Nếu bạn thích làm việc với các con số và giải các câu đố, thì nghề phân tích dữ liệu có thể rất phù hợp với bạn.
Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Data Analyst thường thu thập, làm sạch và nghiên cứu dữ liệu để giúp định hướng các quyết định kinh doanh. Nếu bạn đang xem xét sự nghiệp trong lĩnh vực này thì hướng trong bài viết này có thể hữu ích cho bạn, đặc biệt là khi bạn là người vừa mới tím hiểu về Data Analyst.
Xem thêm: Chia sẻ Khóa học Data Analysis: Đăng ký & Download miễn phí
Bạn phải biết các thông tin này trước khi trở thành một Data Analyst thực thụ
Bạn có thể tìm thấy công việc phân tích dữ liệu trong tất cả các ngành hiện này và có nhiều hơn một con đường để đảm bảo bạn có thể tìm kiếm công việc đầu tiên trong lĩnh vực có nhu cầu ngày càng cao này. Cho dù bạn chỉ mới bắt đầu tham gia hay đang chuyển hướng sang một sự nghiệp mới với Data Analyst thì đây là một số bước cần chuẩn bị để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.
Xem thêm: Figma vs. Sketch vs. Adobe XD: Công cụ thiết kế nào tốt hơn?
1. Lập kế hoạch học tập
Nếu bạn chưa quen với thế giới phân tích dữ liệu, bạn sẽ muốn bắt đầu bằng cách phát triển một số kiến thức nền tảng trong lĩnh vực này. Tìm hiểu tổng quan về phân tích dữ liệu có thể giúp bạn quyết định xem nghề nghiệp này có phù hợp với mình hay không đồng thời trang bị cho bạn các kỹ năng cần có cho công việc.
Trước đây, hầu hết các vị trí phân tích dữ liệu đều yêu cầu bằng cử nhân. Hiện nay, mặc dù nhiều vị trí vẫn yêu cầu bằng cấp, nhưng điều này đang bắt đầu thay đổi. Bạn có thể phát triển kiến thức nền tảng và làm đẹp CV của mình với các bằng cấp về toán, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan khác. Bạn cũng có thể học những gì bạn cần thông qua các chương trình đào tạo trực tuyến, chẳng hạn thông qua các khóa học trên DataCamp hay Coursera,… để có những chứng chỉ bằng cấp nhất định.
Xem thêm: Top khóa học Power BI miễn phí – Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
2. Phát triển và thành thạo một số kỹ năng quan trọng
Để có được một công việc trong ngành phân tích dữ liệu bạn phải có một số kỹ năng kỹ thuật cụ thể. Cho dù bạn đang học thông qua một chương trình cấp bằng, chứng chỉ chuyên môn chính quy hay tự học, đây là một số kỹ năng cần thiết mà bạn cần có để được tuyển dụng.
- Thống kê
- Ngôn ngữ lập trình R và/hoặc Python
- SQL
- Data visualization
- Data cleaning & preparation
Ngoài những kỹ năng trên, người quản lý tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng tại nơi làm việc, chẳng hạn như kỹ năng giao tiếp. Bạn có thể được yêu cầu trình bày những phát hiện của mình sau khi phân tích dữ liệu cho những người không có nhiều kiến thức kỹ thuật.
3. Làm việc trên các dự án với dữ liệu thực tế
Cách tốt nhất để học cách tìm kiếm giá trị trong dữ liệu là làm việc với dữ liệu thực tế. Bạn nên tìm kiếm các chương trình đào tạo cấp bằng hoặc các khóa học bao gồm các dự án thực hành sử dụng các tập dữ liệu thực tế. Bạn cũng có thể tìm thấy nhiều bộ dữ liệu công khai miễn phí trên Internet mà bạn có thể sử dụng để thực hành phân tích.
Chẳng hạn, bộ dữ liệu khí hậu từ Trung tâm Thông tin Môi trường Quốc gia, hay dữ liệu tin tức từ BuzzFeed hay tập dữ liệu mở của NASA… Đây chỉ là một vài ví dụ về dữ liệu hiện có. Phương pháp chung là: Chọn một chủ đề bạn quan tâm và tìm một số dữ liệu để thực hành.
4. Phát triển một danh mục công việc của bạn
Khi bạn thực hành với các bộ dữ liệu trên internet hoặc hoàn thành các bài tập thực hành trong lớp học trực tuyến hay lớp học đào tạo chính quy, hãy nhớ lưu kết quả đạt được tốt nhất của bạn thành một danh mục “năng lực” của riêng bạn. Một danh mục năng lực như vậy sẽ thể hiện tốt các kỹ năng của bạn với các nhà quản lý tuyển dụng. Một danh mục đầu tư mạnh có thể giúp bạn tìm được một công việc phù hợp với sở trường của bạn.
Khi bạn bắt đầu xây dựng danh mục năng lực cho mình nên thể hiện rõ các thông tin sau:
- Phân tích từ các nguồn khác nhau
- Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thô
- Trực quan hóa những phát hiện của bạn thông qua đồ thị, biểu đồ, bản đồ và các hình ảnh trực quan khác
- Rút ra kết luận hữu ích.
Nếu bạn đã làm việc trên bất kỳ dự án nhóm nào trong suốt quá trình học tập của mình, hãy cân nhắc để thêm vào portfolio của bạn những dự án đó. Điều này cho thấy rằng bạn có thể làm việc như một thành viên trong nhóm.
Nếu bạn không chắc nên thêm gì vào portfolio thì hãy dành thời gian duyệt qua portfolio của người khác.
Mẹo: Đăng ký tài khoản GitHub và bắt đầu đăng các dự án và mã nguồn của bạn lên Github. Đó là một cách tuyệt vời để kết nối với cộng đồng các nhà phân tích dữ liệu, thể hiện năng lực làm việc của bạn và rấtcó thể lọt vào mắt xanh của các nhà tuyển dụng.
5. Thực hành trình bày những phát hiện của bạn
Có thể dễ dàng chỉ tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật của phân tích dữ liệu, nhưng đừng bỏ qua kỹ năng giao tiếp của bạn. Một yếu tố quan trọng khi làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu là trình bày những phát hiện của bạn cho những người ra quyết định và các bên liên quan khác trong công ty. Khi bạn có thể kể một câu chuyện bằng dữ liệu, bạn có thể giúp tổ chức của mình đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM) là gì?
ra quyết định dựa trên dữ liệu, đôi khi được viết tắt là DDDM), có thể được định nghĩa là quá trình đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược dựa trên sự kiện, dữ liệu và số liệu thay vì trực giác, cảm xúc hoặc quan sát.
Điều này nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng trên thực tế, không phải tất cả các tổ chức đều hoạt động theo hướng dữ liệu. Theo công ty tư vấn quản lý toàn cầu McKinsey Global Institute, các công ty dựa trên dữ liệu có hiệu quả tốt hơn trong việc thu hút khách hàng mới, duy trì tốt mối quan hệ với khách hàng và đạt được lợi nhuận trên mức trung bình
Khi bạn đã hoàn thành các dự án cho portfolio, hãy thực hành trình bày những phát hiện của bạn. Suy nghĩ về thông điệp bạn muốn truyền tải và hình ảnh bạn sẽ sử dụng để hỗ trợ thông điệp của mình. Luyện nói chậm và giao tiếp bằng mắt. Thực hành trước gương hoặc trước bạn cùng lớp. Hãy thử ghi lại quá trình trình bày của bản thân để bạn có thể xem lại và tìm kiếm những điểm cần cải thiện.
6. Nộp đơn cho một công việc thực tập
Sau khi có được một số kinh nghiệm làm việc với dữ liệu và trình bày những phát hiện của bạn, đã đến lúc đánh bóng sơ yếu lý lịch của bạn và bắt đầu nộp đơn cho các công việc phân tích dữ liệu. Đừng ngại ứng tuyển vào những vị trí mà bạn cảm thấy không đủ 100% khả năng. Các kỹ năng, hồ sơ năng lực của bạn và sự nhiệt tình có thể quan trọng để bạn được nhận vào một vị trí ở một công ty.
