Jul 11, 2022

Làm thế nào để trở thành Big Data Analyst trong năm 2022

Big Data (Dữ liệu lớn) là một thuật ngữ xuất hiện trong những năm gần đây để chỉ việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng truyền thống không thể làm được. Có thể nói Big Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu lớn là công việc có nhu cầu tăng cao và đầy hứa hẹn trong năm 2022, dưới đây là những điều bạn cần biết về vai trò này.

Big Data Analyst chuyên làm việc với các dữ liệu lớn

1. Big Data Analyst là ai?

Phân tích dữ liệu là một phương pháp để làm sạch, lập mô hình và chuyển đổi dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích. Chuyên viên phân tích dữ liệu là người có thể phân tích dữ liệu theo yêu cầu kinh doanh. Đặc biệt, các nhà phân tích dữ liệu lớn chịu trách nhiệm xem xét, phân tích và sau đó tạo báo cáo. Các báo cáo này được tạo trên dữ liệu lớn đã được lưu trữ và duy trì bởi tổ chức mà họ đang làm việc. Không giống như Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) chuyên về phân tích dữ liệu lớn.

2. Big Data Analyst làm những công việc gì?

Những nhà phân tích dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật thủ công và tự động để phân tích dữ liệu thô hoặc phi cấu trúc lớn. Hơn nữa, họ sử dụng các phần mềm khác nhau để giúp họ tìm kiếm thông tin hữu ích.

Vì họ là người có kiến thức và kỹ năng liên quan đến phần mềm phân tích dữ liệu lớn nên họ làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), nhóm quản lý và nhà phát triển hay quản trị viên cơ sở dữ liệu.

3. Big Data Analyst cần có những kỹ năng gì?

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn họ cần cả kỹ năng cứng và mềm

Lập trình: Python, R, Java

Vì dữ liệu lớn vẫn đang phát triển nên làm việc với các tập dữ liệu phức tạp đòi hỏi phải sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, C ++, Java, SQL, Ruby,.... Vì Big Data Analyst cần phải làm việc với các tập dữ liệu phức tạp không thể giải quyết được.

Thông qua các quy trình tiêu chuẩn, Big Data Analyst cần phải có kiến thức về ngôn ngữ lập trình. Ngoài ra, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, chúng yêu cầu một số tùy chỉnh hàng ngày.

Data Warehousing: Cơ sở dữ liệu quan hệ & không quan hệ

Nếu bạn có kiến thức về cơ sở dữ liệu không quan hệ và quan hệ, đó là một lợi thế rất lớn cho bạn vì nó rất quan trọng để trở thành một nhà phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ về cơ sở dữ liệu quan hệ bao gồm Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL,.... Và cơ sở dữ liệu không quan hệ, còn được gọi là NoSQL, bao gồm MongoDB, Cassandra, HBase, Neo4j,....

Computational Frameworks: Spark, Flink, Samza

Chắc chắn bạn sẽ cần phải hiểu rõ về các framework, chẳng hạn như Apache Spark, Apache Flink, Apache Samza,..., cùng với MapReduce và Hadoop. Những công nghệ này giúp xử lý dữ liệu lớn để truyền trực tuyến.

Kiến thức kinh doanh: Validate, Sort, Evaluate

Đối với phân tích tập trung, chúng tôi yêu cầu xác thực, sắp xếp, liên quan và đánh giá dữ liệu. Lý do chính đằng sau nhu cầu khổng lồ về nhà phân tích dữ liệu lớn là thiếu nguồn lực có kỹ năng kỹ thuật tốt. Vì vậy, bạn cũng cần phải có kiến thức kỹ thuật chuyên sâu để doanh nghiệp hoạt động được.

Năng khiếu định lượng và thống kê: Kiến thức thống kê

Cùng với việc sử dụng công nghệ, hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê cũng được yêu cầu. Thống kê được gọi là khối xây dựng của phân tích dữ liệu lớn. Các khái niệm cốt lõi liên quan đến thống kê bao gồm phân phối xác suất, thống kê tóm tắt và các biến ngẫu nhiên. Tất cả những điều này đều quan trọng nếu bạn là một nhà phân tích dữ liệu lớn đầy tham vọng.

4. Triển vọng công việc của Big Data Analyst

Số lượng các nhà khoa học tại Bureau of Labor Statistics (BLS) Cục Thống kê Lao động đang tăng lên nhanh chóng. Trong những năm tới, chúng dường như sẽ tăng 24 phần trăm. Các công ty đang gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu về nhà phân tích dữ liệu lớn do sự thiếu hụt nhân tài trên thị trường.

5. Thu nhập của Big Data Analyst

Bạn đang tự hỏi mức lương của Big Data Analyst là bao nhiêu? Theo Indeed, mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu lớn là 69.372 đô la Mỹ mỗi năm.

Tuy nhiên, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến mức lương của Big Data Analyst. Những yếu tố đó là:

Số năm kinh nghiệm
Giáo dục
Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu lớn.

Tất nhiên, đối với vị trí quản lý, gói lương của nhà phân tích dữ liệu lớn sẽ tăng lên.

Sau khi xem gói lương, bạn có tự hỏi làm thế nào để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu lớn? Vâng, nó là khá rõ ràng bây giờ!

6. Mô tả công việc Big Data Analyst

Mô tả công việc của Big Data Analyst sẽ có một vài gợi ý như sau:

Tìm ra các câu hỏi sẽ được hỏi và kiểm tra xem chúng có thể được trả lời hay không khi phân tích tập dữ liệu
Xác định các khó khăn kỹ thuật liên quan đến thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu
Xác định các nguồn và phương pháp dữ liệu mới để cải thiện việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu
Thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu để đáp ứng một số yêu cầu kinh doanh
Trích xuất các mẫu và xu hướng
Báo cáo dữ liệu một cách toàn diện và lặp lại

7. 3 bước để chuẩn bị cho công việc Big Data Analyst

Bây giờ, hãy xem cách trở thành nhà phân tích dữ liệu lớn chỉ trong ba bước!

Bước 1: Lấy bằng cử nhân về công nghệ thông tin, khoa học máy tính, thống kê hoặc bất kỳ chủ đề nào liên quan đến toán học vì Big Data Analytics chủ yếu đề cập đến toán học và thống kê.
Bước 2: Trải nghiệm vai trò Big Data Analyst khi có cơ hội. Nếu bạn khó kiếm được việc làm thì làm việc với tư cách là một nhân viên thực tập trong các công ty khởi nghiệp sẽ thực sự giúp bạn có được tất cả kinh nghiệm cần thiết để có được một công việc tuyệt vời trong tương lai.
Bước 3: Thăng tiến sự nghiệp của bạn với các chứng chỉ. Để thu hút các công ty lớn đến với bạn, bạn phải có chứng chỉ và điều này chủ yếu là do các công ty muốn nhân viên của họ thông thạo các công nghệ mà họ được thuê. So sánh một cá nhân có kiến thức nhưng không có chứng chỉ với một người khác có chứng chỉ, các công ty có xu hướng chọn người có chứng chỉ. Ngoài ra, đây cũng là tiêu chí quyết định mức lương của Big Data Analyst.

Mong rằng với tất cả những thông tin được chia sẻ trên đây sẽ giúp các bạn có được hành trang tốt nhất trên chặng đường trở thành một Big Data Analyst. Đừng quên đón xem các bài viết mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://intellipaat.com/

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

Roadmap Business Analyst

Business Analyst (BA) là cầu nối quan trọng giữa nhu cầu kinh doanh và giải pháp kỹ thuật, đảm bảo mọi khía cạnh vận hành hiệu quả. Trong bài viết này, hãy cùng BAC khám phá các công việc chính của một BA dựa theo nhiệm vụ cụ thể, con đường thăng tiến lên vị trí BA Manager.
Data analyst là gì? Mô tả công việc, kỹ năng và nhiều hơn thế nữa

Dữ liệu thô sẽ không có giá trị nếu thiếu đi việc trực quan hóa dữ liệu. Đây là lý do mà Data Analyst (các nhà phân tích dữ liệu) ra đời và chuyển thể hàng trăm nghìn dữ liệu thô thành những thông tin có giá trị, giúp cho các tổ chức ra quyết định một cách sáng suốt.
Từ phân tích đến hành động: Nhà phân tích kinh doanh và giải pháp bền vững

Khi người tiêu dùng ngày càng nhận thức rõ hơn về tác động môi trường mà các doanh nghiệp để lại, chúng ta cũng bắt đầu đòi hỏi sự minh bạch và hành động có trách nhiệm từ họ.
Bí quyết thúc đẩy đổi mới: Phân tích kinh doanh và vai trò phát triển sản phẩm mới

Để có một sản phẩm thành công trước khi ra mắt cần có kế hoạch tỉ mỉ, có sự thấu hiểu sâu sắc về thị trường và quy trình thực thi hiệu quả. Khi đó, phân tích nghiệp vụ chính là điểm giao thoa của tất cả những yếu tố này.

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 +