8 Kỹ năng cần có để trở thành Data Analyst

Bạn đã quyết định bạn muốn trở thành Data Analyst. Bạn muốn bắt đầu tham gia vào ngành công nghiệp dữ liệu (Data Industry). Ở bất cứ trường hợp nào, bạn sẽ cần phải nắm vững các kỹ năng cần có để trở thành Data Analyst để có thể ứng tuyển vào vị trị bạn mong muốn.

Nhưng những kỹ năng đó là gì? Bạn cần phải biết những gì? Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu tám kỹ năng chính mà bạn sẽ cần để có được công việc Data Analyst.

Chúng ta sẽ tập trung vào các kỹ năng chứ không tập trung vào các công cụ (như Python, R, SQL, Excel, PowerBI, v.v…). Trọng tâm của bài viết sẽ là những việc bạn cần làm như một Data Analyst, chứ không phải bạn cách bạn làm những việc đó.

Các công cụ – cách thức – sẽ thay đổi tùy thuộc vào vị trí công việc cụ thể, công ty tuyển dụng bạn, và lĩnh vực bạn sẽ làm việc. Bạn có thể lấy các kỹ năng của Data Analyst từ bài viết này và áp dụng chúng bằng các công cụ mà bạn đang học, hoặc công cụ phù hợp với lĩnh vực mà bạn đang muốn tham gia.Bài viết này được chuẩn bị dựa trên chính kế hoạch cho lộ trình Data Analyst của Datapot. Để đảm bảo rằng chúng tôi không chỉ dựa vào kinh nghiệm của giảng viên, chúng tôi đã trao đổi với các Data Analyst, Data Scientist, CTO, CIO và những nhà tuyển dụng/nhà quản lý cẩn tuyển các vị trí về dữ liệu. Chúng tôi cũng đã tiến hành đánh giá các nghiên cứu khác.

1. Data Cleaning và Data Preparation

Các nghiên cứu cho thấy data cleaning và data preparation chiếm đến khoảng 80% công việc của các chuyên gia dữ liệu. Điều này có lẽ biến Data Cleaning và Data Preparation thành kỹ năng quan trọng cho bất cứ ai nghiêm túc tìm kiếm công việc về dữ liệu.

Thông thường, một Data Analyst sẽ cần lấy dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn và chuẩn bị để dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích. Việc làm sạch dữ liệu cũng liên quan đến việc xử lý những dữ liệu bị thiếu và không nhất quán mà có thể làm ảnh hưởng việc phân tích của bạn.

Data cleaning không phải lúc nào cũng được coi là “hấp dẫn”, nhưng data preparation có thể thực sự rất thú vị khi được coi là một bài toán giải quyết vấn đề. Trong bất cứ trường hợp nào, đây là nơi hầu hết các dự án dữ liệu bắt đầu, vì vậy nó là kỹ năng quan trọng mà bạn sẽ cần nếu bạn muốn trở thành Data Analyst

2. Data Analysis và Data Exploration – Kỹ năng cần có để trở thành Data Analyst

Nghe thì có vẻ hài hước khi liệt kê “Data Analysis” trong danh sách các kỹ năng cần thiết của Data Analyst. Nhưng bản thân việc phân tích vốn là một kỹ năng đặc biệt cần được nắm vững.

Về bản chất, data analysis có nghĩa là lấy một câu hỏi hoặc nhu cầu của doanh nghiệp và biến nó trở thành một câu hỏi dữ liệu. Rồi sau đó, bạn sẽ cần phải biến đổi và phân tích dữ liệu để lấy được câu trả lời cho câu hỏi đó.

Một hình thức khác của data analysis là data exploration. Data exploration là việc quan sát để tìm kiếm các xu hướng hoặc các mối quan hệ thú vị trong dữ liệu mà có thể mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Data Exploration có thể được khơi gợi bởi một câu hỏi kinh doanh, nhưng cũng có thể không phải. Bằng việc quan sát và tìm các hình mẫu và các điểm trong dữ liệu, bạn có thể nắm bắt cơ hội cho doanh nghiệp để giảm thiểu chi phí hoặc tăng trưởng.

