Nghề Data Analyst là gì? Cơ hội và thách thức nghề Data Analyst

Trong thị trường việc làm, từ khoá nghề Data Analyst là gì đang được nhiều người lao động quan tâm. Với việc công nghiệp thông tin đang ngày càng phát triển, Data Analyst đang nổi lên như một trong những vị trí quan trọng và đầy tiềm năng. Vai trò của Data Analyst đã trở nên ngày càng quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ và tận dụng nó để đưa ra quyết định thông minh.

1. Data Analyst là gì?

Đầu tiên hãy cùng tìm hiểu nghề Data Analyst là gì? Đây là từ để chỉ những chuyên viên phân tích dữ liệu. Công việc của các Data Analyst là liên quan đến thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích rồi từ đó đưa ra quyết định. Họ sử dụng những công cụ và kỹ thuật để phân tích dữ liệu thành những thông tin hữu ích, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.

Vậy công việc của những người làm nghề Data Analyst là gì? Chủ yếu họ sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quyết định kinh doanh của doanh nghiệp, tối ưu hoá quá trình cùng giúp tổ chức nắm bắt cơ hội, đối phó với những thách thức trên thị trường hiện nay.

2. Làm Data Analyst cần học gì?

Sau khi tìm hiểu cho tiết công việc của nghề Data Analyst là gì? Bạn sẽ cần tìm hiểu những kiến thức và kỹ năng cần học để phục vụ cho công việc này. Với một nhà phân tích dữ liệu ngoài tư duy logic, tư duy phản biện vấn đề và kỹ năng viết, kỹ năng giao tiếp ra thì đây là những vấn đề bạn nên quan tâm: các công cụ phục vụ công việc, các môn học chuyên ngành Data Analyst và các trường đào tạo Data Analyst.

2.1. Công cụ phân tích

Để có thể làm tốt công việc này thì trước tiên bạn cần biết nghề Data Analyst là gì? Những công việc họ cần làm là gì? Sau đó thì hãy học để thành thạo những công cụ sau:

• MATLAB: Đây là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình, giúp hỗ trợ thực hiện thuật toán, thao tác ma trận và vẽ dữ liệu.

• R: Đây là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu. Cú pháp và cấu trúc của R được tạo ra để hỗ trợ công việc phân tích. Nó bao gồm một số lệnh tổ chức dữ liệu cài sẵn và dễ sử dụng theo mặc định.

• Python: Hiểu và vận dụng Python là một kỹ năng mà các Data Analyst cần phải cập nhật trong bối cảnh thế giới đang ngày càng quan tâm đến AI. Vì lẽ đó, Python mặc nhiên trở thành một trong số các kỹ năng được theo học nhiều nhất trong những năm gần đây.

• SQL và noSQL: SQL là một phương tiện tiêu chuẩn để truy vấn và xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Còn noSQL có thể cấu trúc thông tin một cách hiệu quả theo bất kỳ cách nào, miễn là phương pháp này không bị ràng buộc bởi tính quan hệ.

• Machine Learning: giúp một Data Analyst trở nên cạnh tranh trong lĩnh vực tuyển dụng phân tích dữ liệu. Đây là công cụ không nhất thiết phải học.

• Microsoft Excel: Excel có ngôn ngữ lập trình riêng – VBA. Và ngôn ngữ này được sử dụng để tạo macro hoặc các lệnh ghi trước. Khi được triển khai chính xác, VBA có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho các Data Analyst trong các dự án lặp đi lặp lại thường xuyên như kế toán, bảng lương hoặc quản lý dự án.

2.2. Các môn học chuyên ngành

Ngoài các công cụ của khi tìm hiểu về nghề Data Analyst là gì bạn được biết ra, bạn cũng cần biết sơ qua về những môn học chuyên ngành khi quyết định theo học công việc này. Dưới đây là những môn học chuyên ngành:

• Thống kê áp dụng (Applied Statistics)

• Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)

• Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)

• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

• Xác suất (Probability)

• Khai phá dữ liệu (Data Mining)

2.3. Các trường đào tạo Data Analyst

Tại Việt Nam, hiện chưa có nhiều đơn vị đào tạo chính quy về Data Analyst. Tuy nhiên, nếu muốn theo đuổi ngành nghề tiềm năng này, bạn có thể tham khảo danh sách 10 trường cao đẳng/đại học đào tạo khoa học dữ liệu dưới đây:

3. Học Data Analyst ra làm gì?

Cũng như câu hỏi mà bạn tìm hiểu nghề Data Analyst là gì? Khi học xong chuyên ngành đào tạo phân tích dữ liệu ra, dưới đây là những công việc mà bạn cần đảm nhiệm trong doanh nghiệp và tổ chức:

• Thu thập dữ liệu: Data Analyst phải biết cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, các API (Application Programming Interface), và các nguồn dữ liệu khác.

• Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Dữ liệu thường không hoàn hảo và cần được làm sạch trước khi phân tích. Data Analyst phải biết các kỹ thuật để xử lý dữ liệu thiếu sót, dữ liệu trùng lặp và các vấn đề khác.

• Phân tích dữ liệu (Data Analysis): Data Analyst sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích để khám phá mẫu và thông tin từ dữ liệu. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật thống kê, machine learning, và khai phá dữ liệu để hiểu rõ hơn về dữ liệu.

• Trình bày dữ liệu (Data Visualization): Data Analyst phải có khả năng trình bày thông tin phức tạp từ dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu thông qua việc sử dụng các biểu đồ, đồ thị và bản đồ.

• Tạo báo cáo và đề xuất (Reporting and Insights): Data Analyst thường phải tạo ra báo cáo và đề xuất dựa trên phân tích dữ liệu của họ để giúp quyết định kinh doanh và chiến lược.

• Hỗ trợ quyết định kinh doanh (Business Decision Support): Data Analyst cung cấp thông tin và chi tiết từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh hiệu quả. Họ có thể giúp các bộ phận trong tổ chức, từ marketing đến sản xuất, tối ưu hóa các quy trình và chiến lược.

4. Cơ hội và thách thức nghề Data Analyst

Để bạn có cái nhìn rõ ràng nhất về nghề Data Analyst là gì thì ngoài mức lương, các công việc cần thực hiện và những kiến thức cần học, bạn cần hiểu rõ những cơ hội và thách thức.

4.1. Cơ hội

Nghề Data Analyst là một trong những ngành có nhiều cơ hội nhất hiện nay bởi sự phát triển vượt bậc của ngành công nghệ thông tin. Ngoài ra, nhận thức về dữ liệu của các công ty/tổ chức cũng tạo ra nhiều cơ hội cho người lao động làm ngành Data Analyst.

• Sự tăng trưởng nhanh chóng của ngành Data: Theo dữ liệu từ Cục thống kê Lao động, ngành phân tích dữ liệu dự kiến sẽ có một giai đoạn tăng trưởng đáng kể từ năm 2014 đến 2024, với mức tăng trưởng ước tính là 19%. Gần 77% các công ty đã coi việc "phân tích" dữ liệu là một yếu tố quyết định đối với sự thành bại của họ.

• Tạo cơ hội cho người lao động sáng tạo và ứng dụng công nghệ mới: khi tìm hiểu ngành Data Analyst là gì? Đây là lĩnh vực xuất hiện liên tục của các công nghệ mới, các framework và công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến. Data Analysts có cơ hội không ngừng cải thiện kiến thức và kỹ năng của họ để tận dụng tối đa những công nghệ này.

• Mức lương cao so với mặt bằng chung: Một trong những lý do đa phần người lao động quan tâm đến nghề Data Analyst là gì vì mức lương. Dưới đây là mức lương theo ghi nhận của TopDev:

  • Data Scientist: 2.032 USD

  • Data Engineer: 1.737 USD

  • Big Data Engineer: 1.695 USD

  • IT Business Analyst: 966 USD

• Đang là ưu tiên hàng đầu trong nhiều tổ chức/doanh nghiệp: Với việc nhiều công ty/tổ chức ý thức được tầm quan trọng của dữ liệu nên các nhân sự trong ngành Data Analyst ngày càng được quan tâm. Việc sử dụng công cụ, phần mềm, và thuật toán trong lĩnh vực Data Analytics giúp các doanh nghiệp tổng hợp và hiểu rõ hơn về người tiêu dùng.

4.2. Thách thức

Bên cạnh những cơ hội thì vẫn còn đó những thách thức mà các bạn tìm hiểu nghề Data Analyst là gì nên biết. Dưới đây là những thách thức của ngành:

• Thách thức về số lượng công cụ và ngôn ngữ công nghệ sử dụng: Đối với việc phân tích dữ liệu, bạn phải làm việc và sử dụng rất nhiều công cụ và ngôn ngữ lập trình như: Tableau, PowerBI trong việc Visualize; SQL trong việc truy vấn, xử lý dữ liệu; Python để mã hóa dữ liệu hay các nền tảng khai phá dữ liệu khác.

