Lộ trình học Data Analyst chuyên nghiệp cho người mới

Hiện nay, dữ liệu là một phần quan trọng không thể thiếu trong cuộc sống cũng như công việc. Quá trình phân tích dữ liệu (Data Analyst) mang lại những thông tin quý giá. Giúp nhà lãnh đạo đưa ra quyết định thông minh để nâng cao hiệu suất làm việc. Nếu bạn đang quan tâm và muốn tìm hiểu về lĩnh vực phân tích dữ liệu? Có dự định chuyển hướng nghề nghiệp sang Data Analysis. Hãy cùng ULI.edu khám phá ngay lộ trình học Data Analyst chuyên nghiệp cho người mới bắt đầu sau đây.

4 bước trong lộ trình học Data Analyst cho người mới

Lộ trình đào tạo khóa học Data Analyst cho người mới bắt đầu học gồm những bước cơ bản như:

Bước 1: Thành thạo công cụ Data analyst

Khi mới học Data Analysis, bạn nên tập trung vào việc làm quen với các công cụ phân tích dữ liệu. Các công cụ này đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và hiểu dữ liệu. Trong số rất nhiều công cụ phổ biến và phù hợp cho người mới bắt đầu như công cụ truy xuất và trực quan dữ liệu, ngôn ngữ lập trình Python hoặc R, cơ sở dữ liệu.

Công cụ trích xuất và trực quan dữ liệu

Excel và Power Query là các công cụ hữu ích trong việc trích xuất và biến đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng cho phép người dùng thực hiện các thao tác phức tạp. Biến đổi dữ liệu thành các dạng phù hợp cho nhu cầu sử dụng.

Đồng thời, để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu xuất sắc. Trong lộ trình học Data Analyst bạn cần phải làm quen và thành thạo sử dụng công cụ Power BI. Power BI cho phép bạn tạo ra các biểu đồ và hình ảnh động, kết nối với các nguồn dữ liệu kinh doanh, xử lý tập dữ liệu lớn mà Excel không thể thực hiện được.

Các ngôn ngữ lập trình (Python hoặc R)

Khi nắm vững một hay một số ngôn ngữ lập trình sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn trong công việc. Tuy hiện nay, có những công ty không yêu cầu các chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ cần phải biết ngôn ngữ lập trình nhưng những kiến thức này sẽ rất hữu ích đối với công việc của bạn.

R và Python là hai ngôn ngữ lập trình được khuyến nghị cho người học về phân tích dữ liệu. Cả hai đều có thư viện mạnh mẽ như Numpy, Pandas, Matplotlib trong Python, ggplot trong R… Giúp bạn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Xem thêm: Thiết kế website là gì? Làm thế nào để thiết kế website giáo dục chuẩn SEO?

Cơ sở quản trị dữ liệu

Là một Data Analyst, bạn sẽ thường xuyên thực hiện các thao tác dữ liệu (Create, Read, Update, Delete) trên cơ sở dữ liệu và biết cách quản lý chúng. Với mục tiêu này, SQL (Structured Query Language) là lựa chọn phổ trong lộ trình học Data Analyst dành cho bạn. Chưa có hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào có tính linh hoạt và khả năng mở rộng tốt hơn SQL, giúp bạn truy xuất và thao tác dữ liệu một cách hiệu quả.

Bước 2: Nâng cao tư duy phân tích BI và áp dụng

Bắt đầu sự nghiệp Data Analyst từ vị trí Business Intelligence Analyst (BIA). Đây chính là một sự lựa chọn rất lý tưởng dành cho bạn. BIA chuyên về những công việc đọc và phân tích dữ liệu liên quan đến khách hàng, thị trường… Và các số liệu quan trọng trong quá khứ của công ty. Dựa trên những thông tin này, các chuyên gia sẽ đề xuất chiến lược kinh doanh hiệu quả.

Kỹ năng tư duy, phân tích logic và giải quyết vấn đề

Công cụ chỉ là một phương tiện trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Điều quan trọng nhất trong lộ trình học Data Analyst để đảm bảo bạn có thể trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu hiệu quả chính là tư duy. Điều này đòi hỏi bạn có khả năng quan sát, nghiên cứu và tìm hiểu thực tế. Để hiểu hành vi của khách hàng “ẩn” sau các con sốcủa dữ liệu. Các công cụ như kỹ thuật thống kê và kỹ năng trực quan sẽ hỗ trợ bạn trong việc khám phá sâu hơn thông qua dữ liệu trực quan, báo cáo tự động.

Trau dồi kiến thức thống kê số liệu- Statistics

Đối với chuyên gia Data Analyst, việc nắm vững kiến thức về thống kê và toán học là rất quan trọng khi học về phân tích dữ liệu. Nếu không nắm vững kiến thức về số liệu thống kê và xác suất, bạn sẽ không thể diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả.

