Trang chủ>  Blog >  Kinh nghiệm thực chiến >  3 NHÓM KỸ NĂNG DATA ANALYST CẦN PHẢI CÓ TRONG CÔNG VIỆC

3 NHÓM KỸ NĂNG DATA ANALYST CẦN PHẢI CÓ TRONG CÔNG VIỆC


Technical skills, function skills và soft skills là nhóm 3 kỹ năng chính mà Data Analyst cần phải có. Cùng MCI tìm hiểu chi tiết 3 nhóm kỹ năng này yêu cầu ứng viên cần phải có những gì

  576 lượt xem

Nội dung bài viết

1. Trách nhiệm chính của Data Analyst trong doanh nghiệp

Có khá nhiều định nghĩa về trách nhiệm chính của Data Analyst trong bộ máy vận hành của doanh nghiệp. Bạn phải dựa vào lĩnh vực công ty đang hoạt động, số lượng nhân viên trong team và các bài toán chính bạn giải quyết mới xác định rõ được trách nhiệm của bạn trong bộ máy vận hành của công ty là gì. Tuy nhiên, bộ phận Phân tích dữ liệu sẽ có trách nhiệm cơ bản sau: 

  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu chính và phụ, tạo các truy vấn để trích xuất dữ liệu cần thiết từ cơ sở dữ liệu và các hệ thống thu thập dữ liệu khác.
  • Lọc, làm sạch, chuẩn hóa và sắp xếp lại dữ liệu để chuẩn bị phân tích dữ liệu, sử dụng các công cụ thống kê để giải thích các tập dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật thống kê để xác định các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu, phân tích các mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp và giải thích xu hướng
  • Phân tích dữ liệu và viết báo cáo: Phân tích thông tin về thương hiệu và các vấn đề xã hội Dự báo và nắm bắt xu hướng trong tương lai Trình bày các nội dung trên bằng bảng số liệu, biểu đồ, bản đồ và đề xuất các hình thức minh hoạ hợp lý khác Tạo ra tài liệu phù hợp để xác định và chứng minh các bước của quá trình phân tích dữ liệu.

2. Những kỹ năng cần thiết của Data Analyst

Một khi bạn đã muốn trở thành Data Analyst và bắt đầu bước vào ngành công nghiệp dữ liệu, bạn cần phải trang bị cho mình những kỹ năng sau đây để có thể làm việc tốt trong ngành này.

1. Technical skills

Technical skills là tài năng và chuyên môn cụ thể mà một cá nhân sở hữu thông qua kinh nghiệm và học tập, giúp họ thực hiện một nhiệm vụ hoặc công việc nhất định như suy nghĩ, phân tích dữ liệu, thiết kế, quản trị dự án hay lập trình,... Mặc dù các kỹ năng kỹ thuật thường được yêu cầu đối với kỹ sư, nhà phân tích kinh doanh, nhà toán học và nhà khoa học, nhiều ngành công nghiệp và ngành nghề đang cần những nhân viên có kiến ​​thức kỹ thuật nhiều hơn. Theo nhà nghiên cứu Gartner, 58% lực lượng lao động cần những kỹ năng mới để làm tốt công việc một cách nhanh chóng, chuyên nghiệp. 

Technical Skills cần thiết của Data Analyst:

  • Kỹ năng sử dụng bảng tính như Microsoft Excel hoặc Google Sheets
  • Kỹ năng phân tích thống kê và các công cụ trực quan và phần mềm như IBM Cognos, IBM SPSS, Oracle Visual Analyser, Microsoft Power BI, SAS và Tableau t
  • Thành thạo ít nhất một trong ít nhất Các ngôn ngữ lập trình như R, Python
  • Có kiến thức về SQL và khả năng làm việc với RDBMS, Data Repository, Data Lake, Data Warehouse, Data Pipeline.
  • Quen thuộc với các công cụ xử lý dữ liệu lớn như Hadoop, Hive và Spark.

2. Function skills

Function skills hay còn gọi là kỹ năng làm việc. Đây là những thông tin về kinh nghiệm làm việc được trình bày trong bộ hồ sơ sẽ không đủ để tạo ấn tượng với những nhà tuyển dụng và càng khó để bạn trở nên thật sự nổi bật trong cuộc phỏng vấn.

Kỹ năng làm việc cần phải có của Data Analyst:

  • Thành thạo số liệu thống kê để giúp bạn phân tích dữ liệu của mình
  • Kỹ năng phân tích giúp bạn nghiên cứu và giải thích dữ liệu, lý thuyết hóa và đưa ra dự báo.
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề, bởi vì cuối cùng, mục tiêu cuối của tất cả các phân tích dữ liệu là để giải quyết vấn đề.
  • Kỹ năng thăm dò rất cần thiết cho quá trình khám phá, nghĩa là để hiểu một vấn đề từ góc độ của các bên liên quan và người dùng khác nhau vì quá trình phân tích dữ liệu thực sự bắt đầu bằng một kết quả rõ ràng về báo cáo vấn đề và kết quả mong muốn.
  • Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu giúp bạn quyết định các kỹ thuật và công cụ trình bày các phát hiện của bạn một cách hiệu quả dựa trên đối tượng, loại dữ liệu, bối cảnh và mục tiêu cuối của phân tích của bạn.
  • Kỹ năng quản lý dự án để quản lý quy trình, con người.

3. Soft Skills

Kỹ năng mềm (soft skills) là thuật ngữ dùng để chỉ các kỹ năng quan trọng trong cuộc sống con người như: kỹ năng sống, giao tiếp, lãnh đạo, làm việc theo nhóm, kỹ năng quản lý thời gian, thư giãn, vượt qua khủng hoảng, sáng tạo và đổi mới...

Đối với vị trí Data Analyst, bạn cần phải có những kỹ năng mềm sau đây:

  • Khả năng của bạn để làm việc hợp tác với các team khác
  • Giao tiếp hiệu quả để báo cáo và trình bày những phát hiện của bạn
  • Có kỹ năng kể một câu chuyện hấp dẫn và thuyết phục dựa vào data
  • Trên hết, tò mò, là một kỹ năng cần thiết nhất của một Data Analyst. Trong quá trình làm việc, bạn sẽ vấp phải các mẫu, hiện tượng và sự bất thường có thể cho bạn thấy một con đường khác. Khả năng tự đặt những câu hỏi mới sẽ giúp ích rất nhiều cho một Data Analyst.
  • Trực giác, là khả năng có ý thức về tương lai dựa trên nhận dạng mẫu và kinh nghiệm trong quá khứ cũng rất quan trọng với một Data Analyst.

 

Technical Skills, Soft skills và Function skills là 03 nhóm kỹ năng quan trọng mà các Data Analyst mới vào nghề phải có. Hy vọng những chia sẻ trên đây sẽ giúp bạn trang bị cho bản thân của mình thật tốt trước khi bước vào hành trình chinh phục dữ liệu. Bên cạnh đó, bạn cần tích cực học hỏi, tìm tòi và phát triển bản thân để phù hợp với sự thay đổi từng ngày từng giờ của ngành này. Hy vọng những thông tin trên đây là hữu ích với bạn đọc. Chúc các bạn thành công!

Bên cạnh đó Học viện công nghệ MCI cũng luôn có các khóa học về Data Analyst từ cơ bản đến nâng cao để bạn tham khảo lộ trình học. Xem thêm lộ trình học chi tiết tại đây

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của chiến lược truyền thông và tiếp cận khách hàng hiện đại. Việc sử dụng dữ liệu thông minh trong chiến dịch truyền thông và tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược của mình, nâng cao hiệu quả và tăng cường tương tác với khách hàng. Marketing Analytics cho phép đo lường, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Vậy cách để phân tích chúng là gì? Cùng MCI Việt Nam tìm hiểu ngay.

Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (AI): Tăng cường Đo lường và Hiệu suất Kinh doanh

Trong thời đại số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một trong những xu hướng hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ. Khả năng của AI trong việc xử lý dữ liệu và học từ trải nghiệm thực tế đang thúc đẩy sự tiến bộ của phân tích dữ liệu hiện đại. Sự phát triển của AI mang ý nghĩa quan trọng đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu, bởi vì nó không chỉ đưa ra các công cụ và kỹ thuật mới mà còn thay đổi bản chất của phân tích dữ liệu. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn khám phá mối liên hệ giữa dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) - cầu nối tăng cường hiệu suất kinh doanh.

TOP 05 cuốn sách Phân tích dữ liệu miễn phí bạn nên đọc 2024

Phân tích dữ liệu - nghề "làm mưa làm gió" thế kỷ 21 - là mảnh đất màu mỡ để mở ra cánh cửa "gieo trồng" trí tuệ nhân tạo (AI), Internet of Things (IoT)... Chúng ta đang sống trong thời đại công nghệ 4.0, nơi mọi người, dù có nền tảng và trình độ nào, đều cần liên tục trau dồi và học hỏi các kỹ năng mới. Hãy cùng Học viện Đào tạo Công nghệ MCI khám phá TOP 05 cuốn sách Phân tích dữ liệu hàng đầu mà bạn nên có trong bộ sưu tập sách của mình!

Các bài viết liên quan