Skip to main content

Data Analyst – Nghề kiếm lương $1000/tháng 2019, tại sao không?

DATA ANALYST - Luong $1000
Chia sẻ ngay tại đây!
  • 527
  •  
  • 1
  •  
  •  
    528
    Shares

Hiện nay, các công việc liên quan đến khoa học dữ liệu (Data Science) đang được cả thế giới quan tâm vì tầm quan trọng của nó đến doanh nghiệp. Nhưng để doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa những lợi thế về dữ liệu, ngoài Data Scientist ra, Data Analyst cũng là một nhân tố cốt lõi không thể thiếu.

Chính vì vậy nên các nhà tuyển dụng thường trả lương khá cao cho những công việc này. Điều đặc biệt là khi kinh tế càng phát triển thì nhu cầu về Data Analyst sẽ càng cao. Không sợ thiếu việc nhé!

Dưới đây sẽ là phần tóm tắt bài viết cho các bạn “muốn cưỡi ngựa xem hoa”:

  • Những bạn với 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận lương lên đến USD $1000/tháng hoặc cao hơn.
  • Công việc Data Analyst không yêu cầu quá cao về phần lập trình (technical). Nhưng bạn sẽ cần rất nhiều đến sự sáng tạo và khả năng giao tiếp của mình.
  • Muốn bắt đầu nghề Data Analyst, bắt buộc phải học SQL, Python (hoặc R), Excel, tiếng Anh và thiết kế báo cáo (Data Visualisation)
  • Công việc chính của Data Analyst gồm: thu gom và tổ chức lại dữ liệu; phân tích dữ liệu và thiết kế các báo cáo theo yêu cầu; trình bày kết quả và giải trí
  • Cơ hội nghề nghiệp cho tương lai: kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hoặc nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist).

Nếu bạn muốn biết thông tin cụ thể như thế nào hay phụ huynh muốn định hướng tương lai cho con thì nên đọc hết nhé. Nếu thấy có ích, đừng quên chia sẻ với bạn bè và người thân.

Lưu ý bài viết hơi dài, nhưng đảm bảo chất lượng và cụ thể.

Bài viết này sẽ giúp bạn trả lời những câu hỏi dưới đây:

  1. Lương của Data Analyst là bao nhiêu (Data Analyst Salary)?
  2. Cụ thể Data Analysis là gì?
  3. Phải học gì để có thể trở thành Data Analyst?
  4. Công việc cụ thể của một Data Analyst là gì?
  5. Cơ hội phát triển nghề nghiệp ra sao?
  6. Tại sao bạn nên theo ngành Data Analyst?

Lương của Data Analyst là bao nhiêu (Data Analyst Salary)?

Với những kỹ năng cần thiết, bạn hoàn toàn có thể nhận được mức lương tầm $500 khi bắt đầu.

Và với những bạn với 1-2 năm kinh nghiệm làm Data Analyst hoàn toàn có thể thỏa thuận lương lên đến USD $1000/tháng.

Nói có sách mách có chứng …

Nguồn: Careerbuilder.vn

Bây giờ, phần còn lại là phụ thuộc vào bạn.

Vậy còn trên thế giới thì thế nào?

Ở Úc mức lương trung bình cho các vị trí Data Analyst nằm vào khoảng từ AUD $60,000 – $70,000 và có thể lên đến hơn $100,000  một năm, tùy vào kinh nghiệm.

Data Analyst Salary Australia
Nguồn: Payscale

Tương tự, tại thị trường Mỹ mức lương trung bình cho Data Analyst cũng dao động từ USD $60,000 và lên đến hơn USD $100,000/năm.

Vậy nên nếu bạn có kinh nghiệm và tự tin vào khả năng tiếng Anh của mình thì đừng ngại mà nộp đơn ra các nước nhé. Nếu thích, họ hoàn toàn có thể bảo lãnh cho bạn sang nước họ làm.

Lúc đó thì … nhớ chia sẻ kinh nghiệm của bạn để mọi người cùng học hỏi nhé ($_$)

Vậy công việc phân tích dữ liệu (data analysis) là gì?

Data Analysis (phân tích dữ liệu) là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin có ích cho doanh nghiệp và người làm việc này gọi là Data Analyst (DA).

Công việc này hiểu đơn giản là thu gom và sắp xếp một khối lượng dữ liệu khổng lồ (khách hàng, hóa đơn, thị trường, …) sau đó chuyển đổi thành những thông tin cô đọng và dễ hiểu (insights). Những thông tin này sau đó sẽ được các phòng ban khác nhau trong công ty sử dụng để đưa ra những chiến lược hoặc quyết định chính xác giúp tăng trưởng kinh doanh.

Ví dụ: Ở VN, công ty như VinaMilk có hàng triệu khách hàng và hàng ngàn đại lý khắp cả nước. Đến cuối tháng hay quý, các nhà quản lý muốn biết tình hình kinh doanh của VinaMilk tại các thị trường như HCM, HN và ĐN như thế nào (ntn) để đưa ra các chiến lược hợp lý.

Họ bắt đầu hỏi:

  • Cần thêm bao nhiêu con bò để cung cấp đủ sữa cho cả năm?
  • Cho bò nghe nhạc có thật sự giúp tăng lượng sữa?
  • Tăng trưởng tại từng thị trường ntn, tăng hay giảm và tại sao?
  • Xu hướng và sở thích của khách hàng tại các khu vực khác nhau ra sao?

Tùy vị trí và phòng ban, các câu hỏi sẽ rất khác nhau.

Và công việc của những DA là thu thập và sắp xếp dữ liệu, sau đó là xây dựng các báo cáo trả lời cho những câu hỏi trên. Hiểu đơn giản vậy ha!

Dựa trên kết quả báo cáo từ DA, nhà quản lý sẽ đưa ra những chính sách tương ứng. Và vòng tuần hoàn sẽ tiếp tục với những câu hỏi mới.

Học gì để trở thành Data Analyst?

Tốt nghiệp với các bằng cấp liên quan đến khoa học máy tính (computer science) sẽ giúp ích rất nhiều. Trong trường hợp các bạn đã bắt đầu hay tốt nghiệp các chuyên ngành về kinh tế thì cũng đừng quá lo lắng.

Theo như mình quan sát thì chỉ cần các bạn thành thạo các kỹ năng sau đây, bạn hoàn toàn có thể trở thành một DA. Và quan trọng là những kỹ năng này hoàn toàn không quá khó để học. 

Đọc tiếp xem nó là gì nhé!

Data Analyst Skills Requirement
Các kỹ năng cần thiết cho Data Analyst

Kỹ năng lập trình (SQL & Python/R)

Vì tính chất công việc liên quan rất nhiều đến thu gom và tổ chức dữ liệu nên kỹ năng lập trình là thiết yếu và bắc buộc. Kỹ năng lập trình ở đây mình gộp chung gồm kỹ năng truy xuất dữ liệu dùng ngôn ngữ SQL và phân tích dùng Python hoặc R.

Mình khuyến khích bắt đầu bằng SQL sau đó hãy đến Python.

Xem hướng dẫn SQL cơ bản nhất cho gà còn trong trứng tại đây nhé!

Nhung skills can thiet cho data analysis
Nguồn: Pexels

Để đạt được mức $1000/tháng, các bạn cần phải thật sự thành thạo những kỹ năng này.

Đơn giản, không ai dại đi trả bạn $1000/tháng để rồi đào tạo lại bạn từ đầu cả.

Tin vui là những ngôn ngữ này khá dễ dàng để học. Mình nói điều này hoàn toàn dựa trên thực tế mình quan sát và cảm nhận. Cụ thể là một Sale Manager tại công ty mình làm đã sử dụng được SQL chỉ sau một thời rất gian ngắn.

Những bài viết sau mình sẽ hướng dẫn sâu về những kỹ năng này.

Kỹ năng phân tích (Analytical Skills)

Đây là kỹ năng liên quan đến vấn đề phân tích yêu cầu từ quản lý hay khách hàng. Sau đó là liên kết chúng với dữ liệu và đưa ra hướng giải quyết. Đây là một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất trên thế giới 2019.

Thông thường những người làm kinh tế không hiểu nhiều về dữ liệu. Vậy nên những yêu cầu đưa ra thường mơ hồ và đôi khi không thực tế. Nhiệm vụ của bạn là phân tích và đưa ra những thông tin chính xác với thực tế.

Kỹ năng này các bạn có thể thực hành trong quá trình học về lập trình. Và tự bạn phải khám phá vì không ai có thể dạy bạn về điều này.

Kỹ năng về thiết kế báo cáo (data visualization)

Data Visualization là kỹ năng về chuyển đổi những số liệu thô thành những hình ảnh hay biểu đồ một cách khoa học. Việc này sẽ giúp người đọc dễ dàng tiếp thu thông tin và nhận biết những xu hướng.

Bạn xem hình ảnh bên dưới là sẽ hiểu.

Dashboard example - Data Visualization
Nguồn: Linpack-for-tableau

Có 2 cách để làm được việc này.

Cách 1: sử dụng các ngôn ngữ lập trình nêu trên (Python hoặc R).

Cá nhân mình thấy dùng 2  ngôn ngữ này khá hạn chế về tính linh hoạt và khả năng phân bố. Cộng với việc phải bỏ khá nhiều thời gian cho việc thiết kế một dashboard hoàn chỉnh. Các bạn có thể sử dụng một vài thư viện cho việc thiết kế dashboard. Cái lợi ở đây là nó hoàn toàn miễn phí. 

Cách 2: Sử dụng các công cụ cho “kinh doanh thông minh” (Business Intelligence Tools, BI tools).

Với cách này bạn sẽ dễ dàng thiết kế những mẫu báo cáo như hình ví dụ và chia sẻ nó với mọi người. Bạn gần như chỉ cần kéo thả cho những báo cáo đơn giản nhưng vẫn cho người dùng tương tác trực tiếp với dashboard. Điểm hạn chế là bạn sẽ phải trả một khoảng phí nhất định cho các sản phẩm này.

Kỹ năng khác

Như mình vừa nhắc phía trên. Kỹ năng về sử dụng các BI Tools cũng khá quan trọng. Đặc biệt là khi bạn làm trong công ty lớn. Một vài phần mềm khá phổ biến như (Tableau, Power BI hay SAS).

Ở nước ngoài, biết sử dụng BI Tool là một lợi thế cho mọi vị trí không chỉ riêng DA.

Sử dụng thành thạo Exel cũng sẽ là lợi thế rất lớn đặc biệt là tại thị trường Việt Nam. Điều này là do rất nhiều công ty tại Việt Nam vẫn sử dụng Excel như là công cụ lưu trữ dữ liệu chính. Các kỹ năng phân tích sử dụng Excel đơn giản như Pivot Table hay dựng các biểu đồ với dữ liệu có sẵn.

Giao tiếp không còn là yêu cầu mới mẻ với mọi ứng viên đặc biệt là với ngành DA. Hằng ngày bạn phải giao tiếp với các phòng ban khác nhau để hiểu nhu cầu của họ. Và bạn cũng cần phải giải thích cho người khác biết về những thông tin mà bạn tìm thấy.

Trong phần giao tiếp, không thể bỏ qua tiếng Anh được. Tiếng Anh sẽ giúp rất nhiều trong quá trình học các ngôn ngữ lập trình cũng như các phần mềm BI. Nó còn được sử dụng trong giao tiếp hằng ngày tại nơi bạn làm.

Bảng mô tả công việc (job description) thực tế của Data Analyst 

Nếu các bạn tìm kiếm trên mạng, các bạn sẽ dễ bị sốc và hoang mang. Vì bạn sẽ bị nhồi nhét bởi những yêu cầu không thực tế của các nhà làm tuyển dụng.

Dưới đây là một mẫu quảng cáo việc làm cho vị trí Data Analyst mà mình thấy rất gần với thực tế. Bài này được đăng vào ngày 19/03/2019 trên Facebook.

Mo ta cong viec cua nha phan tich du lieu
Nguồn: Facebook.com

Tạm dịch như sau:

#Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu)

Chào mọi người, XYZ đang tuyển 3 vị trí DA

Chính sách đãi ngộ:

  • Lương: Thỏa thuận
  • Nhiều cơ hội cho việc học tập và phát triển
  • Cung cấp các khóa đào tạo để phát triển
  • Môi trường làm việc năng động và hòa đồng
  • Các chính sách khác theo luật của Việt Nam

Công việc của bạn:

  • Làm việc với các quản lý để sắp sếp độ ưu tiên cho các nhu cầu về thông tin và kinh doanh
  • Xây dựng và bảo trì các báo cáo từ phần mềm Power BI
  • Sử dụng các kỹ năng về thống kê để phân tích dữ liệu, truyền đạt kết quả và thiết kế báo cáo
  • Xây dựng và phát triển hệ thống thu thập và quản lý cơ sở dữ liệu. Lên các chiến lược để tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất theo nguyên lý thống kê.
  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn chính và phụ và bảo trì hệ thống cơ sở dữ liệu
  • Xác định và đề xuất các khả năng cải tiến các quy trình

Yêu cầu:

  • Có bằng cử nhân về khoa học máy tính hoặc các bằng liên quan (toán học, kinh tế, quản trị thông tin hoặc thống kê)
  • Giao tiếp giỏi tiếng Việt và tiếng Anh (nói và viết)
  • Sử dụng thành thạo Excel và các biểu đồ trong Excel
  • Có khả năng phân tích tốt và xem sét mọi vấn đề một cách chi tiết, tỉ mỉ
  • Có khả năng truy suất dữ liệu, viết báo cáo và trình bày kết quả
  • Có kiến thức về cơ sở dữ liệu
  • Có kiến thức về thống kê và biết sử dụng các sản phẩm về thống kê để phân tích các tập dữ liệu (Excel, SAS, SPSS,…)

Một ngày làm việc của Data Analyst là làm gì?

Theo kinh nghiệm bản thân, thời gian của mình chia làm 4 phần như hình.

daily routine - viec lam cua phan tich du lieu

Xử lý dữ liệu

Đây là công việc liên quan đến lập trình nhiều nhất. Vì đơn giản là trong phần lớn các yêu cầu, dữ liệu không hề có sẵn hoặc được lưu trữ ở nhiều nơi khác nhau. Hoặc dữ liệu còn thô chưa qua chỉnh sửa.

Đây chính là lý do mình nói việc học ngôn ngữ Python/R và SQL là bắt buộc. Nhưng nếu so sánh với các vị trí khác trong lĩnh vực công nghệ thì tỉ lệ này không hề cao. Nếu làm lập trình viên thì khẳ năng là bạn sẽ dành đến 90% cho việc lập trình.

Quá nhiều phải không nào?

Thiết kế báo cáo

Gần như mình chỉ sử dụng Tableau (BI tool) để làm việc này. Có 2 loại chính trong phần này là Report (báo cáo tĩnh) và Dashboard (bảng báo động). Cụ thể mình sẽ đề cập trong các bài viết sau.

Những báo cáo này sẽ được sử dụng nội bộ giúp đưa ra các quyết định hoặc gởi cho khách hàng.

Giao tiếp

Mình thường xuyên gặp mặt trực tiếp những nhân viên khác để lấy yêu cầu và trao đổi về những kết quả mình tìm được.

Bên cạnh đó, mình cũng hay giao tiếp với các thành viên khác trong nhóm để tìm hiểu về những thông tin cần thiết.

Khác

Trong mục này bao gồm việc tham gia các sự kiện nội bộ của công ty, giải trí, và cả việc đào tạo và hướng dẫn các nhân viên khác sử dụng Tableau.

Trên đây là cơ bản công việc của một Data Analyst dựa trên công việc hiện tại của mình. Mình không chắc những công ty khác sẽ như thế nào nên các bạn chỉ tham khảo thôi nhé. Các bạn có thể đọc bài viết này để hình dung thêm các hoạt động chính của một Data Analyst nhé.

Cơ hội phát triền nghề nghiệp của Data Analyst là gì?

Một điều rất đáng chú ý là bạn sẽ có rất nhiều lựa chọn để phát triển sự nghiệp khi bắt đầu là Data Analyst. Dưới đây mình sẽ liệt kê một số vị trí mà bạn có thể hướng đến.

Data Engineer DE (Kỹ sư về dữ liệu)

Đây là vị trí chuyên về xử lý dữ liệu. Công việc chính là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và chuyển đổi chúng thành dữ liệu có thể dùng được ngay tại kho dữ liệu trung tâm.

Công việc sẽ được trả mức lương cao hơn DA nhưng lại khá nặng về phần kỹ thuật và ứng dụng khá nhiều công nghệ.

Data Scientist DS (Chuyên gia về khoa học dữ liệu)

Công việc của DS khá rộng và tùy mỗi công ty sẽ khác nhau. Phần lớn thời gian những DS sẽ dành cho việc thu thập những dữ liệu cần thiết. Sau đó sẽ thiết kế những thuật toán dựa trên dữ liệu để phục vụ nhiều mục đích khác nhau. VD như là dự đoán giá, xu hướng thị trường, nhận diện khuôn mặt hay giọng nói, …

Mức lương của DS là cao nhất trong 3 vị trí và có ảnh hưởng rất lớn đối với doanh nghiệp nhưng thường rất ít người có thể làm ở vị trí này. Vì nó đòi hỏi khá nhiều kiến thức khác nhau và bằng cấp thường từ Thạc sĩ trở lên.

Chief Data Officer (CDO)

Không giải thích nhiều ở đây. Đơn giản là họ quản lý toàn bộ các vấn đề liên quan đến dữ liệu của một công ty. Lúc này bạn chỉ đứng dưới tổng giám đốc của công ty CEO. 

Vị trí này mình nêu lên cho vui thôi chứ để đạt được đến đây là cả một quãng đường dài và không phải ai cũng lên được. 

Những ưu điểm và khó khăn của một Data Analyst là gì?

Đọc đến đây thì mình nghĩ bạn đã có cái nhìn tổng quát về ngành Data Analyst rồi. Nhưng mình cũng xin tổng kết sơ lại những ưu điểm và khó khăn của Data Analyst.

Mình viết phần này hoàn toàn dựa trên trải nghiệm của bản thân và mình hiện đang sống và làm việc tại Úc nhé!. Môi trường khác nhau sẽ có những thay đổi riêng.

Những ưu điểm của Data Analyst

  • Lương khởi điểm khá cao: Như mình nêu trên, lương khởi điểm của bạn thưởng ở mức $400 – $500/tháng.
  • Cơ hội nghề nghiệp nhiều: Vì nền kinh tế sẽ luôn gắn liền với công nghệ nên việc làm về công nghệ sẽ không bao giờ thiếu.
  • Cơ hội thăng tiến rộng: Bạn hoàn toàn có thể chuyển sang các vị trí mới và cao hơn như Data Engineer và Data Scientist. Lương của Data Scientist có thể cao gấp đôi DA nhé.
  • Công việc không quá nặng về lập trình: Rất nhiều bạn sợ các nghề về công nghệ vì phải lập trình cả ngày. Nhưng với Data Analyst thì sẽ ít hơn nhiều. Đọc phần sau sẽ hiểu.
  • Bạn sẽ được tự do sáng tạo: Một phần công việc của Data Analyst là thiết kế báo cáo một cách khoa học. Bạn hoàn toàn có thể sáng tạo theo phong cách riêng của bạn.
  • Không nhàm chán:  Bạn sẽ luôn có những vấn đề mới để giải quyết. Với mỗi vấn đề bạn sẽ học thêm được rất nhiều điều mới (kiến thức khác nhau về kinh tế)

Những khó khăn của Data Analyst

Công việc nào mình nghĩ cũng sẽ có 2 mặt vấn đề. Sau đây mình sẽ liệt kê một vài khó khăn mà bạn có thể sẽ gặp phải

  • Phải thật sự giỏi về lập trình: Ở đây mình muốn nói đến SQL và Python (hoặc R). Bạn nên đầu tư nhiều về phần này thì công việc của bạn sẽ dễ dàng hơn nhiều.
  • Hiểu được những vấn đề của doanh nghiệp: Điều này khá phổ biến vì thông thường có những thuật ngữ riêng mà mình chưa nghe bao giờ. Bạn phải tìm hiểu những kiến thức này để phân tích cho chính xác
  • Câu hỏi mơ hồ hoặc không thực tế: Nguyên nhân là do các bộ phận khác không hiểu rõ về dữ liệu. Những lúc này bạn phải phân tích câu hỏi và đưa ra những đề nghị phù hợp.
  • Dữ liệu chưa hoàn chỉnh: Nhiều trường hợp bạn phải giải quyết các câu hỏi mà dữ liệu chưa hoàn chỉnh hoặc chưa qua xử lý. Bạn cần phải liên hệ với nhiều người để có đủ thông tin cho báo cáo của mình.

Trên đây là tổng quan về ngành Data Analyst mà mình nghĩ đủ để các bạn có cái nhìn tổng quát. Quyết định theo học nó hay không là do bạn. Nếu có thì bắt đầu với việc học SQL cơ bản tại đây nhé!

Nếu bạn có bất cứ câu hỏi nào thì cứ comment phía dưới. Mình sẽ cố gắng để trả lời với kiến thức và kinh nghiệm của mình.

Đừng quên chia sẻ cho bạn bè và người thân nếu thấy bài viết này hữu ích nhé.


Chia sẻ ngay tại đây!
  • 527
  •  
  • 1
  •  
  •  
    528
    Shares
  • 528
    Shares

46 thoughts to “Data Analyst – Nghề kiếm lương $1000/tháng 2019, tại sao không?”

  1. Rất hay và bổ ích. Có thể nói đây là một bài viết hay nhất và phân tích chi tiết cũng như bố cục khoa học nhất mà mình từng đọc. Cố gắng viết thật nhiều nhé bạn. Cảm ơn và biết ơn sự đóng góp của bạn.
    Chúc bạn thật nhiều sức khỏe nhé
    Data is fun ^^

  2. Hay lắm bạn! Mình đang có định hướng làm cái này. Chia sẻ giá trị nhiều hơn nữa bạn nhé!

    1. Bạn nhớ theo dõi blog để cập nhập những bài viết sau nhé. Mình sẽ viết về phần technical nhiều hơn.

  3. Cảm ơn bạn Hiếu, thông tin rất bổ ít cho những mem IT như mình, đang chập chững vào con đường này.

    1. Mình cũng từng như bạn nên cũng hiểu tình hình. Bạn nhớ theo dõi blog nhé, mình sẽ viết những bài về lâp trình các thời gian tới!

  4. Bài viết rất hay và bổ ích. Em mới biết đến ngành này một thời gian và thấy cực kì hứng thú nhưng do học chuyên ngành về Hoá ở đại học nên giờ rất vất vả. Anh có lời khuyên nago không ạ?

    1. Chào Thi. Các bạn mới cho ngành này thường sẽ gặp khó khăn trong việc học và hiểu các ngôn ngữ lập trình. Mình thấy nếu bạn nên học từng cái một và có thể bắt đầu từ SQL.
      Cái khó ở ngôn ngữ lập trình là bạn cần hiểu được cách thức hoạt động của nó. Bạn theo dõi bài viết tới của mình nhé. Mình sẽ giải thích rỏ ràng.
      Chúc bạn may mắn!

      1. Em bắt đầu chậm hơn những bạn khác nên khá vội, vì vậy rất mong các bài viết sau của anh để có thể có hướng đi cho mình ạ.
        Em cũng muốn hỏi thêm về các khóa học/ chứng chir cần thiết hoặc anh nghix là sẽ hữu ích khi theo con đường DA -> DS với ạ?

        1. Bạn mới bắt đầu thì mình nghĩ đừng quan tâm đến DS vội. Khi bạn bắt đầu công việc làm DA rồi sẽ có thơi gian học hỏi rồi chuyển dần qua DS sau.
          Mình vẫn chưa nghiên cứu các khóa học ở VN nên chưa giới thiệu gì cho bạn được. Nhưng nếu bạn muốn có cái để show cho nhà tuyển dụng thì bạn nên học cách thiết kế một cái Dashboard về một lĩnh vực nào đó và gắn kèm với CV. Sẽ giúp ích nhiều hơn là chứng chỉ.
          Mình sẽ cố gắng viết bài nhanh nhất có thể. Vì mình cũng có công việc riêng nên khó mà nhanh được. Bạn thông cảm.

    2. Mình cũng học chuyên ngành Hóa, giờ muốn theo đuổi lĩnh vực này nhưng nhiều lúc cảm thấy mông lung về con đường sẽ đi. B đã học như thế nào, b có thể chia sẻ mình vài kinh nghiệm được không?

      1. Bạn chuyển ngành thì mình khuyến khích nên bắt đầu từ SQL sau đó học tiếp Python. Bạn nên học từng cái một thôi. Đọc nhiều quá dễ bị loạn và không hiệu quả. Sắp tới mình sẽ có bài hướng dẫn học SQL cho người mới tanh (gà còn trong trứng). Bạn quan tâm thì nhớ theo dõi blog nhé.

    3. mình cũng từ chuyên ngành luật định hướng cái này, cũng bắt đầu học :3 nếu được bạn với mình có thể cùng nhau trao đổi, giúp nhau học không. Vì mình muốn tự học SQL nên có thêm bạn nữa chăm chỉ hơn

  5. Bài viết rất chuẩn. Anh cho em hỏi những python lib/framework nào cần cho lĩnh vực này vậy anh?

    1. Với Python thì bạn bắt đầu với những thư viện sau:
      Pandas và Numpy: cho xử lý dữ liệu
      Matplotlib: cho phát họa dữ liệu (Visualisation)
      BeautifulSoup: cho việc lấy dữ liệu từ web.

      Mình khuyến khích bạn cài Anaconda và sử dụng Jupyter Notebook cho việc Analysis. https://www.anaconda.com/
      Có thể sẽ cần thêm những thư viện khác nhưng nếu bắt đầu thì nhiêu đó là đủ mệt rồi 😀
      Chúc bạn may mắn!

  6. Cám ơn anh!

    Anh có mini project nào không anh? chứ học chay không thì nhiều khi cũng khó hiểu. =))))))

    1. Bạn đã có những kiến thức nền nào chưa?
      Những bài viết tới của mình sẽ luôn đi kèm với bài tập thực hành. Mình ko nghĩ đọc chay xong sẽ làm được.
      Vì mục tiêu chính của mình là cho những bạn mới nên nếu bạn đã có kiến thức nền khả năng sẽ đợi một thời gian.

  7. Em cũng biết cơ bản về numpy với pandas, matplotlib thì cũng có chút chút :). Em đang tìm dự án nho nhỏ về lĩnh vực này để học không bị nhàm chán mà chưa tìm được anh.

    1. Vậy hi vọng bạn thích Pokemon. Mình có cái dataset này https://www.kaggle.com/rounakbanik/pokemon

      Giờ bạn có thể giúp mình nghiên cứu xem những câu hỏi sau:
      1. Dữ liệu có chuẩn không? Có vấn đề gì cần chú ý không và tại sao? Nếu được hãy chứng minh bằng hình ảnh.
      2. Bạn cho mình biết có bao nhiêu loại Pokemon và trong mỗi loại có bao nhiêu Pokemon khác nhau? Và Pokemon nào là mạnh nhất, yếu nhất và trung bình của mỗi loại. Thể hiện bằng hình ảnh.

      Bạn thử bắt đầu với những câu hỏi trên. Đây chính là phần Fun của Data.

      Chú ý:
      – không đọc code của người khác. Bạn phải tự nghiên cứu dataset và tự làm toàn bộ. Có thể nghiên cứu cách plot từ bên ngoài nhưng ko đc đọc từ forum.
      – khuyến khích sử dụng Jupyter Notebook và xuất kết quả dưới dạng html hoặc pdf để chia sẻ cùng mọi người.

    1. Học CNTT theo ngành này quá tốt chứ bạn. Đúng chuyên ngành mà. Chỉ cần bạn học những ngôn ngữ như mình nói phía trên thì hoàn toàn có thể.

  8. Anh ơi, cho em hỏi, em đang là sinh viên năm cuối ngành Marketing, em muốn trở thành Data Analyst và làm việc tại nước ngoài thì em cần học thêm những kiến thức/ kỹ năng nào, kiến thức nào cần trước, cần sau và mức độ quan trọng cho sự thành công trong công việc của mỗi kiến thức/ kỹ năng?
    Em cám ơn anh rất nhiều.

    1. Chào Ánh, nếu bạn muốn thật sự làm việc tại nước ngoài thì cách nhanh nhất là đi du học tại nước đó rồi xin việc. Vì bạn hiện tại vẫn chưa có kinh nghiệm gì cả, việc được nhận làm tại nước ngoài mình thấy khả năng không cao.

      Còn về học kỹ năng nào thì bạn nên bắt đầu với SQL trước. Theo mình đây là kỹ năng nền QUAN TRỌNG NHẤT. Bạn cũng có thể (nên) học song song kỹ năng dùng BI tool hoặc Excel. Nếu thích BI thì mình khuyến khích học Tableau vì mình thấy khá dễ. Khi đã đạt được một level nhất định bạn có thể đi xin làm Intern để học thêm sâu hơn. Nếu ko bạn cứ học trước rồi đi xin việc cũng được, tùy bạn, nhưng mình vẫn khuyến khích đi xin Intern trước.

      Nhiều người hay nói đến Python hay R, bạn chưa quen lập trình thì có thể bỏ qua phần này rồi học sau. Làm về công nghệ thì ko khi nào ngừng học cái mới đâu. Tập trung SQL và Excel (hoặc BI) trước là đủ để bắt đầu.

      Bạn cũng nên nhớ là việc học các technical skills mà không học cách phân tích dữ liệu để đưa ra số liệu phù hợp thì cũng khó mà đi làm được. Cho nên trong lúc bạn học, cố gắng tạo ra một sản phẩm nào đó dù to hay nhỏ. Đầu tư nhiều vào một cái báo cáo (dashboard) để đi xin việc chứ bằng cấp tín chỉ ko có giá trị nhiều lắm.

      Chúc bạn may mắn!

  9. định học data analyst, mà thấy thu nhập ko mấy hấp dẫn, nên thôi mình đi xuất khẩu lao động tiếp đây

  10. Bạn ơi, đọc đến đoạn bạn nói dùng R hoặc Python chỉ cho ra 1 trang dài các biểu đồ đơn và dẫn dắt mọi người dùng Tableau & Power BI thì mình muốn nhảy vào argue 1 chút 😀
    Tableau & Power Bi thì mình chỉ mới xem demo nên ko dám có ý kiến.
    Python thì mình chỉ mới quậy pandas ở mức basic, chưa đụng đến phần visualization, nên cũng nỏ có ý kiến.
    Nhưng mình làm việc khá nhiều trên R. Khả năng trình diễn dữ liệu & tương tác với user của R mình cho là đỉnh nhé 😀 Chưa kể là nó free, và các library hỗ trợ nhiều quả graph đẹp long lanh. Nếu dùng R shiny thì đâu còn vấn đề 1 trang dài các biểu đồ đơn như R markdown nhỉ. Trừ phi mình hiểu nhầm ý bạn. Khai sáng giúp mình chỗ này với nhé :3

    1. Chào Thien Dao. Khả năng là do kiến thức của mình chưa tới nơi, mình chưa học cách dùng R Shiny và mình cũng chỉ mới làm quen với R Markdown. Mình thử học cách thiết kế dashboard bằng Python thì thấy khá phức tạp. Nếu so sánh thời gian thiết kế một Dashboard bằng Python và Tableau, thì mình thấy Tableau hoàn toàn vượt trội về mọi mặt. Chưa tính đến khả năng scalable của Tableau trong doanh nghiệp lớn. Nhưng cảm ơn ý kiến của bạn. Mình sẽ coi chỉnh sửa lại phần này cho phù hợp.

  11. Bài viết rất hay và chi tiết cho những người mới bắt đầu như chúng em. Cảm ơn anh nhiều ạ.
    Tuy nhiên, anh có thể nói rõ hơn về lượng kiến thức thống kê mà một analyst cần không ạ? Và anh có recommend sách hay khóa học nào về mảng này thêm không ạ vì trong bài viết anh cũng chưa nêu rõ lắm.

  12. Anh có thể cho em hỏi, để có thể sau này ra làm việc ở vị trí BA, DA, thì cần phải học ngành gì của đại học để sau này có thể làm được ở vị trí đó vậy anh. 2k2 mong được anh chỉ giáo ạ

    1. Chào Nga, để làm ngành DA hay BA thì học các khối ngành liên quan đến CNTT sẽ giúp ích rất nhiều về phần kỹ thuật. Chuyên ngành về Computer Science sẽ khá phù hợp cho vị trí cả Data Analyst và Business Analyst. Còn nếu bạn muốn học về Business thì có thể học thêm các khóa học về lập trình bên ngoài để phục vụ cho công việc sau này.

      Mình vẫn khuyến khích học các ngành về CNTT hơn nếu bạn cảm thấy đủ khả năng. Cụ thể trường nào thì mình chịu. Nhưng mình biết ở trường ĐH Duy Tân, Đà Nẵng, có chuyên ngành “Hệ thống thông tin quản lý ” (Management of Information System) khá phù hợp cho Business Analyst.

      http://kdtqt.duytan.edu.vn/Home/ArticleDetail/vn/26/3222/chuan-dau-ra-cac-chuyen-nganh-thuoc-chuong-trinh-tien-tien-nganh-ky-thuat-phan-mem-va-he-thong-thong-tin-quan-ly

  13. Hi anh,

    Thanks anh rất nhiều về bài share vô cùng có tâm của mình. Em hiện đang là một Market Researcher và cũng đang định hướng trở thành một Data Analyst.
    Về phần Tableau, em đang tự học nó nhưng lại thấy tài liệu tự học trên mạng rất ít (mà không hiểu lý do). Nếu có nguồn tự học nào hay thì anh cho em xin với ạ.

    Thanks anh nhiều nhe 🙂

    1. Chào Bao Anh,

      Các tài liệu về training Tableau bằng tiếng Việt hiện còn khá hạn chế. Nên phần lớn là tài liệu tiếng anh. Nguồn mình học thấy hiệu quả nhất là từ chính trang chủ của Tableau https://www.tableau.com/learn/training. Bạn sẽ được học qua từng ví dụ và khá cụ thể.

      Với những biến tấu nâng cao thì bạn có thể Google hoặc tham khảo bài này. Nó tổng hợp cách tạo rất nhiều biểu đồ khác nhau bằng Tableau https://public.tableau.com/profile/josh.weyburne#!/vizhome/CookBook/VizCookbook

      Còn có một forum của người Việt về Tableau https://forums.bsdinsight.com/forums/tableau-bi.95/ Có khá nhiều bài hướng dẫn nhưng lại không có nhiều tương tác. Bạn có thể tham khảo thêm nếu muốn.

      Nếu có thời gian mình sẽ làm vài bài hướng bằng tiếng Việt cho mọi người.

      Chúc bạn thành công.

  14. Hay quá, mình học từ kinh tế và đang muốn học thêm món này để có thể làm DA.

    Vậy mình có thể bắt đầu từ đâu Hoàng nhỉ?

  15. Hi anh,
    Bài chia sẻ của anh rất khái quát và cho em thấy được định hướng rõ ràng hơn về data analysis ở Việt Nam (vì trước giờ em tìm hiểu ở các blog nước ngoài là nhiều nên không có cái nhìn cụ thể hơn về ngành này ở VN).
    Em không có chuyên ngành liên quan gì đến CNTT hay xác suất thống kê, nhưng em đang học các khóa online về Data science trên Udamy thì không biết doanh nghiệp có chấp nhận không?
    Nếu tìm công việc về data analysis thì em nên tập trung nhiều vào kỹ năng lập trình hay kỹ năng toán (statistics và probability) hơn ạ?
    Thanks anh nhiều.

    1. Việc tập trung học chuyên sâu mảng nào còn tùy thuộc vào mong muốn của bạn. Nếu bạn muốn đi chuyên sâu về Data Science thì kiến thức về statistics và probability sẽ rất hữu ích. Nhưng theo mình thấy con đường này sẽ dài và khó đi hơn so với vị trí data analyst.

      Những bạn mới bắt đầu thì mình khuyến khích nên bắt đầu từ Data Analyst vì sẽ dễ bắt đầu và có thời gian chuẩn bị cho các vị trí Data Scientist.

      Còn việc về doanh nghiệp thì mình nghĩ học ở đâu không quan trọng. Chủ yếu là bạn biết cách show-off khả năng của mình trong CV và trong lúc phỏng vấn. Đây cũng là cách mình sử dụng lúc bắt đầu. Show cho người ta mình có thể làm được gì và cách mình tư duy khi đối mặt với một vấn đề.

      Chúc bạn thành công!

  16. Xin cảm ơn bạn,
    Một bài viết hoàn hảo từ nội dung đến trình bày.
    Mình một IT và cũng từng code website, nay chập chững đi vào con đường DA,
    Mong được học hỏi nhiều hơn từ bạn!
    Trân trọng cảm ơn!

    1. Em học Electrical Electronic Engineering.
      Em muốn theo ngành này và thành Data Analyst thì nên học một văn bằng 2 về kinh tế hay nên bổ sung SQL, Python và học về kinh tế qua quá trình đi làm ạ?

      1. Nếu bạn muốn học thêm thì nên tập trung học về lập trình thay vì học về kinh tế. Bạn có thể đăng ký học các khóa học về data sẽ bổ ích hơn nhiều. Kiến thức kinh tế bạn có thể học dần khi vào công ty và bạn cũng sẽ học được rất nhiều trong quá trình học.

        Bạn đk học kinh tế sẽ ko giúp gì được mấy vì bạn chưa biết mình sẽ làm về mảng gì. VD nếu bạn học về Ngân hàng nhưng doanh nghiệp bạn vào làm lại liên quan đến thương mại điện tử thì chả giúp gì được. Tương tự với các mô hình kinh doanh khác. Khi bạn đã quen với dữ liệu, bạn có thể làm trong bất cứ mô hình kinh doanh nào.

  17. Cảm ơn tác giả. Bài viết chi tiết và thực tế lắm. Hiện tại công việc của mình cũng liên quan khá nhiều tới việc phân tích dữ liệu. Suốt ngày cứ bị sếp kêu nộp phân tích tình hình kinh doanh. Sếp muốn nhìn con số để tìm ra problem. Có lúc mình thấy bị đuối, có lúc làm ra phân tích , bảng biểu các kiểu, vẫn không biết các con số đó nói lên điều gì. Nên mình muốn học hỏi thêm trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu.

  18. Mình đang làm DA sử dụng power BI, đọc bài của bạn thấy khá hay, rất có ích cho những bạn chưa biết nghề DA sẽ làm gì, thanks bạn 🙂

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *