Chia sẻ Khóa học Data Analysis: Đăng ký & Download miễn phí

Khóa học Data Analysis và Business Analyst

Data Analyst và Business Analyst là những công việc đang được tuyển dụng nhiều nhất trong nhóm ngành về phân tích dữ liệu. Hai vị trí làm việc này thường xuyên tiếp xúc với công việc kinh doanh cũng như người phụ trách kinh doanh.

Hai vị trí làm việc này thường xuyên tiếp xúc với công việc kinh doanh cũng như người phụ trách kinh doanh.

Nếu làm việc ở vị trí này, hầu như bạn thường xuyên phải tìm câu trả lời cho những câu hỏi đại loại như doanh số bán hàng tháng này tăng hay giảm ? Căn cứ vào đâu để khẳng định tăng/giảm?…

Để trả lời các câu hỏi này rạch ròi, data analystbusiness analyst sẽ sử dụng dữ liệu của công ty được lưu ở Data Warehouse để phân tích doanh số tăng, giảm, lý do tại sao, cũng như làm thế nào để khắc phục. (Có thể hình dung Data Warehouse như là cái biển dữ liệu thập cẩm, chằng chéo, một cái mỏ quặng dữ liệu thô sơ chưa được khai thác).

Vì vậy, ở vị trí data analystbusiness analyst, bạn cần phải hiểu cả về tính chất công việc, đặc điểm doanh nghiệp và có kiến thức cùng kỹ năng phân tích dữ liệu.

Nói một cách cụ thể hơn, vị trí này yêu cầu bạn không chỉ có kỹ năng xử lý dữ liệu, để lôi được từ mỏ dữ liệu thô sơ, đồ sộ kia (Data Warehouse) những thông tin giá trị.

Đồng thời phải hiểu được công việc kinh doanh và hình thức vận hành của doanh nghiệp, hoạt động như thế nào, hoạt động theo hướng A hay hướng B, khác với đối thủ ở chỗ nào…từ đó xây dựng mô hình phân tích phù hợp nhất.  Khối lượng dữ liệu cần được xử lý vừa lớn, vừa khác biệt, nên cũng khá là nhức đầu. Mỗi giai đoạn kinh doanh, mỗi doanh nghiệp phù hợp với một mô hình phân tích khác nhau, bạn không thể áp dụng mô hình phân tích doanh nghiệp bán lẻ hàng tiêu dùng để phân tích doanh số của một cửa hàng cà phê.

Có thể bạn quan tâm: Đánh giá nhanh tài khoản DataCamp – Học lập trình R không khó!

Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst, viết tắt là BI, cũng tương tự với lại business analyst, data analyst nhưng công việc này yêu cầu kỹ năng phân tích cao hơn.

Business Intelligence Analyst yêu cầu kỹ năng phân tích cao hơn.

Ví dụ như, data analyst bạn chỉ cần làm 1, 2 report hay 4 report 1 tuần, nhưng đối với BI, bạn cần làm nhiều hơn (rất nhiều) và mức độ phức tạp của bản báo cáo (report) cũng lớn hơn nhiều.

Nếu như một phần công việc của data analyst có thể được xử lý bằng Excel, thì ở business intelligence analyst bạn rất khó để làm như vậy. Lý do chính: lượng dữ liệu lớn nên Excel xử lý lâu và bạn sẽ không có đủ thời gian để làm report.

Lúc này bạn bắt buộc phải sử dụng các công cụ khác nhau để tự động động hóa quá trình phân tích, xây dựng những report lớn, dashboard lớn. Các công cụ này sẽ tự động refresh theo ngày, theo tuần để đảm bảo yêu cầu công việc của một BI là tạo ra được số lượng report nhiều hơn và chi tiết hơn so với các data analyst.

Chính vì tập trung nhiều cho việc làm report nên các bạn làm BI thường có ít chuyên môn về công việc kinh doanh (business) so với các bạn làm data analyst. Data analyst hầu như làm việc trực tiếp với ‘sếp’ nhiều hơn nên sẽ hiểu về business hơn. Nhiều khi bạn làm data analysis sẽ đưa ra lời khuyên rất hữu ích cho các bạn làm BI.

Data Engineer

Data Engineer chính là người xây dựng Data Warehouse

Theo đánh giá của mình, các bạn làm data engineer thì không nhất thiết biết nhiều về business. Công việc chính của data engineer là đảm bảo làm sao thu thập được nhiều dữ liệu. Nói cách khác, data engineer chính là người xây dựng data warehouse, đảm bảo data được cập nhật thường xuyên, liên tục và đầy đủ, đảm bảo tốc độ truy xuất vào kho dữ liệu này đủ nhanh để các bạn làm BI sẽ sử dụng vào công việc phân tích dữ liệu được thuận tiện.

Vì thế data engineer sẽ chuyên sâu hơn về kỹ thuật: xây dựng cơ sở dữ liệu, làm thế nào để tối ưu hóa cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa hệ thống…

So sánh Data Scientist và Data Analyst

Công việc chính của Data Scientist là làm sao tối ưu hóa hệ thống
Công việc chính của Data Scientist là làm sao tối ưu hóa hệ thống

Đây là công việc mình không làm trực tiếp nên cũng không nắm rõ. Mình sẽ chỉ chia sẻ một vài hiểu biết của mình về công việc này thôi nhé.

Data scientist cũng không làm việc làm việc trực tiếp với business, tức là không quan tâm đến doanh số tăng/giảm, tiến trình thực hiện của các hoạt động kinh doanh.

Công việc chính của data scientist là làm sao tối ưu hóa hệ thống. Không hẳn là tối ưu theo kiểu của các bạn làm data engineer mà là tối ưu chức năng cụ thể, chẳng hạn, ở Netflix thì nhiệm vụ data scientist là làm sao xây dựng được mô hình truy xuất dữ liệu, xây dựng được thuật toán (tối ưu) để việc tìm kiếm các phim, hay đề xuất phim cho người xem được nhanh hơn, chính xác hơn và phù hợp hơn với sở thích người dùng hơn. Do đó, data scientist phải học toán khá nhiều (thậm chí rất nhiều).

Học gì để trở thành Data Analyst?

Từ trải nghiệm của mình thì mình cho rằng muốn làm tốt công việc phân tích dữ liệu data analyst thì bạn phải có kiến thức về hai lĩnh vực là thống kê và lập trình.

Để làm Data Analyst bạn ít nhất cần có kiến thức về Thống kê và Lập trình.

Về bản chất, data analyst là phân tích dựa trên thống kê, do đó, gần như bắt buộc bạn phải có kiến thức căn bản về thống kê.

Để làm Data Analyst bạn cần có kiến thức về Thống kê và Lập trình.

Thứ hai, bạn phải có kiến thức căn bản về lập trình. Tại sao thì mình sẽ giải thích ngay sau đây.

Khi học lý thuyết, bạn xử lý mẫu dữ liệu (sample size) có kích thước khá nhỏ, vài trăm, đến nghìn là cùng, khi đó, bạn không cần biết lập trình vì các phần mềm như Excel hay SCSS có thể giúp bạn phân tích dễ dàng.

Nhưng khi số lượng dữ liệu cần xử lý lớn (hàng chục nghìn, hàng trăm nghìn mẫu…) thì các phần mềm này hoặc là xử lý chậm, hoặc là rất khó xử lý. Lúc này, nếu bạn biết lập trình, bạn có thể xử lý nhanh hơn.

Hai ngôn ngữ lập trình bạn cần (nên, phải) biết khi làm data analyst là R và Python.

Như vậy với kiến thức căn bản về thống kê và lập trình bạn có thể bắt đầu dấn thân vào con đường trở thành một data analyst chuyên nghiệp. Lúc này kiến thức thực tế rất quan trọng, hãy làm và tự rút ra kinh nghiệm cho riêng mình. Và nhớ là làm thực tế càng sớm càng tốt, data analyst là ‘phân tích thực tế’.

Xem thêm: Top khóa học Power BI miễn phí | Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

Học Data Analysis online miễn phí ở đâu?

Hiện nay bạn có thể học về thống kê, R và Python ở các trang dạy lập trình online hoặc ở các trung tâm, các các trường đại học trong và ngoài nước. Trên Udemy có nhiều khóa học về thống kê rất chất lượng mà mình sẽ gửi link tải cho bạn ở cuối bài viết này.

Còn để học lập trình hiệu quả với R và Python thì tốt hơn nên học trên các trang web dạy lập trình online ví dụ như Datacamp, Dataquest, Codecademy…

Mình thấy học lập trình trên các trang này rất hiệu quả. Vì những trang dạy lập trình online này thường tổ chức bài học theo cấu trúc: một bên là hướng dẫn lý thuyết, một bên là thực hành (chia đôi cửa sổ màn hình máy tính) nên học đến đâu, đọc đến đâu, bạn thực hành và nhìn thấy kết quả luôn. Và học từng bước một (step by step), nên bạn sẽ nắm chắc kỹ năng lập trình hơn và nhanh hơn.

Bạn có thể học phân tích dữ liệu với R trên Datacamp.com hoặc Dataquest.io (hình ảnh là giao diện cũ DataCamp)

Mình biết có rất nhiều cuốn sách dạy phân tích dữ liệu với R và Python, nhưng đối với mình việc đọc sách không có hiệu quả bằng việc mình tự học và thực hành từng bước một.

Dùng phần mềm nào để học lập trình? Bạn không cần cài phần mềm nào cả, các trang mình giới thiệu ở trên đã “tích hợp” luôn trình biên dịch code vào trình duyệt, rất tiện lợi và nhanh chóng. Hai trang ưa thích của mình là Dataquest và Datacamp.

DataCamp là một trong số các nền tảng cung cấp các khóa học về Data, Python, R… tốt nhất hiện nay, liên tục cập nhật tính năng và khóa học mới có tính thực tế cao.

Nếu bạn muốn tập trung vào SQL thì có thể học trên trang này https://academy.vertabelo.com/ – chuyên sâu về SQL. (Trang Vertabelo thì chưa phổ biến lắm, chắc một thời gian ngắn nữa sẽ “nổi tiếng” thôi). Nói chung, chọn học trang nào thì còn tùy mục đích của bạn là học gì, R, Python hay SQL.

Dù một trang web dạy lập trình có hỗ trợ bạn tốt đến đâu cũng là không đủ, vì thế khả năng tìm kiếm thông tin trên Google là rất quan trọng. Khi bạn đi làm thì chẳng có thầy nào hướng dẫn cho bạn cả, bạn phải search, tìm hướng dẫn ở một nơi nào đó rất xa mà nếu không có Google thì khá là…tắc tịt.

Nếu bạn không thích hợp với việc tự học thì có thể tham gia một số chương trình kiểu “học nhóm” – các chương trình bootcamp.

  • Ở Nhật hiện nay cách học này khá phổ biến. Bootcamp hiểu nôm na là “học cùng nhau”, học chung với người có trình độ hơn mình, có người hướng dẫn. Các chương trình bootcamp ở Nhật có thời gian trung bình là 3 tháng, với mức học phí khoảng …10.000 đô la (hic) và yêu cầu học full-time.
  • Dù mức học phí đắt đỏ nhưng trải nghiệm bootcamp sẽ rất có ích cho công việc tương lai của bạn. Ngoài việc có người học chung, có người hướng dẫn cho bạn, cuối khoá bạn sẽ có một dự án (thực tế) để làm.
  • Sau khi bạn làm xong dự án, bạn sẽ (được) giới thiệu thành quả của dự án với các công ty tuyển dụng (PR khả năng làm việc của mình luôn), để nhanh chóng tìm kiếm cơ việc làm ngay sau kết thúc khóa học. Cũng có chương trình bootcamp học part-time, tức là học online, trong quá trình học cũng có người hướng dẫn. Tuy nhiên mức học phí cũng không rẻ hơn là bao so với học full-time. Tóm lại: Nếu bạn có điều kiện thì rất nên tham gia các chương trình học bootcamp.

Download một số khóa học Data Analytics tốt nhất hiện nay

  • Business Analysis Fundamentals
    Set yourself up for success, learn the key business analysis concepts to thrive in your Business Analyst career (23,699 ratings/83,118 students). Link đăng ký: https://www.udemy.com/course/business-analysis-ba/
  • Fundamentals of Business Analysis
    Get the foundation in business analysis you need to solve your organization’s biggest problems. Link đăng ký: https://www.udemy.com/course/businessanalysis/
  • Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading – Bestseller
    Learn numpy , pandas , matplotlib , quantopian , finance , and more for algorithmic trading with Python! Link đăng ký: https://www.udemy.com/course/python-for-finance-and-trading-algorithms/
  • SAP ABAP Programming For Beginners – Online Training – Bestseller
    Learn SAP ABAP Programming With Peter Moxon. Help Study For Certification – Life Time Access + Updates! Link tải: https://www.udemy.com/course/sap-abap-programming-for-beginners
  • LinkedIn Learning – The Data Science of Marketing
  • LinkedIn Learning – Customer Insights and Consumer Analytics for Organizations Tools and Analysis
  • LinkedIn Learning – The Data Science of Marketing
  • LinkedIn Learning – Customer Insights and Consumer Analytics for Organizations Tools and Analysis: 
  • Learning Python for Data Analysis and Visualization (Bestseller)
    Learn python and how to use it to analyze,visualize and present data. Includes tons of sample code and hours of video! Link đăng ký: https://www.udemy.com/course/learning-python-for-data-analysis-and-visualization/

Một số ebook hay (Amazon Kindle) về phân tích dữ liệu:

  1. Business Analysis and Valuation Using Financial Statements, Text and Cases (with Thomson Analytics Printed Access Card) 5th Edition
  2. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics
  3. IBM SPSS Statistics 26 Step by Step A Simple Guide and Reference 16th Edition
  4. IBM SPSS Tips and Tricks to Learn and Study Statistics using IBM SPSS from A-Z
  5. Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython by Wes McKinney
  6. Structural Equation Modelling Application for Research and Practice (with AMOS and R) (Studies in Systems, Decision and Control Book 285) 1st ed. 2020 Ed
  7. Statistical Data Analysis – 1 Step by Step Guide to SPSS & MINITAB
  8. The PMI Guide to Business Analysis

Cập nhật 22/5/2021: Chương trình chia sẻ miễn phí tất cả các khóa học, tài liệu ở trên đã kết thúc.


Chia sẻ top khóa học Data Analysis miễn phí

Dưới đây mình xin chia sẻ link đăng ký các Khóa học Data Analysis hay từ Udemy và hướng dẫn sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả.

  • Nếu bạn cần tìm một nền tảng học trực tuyến, chuyên sâu thì có thể đăng ký gói free DataCamp, Codecademy… để tham gia các khóa học phân tích dữ liệu miễn phí.

Các Khóa học Data Analysis mình chia sẻ link đăng ký miễn phí dưới đây là các khóa học được người học đánh giá cao. Tuy nhiên thời gian đăng ký miễn phí chỉ trong khoảng 12h – 48h.

Sau khi đăng ký miễn phí bạn có thể sử dụng vĩnh viễn, có thể lấy chứng chỉ hoàn thành khóa học và được tác giả/giảng viên hỗ trợ, cập nhật nội dung trong suốt thời gian sử dụng.

Chia sẻ khóa học “Business Analyst Masterclass with Excel & Google Data Studio” – Udemy.com

Cập nhật 01/11/2021: Đây là một khóa học bestseller về chủ đề phân tích dữ liệu. Thời gian miễn phí chỉ trong tối đa 24h, do đó, các bạn hãy nhanh tay đăng ký nha.

Nội dung chủ yếu của khóa học
  • All of the necessary Excel formulas for Business Analysis
  • Data operations such as calculating, transforming, matching, filtering, sorting, and aggregating data are all covered.
  • Learn about important probability distributions like the Normal, Poisson, Exponential, and Binomial distributions.
  • Use Excel's data analytics tools, such as solver, goal seek, and scenario manager, to solve business case studies.
  • Learn how to use Google Data Studio to turn your data into fully customizable, easy-to-read reports and dashboards.
  • Knowledge of all of the chart types available in Google Data Studio
  • Learn how to collaborate on Datastudio reports by sharing and collaborating on them.
  • Learn about outlier treatment, missing value imputation, variable transformation, and correlation, among other important data processing topics.
  • Implement predictive machine learning models such as simple and multiple linear regression to forecast the outcomes of real-world financial problems.
  • Learn how to use probability and statistics to make business decisions.
Business Analyst Masterclass with Excel & Google Data Studio
Business Analyst Masterclass

 

Cập nhật 26.11.2021

“Data Analytics Real World Projects using Python – Start your Data Analytics Career with Python by solving Real-world case-studies ! Improve your Data Science skills” (Source: Udemy.com)

Data Analytics Real World Projects using Python
Data Analytics Real World Projects using Python

 


Đặt Câu hỏi hoặc để lại Bình luận - Yêu cầu của bạn

6 bình luận về “Chia sẻ Khóa học Data Analysis: Đăng ký & Download miễn phí

  1. Cập nhật:
    – Đăng ký miễn phí khóa học và sử dụng vĩnh viễn:
    Excel Data Analytics With Pivot Tables & Pivot Charts – 2021
    Data analysis excel, data analysis, Pivot Chart, Microsoft excel, advanced excel, ms excel, Data Analytics, Excel, Data

    – Link đăng ký: https://www.udemy.com/course/excel-data-analytics-with-pivot-tables-pivot-charts/?couponCode=DATAOCT10

    – (Cập nhật) Microsoft Excel Ultimate Course 2021. Everything you need to know about Microsoft Excel
    https://www.udemy.com/course/learn-microsoft-excel-/?couponCode=TRY10FREE102104

    Trả lời
Share via
Copy link