Các chủ đề quan trọng trong xác suất và thống kê bao gồm các chỉ số mô tả và suy luận. Trong quá trình học Data Analyst, đặc biệt khi bạn mới bắt đầu, hãy dành thời gian để học và hiểu rõ những kiến thức này trong khoảng 2-3 tuần để giúp bạn hiểu sâu hơn và nắm vững các khái niệm quan trọng.

Bước 3: Trau dồi kỹ năng mềm, đầu tư CV và Portfolio cá nhân

Để thành công tại vị trí Data Analyst, kỹ năng mềm là yếu tố quan trọng không thể thiếu trong lộ trình học Data Analyst. Bạn cần có tiếng Anh và khả năng giao tiếp tốt, trình bày thông tin, đặt câu hỏi và thể hiện năng lực bản thân qua dự án thực tế.

Hãy tham gia các dự án phân tích dữ liệu để phát triển kỹ năng và cập nhật CV của bạn một cách chặt chẽ và trực quan. Bạn hãy tập trung vào điểm mạnh và kỹ năng của bạn trong lĩnh vực Data, liệt kê các dự án và bài tập liên quan đến dữ liệu bạn đã thực hiện để chứng minh khả năng thực tế của mình.

Bước 4: Rèn luyện để trở thành một chuyên viên giỏi

Giai đoạn tiếp theo trong lộ trình học Data Analyst giúp bạn phát triển sự nghiệp là trở thành nhà phân tích chuyên nghiệp, mang lại hiệu suất kinh doanh cao chính là rèn luyện thật nhiều. Để làm điều này, bạn cần nắm vững Machine Learning – công nghệ quan trọng trong việc dự đoán và tối ưu hoá kinh doanh. Với Machine Learning, bạn có thể sử dụng các thuật toán hồi quy để dự đoán tương lai và thực hiện các chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu.

Lộ trình học Data Analysis tại Mastering Data Analytics (MDA)

Phân tích dữ liệu kinh doanh là một lĩnh vực quan trọng trong thời đại kỹ thuật số phát triển mạnh mẽ. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả, hỗ trợ quyết định nhằm tối ưu hoá chiến lược kinh doanh. Tham khảo các khóa học Data Analysis bổ ích của MDA  tại địa chỉ https://mastering-da.com ngay hôm nay.

Khóa học Data Analyst chuyên sâu tại MDA

Mastering Data Analytics (MDA) cung cấp lộ trình học Data Analyst, còn được gọi là Business Intelligence. Đây là một chương trình đào tạo chuyên sâu, dành cho các cá nhân có mong muốn trở thành chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Lộ trình khóa học Data Analyst này phù hợp với những đối tượng như người làm việc trong các lĩnh vực như nhân sự, tài chính, truyền thông, Logistics, Business Intelligence (BI) hoặc Data Analytics. Tham khảo khóa học tại địa chỉ https://mastering-da.com/business-intelligence-program/ để đưa ra lựa chọn tốt nhất.

Khóa học sử dụng công cụ Data Analysis

Khóa học tại Mastering Data Analytics sẽ hướng dẫn bạn sử dụng hàng loạt các công cụ và phần mềm trong việc phân tích dữ liệu, giúp học viên hiểu và làm chủ quy trình phân tích dữ liệu một cách hiệu quả như:

Phân tích dữ liệu và tự động hóa tác vụ

Lộ trình học Data Analyst về phân tích dữ liệu và tự động hóa các tác vụ giúp học viên phát triển kỹ năng quan trọng trong thời đại số hóa ngày nay phù hợp với những đối tượng như:

• Sinh viên tìm kiếm cách đào tạo toàn diện và tương tác cao.
• Nhân viên hành chính, quản trị và marketing muốn làm việc với công cụ như MS Excel, Power BI để thiết kế báo cáo.
• Sinh viên mới đi làm, người chưa quen làm việc với phần mềm Excel, khóa học này cũng cung cấp kiến thức cơ bản và thúc đẩy sự đam mê với các sản phẩm của Microsoft.

Sau khóa học này, học viên sẽ nắm vững được những kiến thức quan trọng:

• Hiểu về tất cả những loại dữ liệu phổ biến.
• Thực hành trên các tập dữ liệu thực tế, bao gồm cả các dữ liệu phức tạp.
• Nắm vững các nền tảng cơ bản khi làm việc với Excel và Google Sheets.
• Biết cách tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu với Power Query và VBA.
• Trực quan hóa dữ liệu dễ dàng thông qua việc tạo biểu đồ.
• Tạo và quản lý các báo cáo động bằng Pivottable và Power BI.

Xem thêm: Top 5 Trang Web Thi thử IELTS Online Miễn Phí Chuẩn Thi Thật

Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (Tableau)

Lộ trình học Data Analyst về phân tích và trực quan hóa dữ liệu phù hợp cho những người muốn nắm bắt kỹ năng phân tích và biểu thị dữ liệu dưới dạng biểu đồ, đồ họa tương tác như:

• Chuyên viên phân tích dự án.
• Nhân viên quản lý dự án phát triển các hệ thống và phần mềm.
• Ban quản trị.
• Người ra quyết định kinh doanh.
• Chuyên viên lên kế hoạch chiến lược kinh doanh.

Khóa học cung cấp những kiến thức chuyên sâu liên quan đến Tableau như:

• Hiểu rõ về Business Intelligence và nắm vững cơ sở để áp dụng vào việc phân tích và giải quyết các vấn đề thực tế trong công việc.
• Thành thạo việc sử dụng Tableau để phân tích dữ liệu một cách chuyên nghiệp.
• Có kiến thức về các công cụ quản lý dữ liệu và sử dụng cơ bản các công cụ phân tích đã được đào tạo.
• Biết cách sử dụng các chức năng phân tích dữ liệu.
• Cách tiếp cận dữ liệu sau khi đã được phân tích.
• Hiểu về xu hướng ứng dụng Business Intelligence trong các doanh nghiệp hiện nay.

Khóa học đào tạo về ngôn ngữ lập trình

Lộ trình học Data Analyst này là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu. Luôn tập trung vào việc đào tạo ngôn ngữ lập trình. Học viên sẽ học cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình để xử lý và phân tích dữ liệu. Tạo ra các công cụ và ứng dụng tùy chỉnh để giúp hiểu rõ hơn về thông tin dữ liệu.

Khóa đào tạo với SQL và Google Data Studio

Khóa đào tạo này chủ yếu hướng đến những đối tượng:

• Quản lý doanh nghiệp muốn tìm giải pháp nghiên cứu, phân tích và lập báo cáo.
• Những nhà marketing muốn phân tích hiệu suất kênh truyền thông dễ dàng.
• Các chuyên viên làm việc trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán.
• Sinh viên định hướng xử lý dữ liệu và phân tích kinh doanh.

Sau khóa học sinh viên sẽ nắm vững kiến thức như:

• Phân tích dữ liệu bằng SQL.
• Tạo báo cáo và đưa ra dự báo dễ dàng.
• Đưa ra quyết định hiệu quả.
• Có thể phân tích và thiết kế SQL.
• Tạo báo cáo với Google Studio một cách trực quan.

Khóa đào tạo với Python

Lộ trình học Data Analyst với ngôn ngữ Python phù hợp với:

• Data Analysts muốn trau dồi kỹ năng phân tích dữ liệu.
• Sales/Marketers/Kế toán quan tâm đến lĩnh vực dữ liệu.
• Sinh viên định hướng làm xử lý dữ liệu.

Sau khóa học các học viên sẽ nhận được kết quả như:

• Biết lập trình Python cơ bản như in ra Hello world.
• Sử dụng các thư viện để tự động hóa xử lý dữ liệu bảng.
• Có khả năng sử dụng seaborn & matplotlib để tạo các biểu đồ trực quan.

Xem thêm: Tất tần tật điều bạn cần biết về bằng A1 tiếng Đức

Khóa đào tạo ngôn ngữ lập trình R

Lộ trình học Data Analyst với ngôn ngữ R phù hợp cho những người muốn học cách sử dụng R để phân tích dữ liệu:

• Sinh viên cần trang bị kiến thức liên quan đến lập trình R để phục vụ công việc.
• Những người làm việc trong lĩnh vực CNTT liên quan đến ngôn ngữ R.
• Người am hiểu về Data Science với Python. Muốn nâng cao kỹ năng và kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Science.

Những kiến thức học được sau khi hoàn thành khóa học:

• Biết cách sử dụng cấu trúc điều kiện, lặp, function.
• Sử dụng thư viện R để tính toán, thống kê.
• Nắm vững và vận dụng được hết tất cả các kiểu dữ liệu.
• Thiết lập biểu đồ, trực quan hóa dữ liệu.
• Thống kê và báo cáo.
• Ứng dụng thuật toán Machine Learning để phân loại, dự đoán dữ liệu.

Đào tạo kể chuyện qua dữ liệu (Data Storytelling)

Data Storytelling hay nghệ thuật kể chuyện dữ liệu. Đây là một phương pháp trực quan hóa dữ liệu xuất sắc nhất. Nó không chỉ giúp bạn truyền đạt những thông tin một cách hiệu quả. Mà còn đảm bảo rằng thông điệp của bạn đến được đúng đối tượng và đúng định dạng. Kỹ năng Data Storytelling được nhiều người dùng đánh giá cao giúp dữ liệu trở nên sống động. Truyền tải những thông điệp quan trọng một cách mạnh mẽ và hiệu quả hơn.

Bạn muốn trở thành viên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp cần trải qua một quá trình dài. Vì bạn không chỉ cần tìm hiểu về technical mà còn cần nắm vững business. Thế nên, bạn đừng quá nóng vội, nên học tập theo lộ trình học Data Analyst phù hợp. Tham khảo lộ trình học Data Analysis tại Mastering Data Analytics (MDA) để giúp định hướng tiêu cụ thể. Tham khảo các khóa học khác tại địa chỉ https://mastering-da.com/mastering-marketing-analytics/ để biết thêm thông tin chi tiết.