6 Kỹ năng của nhà phân tích dữ liệu lập trình sẽ được thuê vào năm 2023

• Báo cáo Việc làm và mức lương ngành công nghệ thông tin năm 2024
• Review 5 khóa học lập trình cho người mới bắt đầu tốt nhất
• Có nên chọn khóa học lập trình online miễn phí không? Gợi ý các trang web học lập trình miễn phí
• Review tổ chức giáo dục trực tuyến FUNiX năm 2024 cho các bạn chưa biết
• Review cách học của công ty cổ phần đào tạo trực tuyến unica

Những kỹ năng phân tích dữ liệu lập trình sẽ được nhà tuyển dụng quan tâm nhất trong năm 2023 bạn cần biết để xin việc, thỏa thuận mức lương hợp lý khi đi làm.

Mỗi năm, nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu lập trình và nhà khoa học nhiều hơn so với những người có kỹ năng phù hợp để đảm nhiệm những vai trò đó. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, số lượng việc làm cho các nhà phân tích dự kiến ​​sẽ tăng 23 phần trăm từ năm 2021 đến năm 2031, cao hơn đáng kể so với mức tăng trưởng việc làm trung bình năm phần trăm được dự báo cho tất cả các công việc trong nước.

1. Thành thạo ngôn ngữ SQL

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hoặc SQL là ngôn ngữ tiêu chuẩn được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Biết SQL cho phép bạn cập nhật, sắp xếp và truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ, cũng như sửa đổi cấu trúc dữ liệu. 

Vì hầu hết các nhà phân tích dữ liệu lập trình sẽ cần sử dụng SQL để truy cập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, nên đây được cho là kỹ năng quan trọng nhất cần học để có được việc làm. Trên thực tế, các cuộc phỏng vấn của nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm việc sàng lọc kỹ thuật với SQL. 

2. Lập trình thống kê

Các ngôn ngữ phân tích dữ liệu lập trình thống kê như R hoặc Python, cho phép bạn thực hiện các phân tích nâng cao theo những cách mà Excel không làm được. Có thể viết chương trình bằng các ngôn ngữ này có nghĩa là bạn có thể làm sạch, phân tích và trực quan hóa các tập dữ liệu lớn hiệu quả hơn.

Cả hai ngôn ngữ đều là mã nguồn mở và bạn nên học ít nhất một trong số chúng. Có một số cuộc tranh luận về ngôn ngữ nào tốt hơn để phân tích dữ liệu. Một trong hai ngôn ngữ có thể hoàn thành các nhiệm vụ khoa học dữ liệu tương tự. Mặc dù R được thiết kế đặc biệt cho phân tích, Python là ngôn ngữ phổ biến hơn trong hai ngôn ngữ này và có xu hướng trở thành một ngôn ngữ dễ học hơn (đặc biệt nếu đó là ngôn ngữ đầu tiên của bạn).

3. Học máy Machine learning

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đã trở thành một trong những bước phát triển quan trọng nhất trong khoa học dữ liệu. Kỹ năng này tập trung vào việc xây dựng các thuật toán được thiết kế để tìm các mẫu trong tập dữ liệu lớn , cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian.

Thuật toán học máy xử lý càng nhiều dữ liệu thì nó càng trở nên “thông minh hơn”, cho phép đưa ra các dự đoán chính xác hơn. 

Các nhà phân tích dữ liệu thường không được mong đợi là có khả năng học máy thành thạo. Nhưng phát triển các kỹ năng máy học của bạn có thể mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh và đưa bạn vào một khóa học cho sự nghiệp tương lai với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu .

>>> ĐỌC THÊM: Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2023

4. Xác suất và thống kê

Thống kê đề cập đến lĩnh vực toán học và khoa học liên quan đến việc thu thập, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu. Điều đó nghe có vẻ quen thuộc là nó gần giống với mô tả về những gì một nhà phân tích dữ liệu làm. 

Với nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê, bạn sẽ có thể: 

• Xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu
• Tránh các thành kiến, ngụy biện và lỗi logic trong phân tích của bạn
• Tạo ra kết quả chính xác và đáng tin cậy

5. Quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu đề cập đến các hoạt động thu thập, tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí. Trong khi một số tổ chức sẽ có các vai trò dành riêng cho quản lý dữ liệu – kiến ​​trúc sư và kỹ sư dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ liệu và nhà phân tích bảo mật thông tin – các nhà phân tích dữ liệu thường quản lý dữ liệu ở một mức độ nào đó.

Các công ty khác nhau sử dụng các hệ thống quản lý dữ liệu khác nhau. Khi bạn đang phát triển bộ kỹ năng của mình, nó có thể giúp bạn hiểu rộng hơn về cách hoạt động của cơ sở dữ liệu, cả trong môi trường vật lý và đám mây.

6. Khả năng thu thập thông tin

Thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu chỉ là một phần của quá trình phân tích dữ liệu lập trình. Một phần cơ bản khác là kể một câu chuyện với những hiểu biết sâu sắc đó để giúp đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Đó là nơi trực quan hóa dữ liệu xuất hiện. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các hình ảnh đại diện trực quan khác của dữ liệu để giúp trình bày những phát hiện của bạn một cách dễ hiểu. 

Cải thiện kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của bạn thường có nghĩa là học phần mềm trực quan hóa, như Tableau. Phần mềm tiêu chuẩn ngành này cho phép bạn chuyển đổi phân tích của mình thành trang tổng quan, mô hình dữ liệu, hình ảnh hóa và báo cáo kinh doanh thông minh.

Để đăng ký tư vấn khóa học lập trình phân tích dữ liệu FUNiX, mời bạn vui lòng điền thông tin tại đây:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2023
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc