May 22, 2022

Vì sao Data Scientist nên học Tableau trong năm 2022? (Phần 2)

Thông qua phần đầu tiên, chúng ta đã tìm hiểu về công cụ Tableau và những lợi ích của nó, bạn có thể xem lại ngay dưới đây. Trong phần này, chúng ta sẽ tiếp tục với mỗi quan hệ giữa Tableau và các Data Scientist.

Tham khảo: Vì sao Data Scientist nên học Tableau trong năm 2022? (Phần 1)

1. Vai trò và trách nhiệm của Data Scientist

Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia thu thập một lượng lớn dữ liệu, phân tích và sử dụng nó để tạo ra các kế hoạch có thể hành động cho một doanh nghiệp hoặc tổ chức.

Data Scientist đảm nhận nhiều vai trò làm việc với dữ liệu

Họ tạo ra các mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật từ khoa học dữ liệu, thống kê, học máy và các ngành khác. Các mô hình dữ liệu này sau đó được sử dụng để xây dựng mối quan hệ giữa các biến khác nhau và đưa ra dự đoán từ các tập dữ liệu lộn xộn.

Thực hiện phân tích dữ liệu trên bộ dữ liệu khổng lồ và khám phá thông tin quan trọng cho doanh nghiệp mà nếu không sẽ bị ẩn.

Tạo mô hình dữ liệu bằng cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình và kịch bản khác nhau như Python, R, Hadoop và SQL.

Đặt câu hỏi từ bộ dữ liệu và tìm câu trả lời dưới dạng trực quan hóa

Cộng tác với khách hàng và người quản lý để hiểu các yêu cầu và thu thập dữ liệu thời gian thực, dữ liệu này sẽ được sử dụng để tạo chiến lược kinh doanh

Tạo Dashboard cho các phòng ban cụ thể để kiểm tra hiệu suất của họ và tìm các lĩnh vực cần cải thiện

Trình bày kết quả và đề xuất cho người quản lý và giúp họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Dẫn dắt các nhà khoa học dữ liệu nhỏ tuổi hoặc nhà phân tích kinh doanh và hướng dẫn họ trong suốt quá trình.

2. Tableau giúp các Data Scientist như thế nào?

Rõ ràng là các nhà khoa học dữ liệu phải sử dụng nhiều công cụ và phần mềm để thực hiện các hoạt động hàng ngày của họ. Với Tableau và các kỹ thuật khoa học dữ liệu, việc triển khai các mô hình và dashboard khác nhau trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn nhiều, điều này cuối cùng mang lại lợi ích cho tổ chức.

Tableau cung cấp nhiều chức năng hỗ trợ các Data Scientist

Đây là lý do tại sao các công ty tìm kiếm Data Science và Tableau trong bộ kỹ năng của nhân viên và ứng viên của họ. Vì vậy, bạn phải học Tableau và có được kinh nghiệm thực tế bằng cách làm việc trong các dự án khác nhau.

Hoạt động tốt cho phân tích dữ liệu khám phá

EDA (Exploratory Data Analysis) hay phân tích dữ liệu khám phá là một quá trình quan trọng trong khoa học dữ liệu. Dữ liệu các nhà khoa học sử dụng nó để thực hiện điều tra ban đầu trên bộ dữ liệu nhằm khám phá các điểm bất thường, các mẫu ẩn, kiểm tra giả thuyết và kiểm tra các giả định của họ cùng với thống kê tóm tắt.

Cần rất nhiều thời gian và tài nguyên để thực hiện EDA trên các tập dữ liệu khổng lồ và đây là lúc nó phát huy tác dụng. Tableau cho phép bạn thực hiện các tác vụ EDA khác nhau trên một nền tảng duy nhất trong khi tiêu thụ ít tài nguyên hơn và khung thời gian tối thiểu. Đơn giản, tải tập dữ liệu của bạn từ các nguồn khác nhau và thực hiện các thao tác khác nhau.

Tốt hơn cho thư viện Matplotlib và Seaborn Python

Thông thường, bạn phải viết rất nhiều tập lệnh python bằng cách sử dụng các thư viện khác nhau như matplotlib. Đó là một quá trình chăm chỉ và thậm chí kết quả thường không như ý.

Với Tableau, bạn có thể thay thế những biểu đồ không hấp dẫn đó bằng những số liệu mang tính thông tin và trực quan, chẳng hạn như biểu đồ gạch đầu dòng. Giờ đây, bạn có thể đầu tư thời gian vào các hoạt động khác mà nếu không, bạn sẽ dành thời gian để viết mã.

Trực quan hóa các chỉ số thành công cho các mô hình khoa học dữ liệu

Trong các mô hình này, bạn có thể dễ dàng thêm số liệu hiệu suất thông qua cơ sở dữ liệu SQL và cũng có thể thêm điểm tin cậy và tóm tắt để xem xét thủ công. Bằng cách này, các báo cáo của bạn có thể được các chuyên gia về chủ đề xem xét và các cải tiến hơn nữa có thể được thực hiện trong quá trình thực hiện.

Tích hợp tốt với các truy vấn SQL

Trong Tableau, bạn có thể chạy các truy vấn SQL trên các tệp Excel hoặc CSV tĩnh và sử dụng tham chiếu để thực hiện bất kỳ thứ gì bạn muốn. Ngoài ra, bạn có thể chỉ cần dán các truy vấn của mình và tương tác với cơ sở dữ liệu mà không nhất thiết phải có mạng.

Thực hiện phân cụm

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, Tableau cho phép người dùng áp dụng các thuật toán phân cụm như phân cụm K-mean trên nhiều tập dữ liệu mà không cần viết một dòng mã nào.

Phân nhóm là một cách tuyệt vời để tìm ra điểm tương đồng giữa các nhóm khách hàng khác nhau để bạn có thể tiếp thị sản phẩm và thiết kế chiến dịch của mình cho phù hợp.

Giờ bạn đã biết cách nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng mô hình Tableau và các công cụ khác, hãy cùng xem mức lương trung bình của các nhà khoa học dữ liệu với Tableau là kỹ năng bổ sung của họ.

2. Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau

So với các công cụ trực quan và phân tích dữ liệu khác, Tableau phổ biến hơn và được hàng triệu người trên thế giới ưa thích. Theo Gartner, hàng nghìn công ty bao gồm các cơ quan chính phủ, viện nghiên cứu, trường đại học và các doanh nghiệp quy mô vừa chọn Tableau để giải quyết các vấn đề về dữ liệu của họ.

Các công ty như Amazon, Adobe, Coca-Cola, The New York Times, Skype, Nike, The World Bank, Walmart, Cisco,... sử dụng Tableau để phân tích thời gian thực, hiệu quả, hình ảnh trực quan sinh động, quản lý dịch vụ đám mây và chia sẻ dữ liệu.

Mức lương của nhà phát triển Tableau khá tốt trong thời gian gần đây nhưng sẽ tốt hơn nhiều khi một nhà khoa học dữ liệu có kiến thức về Tableau. Sự phổ biến ngày càng tăng của các công cụ Tableau và Data Science dẫn đến sự gia tăng nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu, những người cảm thấy thoải mái với hoạt cảnh và có thể thực hiện các hoạt động khác nhau trên nó.

Ngoài ra, mức lương của một nhà khoa học dữ liệu Tableau cao hơn so với những người có kỹ năng trong các công cụ khác như Power BI. Ví dụ: PayScale cho thấy mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng Power BI là 62.079 đô la Mỹ và đối với những người có kỹ năng Tableau là 87.577 đô la Mỹ.

Vì vậy, học Tableau sẽ mang lại lợi ích ngay lập tức cho bạn về việc tăng lương hoặc kiếm một công việc với mức lương cao. Bây giờ, hãy xem mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu sử dụng Tableau và Data Science ở các quốc gia khác nhau dựa trên kinh nghiệm của họ theo báo cáo PayScale.

Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau tại Mỹ:

Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau tại Anh:

Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau tại Ấn Độ:

Mong rằng với những thông tin được tổng hợp trong hai phần của bài viết, bạn đọc đã có được câu trả lời mình cần. Đừng quên đón xem các nội dung mới nhất 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 +