Fresher Data Engineer Là Gì
Với khung chương trình đã được bổ sung rất nhiều nội dung mới:
Với khung chương trình đã được bổ sung rất nhiều nội dung mới:
Compensation & Benefits Analyst
Chuyên gia phân tích lương và phúc lợi làm việc trong những tổ chức lớn lên đến hàng ngàn nhân sự. Ở vị trí này, bạn sẽ sử dụng các công cụ dữ liệu để thiết kế, triển khai những chương trình về lương thưởng cạnh tranh, giúp công ty thu hút, giữ chân nhân sự giỏi.
Những kỹ năng cần học giúp lộ trình thăng tiến của Data Analyst lên “như diều gặp gió”
Data Analyst là một trong những lĩnh vực tiềm năng trong nhiều năm tới đồng thời có mức thu nhập cao so với mặt bằng. Nếu muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này, sau đây là những kiến thức và kỹ năng cần trau dồi.
Bước đầu tiên để trở thành Data Analyst là nắm vững những kiến thức nền tảng về:
+ Toán: tính toán, thống kê, xác suất…
+ Lập trình, xử lý dữ liệu. Bạn nên nằm lòng những ngôn ngữ lập trình như R hay Python.
+ Trực quan hoá, thống kê như: trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối, các phép kiểm định… Đây là cơ sở để bạn đưa ra những đánh giá và giải thích dữ liệu chính xác.
Bạn sẽ cần nắm vững những kỹ thuật về phân tích dữ liệu bạn cần nắm vững như: phân tích nhóm, chuỗi thời gian, hồi quy… Ngoài ra, bạn nên học thêm về machine learning với những thuật toán phổ biến gồm: Random Forests, Logistic Regression, Linear Regression, Decision Trees…
Những công cụ phân tích dữ liệu như Tableau, Power BI, Excel, Python libraries để xử lý dữ liệu, tạo biểu đồ…
Một mảng kiến thức quan trọng khác là SQL và Database. SQL là ngôn ngữ truy vấn được dùng phổ biến trong quản lý dữ liệu. Những khái niệm liên quan đến SQL bạn cần nắm vững như: SELECT, DELETE, INSERT, UPDATE…
Sau khi nắm vững những kiến thức, tiếp theo bạn nên thực hành thực tế. Cách thức chính là tạo, phân tích những tập dữ liệu nhỏ, đặt câu hỏi và rèn luyện tư duy phân tích.
Ngoài ra, khi đã có những kiến thức nền tảng, để bước chân vào nghề, bạn sẽ cần làm quen với các kỹ năng và kiến thức như:
Data Analyst là gì? Trở thành Data Analyst cần chuẩn bị gì?
Data Analyst là một trong những vị trí luôn cần tại các công ty. Không khó để nhận thấy vai trò quan trọng của dữ liệu trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst theo hướng trở thành quản lý
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst (Data Analyst career path) phác hoạ quá trình thăng tiến theo cấp độ kinh nghiệm từ khi mới vào nghề đến vị trí cấp cao.
Lộ trình trở thành Data Scientist trong năm 2022
Tin vui cho tất cả những người đang bước vào ngành Data Science: Đường learning curve của ngành này không còn quá dốc nữa – đường vào nghề ở thời điểm hiện tại đơn giản hơn ngày xưa rất nhiều. Từ bất kì background nào bạn cũng có thể vào lĩnh vực này, đương nhiên phải kiên trì học nhiều – hiểu nhiều – cày nhiều, nhưng có thể đi chậm và chắc từ những cái căn bản.
Python mãi xứng đáng có một vị trí cao ổn định trong bộ toolkit của một Data Scientist. Nhiều chuyên gia chọn ngôn ngữ này vì hệ sinh thái được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu. Python có cộng đồng phân tích dữ liệu lớn nhất, sẽ dễ dàng tìm thấy các ví dụ về phân tích trong Kaggle, tìm các ví dụ mã trong Stackoverflow (trang web hỏi đáp với hầu hết người mới bắt đầu và thường nâng cao câu hỏi là tốt) và cơ hội việc làm vì nó là ngôn ngữ phổ biến nhất trên thị trường.
Việc “nói cùng ngôn ngữ với database” là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ cần phải thành thạo SQL (xem thêm SQL là gì?) để có thể lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các hướng dẫn truy vấn mà không cần phải nối mã tùy chỉnh.
Với nhiều tính năng đặc biệt, R là ngôn ngữ được “làm thủ công” dành riêng cho data science và là khởi đầu cần thiết cho các Data Scientist năm 2020. Mọi thông tin và vấn đề số liệu sẽ được xử lý bằng R.
Mặc dù kiến thức về công cụ này là không bắt buộc, nhưng Hadoop làm tăng giá trị và khả năng chuyên môn của một nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt nếu họ có kinh nghiệm với Hive hoặc Pig. Các công cụ đám mây như Amazon S3 cũng có thể giúp ích rất nhiều.
Không có cách nào để trốn được Machine Learning (xem thêm Machine Learning là gì?) đâu, bạn chắc chắn phải hiểu hết những điều cơ bản của ML. Điều này cung cấp cho bạn một kiến thức khổng lồ để hiểu cách các mô hình khác nhau hoạt động bên trong và thậm chí nghĩ về mô hình tốt hơn cho từng vấn đề.
Có nhiều kỹ thuật phổ biến cho hầu hết mọi mô hình và bạn nên học các kỹ thuật này trước và chỉ sau đó tập trung vào tìm hiểu sự khác biệt toán học và chi tiết triển khai của chúng.
Phần tốt nhất, quan trọng nhất và không may là khó nhất để cuối cùng – Thống kê. Chính kỹ năng này sẽ phân biệt là Data scientist và Machine Learning Engineer. Không có đường tắt ở đây. Bạn nên bắt đầu với thống kê mô tả, biết cách thực hiện phân tích dữ liệu khám phá tốt (EDA) hoặc tối thiểu là các khái niệm cơ bản về xác suất và suy luận, hiểu rõ các khái niệm về sai lệch lựa chọn, Nghịch lý Simpson, liên kết các biến (cụ thể là phương pháp phân tách phương sai ), những điều cơ bản của suy luận thống kê (và thử nghiệm A / B nổi tiếng như suy luận được biết đến trên thị trường), và một ý tưởng cho thiết kế thử nghiệm.
Những kỹ năng mềm cần thiết để lộ trình thăng tiến của Data Analyst thuận lợi
Với những chia sẻ từ Vieclam24h.vn, mong rằng bạn đọc đã hiểu hơn về lộ trình thăng tiến của Data Analyst. Công việc này phát triển theo nhiều hướng đa dạng, dễ dàng mở rộng và có tính ứng dụng cao, đáp ứng những thách thức của xã hội công nghệ.
Bên cạnh đó, Vieclam24h.vn cung cấp công cụ tạo CV online với hàng trăm mẫu CV thực tập hoàn toàn miễn phí. Ngoài nội dung đúng chuẩn dựa theo vị trí công việc và lĩnh vực ứng tuyển, các bạn có thể thỏa sức sáng tạo CV cá nhân với chức năng tùy chỉnh màu sắc, nội dung, bố cục,… để tìm việc nhanh chóng tại môi trường làm việc mơ ước.
Xem thêm: 10 khóa học Data Analysis giúp bạn nâng cao kỹ thuật phân tích dữ liệu
Data Analyst cho lĩnh vực cụ thể
Bạn có thể trở thành chuyên gia Data Analyst trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, marketing, đầu tư, quốc phòng, bán hàng, sản xuất…
Kiến thức chuyên sâu về một lĩnh vực mang đến nhiều lợi thế bởi nhiều doanh nghiệp sẵn sàng chi trả mức lương cao cho những chuyên gia Data Analyst có khả năng giúp họ giải quyết vấn đề đặc thù chuyên ngành.
Với kỹ năng tốt, hiểu biết sâu sắc và có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tư vấn cho doanh nghiệp hướng giải quyết vấn đề, cải thiện chiến lược kinh doanh.
Đây là vị trí chuyên gia tập trung vào mảng kinh doanh, sử dụng dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả hoạt động kinh doanh và giúp doanh nghiệp đưa ra những chiến lược tối ưu hoá.
Đây là vị trí chuyên phân tích về vận hành – ứng dụng dữ liệu để tối ưu hoá thủ tục, quy trình vận hành, cải thiện kết quả và hiệu suất.
Actuary (Chuyên gia về tính toán rủi ro bảo hiểm)
Đây là vị trí Data Analyst làm việc trong ngành bảo hiểm – với lượng lớn dữ liệu, nhiệm vụ của Actuary là tính toán về rủi ro, chi phí, đảm bảo lợi nhuận cho công ty.
Tìm kiếm các nguồn học tập dành cho Data Scientist
Tham khảo các khoá học Data Science miễn phí trực tuyến tại đây
Các đầu git không thể bỏ qua nếu như đang dấn thân vào DS:
Hy vọng với thông tin từ bài blog sẽ cung cấp được kiến thức hữu ích về Data Scientist là gì cũng như các lộ trình cơ bản để trở thành lập trình Data Scientist tương lại. TopDev Blog cũng sẽ tiếp tục series về Data Science trong thời gian sắp đến. Đừng bỏ lỡ nhé!
Xem thêm việc làm Data Scientist trên TopDev
Hiểu rõ lộ trình thăng tiến của Data Analyst, nắm vững yêu cầu, trách nhiệm của từng vị trí sẽ giúp bạn dễ dàng lựa chọn hướng phát triển sự nghiệp. Bài viết từ Nghề Nghiệp Việc Làm 24h sẽ gợi ý chi tiết về lộ trình thăng tiến của Data Analyst gồm: các cấp độ thăng tiến, yêu cầu về kỹ năng và mức lương tham khảo.
Nhiệm vụ của một Data Analyst là thu thập dữ liệu, sắp xếp hoặc phân tích chúng thành những thông tin dễ hiểu, dễ dùng (ví dụ: trực quan hoá, giúp ra quyết định nhanh, phân tích để điều chỉnh, cải tiến quy trình…).
Data Analyst có thể làm việc trong hầu hết mọi lĩnh vực ngành nghề: y tế, giáo dục, marketing, tài chính, khoa học…
Data Analyst đảm nhận các đầu việc như:
