Hướng dẫn tự học Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu

1. Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề

Trước khi bắt đầu, hãy chắc chắn rằng bạn có một tư duy phân tích mạnh mẽ. Tư duy phân tích là khả năng suy nghĩ một cách logic và có hệ thống, để hiểu và giải quyết các vấn đề phức tạp. 

Để rèn luyện tư duy phân tích, bạn có thể giải câu đố logic, chơi trò chơi tư duy: cờ vua, sudoku, và tham gia các khóa học về tư duy phản biện. Bạn cần học cách sử dụng các công cụ phân tích nguyên nhân như sơ đồ xương cá (Fishbone Diagram) hoặc phương pháp 5 Whys. Hãy khuyến khích bản thân suy nghĩ ra nhiều giải pháp khác nhau cho một vấn đề. Học cách nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ và khía cạnh khác nhau.

2. Kiến thức cơ bản về toán học và thống kê

Hiểu biết về các khái niệm toán học và thống kê cơ bản sẽ giúp bạn dễ dàng tiếp cận với các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu. Thống kê cơ bản, bảo gồm: 

• Mô tả dữ liệu

• • Trung bình cộng (Mean): Giá trị trung bình của một tập hợp dữ liệu.
  • Trung vị (Median): Giá trị nằm giữa của một tập hợp dữ liệu đã được sắp xếp.
  • Mốt (Mode): Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập hợp dữ liệu.

• Phân phối dữ liệu

• • Phân phối chuẩn (Normal Distribution): Đặc điểm của phân phối chuẩn và đường cong hình chuông.
  • Phân phối nhị thức (Binomial Distribution): Phân phối của các biến ngẫu nhiên nhị thức.
  • Phân phối Poisson (Poisson Distribution): Phân phối của các biến ngẫu nhiên đếm.

• Đo lường sự biến đổi

• • Phương sai (Variance): Độ lệch bình phương trung bình của các giá trị trong tập hợp dữ liệu.
  • Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): Đo lường độ phân tán của tập hợp dữ liệu.

• Xác suất

• • Xác suất cơ bản (Basic Probability): Hiểu và tính toán xác suất của các sự kiện.
  • Biến ngẫu nhiên (Random Variables): Các loại biến ngẫu nhiên và phân phối của chúng.
  • Định lý Bayes (Bayes’ Theorem): Áp dụng định lý Bayes trong việc tính xác suất có điều kiện.

• Suy luận thống kê

• • Ước lượng tham số (Parameter Estimation): Ước lượng các tham số của tổng thể dựa trên mẫu.
  • Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing): Quy trình kiểm định giả thuyết thống kê.
  • Khoảng tin cậy (Confidence Intervals): Xác định khoảng tin cậy cho các ước lượng tham số.

• Phân tích tương quan và hồi quy

• • Tương quan (Correlation): Đo lường mức độ liên hệ giữa hai biến.
  • Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Mô hình hóa và dự đoán mối quan hệ giữa các biến.

3. Kỹ năng sử dụng máy tính và các phần mềm phân tích dữ liệu

Các công cụ như Excel, SQL, và các ngôn ngữ lập trình như Python và R là không thể thiếu. Dưới đây là các thông tin bạn cần tìm hiểu trước khi đi sâu vào học phân tích dữ liệu.

• Excel
  • Giao diện người dùng: Hiểu các thành phần chính của giao diện Excel.
  • Các hàm cơ bản: SUM, AVERAGE, COUNT, VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH.
  • Biểu đồ và đồ thị: Biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ phân tán.
  • PivotTable: Công cụ mạnh mẽ để tóm tắt và phân tích dữ liệu.
  • Định dạng có điều kiện: Định dạng dữ liệu dựa trên các điều kiện cụ thể.
• SQL
  • Cú pháp cơ bản: SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY.
  • Các hàm tổng hợp: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN.
  • Truy vấn phức tạp: JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL), SUBQUERY.
  • Quản lý cơ sở dữ liệu: INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE, DROP.
  • Chỉ số và tối ưu hóa truy vấn: Hiểu cách sử dụng chỉ số để cải thiện hiệu suất truy vấn.
• Python
  • Cú pháp cơ bản: Biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, điều kiện.
  • Thư viện phân tích dữ liệu: NumPy: Làm việc với mảng và toán học số học. Pandas: Xử lý và phân tích dữ liệu. Matplotlib và Seaborn: Trực quan hóa dữ liệu.
  • Làm việc với dữ liệu: Đọc/ghi dữ liệu từ tệp CSV, Excel, cơ sở dữ liệu.
  • Học máy cơ bản: Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch.
• R
  • Cú pháp cơ bản: Biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, điều kiện.
  • Thư viện phân tích dữ liệu: dplyr: Xử lý dữ liệu, ggplot2: Trực quan hóa dữ liệu, tidyr: Biến đổi dữ liệu.
  • Làm việc với dữ liệu: Đọc/ghi dữ liệu từ tệp CSV, Excel, cơ sở dữ liệu.
  • Thống kê và mô hình hóa: Sử dụng các hàm và mô hình thống kê cơ bản.

II. Lộ trình tự học Data Analyst từ cơ bản đến nâng cao

1. Giai đoạn 1: Làm quen với các công cụ cơ bản 

2. Giai đoạn 2: Làm quen với ngôn ngữ lập trình

3. Giai đoạn 3: Học các kỹ thuật phân tích dữ liệu và thực hành dự án thực tế

4. Giai đoạn 4: Học nâng cao về phân tích dữ liệu và học máy

5. Giai đoạn 5: Làm việc với dữ liệu lớn và công cụ nâng cao

6. Giai đoạn 6: Học nâng cao về học máy và trí tuệ nhân tạo

7. Giai đoạn 7: Thực hành và hoàn thiện kỹ năng

III. Những Website tự học Data Analytics miễn phí

1. Coursera

Nhiều khóa học trên Coursera có tùy chọn học miễn phí nếu bạn chọn “Audit the course”. Một số khóa học nổi bật về Data Analyst bao gồm:

• Khoá Google Data Analytics Professional Certificate
• Khoá Data Science Specialization từ Johns Hopkins University

2. edX

Nhiều khóa học trên edX có thể học miễn phí nếu bạn chọn tùy chọn “Audit the course”. Một số khóa học nổi bật về Data Analyst bao gồm:

• Khoá Analyzing and Visualizing Data with Excel
• Khoá Introduction to Data Science từ IBM

3. Khan Academy

Khan Academy cung cấp các khóa học miễn phí về toán học, thống kê và xác suất, rất hữu ích cho việc học phân tích dữ liệu.

• Khoá Statistics and Probability
• Kênh YouTube của Khan Academy 

4. DataCamp

DataCamp cung cấp một số khóa học miễn phí về Python, R và SQL cho phân tích dữ liệu.

• Khoá Introduction to Python
• Khoá Introduction to R

5. Codecademy

Codecademy cung cấp các khóa học miễn phí về SQL và Python.

• Khoá Learn SQL
• Khoá Learn Python

6. FreeCodeCamp

Kênh YouTube này cung cấp nhiều khóa học về phân tích dữ liệu, lập trình, và khoa học dữ liệu.

7. GitHub

• GitHub – Awesome Public Datasets: Bộ sưu tập các bộ dữ liệu công khai mà bạn có thể sử dụng để thực hành phân tích dữ liệu.
• GitHub – Data Science Projects: Bộ sưu tập các dự án khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu mà bạn có thể tham khảo và thực hành.

8. Kaggle

Kaggle cung cấp các khóa học ngắn và thực hành về phân tích dữ liệu, Python, và học máy. Ngoài ra, bạn có thể tìm thấy rất nhiều bộ dữ liệu miễn phí để thực hành.

• Kaggle Learn
• Kaggle Datasets

9. Tài liệu học tập khác

• Analytics Vidhya: Cung cấp nhiều bài viết, hướng dẫn, và khóa học về phân tích dữ liệu và học máy.

• Towards Data Science: Blog trên Medium cung cấp nhiều bài viết và hướng dẫn về phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.
• DataCamp Community: Nơi cung cấp nhiều bài viết, hướng dẫn, và dự án mẫu về phân tích dữ liệu.

Nếu hạn chế về ngoại ngữ và không có khả năng tự học, chương trình đào tạo Phân tích dữ liệu tại CodeGym chính là lựa chọn phù hợp nhất dành cho bạn.

• Lộ trình học ngắn hạn. Phù hợp cho các vị trí chuyên môn như Marketing, Tài chính, Kế toán, Ngân hàng,…
• Lộ trình học từ A-Z. Dành cho những người mới bắt đầu, muốn trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
• Giảng viên và mentor luôn sẵn sàng giúp đỡ trong và ngoài giờ học.
• Thực hành chiếm 80%. Có các dự án thực tế trong quá trình học.
• Hệ thống học tập hiện đại. Theo dõi sát sao năng lực của từng học viên.
• Thời gian linh động: 3 giờ/buổi, 2-3 buổi/tuần, thuận tiện cho người bận rộn.
• Cam kết chất lượng đầu ra
• Hỗ trợ việc làm sau tốt nghiệp 
• Nhận học bổng 100% từ NIC và Google

Tham khảo thêm khóa học Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu tại đây!

Kết luận

Tự học phân tích dữ liệu là một hành trình đầy thử thách. Bằng cách chuẩn bị kỹ lưỡng, bạn hoàn toàn có thể trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp. Tuy nhiên, quá trình này sẽ đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức. Vì vậy, bạn nên tham khảo các chương trình đào tạo Data Analytics chất lượng để nhanh chóng đạt được mục tiêu.