, October 02, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Cần chuẩn bị gì để trở thành một Data Analyst?


  •   30 min reads
Cần chuẩn bị gì để trở thành một Data Analyst?

Trong thời đại mà dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng như hiện nay thì nghề Data Analytics được coi là một trong những sự lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn nhất. Đây thậm chí được coi là nghề mơ ước cho những ai có niềm đam mê với các con số.

Data Analyst là một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở thời điểm hiện tại. Không khó để nhận thấy vai trò quan trọng của dữ liệu trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe.

Vì thế trong bài viết này, 200Lab đã tổng hợp lại những bài viết về các kỹ năng chính mà một Data Analyst cần có, chúng ta sẽ bắt đầu từ các bài định nghĩa đến các bài tìm hiểu chuyên sâu nhé.

Trong đó, sẽ có 4 kỹ năng chính cần tìm hiểu là kỹ năng lập trình (SQL, Python), kỹ năng thiết kế báo cáo (Data Visualization) và kỹ năng phân tích (Data Analysis). Bên cạnh đó bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về  Power BI và các kỹ năng mềm khác nữa nhé!

Trước khi bắt đầu thì chúng ta sẽ đi qua một số khái niệm cơ bản.

I. Data Analytics là gì?

Data Analytics là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổimô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau.

II. Data Analyst là gì?

Đúng như tên gọi của nó, Data Analyst hay chuyên viên phân tích dữ liệu là công việc tập trung vào việc thu thập, khai thác xử lý bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Mục đích của một báo cáo phân tích dữ liệu là để giúp lãnh đạo nắm được tình hình thực tế và để tham mưu đưa ra quyết định đúng đắn

Bạn có thể tìm hiểu thêm về Data analyst tại đây: Data analyst là gì?

III. Cần chuẩn bị gì để trở thành một Data analyst?

Dưới đây là lộ trình từng bước một giúp bạn trở thành một Data analyst.

Lên kế hoạch học tập

Nếu bạn mới đặt chân đến vùng đất của data analysis, chắc hẳn bạn mong muốn có thể bắt đầu bằng cách học dần những kiến thức căn bản.

Tìm hiểu tổng quan về data analytics có thể giúp bạn biết được liệu đây có phải là ngành nghề phù hợp với bản thân hay không và trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết cho nghề này.

Trước kia phần lớn các vị trí đầu vào của data analyst đều yêu cầu bằng cấp cao. Tuy nhiên điều đó dần dần thay đổi theo thời gian.

Và bạn có thể phát triển các kiến thức cơ bản và nâng cấp sơ yếu lý lịch của bản thân nhờ những bằng cấp liên quan đến toán thống kê, khoa học máy tính và học những kiến thức cần thiết thông qua những chương trình ngắn hạn như các chương trình đào tạo chứng chỉ nghề nghiệp hoặc các khóa tự học.

Kỹ năng chuyên môn

Công việc trong data analysis thông thường sẽ yêu cầu bạn có những kỹ năng chuyên môn cụ thể. Cho dù bạn từng học qua các chương trình đào tạo hay chứng chỉ chuyên môn thì đó là những kỹ năng vô cùng cần thiết để được các nhà tuyển dụng săn đón.

Và dưới đây là một số kỹ năng bạn có thể cân nhắc trao dồi:

1.Kỹ năng thống kê

Kỹ năng thống kê được hiểu là quá trình thu thập, phân tích, khám phá những xu hướng, quy luật vận động, các mối quan hệ của những đối tượng nghiên cứu, .v.v.

Trực quan hóa dữ liệu, trình bày các kết quả phân tích sao cho người dùng, người đọc, người xem dễ dàng hiểu được cũng là một phần quan trọng của thống kê.

2.Kỹ năng lập trình

R hoặc Python

R là ngôn ngữ lập trình do một nhóm các nhà thống kê phát hành vào năm 1994 và từ đó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà khoa học, đặc biệt là các nhà thống kê và nhà phân tích dữ liệu trên thế giới.

R đặc biệt phù hợp cho thống kê, nó có rất nhiều chức năng tích hợpthư viện bên thứ ba cho phép chúng ta làm được mọi bước của một quy trình khoa học dữ liệu.

Python là ngôn ngữ lập trình đa năng được phát hành vào năm 1991. Nó nhấn mạnh vào khả năng đọc mã và thường được sử dụng rộng rãi hơn, từ những nhà khoa học dữ liệu đến kỹ sư phần mềm. Giống như R, Python có một kho thư viện lớn của bên thứ ba cung cấp đầy đủ chức năng cho khoa học dữ liệu.

R là một ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ, linh hoạt với cộng đồng người dùng hoạt động sôi động và ngân hàng tài nguyên đa dạng. Còn Pythonngôn ngữ hướng đối tượng được sử dụng rộng rãi, dễ họcdễ gỡ lỗi.

Vậy lý do nào khiến Python trở nên phổ biến như vậy? Lập trình Python để làm gì? Bạn hãy theo dõi bài viết dưới đây để tìm ra câu trả lời nhé!

Python là gì? Tại sao nên sử dụng ngôn ngữ lập trình Python
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng phổ biến có thể sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Python là gì? Tại sao nên sử dụng ngôn ngữ lập trình Python

Bên cạnh đó bạn cũng có thể tham khảo thêm các bài viết liên quan đến Python bên dưới nhé!

Lộ trình học Python cho người mới

Trong bài viết này, 200Lab sẽ đưa ra những định hướng nghề nghiệp dành cho những bạn mới chưa biết nên chọn công việc nào trong Python.

Lộ trình học Python cho người mới
200Lab sẽ đưa ra những định hướng nghề nghiệp dành cho những bạn mới chưa biết nên chọn công việc nào trong Python.
Lộ trình học python cho người mới
Python Cheat Sheet dành cho người mới

Trong bài viết này, Python Cheat Sheet có thể đóng vai trò là tài liệu tham khảo nhanh cho những bạn mới bắt đầu hành trình sự nghiệp về Python hoặc nó có thể đóng vai trò như một hướng dẫn giúp bạn tìm hiểu và sử dụng Python một cách dễ dàng hơn.

Python Cheat Sheet dành cho người mới Phần 1
Python Cheat Sheet có thể đóng vai trò như một người hướng dẫn giúp bạn tìm hiểu và sử dụng Python một cách dễ dàng hơn.
Python Cheat Sheet dành cho người mới Phần 1
Python Cheat Sheet dành cho người mới Phần 2
Python Cheat Sheet có thể đóng vai trò như một người hướng dẫn giúp bạn tìm hiểu và sử dụng Python một cách dễ dàng hơn.
Python Cheat Sheet dành cho người mới Phần 2
Python Cheat Sheet dành cho người mới Phần 3
Python Cheat Sheet có thể đóng vai trò như một người hướng dẫn giúp bạn tìm hiểu và sử dụng Python một cách dễ dàng hơn.
Python Cheat Sheet dành cho người mới Phần 3 
Sự khác nhau giữa ngôn ngữ lập trình Python và C++

PythonC ++ là hai ngôn ngữ có các tính năng, cú pháp và đối tượng sử dụng khác nhau.

Nếu bạn thắc mắc chưa biết hai ngôn ngữ này khác nhau ở những điểm gì và khác nhau ra sao, thì trong bài viết dưới đây, 200Lab sẽ cùng các bạn thảo luận về một số tính năng của PythonC++ cũng như một số điểm khác biệt giữa chúng.

Sự khác nhau giữa ngôn ngữ lập trình Python và C++
C++ và Python là hai ngôn ngữ có các tính năng và ứng dụng đa dạng. Python có cú pháp đơn giản , mã code dễ và phù hợp với người mới bắt đầu hơn.
Sự khác nhau giữa ngôn ngữ lập trình Python và C++
Jupyter Notebook là gì? Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Jupyter Notebook

Nếu bạn đã quen với ngôn ngữ lập trình Python, vậy thì chắc chắn bạn sẽ gặp công cụ Jupyter Notebook.

Vậy thì Jupyter Notebook là gì mà không thể thiếu trong ngôn ngữ lập trình Python. Làm sao để sử dụng và cài đặt Jupyter Notebook? Lợi ích mà nó đem lại là gì? Bạn hãy theo dõi bài viết dưới đây của 200Lab để kiếm câu trả lời nhé.

Jupyter Notebook là gì? Hướng dẫn cài đặt và sử dụng
Jupyter Notebook là một nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở, bạn có thể sử dụng để tạo, chia sẻ các tài liệu có chứa code trực tiếp.
Jupyter Notebook là gì? Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Jupyter Notebook
Google Colab là gì? Hướng dẫn sử dụng Google Colab

Google Colab là một dạng Jupyter Notebook tùy biến cho phép thực thi Python trên nền tảng đám mây, được cung cấp bởi Google.

Khi nhắc đến AI – DeepLearning thì ai cũng nghĩ đến những hệ thống máy tính siêu khủng với khả năng xử lý hàng trăm nghìn phép tính mỗi giây.

Bên cạnh đó cũng có hệ thống Google Colab giúp bạn giải quyết các vấn đề đó, vậy Google Colab là gì? Để sử dụng Google Colab thì nên bắt đầu từ đâu? Bạn hãy theo dõi bài viết bên dưới để có được câu trả lời bạn nhé!

Google Colab là gì? Hướng dẫn sử dụng Google Colab
Colaboratory hay còn gọi là Google Colab, là một sản phẩm từ Google Research, nó cho phép thực thi Python trên nền tảng đám mây.
Google Colab là gì? Hướng dẫn sử dụng Google Colab
SQL

Đó là viết tắt của Structured Query Language là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Nó là một ngôn ngữ, là tập hợp các lệnh để tương tác với cơ sở dữ liệu. Dùng để lưu trữ, thao tác và truy xuất dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational database).

Trong thực tế, SQL là ngôn ngữ chuẩn được sử dụng hầu hết cho hệ cơ sở dữ liệu quan hệ. Tất cả các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDMS) như MySQL, MS Access, Oracle, Postgres và SQL Server… đều sử dụng SQL làm ngôn ngữ cơ sở dữ liệu chuẩn.

Hầu như các công ty lớn nào cũng cần xây dựng một hệ thống để lưu trữ cơ sở dữ liệu. Mọi thứ trong cơ sở dữ liệu này sẽ được diễn tả ra thành nhiều bảng, có mối quan hệ với nhau. Để truy vấn và lấy dữ liệu từ các bảng này nhằm tổng hợp thành thông tin nào đó, người ta dùng đến SQL thông qua các câu lệnh truy vấn.

Vậy SQL là gì? Các câu lệnh trong SQL là gì? Các ưu, nhược điểm và ứng dụng của chúng? SQL là gì mà được ứng dụng phổ biến ở mọi lĩnh vực? SQL là gì mà lại quan trọng đối với các lập trình viên?

SQL là gì? Ưu điểm, nhược điểm và các câu lệnh trong SQL
SQL là ngôn ngữ máy tính cơ sở dữ liệu được thiết kế để truy xuất và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
SQL là gì? Ưu điểm, nhược điểm và các câu lệnh trong SQL

Bên cạnh đó bạn cũng có thể tham khảo thêm các bài viết liên quan đến SQL bên dưới nhé!

SQL Cheat Sheet dành cho người mới

Dưới đây là SQL Cheat Sheet chứa các lệnh hữu ích nhất. Các Cheat Sheet này sẽ giúp bạn tham chiếu các lệnh với các cú pháp một cách nhanh chóng nhất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ chỉ tập trung vào các lệnh DDL và DML vì TCL và DCL sử dụng khá đơn giản.

SQL Cheat Sheet dành cho người mới
Dưới đây là SQL Cheat Sheet chứa các lệnh hữu ích nhất. Các Cheat Sheet này giúp bạn tham chiếu các lệnh với các cú pháp một cách nhanh nhất.
SQL Cheat Sheet dành cho người mới

Bên cạnh đó, bạn cũng có thể tìm hiểu sơ lược về SQL Server là gì nữa nhé!

SQL Server là gì?

Theo như bạn biết thì ngày nay các trang web sẽ lưu trữ một lượng thông tin khủng lồ, những thông tin này phần lớn sẽ được lưu trữ dưới dạng là dữ liệu. Nếu có một công cụ giúp quản lý phần lớn dữ liệu khủng lồ này, không phải sẽ làm mọi việc trở nên nhẹ nhàng hơn sao.

Đó là lý do bạn nên biết đến SQL Server, là một trong những hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu được sử dụng rộng rãi trên thế giới. Vậy SQL Server là gì? Làm sao để cài đặt và sử dụng SQL Server? Theo dõi bài viết dưới đây của 200Lab để có câu trả lời bạn nhé!

SQL Server là gì? Hướng dẫn cài đặt SQL Server 2019
SQL Server là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc RDBMS, được Microsoft phát triển và bán trên thị trường.
SQL Server là gì? Hướng dẫn cài đặt SQL Server 2019

2.Kỹ năng thiết kế báo cáo  

Data visualization

Data visualization – Trực quan hóa dữ liệu là thể hiện dữ liệu thành các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ hay sử dụng các phương pháp, công cụ khác nhau để trực quan hóa và minh họa dữ liệu được tốt nhất.

Mục đích là biến các nguồn dữ liệu thành những thông tin được thể hiện một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu, để truyền đạt rõ ràng những hiểu biết đầy đủ (insights) từ dữ liệu đến người xem, người đọc.

Các kỹ thuật trực quan dữ liệu đúng cách sẽ giúp bạn có thêm nhiều insight hơn cả về các hoạt động trong công ty của bạn cũng như của các khách hàng. Trong khi những phương pháp truyền thống không hoạt động hiệu quả với số lượng dữ liệu lớn.

Bởi vì, sẽ rất khó khăn để tìm một dữ liệu nào đó giữa các bảng tính khổng lồ của các dữ liệu của doanh nghiệp. Điều này sẽ rất khó khăn, tốn thời gian và phải thực hiện nhiều lần.

Với việc trực quan hóa các dữ liệu lớn của công ty, các nhà quản lý, các nhà điều hành có thể tốn ít thời gian hơn vào việc phân tích báo cáo, và có thêm thời gian để phát triển các chiến lược dựa vào các thông tin đó.

Bạn có thể xem qua các định nghĩa và các bài viết liên quan đến Data Visualization bên dưới nhé!

Data Visualization là gì?

Simon Samuel, Trưởng bộ phận Customer Value Modeling của một ngân hàng lớn ở Anh đã nói:

Data Visualization sẽ thay đổi cách các nhà phân tích làm việc với dữ liệu. Data visualization sẽ thúc đẩy các nhà phân tích khám phá dữ liệu một cách sáng tạo, nhìn dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Vì thế, họ có thể phản hồi lại các vấn đề một cách nhanh chóng thông qua các dữ liệu đó.

Vậy Data visualization là gì mà có thể cải thiện khả năng phân tích và giúp các nhà phân tích có thể ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Bạn hãy cùng 200Lab tìm hiểu tất tần tật mọi thứ về Data visualization trong bài viết này.

Bạn hãy theo dõi hết bài viết này để thấy các ví dụ minh họa đa dạng và đẹp mắt về Data Visualization nha!

Data Visualization là gì? Ví dụ minh họa Data Visualization
Data Visualization hay còn gọi trực quan hóa dữ liệu là việc biểu diễn thông tin và dữ liệu dưới dạng chart, plots, infographics,...
Data Visualization là gì? Ví dụ minh họa Data Visualization
Data Visualization Cheat Sheet dành cho người mới

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Data Visualization Cheat Sheet phổ biến nhất. Data Visualization là một trong những kỹ năng về dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay.

Trong Data Visualization Cheat Sheet này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách sử dụng và ứng dụng chúng vào các trường hợp.

Data Visualization Cheat Sheet dành cho người mới
Data Visualization là một trong những kỹ năng về dữ liệu được sử dụng rộng rãi với các Data Visualization Cheat Sheet phổ biến nhất.
Data Visualization Cheat Sheet dành cho người mới
10 thuật ngữ chính trong Data Visualization bạn cần biết

Data Visualization có thể khó với bạn, đặc biệt là đối với các thuật ngữ chuyên ngành. Vì thế, 200Lab đã tổng kết lại 10 thuật ngữ chính yếu nhất trong Data Visualization mà bạn cần biết.

Những thuật ngữ đó là gì, bạn hãy cùng theo dõi tiếp bài viết để biết nhé!

10 thuật ngữ chính trong Data Visualization bạn cần biết
Data Visualization có thể khó với bạn đặc biệt là các thuật ngữ chuyên ngành. Bài viết này tổng kết lại 10 thuật ngữ chính mà bạn cần biết.
10 thuật ngữ chính trong Data Visualization bạn cần biết
Top 7 charts sử dụng nhiều nhất trong Data Visualization

Bạn có thể dễ dàng tìm thấy các loại chart khác nhau trên mạng, nhưng chỉ có 7 loại chart dưới đây được sử dụng phổ biến và rộng rãi nhất vì tính dễ xây dựng và khả năng diễn giải tốt hơn.

Khi nào bạn nên và khi nào bạn không nên sử dụng chúng? Tips lựa chọn chúng là gì? Bạn hãy cùng 200Lab tìm hiểu nhé!

Top 7 charts sử dụng nhiều nhất trong Data Visualization
7 loại charts dưới đây được sử dụng phổ biến và rộng rãi nhất vì dễ xây dựng và khả năng diễn giải tốt hơn.
Top 7 charts sử dụng nhiều nhất trong Data Visualization
Các tips giúp bạn trực quan hóa dữ liệu hiệu quả

Để tạo ra một trực quan hóa dữ liệu hiệu quả thì trước hết bạn cần phải hiểu dữ liệu và đối tượng mà bạn muốn trực quan.

Dưới đây là những bí kíp mà bạn cần ghi nhớ để có thể tạo ra một trực quan hóa dữ liệu giúp người xem có thể hiểu ngay lập tức.

Các tips giúp bạn trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
Dưới đây là những bí kíp mà bạn cần ghi nhớ để có thể tạo ra một trực quan hóa dữ liệu giúp người xem có thể hiểu ngay lập tức.
Các tips giúp bạn trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Data Visualization với vô vàn các loại chart, graphs, diagram, map,... Bạn chỉ mới nghe qua tên vẫn chưa hình dung ra được chúng là gì, có chức năng và hình dạng ra sao.

Vậy thì bạn đã đến đúng nơi rồi đấy, tại bài viết này của 200Lab bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ được phân loại theo thứ tự bảng chữ cái. Nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân.

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân.
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Google Data Studio là gì? Hướng dẫn sử dụng Google Data Studio dành cho người mới

Bạn có nhiều số liệu khô khan, bảng tính và các báo cáo phức tạp cần phải báo cáo theo tuần, tháng, quý cho quản lý của bạn. Lúc này, bạn sẽ cảm thấy áp lực khi không biết nên báo cáo, trình bày ra sao cho các nhà quản lý dễ hiểu. Vậy giải pháp lúc này của bạn là gì?

Bạn sẽ trình bày trên Excel? Việc trình bày báo cáo trên Excel tuy mang lại khả năng tùy chỉnh cao nhưng nó sẽ tốn khá nhiều thời gian của bạn. Đừng lo vì ngoài Excel còn có một công cụ khác giúp bạn tạo dashboard report một cách nhanh chóng, thao tác dễ dàng và điều quan trọng là tiết kiệm thời gian.

Và công cụ đó chính là Google Data Studio, thông qua trực quan hóa dữ liệu (data visualization), Google Data Studio tập hợp các số liệu và cho ra các chỉ số hỗ trợ quyết định, nhằm đưa ra chiến lược giúp các công ty có ít rủi ro hơn và đạt được mục tiêu tốt hơn.

Đến lúc này bạn sẽ thắc mắc không biết Google Data Studio là gì? Sử dụng chúng như thế nào? Lợi ích của chúng ra sao? Bạn hãy theo dõi tiếp bài viết để giải đáp được những thắc mắc bạn nhé!

Google Data Studio là gì? Hướng dẫn sử dụng Data Studio
Google Data Studio (GDS) hay còn gọi là Data Studio là một công cụ báo cáo và trực quan hóa dữ liệu (data visualization).
Google Data Studio là gì? Hướng dẫn sử dụng Google Data Studio cho người mới

Bên cạnh đó bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về Power BI, một tool bạn không nên bỏ qua nếu muốn trở thành Data Analyst đấy

Power BI là gì? Những điều cần biết về Power BI

Theo thống kê thì vào năm 2021, datasphere toàn cầu chứa khoảng 80 zettabyte dữ liệu. Dự đoán đến năm 2025 con số này sẽ tăng lên gấp đôi, đây được xem là một con số khá ấn tượng nhưng cũng khá đáng sợ. Dữ liệu thô sẽ trở nên vô dụng nếu bạn không biết cách sử dụng.

Power BI sẽ giúp bạn sắp xếp và tổng hợp dữ liệu thô này. Vậy Power BI là gì? Ai là người cần sử dụng chúng? Vì sao cần sử dụng chúng? Làm sao để download được Power BI? Hãy theo dõi bài viết này của 200Lab để tìm ra được câu trả lời bạn nhé!

Power BI là gì? Những điều cần biết về Power BI
Power BI là một sản phẩm văn phòng thuộc nhóm kinh doanh thông minh (Business Intelligence) do Microsoft cung cấp
Power BI là gì? Những điều cần biết về Power BI
Power BI Cheat Sheet dành cho người mới

Trong Power BI Cheat Sheet này, bạn sẽ được hướng dẫn tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của mình thông qua Power BI, làm việc với Power Query, sử dụng DAX và còn nhiều hơn thế nữa.

Power BI Cheat Sheet dành cho người mới
Trong Power BI Cheat Sheet này, bạn sẽ được hướng dẫn tạo hình ảnh trực quan đầu tiên của mình, làm việc với Power Query, sử dụng DAX,...
Power BI Cheat Sheet dành cho người mới
Power BI vs Tableau: Bạn nên chọn công cụ phân tích nào?

Power BITableau là hai công nghệ Business Intelligence (BI) quan trọng để thu thập, tích hợp, phân tích và trình bày thông tin.

Thông thường, những người mới bắt đầu tìm hiểu học hay thậm chí là các nhà nghiên cứu cũng thường rơi vào tình thế khó xử khi không biết nên sử dụng công cụ nào để áp dụng vào công việc của mình.

Vì thế 200Lab đã có bài viết này nhằm chia sẻ và giúp các bạn thấy được sự khác biệt giữa Power BITableau. Không dài dòng nữa, chúng ta cùng bắt đầu thôi!

Power BI vs Tableau: Bạn nên chọn công cụ phân tích nào?
Power BI và Tableau là hai công nghệ Business Intelligence (BI) quan trọng để thu thập, tích hợp, phân tích và trình bày thông tin.
Power BI vs Tableau: bạn nên chọn công cụ phân tích nào?
Power BI Desktop là gì? Hướng dẫn download Power BI Desktop

Sau khi đã tìm hiểu về Power BI là gì rồi, thì trong bài viết này, 200Lab muốn chia sẻ đến bạn các kiến thức về Power BI Desktop. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu kỹ hơn về Power BI Desktop là gì? Cách download và sử dụng Power BI Desktop ra sao. Không dài dòng nữa, chúng ta cùng bắt đầu thôi nào!

Power BI Desktop là gì? Hướng dẫn download Power BI Desktop
Power BI Desktop là công cụ tạo báo cáo và phân tích dữ liệu miễn phí mà bạn có thể cài đặt trên máy tính Windows.
Power BI Desktop là gì? Hướng dẫn download Power BI Desktop
Data cleaning và data preparation

Data cleaning hay làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn bị dữ liệu trước khi phân tích thông qua xử lý hay loại bỏ những dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không phù hợp về định dạng, bị trùng lấp, không có giá trị, không đủ thông tin, không liên quan… những dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích sau cùng.

Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation) là quá trình làm sạch chuyển đổi dữ liệu thô trước khi xử lý và phân tích. Quá trình chuẩn bị dữ liệu thường bao gồm việc chuẩn hóa các định dạng dữ liệu, kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau để gia tăng độ phong phú của dữ liệu nguồn và loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers).

Xem qua các công việc mà bạn muốn ứng tuyển và tập trung học tập các ngôn ngữ lập trình cụ thể hoặc các công cụ được liệt kê chính là yêu cầu cần thiết.

Ngoài những kỹ năng này, người tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng khác như kỹ năng giao tiếp—bạn có thể được yêu cầu trình bày những ý kiến của mình cho những người không biết nhiều về kỹ thuật—khả năng giải quyết vấn đềkiến thức trong ngành bạn muốn làm việc.

Thực hành các dự án với dữ liệu thực.

Phương pháp tốt nhất để tìm ra giá trị của dữ liệu là làm việc trong các dự án thực tế. Tìm kiếm các chương trình hoặc các khóa học có các dự án sử dụng tập dữ liệu thực. Bạn cũng có thể tìm thấy những bộ dữ liệu công khai miễn phí để thiết kế các dự án của riêng mình.

Phát triển portfolio của bạn

Khi bạn làm việc với dữ liệu trên internet hay hoàn thành nhiệm vụ trên lớp, hãy lưu lại những công việc giỏi nhất của bạn vào portfolio. Một portfolio thể hiện những kỹ năng của bạn đối với nhà tuyển dụng.

Một portfolio mạnh có thể giúp bạn đạt được công việc mình mong muốn. Khi bạn lựa những công việc để ghi vào portfolio, hãy chọn những dự án chứng tỏ năng lực của bản thân.

  • Scrape dữ liệu từ những nguồn khác nhau
  • Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thô
  • Trực quan hóa dữ liệu qua các dạng đồ họa như là đồ thị, biểu đồ, bản đồ…
  • Rút ra những insight hữu ích từ dữ liệu

Nếu bạn đã từng làm việc trong bất kỳ dự án nào trong suốt quá trình học tập, hãy cân nhắc một trong số chúng. Điều này giúp bạn thể hiện khả năng làm việc nhóm của bản thân.

Nếu bạn không chắc nên ghi gì vào portfolio của mình (hay bạn cần nguồn cảm hứng để có ý tưởng), dành thời gian để xem qua những ý được ghi trong portfolio của người khác.

Thực hành trình bày những phát hiện của bạn

Đừng chỉ tập trung vào mỗi khía cạnh chuyên môn của data analysis mà bỏ qua kỹ năng giao tiếp. Một yếu tố quan trọng trong công việc của data analyst là trình bày những gì bạn tìm thấy cho những người ra quyết định và những cổ đông khác trong công ty.

Khi bạn có thể kể chuyện qua dữ liệu, bạn có thể giúp tổ chức của mình đưa ra quyết định.

Khi hoàn thành dự án cho portfolio, hãy thử trình bày những gì bạn phát hiện. Suy nghĩ về thông điệp bạn muốn truyền tải và hình ảnh hỗ trợ cho thông điệp đó

Thực hành nói chậm rãi và giao tiếp bằng mắt. Thực hành đứng trước gương hoặc trước bạn của mình. Hãy quay lại buổi trình bày đó. Điều này giúp bạn có thể xem lại và biết được những gì bản thân cần cải thiện.

Ứng tuyển làm thực tập sinh hoặc tham gia một công việc entry-level

Sau khi có kinh nghiệm làm việc với data và biết cách trình bày, bạn nên đánh bóng sơ yếu lý lịch của bản thân bằng những công việc entry-level. Đừng ngại ứng tuyển vào những vị trí bạn cảm thấy khả năng của mình không đáp ứng được 100% yêu cầu.

Nếu bạn còn học đại học, hỏi thăm trong trường về những cơ hội thực tập. Với kỳ thực tập, bạn có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế cho hồ sơ xin việc của mình và có cơ hội áp dụng những gì bạn học vào công việc.

Xem xét chứng nhận hoặc bằng cấp cao.

Nếu một data analyst muốn thắng tiến trong công việc, bạn có thể cân nhắc việc kiếm những chứng nhận hoặc bằng cấp cao. Các chứng chỉ, như Certified Analytics Professional hoặc Cloudera Certified Associate Data Analyst, có thể giúp bạn đủ điều kiện cho các vị trí cao hơn với mức lương cao hơn.

Nếu bạn đang cân nhắc thăng tiến với vai trò là data scientist, bạn có thể cần phải lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Bằng cấp cao không phải là điều bắt buộc, nhưng nó sẽ mở ra cho bạn nhiều cơ hội hơn.

Bạn có thể tham khảo thêm về bài viết này, để nắm được những chứng chỉ cần thiết hàng đầu nhé!

6 chứng chỉ hàng đầu dành cho Data Analytics trong năm 2022
Bạn hãy tham khảo các khóa học chứng chỉ hàng đầu dành cho Data Analytics dưới đây và lấy được chứng chỉ phù hợp với mục tiêu mà bạn nhé.
Top 6 chứng chỉ dành cho Data Analytics trong năm 2022

Lời kết

Bài viết này cung cấp những kiến thức cơ bản, giúp bạn hiểu được bản thân cần làm gì để trở thành một data analyst.

Bạn chỉ cần thành thạo các kỹ năng trên là bạn có thể trở thành một Data Analyst rồi đấy, vì những kỹ năng này không quá khó để học. Chỉ cần bạn đủ sự kiên trì và thực sự yêu thích ngành nghề này, thì bạn hoàn toàn có thể thành công nhé.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!

Nguồn: tổng hợp

Bài viết liên quan

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data

Master data là tập hợp các định danh thống nhất và các thuộc tính mở rộng. Nó mô tả các thực thể cốt lõi của doanh nghiệp bao gồm khách hàng,.......

Master data là gì? Sự khác nhau giữa Master data và Transaction data
Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization

Bạn có thể tìm thấy danh sách các loại biểu đồ, nó sẽ hoạt động như một hướng dẫn đầy hữu ích giúp bạn lựa chọn được biểu đồ phù hợp với nhu cầu của bản thân....

Danh mục các loại biểu đồ trong Data Visualization
Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak

Bộ công cụ Analysis ToolPak trên Excel sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các bước phân tích dữ liệu tài chính, thống kê ....

Data Analysis with Excel: Analysis ToolPak
Data Analysis with Excel: Solver

Excel có một công cụ được gọi là solver cung cấp các lệnh và các tính năng tùy chỉnh để giải quyết các vấn đề quyết định....

Data Analysis with Excel: Solver
Data Analysis with Excel: What-If Analysis

What-If Analysis trong Excel cho phép bạn thử các giá trị (scenarios) khác nhau cho các công thức....

Data Analysis with Excel: What-If Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.