Là một Data Analytist, bạn cần thành thạo những kỹ năng như tìm hiểu thông tin, SQL và Data Wrangling – Sắp xếp dữ liệu, để phát triển sự nghiệp tốt hơn.
Data Analytists cần tích luỹ kỹ năng gì?
1. Tìm hiểu thông tin
Nếu bạn hy vọng trở thành một nhà phân tích dữ liệu, thì bạn phải có sự hiểu biết toàn diện và thành thạo về nghiên cứu và phát triển. Bạn nên biết cách nghiên cứu thông tin cụ thể, đánh giá các nghiên cứu học thuật và phát triển các chiến lược độc đáo cho dự án của mình. Hiểu nơi để tìm thông tin chất lượng cao, đáng tin cậy và thực tế là điều cần thiết khi bạn làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
2. SQL
Hầu hết tất cả các nhà phân tích dữ liệu đều sử dụng hàng ngày Structured Query Language (Ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc), hay còn gọi là SQL. Về cơ bản, SQL đóng vai trò là một công cụ tính toán tiên tiến để nhập và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Nó hoạt động hiệu quả hơn một phần mềm bảng tính thông thường và cho dù bạn đảm nhận công việc gì trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể sẽ cần phải làm quen với SQL.
3. Microsoft Excel
Được sử dụng rộng rãi bởi các chuyên gia trong các ngành kinh doanh, các nhà phân tích dữ liệu cũng phải thông thạo Microsoft Excel, một phần mềm bảng tính được cung cấp trong bộ sản phẩm của Microsoft. Mặc dù hầu hết các nhà phân tích dữ liệu đều có kỹ năng làm việc với các công cụ tính toán khác, chẳng hạn như SQL, nhưng hiểu biết chuyên môn về Microsoft Excel sẽ giúp bạn, với tư cách là một chuyên gia khoa học dữ liệu, làm việc với mọi người trong mọi lĩnh vực và ở mọi cấp độ kỹ năng. .
4. Data Wrangling – Sắp xếp dữ liệu
Data Wrangling là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô sang một định dạng được sử dụng rộng rãi hơn. Ví dụ: với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể lấy dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành một bảng tính Microsoft Excel để khách hàng của bạn dễ dàng đọc và diễn giải các tập dữ liệu. Để hỗ trợ thêm với việc xử lý dữ liệu, hãy tự làm quen với Python, một công cụ được sử dụng để dọn dẹp và đóng gói dữ liệu cho tổ chức hoặc khách hàng của bạn. Dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu tiếp tục phát triển, đặc biệt là khi ngày càng có nhiều doanh nghiệp ưu tiên các quyết định dựa trên dữ liệu. Mỗi tập dữ liệu bạn phân tích cho tổ chức hoặc khách hàng của mình sẽ yêu cầu một kỹ thuật bao bọc dữ liệu khác nhau để tận dụng và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả.
5. Data Prep – Chuẩn bị dữ liệu
Khi bạn đang làm việc với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu, danh sách việc cần làm hàng ngày của bạn sẽ thường bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu. Thông thường, bước đầu tiên liên quan đến việc tận dụng dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu yêu cầu bạn biên dịch dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của mình và chia nhỏ dữ liệu thành các báo cáo dễ đọc và dễ hiểu. Bạn thường sẽ cần phải hoàn thành việc chuẩn bị dữ liệu trước khi chuyển sang bước tiếp theo – Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu).
6. Data Visualization - Trực quan hóa dữ liệu
Là một chuyên gia dữ liệu, bạn có thể thích xem xét các con số và thu thập thông tin để hiểu rõ hơn về một kịch bản cụ thể. Tuy nhiên, tất cả chúng ta đều xử lý thông tin theo cách khác nhau - đó là nơi xuất hiện của trực quan hóa dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu yêu cầu các nhà phân tích xử lý và biên dịch dữ liệu một cách trực quan cho người đọc bình thường. Để tạo hình ảnh trực quan, bạn thường sẽ chuyển đổi và trình bày dữ liệu của mình bằng đồ thị, biểu đồ và đồ họa thông tin để khách hàng của bạn dễ hiểu và dễ hiểu.
7. Data Management - Quản lý dữ liệu
Ngoài việc thu thập dữ liệu và tạo báo cáo, bạn cũng có thể chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu. Quản lý dữ liệu là quá trình thu thập, duy trì và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn theo thời gian cho khách hàng của bạn khi họ phát triển các dự đoán và quyết định theo hướng dữ liệu. Khách hàng của bạn có thể yêu cầu bạn cập nhật bộ dữ liệu của mình với thông tin mới, do đó yêu cầu bạn phải làm quen với các truy vấn và ngôn ngữ lập trình cụ thể.
8. Statistical Programming Language
Tùy thuộc vào vai trò hoặc vị trí phân tích dữ liệu của bạn, bạn có thể không chỉ phải hiểu nhiều ngôn ngữ lập trình mà còn có thể được yêu cầu trở thành chuyên gia trong một ngôn ngữ cụ thể .. Trước đây chúng ta đã thảo luận về Python như một công cụ được sử dụng trong việc xử lý dữ liệu cũng nên hiểu R, một ngôn ngữ lập trình khác. Các ngôn ngữ lập trình này cho phép bạn đánh giá các lô dữ liệu lớn theo cách hiệu quả để công ty hoặc khách hàng của bạn tận dụng dữ liệu đó một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất có thể.
9. Machine Learning
Không giống như học một ngôn ngữ lập trình hoặc cải thiện kỹ năng xử lý dữ liệu của bạn, Machine Learning không nhất thiết phải là một kỹ năng bắt buộc nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, kinh nghiệm với Machine Learning có thể giúp bạn trở thành ứng viên hấp dẫn hơn trong thị trường cạnh tranh. Machine Learning sử dụng công nghệ tự động và trí tuệ nhân tạo để tạo mô hình và phân tích dự đoán. Dựa trên các tập dữ liệu, theo nghĩa đen, Machine Learning có thể xác định các mẫu, đẩy nhanh sự thành công trong kinh doanh bằng cách giảm các nỗ lực thủ công và cung cấp các phát hiện duy nhất để nhóm của bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi bạn biết cách tạo ra một mô hình Machine Learning hiệu quả, bạn sẽ tạo ra sự khác biệt cho mình trong một lĩnh vực đang phát triển và có nhu cầu cao, chắc chắn rằng sẽ có rất nhiều ứng viên tìm việc.
10. Giải quyết vấn đề
Hầu hết các chuyên gia, bất kể họ đang làm việc trong lĩnh vực nào, cần phải là những người giải quyết vấn đề lão luyện và sáng tạo khi gặp những thách thức bất ngờ. Các nhà phân tích dữ liệu cũng không ngoại lệ. Khi gặp thách thức về thu thập dữ liệu hoặc nếu khách hàng của bạn đang gặp khó khăn trong việc tận dụng dữ liệu của họ một cách thích hợp, bạn nên phát triển một giải pháp sáng tạo ưu tiên độ chính xác và hiệu quả.
11. Public Speaking
Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu đều tưởng tượng mình đang ngồi trong một bối cảnh văn phòng, đổ dồn dữ liệu mà họ đã thu thập được và biên soạn nó thành các báo cáo và hình ảnh hóa để những người khác phát triển và cải thiện doanh nghiệp của họ. Bạn có thể không tự tưởng tượng mình là một diễn giả trước công chúng, nhưng các nhà phân tích dữ liệu phải thực hiện rất nhiều bài thuyết trình và thuyết trình trước đám đông. Trong nhiều trường hợp, bạn sẽ trình bày và giới thiệu dữ liệu của mình với khán giả - trực tiếp, không chỉ qua email hoặc PDF .. Tiếp tục làm nổi bật bản thân như một ứng cử viên hấp dẫn đối với các nhà tuyển dụng tiềm năng bằng cách trở thành một diễn giả trước công chúng có kỹ năng, người biết cách trình bày dữ liệu cho một nhóm với tác động tối ưu.
12. Quản lý dự án
Khi bạn giám sát việc thu thập dữ liệu và quản lý nhiều vai trò khác nhau để hoàn thành mục tiêu chung, sự hiểu biết thấu đáo về quản lý dự án sẽ giúp bạn và nhóm của bạn trở nên ưu tú. Quản lý dự án được biết đến là quá trình dẫn dắt một nhóm hướng tới việc hoàn thành các mốc quan trọng khác nhau để hoàn thành một sáng kiến theo đúng thời hạn. Quá trình này thường bao gồm nhiều cuộc họp với đồng đội của bạn để thảo luận về các trạng thái quan trọng, thách thức và các hạng mục khác có thể phát sinh trong suốt dự án. Là một nhà phân tích dữ liệu, quản lý dự án cho phép nhóm của bạn có nhiều cơ hội để đảm bảo dữ liệu và số liệu thống kê mà tổ chức hoặc khách hàng của bạn cần đang được thu thập một cách thích hợp và được đánh giá hiệu quả cho kết quả mong muốn.
Theo JWU
