Không có gì cường điệu khi nói rằng xã hội hiện đại chạy trên dữ liệu. Nhân loại tạo ra hai tạ rưỡi tỷ byte dữ liệu đáng kinh ngạc [tức là 2.500.000.000.000.000.000.000 byte] hàng ngày – và có vẻ như chỉ số này sẽ không bị suy giảm trong thời gian gần. Theo một báo cáo gần đây từ International Data Corporation [IDC], thị trường phân tích kinh doanh và Dữ liệu lớn toàn cầu đã và đang mở rộng với tốc độ nhanh trong vài năm qua, nhảy vọt từ 122 tỷ USD doanh thu toàn cầu vào năm 2015 lên 189 tỷ USD vào năm 2019 và hướng tới con số dự kiến 274 tỷ USD vào năm 2022.
Với sự mở rộng nhanh chóng này mang đến một cơ hội đáng kể để phát triển các kỹ năng của bạn trong phân tích dữ liệu, chẳng hạn như bằng cách đăng ký vào chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu hướng tới những người muốn tham gia vào lĩnh vực này. Chuyển đổi kỹ thuật số đã trở thành từ thông dụng của kinh doanh hiện đại và các nhà phân tích dữ liệu tài năng đang cần hơn bao giờ hết. Cơ hội nghề nghiệp vẫy gọi từ hầu hết mọi ngành, từ viễn thông đến sản xuất, bán lẻ, ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và thậm chí cả thể dục.
Điều đó nói lên rằng, sự thành công của sự nghiệp phân tích dữ liệu sẽ không đến nếu không có sự đào tạo và nỗ lực đáng kể. Các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu các kỹ năng cụ thể để phát triển mạnh trong lĩnh vực của họ và trình độ của họ chủ yếu tập trung vào công nghệ; tuy nhiên, những người trong nghề cũng cần có một số kỹ năng mềm. Không có một cách nào để đạt được những kỹ năng này. Trong khi nhiều cá nhân chọn tham gia các chương trình thạc sĩ, một nhóm học viên ngày càng tăng đã bắt đầu đăng ký các chương trình đào tạo, bị thu hút bởi mức giá hợp lý và thời gian ngắn. Nhưng bất kể bạn đi theo con đường nào, bạn sẽ cần phải có một bộ kỹ năng vững chắc để trở thành một chuyên gia dữ liệu theo yêu cầu.
Dưới đây, chúng tôi đã liệt kê 11 kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm hàng đầu cần có để trở thành nhà phân tích dữ liệu:
1. Trực quan hóa dữ liệu
2. Làm sạch dữ liệu
3. MATLAB
4. R
5. Python
6. SQL và NoSQL
7. Máy học
8. Đại số tuyến tính và giải tích
9. Microsoft Excel
10. Tư duy phản biện
11. Giao tiếp
Phần 1: Kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu
Đầu tiên, điều cần thiết là phải hiểu những gì một nhà phân tích dữ liệu làm. Điều hiển nhiên – tất cả các nhà phân tích dữ liệu đều quan tâm đến dữ liệu. Họ sử dụng các công cụ kỹ thuật để phân tích thông qua số lượng lớn thông tin thô và phát triển những hiểu biết có ý nghĩa sâu sắc trong quá trình này. Các nhà phân tích dữ liệu cũng thường chịu trách nhiệm loại bỏ dữ liệu bị hỏng, xác định chất lượng dữ liệu và chuẩn bị báo cáo cho người sử dụng lao động.
Tất cả các nhiệm vụ này, như bạn có thể đã đoán được, yêu cầu các nhà phân tích dữ liệu phải có một bộ công cụ phát triển tốt các kỹ năng kỹ thuật. Dưới đây là một số điều cần tập trung vào.
1. Trực quan hóa dữ liệu
Như thuật ngữ, trực quan hóa dữ liệu là khả năng của một người để trình bày các kết quả dữ liệu thông qua đồ họa hoặc các hình minh họa khác. Mục đích của việc này rất đơn giản: Nó giúp hiểu rõ hơn về thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu, ngay cả đối với những người không được đào tạo về phân tích dữ liệu. Với trực quan hóa dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu có thể giúp những người ra quyết định của doanh nghiệp [những người có thể không được đào tạo nâng cao về phân tích] xác định các mẫu và hiểu nhanh các ý tưởng phức tạp. Khả năng này giúp bạn – nhà phân tích dữ liệu – hiểu rõ hơn về tình hình của công ty, truyền đạt những hiểu biết hữu ích cho các trưởng nhóm và thậm chí định hướng việc ra quyết định của công ty sao cho tốt hơn.
Trực quan hóa dữ liệu thậm chí có thể cho phép bạn thực hiện được nhiều điều hơn các nhà phân tích dữ liệu truyền thống. Một tác giả SAS Insights lưu ý, “Trực quan hóa dữ liệu sẽ thay đổi cách các nhà phân tích của chúng tôi làm việc với dữ liệu. Dự kiến họ sẽ phản hồi các vấn đề nhanh hơn. Và họ sẽ cần có khả năng tìm hiểu thêm thông tin chi tiết – nhìn dữ liệu theo cách khác, giàu trí tưởng tượng hơn. Trực quan hóa dữ liệu sẽ thúc đẩy việc sáng tạo khám phá dữ liệu ”.
Hiện nay, trực quan hóa dữ liệu đã trở thành một kỹ năng cần thiết. Theo một nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi LinkedIn Learning, “những sinh viên mới tốt nghiệp gần đây có nhiều khả năng học các kỹ năng khó hơn khi họ mới gia nhập lực lượng lao động. Và những kỹ năng khó này xoay quanh việc phân tích dữ liệu và kể những câu chuyện với những hiểu biết sâu sắc thu thập được từ dữ liệu. ” Kỹ năng số một được theo khảo sát? Như bạn đoán: trực quan hóa dữ liệu.
Khóa học Ứng dụng Dashboard Reporting trong Excel – Trực quan hóa dữ liệu trong kinh doanh
2. Làm sạch dữ liệu
Làm sạch là một phần vô giá để đạt được thành công – và việc làm sạch dữ liệu cũng không khác gì! Đây là một trong những bước quan trọng nhất trong việc lắp ráp mô hình chức năng máy học và thường là một phần việc quan trọng trong ngày của bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào.
“Mặc dù chúng ta thường nghĩ các nhà khoa học dữ liệu dành phần lớn thời gian để nghiên cứu các thuật toán và mô hình ML, nhưng thực tế có phần khác biệt,” tác giả công nghệ Ajay Sarangam cho Analytics Training lưu ý. “Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu dành khoảng 80% thời gian của họ để làm sạch dữ liệu. Tại sao? Bởi vì một sự thật đơn giản trong ML: Dữ liệu tốt hơn đánh bại các thuật toán huyền ảo hơn. ”
3. MATLAB
MATLAB là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình hỗ trợ thực hiện thuật toán, thao tác ma trận và vẽ dữ liệu, cùng với các chức năng khác. Các doanh nghiệp quan tâm đến dữ liệu lớn đã bắt đầu chuyển sang MATLAB vì nó cho phép các nhà phân tích cắt giảm đáng kể thời gian họ thường dành để xử lý trước dữ liệu và tạo điều kiện cho việc làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng. Đáng chú ý nhất, MATLAB có thể thực thi bất kỳ mô hình máy học nào được xây dựng trong môi trường của nó trên nhiều nền tảng.
Hiểu MATLAB không phải là kỹ năng bắt buộc đối với các nhà phân tích dữ liệu; tuy nhiên, với các ứng dụng rộng rãi và tính hữu ích của nó, ít nhất có hiểu biết về môi trường làm việc có thể thúc đẩy khả năng tiếp thị của bạn đối với nhà tuyển dụng.
4. R
R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất và được sử dụng phổ biến trong phân tích dữ liệu. Một cuộc thăm dò được thực hiện bởi tạp chí chuyên nghiệp Spectrum của Viện Kỹ sư Điện và Điện tử [IEEE] cho thấy R đứng thứ năm trong danh sách mười ngôn ngữ lập trình hàng đầu được sử dụng vào năm 2019. Cú pháp và cấu trúc của R được tạo ra để hỗ trợ công việc phân tích; nó bao gồm một số lệnh tổ chức dữ liệu cài sẵn, dễ sử dụng theo mặc định. Ngôn ngữ lập trình cũng hấp dẫn các doanh nghiệp vì nó có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu phức tạp.
5. Python
Tuy nhiên, học Python nên là ưu tiên hàng đầu đối với các nhà phân tích. Ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao này đã giành vị trí số một trong cuộc khảo sát IEEE’s Spectrum 2019 và vì một lý do chính đáng – nó cung cấp một số lượng đáng kể các thư viện chuyên biệt, nhiều trong số đó liên quan cụ thể đến trí tuệ nhân tạo [AI].
Khả năng ứng dụng của Python để phát triển AI là đặc biệt quan trọng. Theo dữ liệu được công bố bởi Statista, thị trường phần mềm AI đang trên đà tăng trưởng 154 % hàng năm và đạt được mức cao dự kiến là 22,6 tỷ USD vào cuối năm 2020. Hiểu Python là một kỹ năng mà các nhà phân tích dữ liệu cần phải cập nhật. Những người quan tâm đến việc tăng cường sự quen thuộc với Python cũng nên xem xét các chương trình phụ trợ của nó như Pandas [một công cụ phân tích dữ liệu mã nguồn mở hoạt động cộng sinh với ngôn ngữ lập trình của Python] hoặc NumPy, một gói hỗ trợ người dùng Python với các tác vụ tính toán khoa học.
6. SQL and NoSQL
Nếu bạn muốn tham gia vào phân tích dữ liệu, có một số ngôn ngữ cơ sở dữ liệu mà bạn sẽ cần phải làm quen – nếu không thông thạo – ngay lập tức.
Đầu tiên và quan trọng nhất trong số này là Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, được biết đến nhiều hơn bởi từ viết tắt của nó, SQL. SQL có thể đã được tạo ra vào năm 1970, nhưng nó vẫn vô giá cho đến ngày nay. Trong phân tích hiện đại, SQL vẫn tồn tại như một phương tiện tiêu chuẩn để truy vấn và xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Điều này có vẻ phản trực giác, vì lĩnh vực phân tích đang ở trong trạng thái tăng trưởng và phát triển gần như không đổi. Nhà khoa học dữ liệu Josh Devlin tiếp cận vấn đề mất này trong một bài báo cho DataQuest, đã viết: “Tại sao một người muốn kiếm việc làm trong lĩnh vực dữ liệu nên dành thời gian học ngôn ngữ‘ cổ xưa ’này? Tại sao không dành toàn bộ thời gian của bạn để thành thạo Python / R hoặc tập trung vào các kỹ năng phân tích dữ liệu ‘quyến rũ hơn’, như Deep Learning, Scala và Spark? Mặc dù biết các nguyên tắc cơ bản của một ngôn ngữ có mục đích chung hơn như Python hoặc R là rất quan trọng, nhưng việc bỏ qua SQL sẽ khiến việc kiếm việc làm trong lĩnh vực dữ liệu trở nên khó khăn hơn nhiều ”.
Anh ấy có lý. Sự thật là SQL có một chỗ đứng trong các công ty ở khắp mọi nơi. Chức năng và hiệu quả được duy trì của nó đã giữ cho nhu cầu cao giữa các công ty và sự phổ biến của nó không có dấu hiệu giảm bớt trong thời gian gần. Học SQL; nếu không phải vì chức năng của nó, thì vì triển vọng công việc của bạn. Các phiên bản SQL có thương hiệu như MySQL mang đến cơ hội hiểu sâu hơn về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ.
Mặt khác, bạn cũng nên tập trung vào việc xây dựng năng khiếu của mình với cơ sở dữ liệu NoSQL. Như tên cho thấy, các hệ thống NoSQL không tổ chức các tập dữ liệu của chúng theo các đường quan hệ của SQL. Theo định nghĩa này, các khung NoSQL có thể cấu trúc thông tin của chúng một cách hiệu quả theo bất kỳ cách nào, miễn là phương pháp này không mang tính quan hệ. Do đó, không thể chỉ ra bất kỳ một cấu trúc nào là khung NoSQL “tiêu chuẩn”. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có kinh nghiệm về cấu trúc NoSQL, có thể hữu ích khi thử nghiệm với một khuôn khổ như MongoDB, tổ chức cơ sở dữ liệu của nó dọc theo cấu trúc phân cấp linh hoạt thay vì quan hệ bảng.
Tại UniTrain, Khóa học Ứng dụng SQL trong xử lý dữ liệu được thiết kế chuyên biệt cho người đi làm đặc biệt dành cho những người xử lý và phân tích dữ liệu lớn [big data] trên SQL server
7. Máy học
Mặc dù máy học không phải là một kỹ năng làm sạch dữ liệu hoặc một ngôn ngữ lập trình, nhưng hiểu được nó có thể giúp bạn trở nên cạnh tranh trong lĩnh vực tuyển dụng phân tích dữ liệu.
Như đã đề cập trước đó, nghiên cứu của Statista chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán bao gồm các lĩnh vực đầu tư quan trọng hiện tại. Mặc dù không phải tất cả các nhà phân tích đều nhận thấy mình đang làm việc trong các dự án máy học, nhưng hiểu biết chung về các công cụ và khái niệm liên quan có thể giúp bạn có lợi thế hơn so với các đối thủ cạnh tranh trong quá trình tìm việc.
8. Đại số tuyến tính và giải tích
Khi nói đến phân tích dữ liệu, việc có kỹ năng toán cao cấp là điều không thể bàn cãi. Một số nhà phân tích dữ liệu thậm chí chọn chuyên ngành toán học hoặc thống kê trong những năm đại học của họ chỉ để hiểu rõ hơn về lý thuyết làm nền tảng cho thực hành phân tích trong thế giới thực!
Hai lĩnh vực toán học cụ thể vươn lên hàng đầu trong phân tích: đại số tuyến tính và giải tích. Đại số tuyến tính có các ứng dụng trong máy học và học sâu, nơi nó hỗ trợ các phép toán vectơ, ma trận và tensor. Giải tích được sử dụng tương tự để xây dựng các hàm mục tiêu/chi phí/tổn thất để các thuật toán đạt được mục tiêu của chúng.
Tuy nhiên, bạn có thể thấy rằng bạn không cần phải xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc trước khi theo đuổi các ứng dụng trong thế giới thực. Một số người trong ngành công nghệ thực sự đề nghị đi theo hướng ngược lại. Ví dụ: trong bài báo năm 2019 “Toán học cho Khoa học Dữ liệu”, nhà văn và nhà phân tích dữ liệu của Towards Khoa học Dữ liệu, Ibrahim Sharaf El Den đã khuyên nên thực hiện phương pháp tiếp cận từ trên xuống.
“Học cách viết mã, học cách sử dụng ngăn xếp PyData [Pandas, sklearn, Keras, v.v.], bắt tay vào xây dựng các dự án trong thế giới thực, sử dụng tài liệu thư viện và các hướng dẫn trên YouTube hoặc Medium,” anh giải thích. “Bạn sẽ bắt đầu nhìn thấy bức tranh lớn hơn, nhận thấy sự thiếu nền tảng lý thuyết của bạn, để thực sự hiểu cách các thuật toán đó hoạt động […] việc học toán sẽ có ý nghĩa hơn đối với bạn!”
Điều đó nói rằng, không có một cách chính xác nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Hãy khám phá và tìm một lộ trình giáo dục phù hợp với bạn!
9. Microsoft Excel
Việc nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng Microsoft Excel gần như có vẻ buồn cười khi người ta cho rằng các nhà phân tích dữ liệu công nghệ tiên tiến hơn đáng kể có sẵn quyền sử dụng của họ. Để mượn một câu nói của nhà văn kinh doanh người Ireland Anne Walsh, “Hãy đề cập đến Excel với công nghệ, và nó thường bị loại bỏ bằng một cái khịt mũi.”
Và đó là sự thật – Excel khá khó so với các nền tảng khác. Tuy nhiên, nền tảng bảng tính workhorse của Microsoft được ước tính khoảng 750 triệu người trên toàn thế giới sử dụng. Thuật ngữ “Kỹ năng Excel” thường xuyên xuất hiện trong phần bằng cấp cho các công việc được đăng trên các dịch vụ tuyển dụng như Indeed hoặc Monster. Đối với tất cả các khả năng rõ ràng của nó, Excel được sử dụng phổ biến trong các doanh nghiệp.
Hơn nữa, Excel nổi trội hơn là tự động hóa một số tính năng và lệnh nhất định để phân tích dữ liệu tốt hơn. Excel có ngôn ngữ lập trình riêng, VBA, ngôn ngữ này sử dụng để tạo macro hoặc các lệnh được ghi trước. Khi được triển khai đúng cách, VBA có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho các nhà phân tích đối với các dự án lặp đi lặp lại thường xuyên được thực hiện như kế toán, bảng lương hoặc quản lý dự án. Microsoft cũng đã phát triển công cụ phân tích ToolPak với tính năng lập mô hình thống kê và phân tích dữ liệu. Như trung tâm trợ giúp của công ty giải thích, “Bạn cung cấp dữ liệu và thông số cho mỗi phân tích và công cụ sử dụng các chức năng vĩ mô thống kê hoặc kỹ thuật thích hợp để tính toán và hiển thị kết quả trong bảng đầu ra. Một số công cụ tạo ra các biểu đồ ngoài các bảng đầu ra. ”
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các kỹ năng kỹ thuật bạn cần để phát triển sự nghiệp của mình trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, hãy xem Chương trình đào tạo về Phân tích dữ liệu Excel For Analysts từ UniTrain
Phần 2: Kỹ năng mềm cần thiết cho nhà phân tích dữ liệu
Tất cả các kỹ năng kỹ thuật trên là bắt buộc đối với nhà phân tích dữ liệu – nhưng chỉ tài năng kỹ thuật sẽ không đưa bạn đến sự nghiệp thành công. Bạn có thể là một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc trên giấy tờ và vẫn không bao giờ được thuê. Lý do rất đơn giản: Khả năng kỹ thuật không phải là tất cả đối với các nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng. Các nhà phân tích dữ liệu cần có một số kỹ năng nhẹ nhàng hơn, không theo ngành cụ thể để thành công. Có quá nhiều thứ để liệt kê trong phần này một cách dễ dàng, vì vậy chúng tôi sẽ tập trung vào hai kỹ năng thiết yếu: tư duy phản biện và giao tiếp.
10. Tư duy phản biện
Chỉ nhìn vào dữ liệu thôi là chưa đủ; bạn cần hiểu nó và mở rộng hàm ý của nó ra ngoài những con số. Là một nhà tư duy phản biện, bạn có thể suy nghĩ phân tích về dữ liệu, xác định các mẫu và trích xuất thông tin và hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ thông tin bạn có trong tay. Nó đòi hỏi bạn phải vượt lên trên và vượt xa hơn nữa và áp dụng bản thân vào tư duy, thay vì chỉ xử lý.
Trở thành một nhà tư duy phản biện có thể khó, nhưng bạn có thể trau dồi những kỹ năng như vậy bằng cách thử thách bản thân. Lần tới khi bạn thấy mình phải đối mặt với một nhiệm vụ hoặc bài tập phân tích, hãy thử nghĩ xem – ý nghĩa đằng sau khuôn mẫu bạn thấy là gì? Dữ liệu nói gì về những gì đã được hoàn thành? Nó chỉ ra những thiếu sót nào? Đừng bỏ qua tầm quan trọng của việc trau dồi kỹ năng tư duy phản biện khi bạn chuẩn bị cho sự nghiệp phân tích dữ liệu.
11. Giao tiếp
Vào cuối ngày, bạn cần có khả năng giải thích những phát hiện của mình cho người khác. Không thành vấn đề nếu bạn là nhà phân tích dữ liệu tài năng và sâu sắc nhất trên hành tinh – nếu bạn không thể truyền đạt các mô hình bạn thấy cho những người không có chuyên môn kỹ thuật, bạn đã rơi vào tình trạng thiếu sót.
Trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi một cách hiệu quả có nghĩa là trở thành “song ngữ”. Bạn nên có khả năng giải quyết các điểm kỹ thuật cao với các đồng nghiệp được đào tạo của mình, cũng như cung cấp các giải thích rõ ràng, ở cấp độ cao theo cách hỗ
trợ – thay vì nhầm lẫn – những người ra quyết định lấy doanh nghiệp làm trung tâm. Nếu bạn không thể làm như vậy, bạn có thể vẫn cần xây dựng bộ kỹ năng của mình với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu.
Khám phá các tùy chọn của bạn!
Phân tích dữ liệu có thể là sự nghiệp đối với bạn, nhưng để thành công trong lĩnh vực này, bạn cần phải đạt được các kỹ năng cần thiết. Khám phá các cơ hội học tập gần bạn; phân tích thông qua các bằng đại học và chương trình thạc sĩ hiện có. Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp nhanh hơn và khả thi hơn về mặt tài chính, hãy cân nhắc đăng ký chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu! Các lựa chọn giáo dục kéo dài nhiều tuần này cung cấp cho người học cơ hội để có được kiến thức nền tảng toàn diện về lĩnh vực công nghệ mà họ lựa chọn với mức giá hợp lý.
Khám phá các cơ hội giáo dục của bạn và bắt đầu phát triển nền tảng vững chắc về các kỹ năng của nhà phân tích dữ liệu. Một thế giới phân tích dữ liệu đang chờ đợi!
Theo Bootcamp
Xem thêm
Tất tần tật các ngành nghề phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis
Khoa học dữ liệu là gì? Hướng dẫn cơ bản cho người mới làm quen với khoa học dữ liệu