Hướng dẫn tự học data analyst trong 100 ngày   

Thay vì đến các trung tâm, nhiều người chọn tự học data analyst tại nhà để tiết kiệm thời gian và chi phí. Nhưng lại đối mặt với một thách thức, đó là không có người hướng dẫn và không biết bắt đầu từ đâu. Nên tự học phân tích dữ liệu thế nào và đâu là những nguồn tài liệu uy tín?

Cùng theo dõi bài viết dưới đây của SOM để tham khảo lộ trình học data analyst trong 100 ngày nhé.

Cần chuẩn bị gì trước khi tự học data analyst?

Trước khi bước vào chuỗi ngày tự học data analyst, bạn cần chuẩn bị một số công cụ, nền tảng cũng như lên kế hoạch chi tiết để đảm bảo tiến độ suôn sẻ. Trước hết, về vấn đề thời gian. Dù ưu điểm của tự học là chủ động thời gian, nhưng bạn cũng cần đặt ra một giới hạn để chắc chắn trau dồi đầy đủ trong 100 ngày. Ví dụ 10-12 giờ mỗi tuần là con số lý tưởng.

Tiếp đến là chọn lọc nền tảng học tập. Trong đó, các trang mạng xã hội là một nguồn tài nguyên đa dạng, phong phú và đặc biệt miễn phí về phân tích dữ liệu. SOM khuyến khích bạn tạo nhiều tài khoản khác nhau để linh hoạt học tập.

• LinkedIn: Không chỉ cung cấp kiến thức, LinkedIn còn giúp bạn mở rộng kết nối, nhanh chóng có được cơ hội làm việc uy tín.
• Twitter: Nếu cần tìm kiếm tài liệu theo chủ đề, twitter là ưu tiên số một với tính năng hệ thống theo hashtag thông minh và tiện lợi.
• Facebook: Điểm mạnh của Facebook là các hội nhóm, cộng đồng ‘chăm chỉ’ tương tác với nhiều nội dung thực tiễn, và biết đâu thành viên trong nhóm có thể là cộng sự hoặc người hướng dẫn tương lai của bạn.

Bên cạnh đó, hiện nay cũng có nhiều trung tâm đào tạo data analyst online tổ chức các chương trình miễn phí, mà vẫn cung cấp bằng chứng nhận uy tín. Một số khóa học phân tích dữ liệu chất lượng bạn có thể tham khảo:

• Learn Python và Learn SQL của Codecademy
• Introduction of Data Science using Python
• Introduction to data science - SkillUp
• IBM Data Analytics Courses - Coursera

→ Chi tiết xem tại: Các khóa học data analysis online cho người mới

Lộ trình tự học phân tích dữ liệu trong 100 ngày

Ngày 1-5: Tổng quan về Dữ liệu & Thống kê

Đây là khía cạnh trọng tâm cũng là bước đầu tiên mà mọi Nhà phân tích dữ liệu cần vững vàng. Với người mới, bạn cần nắm rõ các khái niệm, cách ứng dụng và không ngừng cập nhật case study liên quan để nâng cao kiến thức hiệu quả.

• Các dạng biểu đồ và cách sử dụng
• 5 từ khóa quan trọng: Population, Sample, Variable, Parameter, Statistic
• Phân phối chuẩn (Normal Distribution)
• Đo lường số đo xu hướng tập trung (Central Tendency)
• Phương sai và độ lệch chuẩn (Variance and standard deviation)
• Covariance (Hiệp phương sai) và Correlation (Hệ số tương quan)
• Định luật giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem - CLT)
• P-Value
• Xác suất thống kê

Ngày 6-20: Microsoft Excel

Excel là kiến thức văn phòng cơ bản mà bạn đã quen thuộc từ quá trình trung học của mình. Bạn cũng có thể thường xuyên sử dụng nó cho các mục đích, công việc cá nhân như tính toán chi tiêu, lên kế hoạch du lịch… Còn trong data analyst, Excel là một công cụ rất mạnh và là trợ thủ đắc lực hằng ngày cho các chuyên viên phân tích dữ liệu.

• Chuyển đổi và hệ thống định dạng dữ liệu gồm văn bản, thời gian, ngày tháng…
• Tạo công thức, hàm và các tập hợp có điều kiện
• Thực hiện Vlookup
• Ứng dụng Pivot Table
• Thể hiện dữ liệu một cách trực quan bằng bảng, biểu đồ…

Ngày 21-35: Power BI

Power BI có giao diện khá tương đồng với Excel, do cùng là sản phẩm của Microsoft. Đây cũng là một công cụ giúp bạn triển khai data analyst sinh động, dễ nhìn và rõ ràng hơn. Ngoài ra, chức năng làm sạch dữ liệu của Power BI cũng được nhiều chuyên viên yêu thích.

Ngày 36-50: Tableau

Cùng mục đích trực quan hóa dữ liệu, nhưng Tableau được cộng đồng data analyst đánh giá là thẩm mỹ cao hơn, thể hiện dashboard và bảng phân tích khá bắt mắt. Ngoài ra, Tableau còn dễ dàng kết nối được nhiều thiết bị và làm việc cùng lúc, thuận tiện cho các phòng ban phối hợp, đẩy nhanh tiến độ công việc.

Cũng vì thế mà Tableau được các doanh nghiệp ưu tiên lựa chọn để tối ưu năng suất cho tổ chức của mình. Vậy nên, nếu thành thạo công cụ này, bạn có thể ghi điểm với nhà tuyển dụng, tăng lợi thế cạnh tranh.

Ngày 73-100: Python

Python có thể nói là ngôn ngữ lập trình phổ biến bậc nhất trong data analyst. Nắm rõ khái niệm và cách sử dụng Python sẽ hỗ trợ bạn rất nhiều trong công việc như:

• Làm website
• Thiết kế tool tự động hóa
• Xây dựng thư viện khoa học máy tính để giải quyết các vấn đề toán học, đại số tuyến tính, phân tích dữ liệu…
• Viết ứng dụng cho nền tảng nhúng
• Làm game cho cả máy tính và các thiết bị di động

Phân tích dữ liệu bao gồm nhiều chủ đề với các khối lượng kiến thức khác nhau. Do đó, bạn cần chia thời gian hợp lý để tập trung ‘học đến nơi đến chốn’, chất lượng vẫn hơn số lượng. Ngoài ra, data analyst cũng cần rèn luyện đồng thời cả kiến thức và kỹ năng, nên đừng quên sắp xếp lịch thực hành song song nữa nhé.

7 kỹ năng cơ bản để trở thành chuyên viên Data Analytics

Kỹ năng có thể xem là yếu tố tạo sự khác biệt cho bạn so với các ứng cử viên data analyst khác. Để nâng cao ‘giá trị’ trong ngành, 7 kỹ năng dưới đây được đánh giá là cần thiết nhất.

Nắm vững chuyên môn

Nền tảng vững chắc về ngành sẽ giúp bạn rèn luyện được cả cái nhìn tổng quan và chi tiết trong mọi vấn đề, ra quyết định logic và chính xác hơn. Ngoài ra, đây cũng là tiêu chí quan trọng mà các nhà lãnh đạo thường ưu tiên đánh giá khi lựa chọn đối tượng thăng chức. Bởi quản lý có kiến thức thì mới có thể dẫn dắt và huấn luyện cấp dưới hiệu quả.

Thành thạo các ngôn ngữ truy vấn dữ liệu

Đối diện với lượng lớn dữ liệu là đặc thù nổi bật của công việc data analyst. Để quá trình làm việc nhanh chóng mà vẫn chính xác, bạn cần thành thạo ít nhất một ngôn ngữ truy vấn. Đây là công cụ hướng dẫn máy tính triển khai các nhiệm vụ liên quan.

Ngôn ngữ truy vấn thường chia theo ngành. Ví dụ SAS cho y tế, SQL cho cơ sở dữ liệu lớn… Bạn có thể linh hoạt học tập để phù hợp nhất với lĩnh vực bạn đang theo đuổi.

Kiến thức về Machine learning

Đây là một ứng dụng nhánh của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), nhằm phát triển các chương trình thông qua nguồn dữ liệu thu thập được. Nếu muốn trở thành cái tên top đầu trong ngành phân tích dữ liệu, Machine learning là chủ đề bạn cần ưu tiên.

Kỹ năng đặt câu hỏi

Data analyst không chỉ là phân tích dữ liệu trên nguồn sẵn có, mà còn phải biết cách khai thác để thu được thông tin chất lượng nhất. Và đặt câu hỏi chính xác sẽ là cách tìm ra vấn đề một cách nhanh nhất.

Kiến thức toán cao cấp

Toán thống kê sẽ giúp bạn xử lý thông tin nhanh gọn hơn, nhờ ưu điểm phân tích có giá trị và hạn chế được các lỗi tư duy cơ bản. Bạn cần trau dồi nhiều về toán học ứng dụng, cách trích xuất bằng công thức toán học hoặc phần mềm máy tính…

Khả năng trực quan hóa dữ liệu

Không phải người xem kết quả phân tích dữ liệu nào cũng là người trong nghề. Đôi khi, đó là những đại diện đến từ phòng ban khác, thậm chí là khách hàng thông thường. Chính vì thế, bạn có thể học cách trình bày dễ hiểu, trực quan thông qua các biểu đồ, hình khối, màu sắc…

Kỹ năng giao tiếp

Nhiều người lầm tưởng data analyst chỉ làm việc với máy tính. Nhưng thực ra, nhiệm vụ thuyết trình, thuyết phục lãnh đạo, phản biện… cũng nằm trong công việc của chuyên viên phân tích dữ liệu.

Giao tiếp tự tin và suôn sẻ giúp bạn trình bày nội dung của mình tốt hơn, tránh việc bài làm tốt nhưng không thể chứng minh nó với mọi người.

→ Xem chi tiết tại: 7 kỹ năng cơ bản để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu - Data analyst

Hy vọng bài viết trên đây của SOM sẽ giúp bạn có định hướng rõ ràng hơn trong việc xây dựng lộ trình tự học data analyst 100 ngày thuận lợi.