- Trang chủ
- Giới thiệu
- Du học
- Đào tạo ngắn hạn
- Đào tạo chuyên sâu
- Tin Tức
- Học viên
- Blog
- Tin THPT
- Liên hệ
VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ITPLUS
ITPLUS INSTITUTE OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY
Khoa học dữ liệu đang là một trong những ngành nghề có xu hướng phát triển mạnh mẽ những năm gần đây. Vùi vậy ngày có nhiều người lựa chọn Data Analyst là bệ phóng cơ bản của mình để bắt đầu sự nghiệp ở lĩnh vực Data, của mình. Vậy Data Analyst là gì? Cơ hội nghề nghiệp và tiềm năng của vị trí này tại thị trường Việt Nam? Hãy cùng Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông ITPlus tìm hiểu thông qua bài viết dưới đây nhé!
Data Analyst, hay còn gọi là nhà phân tích dữ liệu, là những người đại diện cho tiếng nói của dữ liệu. Những người này có nhiệm vụ chính là thực hiện những nghiên cứu, phân tích chuyên sâu nhằm tổng hợp và hỗ trợ ban lãnh đạo doanh nghiệp, chính vì vậy vai trò của họ có tầm quan trọng không thể thiếu trong bất kỳ quy mô doanh nghiệp nào
Cụ thể nhà phân tích dữ liệu sẽ truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty bằng cách sử dụng các kỹ năng SQL, từ đó đảm bảo tính chính xác của dữ liệu. Tiếp đó là sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu đó và tạo báo cáo kết quả trình lên cấp trên, từ đó ban lãnh đạo doanh nghiệp có thể có cái nhìn tổng quát, đưa ra các quyết định hoặc định hướng phát triển phù hợp.
Ngoài ra, có thể thấy trong thực tiễn hiện nay, Data Analyst là một ngành rất có tiềm năng và triển vọng:
Theo Cục thống kê Lao động, trong khoảng từ năm 2014 đến 2024, mức độ tăng trưởng của ngành Data Analyst có thể đạt đến con số 19%. Từ đó có thể thấy nhu cầu ngày càng cao của các doanh nghiệp trong việc làm sử dụng và phân tích dữ liệu, từ đó tổng hợp làm các báo cáo để cố vấn cho các tổ chức và doanh nghiệp những quyết định đúng đắn trong kinh doanh
Data Engineer (Kỹ sư về dữ liệu)
Đây là những người có nhiệm vụ phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc hệ thống cơ sở dữ liệu. Cụ thể, công việc của họ sẽ là sử dụng nhiều công cụ và ngôn ngữ để xử lý nguồn dữ liệu thô từ những nguồn khác nhau thành dữ liệu có thể dùng tại kho trung tâm, từ đó phát triển và cải thiện các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.
Data Scientist (Chuyên gia về khoa học dữ liệu)
Data Scientist có thể nói là vị trí cao nhất trong khối ngành liên quan đến khoa học dữ liệu. Nhiệm vụ của Data Scientist là họ không chỉ phụ trách thu thập và tổng hợp những dữ liệu có ích mà còn là người nghiên cứu, xây dựng và thiết kế các giải pháp, mô hình thực thi (dự đoán, phân lớp, phân cụm…) trên các nền tảng dữ liệu. Chính vì vậy, vị trí này đòi hỏi phải có kiến thức chuyên sâu về công nghệ phân tích tiên tiến và mô hình dự đoán để thống kê, xác định xu hướng và mối quan hệ trong các bộ dữ liệu.
Chief Data Officer (CDO)
Cuối cùng là Chief Data Officer, hay còn gọi là giám đốc dữ liệu, họ có vị trí ngang hàng các quản trị viên cao cấp khác như Giám đốc công nghệ, Giám đốc điều hành, Giám đốc chiến lược…Đây là những người chịu trách nhiệm quản lý đầu não của công ty đồng nghĩa với việc quản lý và khai thác dữ liệu của doanh nghiệp. Với sự phát triển mạnh mẽ của BigData thì vai trò của CDO ngày càng được khẳng định rõ ràng hơn.
Tư duy phản biện
Khi đã là nhà khoa học dữ liệu thì luôn phải tuân thủ thái độ "không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng", bạn cần biết cách đưa ra những đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan trước vấn đề, hãy luôn đặt câu hỏi về mọi thứ, chọn lọc thông tin, tập trung vào những khía cạnh quan trọng và tránh những chi tiết không liên quan
Kiến thức về thống kê
Đây có thể nói là phẩm chất bắt buộc phải có để theo nghề Data Analyst bởi thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và khách hàng, từ đó đưa ra được giải pháp tốt nhất cho vấn đề của họ
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Đây là một phần quan trọng không thể thiếu của khoa học dữ liệu, bởi trực quan hóa dữ liệu giúp truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu, vì các nhà khoa học dữ liệu sẽ phải giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong các thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau.
Kỹ năng thuyết trình
Và cuối cùng, nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu, kỹ năng thuyết trình tốt sẽ giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật từ phức tạp thành dễ hiểu đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
Ban Truyền thông ITPlus
.jpg)
