Phân tích dữ liệu là gì? Học gì, ở đâu? Học xong ra làm gì?

Phân tích dữ liệu đang trở thành một trong những lĩnh vực hot nhất hiện nay. Nó thu hút sự quan tâm lớn từ lao động trẻ và những người đã đi làm nhiều năm. Tuy nhiên, không ít người chưa thực sự hiểu đúng về lĩnh vực này. Nhiều người cũng băn khoăn làm thế nào để gia nhập ngành này.

Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ngành phân tích dữ liệu. Phân tích sự khác biệt giữa Data Analysis và Data Analytics, lộ trình học tập, cũng như cơ hội nghề nghiệp. Hãy cùng CodeGym khám phá xem ngành phân tích dữ liệu là gì, học gì, học ở đâu và sau khi học xong có thể làm gì nhé!

1. Hiểu đúng về ngành phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là ngành gì?

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp, công cụ và kỹ thuật nhằm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau để rút ra các kết luận có giá trị và hỗ trợ quá trình ra quyết định trong doanh nghiệp. Data Analytics không chỉ bao gồm việc phân tích các dữ liệu hiện có mà còn sử dụng các công nghệ tiên tiến như học máy (machine learning), trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán xu hướng và đưa ra các khuyến nghị chiến lược.

Data Analyst là gì? Chuyên viên phân tích dữ liệu làm gì?

Data Analysis là quá trình kiểm tra, làm sạch và mô hình hóa dữ liệu nhằm mục tiêu tìm ra các thông tin hữu ích, đề xuất kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định. Một chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và thực hiện các phân tích thống kê trên các tập dữ liệu lớn để hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đưa ra các quyết định chiến lược.

Data Analytics và Data Analysis khác nhau như thế nào?

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) và Data Analytics (Phân tích dữ liệu nâng cao) mặc dù có liên quan mật thiết nhưng có những khác biệt nhất định. Data Analysis thường tập trung vào việc giải quyết các câu hỏi cụ thể dựa trên dữ liệu hiện có, sử dụng các kỹ thuật thống kê cơ bản và mô hình hóa dữ liệu. Trong khi đó, Data Analytics bao gồm các phương pháp tiên tiến hơn như học máy (machine learning), trí tuệ nhân tạo (AI) và dự báo để dự đoán các xu hướng tương lai và đưa ra các khuyến nghị tối ưu.

Các cấp độ trong ngành Phân tích dữ liệu (Data Analytics)

Data Analytics có thể chia thành bốn cấp độ chính:

• Descriptive Analytics: Phân tích mô tả, giúp hiểu những gì đã xảy ra.
• Diagnostic Analytics: Phân tích chẩn đoán, xác định nguyên nhân của các sự kiện.
• Predictive Analytics: Phân tích dự báo, sử dụng dữ liệu hiện tại để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
• Prescriptive Analytics: Phân tích đề xuất, đưa ra các khuyến nghị cụ thể dựa trên phân tích dữ liệu.

Các ứng dụng của phân tích dữ liệu trong thực tế

Trong thời đại 4.0, phân tích ứng dụng ngày càng chứng minh được vai trò quan trọng của mình trong đời sống. Hầu hết các lĩnh vực sản xuất, kinh doanh,… đều cần đến phân tích dữ liệu để có thể phân tích, phán đoán, đưa ra những quyết định đáng tin cậy. Có thể kể tới một vài ứng dụng tiêu biểu như:

Marketing và quảng cáo

Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu hành vi của người tiêu dùng. Các công cụ phân tích dữ liệu như Google Analytics, Facebook Insights, và các nền tảng quảng cáo digital cho phép các nhà quản lý chiến dịch nhìn nhận rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch. Những công cụ này giúp đo lường các chỉ số như tỷ lệ chuyển đổi và lượng tương tác. Từ đó, các nhà quản lý có thể tối ưu hóa chiến lược quảng cáo và tăng cường hiệu quả marketing.

Y tế và chăm sóc sức khỏe

Trong ngành y tế, phân tích dữ liệu giúp các chuyên gia dự báo dịch bệnh hiệu quả hơn. Nó cũng giúp quản lý tài nguyên y tế một cách hiệu quả hơn. Các hệ thống quản lý bệnh án điện tử và các công cụ phân tích dữ liệu y tế như IBM Watson Health cung cấp thông tin quan trọng. Những thông tin này hỗ trợ các quyết định y tế. Những công cụ này hỗ trợ từ việc phát hiện bệnh lý đến đề xuất phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Tài chính và ngân hàng

Trong lĩnh vực tài chính, các công cụ phân tích dữ liệu như SAS, Bloomberg Terminal đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích rủi ro, quản lý danh mục đầu tư, và phát hiện gian lận tài chính. Các thuật toán phân tích dữ liệu được áp dụng để dự báo xu hướng thị trường và đưa ra các quyết định giao dịch chính xác.

Công nghiệp và sản xuất

Phân tích dữ liệu giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý chuỗi cung ứng. Các công cụ như SAP và Oracle ERP cung cấp khả năng thu thập dữ liệu từ các thiết bị IoT. Chúng cũng phân tích dữ liệu từ các thiết bị IoT. Từ đó, các công cụ này cải thiện năng suất lao động và giảm thiểu lãng phí trong quản lý kho.

2. Học gì? Làm gì khi theo ngành phân tích dữ liệu

Ngành phân tích dữ liệu học trường nào?

Ngành phân tích dữ liệu là một trong số những ngành nghề có nhu cầu tuyển dụng tăng mạnh trong những năm gần đây. Hiện nay, ở Việt Nam đã có một số trường đại học cung cấp các chương trình học liên quan đến phân tích dữ liệu. Chẳng hạn như:

• Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG Hà Nội và ĐHQG TP. HCM)
• Đại học Công nghệ Thông tin (ĐHQG TP. HCM)
• Đại học FPT

Các ngành học kéo dài từ 4 – 4,5 năm theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo. Thông thường, chương trình truyền thống sẽ cung cấp cho sinh viên những kiến thức nền tảng trong 2 năm đầu. Những năm cuối sẽ tập trung vào chuyên ngành, giúp sinh viên có kỹ năng vững chắc trước khi tốt nghiệp.

Tuy nhiên, nhu cầu học ngày nay rất đa dạng. Có một số người đi làm chỉ muốn bổ sung kỹ năng phân tích dữ liệu để phục vụ cho công việc. Hoặc nhiều người yêu cầu tính thực chiến cao hơn trong quá trình đào tạo (thực hành nhiều, phân tích trên dự án thực,…). Đặc biệt, không phải đối tượng nào cũng đầu tư đủ thời gian 4 – 5 năm và một khoản phí không nhỏ cho việc học phân tích dữ liệu.

Trong trường hợp này, các bạn có thể tham khảo thêm các chương trình đào tạo ngắn hạn để phù hợp nhất với nhu cầu. Ví dụ bạn muốn bổ sung kỹ năng phân tích dữ liệu cho công việc kế toán, bạn nên tham gia khoá đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu cho dân kế toán,.. Với các khóa học này, bạn chỉ cần dành khoảng 3 tháng để sở hữu kỹ năng mới.

Học phân tích dữ liệu ở đâu? – Một số tài liệu & khóa học Data Analytics

Theo phân tích trên, nhiều người có xu hướng tìm tài liệu tự học và khoá học ngắn hạn. CodeGym sẽ gợi ý một số nguồn tài liệu và khóa học chất lượng để học phân tích dữ liệu:

• Coursera: Các khóa học từ các trường đại học danh tiếng như Johns Hopkins, University of Michigan.
• edX: Khóa học từ Harvard, MIT.
• Udemy: Các khóa học thực hành từ các chuyên gia trong ngành.
• Sách: “Python for Data Analysis” của Wes McKinney, “Data Science for Business” của Foster Provost và Tom Fawcett.

Nếu hạn chế về ngoại ngữ, bạn nên tham khảo thêm các khóa đào tạo tại Việt Nam.

Chương trình đào tạo phân tích dữ liệu tại CodeGym đáp ứng được nhu cầu của người không có nhiều thời gian, chi phí, cam kết về chất lượng đầu ra:

• Có lộ trình ngắn hạn cho các vị trí chuyên môn khác nhau như Marketing, Tài chính, Kế toán, Ngân hàng,…
• Có lộ trình bài bản từ A-Z để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp
• Giảng viên, mentor hỗ trợ tối đa trong và ngoài giờ học
• Thực hành 80%, có dự án thực trong quá trình học
• Hệ thống học tập hiện đại, theo dõi sát sao năng lực từng cá nhân
• Thời gian linh động: 3 giờ/buổi, 2 – 3 buổi/tuần, phù hợp người đi học, đi làm bận rộn
• …

Tham khảo ngay lộ trình học phân tích dữ liệu chi tiết tại đây.

Học phân tích dữ liệu xong làm gì? Cơ hội nghề nghiệp ngành phân tích dữ liệu

Các vị trí công việc ngành phân tích dữ liệu là gì?

Sau khi hoàn thành chương trình học về phân tích dữ liệu, bạn có thể làm việc ở nhiều vị trí khác nhau như:

• Data Analyst
• Business Intelligence Analyst
• Data Scientist
• Data Engineer
• Chuyên viên phân tích thị trường

Mức lương trong ngành phân tích dữ liệu

Mức lương trong ngành phân tích dữ liệu có sự khác biệt tùy thuộc vào kinh nghiệm, vị trí công việc và khu vực làm việc. Dưới đây là một số thông tin tham khảo về mức lương trung bình tại Việt Nam:

• Data Analyst: Ở Việt Nam, mức lương trung bình cho vị trí Data Analyst dao động từ 12 đến 25 triệu đồng mỗi tháng. Với kinh nghiệm từ 1-3 năm, mức lương có thể là 12-18 triệu đồng. Trong khi với kinh nghiệm từ 3-5 năm, mức lương có thể từ 18-25 triệu đồng.
• Business Intelligence Analyst: Mức lương trung bình dao động từ 15 đến 30 triệu đồng mỗi tháng. Với kinh nghiệm từ 1-3 năm, mức lương có thể là 15-22 triệu đồng. Trong khi với kinh nghiệm từ 3-5 năm, mức lương có thể từ 22-30 triệu đồng.
• Data Scientist: Mức lương thường từ 20 đến 40 triệu đồng mỗi tháng. Với kinh nghiệm từ 1-3 năm, mức lương có thể là 20-30 triệu đồng. Với kinh nghiệm từ 3-5 năm, mức lương có thể từ 30-40 triệu đồng.
• Data Engineer: Mức lương trung bình của Data Engineer dao động từ 18 đến 35 triệu đồng mỗi tháng. Với kinh nghiệm từ 1-3 năm, mức lương có thể là 18-25 triệu đồng. Với kinh nghiệm từ 3-5 năm, mức lương có thể từ 25-35 triệu đồng.
• Chuyên viên phân tích thị trường: Mức lương trung bình từ 10 đến 20 triệu đồng mỗi tháng. Với kinh nghiệm từ 1-3 năm, mức lương có thể là 10-15 triệu đồng. Với kinh nghiệm từ 3-5 năm, mức lương có thể từ 15-20 triệu đồng.

Lộ trình trở thành Data Analyst từ cơ bản đến nâng cao – Phân tích dữ liệu thì học gì?

Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp, bạn cần có một lộ trình học tập cụ thể. Dưới đây là các bước từ cơ bản đến nâng cao:

Hiểu các khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu là gì:

• Thống kê và xác suất: Hiểu về các khái niệm thống kê cơ bản như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, phân phối xác suất,…
• Các kỹ thuật phân tích dữ liệu: Học về các kỹ thuật phân tích dữ liệu như phân tích hồi quy, phân tích phương sai,…

Học các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản như:

• Excel: Thành thạo các công cụ và hàm cơ bản của Excel để xử lý dữ liệu.
• SQL: Học cách sử dụng SQL để truy vấn và thao tác dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ.

Học các ngôn ngữ lập trình:

• Python: Học cách sử dụng Python để làm sạch, xử lý và phân tích dữ liệu.
• R: Học cách sử dụng R cho các phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu với các công cụ:

• Tableau: Học cách sử dụng Tableau để tạo các biểu đồ và báo cáo trực quan.
• Power BI: Học cách sử dụng Power BI để trực quan hóa và trình bày dữ liệu.

Phân tích dữ liệu nâng cao:

• Học máy (Machine Learning): Hiểu về các khái niệm và thuật toán học máy cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, v.v.
• Trí tuệ nhân tạo (AI): Hiểu về các khái niệm và ứng dụng của AI trong phân tích dữ liệu.

Thực hành trên các dự án thực tế:

• Tham gia các dự án thực tế: Tham gia các dự án phân tích dữ liệu để có kinh nghiệm thực tiễn.
• Thực tập tại các công ty: Tìm kiếm cơ hội thực tập tại các công ty để học hỏi và tích lũy kinh nghiệm.

Nâng cao kỹ năng chuyên sâu:

• Phân tích dự báo (Predictive Analytics): Học cách sử dụng dữ liệu hiện tại để dự đoán các sự kiện trong tương lai.
• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): Học cách đưa ra các khuyến nghị cụ thể dựa trên phân tích dữ liệu.

Chứng chỉ chuyên nghiệp:

• Theo đuổi các chứng chỉ chuyên nghiệp như Certified Data Analyst (CDA), Certified Business Intelligence Professional (CBIP), v.v. để nâng cao kiến thức và tăng cơ hội nghề nghiệp.

Kiến thức, kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp

Để thành công trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn cần có những kỹ năng sau:

• Kỹ năng phân tích và giải quyết vấn đề: Khả năng nhìn nhận và phân tích các vấn đề phức tạp.
• Kỹ năng lập trình: Python, R, SQL.
• Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI.
• Kỹ năng giao tiếp: Trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng và dễ hiểu.
• Kiến thức kinh doanh: Hiểu biết về lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp để có thể áp dụng phân tích dữ liệu hiệu quả.

3. Kết luận

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực đầy hứa hẹn với nhiều cơ hội nghề nghiệp. Để thành công, bạn cần có nền tảng kiến thức vững chắc, kỹ năng thực hành tốt. Đồng thời luôn cập nhật với những xu hướng mới trong ngành. Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu hơn về ngành phân tích dữ liệu là gì, nắm bắt được lộ trình học tập và cơ hội theo nghề.