Hiện nay các công ty càng ngày càng sử dụng phân tích dữ liệu (Data Analysis) nhiều hơn như là một cách để đi trước các công ty cùng ngành. Do đó, nhu cầu nhân sự về ngành này tăng liên tục trong mấy năm trở lại đây. Hãy chuẩn bị hành trang cho ngành nghề hấp dẫn này với các khóa học phân tích dữ liệu (Data Analysis) từ các chuyên gia dữ liệu hàng đầu trên Gitiho ngay hôm nay.

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình nghiên cứu một tập dữ liệu để đạt được một số hiểu biết sâu sắc nào đó trên một tệp dữ liệu nào đó. Thông thường từ việc phân tích các dữ liệu thu được có thể sử dụng để đưa ra quyết định hoặc hành động. Kết quả của cả quá trình bao gồm mọi thứ từ các phép toán đơn giản đến các phép tính thống kê phức tạp. 

Hầu hết phân tích dữ liệu hiện hữu mọi nơi trong cuộc sống hàng ngày. Ví dụ: bạn có phân tích các khoản phí thẻ tín dụng của mình theo số tiền lớn nhất để tìm ra ba khoản phí chi tiêu nhiều nhất trong tháng trước hoặc bạn có thể tính toán số điểm trung bình mà vận động viên yêu thích của bạn ghi được trong một trận đấu để dự đoán thành tích của họ trong một trận đấu trong tương lai. Hay dựa vào phân tích dữ liệu doanh số bán hàng hàng tháng bạn có thể phân tích ra mặt hàng bán chạy nhất để từ đó tối ưu chi phí và nhân sự.

Để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analysis) tôi cần học gì?

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu bạn sẽ cần có kỹ năng để phân tích dữ liệu và báo cáo thông tin chuyên sâu. Các kỹ năng có thể bao gồm kiến ​​thức thống kê, kể chuyện bằng dữ liệu, giao tiếp và giải quyết vấn đề. 

Trực giác kinh doanh và tư duy chiến lược cũng vô cùng hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu hợp tác với các doanh nghiệp, đơn vị hoạt động trong kinh doanh. Phân tích dữ liệu (Data Analysis) liên quan đến việc lấy câu hỏi hoặc nhu cầu kinh doanh và biến nó thành câu hỏi dữ liệu. Sau đó, từ phân tích dữ liệu bạn có thể đưa ra câu trả lời cho câu hỏi khó nhằn nhất. 

Kể chuyện bằng dữ liệu bao gồm cả kỹ năng vẽ biểu đồ và giao tiếp, điều đó có nghĩa là bạn sẽ cần tạo ra các đồ thị và biểu đồ giúp truyền đạt dữ liệu của bạn một cách trực quan. Bạn cũng cần có kỹ năng giao tiếp rõ ràng bằng nhiều hình thức, có thể bao gồm các kỹ năng viết, nói, giải thích và nghe tốt.

Xem thêm: Cách để tự học Analysis cho người mới bắt đầu

Ai cần học phân tích dữ liệu (Data Analysis)?

Các nhà phân tích dữ liệu làm việc trong mọi ngành nghề và vị trí công việc của họ có thể khác nhau. Các lĩnh vực điển hình bao gồm bán lẻ, y tế, ngân hàng và tài chính, vận tải, giáo dục, xây dựng và công nghệ. Hay những công việc yêu cầu kiến ​​thức về phân tích dữ liệu bao gồm Nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh thông minh, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích định lượng, tư vấn phân tích dữ liệu, nhà phân tích hoạt động, nhà phân tích tiếp thị, quản lý dự án, nhà phân tích hệ thống CNTT. 

Trong vai trò nhà khoa học dữ liệu thường kiếm được mức lương cao hơn so với các vị trí còn lại. Các công việc cụ thể của nhà khoa học dữ liệu bao gồm Kỹ sư máy học, Nhà khoa học máy học, Kiến trúc sư ứng dụng, Kiến trúc sư doanh nghiệp, Kiến trúc sư dữ liệu, Kiến trúc sư cơ sở hạ tầng, Kỹ sư dữ liệu thống kê.

Để thành thạo phân tích dữ liệu cần bao lâu?

Phân tích dữ liệu có thể có ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào người, công ty hoặc ngành. Lượng thời gian cần thiết để học các kỹ năng phân tích dữ liệu phụ thuộc vào mức độ phức tạp của vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết cũng như kinh nghiệm trước đây của bạn. Các thao tác cơ bản như sử dụng Excel để sắp xếp hoặc lọc dữ liệu bạn chỉ mất vài giờ để học. Trong khi đó, các phân tích phức tạp liên quan đến các nguyên tắc nâng cao như thống kê, học máy hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể mất hàng tháng hoặc hàng năm để thành thạo.

Sẽ là khách quan hơn khi xem xét số lượng giờ thực hành cần thiết để học phân tích dữ liệu, thay vì một khung thời gian đã định. Trước tiên, hãy xác định vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết bằng phân tích dữ liệu để từ đó bạn sẽ lựa chọn một khóa học phù hợp với yêu cầu của bạn. Sau đó, luyện tập thuần thục cho đến khi bạn sẵn sàng chuyển sang chủ đề nâng cao hơn.

Phân tích dữ liệu có cần biết lập trình không?

Phân tích dữ liệu trong phần mềm bảng tính như Microsoft Excel không yêu cầu viết code. Các nhà phân tích có thể thực thi logic của họ trong giao diện đồ họa người dùng bằng cách nhấp chuột cơ bản. Tuy nhiên, lập trình có xu hướng trở thành mục tiêu theo đuổi tự nhiên của các nhà phân tích dữ liệu. Mã hóa cho phép lặp lại và tự động hóa, đây là những tính năng hữu ích để phân tích theo các quy tắc nhất quán, chẳng hạn như báo cáo hàng tuần. Nhiều ngôn ngữ lập trình hữu ích cho việc phân tích dữ liệu nhanh và chuẩn xác hơn, mỗi ngôn ngữ đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Excel là một công cụ khởi đầu tuyệt vời để học cách tư duy như một nhà phát triển. Các hàm bảng tính như VLOOKUP, SUMIF và COUNTA cần logic tương tự như yêu cầu của chương trình phần mềm.

Công cụ nào sử dụng để phân tích dữ liệu

Công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất được sử dụng ngày nay là phần mềm bảng tính Excel của Microsoft. Các lựa chọn thay thế khác cho Excel bao gồm Google Sheets, Power BI và Apple Numbers. Các nhà phân tích thường chuyển sang làm việc với các ngôn ngữ lập trình khi nhu cầu phân tích nâng cao. Python và hệ sinh thái các công cụ trực quan rất phổ biến đối với các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình thống kê R là một tùy chọn phổ biến khác cho nhu cầu dữ liệu. 

Các lựa chọn bổ sung bao gồm Java, Scala, MATLAB và SAS. Với mỗi ngôn ngữ đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Không có ngôn ngữ tốt nhất duy nhất. Mỗi ngôn ngữ là những công cụ khác nhau để thêm vào hộp công cụ của bạn theo thời gian. Giải quyết vấn đề bằng bất kỳ ngôn ngữ nào sẽ giúp cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu có thực sự cần không?

Khi nào dữ liệu còn tồn tại thì sẽ có nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và internet đã tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ trong vài thập kỷ qua. Dữ liệu này đang tăng lên đáng kể khi thời gian trôi qua. Đầu tiên, chỉ có máy tính kết nối internet và sau đó là điện thoại di động. Và giờ đây, với Internet kết nối vạn vật, nhiều thiết bị - từ bóng đèn đến khóa cửa - kết nối với internet và tạo dữ liệu mới. 

Mọi ứng dụng web và điện thoại đều tạo ra dữ liệu, từ tìm kiếm của Google cho đến Instagram. Các doanh nghiệp dựa vào loại dữ liệu này để đưa ra quyết định sáng suốt về tương lai kinh doanh của họ. Để có được loại thông tin này từ hàng tỷ byte dữ liệu thô, họ cần những con người có kỹ năng phân tích chỗ dữ liệu đó và cho họ câu trả lời từ lượng dữ liệu đó.