Hướng dẫn “nâng cấp” nghề nghiệp cho Data Analysts

137 Lượt xem

Content Writer

Ding Yang

Bắt đầu từ vị trí của một nhà Phân tích dữ liệu (Data Analyst (DA)) là bạn đang đặt những viên gạch nền móng cho sự nghiệp lớn hơn của mình. Từ vị trí Data Analyst này, bạn có thể mở ra những con đường khác như Data Analytics, Chuyên viên Quản lý phân tích dữ liệu (DA Manager), Khoa học dữ liệu (Data Scienetist), Tư vấn chuyên môn (Data Consultant/ System Consultant),… Vậy bạn đã biết hướng để xây dựng lộ trình “hoàn hảo” riêng cho bản thân chưa?

1. Công việc của DA cấp độ Junior/ Fresher

Nếu bạn mới làm quen với việc phân tích dữ liệu, thì vị trí đầu tiên mà bạn có thể được tuyển dụng đó là Junior/ Fresher DA. Để nộp đơn đăng ký vị trí này, bạn cần phát triển một số kỹ năng cốt lõi bao gồm: SQL, R hoặc Python, quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hoá dữ liệu bằng Power BI, Tableau,…

nghề Data Analysts

2. Bốn hướng để “nâng cấp” sự nghiệp:

Như Data Analytics Master đã nói ở trên, khi bạn đã có kinh nghiệm và tiến bộ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, từ đó, bạn sẽ tìm được các cơ hội để thăng tiến sự nghiệp của mình theo nhiều hướng khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu và nguyện vọng của mình. Ở bài viết này, Data Analytics Master sẽ nhấn mạnh vào bốn trong những hướng đi mà bạn có thể tham khảo và theo đuổi trong quá trình xây dựng kỹ năng liên quan đến dữ liệu của mình. Bạn có thể lắng nghe thêm các chia sẻ từ chuyên gia dữ liệu về đa dạng các lựa chọn khác nhau trong lĩnh vực dữ liệu qua video bên dưới nhé.

2.1 Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Từ một Data Analyst, nhiều người sẽ lựa chọn phát triển lên vị trí mới, đó là Data Scientist. Quá trình thăng tiến này sẽ rất dễ dàng đạt được nếu bạn:

  • Nâng cao kỹ năng lập trình của bản thân;
  • Có thêm kiến thức về toán cao cấp và học máy,…;
  • Đạt được các bằng cấp về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, hoặc các bằng cấp liên quan khác.

Lưu ý: Kinh nghiệm và kết quả làm việc của bạn có thể quan trọng hơn bằng cấp, nhưng nếu bạn có thể bằng cấp để chứng minh kiến thức và kỹ năng của mình sẽ đồng nghĩa với việc bạn có thêm nhiều cơ hội việc làm hơn.

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

2.2 Các cấp quản lý (Management)

Một hướng phát triển sự nghiệp khá phổ biến khác của các DA đó là vươn lên các vị trí/ vai trò quản lý. Cũng như Data Scientist, trước tiên, bạn cần trao dồi kinh nghiệm của mình với tư cách là một Junior DA trước khi trở thành Senior hay các cấp độ quản lý như Analytics Manager, hoặc cao hơn nữa là Giám đốc phân tích (Director of Analytics), Giám đốc Dữ liệu (Chief Data Officer – CDO),…

Nếu bạn muốn theo đuổi con đường này, bạn sẽ muốn tập trung vào việc phát triển kỹ năng lãnh đạo song song với kỹ năng dữ liệu của mình. Tuỳ vào từng công ty mà bạn có thể cần phải có thêm bằng thạc sĩ về phân tích dữ liệu hoặc quản trị kinh doanh tập trung vào phân tích dữ liệu để đạt được vị trí cấp cao này.

Các cấp quản lý (Management)

2.3 Chuyên gia (Specialist)

Khi còn làm việc ở vị trí DA, bạn có thể làm việc trong nhiều công ty với nhiều ngành khác nhau. Từ đó, bạn đi sâu hơn vào kiến ​​thức chuyên môn của ngành đó và có thể thử sức sang các vị trí như:

