Data analyst là gì? Mô tả công việc, kỹ năng và nhiều hơn thế nữa

1. Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) làm gì?

• Làm Sạch và Chuẩn Bị Dữ Liệu: Loại bỏ dữ liệu không liên quan, xử lý giá trị còn thiếu, và đảm bảo tập dữ liệu chính xác, sẵn sàng cho việc phân tích.
•  Khám Phá và Phân Tích Dữ Liệu: Sử dụng các công cụ và phương pháp thống kê để tìm kiếm mẫu hình, mối quan hệ và xu hướng.
• Trực Quan Hóa Dữ Liệu: Tạo ra các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển để trình bày kết quả một cách dễ hiểu.
• Báo Cáo: Chuẩn bị các báo cáo và bài thuyết trình để truyền tải kết quả đến các bên liên quan, hỗ trợ quá trình ra quyết định.
• Hợp Tác: Làm việc với các bộ phận khác để đáp ứng nhu cầu về dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên phân tích.

1.4 Vai trò và trách nhiệm của Nhà phân tích dữ liệu

• Đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu: Dữ liệu cần được đảm bảo chính xác, nhất quán và đáng tin cậy trong suốt vòng đời của nó, vì đây là yếu tố quan trọng để đưa ra những quyết định hợp lý và đáng tin. Quá trình làm sạch dữ liệu và kiểm tra kỹ các báo cáo, cùng với kết quả do máy tính tạo ra, giúp phát hiện và khắc phục các lỗi mã hóa một cách hiệu quả.
• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm: Cơ sở dữ liệu, API và nguồn của bên thứ ba, ngoài ra cũng phải đảm bảo duy trì cơ sở dữ liệu và hệ thống dữ liệu.
• Phát triển và hỗ trợ quy trình báo cáo: Thiết lập và duy trì quy trình để tạo ra các báo cáo chính xác, kịp thời, giúp các bên liên quan dễ dàng hiểu và sử dụng thông tin quan trọng từ dữ liệu. Tìm kiếm các cơ hội để cải thiện quy trình hiện tại. Phối hợp với các quản lý từ các phòng ban khác để xác định nhu cầu dữ liệu, đảm bảo các dự án phân tích phù hợp với quy trình kinh doanh cụ thể của từng bộ phận.
• Phát triển các quy trình tự động để thu thập dữ liệu: Thiết kế các tập lệnh và công cụ để tự động trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ các trang web hoặc các nguồn kỹ thuật số khác, nâng cao hiệu quả và tính khả dụng.
• Giải thích dữ liệu: Phát hiện, kiểm tra và giải mã các xu hướng hoặc mẫu trong bộ dữ liệu phức tạp. Sử dụng các kỹ thuật thống kê để xem xét kỹ lưỡng dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết về kinh doanh có thể hành động. Các phân tích của bạn sẽ giúp trích xuất thông tin chi tiết và xu hướng có ý nghĩa, sau đó có thể cung cấp thông tin cho các quyết định và chiến lược kinh doanh. Phát triển bảng điều khiển dữ liệu, biểu đồ và hỗ trợ trực quan để hỗ trợ việc ra quyết định giữa các phòng ban.
• Thực hiện các phân tích phức tạp: Tiến hành phân tích dữ liệu chuyên sâu bằng cách sử dụng các phương pháp và công cụ thống kê tiên tiến để khám phá các mẫu, mối tương quan và thông tin chi tiết.
• Duy trì cơ sở dữ liệu: Nhà phân tích dữ liệu có trách nhiệm quản lý và cập nhật cơ sở dữ liệu để đảm bảo chúng an toàn, có thể truy cập và hoạt động bình thường. Vai trò của DA rất quan trọng trong việc hỗ trợ nhu cầu lưu trữ và truy xuất dữ liệu liên tục.
• Hợp tác: Phối hợp với ban quản lý để điều chỉnh các ưu tiên kinh doanh và thông tin. Phối hợp với đội ngũ quản lý để xác định và xếp hạng nhu cầu của các đơn vị kinh doanh khác nhau. Hiểu được những trách nhiệm này đòi hỏi phải học tập có cấu trúc. 

2. Kỹ năng và công cụ cần thiết cho phân tích dữ liệu

• Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Khả năng làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là điều cơ bản. Điều này liên quan đến việc xử lý dữ liệu bị thiếu, loại bỏ các ngoại lệ và đảm bảo tập dữ liệu có thể sử dụng được để phân tích.
• Phân tích và khai phá dữ liệu: Các nhà phân tích dữ liệu phải sử dụng các phương pháp và kỹ thuật thống kê để khám phá và phân tích dữ liệu, xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong bộ dữ liệu.
• Lập trình: Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc SQL là điều cần thiết để thao tác dữ liệu, tự động hóa các tác vụ và thực hiện các phân tích phức tạp.
• Tạo các Dashboards và báo cáo: Khả năng tạo bảng điều khiển tương tác và báo cáo chi tiết rất quan trọng để trình bày thông tin chi tiết về dữ liệu một cách rõ ràng và dễ tiếp cận cho các bên liên quan.
• Trực quan hóa dữ liệu: Thành thạo các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như Tableau hoặc Power BI, giúp trình bày các phát hiện dữ liệu một cách trực quan để nâng cao hiểu biết và ra quyết định.
•  Machine Learning: Hiểu các khái niệm và thuật toán cơ bản của máy học cho phép các nhà phân tích dữ liệu áp dụng các mô hình dự đoán và nâng cao phân tích của họ với thông tin chi tiết dự đoán.

3. Nhu cầu tìm kiếm nhà phân tích dữ liệu

4. Con đường sự nghiệp và cơ hội phát triển của nhà phân tích dữ liệu

• Học từ cơ bản: Bắt đầu bằng cách nắm bắt các khái niệm cơ bản. Đi sâu vào phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu và làm sạch dữ liệu. Ở bước này thì bạn có thể tham các khóa học trực tuyến đây có thể là một cách tuyệt vời để có được kiến thức thực tế về lĩnh vực này.
• Bắt đầu với việc sử dụng Excel, sau đó đến SQL để truy vấn dữ liệu và ngôn ngữ Python hoặc R hoặc là các công cụ phân tích phức tạp khác. Các công cụ trực quan hóa như: Tableau và PowerBI cũng rất đáng để sử dụng.
• Làm việc với dự án cá nhân: Sử dụng dataset để tập luyện phân tích dữ liệu. Bạn có thể khai phá bất kỳ điều gì từ dữ liệu thời tiết cho tới thống kê trong lĩnh vực thể thao. Điều này sẽ giúp bạn xây dựng portfolio và thể hiện kỹ năng.
• Chứng chỉ: Tham gia các khóa học có liên quan cung cấp chứng chỉ, những thông tin này có thể nâng cao CV của bạn và mang lại cho bạn lợi thế khi nộp đơn xin việc.
• Xây dựng Portfolio: Ghi lại các dự án của bạn, thể hiện bạn đã thực hiện và sử dụng công cụ đó như thế nào. Lưu trữ portfolio trên nền tảng GitHub hoặc trang web cá nhân nhằm tiếp cận các nhà tuyển dụng tài năng.
• Phát triển kỹ năng mềm: Điều này là quan trọng khi không chỉ tập trung vào các kỹ năng công nghệ mà bên cạnh đó còn cần quan tâm vào các kỹ năng mềm khác như: kỹ năng giải quyết vấn đề, kỹ năng tư duy phân tích và giao tiếp. Các kỹ năng này giúp bạn giải thích những phát hiện của mình cho những người có thể không quen thuộc với khía cạnh kỹ thuật.
• Kết nối với chuyên gia: tham gia vào các nhóm online, webinars và các cuộc gặp mặt. Các kết nối, mối quan hệ này sẽ là cơ hội và sẽ cho bạn lời khuyên sáng suốt.
• Ứng tuyển ở những vị trí Entry-Level: tìm kiếm cơ hội thực tập hoặc các vị trí Junior nhằm mang lại kinh nghiệm thực tế. Các vị trí này giúp bạn có được các kinh nghiệm và xây dựng kết nối trong ngành.
• Tiếp tục học hỏi: Liên tục cập nhật các kiến thức công nghệ, xu hướng mới, và kỹ năng dùng trong phân tích dữ liệu. Bạn sẽ có cơ hội thăng tiến trong lĩnh vực của mình nhờ khả năng và sự tự học hỏi liên tục.