Sep 13, 2021

Ngành Phân tích dữ liệu - Góc nhìn cho sinh viên

Nếu bạn đam mê thu thập, khai thác và xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể thì ngành Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là sự lựa chọn phù hợp cho bạn. Ở bài viết này, BAC chia sẻ một góc nhìn dành riêng cho các bạn sinh viên, đặc biệt là những bạn có hứng thú với chuyên ngành đầy tiềm năng này. BAC hy vọng bài viết sẽ giúp các bạn có cái nhìn tổng quan hơn về ngành, cũng như dễ dàng tìm hiểu các khoá học liên quan, cơ hội việc làm trong tương lai,...

1. Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình phân tích một cách khoa học các dữ liệu thô (raw data) để đưa ra được kết luận về thông tin đó. Các chuyên gia Phân tích dữ liệu tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật hay công cụ phân tích. Thông tin thu được có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.

2. Học gì trong ngành Phân tích dữ liệu?

2.1 Công cụ Phân tích dữ liệu thường được sử dụng

Công cụ lập trình (programming languages) như Python, R, Matlab;
Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL;
Công cụ thống kê như Microsoft Excel, Minitab;
Hệ thống phân tích thống kê SAS;
Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau.

2.2 Một số môn học chuyên ngành

Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Xác suất (Probability)
Khai phá dữ liệu (Data Mining)

3. Chuẩn bị gì để học Phân tích dữ liệu?

Bạn sẽ có lợi thế rất lớn nếu bạn đã có những kiến thức căn bản về dữ liệu. Tuy nhiên, nếu bạn hoàn toàn mới trong lĩnh vực này, thì đâu những đâu là những bước chuẩn bị cần thiết cho bạn?

3.1 Lập kế hoạch học tập cho bản thân

Nếu bạn chưa quen với thế giới phân tích dữ liệu, điều đầu tiên bạn nên làm là học hỏi kiến thức cơ bản trong lĩnh vực này. Việc tìm hiểu tổng quan về phân tích dữ liệu có thể giúp bạn quyết định liệu nghề nghiệp này có phù hợp hay không, đồng thời trang bị cho bạn các kỹ năng cần thiết, sẵn sàng thử thách bản thân trong công việc DA. Bên cạnh đó, có kế hoạch cụ thể để học tập và tiếp thu kiến thức sẽ giúp hạn chế việc bị "khớp" và quá tải trước một lượng kiến thức khổng lồ

Hầu hết, các vị trí phân tích dữ liệu cấp đầu vào đều yêu cầu bằng cử nhân hoặc các bằng cấp liên quan khác. Vậy nên, bạn có thể phát triển kiến thức nền tảng và làm đẹp CV của mình thông qua các chương trình thay thế, như chương trình chứng chỉ chuyên nghiệp, chương trình đào tạo hoặc các khóa học liên quan đến SQL, kiến thức toán học, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan khác, miễn là các kiến thức đó cần thiết cho sự nghiệp của bạn.

Bạn có thể tự học ở nhà thông qua các khoá học trực tuyến rất tiện lợi hiện nay. BAC cũng có thiết kế các khoá học về phân tích dữ liệu với sự góp mặt của các chuyên gia trong ngành sẽ giúp bạn đạt được kiến thức, kỹ năng cần thiết kèm theo đó là những kinh nghiệm nghề nghiệp vô cùng thực tế.

Để cọ xát với thực tiễn ngành Phân tích dữ liệu, bạn cũng có thể tìm các cơ hội thực tập tại trường, các cơ hội nghiên cứu khoa học về ngành Phân tích dữ liệu do Giáo sư trường bạn tổ chức hoặc những hoạt động ngoại khóa chủ đề về Lập trình được tổ chức bởi học sinh, sinh viên hoặc các tổ chức phi lợi nhuận.

Và tất nhiên, bạn cũng có thể tham khảo chia sẻ của các chuyên gia Phân tích dữ liệu trên các kênh cộng đồng như TED, YouTube và tất nhiên là đừng bỏ lỡ các bài viết hữu ích liên quan đến đề tài Phân tích dữ liệu được cập nhật thường xuyên trên BAC’s Blog nhé.

3.2 Xây dựng các kỹ năng kỹ thuật cơ bản

Để có được một công việc trong phân tích dữ liệu thường yêu cầu phải có một tập hợp các kỹ năng kỹ thuật cụ thể. Cho dù bạn đang học qua một chương trình cấp bằng, chứng chỉ chuyên môn hay tự học, thì đây là một số kỹ năng cần thiết mà bạn có thể sẽ cần để được tuyển dụng:

Số liệu thống kê;
Lập trình R hoặc Python;
SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc);
Trực quan hóa dữ liệu;
Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

Ngoài những kỹ năng này, nhà tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng tại nơi làm việc, chẳng hạn như kỹ năng giao tiếp vững chắc — bạn có thể được yêu cầu trình bày những phát hiện của mình cho những người không có nhiều kiến thức kỹ thuật — khả năng giải quyết vấn đề và kiến thức lĩnh vực trong ngành bạn muốn làm việc...

3.3 Thực hành kỹ năng thuyết trình của bạn

Kỹ năng giao tiếp, thuyết trình cũng chính là một yếu tố quan trọng giúp bạn học tốt và thể hiện tốt trong lĩnh vực này. Khi làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ trình bày những phát hiện của bạn cho những người ra quyết định và các bên liên quan khác trong công ty. Khi 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.

4. Liệu bạn có phải là người phù hợp với ngành Phân tích dữ liệu?

Để theo đuổi và chinh phục ngành Phân tích dữ liệu, nếu chỉ có đam mê đôi khi là chưa đủ. Trên thực tế, các chuyên gia Phân tích dữ liệu thường sở hữu một số tố chất quan trọng sau đây:

Khả năng logic tốt

Tư duy logic là kỹ năng vô cùng quan trọng để làm việc với hàng triệu số liệu, hay tìm kiếm lỗ hổng trong bộ dữ liệu. Có nhiều người rất giỏi Toán hay Lập trình nhưng vẫn chưa đủ để đưa ra kết luận cuối cùng sau khi phân tích dữ liệu. Điều này dẫn đến việc khi đưa ra báo cáo thì ngoài những con số hay biểu đồ phức tạp thì kết quả cuối cùng mà cấp trên cần để đưa ra chiến lược hay quyết định thì lại mơ hồ, thiếu logic.

Không ngại tìm tòi, đặt câu hỏi khó

Để đưa ra một báo cáo hay thông tin có ích từ bảng dữ liệu, bạn phải luôn đặt ra những câu hỏi như mục đích của nó là gì, phương pháp thu thập dữ liệu có lỗ hổng gì, điểm hạn chế của bộ dữ liệu là gì,… Để phân tích dữ liệu tốt, bạn không chỉ cứ đặt công thức là ra kết quả mà phải biết được lịch sử của từng bộ dữ liệu và hoàn cảnh của từng dự án. Vì vậy, một kỹ năng không thể thiếu là đam mê tìm tòi, khám phá, không ngại đặt câu hỏi lật lại vấn đề để có thể cho ra đời bộ dữ liệu tốt hơn, giúp cho quá trình phân tích dữ liệu sau này được hiệu quả hơn.

Sự kiên trì và cẩn thận

Đối với những bạn muốn theo học và làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, sự kiên trì và cẩn thận trong công việc chính là hai tố chất không thể thiếu. Một trong những yêu cầu ghi ở thông báo tuyển dụng cho nhiều vị trí Chuyên gia phân tích dữ liệu là ứng viên cần phải chú ý đến tiểu tiết. Để làm được công việc phân tích dữ liệu, bạn cần luyện tập cho mình khả năng tập trung cao độ để có thể nghiên cứu và phân tích nhiều số liệu một lúc, cũng như cẩn thận trong từng lệnh hay dòng code mà bạn viết ra bởi chỉ cần thiếu một dấu ngoặc hay dấu cách nhỏ, dòng code của bạn cũng có thể bị sai. Đôi khi, công việc này có nhiều thứ vô cùng tiểu tiết và mất thời gian, nhất là khi phải “dọn dẹp” (data cleaning/wrangling) thì mới có được một bộ dữ liệu hoàn chỉnh nên bạn cũng cần kiên trì và chịu áp lực tốt.

Bạn hãy chắc chắn rằng mình đã sẵn sàng tự trang bị những tố chất kể trên trước khi bước vào một khóa đào tạo Phân tích dữ liệu nhé!

5. Sinh viên ngành Phân tích dữ liệu có thể làm gì khi ra trường?

Nhiều sinh viên vẫn lầm tưởng rằng cơ hội khi tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu chỉ có thể là Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst). Tuy nhiên, sự thật là bạn sẽ có nhiều lựa chọn ngành nghề tiềm năng và liên qua hơn trong lĩnh vực dữ liệu, bao gồm:

Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence Analyst)

Để hiểu đơn giản, BI (hay còn được gọi là trí tuệ doanh nghiệp) là một dạng công nghệ giúp doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ, qua đó đưa ra quyết định, hành động và dự đoán tương lai. Mà muốn hiểu về doanh nghiệp thì cần biết số liệu tài chính và vận hành của chúng. Vì vậy, nhiệm vụ của những chuyên viên BI là giúp doanh nghiệp phân loại, phân tích, đánh giá chỉ số đo hiệu suất (KPI), tổng quan chính xác về hiệu suất kinh doanh và xác định các lĩnh vực cần cải thiện để giúp tổ chức ra các quyết định dựa trên số liệu (data-driven decision).

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Kỹ sư khoa học dữ liệu là công việc chuyên sâu hơn Chuyên gia Phân tích dữ liệu. Họ làm những công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu như phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện”. Nhưng họ cũng có thêm các kỹ năng như Học máy (Machine learning), Lập trình cao (Advanced Programming), Mô hình dữ liệu (Data Modelling), xây dựng thuật toán. Nói một cách dễ hiểu, họ làm việc cũng dữ liệu và báo cáo cho công ty để đưa ra các quyết định sáng suốt nhất và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hay hệ thống được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm. Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, Data Engineer phải cải biến các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.

Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)

Chuyên gia phân tích định lượng là công việc được săn đón, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. Các chuyên gia ở mảng này tham gia vào hoạt động buôn bán và giao dịch, xác định giá cả, tư vấn, môi giới, phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh bằng phương pháp định lượng có sẵn và tìm kiếm những cơ hội đầu tư có lợi nhuận. Cụ thể như định giá các tài sản, chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, đặc biệt là chứng khoán phái sinh) bằng các mô hình dữ liệu, phân tích đầu tư, làm trung gian giao dịch cho khách hàng, buôn bán các hợp đồng phái sinh,…

Ngoài ra, bạn cũng có thể lựa chọn trở thành Chuyên gia phân tích Digital Marketing, Quản lí dự án (Project Manager), Chuyên gia phân tích hệ thống Công nghệ thông tin (IT Systems Analyst), Chuyên gia phân tích vận hành (Operations Analyst),…

Tóm lại, có rất nhiều cơ hội dành cho sinh viên tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu, và việc của bạn chính là tìm hiểu công việc nào sẽ phù hợp với những tố chất, sở thích, đam mê và năng lực của mình để định hướng chọn ngành học phù hợp.

Bạn có thể lắng nghe thêm ý kiến của các chuyên gia về các hướng đi tiềm năng của ngành phân tích dữ liệu qua video bến dưới:

Mời bạn tham khảo thêm bài viết:

Trung tâm BAC - Sân chơi lành mạnh để các bạn đam mê về công nghệ thông tin nói chung và nghề BA nói riêng cùng nhau tìm hiểu và khám phá những điều thú vị về nghề, qua đó chuẩn bị một số kiến thức chuyên môn cho công việc trong tương lai.

Để tham khảo và đăng ký các khoá học trong tháng, bạn có thể click vào đây: Check lịch khai giảng. Nếu cần tư vấn hỗ trợ những vấn đề liên quan đến khóa học, bộ phận CSKH của chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn qua Email: info@bacs.vn ; bac.trainingba@gmail.com hoặc số Hotline: 0909310768.

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

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

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 +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +