sẵn hay dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp. Dữ liệu trong quá khứ thường được sử dụng để so sánh và rút ra kết luận. Hai kỹ thuật chính được sử dụng trong loại phân tích này là data aggregation (tổng hợp dữ liệu) và data mining (khai phá dữ liệu). Đầu tiên dữ liệu được thu thập, sau đó được sắp xếp thông qua quá trình tổng hợp dữ liệu. Tiếp theo, các mẫu và ý nghĩa được xác định thông qua quá trình khai phá dữ liệu.

Predictive Analysis (phân tích dự đoán)

Như tên gọi của nó, loại phân tích này được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai. Dựa trên dữ liệu quá khứ hoặc lịch sử, một tập hợp các sự kiện có khả năng xảy ra trong tương lai sẽ được xác định. Phân tích mô tả cũng là một phần của quá trình này, vì nó được sử dụng để tạo ra các dự đoán. Trong loại phân tích này, một lượng lớn dữ liệu được khai thác một cách khéo léo bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán. Điều này đảm bảo rằng các dự đoán chính xác có thể được thực hiện.

Diagnostic Analysis (phân tích chẩn đoán)

Đôi khi, có thể có sai sót trong dữ liệu. Những bất thường này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của doanh nghiệp. Mục đích của phân tích chẩn đoán là để chẩn đoán những vấn đề và những lỗi phát sinh này. Hiệu suất và chiến lược của một doanh nghiệp có thể được cải thiện nếu các vấn đề được chẩn đoán và khắc phục sớm.

Prescriptive Analysis (phân tích đề xuất)

Đây là sự kết hợp của tất cả các loại phân tích khác. Thay vì tập trung vào giám sát dữ liệu, kỹ thuật này nhấn mạnh vào những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu từ đó đề xuất những hành động phù hợp và dự đoán kết quả có thể xảy ra. Dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng cả mô hình mô tả và dự đoán, cũng như sự kết hợp giữa toán học và khoa học máy tính.

5. Quá trình phân tích dữ liệu

Sau đây là những bước liên quan đến quá trình phân tích dữ liệu:

  • Data Requirement (Yêu cầu dữ liệu): Trước hết, chúng ta cần phải biết loại dữ liệu mà chúng ta sẽ làm việc hoặc được yêu cầu phân tích. Ví dụ, bạn có thể cần dân số của một khu vực cụ thể hoặc thu nhập trung bình của một nhóm người nhất định.
  • Data Collection (Thu thập dữ liệu): Bước thứ hai chúng ta cần phải thu thập dữ liệu bất cứ khi nào cần thiết. Độ chính xác là một tiêu chí quan trọng trong giai đoạn này. Nếu dữ liệu được thu thập không chính xác, thì kết luận rút ra cũng sẽ sai theo.
  • Data Processing (Xử lý dữ liệu): Ở bước này dữ liệu thu thập phải được phân tích hoặc sắp xếp. Ví dụ: bạn có thể chọn sắp xếp dữ liệu theo hàng và cột trong bảng tính.
  • Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu): Không phải tất cả dữ liệu được thu thập đều hữu ích. Nó có thể có một số lỗi trong dữ liệu. Ở giai đoạn này, dữ liệu được làm sạch và các lỗi được xóa hoặc sửa. Bước này rất quan trọng trước khi phân tích để kết quả được chính xác.
  • Data Analysis (Phân tích dữ liệu): Tại bước này, dữ liệu được phân tích và đưa ra kết luận. Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau được sử dụng như trực quan hóa dữ liệu, phân tích tương quan và hồi quy. Đôi khi, vẫn có thể có một số lỗi còn sót lại ngay cả sau khi làm sạch dữ liệu. Những lỗi này nên được loại bỏ trong bước này.
  • Communication: Sau khi phân tích dữ liệu, nó được chuyển đổi thành một tài liệu có tổ chức, đơn giản hóa. Tài liệu này được sử dụng để diễn giải, thuyết trình, trao đổi, giao tiếp,… về các kết quả hoặc các các quyết định dựa trên dữ liệu. Ví dụ, nó có thể được trình bày dưới dạng biểu đồ, bảng hoặc đồ thị.

6. Những kỹ năng cần thiết để trở thành một Data analyst

Một nền tảng kiến thức và kỹ năng vững chắc là điều cần thiết giúp bạn có được một sự nghiệp thành công trong lĩnh vực data analytics. Bạn cần tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản, ngôn ngữ lập trình hướng dữ liệu và có kiến thức vững chắc về toán học. Ngoài ra, các bạn cũng cần trao dồi các kỹ năng mềm như giao tiếp, làm việc nhóm, lãnh đạo,…

Cụ thể hơn, những kỹ năng chuyên môn mà bạn cần có để trở thành một data analyst:

Structured Query Language (SQL): Ngôn ngữ lập trình này cho phép các nhà phân tích dữ liệu đọc, viết, tổ chức và phân tích dữ liệu trong một relational database. Đó là một kỹ năng cơ bản mà bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào cũng cần phải có.

Phần lớn các công ty liên quan đến dữ liệu sẽ có ít nhất một chuyên gia về SQL. Có rất nhiều cơ hội việc làm yêu cầu SQL trong mô tả tuyển dụng của mình. Các hệ thống database phổ biến sử dụng SQL bao gồm MySQL, MS Access và Oracle.

Microsoft Excel: Kỹ năng MS Excel không chỉ đơn giản là kiến ​​thức cơ bản về bảng tính. Bạn cần có hiểu biết nâng cao về các phương pháp MS Excel như macro và VBA lookups. Những điều này sẽ giúp bạn xử lý các tập dữ liệu nhỏ và phân tích nhanh chóng. MS Excel đặc biệt phổ biến trong các công ty nhỏ và các công ty khởi nghiệp.

Programming Languages: R và Python là những ngôn ngữ thống kê được sử dụng phổ biến nhất. Chúng cho phép bạn phân tích các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và dễ dàng. Chúng cũng được sử dụng trong phân tích dự đoán và nâng cao.

Bạn cần phải thành thạo ít nhất một trong những ngôn ngữ lập trình này để được coi là ứng cử viên nặng ký cho vị trí nhà phân tích dữ liệu. Một số khóa học chứng nhận có thể giúp bạn thành thạo các ngôn ngữ này. Chứng chỉ cũng cải thiện portfolio của bạn và thể hiện cam kết của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Data Visualization: Không phải tất cả mọi người trong công ty đều có thể hiểu các mẫu dữ liệu và thông tin phức tạp. Một nhà phân tích dữ liệu cần chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành một dạng dễ hiểu hơn. Bạn cần rút ra kết luận từ dữ liệu và trình bày chúng bằng cách sử dụng các biểu đồ, bảng và đồ thị trực quan hấp dẫn.

Data Cleaning: Làm clean dữ liệu là một phần quan trọng trong công việc của nhà phân tích dữ liệu. Nó liên quan đến việc lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuẩn bị để phân tích. Dữ liệu có thể ở nhiều định dạng khác nhau hoặc chứa lỗi, trường thiếu và không chính xác. Trước khi có thể thực hiện bất kỳ phân tích hữu ích nào, dữ liệu phải được clean.

Kiến thức thống kê: Số liệu thống kê cực kỳ quan trọng để phân tích và giải thích dữ liệu. Nền tảng về thống kê hoặc kiến ​​thức về các nguyên tắc toán học quan trọng sẽ giúp bạn trở nên khác biệt. Bạn nên làm quen với phân cụm, công nghệ MapReduce, các khái niệm dữ liệu phi cấu trúc và các quy tắc kết hợp.

Những kỹ năng mềm giúp bạn tiến xa hơn trong sự nghiệp phân tích dữ liệu:

Kỹ năng giao tiếp: Việc đào sâu dữ liệu và đưa ra những khám phá sâu sắc là vô nghĩa nếu bạn không thể diễn tả một cách dễ hiểu cho những người còn lại trong nhóm.

Mục tiêu của một data analyst là giúp các nhà lãnh đạo của công ty đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt từ sức mạnh của dữ liệu. Để đạt được điều này, một chuyên viên data analyst cần phải có kỹ năng nói và viết xuất sắc. Họ cũng cần biết sử dụng thành thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu để kể một câu chuyện hấp dẫn từ những con số khô khan.

Kỹ năng thuyết trình: Tương tự như kỹ năng giao tiếp, trình bày những kết luận của bạn là một phần quan trọng trong công việc của một nhà phân tích dữ liệu. Kỹ năng thuyết trình tốt sẽ là một lợi thế cực kỳ lớn giúp quan điểm của bạn được các lãnh đạo công ty chú ý hơn.

Tư duy phản biện: Để trở thành một data analyst, bạn cần phải bắt đầu có suy nghĩ như một data analyst thực thụ. Hãy đặt những câu hỏi phù hợp để có được thông tin chính xác. Đôi khi, kết quả có thể không rõ ràng. Đó là lúc bạn cần phải suy nghĩ thật kỹ và tự phản biện nhiều lần. Một số khóa học ngắn hạn có thể giúp bạn cải thiện kỹ năng tư duy phản biện của mình.

Kỹ năng giải quyết vấn đề: Bạn sẽ liên tục gặp lỗi, bug và nhiều vấn đềkhác nhau trong vai trò data anayst của mình. Đây là lý do tại sao có kỹ năng giải quyết vấn đề tốt là rất quan trọng. Bạn phải tự đứng trên đôi chân của mình, tự tìm cách giải quyết vấn đề và luôn đổi mới trong cách tiếp cận của mình.

Vì đây là một kỹ năng cần thiết, nhà tuyển dụng thường hỏi những câu hỏi liên quan đến giải quyết vấn đề trong cuộc phỏng vấn. Họ có thể muốn một ví dụ về thời điểm bạn phải giải quyết một vấn đề trong quá khứ. Hoặc có thể giao cho bạn một nhiệm vụ đơn giản để giải quyết trong thời gian ngắn của buổi phong vấn.

Kỹ năng làm việc nhóm: Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu hiệu quả, bạn sẽ cần làm việc cùng với nhiều chuyên gia khác nhau. Bạn sẽ hợp tác với các kỹ sư, web developer và data scientists trong nhiều dự án khác nhau. Hãy học cách cảm thấy thoải mái khi làm việc với các team trong và ngoài công ty của bạn cung như luôn tôn trọng các đồng nghiệp để làm việc hòa hợp với họ.

7. Trở thành một data analyst

Nếu như bạn đã trang bị đầy đủ cho mình một hành trang kiến thức và kỹ năng cần thiết rồi thì sau đây là những bước tiếp theo mà bạn có thể tham khảo làm theo:

Tạo cho mình một portfolio

Một portfolio tốt có thể gây ấn tượng với những nhà tuyển dụng. Giúp họ nhận ra những gì mà bạn có thể làm được, những giá trị mà bạn có thể mang lại cho công ty. Vì vậy, hãy đầu tư thời gian chăm chút cho portfolio của mình khiến cho nó thu hút nhất có thể và thể hiện được tất cả các kỹ năng mà bạn có.

  • Hãy chứng minh bạn có khả năng nghiên cứu, phân tích và trực quan hóa. Bất kỳ vị trí data analyst nào bạn ứng tuyển đều yêu cầu cả ba kỹ năng này, vì vậy hãy thể hiện tất cả chúng. Thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng bằng tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau mà bạn đã tham chiếu, tại sao bạn chọn SQL để chạy phân tích của mình và cách bạn kết hợp tất cả lại với nhau trong một dashboard.
  • Thể hiện tất cả các kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm của bạn. Giới thiệu tất cả các dự án mà chúng được thể hiện trình độ kỹ thuật của bạn. Bên cạnh đó cũng làm nổi bật các kỹ năng mềm như giao tiếp và làm việc nhóm. Những nhà tuyển dụng đánh giá cao những ứng viên đa năng.
  • Chọn những dự án liên quan đến công việc mà bạn ứng tuyển. Nếu bạn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển việc, thì bạn có thể không có đủ dự án để điều chỉnh cho từng vị trí ứng tuyển. Nhưng nếu có thể, hãy cố gắng điều chỉnh Portfolio của bạn cho phù hợp với công việc. Hãy chọn các dự án có kiểu dữ liệu phù hợp nhất với công ty mà bạn muốn ứng tuyển.
  • Chọn định dạng thu hút và chuyên nghiệp. Đăng các ví dụ về công việc của bạn trực tuyến bằng các công cụ như GitHub hoặc trang web cá nhân. Thông thường, bạn sẽ muốn chia sẻ 3-5 dự án: đủ để thể hiện một bộ kỹ năng đa dạng mà không làm người quản lý tuyển dụng choáng ngợp với quá nhiều thông tin.

Xây dựng những mối quan hệ chuyên nghiệp

Đặt mục tiêu hàng tuần cho bản thân để tích cực xây dựng những mối quan hệ chuyên nghiệp trong suốt quá trình tìm việc của bạn. Giới thiệu bản thân với các nhà phân tích địa phương thông qua LinkedIn và yêu cầu một cuộc phỏng vấn nhanh qua điện thoại. Nói chuyện với bạn bè và gia đình về mục tiêu nghề nghiệp của bạn – bạn có thể có nhiều kết nối hơn bạn nghĩ.

Bất cứ khi nào bạn gặp được những người giỏi trong ngành, hãy hỏi tất cả các câu hỏi mà bạn thắc mắc. Nên nhớ các câu hỏi phải được chắt lọc và bạn chỉ hỏi khi bạn đã thực sự tự tìm hiểu.

Các hướng dẫn trên Youtube rất hay, nhưng bạn cần tạo mối liên hệ cá nhân để có được bức tranh chân thực về nghề nghiệp mới của mình. (Mọi kết nối đều có thể là một lời mời làm việc tiềm năng.)

Tìm cho mình một mentor

Bạn có thể đã biết một người nào đó có sự nghiệp mà bạn ngưỡng mộ, hoặc có thể bạn sẽ gặp một người đặc biệt hữu ích trong quá trình nỗ lực kết nối của mình. Một người cố vấn tuyệt vời sẽ đóng vai trò như một cặp mắt thứ hai để review cv cũng như portfolio của bạn, đồng thời chia sẻ những kinh nghiệm thực chiến của họ khi đi làm. Quan trọng nhất, họ sẽ hỗ trợ về mục tiêu nghề nghiệp của bạn.

Chuẩn bị cho buổi phỏng vấn

Tất cả những điều bạn làm ở trên đều sẽ dẫn đến các cuộc phỏng vấn. Hãy tự tạo cho mình mọi cơ hội để biến những cuộc trò chuyện đó thành lời mời làm việc.

Các công ty tuyển dụng data analyst đang tìm kiếm một bộ kỹ năng cụ thể, vì vậy hãy chuẩn bị để trả lời một số câu hỏi kỹ thuật. Bạn có thể phải nói về phương pháp làm clean dữ liệu ưa thích của mình hoặc mô tả cách bạn đã trả lời các câu hỏi phức tạp với dữ liệu trong quá khứ.

Trên hết, nhà tuyển dụng tiềm năng của bạn sẽ muốn biết rằng bạn rất hào hứng tiếp tục học hỏi. Công nghệ thì luôn luôn phát triển và một nhà phân tích dữ liệu thành công phải sẵn sàng thích ứng và không ngừng trao dồi kiến thức.

8. Tips cho những bạn chưa có kinh nghiệm

Một câu hỏi kinh điển của những ai chuyển việc: làm sao được nhận trong khi chưa hề có kinh nghiệm làm việc trong ngành?

Nếu bạn nghiêm túc với nghề nghiệp mới, bạn sẽ được thuê mà không cần kinh nghiệm, thậm chí không cần bằng cấp về phân tích. Đổi lại bạn phải thể hiện được thái độ nhiệt tình và chăm chỉ học hỏi của mình. Ngoài ra vẫn có nhiều cách khác nhau giúp bạn được nhận việc.

  • Tìm kiếm cho mình một vị trí thực tập sinh. Bạn có thể đi theo con đường truyền thống là tìm kiếm cơ hội thực tập ở một công ty nào đó. Tiếp cận các data analyst với các công ty ở địa phương của bạn. Hãy cho họ biết lý do tại sao bạn muốn nói chuyện với họ. Nếu họ biết bạn sẵn sàng học hỏi và bạn thể hiện được sự thích thú với công việc, cơ hội thực tập sẽ đến với bạn thôi.
  • Tham gia một khóa học về data analyst. Nếu bạn chưa có kinh nghiệm thì cách nhanh nhất để có kiến thức là hãy tham gia một khóa học. Có thể online hoặc offline. Những kiến thức và chứng chỉ của khóa học có thể giúp bạn chứng mình với nhà tuyển dụng là mình có có thể làm được việc.
  • Tự tạo cơ hội cho riêng mình. Tự làm một dự án nghiên cứu và thao tác dữ liệu riêng của bản thân. Nghiên cứu chủ đề bạn quan tâm và tự hỏi mình loại câu hỏi nào bạn có thể trả lời bằng cách đi sâu vào dữ liệu. Bạn có thể sử dụng các công cụ như data.gov hoặc dataportals.org để tìm các tập dữ liệu để làm việc.
  • Đưa kỹ năng data vào công việc hiện tại. Nếu bạn đang nghiên cứu cách trở thành một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể đã bỏ qua câu trả lời đơn giản nhất: chỉ cần bắt đầu. Hãy quan sát xung quanh bạn có công việc nào cần đến kỹ năng data không? Rồi bắt tay vào thực hành nhưng gì bạn đã tiềm hiểu. Thậm chí bạn có thể bắt đầu những thứ cơ bản với excel. Khi có được kỹ năng tốt thì đừng sợ là không có việc.

9. Biến kỹ năng của bạn thành sự nghiệp

Thật khó khăn khi bắt tay vào một con đường sự nghiệp hoàn toàn mới. Kỹ năng Excel xuất sắc của bạn là một bước đệm tuyệt vời để bắt đầu, nhưng còn nhiều điều hơn thế nữa: bạn sẽ phải bổ sung kiến ​​thức toán học và kiến thức lập trình của mình vào một portfolio hấp dẫn để có được một công việc có thu nhập cao.

Mọi thứ đều phải trả giá, bạn sẽ được đền đáp xứng đáng nếu bạn toàn tâm toàn ý cho sự nghiệp phân tích dữ liệu của mình.

Nguồn: viblo.asia

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *