Ngành Data Analyst là gì? Bắt đầu học Data Analyst từ A-Z

Để trả lời việc học ngành gì để làm Data Analyst hay Data Analyst học gì thì nếu muốn theo chính quy ở các trường Đại học, Cao đẳng thì bạn có thể tham gia học một trong số các ngành như:

• Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) sẽ giúp bạn hiểu về phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn. Từ đó áp dụng các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng và đưa ra quyết định kinh doanh.
• Ngành Khoa học máy tính (Computer Science) cung cấp kiến thức về lập trình, thuật toán và công nghệ thông tin. Giúp bạn phát triển các kỹ năng cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu.
• Ngành Thống kê (Statistics) cung cấp kiến thức về việc thu thập và phân tích dữ liệu. Nó áp dụng các phương pháp thống kê để tìm ra các mô hình và xu hướng trong dữ liệu.
• Ngành Quản lý học dữ liệu (Data Management) giúp bạn hiểu về cách tổ chức, lưu trữ và quản lý dữ liệu. Nó bao gồm cả việc xử lý và bảo mật dữ liệu.
• Ngành Kinh tế học: ngành Kinh tế học sẽ cho bạn kiến thức về phân tích dữ liệu, kỹ năng trong việc hiểu và đọc các con số, thống kê và mô hình hóa dữ liệu.
• Quản trị kinh doanh: ngành Quản trị kinh doanh giúp bạn hiểu về phân tích dữ liệu kinh doanh và các khía cạnh quản lý.

Bên cạnh việc học ngành chính, cũng nên xem xét việc tham gia các khóa học và chứng chỉ liên quan để nắm vững các kỹ năng cần thiết trong lĩnh vực này. Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm thêm các trung tâm uy tín bên ngoài có đào tạo Data Analyst để theo học nếu là người trái ngành.

4. Mức lương ngành Data Analyst có cao không?

Nhìn chung, mức lương của ngành Data Analyst ở Việt Nam khá cao. Theo Vietnam It Market Report 2022 – Topdev, mức lương của Data Analyst thuộc top đầu trong ngành IT. Cụ thể:

• 0-3 năm kinh nghiệm: mức lương trung bình khoảng $800/tháng (~ 19.4 triệu VNĐ/tháng)
• 3-5 năm kinh nghệm: mức lương trung bình khoảng $1500/tháng (~ 36.3 triệu VNĐ/tháng)
• 5-10 năm kinh nghiệm: mức lương có thể lên tới $2000/tháng (~48.4 triệu VNĐ/tháng)

Tuy nhiên, mức lương của ngành Data Analyts có cao không còn phụ thuộc vào các yếu tố khác như địa điểm làm việc và năng lực của mỗi người.

5. Lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu từ đâu?

Về cơ bản, với lộ trình học Data Analyst bạn cần phải có nền tảng toán học và tư duy về phân tích dữ liệu để theo đuổi nghề. Vậy Data Analyst cần học gì? Với những người mới bắt đầu, bạn có thể học Data Analyst bắt đầu từ đầu với lộ trình như sau:

5.1 Học về toán học cơ bản

Để hiểu và áp dụng các khái niệm và phương pháp của Data Analyst, bạn nên có kiến thức về đại số, xác suất, thống kê và tính toán.

Về cơ bản, với lộ trình học Data Analyst bước đầu bạn cần phải có nền tảng toán học và tư duy về phân tích dữ liệu

5.2 Nền tảng Phân tích dữ liệu

Học các khái niệm và kỹ thuật căn bản trong phân tích dữ liệu với công cụ Excel. Kiến thức này sẽ bổ trợ cho bạn khả năng thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu.

5.3 Ngôn ngữ truy vấn SQL

Trong lộ trình học Data Analysis, bạn nên nắm vững kiến thức và cách làm việc với SQL. học cách sử dụng Structured Query Language (SQL) để trích xuất và phân tích dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Học cách thực hiện các phân tích và thao tác phức tạp hơn với sub-query, temp table, unions,…. Từ đó, bạn sẽ viết được các truy vấn SQL hiệu quả để xử lý thành công nhiều tác vụ phân tích dữ liệu khác nhau.

5.4 Học các công cụ phân tích dữ liệu

Data Analyst thường sử dụng các công cụ như Excel, Power BI, Tableau hoặc Python libraries như Pandas, NumPy, Matplotlib để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Học cách sử dụng các công cụ này để xử lý dữ liệu và tạo các biểu đồ và báo cáo phân tích.

5.5 Kỹ năng đọc hiểu và phân tích dữ liệu

Ngành Data Analyst cần có khả năng đọc hiểu dữ liệu và phân tích để đưa ra những thông tin hữu ích. Hãy làm quen với các khái niệm và phương pháp phân tích dữ liệu, và áp dụng chúng vào việc thực hành.

5.6 Thực hành và xây dự án thực tế

Sau khi đã nắm vững những kiến thức cơ bản khi học Data Analysis, bạn nên thực hành làm các dự án thực tế. Tạo và phân tích các tập dữ liệu nhỏ, và đặt ra các câu hỏi và bài toán phân tích để rèn kỹ năng.

6. Data Analyst skills – Kỹ năng Data Analyst cần trang bị là gì?

Ngoài những kiến thức chuyên môn, kỹ năng Data Analyst cần trang bị thêm kỹ năng mềm: giao tiếp, lập trình,…

Ngoài những kiến thức chuyên môn, kỹ năng Data Analyst cần có để “sống chung” với nghề là:

• Xử lý dữ liệu: Data Analyst cần biết sử dụng các công cụ và phần mềm để xử lý dữ liệu. Bao gồm việc thu thập, sắp xếp, lưu trữ và phân tích dữ liệu.
• Lập trình: Data Analyst cần có kiến thức và kỹ năng lập trình để truy xuất, xử lý và phân tích dữ liệu. Các ngôn ngữ phổ biến mà Data Analyst thường sử dụng bao gồm Python, R, SQL và Excel.
• Thống kê: Để hiểu và công bằng đánh giá dữ liệu, Data Analyst cần hiểu về các phương pháp và kỹ thuật thống kê.
• Trực quan hóa dữ liệu: Là kỹ năng Data Analyst cần biết cách trực quan hoá dữ liệu để tạo ra biểu đồ, đồ thị và bảng mô phỏng dữ liệu dễ hiểu.
• Phân tích và giải thích dữ liệu: Khả năng phân tích dữ liệu, nhận biết mẫu, xu hướng và tương quan trong dữ liệu. Sau đó giải thích kết quả thu được một cách rõ ràng và dễ hiểu.
• Giao tiếp: Để trình bày kết quả phân tích dữ liệu cho đồng nghiệp và khách hàng.
• Tư duy logic: Để phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu.
• Tìm kiếm và nghiên cứu: Data Analyst cần biết sử dụng các công cụ tìm kiếm và có khả năng tìm hiểu và nghiên cứu các phương pháp, công nghệ mới liên quan đến lĩnh vực dữ liệu và phân tích.

7. Data Analyst Roadmap – Lộ trình thăng tiến trong ngành Data Analyst

Data Analyst tại Việt Nam vẫn luôn thuộc TOP những ngành dẫn đầu trong thời đại chuyển đổi số với nhiều tiềm năng phát triển mạnh mẽ. Các doanh nghiệp hiện nay có rất nhiều ưu ái cho vị trí này. Để đi xa hơn với nghề, bạn có thể bắt đầu vị trí Data Analyst trong các doanh nghiệp với lộ trình như sau:

7.1 Intern Data Analyst

Data Analyst Intern là vị trí đầu tiên bạn sẽ phải trải qua. Vị trí này vưa học vừa làm. Bạn sẽ phụ trách các đầu việc nhỏ, cơ bản như:

• Thu thập dữ liệu
• Phân tích, giải thích và làm sạch dữ liệu. VD: sắp xếp, chuẩn hoá, loại bỏ dữ liệu trùng lặp,…
• Lập các báo cáo cơ bản liên quan đến dữ liệu theo yêu cầu của Leader

7.2 Junior Data Analyst

Sau khi Data Analyst Intern, bạn sẽ tiếp tục với vị trí Junior Data Analyst. Bạn sẽ thực hiện những công việc với yêu cầu chuyên môn cao hơn cấp độ Intern. Một số đầu việc bạn sẽ đảm nhiệm như:

• Tự động hóa các quy trình kéo, tải dữ liệu
• Thực hiện phát triển ứng dụng Java, tự động định dạng các loại tệp văn bản.
• Phát triển các ứng dụng VBA để thu thập dữ liệu theo yêu cầu.
• Thực hiện trích xuất, xử lý và các thao tác khác liên quan đến lưu trữ, phân tích dữ liệu.
• Phát triển các dữ liệu thành báo cáo hoặc phát triển các site Sharepoint.

Tham khảo thêm: Hành trang bước vào ngành Data Analyst

7.3 Senior Data Analyst

Vai trò của Senior Data Analyst là rất quan trọng trong các tổ chức và doanh nghiệp hiện đại. Senior Data Analyst là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và hiểu các dữ liệu của tổ chức để đưa ra những thông tin quan trọng và chiến lược cho quyết định kinh doanh.

Senior Data Analyst thường có những nhiệm vụ sau:

• Thu thập dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Xây dựng và quản lý các mô hình dữ liệu
• Thể hiện và trình bày thông tin
• Hỗ trợ quyết định:

Tóm lại, Senior Data Analyst đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, phân tích và hiểu dữ liệu, giúp tổ chức đưa ra những quyết định thông minh và tiến bộ.

7.4 Data Analyst Manager/Director

Vai trò của Data Analyst Manager/Director là quản lý và điều hành các hoạt động liên quan đến phân tích dữ liệu trong một tổ chức. Nhiệm vụ của một Data Analyst Manager/Director bao gồm:

• Quản lý nhóm Data Analyst
• Lập kế hoạch và triển khai các dự án phân tích dữ liệu
• Tư vấn và đưa ra phân tích chiến lược
• Quản lý cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu
• Giám sát xu hướng và cải tiến

Mục tiêu chính của một Data Analyst Manager/Director là đảm bảo rằng nhóm Data Analyst hoạt động hiệu quả và mang lại giá trị cho công ty. Họ cần sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra quyết định thông minh.

7.5 Chief Data Officer

Vai trò của Chief Data Officer (CDO) là quản lý và điều hành toàn bộ hoạt động liên quan đến dữ liệu trong một tổ chức. CDO chịu trách nhiệm đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập, tổ chức, và sử dụng một cách hiệu quả để hỗ trợ trong việc ra quyết định và đạt được các mục tiêu kinh doanh.

CDO đảm bảo rằng dữ liệu được tổ chức và quản lý một cách hợp lý, đảm bảo tính toàn vẹn và chính xác. Họ phải xác định và triển khai các tiêu chuẩn và quy trình liên quan đến việc thu thập và bảo mật dữ liệu. Ngoài ra, CDO cũng thúc đẩy sử dụng công nghệ và công cụ phù hợp để tối ưu hóa và tăng cường giá trị của dữ liệu.

CDO cũng đóng vai trò quản lý và lãnh đạo trong việc xác định và thực hiện các chiến lược dữ liệu của tổ chức. Họ phải làm việc với các bộ phận và nhóm khác trong tổ chức để hiểu và đáp ứng nhu cầu dữ liệu của công ty, đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Với vai trò quan trọng trong việc quản lý dữ liệu, CDO cần là người có kiến thức sâu về dữ liệu, có khả năng phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Họ cũng cần có tầm nhìn chiến lược và khả năng lãnh đạo để đảm bảo tổ chức sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả và đạt được các lợi ích kinh doanh.

7.6 Data Scientist

Trình độ cao hơn so với Data Analyst, với kiến thức sâu về khoa học dữ liệu, thống kê và Machine Learning. Data Scientist có thể xây dựng các mô hình phức tạp nhằm suy luận và đưa ra dự đoán.

7.7 Data Engineer

Chịu trách nhiệm xử lý, lưu trữ và quản lý dữ liệu. Data Engineer tập trung vào việc xây dựng hệ thống và cơ sở dữ liệu để hỗ trợ Data Analyst và Data Scientist.