Học Data Analyst trong bao lâu đi làm được? Dành cho newbie

Học Data Analyst trong bao lâu đi làm được cho một người mới bắt đầu vào nghề? Chương trình học cụ thể dành cho người chưa biết gì về công nghệ gồm những môn học nào?

Nghề Phân tích dữ liệu Data Analyst trở thành ngành nghề thu hút nhu cầu tuyển dụng cao nhất hiện nay với mức tăng trưởng gấp 6 lần so với 5 năm trước. Đó là lý do các bạn trẻ muốn học nhanh đi làm sớm để đáp ứng nhu cầu tuyển dụng lớn tại các doanh nghiệp. Vậy người mới học Data Analyst trong bao lâu đi làm được?

1. Học Data Analyst trong bao lâu đi làm được

Khóa học Phân tích dữ liệu (Data Analysis) của FUNiX nằm trong chuỗi chương trình xSeries liên kết với các doanh nghiệp CNTT hàng đầu để đào tạo nhân sự học xong sẽ có việc làm ngay cho doanh nghiệp. Học viên chỉ cần dành ra khoảng 2h/ ngày, chỉ trong hơn 6 tháng, người học có thể sẵn sàng đi làm việc với đầy đủ các kỹ năng của chuyên viên phân tích dữ liệu.

Khi học lập trình tại FUNiX, học viên có thể chủ động thời gian học 100% online dưới sự dẫn dắt của các mentor hàng đầu. Học viên có thể đặt câu hỏi trong quá trình học trên hệ thống để được các mentor giải đáp tức thì.

Đặc biệt, hành trình học lập trình Data Analyst tại FUNiX, bạn sẽ có sự đồng hành của các hannah động viên bạn học tập mỗi ngày.

Tính đến nay, FUNiX đã có gần 20.000 học viên và hơn 7000+ Mentor. Những con số thực tế này đã chứng minh hiệu quả dạy và học lập trình tại FUNiX. Đơn vị này đã giải quyết bài toán nhân sự, khan hiếm nhân viên lập trình cho hàng ngàn doanh nghiệp lớn nhỏ trong nước.

>>> Để tìm hiểu thêm về khóa học lập trình Data Analyst tại FUNiX, vui lòng click tại đây:

2. Chương trình học Data Analyst tại FUNiX

Cụ thể chương trình học Data Analyst tại FUNiX:

2.1 Introduction to Data Analyst

Môn học này giới thiệu các khái niệm phân tích dữ liệu, vai trò của Nhà phân tích dữ liệu và các công cụ được sử dụng để thực hiện các chức năng hàng ngày. Bạn sẽ hiểu được hệ sinh thái dữ liệu và các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu, chẳng hạn như thu thập dữ liệu hoặc khai thác dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ học các kỹ năng mềm cần thiết để truyền đạt hiệu quả dữ liệu của bạn cho các bên liên quan và cách thành thạo các kỹ năng này có thể cung cấp cho bạn lựa chọn để trở thành người ra quyết định theo hướng dữ liệu.

Sau đó, học viên sẽ bắt đầu tìm hiểu nhẹ nhàng các quy trình về phân tích dữ liệu thông qua Excel – một trong những công cụ cơ bản và thông dụng nhất để làm việc với dữ liệu – cho dù là kinh doanh, tiếp thị, phân tích dữ liệu hay nghiên cứu. Bạn sẽ có được kinh nghiệm quý báu trong việc phân tích dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật trong Excel như tạo bảng tổng hợp, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu.

• Nắm được các khái niệm cơ bản về công việc Phân tích dữ liệu và hệ sinh thái khoa học dữ liệu.
• Hiểu rõ vai trò của Phân tích dữ liệu trong các bài toán kinh doanh.
• Nắm được cách thức kết nối và giao tiếp với các bên liên quan trong một dự án liên quan đến Phân tích dữ liệu.
• Sử dụng được excel để xử lý bài toán phân tích dữ liệu cơ bản từ đầu đến cuối.

2.2 Power BI for BI

Power BI đang nhanh chóng trở thành nền tảng BI (kinh doanh thông minh) mạnh mẽ nhất trên thế giới và là một trong những công cụ rất hữu ích cho cả các chuyên gia dữ liệu cũng như những người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu. Với Power BI, bạn có thể kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, xây dựng các mô hình phức tạp bằng các công cụ đơn giản và trực quan, đồng thời thiết kế các bảng báo cáo và điều khiển tương tác tuyệt đẹp.