7. Xem xét lấy chứng chỉ hoặc bằng cấp cao hơn
Khi bạn quyết định theo đuổi sự nghiệp phân tích dữ liệu, hãy cân nhắc cách bạn muốn thăng tiến và những bằng cấp khác có thể giúp bạn đạt được điều đó. Các chứng chỉ, như Chuyên gia phân tích dữ liệu được chứng nhận bởi tổ chức đào tạo được công nhận rộng rãi hoặc Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu liên kết được chứng nhận của Cloudera,… có thể giúp bạn đủ điều kiện cho các vị trí làm việc cao hơn với mức lương cao hơn.
Nếu bạn đang cân nhắc thăng tiến với vai trò là nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể cần phải lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Bằng cấp cao không phải lúc nào cũng bắt buộc, nhưng có bằng cấp có thể mở ra nhiều cơ hội hơn.
Mẹo: Bạn có thể cân nhắc theo học trực tuyến bằng khoa học dữ liệu từ một trường đại học được công nhận để bạn có thể tiếp tục làm việc (và kiếm tiền lương) khi đang học.
Trong video này, các chuyên gia dữ liệu thực hành đưa ra lời khuyên tốt nhất cho các nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng.
Làm thế nào để trở thành Data Analyst mà chưa có kinh nghiệm
Thông thường các nhà tuyển dụng sẽ muốn tuyển dụng bạn khi bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu trước khi đảm nhận vai trò là một Data Analyst thực thụ. May mắn thay, bạn không cần phải chờ đợi để bắt đầu tích lũy kinh nghiệm. Dữ liệu có tất cả xung quanh chúng ta.
Nếu bạn đang chuyển sang phân tích dữ liệu từ một lĩnh vực khác, hãy bắt đầu phát triển kinh nghiệm của bạn bằng cách làm việc với dữ liệu trong lĩnh vực đó. Nhiều chương trình cấp bằng, các khóa học kèm chứng chỉ từ Codecademy, Pluralsight,…và các lớp học trực tuyến khác (bao gồm các dự án thực hành với các tập dữ liệu thực) sẽ giúp bạn có thêm nhiều kỹ năng thực tế. Bạn cũng có thể tìm các bộ dữ liệu miễn phí trên internet (hoặc tự cào) để có thêm kinh nghiệm thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thực.
Bí quyết để dễ dàng có việc làm ngành Khoa học dữ liệu
Chia sẻ khoá học “Most Effective Tips to get your Dream Data Science Job – Get your dream role as a Data Scientist by following this go-to guide that covers all essential end to end topics.”
Đây là một khoá học mà cá nhân mình đánh giá rất hay, vì chia sẻ rất nhiều kinh nghiệm, giúp người học dễ dàng có việc làm trong ngành khoa học dữ liệu (đồng thời tránh được những sai lầm không đáng có ở các vòng tuyển dụng).
Nội dung chính:
- Các bước cần thiết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu.
- Mẹo hay nhất để học Khoa học dữ liệu – Từ các khóa học, Bằng đại học, Bootcamps, v.v.
- Bộ Kỹ năng Khoa học Dữ liệu cần thiết phù hợp với yêu cầu Thị trường Việc làm hiện tại
- Cách xây dựng Danh mục Hồ sơ năng lực của bạn để sẵn sàng bước chân vào thị trường việc làm
- Cách tạo một bản CV ấn tượng – Những điều nên và Không nên trong CV như Tiêu đề, Kinh nghiệm, Giáo dục, Kỹ năng, v.v.
- Tăng tốc Tìm kiếm việc làm Khoa học Dữ liệu của bạn
- Chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn Khoa học dữ liệu
- Chuẩn bị sẵn sàng cho ngày phỏng vấn – Các mẹo chuyên nghiệp dành riêng cho Nhà khoa học dữ liệu để vượt qua cuộc phỏng vấn
- Chấp nhận lời đề nghị, đối mặt với lời từ chối
- Hoàn thành con đường sự nghiệp Khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối
Link đăng ký vĩnh viễn (áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên, miễn phí trong 24h): https://www.udemy.com/course/most-effective-tips-to-get-your-dream-data-science-job/?couponCode=JUL002
Source: udemy.com
(Để cập nhật những chia sẻ miễn phí mới nhất từ ChiasePremium.com mời bạn đăng ký nhận bản tin hoặc đăng ký nhận thông báo (ấn vào hình cái chuông ở góc dưới cùng bên trái trang này) hoặc theo dõi trên các kênh Facebook/Instagram/Telegram…)