3. Kiến thức thống kê

Một nền tảng vững chắc về xác suất thống kế là một kỹ năng quan trọng của Data Analyst. Kiến thức này sẽ giúp dẫn dắt việc phân tích và khai phá và giúp bạn hiểu dữ liệu mà bạn đang xử lý. 

Thêm vào đó, kiến thức xác suất sẽ giúp bạn đảm bảo việc phân tích của bạn có giá trị và sẽ giúp bạn tránh được các sai lầm và lỗi tư duy phổ biến.

Mức độ yêu cầu của kiến thức thống kê cần có sẽ thay đổi tùy thuộc vào các yêu cầu công việc cụ thể và dữ liệu bạn xử lý.

4. Data Visualization

Data Visualization khiến các xu hướng và hình mẫu trong dữ liệu dễ hiểu hơn. Loài người là sinh vật trực quan, và hầu hết mọi người sẽ không thể nắm được insight có ý nghĩa chỉ bằng cách nhìn vào một bảng tính số khổng lồ. Là một Data Analyst, bạn sẽ cần có khả năng tạo ra các sơ đồ và biểu đồ để giúp truyền đạt dữ liệu và phát hiện của bạn một cách trực quan.

Điều này đồng nghĩa với việc tạo ra các biểu đồ rõ ràng, hấp dẫn về mặt thị giác sẽ giúp người khác hiểu được dữ liệu. Điều này cũng có nghĩa là tránh những thứ khó diễn giải (như biểu đồ tròn) hoặc có thể gây hiểu nhầm (như thao túng các giá trị trục).

Visualization có thể cũng là một phần quan trọng của data exploration. Đôi khi có những điều trong dữ liệu chỉ có thể nhìn khi được trực quan hóa chứ không phải chỉ nhìn vào các con số.

Rất hiếm khi thấy công việc về dữ liệu mà không yêu cầu data visualization, điều này biến nó trở thành một kỹ năng quan trọng của Data Analyst.

5. Tạo các Dashboard và/hoặc báo cáo.

Là một Data Analyst, bạn sẽ cần giúp cho những người khác trong công ty có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng. Bằng việc xây dựng các Dashboard và báo cáo, bạn sẽ giúp mọi người truy cập vào các dữ liệu quan trọng bằng cách xóa bỏ các rào cản kỹ thuật.

Việc này có thể ở hình thức biểu đồ và bảng biểu đơn giản với các bộ lọc theo ngày, cho đến Dashboard lớn chứa hàng trăm điểm dữ liệu tương tác và tự động cập nhật.

Các yêu cầu công việc có thể thay đổi rất nhiều từ vị trí này sang vị trí khác, nhưng hầu hết mọi vị trí Data Analyst sẽ liên quan đến tạo báo cáo và/hoặc xây dựng Dashboard để giới thiệu về các phát hiện của bạn.

6. Kỹ năng viết và giao tiếp – Kỹ năng quan trọng cần có của một Data Analyst 

Khả năng giao tiếp ở nhiều hình thức là một kỹ năng quan trọng của Data Analyst. Viết, nói, thuyết phục, lắng nghe –kỹ năng giao tiếp tốt ở mọi lĩnh vực sẽ giúp bạn thành công.

Giao tiếp là chìa khóa trong việc hợp tác với các đồng nghiệp của bạn. Bạn sẽ phải làm việc với rất nhiều phòng ban để thu thập dữ liệu, yêu cầu, trình bày kết quả. Bạn cũng sẽ cần sự hỗ trợ từ rất nhiều đơn vị khác nhau để hoàn thành được công việc tốt nhất.

Giao tiếp bằng văn bản cũng cực kỳ quan trọng – gần như chắc chắn bạn sẽ cần phải viết báo cáo để trình bày các phân tích và đề xuất của bạn.

Rõ ràng, trực tiếp và dễ hiểu là kỹ năng sẽ thúc đẩy sự nghiệp của bạn trong ngành dữ liệu. Đây có thể là kỹ năng “mềm”, nhưng đừng đánh giá thấp nó – kỹ năng phân tích tốt nhất trên thế giới sẽ chẳng có giá trị nếu bạn không thể giải thích ý nghĩa của chúng và thuyết phục các đồng nghiệp có hành động dựa trên những phát hiện của bạn.

Giao tiếp tiếng Anh cả 4 kĩ năng là điều cần thiết nếu như bạn làm việc cùng với người nước ngoài. Kĩ năng đọc hiểu là bắt buộc vì một số các tài liệu chuyên ngành chỉ được viết bằng tiếng Anh.

7. Kiến thức chuyên ngành (Domain knowledge)

Kiến thức chuyên ngành là việc hiểu những điều đặc trưng của một lĩnh vực và công ty cụ thể mà bạn làm việc. Ví dụ, nếu bạn làm việc cho một công ty có cửa hàng trực tuyến, bạn có thể cần hiểu các sắc thái của thương mại điện tử. Trái lại, nếu bạn đang phân tích dữ liệu về các hệ thống cơ khí, bạn có thể cần phải hiểu những hệ thống đó và cách chúng hoạt động.

Kiến thức chuyên ngành thay đổi giữa các ngành nghề, vì vậy bạn có thể cần phải nghiên cứu và học hỏi một cách nhanh chóng. Bất kể bạn làm việc ở đâu, nếu bạn không hiểu những gì bạn đang phân tích, sẽ rất khó để làm điều đó một cách hiệu quả, điều này làm kiến thức chuyên ngành trở thành một kỹ năng quan trọng của Data Analyst.

Đây chắc chắn là điều mà bạn có thể học được trong công việc, nhưng nếu bạn biết một ngành hay lĩnh vực cụ thể mà bạn muốn làm việc, xây dựng nhiều hiểu biết nhất có thể sẽ giúp bạn trở thành một ứng viên sáng giá hơn và một nhân viên ấn tượng hơn một khi bạn được tuyển dụng.

8. Kỹ năng giải quyết vấn đề (problem solving)

Là một Data Analyst, bạn sẽ phải đối mặt với rất nhiều vấn đề, các lỗi kỹ thuật, và rào cản mỗi ngày. Khả năng giải quyết được các vấn đề đó chính là một kỹ năng quan trọng.

Bạn có thể cần nghiên cứu mặt hạn chế của một số phần mềm hoặc ngôn ngữ lập trình mà bạn đang sử dụng. Công ty của bạn có thể có những hạn chế về tài nguyên, buộc bạn phải sáng tạo trong cách tiếp cận vấn đề. Dữ liệu bạn đang sử dụng có thể không đầy đủ. Hoặc bạn có thể cần phải thực hiện một vài phân tích “đủ dùng” để cho kịp một deadline gấp.

Dù trong bất kỳ hoàn cảnh nào, kỹ năng giải quyết vấn đề tốt sẽ là một gia tài tuyệt vời cho bất kỳ Data Analyst nào.

Luôn luôn nhớ rằng Data Analyst không chỉ là toán, report, marchine learning hay AI…. Mục tiêu cuối cùng là giải quyết vấn đề cho doanh nghiệp. Những thứ trên chỉ là công cụ.

Các kỹ năng khác của Data Analyst

Định nghĩa chính xác của “Data Analyst” thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào người mà bạn hỏi, vì vậy có thể không phải tất cả những kỹ năng này sẽ được yêu cầu cho mọi vị trí Data Analyst.

Tương tự, có thể có vài kỹ năng một số công ty sẽ yêu cầu mà không không nằm trong danh sách này. Mục đích của chúng ta là tìm ra nhóm kỹ năng mà hầu hết các vị trí Data Analyst yêu cầu để xây dựng lộ trình học phân tích dữ liệu tốt nhất cho học viên của chúng tôi.

Trong bài viết này, chúng tôi đã trình bày những kỹ năng bạn cần biết để trở thành một Data Analyst. Nếu bạn một tìm hiểu cách thức thực hiện và xây dựng nhóm kỹ năng bạn cần để tìm được công việc Data Analyst, hãy xem các khóa học phân tích dữ liệu của Datapot.