Data Analysis là gì? Học Data Analysis ở đâu? – NordicCoder

Bạn có biết rằng các vai trò liên quan đến khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là những vai trò khó thực hiện nhất tại các công ty không? Nhu cầu về chuyên gia trong các lĩnh vực này tăng vọt đã mở ra nhu cầu rộng rãi, đồng thời đẩy thị trường tuyển dụng vào tình trạng cung không đủ cầu.

Nó có nghĩa là gì? Cụ thể là phân tích dữ liệu hay phân tích dữ liệu là một lĩnh vực hấp dẫn với nhiều triển vọng nghề nghiệp cho những ai muốn tham gia.

Bây giờ, hãy làm sáng tỏ những quan niệm sai lầm đó! Để có được một công việc trong phân tích dữ liệu, bạn không cần phải là một bậc thầy về khoa học máy tính, toán học, lập trình và hơn thế nữa.

Phân tích dữ liệu là một công việc có nhu cầu và sinh lợi. Bạn không cần phải là một bậc thầy toán học để làm công việc này.

Nhưng làm thế nào để bạn biết rằng phân tích dữ liệu là công việc của bạn? Làm thế nào để bạn có được một công việc trong lĩnh vực này nếu bạn không có nền tảng?

Trong bài viết này, với sự hỗ trợ vận động từ các sinh viên udemy, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn tất cả thông tin bạn cần để bắt đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu là gì? Những công việc có sẵn trong ngành này? Làm thế nào để tôi bắt đầu học các công cụ và kỹ năng cần thiết và có được một công việc trong lĩnh vực này?

Hãy cùng tìm hiểu!

Phân tích dữ liệu là gì?

Trước hết, chúng ta cần làm rõ khái niệm phân tích dữ liệu – phân tích dữ liệu là gì.

Tóm lại, phân tích dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu là quá trình sàng lọc qua một khối lượng thông tin lộn xộn để khám phá và thu thập thông tin quan trọng.

Những dữ liệu tinh chỉnh hoặc thông tin chi tiết chính này có giá trị đối với các công ty thuộc mọi quy mô trong việc đưa ra các quyết định có tác động. p>

Một mẹo nhỏ: Phân tích dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu (hay còn gọi là khoa học dữ liệu) không giống nhau. Mặc dù là anh em nhưng khoa học dữ liệu ở cấp độ cao hơn (thiên về lập trình, xây dựng thuật toán hoặc tạo mô hình dự đoán.)

Đây là tổng quan về quy trình làm việc của nhà phân tích dữ liệu

1. Trả lời câu hỏi “Bạn muốn khám phá điều gì?” Và làm rõ các mục tiêu đằng sau phân tích dữ liệu: Ngoài ra, hãy thu thập dữ liệu điểm chuẩn để giúp trả lời câu hỏi này.
2. Làm sạch và sắp xếp để trích xuất dữ liệu chất lượng, sau đó phân tích, diễn giải, đưa dữ liệu vào đúng định dạng, loại bỏ dữ liệu thừa, sửa lỗi chính tả …
3. Sử dụng excel hoặc google sheet để thao tác dữ liệu, bao gồm vẽ biểu đồ, lập bảng …
4. Phân tích và diễn giải dữ liệu bằng các công cụ thống kê. (Tìm mối tương quan, xu hướng hoặc ngoại lệ …)
5. Trình bày dữ liệu theo nhiều cách khác nhau: biểu đồ, công cụ trực quan … Nhà phân tích dữ liệu sẽ báo cáo kết quả của họ cho người quản lý dự án, trưởng bộ phận hoặc các bên liên quan khác. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong lãnh đạo. Điều này sẽ giúp họ đưa ra các quyết định quan trọng và chỉ ra các hình mẫu và xu hướng hiện có.

Vẻ đẹp của phân tích dữ liệu là miễn là bạn trau dồi một số kỹ năng quan trọng, bạn có thể đi sâu vào công việc ngay cả khi bạn mới bắt đầu và chỉ có kiến ​​thức cơ bản về lĩnh vực này. vùng này. (Tất nhiên, sẽ không có vấn đề gì nếu bạn có thêm kinh nghiệm về lập trình, toán học hoặc thống kê.)

Bắt đầu sự nghiệp này với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu và tích lũy thêm kinh nghiệm làm việc sẽ mở ra cánh cửa để bạn bước vào những nghề nghiệp thú vị như khoa học dữ liệu hoặc kỹ thuật. Kỹ sư kỹ thuật .. (đây chỉ là danh sách một số nghề tiêu biểu).

