Data analytics là gì? Cơ hội nghề nghiệp và mức lương thế nào?

Tặng 45 phút tư vấn lộ trình ngành Tech cùng chuyên gia

Chỉ còn 7 suất cuối trong tháng này, hỗ trợ tư vấn ngoài giờ hành chính (Trị giá 500,000 VND)

Cám ơn bạn đã tin tưởng CoderSchool, các tư vấn viên sẽ liên lạc với bạn trong 24 giờ tới nên bạn nhớ chú ý điện thoại nhé.
Không thể gửi thông tin. Xin vui lòng kiểm tra và gửi lại.
coderschool-backgroud

Data analytics là ngành khoa học dữ liệu. Họ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc giúp tổ chức cải thiện hiệu suất kinh doanh, ứng dụng sản phẩm, tăng trải nghiệm khách hàng và nhiều khía cạnh khác.

Từ những năm 2000, các doanh nghiệp và tổ chức dần gia tăng nhận thức về giá trị của dữ liệu trong việc đưa ra các quyết định mang lại hiệu quả cao. Sử dụng dữ liệu giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng, nắm bắt hành vi khách hàng, tối ưu hóa quá trình sản xuất sản phẩm và quản lý rủi ro… Đây cũng chính là những yếu tố khiến ngành data analyst luôn nằm trong top những công việc có nhu cầu tuyển dụng cao và mức lương hấp dẫn. 

Ngành data analytics làm việc với kho dữ liệu khổng lồ

1. Data analyst là gì?

Data analyst là người phân tích dữ liệu. Họ họ là những chuyên gia thực hiện công việc thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu. Mục đích chính của công việc này là đưa ra những thông tin có giá trị từ nguồn dữ liệu lớn, để giúp các tổ chức hoặc doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động của mình. Cũng như, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định phù hợp dựa trên các thông tin này.

2. Học gì trong ngành phân tích dữ liệu?

Lựa chọn ngành phân tích dữ liệu, học viên cần phải nắm vững nhiều kiến thức và kỹ năng liên quan đến xử lý dữ liệu, thống kê, công nghệ máy học, và khai phá dữ liệu. Dưới đây là một số phần quan trọng mà học viên cần học khi muốn phát triển trong ngành phân tích dữ liệu:

  • Thống kê: Hiểu về các khái niệm thống kê cơ bản, bao gồm trung bình, độ lệch chuẩn, phân phối, xác suất. Nắm được cách áp dụng chúng trong việc phân tích lượng dữ liệu lớn.
  • Ngôn ngữ lập trình và công cụ: Nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình là Python hoặc R. Và có kiến thức về các thư viện và công cụ liên quan như NumPy, pandas, scikit-learn (Python) hoặc dplyr, ggplot2 (R).
  • Khả năng xử lý, khai phá dữ liệu bằng các kỹ thuật data mining và trích xuất thông tin (data extraction).
  • Công nghệ máy học: Nắm rõ các thuật toán máy học cơ bản và cách áp dụng chúng trong việc xây dựng mô hình dự đoán và phân loại.
  • Trực quan hóa dữ liệu: Đưa các dữ liệu đã được phân tích trở thành những biểu đồ dễ hiểu, trực quan. 
  • Cơ sở dữ liệu: Nắm vững về cơ sở dữ liệu, cách truy vấn dữ liệu, cách làm việc với nguồn dữ liệu lớn.
  • Lĩnh vực ứng dụng: Hiểu biết cơ bản cho tới chuyên sâu về lĩnh vực cụ thể mà bạn muốn làm việc trong ngành phân tích dữ liệu. Có thể kể tới như phân tích dữ liệu trong ngành tài chính, y tế, marketing, khoa học xã hội…
  • Kiến thức về luật và đạo đức dữ liệu: Như quy định về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và đạo đức khi sử dụng dữ liệu cá nhân.

Ngoài những kiến thức này thì tùy thuộc vào mức độ phức tạp của công việc và lĩnh vực ứng dụng data analytics, bạn có thể tiếp tục học sâu hơn về các khía cạnh cụ thể khác.

Ngôn ngữ lập trình Python thường nằm trong khóa học data analytics

3. Quy trình phân tích dữ liệu 

Vai trò của một nhà nghiên cứu dữ liệu ngày càng được các doanh nghiệp lớn chú trọng. Vậy cụ thể, công việc của data analyst làm gì? Họ có nhiệm vụ thực hiện quy trình phân tích dữ liệu như sau: 

Thu thập dữ liệu: Nhà nghiên cứu dữ liệu tìm kiếm, tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Do đó, bước này đòi hỏi khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả cơ sở dữ liệu nội bộ cũng như dữ liệu từ bên ngoài.

Xử lý và làm sạch dữ liệu: Dữ liệu sau khi thu thập cần phải được làm sạch trước khi phân tích. Cụ thể, nhà phân tích dữ liệu sẽ loại bỏ dữ liệu bị trùng, dữ liệu không chính xác, dữ liệu bị thiếu… để đảm bảo dữ liệu trở nên đồng bộ, đáng tin cậy.

Phân tích dữ liệu: Tiếp đến, nhà nghiên cứu dữ liệu sử dụng các phương pháp thống kê, công nghệ máy học và khai phá dữ liệu để tìm kiếm mẫu, xu hướng và các thông tin quan trọng từ dữ liệu để rút ra những thông tin hữu ích về dữ liệu đó. 

Mô hình hóa dữ liệu: Data analytics tạo ra các báo cáo, biểu đồ để trực quan hóa dữ liệu sau khi phân tích. Nhờ đó, mọi người có thể dễ dàng hiểu ý nghĩa của dữ liệu và tìm thấy thông tin quan trọng, cần thiết.

Diễn giải kết quả dữ liệu: Dựa trên việc phân tích dữ liệu, data analyst đưa ra dự đoán về xu hướng tương lai. Từ đó, đề xuất các phương án phù hợp với xu hướng đó cho các lãnh đạo và quản lý trong tổ chức.

Quy trình phân tích dữ liệu đòi hỏi nhiều kiến thức chuyên môn

4. Cơ hội nghề nghiệp của một data analyst

Cơ hội nghề nghiệp của một data analyst đang ngày càng mở rộng. Bởi nhu cầu tìm kiếm nhân viên, kể cả nhân sự ở trình độ mới tốt nghiệp vô cùng lớn. Nhưng nguồn cung lại hạn chế. Do đó,các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu mức lương và đặc quyền cao hơn mức trung bình ở thời điểm hiện tại. Lý do nhu cầu nhân sự ngành data analytics tăng mạnh bởi các công ty và tổ chức ở nhiều lĩnh vực có nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia phân tích dữ liệu để hỗ trợ quyết định và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp tăng nhanh. 

Bên cạnh đó, một data analyst cũng có thể có rất nhiều lựa chọn làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ như: 

  • Các doanh nghiệp công nghệ, công ty sản xuất cần phân tích dữ liệu để phát triển sản phẩm, cải thiện trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
  • Doanh nghiệp tài chính và ngân hàng cần dự đoán xu hướng thị trường tài chính, đồng thời, quản lý rủi ro và cung cấp dịch vụ tài chính thông minh hơn cho người tiêu dùng. 
  • Ngành y tế cần nhân sự phân tích dữ liệu có thể dự đoán dịch bệnh, quản lý tài nguyên y tế, cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.
  • Doanh nghiệp kinh doanh cần hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị, nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
  • Chính phủ và tổ chức phi chính phủ cần theo dõi hiệu quả chính sách, quản lý dự án, cải thiện dịch vụ công.
  • Ngành giáo dục cải thiện quy trình giảng dạy, theo dõi tiến trình học tập của học sinh nhờ phân tích dữ liệu. 
Phân tích dữ liệu cho ngành bán lẻ

5. Mức lương của data analyst

Mức lương của nhân sự ngành data analytics có sự dao động tùy theo kinh nghiệm, vị trí công việc, lĩnh vực làm việc, kỹ năng chuyên môn, địa điểm làm việc, quy mô doanh nghiệp. Cụ thể: 

  • Cấp độ nhân viên mới vào nghề: Mức lương từ 10 - 15 triệu đồng/ tháng.
  • Cấp độ nhân viên có kinh nghiệm: Mức lương từ 15 - 30 triệu đồng/ tháng.
  • Cấp độ chuyên viên cao cấp, có khả năng thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp, đóng vai trò lãnh đạo trong việc xử lý dữ liệu: Mức lương từ 30 - 50 triệu đồng/ tháng, thậm chí cao hơn. 
Data analyst có mức lương hấp dẫn

Cơ hội nghề nghiệp ngành data analytics rất đa dạng và đang ngày càng phát triển. Tuy nhiên, để thành công trong lĩnh vực này, bạn cần lựa chọn đơn vị giảng dạy uy tín và bài bản. CoderSchool - đơn vị đã giúp hơn 2500 học viên bắt đầu sự nghiệp trong ngành Tech sẽ là lựa chọn đáng cân nhắc. Để bạn có đủ kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu tốt.

Kiểm tra độ phù hợp trong ngành Tech

Bạn còn thắc mắc về chương trình học?

Tham gia ngay 45 phút định hướng cùng Mentor tại CoderSchool hoàn toàn miễn phí

Get a full refund within 7 days if you’re not happy with the course. If you don’t get a job within 6 months of completion, you’ll receive a full refund.

Đăng ký