today

Cách học Data Analytics: Lộ trình 6 tháng dành cho người mới bắt đầu

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là lĩnh vực giúp doanh nghiệp khai thác thông tin và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, để bắt đầu theo đuổi lĩnh vực này, bạn cần có lộ trình học tập phù hợp và từng bước xây dựng các kỹ năng cần thiết. Bài viết dưới đây BAC sẽ gợi ý lộ trình học Data Analytics trong 6 tháng dành cho người mới bắt đầu.

1. Sự phổ biến của phân tích dữ liệu

Ngày nay, dữ liệu được tạo ra với khối lượng rất lớn trong hầu hết các ngành nghề. Theo DATAVERSITY, thế giới tạo ra khoảng 402,74 triệu terabyte dữ liệu mỗi ngày. Nguồn dữ liệu khổng lồ này mang lại nhiều cơ hội nhưng doanh nghiệp cần biết cách khai thác hiệu quả.

Data Analytics có tính ứng dụng cao trong nhiều lĩnh vực

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp thu thập, sắp xếp và đánh giá lượng thông tin lớn. Qua đó, doanh nghiệp có thể cải thiện quy trình hoạt động và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng. Nhu cầu ra quyết định dựa trên dữ liệu cũng đang thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.

Trong công việc, Data Analyst và Data Scientist đều làm việc với dữ liệu nhưng có trọng tâm khác nhau. Data Scientist thường xử lý dữ liệu thô để tìm kiếm thông tin và xây dựng mô hình phân tích. Trong khi đó, Data Analyst tập trung phân tích kết quả để tìm ra xu hướng và giải quyết các vấn đề kinh doanh.

2. Lộ trình học Data Analytics trong 6 tháng

Thay vì cố gắng học tất cả kiến thức cùng lúc, người mới nên xây dựng lộ trình từng bước. Cách tiếp cận này giúp bạn có đủ thời gian tìm hiểu và thực hành từng kỹ năng trước khi chuyển sang nội dung mới.

Tháng 1: Thống kê và bảng tính (Statistics and Spreadsheets)

Đầu tiên, bạn cần nắm những kiến thức cơ bản về thống kê và cách sử dụng bảng tính. Microsoft Excel là công cụ phù hợp để bắt đầu học cách tổ chức và phân tích dữ liệu. Trong tháng này, bạn nên tìm hiểu các phương pháp phân tích thống kê cơ bản và áp dụng chúng vào những bộ dữ liệu đơn giản.

Tháng 2: Công cụ tạo Dashboard (Dashboard Tools)

Sau khi nắm được kiến thức nền tảng, bạn có thể chuyển sang học các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Hãy bắt đầu với những công cụ phổ biến như Power BI hoặc Tableau. Mục tiêu là hiểu cách sử dụng biểu đồ, dashboard để trình bày thông tin và giúp người xem dễ dàng nắm bắt kết quả phân tích.

Tham khảo:

Khóa học phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI

Khóa học phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Tableau

Tháng 3: SQL và Python

SQL và Python là hai ngôn ngữ quan trọng mà bạn có thể sử dụng trong công việc phân tích dữ liệu. SQL giúp bạn truy vấn và lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu. Trong khi đó, Python hỗ trợ xử lý, phân tích và tự động hóa nhiều công việc liên quan đến dữ liệu.

Tháng 4: Business Intelligence (BI)

Ở tháng thứ tư, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoạt động kinh doanh. Một kỹ năng quan trọng cần phát triển là Data Storytelling, hay kể chuyện bằng dữ liệu. Kỹ năng này giúp bạn trình bày kết quả phân tích thông qua biểu đồ, hình ảnh và những thông tin có ý nghĩa.

Tháng 5: Kiến thức cơ bản về Machine Learning

Sau khi xây dựng nền tảng phân tích dữ liệu, bạn có thể bắt đầu tìm hiểu về Machine Learning (học máy). Đây là lĩnh vực giúp máy tính học từ dữ liệu và nhận diện các mẫu thông tin. Bạn nên tập trung tìm hiểu những khái niệm cơ bản và cách Machine Learning được ứng dụng trong phân tích dữ liệu.

Tháng 6: Xây dựng Portfolio và tiếp tục học tập

Tháng cuối cùng là thời điểm bạn tổng hợp những kỹ năng đã học thông qua các dự án thực tế. Hãy sử dụng những bộ dữ liệu mẫu để thực hiện các bài phân tích và lưu lại kết quả trong portfolio cá nhân. Đây là cách giúp bạn thể hiện năng lực thực hành với nhà tuyển dụng. Bên cạnh đó, bạn nên tiếp tục học tập để cập nhật kiến thức và phát triển chuyên môn.

3. Lộ trình học tập theo từng vị trí công việc

Tùy vào vị trí công việc, bạn có thể lựa chọn những kỹ năng Data Analytics phù hợp để phát triển chuyên môn.

Data Analytics mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp

Data Analyst: Nên tìm hiểu về Augmented Analytics và các phương pháp phân tích dự đoán để khai thác dữ liệu hiệu quả hơn.
Business Intelligence Analyst: Cần tập trung vào kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và Data Storytelling để trình bày thông tin rõ ràng.
Data Manager: Nên trang bị kiến thức về Data Science và các khái niệm phân tích dữ liệu để quản lý hoạt động hiệu quả.
Data Engineer: Cần phát triển kỹ năng tích hợp, xử lý và làm giàu dữ liệu nhằm xây dựng hệ thống dữ liệu đáng tin cậy.

4. Phát triển kỹ năng quản trị, chất lượng và đạo đức dữ liệu

Khi AI và các quy định về quyền riêng tư ngày càng phát triển, kỹ năng quản trị dữ liệu trở nên rất cần thiết. Người làm phân tích dữ liệu cần đảm bảo thông tin được sử dụng an toàn, đáng tin cậy và đúng quy định.

Đạo đức dữ liệu là chủ đề nhận được nhiều sự quan tâm

Bên cạnh đó, việc duy trì chất lượng dữ liệu và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức giúp doanh nghiệp tạo ra kết quả phân tích có ý nghĩa. Đây cũng là những kỹ năng quan trọng giúp bạn nâng cao năng lực chuyên môn trong lĩnh vực Data Analytics.

5. Xây dựng lộ trình học phân tích dữ liệu theo từng ngành nghề

Mỗi ngành nghề có nhu cầu và mục tiêu phân tích dữ liệu khác nhau. Vì vậy, bạn nên lựa chọn kỹ năng phù hợp với lĩnh vực mình muốn theo đuổi.

Ngân hàng và tài chính: Phân tích dữ liệu được sử dụng để phát hiện giao dịch bất thường, dự đoán xu hướng thị trường và quản lý rủi ro. Người học nên tập trung vào kỹ năng phát hiện gian lận, phân tích thị trường và bảo mật dữ liệu.
Chăm sóc sức khỏe: Dữ liệu hỗ trợ dự đoán kết quả điều trị, phát hiện gian lận bảo hiểm và theo dõi sự lây lan của dịch bệnh. Các kỹ năng quan trọng gồm trực quan hóa dữ liệu, đánh giá kết quả và tuân thủ đạo đức dữ liệu.
Năng lượng và tiện ích: Doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu tiêu thụ năng lượng và phát hiện nguy cơ hỏng hóc thiết bị. Vì vậy, người học nên tìm hiểu phân tích dự đoán, dữ liệu IoT và nhận diện các mẫu dữ liệu.
Chính phủ: Các cơ quan nhà nước sử dụng dữ liệu để xây dựng chính sách và cải thiện chất lượng dịch vụ công. Người làm trong lĩnh vực này cần biết phân tích dữ liệu lớn, đánh giá hiệu quả và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Việc học Data Analytics đòi hỏi sự kiên trì và một lộ trình phát triển kỹ năng phù hợp. Bằng cách kết hợp kiến thức nền tảng, thực hành dự án và hiểu biết chuyên ngành, bạn có thể từng bước xây dựng năng lực phân tích dữ liệu. Hãy bắt đầu từ những kỹ năng cơ bản và duy trì việc học tập để phát triển lâu dài trong lĩnh vực này. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Tham khảo: Khóa học phân tích nghiệp vụ cơ bản

Nguồn tham khảo:

https://www.dataversity.net/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Tiêu chí đánh giá Email Marketing hiệu quả

Email marketing hiệu quả mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp khi biết kiểm tra email trước khi gửi và đo lường kết quả sau gửi. Nếu bạn chưa biết bắt đầu từ đâu, hãy cùng BAC khám phá chi tiết các tiêu chí này nhé.
AI và phân tích dữ liệu truyền thống: Đâu là sự khác biệt?

Phân tích dữ liệu bằng AI được xem là xu hướng trong thời đại hiện nay. Tuy nhiên, điều đó có thực sự đồng nghĩa với việc phân tích truyền thống đã bị thay thế?. Hãy cùng BAC khám phá thông qua so sánh giữa hai phương pháp.
Tableau Cloud là gì? Tìm hiểu về nền tảng phân tích dữ liệu trên đám mây

Tableau Cloud là một nền tảng phân tích dữ liệu trên đám mây, giúp người dùng dễ dàng kết nối, phân tích và chia sẻ dữ liệu nhanh chóng. Hãy cùng BAC tìm hiểu những tính năng nổi bật của Tableau Cloud ngay trong bài viết dưới đây.
Software Requirements: Đưa Business và Công nghệ về cùng một hướng

Nhiều dự án CNTT thất bại do sản phẩm làm ra không giải quyết đúng vấn đề kinh doanh, mà nguyên nhân cốt lõi bắt nguồn từ khâu xác định yêu cầu phần mềm (software requirements).

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Tiêu chí đánh giá Email Marketing hiệu quả

AI và phân tích dữ liệu truyền thống: Đâu là sự khác biệt?

Tableau Cloud là gì? Tìm hiểu về nền tảng phân tích dữ liệu trên đám mây

Software Requirements: Đưa Business và Công nghệ về cùng một hướng

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC