Bạn có biết, các vị trí liên quan đến khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) đang trở thành những vị trí khó tuyển dụng nhất? Nhu cầu tìm kiếm chuyên gia trong lĩnh vực này tăng vọt, tạo ra sự cạnh tranh khốc liệt trên thị trường lao động. Vậy, điều này có ý nghĩa gì đối với những người đang tìm kiếm cơ hội nghề nghiệp?
Phân tích dữ liệu (data analysis) là một lĩnh vực đầy hứa hẹn và mang đến nhiều triển vọng nghề nghiệp hấp dẫn cho những ai mong muốn dấn thân. Để làm rõ những lầm tưởng phổ biến, bạn không nhất thiết phải là một chuyên gia về khoa học máy tính, toán học hay lập trình để thành công trong lĩnh vực này.
Phân tích dữ liệu là một ngành nghề có nhu cầu cao và mang lại thu nhập tốt. Bạn không cần phải là một thiên tài toán học để bắt đầu.
Vậy, làm thế nào để biết liệu phân tích dữ liệu có phù hợp với bạn hay không? Và nếu bạn chưa có bất kỳ kiến thức nền tảng nào, làm thế nào để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này?
Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn mọi thông tin cần thiết để khám phá thế giới phân tích dữ liệu. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu: phân tích dữ liệu là gì, những vị trí công việc phổ biến trong ngành, cách học các công cụ và kỹ năng cần thiết, và làm thế nào để có được một công việc trong lĩnh vực này. Hãy cùng bắt đầu hành trình khám phá nhé!
Mục Lục
Phân Tích Dữ Liệu (Data Analysis) Là Gì?
Nói một cách đơn giản, phân tích dữ liệu (data analysis) là quá trình chọn lọc và tìm kiếm thông tin quan trọng từ một lượng lớn dữ liệu hỗn độn. Những thông tin giá trị này, còn được gọi là key insight, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định sáng suốt và hiệu quả.
Lưu ý quan trọng: Phân tích dữ liệu (data analysis) và khoa học dữ liệu (data science) không phải là một. Mặc dù có liên quan mật thiết, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm cả lập trình, xây dựng thuật toán và tạo mô hình dự báo.
Quy trình làm việc điển hình của một nhà phân tích dữ liệu (data analysis) bao gồm:
- Xác định mục tiêu phân tích: Trả lời câu hỏi “Bạn đang cố gắng khám phá điều gì?” và thu thập dữ liệu liên quan để hỗ trợ giải đáp câu hỏi này.
- Làm sạch và sắp xếp dữ liệu: Lọc dữ liệu chất lượng, phân tích, diễn giải, định dạng chuẩn, loại bỏ dữ liệu thừa và sửa lỗi chính tả.
- Xử lý dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Excel hoặc Google Sheets để vẽ sơ đồ, lập bảng biểu và thực hiện các phép tính cần thiết.
- Phân tích và giải thích dữ liệu: Áp dụng các công cụ thống kê để tìm ra mối tương quan, xu hướng và các trường hợp ngoại lệ trong dữ liệu.
- Trình bày dữ liệu: Sử dụng biểu đồ, công cụ trực quan hóa và các phương pháp khác để trình bày dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu cho người quản lý dự án, trưởng bộ phận và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Điều này giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu thực tế.
Điểm hấp dẫn của phân tích dữ liệu là bạn có thể bắt đầu sự nghiệp của mình ngay cả khi bạn chỉ có kiến thức cơ bản về lĩnh vực này. Kinh nghiệm trong lập trình, toán học hoặc thống kê sẽ là một lợi thế, nhưng không phải là điều kiện tiên quyết.
Bắt đầu với vai trò phân tích dữ liệu và tích lũy kinh nghiệm có thể mở ra cơ hội để bạn chuyển sang các lĩnh vực hấp dẫn khác như khoa học dữ liệu (data science) hoặc kỹ sư công nghệ.
Tại Sao Nên Học Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu?
Để hiểu rõ hơn về tiềm năng của ngành này, hãy cùng xem xét những số liệu thống kê ấn tượng:
- Tăng trưởng việc làm: Cục Thống kê Lao động dự báo mức tăng trưởng việc làm của ngành phân tích dữ liệu nghiên cứu thị trường (một thuật ngữ khác của data analysis) là 19% trong giai đoạn 2014-2024.
- Nhu cầu cao: Theo Học viện Kỹ thuật số (Digital Learning Academy), nhu cầu sử dụng dữ liệu để phân tích báo cáo và hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn ngày càng tăng cao.
- Mức lương hấp dẫn: Các nhà phân tích dữ liệu được trả lương khá cao, ngay cả khi họ không có ý định chuyển sang các lĩnh vực cao cấp hơn. Theo Payscale, mức lương khởi điểm cho các nhà phân tích dữ liệu dao động từ 40.000 đến 77.000 USD/năm (trung bình khoảng 56.000 USD/năm). Các vị trí quản lý có mức lương cao hơn nhiều, lên đến khoảng 109.000 USD/năm.
- Lợi thế cạnh tranh: Ian LittleJohn, giảng viên của khóa học Complete Introduction to Business Data Analysis, nhấn mạnh rằng khả năng đặt câu hỏi với dữ liệu là một lợi thế cạnh tranh lớn, giúp tạo ra doanh thu mới, đưa ra quyết định tốt hơn và cải thiện năng suất lao động.
- Nhu cầu chung: Symon He và Travis Chow, giảng viên của khóa học Intro to Data Analysis using EXCEL for Beginners, cho biết mọi doanh nghiệp đều tạo ra dữ liệu, nhưng giá trị của dữ liệu phụ thuộc vào khả năng xử lý, sắp xếp và chuyển đổi nó thành thông tin hữu ích.
Các Vị Trí Phổ Biến Trong Lĩnh Vực Phân Tích Dữ Liệu
Một trong những điều thú vị nhất khi học các kỹ năng phân tích dữ liệu là sự linh hoạt trong lựa chọn nghề nghiệp. Bạn có thể làm việc với vai trò là một nhà phân tích dữ liệu trong nhiều năm nếu bạn thích, hoặc bạn có thể chuyển hướng sang các vị trí khác khi có cơ hội.
Hầu hết các ngành công nghiệp đều sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định quan trọng, đạt được lợi thế cạnh tranh, kích cầu, tìm kiếm khách hàng mới, cải thiện hệ thống vận hành nội bộ, tối đa hóa lợi nhuận và đạt được nhiều mục tiêu khác. Do đó, kỹ năng phân tích dữ liệu có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Dưới đây là một số công việc phổ biến liên quan đến lĩnh vực này:
1. Phân Tích Dữ Liệu (Data Analyst)
Công việc của một Data Analyst là gì? Các nhà phân tích dữ liệu thu thập, tổng hợp và sắp xếp một lượng lớn dữ liệu, sau đó chuyển đổi chúng thành thông tin hữu ích. Họ tạo bảng, vẽ biểu đồ và sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo ra các kết quả có ý nghĩa và hữu ích, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt.
Ví dụ, một data analyst có thể tổng hợp thông tin từ khảo sát khách hàng hoặc lịch sử mua hàng, sau đó tạo báo cáo hoặc bản trình bày trực quan để giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm, tăng doanh thu.
Thông tin tóm tắt về vị trí Data Analyst:
- Bạn có thể làm việc trong nhiều ngành khác nhau như chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị, bán lẻ, IT,…
- Mức lương trung bình: 65.470 USD/năm
- Nhu cầu tuyển dụng ngày càng tăng do lượng dữ liệu được tạo ra ngày càng lớn.
- Nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề Nghiệp Tốt Nhất Hoa Kỳ năm 2018 do Glassdoor bình chọn.
2. Phân Tích Kinh Doanh (Business Analyst)
Các nhà phân tích kinh doanh làm gì? Họ xác định các mảnh dữ liệu có ý nghĩa và định hướng các quyết định liên quan đến kinh doanh. Họ làm việc chặt chẽ với các nhà quản lý và lãnh đạo cấp cao để dự đoán, tối ưu hóa, quản trị rủi ro và nhiều nhiệm vụ khác.
Một nhà phân tích kinh doanh tập trung vào hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp và tìm cách tinh chỉnh quy trình hoạt động. Nếu bạn có kiến thức về kinh doanh hoặc tài chính, đây sẽ là một vị trí tuyệt vời. Bạn không cần nhiều kiến thức chuyên môn về khoa học hoặc toán học như một nhà phân tích dữ liệu truyền thống. Mức lương trung bình cho vị trí này là 70.170 USD/năm.
3. Quản Lý Sản Phẩm (Product Manager – PM)
Những người giữ vị trí PM thì làm gì? Các nhà quản lý sản phẩm điều hành và hướng dẫn để các sản phẩm thành công từ ý tưởng đến khi ra mắt. Dữ liệu được phân tích đóng vai trò quan trọng trong mọi giai đoạn của quá trình này. Bạn phải phân tích thị trường để tìm kiếm xu hướng và phát hiện các vấn đề cần giải quyết, tận dụng thông tin sẵn có để cải thiện các tính năng và hoàn thiện sản phẩm.
Thông tin tóm tắt về vị trí PM (quản lý sản phẩm):
- Mọi doanh nghiệp đều có sản phẩm (dịch vụ), điều này đồng nghĩa với việc có rất nhiều cơ hội cho bạn theo đuổi.
- Hiểu biết về chăm sóc khách hàng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về người dùng của mình.
- Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm
4. Tiếp Thị Số (Digital Marketer)
Digital marketer hay còn gọi là Tiếp thị Kỹ thuật số làm những gì? Họ phải hiểu hành vi và động lực của người tiêu dùng, nhận diện sự thay đổi của các xu hướng và theo dõi các chỉ số để cải thiện các mẫu quảng cáo, chiến dịch truyền thông mạng xã hội và chiến lược SEO.
Thành công của các digital marketer phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong mọi quá trình, từ xác định nhân khẩu học của người dùng, đo lường chỉ số nhấp chuột (clicks) và tỷ lệ chuyển đổi (conversion) để đảm bảo thành công cho các chiến dịch, đến sàng lọc lịch sử dữ liệu để lựa chọn chiến lược mang lại kết quả tốt hơn. Mức lương trung bình cho vị trí này là 67.230 USD/năm.
5. Phân Tích Định Lượng (Quantitative Analyst)
Các nhà phân tích định lượng làm những gì? Họ là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và làm việc trong các ngành thiên về tài chính. Họ tận dụng dữ liệu và các mô hình liên quan để quản trị rủi ro, dự báo những thay đổi trong quá trình định giá cổ phiếu và trái phiếu, đồng thời sử dụng dữ liệu làm căn cứ đưa ra các quyết định đầu tư.
Để theo đuổi nghề này, bạn cần có bằng thạc sĩ trở lên của một trong những lĩnh vực liên quan. Mức lương trung bình: 94.051 USD/năm.
Các Kỹ Năng Cần Thiết Và Nơi Học
Ngoài các kỹ năng mềm như giải quyết vấn đề, giao tiếp và sáng tạo, bạn cũng cần có những kỹ năng chuyên môn để thành công trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Mỗi kỹ năng chuyên môn được liệt kê dưới đây sẽ là nền tảng cho những giai đoạn tiếp theo. Vì vậy, bạn không cần phải vội vàng học hết mọi thứ cùng một lúc.
Dưới đây là những kỹ năng và công cụ bạn sẽ cần để có được một công việc trong lĩnh vực data analysis hoặc chỉ đơn giản là để nâng cao những kỹ năng liên quan.
1. Kỹ Năng Excel
Excel là gì? Microsoft Excel là một chương trình tính toán phổ biến cho phép bạn trình bày những dữ liệu phân tích phức tạp.
Vì sao ta phải học nó: Theo Diego Fernandez, giáo viên hướng dẫn của khóa học Excel for Data Analysis: Basic to Expert Level, học Excel là cần thiết cho mọi chuyên ngành trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Đây là phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều nhất và là nền tảng căn bản trước khi học bất cứ thứ gì khác.
Học nó ở đâu: Microsoft Excel – Phân tích dữ liệu với bảng Excel. Khóa học này cung cấp các kỹ năng Excel từ căn bản đến chuyên nghiệp với các công cụ phân tích dữ liệu mạnh nhất của Excel.
2. SQL (Ngôn Ngữ Cơ Sở Dữ Liệu)
SQL là gì? SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ được dùng để tương tác với các cơ sở lưu trữ dữ liệu, cho phép chúng ta lấy dữ liệu ra một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Sao ta cần học nó? SQL cho phép bạn thực hiện các thao tác trên hàng triệu dòng dữ liệu và là kỹ năng quan trọng thứ hai trong nghề phân tích dữ liệu.
Học Data Analysis ở đâu? Khóa học SQL cho người mới bắt đầu nghề Phân tích Dữ liệu cung cấp kiến thức SQL trong ứng dụng thực tế và cách thức tìm ra thông tin khách hàng hoặc phân tích kinh doanh hữu ích.
3. R (Ngôn Ngữ Lập Trình)
R là gì? Là một loại ngôn ngữ lập trình dùng cho tin học thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê, những người làm dữ liệu, các nhà phân tích kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực phát triển phần mềm thống kê, phân tích số liệu, machine learning.
Vì sao phải học nó? Theo Arpan Gupta, giáo viên hướng dẫn của khóa học Lập trình với R trong Phân tích Dữ liệu & Trực quan hóa Dữ liệu, R mang tới khả năng trình bày các bộ dữ liệu phức tạp một cách ấn tượng.
Học nó ở đâu? Khóa học Mô hình thống kê ứng dụng bằng ngôn ngữ R trong Phân tích Dữ liệu cung cấp nền tảng căn bản giúp học viên có thể áp dụng vào thực tế các nhiệm vụ phân tích dữ liệu thống kê bằng ngôn ngữ R.
4. Data Visualization (Trực Quan Hóa Dữ Liệu)
Data Visualization là gì? Trực quan hóa Dữ liệu giúp những người cần đưa ra quyết định trong kinh doanh hiểu được các dữ liệu phân tích một cách trực quan thông qua các loại biểu đồ.
Vì sao nên học? Học data visualization sẽ giúp bạn có ưu thế hơn những ứng viên khác vì những nhà tuyển dụng luôn tìm kiếm những người có hiểu biết về cả lĩnh vực khoa học lẫn nghệ thuật đằng sau chuyên môn phân tích dữ liệu.
Học ở đâu? Khóa học Giới thiệu về Data Visualization cung cấp mọi thứ bạn cần để bắt đầu dự án trực quan hóa dữ liệu của riêng mình.
Các Kỹ Năng Khác Nên Học:
- Google Sheets (phiên bản trực tuyến của Excel)
- Tableau (bản miễn phí)
- Data studio (công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí của Google)
- Google Analytics/Google Adwords
- Toán học cao cấp (đại số tuyến tính & các phép tính đa biến)
- Hiểu biết căn bản về machine learning
Nếu bạn muốn theo đuổi việc học, các trường đại học, cao đẳng thường có những chuyên ngành thuộc lĩnh vực phân tích dữ liệu như kinh doanh, kinh tế, thống kê và tin học.
Kết Luận
Các công ty hiện nay đang ngập chìm trong dữ liệu và cần những người có thể biến chúng trở nên có nghĩa. Khi Internet Vạn Vật xuất hiện, nhu cầu này càng tăng lên.
Nếu bạn không biết nên chọn hướng đi nào trong lĩnh vực công nghệ, data là một điểm khởi đầu tốt. Một số công ty toàn cầu đã bổ nhiệm chức danh Giám đốc Dữ liệu (CDO), cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu.
Theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngay hôm nay để có được vị trí tuyệt vời vào ngày mai.
Theo IBM, vào năm 2020, số lượng công việc cho các chuyên gia dữ liệu tại Mỹ sẽ tăng lên tới 2.720.000. Bạn đã sẵn sàng để ngồi vào một trong những vị trí đó chưa?