Trong khóa học này, bạn sẽ đóng vai trò là Nhà phân tích kinh doanh của Adventure Work Cycles, một công ty sản xuất toàn cầu. Nhiệm vụ của bạn sẽ là thiết kế và cung cấp một giải pháp kinh doanh thông minh đầu cuối, chất lượng và chuyên nghiệp thông qua Power BI với đầu vào là các tệp dữ liệu thô.

Chúng ta sẽ được hướng dẫn chi tiết cách sử dụng Power BI Desktop để thực thi nhiệm vụ trên. Bên cạnh đó, môn học sẽ cung cấp cho bạn các giải thích rõ ràng cũng như các kỹ thuật chuyên nghiệp hữu ích trong từng quá trình thực hiện. Chúng ta sẽ đi theo một tiến trình ổn định, có hệ thống để hoàn thành được một dự án hoàn chỉnh về Power BI.

• Cài đặt và làm quen với giao diện của Power BI Desktop.
• Xử lý, chuyển đổi và tích hợp được dữ liệu thô vào Power BI.
• Xây dựng mô hình dữ liệu quan hệ với các bảng dữ liệu và quan hệ dữ liệu.
• Sử dụng DAX để tính toán, trích xuất và phân tích dữ liệu.
• Xây dựng được các báo cáo Power BI đẹp mắt, có thể tương tác với người dùng.
• Thiết kế, xây dựng và triển khai được một quy trình BI hoàn chỉnh trên Power BI từ dữ liệu thô với các báo cáo và dashboard chất lượng.

2.3 Advance relational database

Phần lớn dữ liệu của thế giới nằm trong cơ sở dữ liệu. SQL (hoặc Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là một ngôn ngữ mạnh mẽ được sử dụng để giao tiếp và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Cần phải có kiến thức về cơ sở dữ liệu và SQL nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Phần đầu tiên của khóa học giới thiệu các khái niệm cơ sở dữ liệu quan hệ và giúp bạn ôn lại các kiến thức từ cơ bản đến nâng cao của ngôn ngữ SQL. Nó cũng nhằm giúp bạn bắt đầu thực hiện và tối ưu các truy cập SQL trong môi trường khoa học dữ liệu.

• Nắm vững cách hoạt động của CSDL quan hệ.
• Biết cách viết và tối ưu được các truy vấn từ đơn giản đến phức tạp trên SQL.
• Thiết kế và xây dựng được 1 datawarehouse hoàn chỉnh.
• Hiểu rõ về quy trình ETL trong cơ sở dữ liệu cũng như các thao tác chi tiết cho từng bước.

2.4 Phân tích dữ liệu với Python

Trong chương trình học Data Analyst tại FUNiX, môn học này sẽ đưa bạn đến với Python, từ những điều cơ bản về Python để khám phá nhiều loại dữ liệu khác nhau. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu để phân tích, thực hiện phân tích thống kê đơn giản, tạo hình ảnh trực quan dữ liệu có ý nghĩa, dự đoán xu hướng tương lai từ dữ liệu và hơn thế nữa với các thư viện xử lý dữ liệu mạnh mẽ nhất trên Python: Pandas, Matplotlib, numpy và scikit-learn.

• Sử dụng Python để làm việc với nhiều dạng dữ liệu khác nhau như: image, audio, text file, dữ liệu web.
• Biết viết regular expression để làm các query từ đơn giản đến phức tạp với dữ liệu text.
• Sử dụng thành thạo Pandas cho các tác vụ làm sạch, biến đổi, xử lý và phân tích dữ liệu.
• Sử dụng được Python để trực quan hóa dữ liệu thông qua các thư viện từ cơ bản đến nâng cao.
• Làm quen với một số bài toán mô hình hóa dữ liệu cơ bản như hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic.

2.5 Final Project

Hoàn thành môn học, học viên sẽ biết cách kết hợp các kiến thức về dữ liệu để tạo ra một sản phẩm/hệ thống về lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Từ đó học viên sẽ tiếp tục hoàn thiện được các kỹ năng của mình liên quan đến phân tích dữ liệu.

Đối với các học viên theo học chương trình biên soạn, học viên sẽ được hướng dẫn chọn làm đề tài/khóa luận với các mentor hướng dẫn trực tiếp.

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• 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
• Học phân tích dữ liệu ở đâu? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst
• 5 Công cụ phân tích dữ liệu chuẩn, hiệu quả nhất hiện nay
• Vai trò của Python trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu

Nguyễn Cúc