Hướng dẫn lộ trình học Data analyst cho người mới

Hướng dẫn lộ trình học Data analyst cho người mới
5/5 - (1 bình chọn)

Bạn băn khoăn muốn học Data Analyst nhưng không biết từ đâu, thị trường có nhiều khóa dạy nổi lên với đủ tên gọi và công cụ khác nhau. Vậy đâu mới là lộ trình hợp lý nhất cho người mới? Cùng Multi tìm hiểu trong bài viết này nhé!

Bước đầu: Thành thạo công cụ

Chân ướt chân ráo tìm hiểu về Data Analyst bạn cần thành thạo một vài công cụ liên quan đến xử lý dữ liệu, đặc biệt là các công cụ sau:

Công cụ trích xuất và trực quan hóa dữ liệu

Excel hay Power query là công cụ hỗ trợ trích xuất dữ liệu ở nhiều nguồn khác nhau. Một công cụ khác có thể vượt trội hơn mà bạn có thể sử dụng để có thể trở thành một DA là Power BI. Công cụ này cho phép bạn hiển thị các biểu đồ, hình ảnh, kết nối với tập dữ liệu kinh doanh, dữ liệu lớn mà bạn khó có thể làm được trong excel.

Power Query  - Công cụ trích xuất và trực quan hóa dữ liệu
Power Query – Công cụ trích xuất và trực quan hóa dữ liệu

Cơ sở quản trị dữ liệu

Các hoạt động CRUD trên cơ sở dữ liệu sẽ thường xuyên được thực hiện nếu như bạn là chuyên viên phân tích dữ liệu. SQL có lẽ là sự lựa chọn phổ biến nhất hiện nay và vẫn chưa có cơ sở dữ liệu nào có khả năng linh hoạt và mở rộng tốt như SQL.

Ngôn ngữ lập trình Python

Sử dụng thành thạo một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ rất hữu ích cho bạn, mặc dù một số công ty không quá chú trọng nhiều đến ngôn ngữ lập trình nhưng có kiến thức tốt về lập trình sẽ rất tiện dụng cho công việc của bạn.

Python được nhiều chuyên gia lựa chọn khi học DA, nó cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Numpy, pandas, MatPlotlib…

Bước 2: Trau dồi tư duy phân tích BI

Vị trí bắt nguồn để bạn bắt đầu tại doanh nghiệp khi theo đuổi con đường phân tích dữ liệu là BIA – nhà phân tích dữ liệu kinh doanh.

Công việc của vị trí này là đọc và phân tích các chỉ số được thu thập ở bên ngoài như tương tác khách hàng, khảo sát thị trường và số liệu trong quá khứ, từ ffos đưa ra chiến lược kinh doanh hiệu quả.

Có 2 kiến thức chuyên môn bạn cần nắm vững, đó là:
Khả năng tư duy hệ thống, phân tích và giải quyết vấn đề

Công cụ chỉ là phương tiện để bạn dễ dàng phân tích, nhưng để phân tích tốt các chỉ số thì quan trọng hơn bạn cần tư duy.

Bạn không nên quá phụ thuộc vào những con số mà cần quan sát, tìm hiểu thực tế để dễ dàng phán đoán được hành vi khách hàng.

Trau dồi kiến thức

Đối với một chuyên gia phân tích dữ liệu, kiến thức về thống kê và toán học là điều bắt buộc phải có, bởi không có nó thì ta khó có thể giải thích dữ liệu một cách hiệu quả.

Có một vài chủ đề liên quan đến xác suất thống kê bạn chỉ cần 2-3 tuần thì có thể thành thạo.

Bước 3: Nâng cao kỹ năng mềm, đầu tư vào CV và Portfolio

Tất nhiên rằng bạn cần cải thiện thêm kỹ năng mềm, với DA bạn cần có thêm tiếng Anh, khả năng giao tiếp, giải thích, thuyết trình, đặt câu hỏi…Và nếu có cơ hội bạn đừng ngại tham gia các dự án phân tích dữ liệu thực tế để có cơ hội thể hiện và hoàn thiện tất cả kỹ năng mà mình có được.

Đầu tư vào CV và Portfolio
Đầu tư vào CV và Portfolio

Khi đã có được đầy đủ rồi thì bạn:

  • Tập trung thể hiện – show ra những điểm mạnh và kỹ năng của bản thân trong lĩnh vực Data Analyst và sắp xếp chúng một cách khoa học.
  • Bạn cần liệt kê rõ  những Project, bài tập nhỏ trong quá trình học tập để cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn đã có kinh nghiệm thực hành thực tế.

Bước 4: Rèn luyện để trở thành một DA sành nghề

Đây có lẽ là giai đoạn mà khi bạn đã được bắt đầu làm việc với vai trò là một Data Analyst và đang muốn nâng cao chuyên môn lẫn vị trí của mình hướng trở thành một nhà dự đoán hiệu suất kinh doanh trong tương lai.

Đến giai đoạn này bạn sẽ cần tìm hiểu và sử dụng công nghệ học máy để giúp cho quá trình phân tích được nhanh và chính xác hơn. Từ đó sẽ có những hành động kịp thời để giữ chân khách hàng và tối ưu hóa chi phí.

Một số nhánh chuyên ngành liên quan:

Trên đây là thông tin về lộ trình học Data Analyst bạn có thể tham khảo, hẹn gặp bạn ở những bài viết sau.

Biên tập bởi Multi-contents
Bạn đang xem bài viết được đăng tải tại Multicontents. Mọi sao chép hay đăng tải lại đều phải dẫn nguồn. Nếu có góp ý vui lòng để lại bình luận phía bên dưới hoặc liên hệ . Chúc bạn có một ngày gặt hái được nhiều thành công. Trân trọng.

Để lại một bình luận

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