Tùy thuộc vào mục tiêu đầu ra của bản thân mà mỗi người sẽ có những chương trình học khác nhau. Tuy nhiên, nếu bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu, muốn làm việc với những con số và đang có ý định chuyển ngành thì có thể tham khảo lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu dưới đây. Đây là lộ trình từ cơ bản với những kiến thức nền tảng chuyên môn đến nâng cao và thực hành business cases. 

Thời gian hoàn thành các kiến thức/ kỹ năng chuyên môn

Tại các chương trình đào tạo chính quy tại Việt Nam hiện nay có rất ít trường Đại học đào tạo về phân tích dữ liệu. Chính vì vậy, đa số ứng viên Data Analyst thường học tập từ các nguồn tài liệu nước ngoài hoặc tại các trung tâm giáo dục công nghệ. Vì vậy, khoảng thời gian từ khi mới bắt đầu tìm hiểu đến khi chuyển ngành có thể là 1-2 năm, cũng có thể 3-4 năm. Đối với người đã có nền tảng chuyên môn ở lĩnh vực Kinh tế thường mất khoảng 6-8 tháng trau dồi kiến thức. 

Tuy nhiên, nếu muốn phát triển ở những vị trí cao hơn như Senior Data Analyst, Data Analyst Manager,.. thì bạn cần trang bị không chỉ kiến thức chuyên môn mà kinh nghiệm chinh chiến với dữ liệu. 

 Lộ trình học Data Analyst hoàn chỉnh 

Đầu tiên bạn cần phải xác định rõ mục tiêu của lộ trình học tập này là gì ? Bạn muốn apply vào vị trí nào? Bạn phải thành thạo những công cụ nào? 

Có nhiều cách để xác định kiến thức và kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực dữ liệu. Một trong số đó chính là bạn hãy tham khảo thật nhiều JD tuyển dụng ở các công ty. Bạn có thể truy cập các trang tuyển dụng như Vietnamworks, TopCV, Ybox,.. hoặc các page tuyển dụng của các doanh nghiệp. Từ những yêu cầu trong JD, bạn sẽ xác định được chính xác trong mỗi lĩnh vực yêu cầu ứng viên Data Analyst những gì. 

Giai đoạn 1: Sử dụng thành thạo các công cụ: 2 tháng học tập

Công cụ là một trong những domain knowledge đặc biệt quan trọng và phục vụ đắc lực trong việc xử lý dữ liệu. Khi tiếp cận với công cụ, bạn còn có thể hiểu về tổng quan cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng hơn. Có rất nhiều các công cụ và ngôn ngữ truy vấn phục vụ cho việc phân tích dữ liệu nhưng người mới bắt đầu có thể tiếp cận với 3 công cụ hỗ trợ phổ biến nhất chính là công cụ trực quan hóa dữ liệu Power BI, ngôn ngữ truy vấn SQL, ngôn ngữ lập trình Python.

Trên là  lộ trình học Data Analyst cho người mới về mặt công cụ, bạn có thể tham khảo khóa học sql tại đây nhé

 Giai đoạn 2: Tìm hiểu về kiến thức Business Intelligence 

Nếu bạn chỉ dừng lại ở mục tiêu apply thành công vị trí phân tích và xử lý dữ liệu tại doanh nghiệp thì chỉ cần trau dồi kiến thức và kỹ năng sử dụng thành thạo 3 công cụ như liệt kê ở trên. 

Tuy nhiên nếu muốn trở thành Business Intelligence Analysis bạn phải trau dồi thêm một số kiến thức chuyên môn hơn. Bởi vì, vị trí này làm việc trực tiếp với dữ liệu thông qua các chỉ số thu thập được ở bên ngoài (tương tác khách hàng, khảo sát thị trường và những số liệu trong quá khứ như báo cáo tài chính của công ty). Từ đó, phân tích và đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả.

Để làm được những công việc của một Business Intelligence Analyst, bạn cần kết hợp giữa Domain Knowledge, Problem Solving skill. Ngoài ra, bạn cũng có Statistical Techniques, Visualization Skills. Để các công cụ (Python, Power BI, SQL,...) có thể hỗ trợ một cách đắc lực cho công việc của BIA, bạn cần phải học cách tư duy sao cho có tính hệ thống cao hơn và cách tự động hoá báo cáo. 

Thống kê là một trong những kỹ năng rất quan trọng với bất kì Data Analyst nào. Khi bạn lựa chọn ngẫu nhiên một tệp dữ liệu để phân tích mà dữ liệu đầu vào bị sai lệch thì cho dù bạn có thực hiện đúng các bước phân tích thì kết quả nhận được cũng không còn ý nghĩa mà ngược lại còn gây ảnh hưởng đến doanh nghiệp. Do đó, bạn phải chú ý thống kê chuẩn xác để không phải mắc những sai lầm về lấy mẫu sai, thông tin sai lệch hay bỏ qua đường cơ sở. 

Kết luận: Học Business Intelligence là 1 trong những bước  của lộ trình học Data Analyst

2.3 Giai đoạn 3: Phát triển kỹ năng mềm

Một Data Analyst giỏi không chỉ có Domain Knowledge mà cần phải trau dồi kỹ năng mềm trong quá trình làm việc. Một số kỹ năng mềm bạn cần phải có chính là giao tiếp, thương thuyết, đặt câu hỏi, kỹ năng giải quyết vấn đề hiệu quả, giao tiếp tiếng Anh,...

Ngoài ra, bạn cần phải tạo CV và Portfolio cá nhân thật ấn tượng, dù chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc. Hãy thể hiện được những điểm mạnh và kỹ năng của bản thân trong lĩnh vực Data và sắp xếp chúng một cách khoa học. Portfolio nên trình bày các công cụ và các ngôn ngữ lập trình mà bạn biết như SQL, Python, Power BI thành các mục riêng. Trong từng mục đó, hãy trình bày 1 vài project hoặc các bài tập nhỏ đã làm để thể hiện cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn đã có kinh nghiệm thực hành thực tế. Đừng bỏ quên bất kỳ dự án nào liên quan đến dữ liệu bạn đã làm hoặc đã cộng tác thực hiện. Bên cạnh đó, hãy luyện phỏng vấn thử thật nhiều trước khi có cuộc gặp chính thức với nhà tuyển dụng.

Kết luận

Data Analyst là một ngành “hot” theo sự phát triển của dữ liệu hiện nay. Song song với mức thu nhập cao cùng nhiều quyền lợi hấp dẫn thì Data Analyst phải giỏi về technical mà còn phải đủ hiểu về business. Hy vọng bài viết trên đây sẽ giúp ích cho bạn xây dựng lộ trình học Data Analyst phù hợp với bản thân. 

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. 

Tổng hợp và biên tập