7 kỹ năng cần thiết: nhà phân tích nghiệp vụ chuyên nghiệp

Mỗi năm, nhu cầu về các nhà phân tích nghiệp vụ chuyên nghiệp và nhà khoa học nhiều hơn so với những người có bộ kỹ năng phù hợp để đảm nhiệm những vai trò đó.  Đây là những kỹ năng chung cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu hay phân tích kinh doanh hay phân tích nghiệp vụ.

Nhưng những kỹ năng nào được yêu cầu nhiều nhất trong thế giới dữ liệu? Bảy kỹ năng khoa học dữ liệu thịnh hành này đại diện cho những kỹ năng có nhiều tìm kiếm và đăng ký nhất bởi cộng đồng 87 triệu người học toàn cầu của Coursera (tính đến tháng 12 năm 2021). Để chuẩn bị cho một sự nghiệp mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu đang phát triển cao , hãy bắt đầu bằng cách phát triển những kỹ năng này. 

7 KỸ NĂNG CẦN THIẾT

Phân tích nghiệp vụ & Phân tích dữ liệu

A. SQL

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, hoặc SQL , là ngôn ngữ tiêu chuẩn được sử dụng để giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Biết SQL cho phép bạn cập nhật, sắp xếp và truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ, cũng như sửa đổi cấu trúc dữ liệu (lược đồ). 

Vì hầu hết các nhà phân tích dữ liệu sẽ cần sử dụng SQL để truy cập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty, nên đây được cho là kỹ năng quan trọng nhất cần học để có được một công việc. Trên thực tế, các cuộc phỏng vấn của nhà phân tích dữ liệu thường bao gồm sàng lọc kỹ thuật với SQL. 

Nhiều người quan tâm:  [Mách bạn] Học sâu là gì ? (Deep Learning - DL)

May mắn thay, SQL là một trong những ngôn ngữ dễ học hơn.

Còn không, thì chúng ta có thể export dữ liệu ra thành những cơ sở dữ liệu khác như: csv, xls, dta …

B. Lập trình thống kê

Các ngôn ngữ lập trình thống kê, như R hoặc Python , cho phép bạn thực hiện các phân tích nâng cao theo những cách mà Excel không làm được. Có thể viết chương trình bằng những ngôn ngữ này có nghĩa là bạn có thể làm sạch, phân tích và trực quan hóa các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả hơn.

Cả hai ngôn ngữ đều là mã nguồn mở và bạn nên học ít nhất một trong số chúng. Có một số cuộc tranh luận về ngôn ngữ nào tốt hơn để phân tích dữ liệu. Một trong hai ngôn ngữ có thể hoàn thành các nhiệm vụ khoa học dữ liệu tương tự. Mặc dù R được thiết kế đặc biệt cho phân tích, Python là ngôn ngữ phổ biến hơn trong hai ngôn ngữ này và có xu hướng trở thành ngôn ngữ dễ học hơn (đặc biệt nếu đó là ngôn ngữ đầu tiên của bạn).

C. Máy học

Học máy , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), đã trở thành một trong những bước phát triển quan trọng nhất trong khoa học dữ liệu. Kỹ năng này tập trung vào việc xây dựng các thuật toán được thiết kế để tìm các mẫu trong tập dữ liệu lớn , cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian.

Thuật toán học máy xử lý càng nhiều dữ liệu thì nó càng trở nên “thông minh hơn”, cho phép đưa ra các dự đoán chính xác hơn. 

Nhiều người quan tâm:  Cung cấp dịch vụ phân tích tình báo kinh doanh (BI) nhanh 1

Các nhà phân tích dữ liệu thường không được mong đợi là người thành thạo về học máy. Nhưng phát triển các kỹ năng học máy của bạn có thể mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh và đưa bạn vào một khóa học cho sự nghiệp tương lai với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

D. Xác suất và thống kê

Thống kê đề cập đến lĩnh vực toán học và khoa học liên quan đến việc thu thập, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu. Điều đó nghe có vẻ quen thuộc — nó gần giống với mô tả về những gì một nhà phân tích dữ liệu làm . 

Với nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê, bạn sẽ có thể: 

  • Xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu
  • Tránh các thành kiến, ngụy biện và lỗi lôgic trong phân tích của bạn
  • Tạo ra kết quả chính xác và đáng tin cậy

E. Quản lý dữ liệu

Quản lý dữ liệu đề cập đến các hoạt động thu thập, tổ chức và lưu trữ dữ liệu theo cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí. Trong khi một số tổ chức sẽ có các vai trò dành riêng cho quản lý dữ liệu – kiến ​​trúc sư và kỹ sư dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ liệu và nhà phân tích bảo mật thông tin – các nhà phân tích dữ liệu thường quản lý dữ liệu ở một mức độ nào đó.

Các công ty khác nhau sẽ sử dụng các hệ thống quản lý dữ liệu khác nhau. Khi bạn đang phát triển bộ kỹ năng của mình, nó có thể giúp bạn hiểu rộng hơn về cách hoạt động của cơ sở dữ liệu, cả trong môi trường vật lý và đám mây.

Nhiều người quan tâm:  Công việc phân tích dữ liệu (DA) gồm những gì ?

F. Trực quan thống kê

Thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu chỉ là một phần của quá trình phân tích dữ liệu. Một phần cơ bản khác là kể một câu chuyện với những hiểu biết sâu sắc đó để giúp đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Đó là nơi trực quan hóa dữ liệu. Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể sử dụng biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các hình ảnh đại diện trực quan khác của dữ liệu để giúp trình bày những phát hiện của bạn một cách dễ hiểu. 

Cải thiện kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của bạn thường có nghĩa là học phần mềm trực quan hóa, như Tableau. Phần mềm tiêu chuẩn ngành này cho phép bạn chuyển đổi phân tích của mình thành trang tổng quan, mô hình dữ liệu, hình ảnh hóa và báo cáo kinh doanh thông minh.

G. Kinh tế lượng

Với kinh tế lượng, các nhà phân tích áp dụng các mô hình dữ liệu thống kê và toán học vào lĩnh vực kinh tế để giúp dự báo các xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Hiểu về kinh tế lượng là chìa khóa cho các nhà phân tích dữ liệu đang tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là tại các ngân hàng đầu tư và quỹ đầu cơ.

7 Kỹ năng cần thiết phân tích nghiệp vụ chuyên nghiệp

Trên đây là 7 kỹ năng quạng trọng mà một nhà phân tích dữ liệu hay phân tích nghiệp vụ cần thiết, tuỳ từng nhu cầu và mức độ thành thạo yêu cầu khác nhau. Nếu bạn đã nắm rõ 7 yêu cầu trên thì là một lợi thế rồi đó.

Có thể bạn cũng thích

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *