Hiện nay, nhiều người muốn học Data Analytics để nâng cao kỹ năng, chuyển nghề hoặc mở rộng cơ hội thu nhập, nhưng lại băn khoăn vì chưa thành thạo Excel. Bài viết này sẽ giúp bạn xác định hướng đi, lộ trình học phù hợp cho người mới bắt đầu – kể cả từ con số 0.”
Nội dung
I. Không giỏi Excel có học Data Analytics được không?
Rất nhiều người mới bắt đầu học Data Analytics thường lo lắng vì chưa thành thạo Excel. Thậm chí nghĩ rằng không giỏi Excel thì khó có thể theo được ngành này. Tuy nhiên, thực tế Excel chỉ là một trong nhiều công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu, không phải “cửa ải bắt buộc” để bạn bước vào lĩnh vực Data Analytics.
Nhiều người học Data Analytics thành công bắt đầu từ con số 0, họ không phải là chuyên gia Excel. Điều quan trọng hơn cả chính là tư duy phân tích – khả năng nhìn nhận và xử lý vấn đề dựa trên dữ liệu. Đây mới là nền tảng cốt lõi giúp bạn thành công trong nghề này.
Không giỏi Excel? Đừng lo. Bạn vẫn có thể phân tích dữ liệu hiệu quả với SQL, Power BI hay Python. Quan trọng là tư duy, công cụ có thể học sau.
II. Nếu không giỏi Excel, nên bắt đầu học Data Analytics như thế nào?
Chưa giỏi Excel vẫn có thể học Data Analytics hiệu quả nếu bạn bắt đầu đúng lộ trình. Thay vì lao vào học công cụ ngay từ đầu, bạn nên tiếp cận theo hướng xây nền trước – học công cụ sau, cụ thể như sau:
Bắt đầu từ tư duy phân tích: Hãy tìm hiểu những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu như: Dữ liệu là gì, vai trò của nó trong kinh doanh, cách đặt câu hỏi và tìm ra insight từ dữ liệu. Việc này giúp bạn hiểu rõ mục tiêu phân tích trước khi quan tâm tới công cụ.
Làm quen với Excel ở mức cơ bản: Bạn không cần giỏi, chỉ cần nắm các thao tác căn bản. Học Excel theo kiểu “dùng đến đâu học đến đó” sẽ tiết kiệm thời gian và dễ tiếp thu hơn.
Kết hợp học thêm công cụ dễ tiếp cận: Song song với Excel, bạn có thể tìm hiểu Power BI hoặc Google Data Studio. Đây là những công cụ trực quan, thân thiện với người mới. Chúng giúp bạn làm quen với việc trực quan hóa và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng.
Thực hành theo tình huống thực tế: Thay vì học rải rác, hãy chọn các bài tập hoặc case study mô phỏng công việc thực tế. Khi bạn học gắn với bối cảnh cụ thể, khả năng phân tích và sử dụng công cụ sẽ tiến bộ rất nhanh.
III. Lộ trình học Data Analytics cho người chưa giỏi Excel
Nếu bạn đang muốn học Data Analytics nhưng chưa giỏi Excel, đừng lo – bạn vẫn có thể xây dựng lộ trình học bài bản, từng bước một, để tiến tới làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu. Dưới đây là lộ trình học gợi ý dành cho người mới:
1. Làm quen với tư duy phân tích dữ liệu
Trước khi đi sâu vào công cụ, bạn nên hiểu bản chất của học phân tích dữ liệu là gì. Hãy bắt đầu bằng cách tìm hiểu:
– Dữ liệu là gì và tại sao doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu?
– Quy trình phân tích dữ liệu: Từ thu thập – xử lý – phân tích – trực quan hóa – ra quyết định
– Các loại phân tích cơ bản: Mô tả, chẩn đoán, dự đoán, đề xuất
– Một số ví dụ/case study thực tế giúp bạn hình dung rõ hơn về công việc của một Data Analyst.
2. Học Excel cơ bản theo hướng ứng dụng
Bạn không cần giỏi Excel ngay từ đầu, nhưng nên nắm những kiến thức căn bản để xử lý dữ liệu hiệu quả. Giai đoạn này, bạn nên tập trung vào:
– Các thao tác làm việc với bảng tính: Lọc, sắp xếp, định dạng dữ liệu
– Các hàm thường dùng trong phân tích: SUM, AVERAGE, IF, COUNTIF, VLOOKUP, TEXT…
– Làm quen với Pivot Table, biểu đồ, định dạng có điều kiện
– Thực hành với bảng dữ liệu đơn giản như: Doanh thu theo tháng, bảng chấm công, dữ liệu khách hàng,…
3. Làm quen với công cụ trực quan
Khi đã nắm được nền tảng Excel cơ bản, bạn nên tiếp cận các công cụ trực quan hơn để xây dựng báo cáo và dashboard.
– Học cách nhập dữ liệu từ Excel vào Power BI hoặc Data Studio.
– Làm quen với giao diện kéo-thả trực quan.
– Tạo biểu đồ, bảng, biểu diễn dữ liệu động.
– Xây dựng dashboard đơn giản: Báo cáo doanh thu, tỷ lệ .chuyển đổi, hiệu suất bán hàng,…
Các công cụ này không đòi hỏi bạn phải giỏi kỹ thuật, rất phù hợp với người mới.
4. Bổ sung kỹ năng nâng cao
Khi bạn đã quen với các công cụ cơ bản, có thể mở rộng kỹ năng phân tích với:
SQL: Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu rất phổ biến trong doanh nghiệp
Python: Nếu bạn muốn học nâng cao về data science, tự động hóa phân tích hoặc xử lý dữ liệu phức tạp
Không cần học cả hai cùng lúc – hãy chọn theo định hướng nghề nghiệp bạn muốn theo đuổi.
5. Thực hành dự án thực tế để củng cố kỹ năng
Để ứng dụng kiến thức đã học Data Analytics, bạn nên:
– Làm các bài tập theo tình huống thực tế (phân tích bán hàng, đánh giá chiến dịch marketing, đo hiệu quả nhân sự…).
– Tham gia khóa học có hướng dẫn làm project.
– Tự thực hành với dữ liệu mở (kaggle, data.gov…).
– Xây dựng portfolio cá nhân: Dashboard, báo cáo, bài phân tích đăng trên GitHub hoặc LinkedIn.
IV. Câu chuyện thành công: Không giỏi Excel nhưng vẫn học được Data Analytics
Việc bắt đầu học Data Analytics khi không giỏi Excel nghe có vẻ khó khăn – nhưng thực tế đã có rất nhiều người làm được. Họ không bắt đầu bằng sự hoàn hảo, mà bằng quyết tâm và một lộ trình học phù hợp.
1. Từ nhân viên hành chính “dốt Excel” đến phân tích dữ liệu nội bộ
Chị Lan (28 tuổi), từng làm hành chính nhân sự – công việc chủ yếu xoay quanh nhập liệu và báo cáo bằng Excel. Vì không thành thạo Excel, chị từng nghĩ lĩnh vực Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là “vượt ngoài khả năng”.
Sau khóa học Data Analytics tại CodeGym, chị nắm được tư duy xử lý dữ liệu và làm quen với SQL, Power BI. Sau 3 tháng, chị đã tự xây dựng dashboard hỗ trợ phòng nhân sự. Chưa đầy một năm sau, chị chính thức chuyển sang vị trí phân tích dữ liệu nội bộ.
2. Nam – Từ sinh viên Du lịch rẽ hướng sang phân tích dữ liệu
Nam học ngành Du lịch, không có nền tảng công nghệ thông tin, thậm chí Excel cũng chưa sử dụng thành thạo. Tuy nhiên, Nam yêu thích làm việc với số liệu và quyết tâm theo đuổi lĩnh vực Data Analytics.
Cậu bắt đầu học SQL vì thấy dễ tiếp cận hơn, rồi tiếp tục học thêm Power BI. Nhờ tư duy dần rõ ràng, Nam quay lại học Excel một cách tự tin và có mục tiêu hơn. Sau 9 tháng, Nam được nhận vào vị trí phân tích dữ liệu bán hàng tại một công ty thương mại điện tử. Tại đây, cậu sử dụng chủ yếu SQL và Power BI trong công việc hàng ngày.
V. Kết luận
Nếu bạn còn lo lắng vì chưa giỏi Excel, đừng để điều đó ngăn cản bạn học Data Analytics. Với một lộ trình đúng đắn bạn hoàn toàn có thể bắt đầu từ con số 0 và tiến tới làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu.
Nếu bạn đang phân vân chưa biết bắt đầu học Data Analytics ở đâu thì CodeGym là lựa chọn lý tưởng. Tại CodeGym, các khóa học Data Analytics được thiết kế dành riêng cho người mới, kể cả chưa có nền tảng kỹ thuật:
Bám sát nhu cầu tuyển dụng: Chương trình đào tạo thực chiến, cập nhật theo tiêu chuẩn doanh nghiệp, giúp bạn rút ngắn khoảng cách từ học đến làm.
Học theo dự án thực tế: Học viên được trải nghiệm quy trình làm dự án như môi trường làm việc thật. Từ phân tích yêu cầu, xử lý dữ liệu đến xây dựng báo cáo.
Hỗ trợ việc làm sau tốt nghiệp: CodeGym đồng hành cùng học viên qua các hoạt động như xây dựng CV, luyện phỏng vấn. Đồng thời, kết nối tuyển dụng với doanh nghiệp.
Không giỏi Excel không phải là rào cản nếu bạn muốn bước chân vào lĩnh vực Data Analytics. Quan trọng là bạn có lộ trình học Data Analytics đúng đắn và môi trường học phù hợp. Tại CodeGym, bạn sẽ được học từ nền tảng đến thực hành qua dự án thực tế và được hỗ trợ việc làm sau tốt nghiệp.
0 Lời bình