Nhà phân tích dữ liệu làm gì?: Mô tả công việc & Con đường sự nghiệp

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Trong những năm gần đây, phân tích dữ liệu đã phát triển nhờ sự phát triển của công nghệ và mạng ngày càng tăng thông qua nó.

Bài viết này mô tả công việc của nhà phân tích dữ liệu làm gì, trách nhiệm, kỹ năng, cơ hội con đường sự nghiệp của họ và cuối cùng là trình độ để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.

1. Mô tả công việc Chuyên viên phân tích dữ liệu

Công việc của nhà phân tích dữ liệu là gia tăng giá trị cho một công ty, có thể là công ty của chủ nhân hoặc khách hàng của họ. Hầu hết các công việc phân tích dữ liệu liên quan đến việc thu thập và làm sạch dữ liệu để khám phá các xu hướng, mối tương quan, mô hình và thông tin chi tiết về doanh nghiệp. Một nhà phân tích dữ liệu thu thập, xử lý và thực hiện các phân tích thống kê trên các tập dữ liệu lớn. Nhờ những phát hiện của họ, họ khám phá ra cách dữ liệu có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi, giải quyết vấn đề và cải tiến các quy trình.

Tùy thuộc vào ngành và đối tượng họ làm việc, các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc với các nhóm CNTT, ban quản lý hoặc nhà khoa học dữ liệu để thiết lập các mục tiêu của tổ chức. Họ khai thác và làm sạch thông tin từ các nguồn chính và phụ, sau đó phân tích và dịch kết quả của họ bằng các công cụ và kỹ thuật thống kê tiêu chuẩn.

Các nhà phân tích dữ liệu có xu hướng làm việc trên nhiều lĩnh vực, bao gồm kinh doanh thông minh, đảm bảo dữ liệu, tài chính, giáo dục đại học, tiếp thị, bán hàng, tư vấn,…

>>> Xem thêm: Làm thế nào để tự học khoa học máy tính một cách hiệu quả

2. Trách nhiệm phân tích dữ liệu làm gì?

Vì vậy, chính xác thì một nhà phân tích dữ liệu làm gì hàng ngày? Chà, nhiệm vụ của họ sẽ khác nhau tùy thuộc vào loại hình tổ chức mà họ làm việc và mức độ áp dụng các phương pháp ra quyết định dựa trên dữ liệu của tổ chức đó. Nói chung, các nhà phân tích dữ liệu được giao nhiệm vụ:

• Xác định các lĩnh vực để tăng hiệu quả và quá trình tự động hóa.
• Cung cấp điểm chuẩn ngành và đối thủ cạnh tranh.
• Xác định, đánh giá và triển khai các dịch vụ và công cụ bên ngoài để hỗ trợ xác thực và làm sạch dữ liệu.
• Phân tích, giải thích và thao tác các bộ dữ liệu phức tạp liên quan đến hoạt động kinh doanh của chủ lao động.
• Sản xuất và theo dõi các chỉ số hiệu suất chính.
• Phân tích và khai thác các tập dữ liệu lớn để rút ra các suy luận hợp lệ và trình bày thành công chúng cho ban quản lý.
• Phát triển và hỗ trợ các quy trình báo cáo.
• Giám sát và kiểm toán chất lượng dữ liệu.
• Hợp tác với khách hàng nội bộ và bên ngoài để hiểu đầy đủ nội dung dữ liệu.
• Thu thập và ghi lại các yêu cầu kinh doanh chi tiết bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật thích hợp.
• Thiết kế và thực hiện khảo sát và phân tích dữ liệu khảo sát.
• Tạo bảng điều khiển dữ liệu, biểu đồ và trực quan hóa.
• Chuẩn bị báo cáo cho đối tượng bên trong và bên ngoài bằng các công cụ báo cáo phân tích kinh doanh.
• Thiết lập và duy trì các quy trình dữ liệu tự động.

>>> Đọc thêm: Làm thế nào để bắt đầu sự nghiệp ngành an ninh mạng?

3. Kỹ năng phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu hiệu quả có được sự kết hợp của các kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm. Khả năng chú ý đến chi tiết, giao tiếp và có tính tổ chức cao là những kỹ năng thiết yếu mà các chuyên gia này cần sở hữu để thành công. Bên cạnh việc hiểu dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu sẽ có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc và phân tích thông qua giao tiếp bằng hình ảnh, bằng văn bản và bằng lời nói rõ ràng.

Đối với các kỹ năng kỹ thuật, họ cần phải có:

• Kỹ năng số và phân tích ưu việt
• Kiến thức về các công cụ phân tích dữ liệu như các kỹ năng nâng cao trong Excel.
• Nắm bắt cơ sở dữ liệu quan hệ (ví dụ: MS Access).
• Hiểu biết về mô hình hóa dữ liệu, làm sạch dữ liệu và các kỹ thuật làm giàu dữ liệu.
• Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như R và SAS để thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
• Thành thạo phân tích dữ liệu mã nguồn mở Hadoop.
• Kiến thức về ngôn ngữ truy vấn của nhà phân tích dữ liệu chung–SQL và các biến thể của ngôn ngữ này, bao gồm PostgreSQL, T-SQL, PL/SQL (Ngôn ngữ thủ tục/SQL).
• Có năng khiếu về Google Analytics, SEO, phân tích từ khóa và phân tích trang web (đối với vai trò nhà phân tích tiếp thị).
• Chuyên môn về phương pháp thống kê và kỹ thuật phân tích dữ liệu.
• Khả năng phát triển và tài liệu hóa các thủ tục và quy trình công việc.
• Khả năng thực hiện kiểm soát chất lượng dữ liệu, xác nhận và liên kết.
• Hiểu biết về các vấn đề bảo vệ dữ liệu.
• Nhận thức và kiến ​​​​thức về cơ sở dữ liệu và bộ dữ liệu cụ thể của ngành.

>>> Xem thêm: Cách trở thành Nhà phân tích an ninh mạng: Hướng dẫn cho năm 2023

4. Những công cụ nào các nhà phân tích dữ liệu sử dụng?

Một nhà phân tích dữ liệu dựa vào nhiều công cụ khác nhau để thu thập và hiểu ý nghĩa của dữ liệu mà họ làm việc. Họ sử dụng các công cụ chuyên dụng để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả từ các nguồn khác nhau như phương tiện truyền thông xã hội, trang tin tức và ấn phẩm, cũng như các công cụ sắp xếp và phân loại dữ liệu để trực quan hóa dữ liệu đó cho các báo cáo và bản trình bày.

Đây là những công cụ quan trọng khác mà các nhà phân tích dữ liệu sử dụng trong công việc:

• Google Analytics (GA) giúp các nhà phân tích dữ liệu hiểu rõ hơn về dữ liệu khách hàng, bao gồm các xu hướng, lĩnh vực mà trải nghiệm của khách hàng có thể cải thiện (ví dụ: Trên trang đích hoặc lời kêu gọi hành động (CTA).
• Tableau là một phần mềm tổng hợp và phân tích dữ liệu miễn phí. Thông qua phần mềm này, các nhà phân tích dữ liệu có thể tạo và chia sẻ bảng điều khiển với các thành viên khác trong nhóm và tạo trực quan hóa.
• Sổ ghi chép Jupyter để giúp họ kiểm tra mã đơn giản.
• AWS S3 (hệ thống lưu trữ đám mây) mà họ có thể sử dụng để lưu trữ và truy xuất các bộ dữ liệu lớn.
• Python có thể xử lý dữ liệu văn bản rất tốt. Nó có thể được lắp ráp trên bất kỳ nền tảng nào như máy chủ SQL, cơ sở dữ liệu MongoDB hoặc JSON. 
• Excel là một công cụ phân tích được sử dụng rộng rãi trong hầu hết các ngành công nghiệp. Nó có tùy chọn phân tích kinh doanh nâng cao, giúp lập mô hình các khả năng như phát hiện mối quan hệ tự động, tạo các biện pháp DAX và nhóm thời gian.

5. Con đường sự nghiệp của nhà phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh và các nhà phân tích lành nghề đang có nhu cầu cao trong tất cả các ngành và loại miền, bao gồm giáo dục, y tế, xây dựng, truyền thông, bán lẻ và thậm chí cả bất động sản. Điều tuyệt vời về phân tích dữ liệu là nó dựa trên một loạt các kỹ năng thường có thể chuyển đổi được. 

Vì chuyên môn của họ được yêu cầu trong nhiều ngành, nên một chuyên gia phân tích dữ liệu cụ thể có thể đi theo con đường sự nghiệp kết hợp các kỹ năng phân tích của họ với một lĩnh vực cụ thể mà họ quan tâm. Tùy thuộc vào ngành mà bạn quan tâm, một người có thể nhận được các vị trí công việc như nhà phân tích tài chính, nhà phân tích chăm sóc sức khỏe, nhà phân tích học máy, nhà phân tích tiếp thị kỹ thuật số,…

Xa hơn nữa trên con đường sự nghiệp của họ, nhiều nhà phân tích dữ liệu có xu hướng trở thành chuyên gia tư vấn phân tích dữ liệu. Những nhà phân tích này thường làm việc cho các công ty tư vấn, nhưng nhiều người lựa chọn tự kinh doanh. Cuối cùng, các nhà phân tích lành nghề cũng có thể tìm được vai trò trong nghiên cứu học thuật hoặc các cơ quan tư vấn của chính phủ.

Các tùy chọn này tiếp tục chứng minh rằng nghề phân tích dữ liệu dẫn đến con đường sự nghiệp linh hoạt hơn, tùy thuộc vào sở thích, kinh nghiệm và nguyện vọng của mỗi người. Vì vậy, điều quan trọng là phải có được kiến ​​thức, có được kinh nghiệm thực tế và trau dồi kỹ năng của bạn.

>>> Xem thêm: Làm thế nào để tự học khoa học máy tính một cách hiệu quả

6. Học phân tích dữ liệu ở đâu?

FUNiX là tổ chức đào tạo trực tuyến ra mắt vào tháng 10 năm 2015, chuyên đào tạo CNTT đáp ứng mọi yêu cầu của người học.

Tại FUNiX, học viên được tiếp cận với hình thức giáo dục 4.0 – đào tạo trực tuyến thông qua mô hình FUNiX Way “độc bản”: 

• Học trực tuyến 100%: Cá nhân hóa lộ trình học; chủ động học mọi lúc, mọi nơi
• Sử dụng học liệu MOOC, học liệu Udemy hàng đầu thế giới, được cập nhật liên tục
• Mentorship đồng hành: Hỏi – Đáp 1:1 với Mentor – Đội ngũ chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực CNTT tại FUNiX
• Hannah FUNiX tận tâm, hỗ trợ học viên xây dựng lộ trình và duy trì cảm hứng học tập
• Cộng đồng FUNiX rộng lớn: Cộng đồng liên tục mở rộng, thỏa sức kết nối, học tập và tìm kiếm cơ hội công việc

Với khẩu quyết “học không bằng hỏi, dạy không bằng dỗ”; các khóa học tại FUNiX đang ngày càng được nâng cấp và mở rộng, phù hợp với mọi đối tượng từ trẻ em, học sinh, sinh viên tới những người đã đi làm muốn nâng cao chuyên môn hoặc chuyển nghề.

Chương trình Data Analysis của FUNiX cung cấp các nguyên tắc cốt lõi nhất của phân tích dữ liệu và các kỹ năng thiết yếu nhất mà một Data Analyst cần nắm được như: các ngôn ngữ lập trình (Python với Pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, SQL với MySQL, ERD, advance queries), BI tool (Excel, Power BI), các thuật toán học máy (hồi quy, phân loại và phân cụm),…

>>> Đăng ký ngay khóa học Data Analysis tại đây:

>>> 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

Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

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

Nguồn tham khảo:https://bau.edu/