Khám phá ngay cách để trở thành Data Analyst thành công?

Cách để trở thành Data Analyst thành công?

Cách để trở thành Data Analyst – Lĩnh vực khoa học dữ liệu đã nhanh chóng trở thành một trong những kết quả được tìm kiếm nhiều nhất cho các chuyên gia từ nhiều nền tảng khác nhau. 

Các nhà phân tích dữ liệu nằm gần đầu chuỗi thức ăn, với bảo mật công việc, mức lương và lợi ích cạnh tranh lành mạnh. Vì vậy, hãy thảo luận về cách để trở thành Data Analyst thành công theo bài viết dưới đây.

Data Analyst sẽ thực hiện những công việc gì?

Một nhà phân tích dữ liệu kinh doanh sẽ thu thập, thực hiện quy trình phân tích dữ liệu thống kê. Hiểu theo một cách khác, Data Analyst làm cho dữ liệu trở nên hữu ích hơn bằng cách này hay cách khác. Họ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn và ưu tiên sử dụng dữ liệu thô đã được thu thập để giúp công việc dễ dàng hơn, đồng thời áp dụng các công thức cụ thể và các thuật toán phù hợp.

Nếu bạn đam mê các con số, có kiến thức về kinh doanh và thích làm công việc tiếp xúc với nhiều người, bạn sẽ lợi thế để trở thành một nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh. Đây là tổng quan về lộ trình trở thành một Data Analysts.

Data Analyst sẽ thực hiện đo lường tổng quan

>>Tìm hiểu chi tiết về công việc của Data Analyst

Cách để trở thành Data Analyst: Các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp thành công

• Microsoft Excel: Dữ liệu sẽ vô dụng nếu nó không được tái cấu trúc một cách chính xác. Excel cung cấp một bộ chức năng để làm cho quản lý dữ liệu thuận tiện và không gặp rắc rối.
• Kỹ năng SQL cơ bản
• Kỹ năng phát triển web cơ bản
• Khả năng tìm mẫu trong các bộ dữ liệu lớn
• Kỹ năng data mapping
• Khả năng lấy được những insight có thể hành động từ dữ liệu được xử lý

Ở một đầu của quang phổ, phân tích dữ liệu chồng chéo với số liệu thống kê và toán cao cấp. Trong khi xét theo khía cạnh khác khác, phân tích nghiệp vụ kinh doanh có kết nối chặt chẽ với lập trình và phát triển phần mềm.

Top skill của Data Analyst

Kỹ năng lập trình cần có 

R và Python là hai trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong các công việc có liên quan đến dữ liệu. Mặc dù R có hỗ trợ điện toán và đồ họa thống kê, nhưng đặc tính dễ sử dụng của Python làm cho nó trở thành ngôn ngữ thông dụng trong các dự án lớn nhiều hơn R.

Ngôn ngữ lập trình R

Khi nói về R, có một số lĩnh vực nhất định mà bạn nên tập trung vào để hiểu rõ về ngôn ngữ này cũng như công việc của mình.

DPPLYR hoạt động như một cầu nối giữa R và SQL. Nó không chỉ dịch các đoạn code bằng ngôn ngữ SQL, mà còn hoạt động cùng với cả hai loại dữ liệu.

GGPLOT2 là một hệ thống giúp người dùng xây dựng các lô lặp đi lặp lại, có thể được chỉnh sửa nếu cần thiết, dựa trên nền tảng đồ họa. Hơn nữa, hai hệ thống con của GGPLOT2 rất hữu ích. Đó là GGally (giúp chuẩn bị các network plots) và GGPAIRS (ma trận).

Reshape2: dựa trên hai định dạng, meta và cast, trong khi meta chuyển đổi dữ liệu từ dữ liệu định dạng rộng thành dữ liệu định dạng dài.

Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình đơn giản nhất và bởi thế, nó là ngôn ngữ lý tưởng cho người mới bắt đầu. Các thư viện Python sẽ giúp bạn có một khởi đầu tốt trong thế giới phân tích dữ liệu: Numpy, Pandas, Matplotlib, Scipy, Scikit-Learn, Ipython, Ipython Notebooks, Anaconda và Seaborn.

Thống kê

Lập trình sẽ là vô nghĩa nếu dữ liệu không được diễn giải một cách chính xác. Một khi nói về dữ liệu, số liệu thống kê sẽ luôn được nhắc đến. Nhiều kỹ năng thống kê là cần thiết để xây dựng một roadmap thành công cho phân tích dữ liệu. Chẳng hạn như hình thành bộ dữ liệu, kiến ​​thức cơ bản về trung bình cộng, mode, SD và các biến khác, biểu đồ, phần trăm, xác suất, ANOVA, chuỗi và phân phối dữ liệu trong một số nhóm nhất định , nguyên tắc tương quan và nhiều hơn thế nữa.

Số học

Phân tích dữ liệu là một trò chơi của những con số: Nếu bạn làm việc tốt với các con số, bạn sẽ là người lý tưởng để trở thành Data Analyst. Nắm các kiến thức nâng cao về ma trận và đại số tuyến tính, đại số quan hệ, định lý CAP, các khung dữ liệu và series trong lòng bàn tay cũng là cách để trở thành Data Analyst thành công mà bạn cần biết. 

Machine learning

Machine learning là một trong những kỹ năng mạnh mẽ nhất để học nếu bạn muốn học cách để trở thành Data Analyst. Đây thực chất là sự kết hợp của phép tính đa biến và đại số tuyến tính, cùng với số liệu thống kê. Bạn không cần đầu tư vào bất kỳ thuật toán machine learning nào khi bạn cần nâng cấp kỹ năng của mình.

Có 3 loại machine learning bạn cần biết:

• Trong quá trình học có giám sát, thuật toán máy tính học theo hai giai đoạn: giai đoạn học và giai đoạn kiểm tra. Trong giai đoạn đầu tiên, máy tính học và thích nghi với việc học, trong khi ở lần thứ hai, nó trở nên “thực” hơn rất nhiều. Ví dụ, với điện thoại thông minh, nhận dạng giọng nói trước tiên xác định giọng nói và ngữ điệu xác thực của người dùng sau đó mới áp dụng nó vào các trường hợp sử dụng trong tương lai. Các công cụ mà bạn sẽ sử dụng ở đây lần lượt là hồi quy logistic, cây quyết định, máy vector hỗ trợ và phân loại Naive Bayes.
• Học không giám sát là khi có nhiều mối quan hệ giữa một số items và một động cơ gợi ý cung cấp các đề xuất thời gian thực. Một ví dụ điển hình là danh sách bạn bè của Facebook. Các công cụ mà bạn sẽ sử dụng là Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition, thuật toán phân cụm và Independent Component Analysis.
• Học tập củng cố là một không gian giữa học tập có giám sát và học tập không giám sát khi có cơ hội cải thiện hoặc đi xa hơn. Các công cụ mà bạn sẽ sử dụng bao gồm TD-LEARNING, Q-LEARNING và thuật toán di truyền.

Kỹ năng Data Analyst trong một dự án phần mềm

Data Wrangling

Theo một nghĩa nào đó, data wrangling – xử lý dữ liệu thô – là nơi tất cả các dữ liệu nghiên cứu kết hợp với nhau để tạo thành một tổng thể duy nhất, gắn kết. Trong data Wrangling, dữ liệu thô được chuyển thành các bộ logic có cấu trúc, có thể hoạt động đúng. Điều này cho thấy, bạn có thể cần phải làm việc với cả cơ sở dữ liệu dựa trên SQL và NoQuery, hoạt động như các central hubs. Một vài ví dụ có thể kể đến bao gồm Postgresql, Hadoop, MySQL, MongoDB, Netezza, Spark, Oracle, v.v.

Truyền thông và trực quan hóa dữ liệu

Công việc của một nhà phân tích nghiệp vụ kinh doanh không giới hạn trong việc diễn giải và báo cáo dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu cũng được mong đợi ​​sẽ truyền đạt các insights căn cốt cho tất cả các bên liên quan. Kiến thức về các công cụ mã hóa trực quan, như AS.ggplot, matplotlib, D3.js và SeaBorne, là điều cần thiết để thực hiện điều này một cách hiệu quả.

Cảm nhận tốt về dữ liệu

Hãy giả sử bạn làm việc trong một tổ chức với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Bạn đã phân tích một bộ dữ liệu và đã gửi báo cáo của bạn cho team khác để họ có thể bắt đầu công việc của mình. Trước khi bắt đầu công việc của dự án, team có thể có một vài câu hỏi để hiểu đúng về dự án và cách sử dụng dữ liệu. Nhưng bạn có thể không có đủ thời gian để trả lời tất cả những câu hỏi này.

Đó là nơi mà trực giác dữ liệu phát huy tác dụng. Với kinh nghiệm của mình, bạn tìm hiểu những câu hỏi nào có khả năng được đặt ra và cách quản lý một bộ câu trả lời sẽ giải quyết tất cả các điểm mù tồn tại. Điều này cũng sẽ giúp bạn phân loại các câu hỏi thành 2 loại nên biết hoặc cần biết.

Cách để trở thành Data Analyst: Các nhiệm vụ được thực hiện bởi các nhà phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp

• Thu thập và trích xuất dữ liệu số
• Tìm xu hướng, mẫu và thuật toán trong dữ liệu
• Diễn giải các con số
• Phân tích nghiên cứu thị trường
• Áp dụng các quyết định này trong quá trình kinh doanh

Cách để trở thành Data Analyst thành công, đó là bạn cần có niềm đam mê với các con số, khả năng trích xuất những hiểu biết hữu ích từ dữ liệu được xử lý và kỹ năng trình bày những hiểu biết này ở dạng trực quan một cách chính xác. Những kỹ năng này không thể được học ngày một ngày hai. Với sự kiên nhẫn, thái độ làm việc chăm chỉ và sự hướng dẫn đúng đắn, bất cứ điều gì cũng có thể. Tất cả đều bắt đầu với một kế hoạch cụ thể.

Để theo đuổi nghề và trở thành một Data analyst, bạn có thể học data analyst online ngay tại Cole.

>>Xem thêm: Phân tích dữ liệu trong Excel