Data Analyst là gì? Phương pháp tự học Data Analyst hiệu quả

Data Analyst luôn là một trong những ngành hot nhất hiện nay về dữ liệu. Vậy bạn đã biết DA là gì chưa? Cùng AntBook tìm hiểu về ngành Data Analyst là gì cũng như phương pháp tự học DA hiệu quả nhé!

1. Data Analyst là gì? Học Data Analyst để làm gì?

Data Analyst hay còn gọi chuyên viên phân tích dữ liệu, là người chịu trách nhiệm thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu để rút ra những thông tin có giá trị. Từ đó, họ giúp tổ chức hoặc doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường, hành vi khách hàng và đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác, hiệu quả hơn.

Data Analyst hay còn gọi chuyên viên phân tích dữ liệu

Hiện nay, vị trí Data Analyst ngày càng trở nên quan trọng và được nhiều doanh nghiệp săn đón, bất kể trong ngành nghề nào. Với sự phát triển mạnh mẽ của Internet và công nghệ số, doanh nghiệp có cơ hội tiếp cận lượng dữ liệu khổng lồ từ khách hàng, thị trường, thậm chí cả đối thủ cạnh tranh.

Tuy nhiên, thách thức lớn đặt ra là làm thế nào để chắt lọc, phân tích và sử dụng những dữ liệu đó một cách hiệu quả nhằm phục vụ chiến lược phát triển của doanh nghiệp. Đây chính là lúc Data Analyst phát huy vai trò của mình trong việc giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu một cách tối ưu nhất.

2. Học Data Analyst ra làm gì? Cơ hội nghề nghiệp

Sau khi hoàn thành chương trình học về Phân tích dữ liệu (Data Analyst), bạn có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tài chính, ngân hàng, thương mại điện tử, marketing, công nghệ, y tế đến các tổ chức phi lợi nhuận. Với sự bùng nổ của Big Data, nhu cầu tuyển dụng các chuyên viên phân tích dữ liệu ngày càng tăng mạnh, mang đến nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn.

Một số vị trí công việc phổ biến mà một Data Analyst có thể đảm nhận:

• Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst): Thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác.
• Chuyên viên phân tích kinh doanh (Business Analyst): Tập trung vào việc khai thác dữ liệu để cải thiện quy trình, tối ưu hoạt động kinh doanh và tăng lợi nhuận.
• Chuyên viên phân tích tài chính (Financial Analyst): Xử lý và phân tích dữ liệu tài chính để dự báo xu hướng và đề xuất chiến lược đầu tư hiệu quả.
• Chuyên viên phân tích Marketing (Marketing Analyst): Nghiên cứu hành vi khách hàng, đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo và đề xuất chiến lược tiếp thị tối ưu.
• Chuyên viên phân tích rủi ro (Risk Analyst): Đánh giá và dự đoán các rủi ro tài chính, bảo hiểm hoặc tín dụng để giúp doanh nghiệp giảm thiểu tổn thất.
• Khoa học dữ liệu (Data Scientist): Nếu bạn tiếp tục nâng cao kiến thức và kỹ năng về lập trình, thuật toán và Machine Learning, bạn có thể phát triển sự nghiệp lên Data Scientist, một vị trí cấp cao hơn với mức thu nhập cao hơn.

Với sự bùng nổ của Big Data, nhu cầu tuyển dụng các chuyên viên phân tích dữ liệu ngày càng tăng mạnh

Với nền tảng vững chắc về Data Analyst, bạn có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau với mức thu nhập hấp dẫn và lộ trình phát triển rộng mở.

3. Công việc của một DA chuyên gia phân tích dữ liệu

Một Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) có nhiệm vụ thu thập, xử lý và diễn giải dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể trong doanh nghiệp. Họ không chỉ làm việc với dữ liệu mà còn cần trình bày các phát hiện của mình một cách rõ ràng, giúp doanh nghiệp hiểu và đưa ra quyết định đúng đắn.

Các công việc chính mà một Data Analyst thực hiện hàng ngày:

+ Xác định dữ liệu cần phân tích: Trước khi phân tích, Data Analyst cần xác định doanh nghiệp đang gặp phải vấn đề gì, khó khăn nào cần giải quyết và cách đo lường chính xác nhất. Họ cũng phải tìm ra nguồn dữ liệu phù hợp, lựa chọn công cụ thu thập và xác định phương pháp phân tích hiệu quả.

Data Analyst cần xác định doanh nghiệp đang gặp phải vấn đề gì, khó khăn nào cần giải quyết

+ Thu thập dữ liệu: Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như khảo sát khách hàng, theo dõi hành vi người dùng trên website, sử dụng các phần mềm thu thập dữ liệu hoặc thậm chí mua dữ liệu từ các chuyên gia trong ngành. Việc chọn nguồn dữ liệu phù hợp sẽ giúp đảm bảo tính chính xác và hữu ích của dữ liệu đầu vào.

+ Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thô có thể chứa lỗi, trùng lặp hoặc thông tin không cần thiết. Data Analyst phải làm sạch dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và nhất quán, tránh những sai sót trong quá trình phân tích. Công việc này có thể được thực hiện bằng các công cụ như Excel, SQL hoặc ngôn ngữ lập trình như Python, R.

+ Phân tích dữ liệu: Sau khi có dữ liệu sạch, Data Analyst sẽ tiến hành phân tích để tìm ra các xu hướng, mô hình hoặc thông tin quan trọng. Họ thiết kế cấu trúc cơ sở dữ liệu, lựa chọn loại dữ liệu cần lưu trữ, xác định mối quan hệ giữa các danh mục dữ liệu và sử dụng các công cụ hỗ trợ để trực quan hóa dữ liệu dưới dạng đồ thị, biểu đồ, giúp việc diễn giải trở nên dễ dàng hơn.

+ Diễn giải dữ liệu: Công đoạn này giúp Data Analyst phát hiện ra các mối quan hệ, xu hướng hoặc nguyên nhân dẫn đến một vấn đề cụ thể. Họ không chỉ phân tích tình trạng hiện tại mà còn dự đoán xu hướng trong tương lai, từ đó đề xuất các giải pháp giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn.

+ Trình bày kết quả: Một phần quan trọng của công việc Data Analyst là trình bày kết quả phân tích một cách trực quan, dễ hiểu. Họ sử dụng biểu đồ, đồ thị, báo cáo chi tiết để truyền đạt thông tin đến các bên liên quan, giúp lãnh đạo doanh nghiệp nắm bắt được tình hình và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

Công việc Data Analyst là trình bày kết quả phân tích một cách trực quan, dễ hiểu

Với vai trò quan trọng trong việc xử lý và khai thác dữ liệu, Data Analyst không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bằng cách tận dụng dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả.

4. Học Data Analyst cần gì? Kỹ năng phải thành thạo

Để phân tích dữ liệu chính xác và hiệu quả, Data Analyst cần sử dụng thành thạo nhiều công cụ hỗ trợ xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Microsoft Excel & Google Trang tính: Đây là những công cụ cơ bản nhưng vô cùng quan trọng trong phân tích dữ liệu. Excel và Google Trang tính giúp xử lý dữ liệu, tạo bảng tổng hợp (Pivottable), sử dụng các công thức tính toán và vẽ biểu đồ trực quan.

SQL (Structured Query Language): SQL là ngôn ngữ quan trọng để truy vấn, trích xuất và quản lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu lớn. Data Analyst sử dụng SQL để tìm kiếm thông tin, lọc dữ liệu và thực hiện các phân tích phức tạp trên dữ liệu có cấu trúc.

SQL là ngôn ngữ quan trọng để truy vấn, trích xuất và quản lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu lớn

Tableau: Một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, giúp tạo biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) và báo cáo tương tác một cách trực quan, giúp người xem dễ dàng hiểu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

R hoặc Python: Hai ngôn ngữ lập trình này được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu, thống kê và học máy (machine learning). Python và R cung cấp nhiều thư viện hỗ trợ như Pandas, NumPy, Matplotlib (Python) và ggplot2 (R) để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.

SAS (Statistical Analysis System): Là phần mềm chuyên dụng cho thống kê và phân tích dữ liệu, thường được sử dụng trong lĩnh vực tài chính, y tế và nghiên cứu thị trường để xử lý dữ liệu phức tạp.

Microsoft Power BI: Tương tự như Tableau, Power BI là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ do Microsoft phát triển. Nó giúp doanh nghiệp tạo báo cáo động, kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và đưa ra phân tích chuyên sâu.

Việc thành thạo các công cụ trên sẽ giúp Data Analyst làm việc hiệu quả hơn, nâng cao khả năng phân tích và hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.

5. Tại sao nên theo học ngành Data Analyst một cách chuyên nghiệp

Hiện nay, Data Analyst đang trở thành một ngành nghề hấp dẫn, thu hút nhiều bạn trẻ bởi tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực dữ liệu. Đây không chỉ là một công việc thú vị mà còn mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp rộng lớn.

5.1 Nhu cầu tuyển dụng ngành DA ngày càng cao

Với sự bùng nổ của Big Data, ngày càng nhiều doanh nghiệp và tổ chức nhận thấy tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược. Điều này dẫn đến nhu cầu tuyển dụng Chuyên viên phân tích dữ liệu tăng nhanh nhằm giúp các công ty tận dụng tối đa nguồn dữ liệu sẵn có.

Ngày càng nhiều doanh nghiệp và tổ chức nhận thấy tầm quan trọng của việc phân tích dữ liệu

Theo báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), chỉ riêng trong năm 2020, nhu cầu tuyển dụng nhân sự trong ngành Phân tích dữ liệu đã tăng gấp 6 lần so với 5 năm trước đó. Dự báo trong 5 năm tới, con số này sẽ tiếp tục tăng mạnh do lượng dữ liệu do con người tạo ra ngày càng lớn. Điều này mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp và con đường phát triển rộng mở cho những ai theo đuổi lĩnh vực này.

Không chỉ vậy, theo Srikanth Velankanni, nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Fractal Analytics, trong vài năm tới, quy mô thị trường phân tích dữ liệu sẽ chiếm ít nhất một phần ba tổng thị trường CNTT toàn cầu, thay vì chỉ một phần mười như hiện tại.

Từ những số liệu và nhận định trên, có thể thấy ngành Data Analyst không chỉ đang phát triển mạnh mà còn hứa hẹn một tương lai bùng nổ, mở ra nhiều cơ hội việc làm và thăng tiến hấp dẫn cho những ai dấn thân vào lĩnh vực này.

5.2 Cơ hội việc làm cho Data Analyst rộng mở

Nhà sáng lập và chủ tịch tập đoàn thương mại điện tử hàng đầu thế giới Alibaba – Jack Ma, từng khẳng định rằng dữ liệu (Data) chính là trung tâm của kỷ nguyên công nghệ. Điều này cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của ngành dữ liệu cũng như những cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn dành cho Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst).

Hiện nay, nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia có kỹ năng phân tích dữ liệu đang tăng mạnh trên toàn cầu, nhưng số lượng nhân lực đáp ứng được yêu cầu này vẫn còn rất khan hiếm. Theo một nghiên cứu của Viện Toàn cầu McKinsey, vào năm 2018, Hoa Kỳ đã phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt khoảng 190.000 nhà khoa học dữ liệu và 1,5 triệu nhà quản lý, nhà phân tích có khả năng sử dụng Big Data để ra quyết định kinh doanh.

Nhiều vị trí vẫn chưa được lấp đầy do thiếu nhân sự có kỹ năng chuyên môn phù hợp

 Mặc dù Data Analyst đang là một ngành nghề rất “hot”, nhưng nhiều vị trí vẫn chưa được lấp đầy do thiếu nhân sự có kỹ năng chuyên môn phù hợp. Vì vậy, ngày càng nhiều chuyên gia CNTT đang đầu tư thời gian và tài chính để nâng cao trình độ, trang bị các công cụ, kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu nhằm nắm bắt cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này.

5.3 Thu nhập đáng mơ ước trong ngành Data Analyst

Jeanne Harris – Giám đốc điều hành cấp cao tại Accenture Institute for High Performance (AIHP),  từng khẳng định rằng “Dữ liệu sẽ trở nên vô dụng nếu không có người có kỹ năng để phân tích nó”. Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) và lý giải vì sao nhu cầu tuyển dụng trong ngành này ngày càng cao. Khi nhu cầu tăng, mức lương dành cho những chuyên gia có trình độ và kỹ năng phù hợp cũng không ngừng tăng theo.

Không có gì ngạc nhiên khi Data Analyst là một trong những ngành có thu nhập hấp dẫn. Vì công việc chủ yếu xoay quanh các con số và dữ liệu, các chuyên viên phân tích dữ liệu có thể dễ dàng tìm kiếm cơ hội việc làm quốc tế, làm việc từ xa với mức lương đáng mơ ước.

Theo Glassdoor, mức lương trung bình của một Data Analyst tại Mỹ rơi vào khoảng 84.000 USD/năm, đưa ngành này vào danh sách những lĩnh vực có thu nhập cao nhất tại Mỹ.

Tại Việt Nam, dù Data Analyst vẫn còn khá mới, nhưng mức thu nhập trong ngành lại vô cùng hấp dẫn. Theo dữ liệu từ Glints, mức lương của một Data Analyst mới vào nghề dao động khoảng 10 triệu đồng/tháng (~500 USD). Với những chuyên viên có kinh nghiệm, con số này có thể tăng lên 20 – 40 triệu đồng/tháng, thậm chí cao hơn tùy vào trình độ chuyên môn, kinh nghiệm và kỹ năng.

Mức thu nhập trong ngành DA lại vô cùng hấp dẫn

Ngoài ra, nếu bạn đảm nhiệm các dự án đặc biệt hoặc giữ vai trò quản lý, thu nhập có thể còn tăng nhanh hơn. Điều này cho thấy Data Analyst không chỉ là một ngành nghề tiềm năng mà còn mang lại mức thu nhập đáng mơ ước.

Bạn thấy đó, Data Analyst không chỉ đơn thuần là người xử lý và phân tích dữ liệu, mà còn là nhân tố quan trọng giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội, tối ưu hóa chiến lược và đưa ra quyết định chính xác. Với sự phát triển không ngừng của Big Data, nhu cầu tuyển dụng chuyên gia phân tích dữ liệu đang tăng mạnh, mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp đầy hứa hẹn. Nếu bạn đam mê công nghệ và thích làm việc với con số, Data Analyst chính là lộ trình sự nghiệp tuyệt vời để bạn khẳng định tài năng và chinh phục thành công. Hãy bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay để trở thành chuyên gia dữ liệu trong kỷ nguyên số!

6. Tự học Data Analyst hiệu quả từ sách kèm ứng dụng thực tế

Học qua sách luôn là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để tiếp thu kiến thức, đặc biệt với những ai đang muốn tự học Data Analyst. Sách giúp bạn dễ dàng nắm bắt kiến thức một cách có hệ thống, trực quan và dễ hiểu, nhờ vào cách trình bày khoa học, nội dung logic và hình ảnh minh họa sinh động. Không chỉ đọc, bạn còn có thể áp dụng ngay vào thực tế thông qua các ví dụ cụ thể trong từng chương.

Tự học DA qua sách hiệu quả

Nếu bạn còn đang loay hoay ngành Data Analyst là gì hay tự học Data Analyst ở đâu thì AntBook xin giới thiệu tới bạn bộ 2 cuốn sách Data Analyst từ cơ bản đến nâng cao. Đây là bộ sách in màu, có hình ảnh minh họa sinh động, dễ hiểu, dễ học, giúp bạn nhanh chóng làm chủ các kỹ năng phân tích dữ liệu. Nội dung sách không chỉ hướng dẫn từng bước từ cơ bản đến nâng cao, mà còn cung cấp các bài tập thực hành thực tế, giúp bạn ứng dụng ngay vào công việc.

Hơn hết, khi mua sách bạn được tặng kèm khóa học trực tuyến về DA trọn đời miễn phí, học mọi lúc, mọi nơi. Khi gặp vướng mắc trong quá trình học tập, bạn cũng có thể hỏi đáp trực tiếp cùng các chuyên gia trong cộng đồng Data Analyst. Các chuyên gia DA của AntBook sẽ hỗ trợ giải đáp miễn phí 24/7. Còn chần chờ gì mà không nhanh tay sở hữu ngay bộ sách Data Analyst này để bắt đầu hành trình chinh phục dữ liệu cùng AntBook? Đặt mua ngay hôm nay để nhận giá ưu đãi tốt nhất!