• Sự phức tạp của các dữ liệu: công nghệ phát triển đi kèm theo dữ liệu cũng ngày càng lớn và phức tạp. Vì vậy việc xử lý và phân tích dữ liệu ngày càng khó khăn, là một thách thức lớn đối với những người làm nghề Data Analyst.

• Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là một trong những vấn đề quan trọng nhất trong ngành Data Analyst. Data Analysts phải tuân thủ nhiều quy tắc và quy định liên quan đến bảo vệ thông tin cá nhân, chẳng hạn như GDPR ở châu Âu hoặc HIPAA ở Hoa Kỳ.

• Khó khăn về giải quyết vấn đề: Data Analyst cần có khả năng trình bày thông tin phức tạp từ dữ liệu một cách dễ hiểu và trực quan. Vì vậy việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu là một kỹ năng quan trọng.

• Cạnh tranh trong ngành: với nhiều thông tin xoay quanh ngành Data Analyst gồm mức lương cao, chính sách đãi ngộ tốt cùng môi trường làm việc tại các tập đoàn đa quốc gia nên nhiều người lao động chạy theo công việc này. vì vậy mức độ cạnh tranh rất gay gắt, không ít người lao động thất nghiệp, không tìm kiếm được việc làm.

5. Các yếu tố cần có để trở thành Data Analyst

Khi đã tìm hiểu rõ về nghề Data Analyst là gì, bạn đang mong muốn dấn thân vào ngành này thì dưới đây là những tố chất cần có. Những tố chất này bạn có thể do bản thân cá nhân hoặc luyện tập.

Kỹ năng phân tích logic

Đây là kỹ năng vô cùng quan trọng để làm việc với những con số và dữ liệu khô khan. Nhân sự Data Analyst phải biết cách phân tích, tìm kiếm lỗ hổng trong bộ dữ liệu từ đó doanh nghiệp có thể nhìn nhận được gốc rễ vấn đề để đưa ra cách giải quyết.

Kỹ năng lập trình cơ bản

Mặc dù vị trí Data Analyst không yêu cầu quá cao về kỹ năng lập trình nhưng nhân sự vẫn phải nắm được kỹ năng cơ bản về SQL, Python và Oracle. Đồng thời, làm việc tại vị trí Data Analyst, nhân sự phải nắm chắc khái niệm và ý nghĩa của các công thức toán học để vận dụng vào công việc.

Khả năng tập trung cao độ

Nhân sự nghề Data Analyst cần khả năng tập trung cao độ để có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Bởi chỉ cần một sai sót nhỏ trong quá trình phân tích dữ liệu cũng ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

Khả năng giao tiếp và thuyết trình

Sau khi hoàn thành xong nhiệm vụ phân tích, viết báo cáo thì các Data Analyst cần phải trình bày kết quả trước nhiều người. Vì vậy để các nhân sự khác có thể hiểu được, Data Analyst cần có kỹ năng giao tiếp, thuyết trình rõ ràng, dễ hiểu.

Kỹ năng thiết kế báo cáo

Một Data Analyst chuyên nghiệp cần biết cách triển khai, thiết kế báo cáo sao cho ban lãnh đạo doanh nghiệp nhìn vào thấy dễ hiểu, dễ so sánh. Nhân sự Data Analyst có thể tìm hiểu và học thêm các công cụ thiết kế báo cáo để nâng cao kỹ năng này.

Quản lý thời gian, sắp xếp công việc hợp lý

Khối lượng công việc Data Analyst cần xử lý khá lớn và gồm nhiều bước, nhiều giai đoạn nên cần phải phân bổ thời gian, sắp xếp một cách hợp lý để đảm bảo tiến độ, tránh sót việc. Chính vì vậy, nhân sự Data Analyst phải biết cách quản lý thời gian, lên kế hoạch cụ thể các công việc của mình.

Cẩn trọng và tỉ mỉ

Với những người làm trọng ngành Data Analyst thì đức tính cẩn trọng và tỉ mỉ là bắt buộc. Bởi chỉ cần một sai sót nhỏ cũng có thể ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả định hướng phát triển doanh nghiệp. Ngoài ra do bạn là một người nắm được những dữ liệu của doanh nghiệp, tổ chức nên bắt buộc bảo mật là cần thiết.

Xem thêm: Mẫu cv xin việc chuyên nghiệp, top cv mẫu đẹp cho mọi ngành nghề

6. Lộ trình trở thành Data Analyst

Khi đã tìm hiểu kỹ càng về nghề Data Analyst là gì? Mức lương, chính sách đãi ngộ cùng những kỹ năng phải nhưng vẫn khiến bạn mông lung thì dưới đây là lộ trình chi tiết để trở thành Data Analyst.

Học những kiến thức cơ bản

Với ngành Data Analyst bạn cần có kiến thức cơ bản về một số môn học liên quan đến tư duy logic, thống kê và xác suất.

• Toán học và thống kê: Hiểu biết về các khái niệm cơ bản của đại số, xác suất và thống kê là quan trọng. Điều này bao gồm hiểu biết về phân phối xác suất, giải tích và các phương pháp thống kê cơ bản.

• Lập trình: Học một ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc R. Cả hai đều cần thiết trong việc phân tích dữ liệu và có nhiều thư viện hỗ trợ.

• SQL (Structured Query Language): Hiểu biết về SQL là quan trọng để truy vấn và làm việc với cơ sở dữ liệu.

Học các kỹ năng chuyên sâu cho ngành Data Analyst là gì?

Sau khi học những kiến thức cơ bản về toán, các công cụ hỗ trợ thì bạn cần những kiến thức chuyên sâu về Data Analyst như:

• Data Cleaning và Data Wrangling: Học cách làm sạch dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu vào định dạng phù hợp để phân tích.

• Data Analysis và Machine Learning: Hiểu biết về các phương pháp phân tích dữ liệu và machine learning. Bao gồm cả các kỹ thuật như phân tích hồi quy, phân loại, gom cụm và học không giám sát.

• Data Visualization: Học cách trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả bằng các biểu đồ và đồ thị để trình bày kết quả phân tích.

Thực hành và xây dựng dự án

Ngoài việc học những kiến thức ra thì điều quan trọng để thành thạo công việc là bạn cần thực hành 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 Data Analyst chuyên nghiệp

Những người làm ngành Data Analyst đều có 1 portfolio để miêu tả về bản thân cùng những dự án họ tham gia. 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. Trong quá trình học tập nếu bạn đã từng làm việc trong bất kỳ dự án nào, tại vị trí nào thì hãy lưu lại những công việc bạn thực hiện tốt nhất vào portfolio.

Thực hành kể chuyện thông qua dữ liệu

Khi bạn tìm hiểu về nghề Data Analyst, bạn cũng thấy những những người có chuyên môn cao không chỉ giỏi ở kỹ năng của họ mà còn cả những kỹ năng mềm. Một số kỹ năng mềm mà những Data Analyst cần thiết là kỹ năng giao tiếp để giải thích những vấn đề mà dữ liệu bạn phân tích ra biểu thị nên.

Để luyện tập kỹ năng giao tiếp và trình bày hãy thực hành kể chuyện thông qua dữ liệu đã phân tích. Hãy nói chậm và kết hợp giao tiếp bằng mắt, đứng trước gương và quay lại buổi thuyết trình đó. Điều này giúp bạn có thể xem lại, biết được những điểm cần cải thiện.

Ứng tuyển đi làm tại các công ty và doanh nghiệp vị trí Data Analyst Intern hoặc 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.

Còn nếu bạn đang còn học đại học, hãy tìm kiếm những đơn vị có chương trình thực tập sinh Data Analyst. 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.

Thi lấy các chứng chỉ nghề Data Analyst uy tín

Khi tìm hiểu chi tiết những thông tin xoay quanh nghề Data Analyst là gì thì nhiều người cũng chia sẻ, để có thể thăng tiến trong công việc cần có những 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. Mặc dù bằng cấp cao không phải bắt buộc nhưng đây cũng như 1 chứng nhận cho kỹ năng và kinh nghiệm của bạn. Ngoài ra, 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.

7. Việc làm Data Analyst

Sau khi đã hiểu rõ nghề Data Analyst là gì cùng với các đầu công việc, lộ trình theo học và bạn muốn tìm kiếm việc làm thì đây là ngành có nhu cầu tuyển dụng cao, mở ra nhiều cơ hội việc làm cho người lao động. Tuy nhiên, khi làm nghề Data Analyst tin tuyển dụng sẽ chủ yếu đến từ những công ty/tập đoàn lớn nên mức độ cạnh tranh rất cao do chỉ những tổ chức này mới có lượng dữ liệu lớn. Dưới đây các công ty có nhu cầu tuyển dụng Data Analyst tại thị trường Việt Nam bạn có thể tham khảo.