Làm thế nào để trở thành Big Data Analyst trong năm 2022

Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ xuất hiện trong những năm gần đây để chỉ việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng truyền thống không thể làm được. Có thể nói Big Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu lớn là công việc có nhu cầu tăng cao và đầy hứa hẹn trong năm 2022, dưới đây là những điều bạn cần biết về vai trò này.

Big Data Analyst chuyên làm việc với các dữ liệu lớn

1. Big Data Analyst là ai?

Phân tích dữ liệu là một phương pháp để làm sạch, lập mô hình và chuyển đổi dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích. Chuyên viên phân tích dữ liệu là người có thể phân tích dữ liệu theo yêu cầu kinh doanh. Đặc biệt, các nhà phân tích dữ liệu lớn chịu trách nhiệm xem xét, phân tích và sau đó tạo báo cáo. Các báo cáo này được tạo trên dữ liệu lớn đã được lưu trữ và duy trì bởi tổ chức mà họ đang làm việc. Không giống như Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) chuyên về phân tích dữ liệu lớn.

2. Big Data Analyst làm những công việc gì?

Những nhà phân tích dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật thủ công và tự động để phân tích dữ liệu thô hoặc phi cấu trúc lớn. Hơn nữa, họ sử dụng các phần mềm khác nhau để giúp họ tìm kiếm thông tin hữu ích.

Vì họ là người có kiến thức và kỹ năng liên quan đến phần mềm phân tích dữ liệu lớn nên họ làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), nhóm quản lý và nhà phát triển hay quản trị viên cơ sở dữ liệu.

3. Big Data Analyst cần có những kỹ năng gì?

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn họ cần cả kỹ năng cứng và mềm

• Lập trình: Python, R, Java

Vì dữ liệu lớn vẫn đang phát triển nên làm việc với các tập dữ liệu phức tạp đòi hỏi phải sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, C ++, Java, SQL, Ruby,…. Vì Big Data Analyst cần phải làm việc với các tập dữ liệu phức tạp không thể giải quyết được.

Thông qua các quy trình tiêu chuẩn, Big Data Analyst cần phải có kiến thức về ngôn ngữ lập trình. Ngoài ra, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, chúng yêu cầu một số tùy chỉnh hàng ngày.

• Data Warehousing: Cơ sở dữ liệu quan hệ & không quan hệ

Nếu bạn có kiến thức về cơ sở dữ liệu không quan hệ và quan hệ, đó là một lợi thế rất lớn cho bạn vì nó rất quan trọng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ về cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL,…. Và cơ sở dữ liệu không quan hệ, còn được gọi là NoSQL, bao gồm MongoDB, Cassandra, HBase, Neo4j,….

• Computational Frameworks: Spark, Flink, Samza

Chắc chắn bạn sẽ cần phải hiểu rõ về các framework, chẳng hạn như Apache Spark, Apache Flink, Apache Samza,…, cùng với MapReduce và Hadoop. Những công nghệ này giúp xử lý dữ liệu lớn để truyền trực tuyến.

• Kiến thức kinh doanh: Validate, Sort, Evaluate

Đối với phân tích tập trung, chúng tôi yêu cầu xác thực, sắp xếp, liên quan và đánh giá dữ liệu. Lý do chính đằng sau nhu cầu khổng lồ về nhà phân tích dữ liệu lớn là thiếu nguồn lực có kỹ năng kỹ thuật tốt. Vì vậy, bạn cũng cần phải có kiến thức kỹ thuật chuyên sâu để doanh nghiệp hoạt động được.

• Năng khiếu định lượng và thống kê: Kiến thức thống kê

Cùng với việc sử dụng công nghệ, hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê cũng được yêu cầu. Thống kê được gọi là khối xây dựng của phân tích dữ liệu lớn. Các khái niệm cốt lõi liên quan đến thống kê bao gồm phân phối xác suất, thống kê tóm tắt và các biến ngẫu nhiên. Tất cả những điều này đều quan trọng nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu lớn đầy tham vọng.

4. Triển vọng công việc của Big Data Analyst

Số lượng các nhà khoa học tại Bureau of Labor Statistics (BLS) Cục Thống kê Lao động đang tăng lên nhanh chóng. Trong những năm tới, chúng dường như sẽ tăng 24 phần trăm. Các công ty đang gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu về nhà phân tích dữ liệu lớn do sự thiếu hụt nhân tài trên thị trường.

5. Thu nhập của Big Data Analyst

Bạn đang tự hỏi mức lương của Big Data Analyst là bao nhiêu? Theo Indeed, mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu lớn là 69.372 đô la Mỹ mỗi năm.

Tuy nhiên, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức lương của Big Data Analyst. Những yếu tố đó là:

• Số năm kinh nghiệm
• Giáo dục
• Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu lớn.

Tất nhiên, đối với vị trí quản lý, gói lương của nhà phân tích dữ liệu lớn sẽ tăng lên.

Sau khi xem gói lương, bạn có tự hỏi làm thế nào để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu lớn? Vâng, nó là khá rõ ràng bây giờ!

6. Mô tả công việc Big Data Analyst

Mô tả công việc của Big Data Analyst sẽ có một vài gợi ý như sau:

• Tìm ra các câu hỏi sẽ được hỏi và kiểm tra xem chúng có thể được trả lời hay không khi phân tích tập dữ liệu
• Xác định các khó khăn kỹ thuật liên quan đến thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu
• Xác định các nguồn và phương pháp dữ liệu mới để cải thiện việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu
• Thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu để đáp ứng một số yêu cầu kinh doanh
• Trích xuất các mẫu và xu hướng
• Báo cáo dữ liệu một cách toàn diện và lặp lại

7. 3 bước để chuẩn bị cho công việc Big Data Analyst

Bây giờ, hãy xem cách trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn chỉ trong ba bước!

• Bước 1: Lấy bằng cử nhân về công nghệ thông tin, khoa học máy tính, thống kê hoặc bất kỳ chủ đề nào liên quan đến toán học vì Big Data Analytics chủ yếu đề cập đến toán học và thống kê.
• Bước 2: Trải nghiệm vai trò Big Data Analyst khi có cơ hội. Nếu bạn khó kiếm được việc làm thì làm việc với tư cách là một nhân viên thực tập trong các công ty khởi nghiệp sẽ thực sự giúp bạn có được tất cả kinh nghiệm cần thiết để có được một công việc tuyệt vời trong tương lai.
• Bước 3: Thăng tiến sự nghiệp của bạn với các chứng chỉ. Để thu hút các công ty lớn đến với bạn, bạn phải có chứng chỉ và điều này chủ yếu là do các công ty muốn nhân viên của họ thông thạo các công nghệ mà họ được thuê. So sánh một cá nhân có kiến ​​thức nhưng không có chứng chỉ với một người khác có chứng chỉ, các công ty có xu hướng chọn người có chứng chỉ. Ngoài ra, đây cũng là tiêu chí quyết định mức lương của Big Data Analyst.

Mong rằng với tất cả những thông tin được chia sẻ trên đây sẽ giúp các bạn có được hành trang tốt nhất trên chặng đường trở thành một Big Data Analyst. Đừng quên đón xem các bài viết mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo: 
https://intellipaat.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp