Nghề phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào? Kiến thức cho dân IT cần phải biết

• Học tập suốt đời: Bắt kịp công nghệ, phát triển bản thân và mở ra cơ hội mới
• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• 10 Lý do tại sao phân tích tài chính trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp
• Các đặc điểm của sơ đồ tri thức trong thời đại GDPR
• Ưu điểm - thách thức của Edge Analytics với ngành viễn thông

Phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào? Những kỹ năng cần thiết của một nhà phân tích dữ liệu Analyst? Đón đọc ngay bài viết dưới đây:

1. Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu xử lý việc kiểm tra dữ liệu để có được thông tin chi tiết và đưa ra kết luận về thông tin có trong đó. Quá trình này được thực hiện với sự trợ giúp của phần mềm và công cụ có thể hỗ trợ trong quá trình phân tích dữ liệu. Nhiều công cụ và công nghệ Phân tích dữ liệu hiện đang được sử dụng trong các tổ chức để giúp họ đưa ra các quyết định tốt hơn và sáng suốt hơn cho doanh nghiệp của mình.

Quy trình Phân tích dữ liệu cho phép bạn phân tích dữ liệu thô để tìm kiếm các mô hình và xu hướng ẩn để thu được thông tin có giá trị liên quan đến doanh nghiệp và xu hướng thị trường hiện tại. Nó chủ yếu liên quan đến các kỹ thuật mô tả, nâng cao và Học máy (ML) để phân tích dữ liệu đã cho nhằm hiểu rõ hơn về điều kiện tài chính của một tổ chức. Quá trình này bao gồm nhiều thuật toán có thể giúp đạt được thông tin chi tiết về doanh nghiệp.

2.  Nghề phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào?

Phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào là những kiến thức vô cùng quan trọng đối với những nhà phát triển dữ liệu. Dưới đây là 7 công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất:

2.1 SQL

SQL được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu trong các tập đoàn lớn và nó được coi là một trong những công cụ quan trọng nhất đối với các nhà phân tích. SQL cũng được sử dụng trong phát triển phần mềm bởi các kỹ sư phần mềm. SQL là một ngôn ngữ máy tính được thiết kế để quản lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó là một công cụ đơn giản để học và có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu phức tạp, khó khăn. Đây là một lựa chọn phổ biến của các nhà phân tích dữ liệu vì mã dễ đọc và dễ hiểu, và nó có thể được sử dụng để chỉnh sửa và cập nhật dữ liệu. Hơn nữa, nó cho phép bạn biên dịch dữ liệu theo cách tương tự như Excel, nhưng trên các tập dữ liệu khổng lồ và trên nhiều bảng cùng một lúc.

2.2 Microsoft Excel

Excel, một tiêu chuẩn ngành phân tích dữ liệu, là công cụ quan trọng nhất để thành thạo với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Đây là một ứng dụng đơn giản để học và các nhà phân tích dữ liệu phải thành thạo tất cả các phần của Excel, từ công thức đến bảng tổng hợp. Bất kỳ ứng dụng bảng tính nào cũng sẽ hoạt động, mặc dù Microsoft Excel là ứng dụng phổ biến nhất. 

2.3 SPSS và VBA

Các nhà phân tích thường yêu cầu một chương trình phân tích thống kê như SPSS ngoài các công cụ được liệt kê ở trên. SPSS là một lựa chọn tuyệt vời cho các nhà phân tích mới được chứng nhận (xem thêm về SPSS bên dưới). VBA – Visual Basic for Applications – có thể được yêu cầu bởi các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm hơn. Nó là một ngôn ngữ lập trình được xây dựng dành riêng cho Excel và thường xuyên được sử dụng trong phân tích tài chính. Nó cũng tương thích với Word và PowerPoint. Matlab là một công cụ tuyệt vời khác để tạo thuật toán, xây dựng mô hình và phân tích dữ liệu.

2.4 Máy tính xách tay Jupyter

Project Jupyter là một dịch vụ độc nhất vô nhị dành riêng cho việc phát triển phần mềm nguồn mở, các tiêu chuẩn mở và các dịch vụ máy tính tương tác. Nó tương thích với nhiều loại ngôn ngữ lập trình. Là một công cụ trực tuyến mã nguồn mở, Jupyter Notebook cho phép bạn tạo và chia sẻ các tài liệu có thể chứa mã trực tiếp, phương trình, đồ họa và văn xuôi tường thuật. Máy tính xách tay có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, bao gồm làm sạch và chuyển đổi dữ liệu, học máy, v.v. Để trả lời câu hỏi “Phân tích dữ liệu sử dụng công cụ nào?” thì đây là công cụ được nhiều nhà lập trình sử dụng.

2.5 Ngôn ngữ lập trình R

Ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở R, tương thích với tất cả các nền tảng (Windows, Mac OS và Linux), là một công cụ quan trọng và được sử dụng rộng rãi khác trong phân tích dữ liệu. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê để lập mô hình thống kê vì nó cung cấp nhiều tùy chọn thống kê và đồ thị, và nó thường được sử dụng để thực hiện việc xử lý dữ liệu. Nó cho phép các nhà phân tích dữ liệu tạo ra các hình ảnh trực quan về dữ liệu như đồ thị và đồ thị và có thể truy cập được trong nhiều thư viện khác nhau như Plotly. Nó được sử dụng trong ngân hàng và bán hàng, cũng như một số lĩnh vực khoa học bao gồm y học và công nghệ. Để sử dụng công cụ phân tích dữ liệu này, bạn phải có hiểu biết cơ bản về thống kê và lập trình nói chung.

2.6 Tableau

Tableau là một ứng dụng khác thường được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Nó được sử dụng rộng rãi vì dữ liệu có thể được đánh giá nhanh chóng với nó. Trang tổng quan và bảng tính cũng được tạo để trực quan hóa. Tableau cho phép tạo ra các trang tổng quan cung cấp thông tin hữu ích và thúc đẩy doanh nghiệp phát triển. Khi được cấu hình với hệ điều hành và phần cứng phù hợp, các sản phẩm Tableau luôn chạy trong môi trường ảo hóa.

2.7 SAS

SAS (Hệ thống Phân tích Thống kê) là một bộ thương mại nổi tiếng gồm các công cụ phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh. Viện SAS đã tạo ra nó vào những năm 1960, và nó đã phát triển kể từ đó. Các ứng dụng chính của nó hiện nay là lập hồ sơ khách hàng, báo cáo, khai thác dữ liệu và mô hình dự đoán. Được thiết kế cho thị trường kinh doanh, phần mềm này thường mạnh mẽ hơn, dễ thích ứng và thân thiện với người dùng hơn cho các doanh nghiệp lớn. Điều này là do họ có năng lực lập trình nội bộ khác nhau.

3. Top 5 Kỹ năng cần thiết của nhà phân tích dữ liệu

Để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong phân tích dữ liệu, có một số kỹ năng cần nắm vững và các công cụ phân tích dữ liệu để tận dụng.

3.1 Kỹ năng lập trình

Các ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong vai trò nhà phân tích dữ liệu là R và Python . Các ngôn ngữ này có thể được chia thành hai loại – thống kê và kịch bản, dựa trên việc biên dịch có phải xảy ra trước khi chạy hay không.

3.2 Toán học 

Công việc nhà phân tích dữ liệu yêu cầu các kỹ năng toán học cơ bản, cụ thể là trong thống kê. Mặc dù tốt hơn nên sử dụng ngôn ngữ kịch bản mạnh mẽ như R cho các tập dữ liệu khổng lồ, khả năng thống kê của Microsoft Excel có thể xử lý các tập dữ liệu nhỏ hơn.

3.3 Nền tảng xử lý dữ liệu  

Đối với các tập dữ liệu lớn, các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng các nền tảng xử lý dữ liệu lớn như Hadoop và Apache Spark. Các khuôn khổ này cho phép các nhà phân tích dữ liệu truy vấn dữ liệu trên nhiều thiết bị và lọc, lập mô hình và diễn giải nó để có được cái nhìn sâu sắc hơn về các mối quan hệ và xu hướng.

3.4 Liên tưởng

Thông tin chi tiết thu thập được từ phân tích dữ liệu là vô giá trị trừ khi chúng được trình bày rõ ràng, đặc biệt là đối với các bên liên quan có đầu óc kinh doanh. Một trong những công cụ trực quan hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong Tableau. Nó cho phép các nhà phân tích dữ liệu truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ và đám mây, bảng tính và mảng xử lý phân tích trực tuyến ( OLAP ) để tạo ra các biểu diễn đồ họa của các phát hiện.

3.5 Học máy  

Tự động hóa là cốt lõi của bất kỳ phân tích dữ liệu quy mô lớn nào. Học máy (ML) cho phép máy tính tự động học và thực hiện các tác vụ mà không cần lập trình rõ ràng. Các nhà phân tích dữ liệu cần biết cách tạo, áp dụng và đào tạo các mô hình và thuật toán thích hợp nhất cho tập dữ liệu để tìm ra giải pháp cho các vấn đề cụ thể.

>>> Tham khảo ngay khóa học lập trình phân tích dữ liệu tại FUNiX tại đây:

>>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu
• 5 công cụ phần mềm phân tích dữ liệu
• 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

Nguyễn Cúc