  • Các nhà phân tích nghiệp vụ (Business Analysts) – sử dụng dữ liệu để giúp làm cho các quy trình CNTT, cơ cấu tổ chức hoặc phát triển nhân viên của một tổ chức trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn.
  • Các nhà phân tích tài chính (Financial Analysts) sử dụng dữ liệu để giúp định hướng cơ hội đầu tư, xác định cơ hội doanh thu và giảm thiểu rủi ro tài chính.
  • Các nhà phân tích hoạt động (Operations Analyst) – tối ưu hóa hiệu suất của công ty bằng cách xác định và giải quyết các vấn đề kỹ thuật, cấu trúc và thủ tục.
  • Nhà phân tích tiếp thị (Marketing Analysts), còn được gọi là nhà phân tích nghiên cứu thị trường – phân tích xu hướng thị trường để giúp xác định các sản phẩm và dịch vụ cung cấp, điểm giá và khách hàng mục tiêu.
  • Các nhà phân tích hệ thống (Systems Analysts) sử dụng phân tích chi phí – lợi ích để giúp kết hợp các giải pháp công nghệ với nhu cầu của công ty.
  • Các nhà phân tích chăm sóc sức khỏe (Healthcare Analysts) – sử dụng dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe, báo cáo chi phí và khảo sát bệnh nhân để giúp các nhà cung cấp cải thiện chất lượng chăm sóc của họ.

Chuyên gia Data Analysts

2.4 Chuyên viên tư vấn (Consultant)

Khi tích lũy đủ số kinh nghiệm và kiến thức trong vai trò DA cho một công ty (hoặc một số công ty khác nhau), bạn có thể cân nhắc trở thành nhà tư vấn phân tích dữ liệu (Data Analytics Consultant). Thay vì làm việc trực tiếp cho một công ty, bạn sẽ làm việc với tư cách là một nhà thầu tự do hoặc cho một công ty tư vấn và tiến hành phân tích cho nhiều khách hàng khác nhau. Vị trí này sẽ đa dạng hơn về loại phân tích mà bạn đang thực hiện, cũng như tính linh hoạt cao hơn.

3. Trang bị gì cho lộ trình thăng tiến?

“Nâng cấp” giá trị nghề nghiệp, hay còn gọi là thăng tiến trong công việc có nghĩa là bạn sẽ được trả lương cao hơn, giá trị bạn đem lại cho công ty cao hơn, cũng như kỹ năng của bạn ngày một tiến bộ và phù hợp với vị trí mới này. Vậy thì kỹ năng nào đang được yêu cầu nhiều nhất hiện nay?

Dưới đây là 7 kỹ năng đang thịnh hành trong thế giới dữ liệu, có nhiều lượt tìm kiếm và đăng ký nhất bởi cộng đồng 82 triệu học viên trên Coursera (tính đến tháng 3 năm 2021). Hãy cùng Data Analytics Master tìm hiểu các kỹ năng đó là gì và bắt đầu học chúng như thế nào nhé?

3.1 SQL

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hoặc SQL, là ngôn ngữ tiêu chuẩn được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu và khá dễ học. Biết SQL cho phép bạn cập nhật, sắp xếp và truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ, cũng như sửa đổi cấu trúc dữ liệu (lược đồ).

Hiện nay, hầu hết tất cả các nhà phân tích dữ liệu sẽ cần sử dụng SQL để truy cập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, nên đây được cho là kỹ năng quan trọng nhất cần học để có được một công việc. Trên thực tế, các cuộc phỏng vấn với nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm sàng lọc kỹ thuật với SQL.

اطلاع رسانی در خصوص امکانات SQL Server 2022 > نیک آموز

3.2 Các ngôn ngữ lập trình thống kê

Các ngôn ngữ lập trình thống kê, như R hoặc Python, cho phép bạn thực hiện các phân tích nâng cao theo những cách mà Excel không làm được. Có thể viết chương trình bằng những ngôn ngữ này có nghĩa là bạn có thể làm sạch, phân tích và trực quan hóa các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả hơn.

Cả hai ngôn ngữ đều là mã nguồn mở và bạn nên học ít nhất một trong số chúng. Có một số cuộc tranh luận về ngôn ngữ nào tốt hơn để phân tích dữ liệu. Một trong hai ngôn ngữ có thể hoàn thành các nhiệm vụ khoa học dữ liệu tương tự. Mặc dù R được thiết kế đặc biệt cho phân tích, Python là ngôn ngữ phổ biến hơn trong hai ngôn ngữ này và có xu hướng trở thành ngôn ngữ dễ học hơn (đặc biệt nếu đó là ngôn ngữ đầu tiên của bạn).

The Rise of SQL - IEEE Spectrum

3.3 Học máy – Machine Learning

Học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đã trở thành một trong những bước phát triển quan trọng nhất trong khoa học dữ liệu. Kỹ năng này tập trung vào việc xây dựng các thuật toán được thiết kế để tìm các mẫu trong tập dữ liệu lớn, cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian. Thuật toán học máy xử lý càng nhiều dữ liệu thì nó càng trở nên “thông minh hơn”, cho phép đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Các nhà phân tích dữ liệu thường không được mong đợi là người thành thạo về học máy. Nhưng phát triển các kỹ năng học máy của bạn có thể mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh và đưa bạn vào một khóa học cho sự nghiệp tương lai với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Machine Learning là gì? Tiềm năng và hạn chế của học máy - Fptshop.com.vn

3.4 Xác suất và Thống kê

Thống kê đề cập đến lĩnh vực toán học và khoa học liên quan đến việc thu thập, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu. Điều đó nghe có vẻ quen thuộc — nó gần giống với mô tả về những gì một nhà phân tích dữ liệu làm.

Với nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê, bạn sẽ có thể:

  • Xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu
  • Tránh các thành kiến, ngụy biện và lỗi lôgic trong phân tích của bạn
  • Tạo ra kết quả chính xác và đáng tin cậy

3.5 Quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu đề cập đến các hoạt động thu thập, tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí. Tuỳ từng tổ chức sẽ có các vai trò dành riêng cho quản lý dữ liệu như kiến trúc sư dữ liệu và kỹ sư dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ liệu và nhà phân tích bảo mật thông tin,… và các nhà phân tích dữ liệu thường quản lý dữ liệu ở một mức độ nào đó.

Từng công ty khác nhau mà sẽ có các hệ thống quản lý dữ liệu khác nhau. Khi bạn đang phát triển bộ kỹ năng của mình, điều đó có thể giúp bạn hiểu biết rộng hơn về cách cơ sở dữ liệu hoạt động, cả trong môi trường vật lý và đám mây.

3.6 Kinh tế lượng

Với kinh tế lượng, các nhà phân tích áp dụng các mô hình dữ liệu thống kê và toán học vào lĩnh vực kinh tế để giúp dự báo các xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Hiểu về kinh tế lượng là chìa khóa cho các nhà phân tích dữ liệu đang tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là tại các ngân hàng đầu tư và quỹ đầu cơ.

3.7 Trực quan hoá dữ liệu

Thu thập thông tin dữ liệu chi tiết từ chỉ là một phần của quá trình phân tích dữ liệu. Trực quan hoá những dữ liệu đó cũng là kỹ năng cơ bản khác của một người DA để kể nên một câu chuyện với những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Từ đó, DA giúp công ty đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Là DA, bạn có thể sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các hình ảnh đại diện trực quan khác của dữ liệu để giúp trình bày những phát hiện của bạn một cách dễ hiểu.

Để cải thiện kỹ năng trực quan hóa dữ liệu, các DA thường sử dụng các phần mềm như Tableau, Power BI,…. Đây là một trong các phần mềm tiêu chuẩn ngành, cho phép bạn chuyển đổi phân tích của mình thành các dashboards (bảng điều khiển kỹ thuật số), mô hình hoá dữ liệu, hình ảnh hóa và các báo cáo kinh doanh thông minh.

TẠI SAO QUẢN TRỊ DỮ LIỆU LẠI QUAN TRỌNG ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP? | Xboss ERP

Mỗi khi bạn tích luỹ thành công các kỹ năng mới về dữ liệu, bạn sẽ muốn đưa chúng vào “bảng thành tích” để làm đẹp CV của mình. Nhưng bạn không nên đưa vào CV hết tất cả quá nhiều. Bạn có thể cân nhắc liệt kê khoảng 05 kỹ năng dữ liệu hàng đầu của mình. Và bạn hãy nhớ rằng, một khi đã đưa kỹ năng nào vào CV, bạn hãy chuẩn bị các câu trả lời liên quan đến chúng trước khi đi phỏng vấn nhe.

Các kỹ năng của bạn nên được kết hợp theo ngữ cảnh. Điều này có nghĩa là khi bạn đưa vào CV của mình các dự án mà bạn đã tham gia phân tích dữ liệu hoặc các vai trò trước đó, hãy cố gắng bao gồm một câu chuyện về cách bạn đã sử dụng kỹ năng cụ thể để hoàn thành một nhiệm vụ. Ví dụ: “Tôi đã viết tập lệnh Python để thu thập dữ liệu bằng API Twitter chính thức”, hoặc “Tôi đã sử dụng Tableau để trực quan hoá dữ liệu bán sản phẩm tăng ca”).

Tag:

Trả lời

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