Ngành phân tích dữ liệu: Định nghĩa, Quy trình, Nơi học và Cơ hội nghề nghiệp

Thời gian gần đây, nhân sự ngành phân tích dữ liệu được các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp lớn tìm kiếm ngày càng nhiều. Vậy phân tích dữ liệu là gì và ngành này yêu cầu những kỹ năng nào, học ở đâu, ra trường làm gì? Cùng tìm hiểu. 

Trong thời đại số hóa phát triển mạnh mẽ, nguồn dữ liệu khổng lồ trở thành một tài sản quý báu đối với các tổ chức, đặc biệt là các doanh nghiệp. Để khai thác hiệu quả giá trị tiềm ẩn của dữ liệu, ngành phân tích dữ liệu trở nên quan trọng. Do đó, nếu bạn đang quan tâm và định hướng theo đuổi ngành nghề đang khan hiếm nhân sự này, đừng bỏ qua những thông tin bổ ích sau đây. 

1. Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu (Data analytics) là quá trình tiếp cận và xử lý một lượng lớn dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng, xu hướng ẩn sau số liệu. Từ đó, đưa ra những dự đoán các sự kiện tương lai liên quan tới dữ liệu thu thập được. Quá trình phân tích các dữ liệu bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật thống kê, công nghệ máy học, khai phá dữ liệu và nhiều phương pháp khác để hiểu rõ hơn về dữ liệu và tạo ra giá trị từ đó.

2. Phân tích dữ liệu gồm những gì?

Data analytics bao gồm một quy trình bài bản gồm những bước sau đây:

Bước 1: Để có nguồn dữ liệu, nhà phân tích phải thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Cần đảm bảo các dữ liệu có độ uy tín và chính xác cao.

Bước 2: Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được làm sạch như loại bỏ dữ liệu trùng, không chính xác, bị thiếu… Sau bước này, dữ liệu trở nên đồng bộ, đáng tin cậy.

Bước 3: Sau đó, dữ liệu được khai phá bằng các kỹ thuật như khai phá dữ liệu (data mining) và trích xuất thông tin (data extraction). Bước này giúp dữ liệu biến thành những thông tin hữu ích, có ý nghĩa. 

Bước 4: Để những thông tin này dễ hiểu, nhà phân tích dữ liệu cần đưa chúng trở thành các biểu đồ trực quan. Nhờ vậy, các cá nhân, tổ chức có thể dựa vào biểu đồ để đưa ra các quyết định liên quan phù hợp. 

Bước 5: Sau đó, nhà phân tích data tiếp tục đưa ra dự đoán về xu hướng tương lai từ dữ liệu. Và đề xuất các phương án phù hợp với xu hướng đó cho các bộ phận có liên quan.

Ví dụ cụ thể:

• Một trang web thương mại điện tử thu thập dữ liệu hành vi của khách hàng khi truy cập vào website như thời gian ở lại trang, thời gian thoát trang, thời gian đăng nhập… 
• Sau đó, phân tích dữ liệu để thấy rõ những điểm yếu kỹ thuật số tồn tại trên trang web. Bao gồm: các bước đăng nhập tài khoản quá lâu, thời gian tải hình ảnh sản phẩm phóng to quá lâu khiến khách hàng rời bỏ trang… 
• Từ đó, nhà phân tích dữ liệu đưa ra những gợi ý cải tiến trang web để tăng trải nghiệm khách hàng.

3. Phân tích dữ liệu làm nghề gì?

Sau khi tốt nghiệp ngành phân tích dữ liệu, bạn có thể bắt đầu ngay sự nghiệp với những chức vụ sau đây. 

• Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst): Thực hiện nhiệm vụ thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu. Từ đó, đưa ra thông tin và kiến thức hữu ích cho doanh nghiệp. Vị trí này yêu cầu làm việc với bảng tính, cơ sở dữ liệu và các công cụ phân tích nguồn dữ liệu khổng lồ.
• Chuyên gia khoa học dữ liệu (Data Scientist): Nhiệm vụ tạo ra các mô hình dự đoán và phân tích, để tổ chức hiểu rõ hơn về mô hình kinh doanh và xu hướng thị trường. Yêu cầu: kiến thức về lập trình, thống kê và toán học.

Bạn cũng có thể định hướng theo đuổi nhiều lĩnh vực hoặc làm việc trong nhiều phòng ban khác nhau của một tổ chức. Như ngành marketing, tài chính, công ty sản xuất, kinh doanh, y tế, khoa học, giáo dục… đều đang cần nhân sự data analytics chất lượng. 

4. Học phân tích dữ liệu ở đâu?

Là một ngành nghề còn khá xa lạ tại Việt Nam, do đó, chưa có nhiều đơn vị giảng dạy phân tích dữ liệu bài bản. Một trong số ít những đơn vị đi đầu trong việc cung cấp các khóa học data science phải nhắc tới CoderSchool. 

Chất lượng đào tạo vượt trội

CoderSchool là một trung tâm đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu chất lượng với đội ngũ giảng viên và chuyên gia có kinh nghiệm dày dặn. Điều này đảm bảo học viên luôn nhận được kiến thức chất lượng và học hỏi những kinh nghiệm thực tế. 

Cam kết kết quả khóa học

CoderSchool cam kết hoàn tiền học phí trong trường hợp học viên không kiếm được việc làm sau khi tốt nghiệp. Điều này một lần nữa khẳng định uy tín, chất lượng giảng dạy của CoderSchool. 

Chương trình học đa dạng và thực tế

Một ưu điểm nổi bật của khóa học Data science tại trường dạy lập trình CoderSchool chính là đào tạo trực tuyến. Với kho bài giảng video bài bản, chi tiết, để học viên có thể học, xem lại nhiều lần, cũng như chủ động thời gian học bất kỳ lúc nào. Bên cạnh đó, khóa học còn có nhiều bài bài Quiz, mini testing qua từng module của khoá học. Để học viên tự kiểm tra và nâng cao trình độ phân tích dữ liệu của bản thân. 

Đặc biệt, các học viên sẽ nhận được sự hỗ trợ 1:1 của các Mentor mỗi tuần 1 lần. Những Mentor với từ 2 năm kinh nghiệm trong ngành sẽ nắm bắt trình độ, mong muốn của từng học viên để đưa ra định hướng, tư vấn lộ trình sự nghiệp phù hợp nhất cho từng người.

‍

Với chương trình bootcamp hàng đầu Việt Nam, CoderSchool tập trung vào việc cung cấp kiến thức nền tảng, đưa các bài thực hành để học viên áp dụng kiến thức. Điều này giúp học viên phát triển khả năng giải quyết vấn đề, tăng khả năng tìm việc làm sau khi tốt nghiệp.

Tóm lại, phân tích dữ liệu đang dần trở thành một phần quan trọng của xã hội số hóa. Do đó, việc trở thành nhân sự ngành này mang lại cơ hội nghề nghiệp lớn, mức lương hấp dẫn kể cả khi vừa mới tốt nghiệp. Do đó, nếu yêu thích công việc ngành tech, đừng ngần ngại liên hệ với CoderSchool để được tư vấn. Lựa chọn một trung tâm uy tín như CoderSchool chắc chắn sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho sự nghiệp trong lĩnh vực Tech.

‍