Tại sao phải học kỹ năng phân tích dữ liệu?

Để hiểu tại sao đây là một sự nghiệp tuyệt vời như vậy, không có gì tốt hơn là nhìn trực tiếp vào dữ liệu liên quan đến nó!

• Tăng trưởng việc làm: Các nhà phân tích dữ liệu nghiên cứu thị trường 2014-2024 (một từ khác của phân tích dữ liệu) mong đợi tăng trưởng việc làm là 19%. Dữ liệu đến từ Cục Thống kê Lao động. Con số này thể hiện một số lượng lớn việc làm mới được hình thành trên thị trường lao động.
• Nhu cầu: Theo Digital Learning Institute, nơi tổ chức khóa học giới thiệu về phân tích và thống kê dữ liệu sử dụng sql với sql): “Nhiều người có nhu cầu sử dụng dữ liệu để lập và phân tích để giúp các doanh nghiệp và tổ chức đưa ra các quyết định quan trọng vào đúng thời điểm. “
• Mức lương: Các vị trí phân tích dữ liệu được trả lương cao, ngay cả khi họ không có ý định tham gia vào các lĩnh vực nâng cao hơn như khoa học dữ liệu hoặc trở thành kỹ sư kỹ thuật. Vậy lương của một người làm công việc phân tích dữ liệu là bao nhiêu?

Theo Paycale, một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề sẽ kiếm được mức lương từ 40.000-77.000 USD / năm (trung bình khoảng 56.000 USD / năm). Những người ở vị trí trưởng nhóm được trả lương cao hơn nhiều, khoảng $ 109,000 / năm.

• Lợi thế cạnh tranh: Theo người hướng dẫn khóa học ian littlejohn Toàn bộ Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu Kinh doanh, (Các Nguyên tắc Cơ bản Tích hợp về Phân tích Dữ liệu Kinh doanh): “Khả năng đặt câu hỏi về dữ liệu là tốt nhất lợi thế cạnh tranh, cung cấp các luồng doanh thu mới, giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn và tăng năng suất của tổ chức.
• Nhu cầu chung: của symon he và travis chow, hai giảng viên của khóa học Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu Sử dụng Excel cho Người mới bắt đầu : “Mọi doanh nghiệp đều tạo ra dữ liệu. Tuy nhiên, giá trị của dữ liệu phụ thuộc vào khả năng của bạn để xử lý, sắp xếp và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hoặc chỉ số hữu ích. “

Các công việc hấp dẫn trong phân tích dữ liệu

Điều thực sự thú vị khi nghiên cứu và học hỏi các kỹ năng trong phân tích dữ liệu là bạn không bị ràng buộc với một nghề nghiệp nhất định. Hãy luôn chắc chắn! Nếu bạn muốn, bạn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu và ở đó trong nhiều thập kỷ. Trong khi đó, luôn có cách để bạn chuyển hướng nếu muốn.

Các doanh nghiệp trong hầu hết các ngành sử dụng dữ liệu làm nền tảng để đưa ra các quyết định quan trọng, đạt được lợi thế cạnh tranh, kích thích nhu cầu, tìm kiếm khách hàng mới, cải tiến hệ thống điều hành nội bộ, thiết lập, tối đa hóa lợi nhuận và đạt được nhiều mục tiêu khác. Do đó, kỹ năng phân tích dữ liệu trở nên hữu ích trong nhiều lĩnh vực.

Dưới đây là một số công việc điển hình, tiêu biểu liên quan đến lĩnh vực này.

1. Phân tích dữ liệu – Nhà phân tích dữ liệu

Trước tiên, hãy xem xét các công việc phân tích dữ liệu thực tế.

<3 Hữu ích để giúp doanh nghiệp sử dụng chúng để đưa ra quyết định hoặc đưa ra kết luận tốt hơn. Nghĩa là, họ sẽ tạo bảng, đồ thị và sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để trích xuất các kết quả có ý nghĩa và hữu ích từ dữ liệu vô giá trị.

Ví dụ: một nhà phân tích dữ liệu sẽ tổng hợp một lượng lớn thông tin bằng cách khảo sát hàng nghìn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua hàng của khách hàng trước đây …) và sau đó cải thiện nó theo nhiều cách, báo cáo hoặc xây dựng trình chiếu trực quan. Người bán sẽ sử dụng thông tin này để cải thiện sản xuất và tăng doanh thu cho sản phẩm, cho dù sản phẩm chỉ là ứng dụng di động hay nhà máy sản xuất ô tô cao cấp hay siêu thị …



Tổng quan ngắn gọn về dữ liệu / công việc phân tích dữ liệu

Bạn có thể làm việc trong nhiều ngành khác nhau như: Chăm sóc sức khỏe, Tài chính, Tiếp thị – Tiếp thị, Thức ăn nhanh, Bán lẻ, CNTT … bất cứ điều gì bạn thích, đều có thể!

• Mức lương trung bình: $ 65.470 / năm
• Nhu cầu cho vị trí này đang tăng lên bởi vì chúng tôi đang tạo ra ngày càng nhiều dữ liệu. Thông thường, Google thực hiện hơn 40.000 lượt tìm kiếm mỗi giây (3,5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày, khoảng hơn 1 nghìn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm). Con số này sẽ tiếp tục tăng lên.
• Nghề phân tích dữ liệu được xếp hạng 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề nghiệp Tốt nhất ở Mỹ năm 2018 của glassdoor.com.

2. Phân tích kinh doanh – Nhà phân tích kinh doanh

Một nhà phân tích kinh doanh làm gì? Vai trò của họ là xác định các phần dữ liệu có ý nghĩa trong suốt quá trình thu thập dữ liệu và hướng dẫn các quyết định liên quan đến kinh doanh. Họ làm việc chặt chẽ với Phó Giám đốc Kinh doanh và Quản lý Cấp cao. Nhiệm vụ của họ có thể liên quan đến dự báo, dự báo, tối ưu hóa, quản lý rủi ro, v.v.



Thông tin ngắn gọn về Chuyên ngành phân tích kinh doanh – Phân tích kinh doanh

Các nhà phân tích kinh doanh chủ yếu tập trung vào hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp và tìm ra cách tinh chỉnh các quy trình kinh doanh.

• Nếu bạn quan tâm nhưng có kiến ​​thức về kinh doanh hoặc tài chính, thì vị trí này là dành cho bạn.
• Bạn không cần nhiều kiến ​​thức chuyên môn về khoa học hoặc toán học như vai trò nhà phân tích dữ liệu truyền thống.
• Mức lương trung bình: $ 70.170 / năm

3. Giám đốc sản phẩm – Giám đốc sản phẩm (PM)

Những người ở vị trí buổi chiều làm gì? Người quản lý sản phẩm điều hành và hướng dẫn các sản phẩm thành công từ ý tưởng đến khi phát hành. Mỗi bước trong quy trình trên đều yêu cầu phân tích dữ liệu. Bạn phải phân tích thị trường để phát hiện xu hướng và phát hiện ra các vấn đề cần giải quyết, sử dụng thông tin có sẵn để cải thiện chức năng, tìm ra cách làm cho sản phẩm của bạn tốt hơn.



pm (Giám đốc sản phẩm) Hồ sơ công việc

Mỗi doanh nghiệp có sản phẩm riêng (tất cả các dịch vụ!), có nghĩa là có rất nhiều cơ hội và loại hình công ty để bạn theo đuổi.

• Sẽ tốt hơn nếu bạn có hiểu biết cơ bản về dịch vụ khách hàng, vì khi đó bạn sẽ hiểu người dùng của mình tốt hơn.
• Mức lương trung bình: $ 108,978 / năm

4. Nhà tiếp thị kỹ thuật số – Tiếp thị kỹ thuật số

Các nhà tiếp thị kỹ thuật số hay còn gọi là tiếp thị kỹ thuật số làm gì? Họ phải hiểu hành vi và động cơ của người tiêu dùng, xác định các xu hướng thay đổi và biết cách theo dõi các chỉ số để có thể cải thiện các mô hình quảng cáo, điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị, v.v. Chiến dịch truyền thông xã hội hoặc chiến lược seo.



Tóm tắt công việc của Digital Marketer

Thành công của

nhà tiếp thị kỹ thuật số chủ yếu dựa vào dữ liệu. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong mọi quy trình, từ việc xác định nhân khẩu học người dùng, đo lường tỷ lệ nhấp chuột và chuyển đổi để đảm bảo chiến dịch thành công hoặc sàng lọc lịch sử dữ liệu để chọn chiến lược mang lại kết quả tốt hơn.

• Vị trí này dành cho những người sáng tạo nội dung dày dạn kinh nghiệm với nền tảng quảng cáo và tiếp thị truyền thống.
• Mức lương trung bình: 67.230 đô la / năm

5. Nhà phân tích định lượng (Data Analyst)

Một nhà phân tích định lượng làm gì? Họ là những chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Họ làm việc trong các ngành định hướng tài chính. Những người này sẽ sử dụng dữ liệu và các mô hình liên quan để quản lý rủi ro, dự đoán những thay đổi trong việc định giá cổ phiếu và trái phiếu cũng như đưa ra các quyết định đầu tư dựa trên dữ liệu.

Bắt đầu nhanh cho sự nghiệp Nhà phân tích định lượng hoặc Nhà phân tích dữ liệu:

• Yêu thích toán học là một lợi thế lớn của bạn trong ngành này
• Hoàn hảo cho những người còn nhầm lẫn về công nghệ và tài chính
• Để theo đuổi sự nghiệp này, bạn cần có bằng thạc sĩ trở lên trong lĩnh vực liên quan
• Mức lương trung bình: 94.051 đô la / năm

Các kỹ năng chính cần học trong phân tích dữ liệu (và học ở đâu?)

Ngoài các kỹ năng như giải quyết vấn đề và giải quyết vấn đề, giao tiếp – giao tiếp hoặc sáng tạo, bạn cũng sẽ cần các kỹ năng chuyên biệt để thành công trong lĩnh vực này.

Mỗi kỹ năng kỹ thuật được liệt kê bên dưới sẽ đóng vai trò là nền tảng cho giai đoạn tiếp theo. Vì vậy, bạn không cần phải vội vàng tìm hiểu tất cả mọi thứ cùng một lúc. Bạn có thể học một số kỹ năng thông qua các khóa học udemy, hoặc bạn có thể học các kỹ năng khác và cải thiện công việc.

Dưới đây là các kỹ năng và công cụ bạn cần để tìm việc làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hoặc chỉ để rèn giũa các kỹ năng liên quan để giúp bạn trong các vai trò khác nhau. Ngoài ra, các khóa học phân tích dữ liệu có thể giúp bạn tìm hiểu thêm.

Kỹ năng xuất sắc

Excel là gì? Microsoft Excel với các bảng tính được xây dựng trên excel là một chương trình tính toán phổ biến cho phép bạn trình bày các dữ liệu phân tích phức tạp.

Tại sao chúng ta nên học nó: Theo người hướng dẫn khóa học diego fernandez, Phân tích dữ liệu trong Excel: Cơ bản đến Cấp độ chuyên gia – Phân tích dữ liệu trong Khóa học Excel: Từ Cơ bản đến Nâng cao : “Học excel là cần thiết cho tất cả các chuyên ngành hoặc chuyên ngành trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Đây là phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong công việc và học tập và là nền tảng để học bất cứ thứ gì khác”.

Học ở đâu: microsoft excel – phân tích dữ liệu bằng trang tính excel.

Nội dung khóa học này bao gồm: Bạn sẽ học các kỹ năng excel từ người mới bắt đầu đến chuyên nghiệp bằng cách sử dụng công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ nhất của excel.

Thông tin Khóa học:

• Tên Khóa học: Microsoft Excel – Phân tích Dữ liệu Sử dụng Trang tính Excel.
• URL của khóa học: https://www.udemy.com/data-analysis-with-excel-pivot-tables/
• Cố vấn: Chris Dutton
• Học phí: $ 174,99
• Người đăng ký: 17,231
• Cấp độ kỹ năng: Kiến thức cơ bản cho người mới bắt đầu
• Những gì bạn sẽ học: excel, bao gồm bảng tổng hợp và biểu đồ tổng hợp
• Các khóa học bao gồm:
  • 6 giờ video theo yêu cầu
  • 6 tài nguyên bổ sung
  • Quyền truy cập suốt đời

  Bạn học cũ nói gì:

  “Khóa học tuyệt vời! Sau khi hoàn thành, bạn sẽ tự tin đưa kỹ năng này vào sơ yếu lý lịch của mình. Các bài giảng chuyên sâu và dễ hiểu. Nếu bạn không chỉ muốn tìm hiểu về bảng tổng hợp mà còn trở thành một chuyên gia thực thụ, thì tôi thực sự khuyên bạn nên tham gia khóa học này. “

  • Monique Chin –

  sql (ngôn ngữ cơ sở dữ liệu)

  sql là gì? sql (Structured Query Language) là ngôn ngữ dùng để tương tác với các kho dữ liệu, cho phép chúng ta truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng. Giản dị.

  Tại sao chúng ta cần tìm hiểu nó? sql cho phép bạn thực hiện các thao tác trên hàng triệu hàng dữ liệu. Đây là kỹ năng cần thiết và quan trọng thứ hai trong ngành phân tích dữ liệu (sau kỹ năng phân tích dữ liệu)

  Tôi có thể học phân tích dữ liệu ở đâu? sql> Khóa học dành cho người mới bắt đầu về phân tích dữ liệu.

  

  Nội dung khóa học là gì? Bạn sẽ học sql ứng dụng thực tế (không chỉ là kiến ​​thức lý thuyết mà là những kỹ năng bạn có thể áp dụng bất cứ lúc nào) và các phương pháp tìm kiếm thông tin khách hàng hoặc phân tích kinh doanh. Kinh doanh hữu ích đóng một vai trò quan trọng trong việc hướng dẫn ra quyết định.

  Thông tin Khóa học:

  • Tên khóa học: Phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu trong SQL
  • URL của khóa học: https://www.udemy.com/sql-for-newbs/
  • Người cố vấn: David King và Peter Sefton
  • Học phí: $ 199,99
  • Người đăng ký: 37.152
  • Thông tin thú vị: Các nhà tiếp thị từ google, facebook, amazon, lyft và udemy đều đã tham gia khóa học này.
  • Trình độ kỹ năng: Người mới bắt đầu
  • Bạn sẽ học gì: sql, bao gồm mysql
  • Khóa học bao gồm:
  • 3,5 giờ video theo yêu cầu
  • Quyền truy cập trọn đời
  • 5 bài học bổ sung.

  Học viên cũ nói gì về khóa học này:

  “Quá dễ hiểu và thực tế! Hoàn toàn có thể áp dụng cho trường hợp công việc của tôi sau một vài buổi học. Đó là một cách tiếp cận sql tốt nhờ sự tham gia của giáo viên. Thật tuyệt vời!”

  • rimvydas janciauskas –

  r (ngôn ngữ lập trình)

  r là gì? là một ngôn ngữ lập trình cho tính toán thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê, nhân viên dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực phát triển phần mềm thống kê, phân tích dữ liệu, học máy, v.v.

  Tại sao phải học nó? Theo người hướng dẫn khóa học arpan gupta, Chương trình trực quan hóa dữ liệu với r trong phân tích dữ liệu và phân tích dữ liệu: “r cho phép các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu trình bày theo cách ấn tượng Các bộ dữ liệu phức tạp.” r được sử dụng là ngôn ngữ phân tích dữ liệu của nhiều công ty nổi tiếng, google và facebook.

  Bạn đã học ở đâu? Khóa học Lập mô hình thống kê sử dụng ngôn ngữ R trong phân tích dữ liệu

  Khóa học bao gồm những gì? Cung cấp cho sinh viên nền tảng tốt nhất có thể để ứng dụng thực tế các nhiệm vụ phân tích dữ liệu thống kê bằng ngôn ngữ r, khuôn khổ để phân tích một trong những dữ liệu miễn phí và phổ biến nhất.

  Thông tin Khóa học:

  • Tên Khóa học: Mô hình Thống kê Ngôn ngữ R trong Phân tích Dữ liệu
  • URL https://www.udemy.com/applied-statistical-modeling-for-data-analysis-in-r/
  • Gia sư: minerva singh
  • Học phí: $ 199,99
  • Người đăng ký: 2.152
  • Cấp độ kỹ năng: Tất cả các cấp độ
  • Bạn sẽ học gì: Ngôn ngữ r để phân tích thống kê các mô hình dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu thống kê.
  • Khóa học bao gồm:
    • 9,5 giờ giảng
    • 40 tài nguyên bổ sung
    • Quyền truy cập suốt đời

    Học viên cũ nói gì về khóa học này:

    “ mọi thứ bạn cần đều có ở đây, nội dung có giá trị, rất rõ ràng, ngắn gọn và súc tích” – vladimir vitch

    Trực quan hóa dữ liệu – trực quan hóa dữ liệu

    Hình ảnh hóa dữ liệu là gì? Data Visualization – Trực quan hóa dữ liệu giúp những người cần đưa ra quyết định kinh doanh (thường là lãnh đạo cấp cao không am hiểu về công nghệ) hiểu dữ liệu phân tích theo cách tốt hơn. Hình dung thông qua các loại biểu đồ. Từ đó, họ có thể xác định xu hướng, xác định các mẫu và hiểu các thông tin phức tạp.

    Tại sao bạn muốn học? Nếu bạn là một người thích sáng tạo, đây sẽ là một kỹ năng tuyệt vời dành cho bạn. Học trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp bạn có lợi thế hơn các ứng viên khác khi tìm việc, vì các nhà tuyển dụng luôn tìm kiếm người hiểu khoa học và nghệ thuật đằng sau chuyên môn phân tích dữ liệu.

    Bạn đã học ở đâu? Giới thiệu về Trực quan hóa Dữ liệu – Trực quan hóa Dữ liệu

    Nội dung khóa học là gì? Mọi thứ bạn cần để bắt đầu các dự án trực quan hóa dữ liệu của riêng mình, bao gồm các loại biểu đồ cơ bản đến nâng cao, mẫu bảng và tâm lý học trực quan hóa với các nguyên tắc Gestalt.

    Thông tin Khóa học:

    • Tên Khóa học: Giới thiệu về Trực quan hóa Dữ liệu.
    • URL: https://www.udemy.com/introduction-to-data-visualization/
    • Người cố vấn: Ajay Nayak
    • Học phí: $ 49,99
    • Số lượng sinh viên đã đăng ký: 11,989
    • Trình độ kỹ năng: Người mới bắt đầu
    • Những gì bạn sẽ học: tổng quan cơ bản về trực quan hóa dữ liệu
    • Khóa học bao gồm:
    • 1,5 giờ video theo yêu cầu
    • Quyền truy cập vĩnh viễn.

    Đánh giá của sinh viên trước đây về khóa học:

    “ Rất tốt! Rõ ràng và ngắn gọn! Nếu bạn chưa quen với trực quan hóa dữ liệu và muốn học nhưng không biết bắt đầu từ đâu, hãy bắt đầu với khóa học này ngay bây giờ! ”- Sandy Putrento

    Các kỹ năng khác cần học:

    Những kỹ năng này sẽ giúp bạn có lợi thế trong vai trò phân tích dữ liệu của mình

    • google trang tính (phiên bản trực tuyến của excel)
    • hoạt cảnh (bạn có thể tải xuống phiên bản miễn phí để bắt đầu)
    • data studio (công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí của Google)
    • Google Analytics / Google Adwords
    • Các kỹ năng liên quan đến toán học nâng cao (đại số tuyến tính và tính toán đa biến sẽ mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh, nhưng không nhất thiết có nghĩa là bạn cần chúng. Những kỹ năng này là điều bắt buộc khi làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu)
    • Cơ bản về Học máy – Học máy (bạn không cần biết cách tạo các thuật toán mới, chỉ cần những kiến ​​thức cơ bản về học máy). Bạn có thể đọc thêm về nó ở đây.

    Nếu bạn muốn tiếp tục học, các trường đại học và cao đẳng thường có các chuyên ngành trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, chẳng hạn như: kinh doanh, kinh tế, thống kê và tin học (khoa học máy tính).

    Kết luận

    Các công ty trong thời đại ngày nay thường ngập tràn dữ liệu và họ thực sự cần những người có thể làm cho dữ liệu có ý nghĩa. Những nhu cầu này sẽ còn tăng lên nhiều hơn khi Internet of Things xuất hiện.

    Nếu bạn không biết nên thực hiện theo hướng nào về mặt công nghệ, thì dữ liệu là một nơi tốt để bắt đầu. Nhiều công ty nổi tiếng toàn cầu đã sẵn sàng bổ nhiệm một vị trí mới trong hệ thống của họ – Giám đốc dữ liệu (cdo) – Giám đốc dữ liệu. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu trong các công ty. Một số người bắt đầu làm việc trong lĩnh vực dữ liệu ngày hôm nay có thể nhận được những vị trí đắt giá trong ngắn hạn.

    Tìm một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngay hôm nay để có một công việc tuyệt vời vào ngày mai.

    Theo ibm, số lượng công việc dành cho các chuyên gia dữ liệu ở Hoa Kỳ sẽ tăng lên 2.720.000 vào năm 2020 – hơn 350.000 công việc trong 3 năm (kể từ năm 2017)

    Bạn đã sẵn sàng cho một trong những vai trò này chưa? Đăng ký khóa học phân tích dữ liệu tại nordic coder – trung tâm đào tạo lập trình chuyên nghiệp và nổi tiếng . Ngoài ra, nordic coder còn là cầu nối nghề nghiệp giữa học viên sau khóa học lập trình và các công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam.