Chi tiet hon ve 3 cap do nghe trong linh vuc Data Analyst

Lĩnh vực phân tích dữ liệu hiện nay đang được quan tâm nhiều và ngày càng phát triển tại Việt Nam. Bản thân nghề data analyst hiện nay cũng có nhiều cấp độ. Bài này giúp cung cấp thêm góc nhìn về các cấp độ nghề phân tích dữ liệu, và hiểu cách ứng dụng của mỗi cấp độ nghề nghiệp mà sẽ diễn ra trong lĩnh vực phân tích dữ liệu

Theo thực tế hiện nay, nghề phân tích dữ liệu có thể được chia thành 3 mức độ:

• Level A – Cấp độ nghề có liên quan đến kỹ năng và tư duy xử lý, phân tích dữ liệu

• Level B – Cấp độ chuyên gia nghề Phân tích dữ liệu (Data Analyst)

• Level C –  Cấp độ nhà khoa học dữ liệu (Data Scientits)

Level A (Cấp độ nghề có liên quan đến kỹ năng và tư duy xử lý, phân tích dữ liệu) 

Có thể nói đây là cấp độ cơ bản cho những người muốn bắt đầu theo đuổi nghề phân tích dữ liệu phải học qua cái này, và cũng sẽ có thể gọi là cấp độ “Sikll – Kỹ năng” dành cho các bạn không chuyên về CNTT muốn ứng dụng phân tích dữ liệu cho công việc. Thường là các các bạn có background là dân kinh tế như marketing, kinh doanh, kế toán, logictics, tài chính mà công việc cần đến dữ liệu.

Ở Level này thường các bạn có thể xử lý dữ liệu (ETL) bằng power query, Vẽ được các Data Model và sau đó trình bày (visualization) hiển thị Dashboard trên các công cụ như Google Data Studio, Power Bi, Excel, Tableau,…. và không đòi hỏi các kỹ năng phức tạp về việc xử lý số liệu. – Thường ứng dụng để các bạn sẽ phân tích 1 khía cạnh nào đó trong công việc và nghiệp vụ của mình.

Ví dụ thực thế về Level A – Fresher

Ví dự như Marketing cần phân tích dữ liệu khách hàng và thị trường để tìm insights và xu hướng, Kế toán quản trị cần phân tích dữ liệu kinh doanh để đưa ra các chỉ số quan trọng và đề xuất phương án kinh doanh cho Công ty. Hoặc cấp cao hơn là Manager, C-level, CEO.

Thực tế thì các khóa học mà Cole.vn kết hợp cùng thầy Nguyễn Danh Tú tuyển sinh gần đây có rất đông đối tượng không chuyên về CNTT đã và đang theo học. Theo một khảo sát gần đây của Topdev – Các bạn Dev có skill Data Analyst sẽ có mức lương cao hơn so với Dev thiếu kỹ năng này, mình cũng tin nếu các bạn đang làm nghề mà có kỹ năng phân tích dữ liệu thì công việc của bạn sẽ được trôi chảy, xử lý nhanh gọn và có khả năng thăng tiến cao hơn.

Level B – Cấp độ chuyên gia nghề Phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Dành cho người sẽ đi làm nghề Phân tích dữ liệu (Data Analyst): Thường các bạn này sẽ phải phân tích rất nhiều bộ chỉ số khác nhau của doanh nghiệp trong bài Business Data Flow mình có chia sẻ các bộ chỉ số mà doanh nghiệp thường quan tâm gồm: Chỉ số của khách hàng, chỉ số tài chính, chỉ số của nhân sự, chỉ số kinh doanh, chỉ số marketing (Đó là các bộ chỉ số chung mà hầu như các doanh nghiệp nào cũng có), ngoài ra tùy theo đặc thù của mỗi loại hình doanh nghiệp sẽ có những bộ chỉ số riêng rẽ cần các bạn Data Analyst xử lý

– Ở cấp độ này: Các kỹ năng mà DA cần nắm được là tư duy logic, và có kỹ năng lập trình Python, R hay java và sử dụng thành thạo ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SQL để lấy dữ liệu từ Database phục vụ cho việc thiết kế Data Model, OLAP kèm theo với đó là các công cụ visualazition như Power BI, Google Data Studio, Tableau, Excel, Python, R,…, Các kỹ năng bổ trợ khác như kết nối API,..

Level C –  Cấp độ nhà khoa học dữ liệu (Data Scientits)

Đây là level dành cho các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientits): Thường sau khi có tập dữ liệu được chuẩn hóa, đã biết hết các dữ liệu điều đã xảy ra trong quá khứ (Công việc của Data Analyst).Công việc của các nhà khoa học dữ liệu sẽ kết hợp cùng với đội ngũ BA (Business Analysis) để thiết kế các mô hình toán học để đưa ra các kịch bản, gợi ý mô tả hướng dữ liệu sẽ xảy ra trong tương lai với các tệp đó là gì? Ở giai đoạn sẽ thiết kế các mô hình học máy (Machine Learning), Trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện các hoạt động tự động hóa một số khâu.

Điều kiện để trở thành DA Level C

Ở cấp độ này: Người học cần phải giỏi về về các mô toán học, xắc suất thống kê, logic giải quyết vấn đề + Về công cụ: Cũng như Level B: Họ cần sử dụng thành thạo ngôn ngữ SQL, thiết kế Data Model, OLAP, các công cụ Visualaziton như Power BI, Excel,…. Ở cấp độ này họ thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình AI và ML như Python, R nhiều hơn

Ngoài ra có một vị trí còn liên quan đến lĩnh vực Data nữa là: Data Engineer (Vị trí này thường thiên về các kỹ thuật code hệ thống lưu cơ sở dữ liệu (Big Data) từ các nguồn khác nhau và có nhiệm vụ ETL dữ liệu cho kho dữ liệu (Data warehouse) và – cho DA và DS sử dụng.

 Trên đây là các bài viết chi tiết hơn về các vị trí công việc của DA/DE/DS. Hy vọng bài này sẽ giúp ích cho bạn để . Nếu bạn đang quan tâm theo đuổi đến lĩnh vực phân tích dữ liệu và có lộ trình học bài bản một cách bài bản có thể bắt đầu đăng ký học ngay khóa học data analytics

>>Nguồn: https://cole.edu.vn/chi-tiet-hon-ve-3-cap-do-nghe-trong-linh-vuc-data-analyst/

https://www.linkedin.com/posts/vn-cole-980ba829a_chi-tiet-hon-ve-3-cap-do-nghe-trong-linh-activity-7137792780977799168-o0-U

https://www.instagram.com/p/C0eQ6sNPRMz/?next=%2Fdaotaocolevn%2F