Nội dung
Những kỹ năng cần thiết cho Data Analyst: 7 nhóm cần học
Để trở thành một Data Analyst giỏi, bạn cần nắm vững bảy nhóm kỹ năng quan trọng: bảng tính, SQL, thống kê, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa, tư duy kinh doanh và giao tiếp. Ngoài ra, Python cũng là một công cụ hữu ích khi xử lý dữ liệu lớn hoặc thực hiện các công việc lặp đi lặp lại. Hành trình học tập nên bắt đầu từ việc xử lý dữ liệu cơ bản cho đến giải quyết các bài toán thực tế.
Các kỹ năng của một Data Analyst kết hợp cả việc xử lý dữ liệu và truyền đạt kết quả một cách hiệu quả.
Mục lục
- Data Analyst học để làm được việc gì?
- Ma trận 7 nhóm kỹ năng
- Bảng tính
- SQL và cơ sở dữ liệu
- Thống kê ứng dụng
- Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
- Trực quan hóa và BI
- Tư duy kinh doanh
- Giao tiếp dữ liệu
- Có cần học Python không?
- Lộ trình học theo đầu ra
- Kết quả có thể đạt được
- Cơ sở tham chiếu
- Câu hỏi thường gặp
Data Analyst học để làm được việc gì?
Một Data Analyst, hay chuyên viên phân tích dữ liệu, có nhiệm vụ biến đổi dữ liệu thô thành thông tin có thể hỗ trợ quyết định kinh doanh. Công việc này thường bắt đầu từ việc làm rõ câu hỏi kinh doanh, xác định dữ liệu cần thiết, kiểm tra chất lượng, thực hiện phân tích, trực quan hóa và cuối cùng là giải thích kết quả cho các bên liên quan.
Theo Microsoft, vai trò của Data Analyst bao gồm các hoạt động như chuẩn bị dữ liệu, mô hình hóa, trực quan hóa và phân tích, quản lý và bảo mật nội dung phân tích. Điều này cho thấy quy trình nghề nghiệp là một chuỗi hoàn chỉnh, không chỉ là một biểu đồ đơn lẻ.
Ma trận 7 nhóm kỹ năng Data Analyst cần học
- Nhóm kỹ năng
- Nội dung nên học
- Đầu ra thực hành
- Mức ưu tiên ban đầu
- Bảng tính
- Công thức, bảng, tra cứu, PivotTable, kiểm tra lỗi
- Làm sạch và tổng hợp một tệp dữ liệu
- Cao
- SQL
- SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, CTE, hàm cửa sổ
- Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng
- Cao
- Thống kê
- Mô tả, phân phối, tương quan, lấy mẫu, kiểm định cơ bản
- Diễn giải kết quả và giới hạn
- Cao
- Chuẩn bị dữ liệu
- Kiểu dữ liệu, thiếu, trùng, ngoại lệ, quy tắc chất lượng
- Bộ dữ liệu có thể phân tích và có log xử lý
- Cao
- Trực quan hóa và BI
- Chọn biểu đồ, mô hình dữ liệu, KPI, dashboard
- Báo cáo trả lời một nhóm câu hỏi
- Cao
- Tư duy kinh doanh
- Vấn đề, chỉ số, giả thuyết, tác động, ràng buộc
- Bản phân tích gắn với quyết định
- Cao
- Giao tiếp dữ liệu
- Cấu trúc lập luận, chú thích, trình bày, tài liệu hóa
- Tóm tắt phát hiện cho đúng đối tượng
- Cao
Bảy nhóm kỹ năng này tạo nên một hệ thống học tập liền mạch, thay vì các môn học rời rạc.
1. Bảng tính: nền tảng xử lý dữ liệu gần công việc
Công cụ như Excel hay bảng tính tương đương là điểm khởi đầu để làm quen với dữ liệu dưới dạng bảng. Người học cần hiểu về tham chiếu, hàm điều kiện, hàm tổng hợp, tra cứu, xử lý ngày tháng và văn bản, bảng dữ liệu, PivotTable và cách dò lỗi công thức. Mục tiêu không phải là ghi nhớ mọi hàm mà là tổ chức dữ liệu một cách nhất quán và tạo bảng tổng hợp có thể kiểm tra ngược lại.
2. SQL và cơ sở dữ liệu: lấy đúng dữ liệu cần phân tích
SQL là công cụ giúp Data Analyst truy xuất và kết hợp dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Các thao tác chính bao gồm SELECT, lọc với WHERE, sắp xếp, CASE, tổng hợp với GROUP BY, kết nối bảng bằng JOIN và kiểm soát giá trị rỗng. Sau khi nắm vững các kiến thức cơ bản, người học có thể tiếp tục với truy vấn con, CTE và hàm cửa sổ.
3. Thống kê ứng dụng: hiểu dữ liệu nói gì và chưa nói gì
Data Analyst cần kiến thức thống kê cơ bản để mô tả dữ liệu và tránh kết luận không chính xác. Nội dung cơ bản gồm trung bình, trung vị, phân vị, độ phân tán, phân phối, xác suất, lấy mẫu, khoảng tin cậy, tương quan và kiểm định giả thuyết. Việc phân biệt giữa tương quan và quan hệ nhân quả, nhận biết ảnh hưởng của ngoại lệ cũng là những kỹ năng quan trọng.