Chia sẻ lộ trình học tập Data Analysis chi tiết, cùng định hướng nghề từ top các Khóa học Data Analysis miễn phí hiện nay.
(Tất cả các khóa học mình chia sẻ trong bài viết này đều miễn phí sử dụng vĩnh viễn, thường dành cho 100 – 250 người đăng ký đầu tiên. Theo dõi chương trình chia sẻ miễn phí mới nhất: Tại đây ).
→ Xem thêm: Hướng dẫn đăng ký và chia sẻ tài nguyêm premium miễn phí.
→ Dịch vụ tài khoản premium giá rẻ Dataquest.io, DataCamp, Codecademy, Pluralsight, Leetcode,…: Liên hệ.
Học Data Analyst 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.
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?…
Xem thêm: Khóa học lập trình Python miễn phí. Đăng ký và Download Free
Để trả lời các câu hỏi này rạch ròi, data analyst và business 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 mỏ quặng dữ liệu thô sơ chưa được khai thác.
Vì vậy, ở vị trí data analyst và business 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 là gì?
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.
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.
✅ Xem thêm: Minitab là gì? Minitab A-Z: Certified Data Analyst With Minitab
Data Analyst là gì?
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.
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.
✅ Xem thêm: Data Analyst Skillpath: Zero to Hero in Excel, SQL & Python | Free
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 lm 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
Data Engineer là gì?
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…
✅ Xem thêm: Có cần sử dụng Cơ sở dữ liệu NoSQL trong Phân tích dữ liệu không?
So sánh Data Scientist và Data Analyst
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).
✅ Xem thêm: Data Visualization in Excel: All Excel Charts and Graph free
Học Data Analyst 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 có chia sẻ trải nghiệm học tập chi tiết các nền tảng cung cấp các khóa học khoa học dữ liệu hàng đầu hiện nay ở các bài viết sau:
- Dataquest là gì? Đăng ký Dataquest premium
- Đánh giá tài khoản DataCamp và cách đăng ký DataCamp premium giá rẻ
- Teamtreehouse là gì? Chia sẻ tài khoản Treehouse
- Ứng dụng Brilliant là gì? Đánh và chia sẻ tài khoản Brilliant.org premium
- Practical Database Course For Beginners : 6 Courses In 1 | Udemy free
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.
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.
Xem thêm: Học lập trình online trên tài khoản Pluralsight | Free share
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.
Xem thêm: Tự học lập trình trên điện thoại cực đơn giản với SoloLearn
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/
✅ Xem thêm: Essential Non Technical Skills of Effective Data Scientists | Free
Một số ebook hay (Amazon Kindle) về phân tích dữ liệu:
- Business Analysis and Valuation Using Financial Statements, Text and Cases (with Thomson Analytics Printed Access Card) 5th Edition
- Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics
- IBM SPSS Statistics 26 Step by Step A Simple Guide and Reference 16th Edition
- IBM SPSS Tips and Tricks to Learn and Study Statistics using IBM SPSS from A-Z
- Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython by Wes McKinney
- Structural Equation Modelling Application for Research and Practice (with AMOS and R) (Studies in Systems, Decision and Control Book 285) 1st ed. 2020 Ed
- Statistical Data Analysis – 1 Step by Step Guide to SPSS & MINITAB
- 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.
✅ Xem thêm: Data Science – Python For Data Analysis 2022 Full Bootcamp | Free
Khóa học Data Analysis miễn phí
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.
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. 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 – 24h.
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.
Data Analysis for Entry Level Job – ( 9 courses in 1 )
Python | Excel | SQL | PostgreSQL | Pandas | Numpy | Looker | Python for Data Visualization | oop | Beginner to Advanced. source: udemy.com
This is your path to a career in data analytics. In this program, you’ll learn in-demand skills that will have you job-ready in less than a month. No degree or experience is required. After completing this course, you will be ready for the following job titles:
- Junior Data Analyst, Associate Data Analyst, Junior Data Scientist, Finance Analyst, Operations Analyst, Data Technician, Business Performance Analyst, Marketing Analyst, Healthcare Analyst
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 21/4/2023: https://www.udemy.com/course/data-analysis-for-entry-level-job-zero-to-hero-skill-path/?couponCode=421C766238DADE243B0C
NumPy & Pandas Masterclass for data analysis and ML | 2023
Learn Python, NumPy & Pandas for Data Manipulation Data Science, Data Analysis & Business Intelligence. source: udemy.com
“This course is led by Aditya Dhandi – an international trainer, consultant, and data analyst with over 100 000 enrollments on Udemy. Aditya specializes in teaching data analysis techniques, Excel Pivot Tables, Power Pivot, Microsoft Power BI, & Google Data Studio & his courses average 4+ stars out of 5”. source: udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), cập nhật 18/4/2023: https://www.udemy.com/course/numpy-and-pandas-for-beginners/?couponCode=96AA7D76C4190A6D6253
Business Analyst Masterclass with Excel & Google Data Studio
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.
- “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.” source: udemy.com
- Link đăng ký miễn phí và sử dụng vĩnh viễn (cho 1000 đăng ký đầu tiên trong hôm nay) https://www.udemy.com/course/business-analyst-using-excel/?couponCode=BU99EE45C
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)
- Link đăng ký miễn phí trong 24h: https://www.udemy.com/course/data-analytics-real-world-case-studies-using-python/?couponCode=BLACK_FRIDAY_SALE
Professional in Business Analysis PMI-PBA
(Source: Udemy.com)
- Link đăng ký miễn phí: https://www.udemy.com/course/professional-in-business-analysis-pmi-pba/?couponCode=7BF8BDD60A8755D17093
SQL Masterclass for Data Analysis with BigData
Master SQL queries and Become an In-demand SQL Professional. Also included – Data Analysis of Big Data with BigQuery” (Source: udemy.com)
Cập nhật 27/12/2021.
Link đăng ký miễn phí (free 24h | 1000 slots): https://www.udemy.com/course/sql-masterclass-for-data-analysis/?couponCode=19EE565DA403343489FR
SAP Business Analytics Essential Training
(Source: Udemy.com)
Link đăng ký miễn phí 24h (1000 slots): https://www.udemy.com/course/sap-bi-bo/?couponCode=DA560CA9D9C7A31FFB8D
Python Data Course Python for Data Analysis & Visualization
Learn how to use Python powerful libraries to manipulate and process data to do data analysis & data visualization. Source: udemy.com
- “The most important part of data science is understanding the data that is available to data scientists. You will only be able to achieve the best outcomes if you have the correct knowledge of data and the appropriate data for the task at hand. The analysis, Visualization, and manipulation of data are all very important in Data Science.
- Everything about data analysis and data science is made exceedingly simple with Python. We may easily achieve any desired action by utilizing some of the top libraries available in Python. Pandas is one such package that allows us to examine and manipulate data in order to reduce the complexity and speed up the problem-solving process.
- One of the best features available in Python for data analysis operations is the Python libraries for data processing and manipulation. You are capable of doing a wide range of jobs with ease. In this course, we’ll look at the various sorts of operations that every data scientist must employ in order to complete a project with the least amount of resources while reaching the maximum level of efficiency.” (Source: udemy.com)
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (1000 slots, free 24h): https://www.udemy.com/course/python-data-analysis-visualization-course/?couponCode=4BFB1817DC88043C9A31
SQL for Data Analysis and Data Science
SQL by SQL example, SQL Challenges& SQL Final Exam using Real World SQL Database for Data Science & Data Analysis. Source: udemy.com
- “This course will make you SQL query expert it’s a complete SQL boot camp and, You’ll learn the skills you need to retrieve insightful data from a database. There are many test your self quizzes distributed over the course the course with detailed solutions so you to practice more and more . After completing this course and all of it’s quizzes and the Final exam, you will be comfortable with using SQL & PostgreSQL in data analysis and data science by SQL Challenges and Final Exam and more
- You will learn many tips and tricks in PostgreSQL to query data through the following Topics covered in this course.” Source: udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên), cập nhật 30.7.2022: https://www.udemy.com/course/sql-course-for-data-science/?couponCode=DBD724EF2B4B4AD61A0E
(Nội dung chính của bài viết: cập nhật mới nhất, Data Analysis là gì? Share link đăng ký, download Khóa học Data Analysis miễn phí. Lộ trình tự học data, tìm hiểu học Data Analyst ở đâu).
