- 1. Một số khái niệm quan trọng về Data Analytis?
- 1.1. Data Analysis là gì?
- 1.2. Data Analyst là gì?
- 1.3. Exploratory Data Analysis là gì?
- 2. Học Data Analyst làm gì khi ra trường?
- 3. Mức lương của Data Analyst tại thị trường Việt Nam
- 4. Để trở thành Data Analyst cần những gì?
- 4.4. Xây dựng nền tảng toán học và thống kê
- 4.5. Sở hữu bằng cấp hoặc chứng chỉ các lĩnh vực liên quan
- 4.6. Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu và ngôn ngữ lập trình
- 5. Kết luận
Data Analysis (Phân tích dữ liệu) là quá trình thu thập, làm sạch, tổ chức và kiểm tra dữ liệu nhằm rút ra những thông tin hữu ích, giúp đưa ra quyết định chính xác. Vậy Data Analysis là gì.Hãy tham khảo bài viết sau của Devwork nhé
Một số khái niệm quan trọng về Data Analytis?
Data Analysis là gì?
Data Analysis (phân tích dữ liệu) là quá trình chuyển đổi, kiểm tra, sắp xếp và trích xuất thông tin từ tập dữ liệu để hiểu và tìm ra những hình mẫu, xu hướng, mối quan hệ từ các nguồn khác nhau.
Data Analysis được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, marketing, y tế, tài chính... Trong doanh nghiệp, phân tích dữ liệu mang lại lợi ích to lớn cho quá trình phát triển chiến lược kinh doanh, hỗ trợ đưa ra các quyết định thông minh dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
Data Analysis được hiểu là việc phân tích dữ liệu, từ đó tìm ra hình mẫu, xu hướng hoặc mối quan hệ…
Data Analyst là gì?
Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu, nhằm trình bày những phát hiện quan trọng về một vấn đề cụ thể và hỗ trợ ban lãnh đạo đưa ra quyết định quan trọng.
Các chuyên viên phân tích dữ liệu cần sử dụng thành thạo các phương pháp thống kê, kỹ thuật quy mô, trực quan hóa dữ liệu và công cụ phân tích để khám phá câu chuyện đằng sau những con số.
Quá trình phân tích dữ liệu của Data Analyst trải qua 5 giai đoạn:
- Xác định dữ liệu cần phân tích
- Thu thập dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu để chuẩn bị phân tích
- Phân tích dữ liệu
- Diễn giải kết quả phân tích
Tóm lại, phân tích dữ liệu mô tả cho chúng ta biết:
- Điều gì đã xảy ra
- Chẩn đoán lý do tại sao điều đó xảy ra
- Dự đoán về tương lai/hệ quả của điều đã xảy ra
- Đưa ra lời khuyên, giải pháp khả thi và những hành động cần thực hiện
Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) là người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu
Bạn đọc tham khảo thêm:
Lập trình Unity là gì? Vì sao 90% game hot trên mobile đều dùng Unity
Oracle là gì? Hé lộ vũ khí bí mật giúp doanh nghiệp tăng trưởng “thần tốc”
Exploratory Data Analysis là gì?
Exploratory Data Analysis (EDA), hay phân tích khám phá dữ liệu, là một bước quan trọng trong quy trình phân tích dữ liệu. Ở giai đoạn này, tập dữ liệu được phân tích qua nhiều kỹ thuật khác nhau để hiểu rõ và diễn giải đặc điểm của tập dữ liệu trước khi tiến hành phân tích sâu hơn.
Hiểu rõ về tập dữ liệu bao gồm nhiều công việc như: nắm rõ thông tin mô tả (kích thước, dạng dữ liệu), thống kê mô tả các biến, xác định mối quan hệ giữa các biến, phát hiện các pattern và xu hướng, tìm ra những bất thường và điểm ngoại lai, đồng thời kiểm tra các giả thuyết ban đầu. EDA được xem là một phần của phân tích mô tả (descriptive analytics).
Exploratory Data Analysis (EDA), hay phân tích khám phá dữ liệu là một giai đoạn trong quy trình phân tích dữ liệu
Học Data Analyst làm gì khi ra trường?
Ngành phân tích dữ liệu mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn cho sinh viên mới tốt nghiệp. Dưới đây là các vị trí công việc phổ biến mà các chuyên gia phân tích dữ liệu có thể đảm nhận:
- Data Analyst (Chuyên gia phân tích dữ liệu): Chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin hữu ích phục vụ chiến lược kinh doanh. Họ tìm kiếm xu hướng, mô hình trong dữ liệu và trình bày các phát hiện dưới dạng báo cáo dễ hiểu cho ban lãnh đạo.
- Chuyên gia phân tích nghiệp vụ (Business Analyst): Business Analyst đóng vai trò phân tích dữ liệu để dự đoán định hướng phát triển của doanh nghiệp. Từ đó đề xuất các giải pháp tối ưu nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động.
- Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence Analyst): BI Analyst sử dụng các công cụ phân tích để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist): Đây là những người phân tích và xử lý dữ liệu lớn (Big Data) để tìm ra những insights có giá trị, hỗ trợ các quyết định chiến lược cho doanh nghiệp.
Ngoài các vị trí chính kể trên, người học Data Analysis còn có thể làm việc trong các vai trò như:
- Chuyên viên kiểm tra chất lượng phần mềm (QA Analyst)
- Chuyên viên quản lý dữ liệu phần mềm (PO Analyst)
- Chuyên gia phân tích marketing
- Chuyên gia phân tích rủi ro trong ngành tài chính-ngân hàng
Ngành phân tích dữ liệu mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn cho sinh viên mới tốt nghiệp
Mức lương của Data Analyst tại thị trường Việt Nam
Theo báo cáo từ VietnamWorks, mức lương trung bình của Data Analyst dao động khoảng 12 - 20 triệu VNĐ/tháng. Tại các thành phố lớn như Hà Nội và TP.HCM, mức lương thậm chí còn cao hơn, từ 15 - 30 triệu VNĐ/tháng.
Đặc biệt, với kinh nghiệm từ 3 - 5 năm trở lên, mức lương có thể tăng đáng kể, lên đến 35 - 50 triệu VNĐ/tháng đối với các vị trí quản lý hoặc chuyên gia cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Để trở thành Data Analyst cần những gì?
Xây dựng nền tảng toán học và thống kê
Phân tích dữ liệu liên quan mật thiết đến số liệu và các khái niệm thống kê. Để trở thành một Data Analyst giỏi, bạn cần xây dựng nền tảng vững chắc về:
- Tích phân và đại số tuyến tính cơ bản
- Xác suất và phân phối xác suất
- Phân tích thống kê mô tả và suy luận
- Phương pháp lấy mẫu và kiểm định giả thuyết
Làm quen với các phần mềm thống kê như R hoặc Python sẽ giúp việc học Data Analysis dễ dàng và hiệu quả hơn.
Để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu giỏi, bạn cần nắm vững nền tảng toán học và xác suất thống kê
Sở hữu bằng cấp hoặc chứng chỉ các lĩnh vực liên quan
Có bằng cấp trong các lĩnh vực như toán học, thống kê, khoa học máy tính hoặc khoa học dữ liệu là một lợi thế cạnh tranh lớn khi ứng tuyển vào vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu.
Đối với người trái ngành, việc hoàn thành các chứng chỉ được công nhận rộng rãi như Google Analytics, Microsoft Certified: Data Analyst Associate, hoặc các khóa học trên Coursera, edX về phân tích dữ liệu sẽ là điểm cộng quan trọng trong hồ sơ cá nhân.
Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu và ngôn ngữ lập trình
Một Data Analyst cần sử dụng thành thạo các công cụ và ngôn ngữ lập trình để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu:
- SQL để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu
- Excel hoặc Google Sheets để xử lý và phân tích dữ liệu cơ bản
- Python hoặc R cho phân tích dữ liệu nâng cao
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI, hoặc Looker
Kết luận
Như vậy, bài viết trên đã giúp bạn trả lời các câu hỏi quan trọng như Data Analysis là gì? Data Analyst làm gì?...Trong thời đại công nghệ AI phát triển mạnh mẽ, vai trò của phân tích dữ liệu càng trở nên quan trọng. AI cần dữ liệu để học hỏi và phát triển, và chính các chuyên gia phân tích dữ liệu là những người cung cấp nền tảng cho sự phát triển này.
Devwork là Nền tảng TUYỂN DỤNG IT CẤP TỐC với mô hình kết nối Nhà tuyển dụng với mạng lưới hơn 30.000 headhunter tuyển dụng ở khắp mọi nơi.Với hơn 1800 doanh nghiệp IT tin dùng Devwork để :
Tag Cloud:
Tác giả: Lưu Quang Linh
Việc làm tại Devwork
Bài viết liên quan
IDE là gì- Giải mã tất cả những kiến thức từ A-Z về IDE
Khám phá tất tần tật về IDE (Môi trường phát triển tích hợp): IDE là gì? Arduino IDE là gì? IDE ATA/ATAPI là gì? Selenium IDE là gì? Bài viết này sẽ cung cấp kiến thức toàn diện về IDE và ứng dụng của chúng trong lập trình, phần cứng và kiểm thử phần mềm....
Senior là gì? Phân biệt Senior Manager, Senior Executive dễ hiểu
Trên con đường phát triển sự nghiệp, bạn có thể nghe đến các chức danh như Senior Manager, Senior Executive nhưng không thực sự hiểu rõ chúng khác nhau thế nào? Vậy cụ thể Senior là gì? Trong bài viết này, Devwork sẽ giúp bạn phân biệt rõ ràng từng vai trò, trách nhiệm và lộ trình thăng tiến để đạt đến vị trí này.
Agile là gì? Phương pháp giúp dự án "chạy mượt" hơn bao giờ hết
Agile đã trở thành một trong những phương pháp quản lý dự án phổ biến nhất hiện nay, giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Vậy Agile là gì? Cùng Devwork tìm hiểu về giải pháp này và các khái niệm liên quan đến nó.
Oracle là gì? Hé lộ vũ khí bí mật giúp doanh nghiệp tăng trưởng “thần tốc”
Hàng nghìn doanh nghiệp đang sử dụng Oracle để tối ưu dữ liệu, tăng hiệu suất và bảo vệ hệ thống khỏi các sự cố gián đoạn. Vậy Oracle là gì? Làm thế nào để tận dụng công nghệ này giúp doanh nghiệp phát triển bền vững? Hãy cùng Devwork khám phá ngay trong bài viết này!
Lập trình Unity là gì? Vì sao 90% game hot trên mobile đều dùng Unity
PUBG Mobile, Call of Duty Mobile, Genshin Impact – điểm chung của những tự game đình đám này là gì? Tất cả đều sử dụng lập trình Unity! Nếu bạn đang tò mò vì sao Unity lại là công cụ lập trình game phổ biến nhất thế giới, thì bài viết này Devwork sẽ cho bạn câu trả lời!
Big Data Là Gì? Tổng Hợp 3 Loại Dữ Liệu Và Ứng Dụng Của Big Data
Big data không chỉ là những con số khổng lồ, mà còn là chìa khóa mở ra những hiểu biết giá trị. Với khối lượng, tốc độ và sự đa dạng vượt trội, big data đang thay đổi cách chúng ta làm việc, kinh doanh và tương tác với thế giới. Vậy Big data là gì? Có các loại dữ liệu nào và ứng dụng gì? Hãy cùng Devwork khám phá sức mạnh tiềm ẩn của big data và cách nó định hình tương lai.
