Để chuyển hóa một lượng thông tin khổng lồ và biến chúng thành tất cả dữ liệu thông tin chi tiết hữu ích cho doanh nghiệp không thể thiếu Data Analytics. Trong những năm gần đây, các doanh nghiệp đang tìm kiếm cách mở rộng quy mô kinh doanh của họ đã chọn khóa học Data Analytics là một trong những lựa chọn hàng đầu. Điều này đã tạo ra nhu cầu lớn cho các chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst), và làm cho nghề này trở thành một trong những ngành nghề hot hiện nay. Bài viết dưới đây hãy cùng LPTech tìm hiểu khóa học Data Analytics để tiếp cận với cơ hội làm việc và phát triển của bạn.

Mục tiêu khóa học Data Analytics

Khóa học Data Analytics giúp cho người học học cách thu thập, khai thác và xử lý dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Người học sẽ nắm được các kiến thức nền tảng và trọng tâm của ngành phân tích dữ liệu, làm cơ sở trong ngành Data Analysis.

Trong quá trình học, người học sẽ được nắm vững các khái niệm và phương pháp phân tích dữ liệu, cũng như học cách trực quan hoá dữ liệu một cách hệ thống. Những kiến thức này sẽ giúp người học phát triển tư duy nhạy bén và khả năng phân tích dữ liệu để có thể truyền tải thông điệp một cách hiệu quả.

Đồng thời, người học còn có thể cập nhật những xu hướng và kiến thức mới nhất trong ngành công nghệ dữ liệu trên thế giới ở bậc Fresher - Junior tại các doanh nghiệp. Bạn sẽ đóng vai trò là người nghiên cứu, xử lý dữ liệu, insight và đề xuất giải pháp để phục vụ cho mục đích phát triển của doanh nghiệp.

Đối tượng nào nên học Data Analysis?

Khóa học Data Analysis dành cho bất cứ ai theo đuổi và mong muốn có thể sử dụng kỹ năng và công cụ phân tích trong mảng khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh của doanh nghiệp. Không chỉ tìm hiểu các khái niệm và kỹ năng cơ bản, bạn có thể ứng dụng trên các công cụ phân tích phổ biến nhất hiện nay.

Data Analysis ở đa dạng trên nhiều lĩnh vực từ bán lẻ, ngân hàng, viễn thông, sản xuất,… cho đến các nghiệp vụ như bán hàng, tiếp thị, kế toán, quản trị,… thì đều có thể lựa chọn Data Analysis. Khóa học bài bản giúp học viên dù là bất cứ ngành nghề nào dễ dàng tiếp cận và tạo tiền đề phát triển phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn.

Sự cần thiết của Data Analytics trong doanh nghiệp

Hiện nay, bất kỳ doanh nghiệp kinh doanh nào đều muốn có một hệ thống ohana tích dữ liệu thông tin hợp lý. Dưới đây là tầm quan trọng của Data Analytics trong doanh nghiệp, giúp bạn có cái nhìn khách quan hơn nếu muốn định hướng theo khóa học này.

Tăng nhận diện cơ hội thúc đẩy doanh số

Data Analytics là giai đoạn quan trọng trong quá trình phát triển của doanh nghiệp, giúp xây dựng nền tảng cho các công cụ phần mềm hỗ trợ khai thác dữ liệu về các hoạt động quảng cáo và bán hàng đa kênh, chẳng hạn như trên Facebook, Google hay các sàn thương mại điện tử khác.

Việc thu thập dữ liệu người dùng đang dần bị siết chặt thì để phát triển doanh nghiệp nắm được insight khách hàng bạn càng phải sớm hoàn thiện quy trình thu thập, xử lý và phân tích, tự động để có được lợi thế lớn. Quy trình phân tích dữ liệu của doanh nghiệp sẽ được thực tiện nghi, tinh gọn, nhằm tiết kiệm chi phí quảng cáo.

Giúp nắm rõ market insight

Phân tích dữ liệu là công cụ giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích thông tin giá trị về thị trường trong thời gian thực, hành động của các đối thủ cạnh tranh. Những kết quả phân tích này giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về thị trường và đưa ra các quyết định kinh doanh hợp lý nhất. Các doanh nghiệp có thể dựa trên những kết quả phân tích đó để triển khai chiến lược phát triển kinh doanh và chiến dịch marketing phù hợp, tăng cường lợi thế cạnh tranh và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Bên cạnh đó, quá trình phân tích dữ liệu khách hàng thông qua website và fanpage dựa trên các xu hướng “hot trend” cũng giúp bạn nắm được tâm lý thị trường, từ đó định hình phát triển sản phẩm thương hiệu phù hợp.

Tối ưu các sản phẩm và dịch vụ khách hàng

Với khối lượng dữ liệu lớn của khách hàng đến từ các nguồn như trang web, mạng xã hội, hay các ứng dụng thông minh có kết nối Internet.... giúp các doanh nghiệp có được dữ liệu. Nhờ đó, công ty có thể qua đó đưa ra gợi ý các sản phẩm, dịch vụ phù hợp giúp công ty phát hiện ra lỗi sản phẩm, cải thiện nó. Sự tổng hợp, thống kê, và phân tích cụ thể để khắc phục từ các dữ liệu về chất lượng được thu thập từ các đánh giá hay số lượng feedback cụ thể.

Phát triển các chiến dịch digital marketing

Hiện nay, khóa học Data Analytics đang là công cụ phổ biến và cực kỳ quan trọng đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử. Phân tích dữ liệu về hành vi của mua hàng của khách hàng trên internet dựa vào kết quả phân tích, chiến lược nhằm tiếp cận thị trường. Doanh nghiệp dựa vào đó để quảng cáo các sản phẩm phù hợp bằng thông điệp “tâm lý”, từ đó thu hút sự quan tâm của khách hàng hơn.

Cần học những gì trong một khóa học Data Analyst?

Muốn trở thành một nhà phân tích thì bạn cần hoàn thành khóa học Data Analyst cần học gì để có thể theo đuổi sự nghiệp trong ngành phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số kỹ năng cần trang bị của một Data Analyst:

Data Visualization

Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu) là một khả năng rất quan trọng của các Data Analyst, giúp họ có thể giải thích các mẫu và ý tưởng phức tạp một cách dễ hiểu cho doanh nghiệp. Điều này đảm bảo rằng người xem có thể dễ dàng hiểu được các kết quả phân tích dữ liệu thông qua các biểu đồ và hình ảnh minh họa. Khả năng này giúp các Data Analyst hiểu rõ hơn về tình hình của doanh nghiệp và truyền đạt những thông tin quan trọng cho các cộng sự, giúp họ đưa ra quyết định tích cực hơn về chiến lược kinh doanh và marketing.

>> Đọc thêm: Data storytelling: Phương pháp kể chuyện bằng dữ liệu mà bạn chưa biết

Data Cleaning

Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu) là kỹ năng không thể thiếu của một Data Analyst cần phải nắm vững. Để có thể tạo ra những thông tin chi tiết đáng chú ý thì một tập dữ liệu được làm sạch đúng cách thậm chí là cả các thuật toán đơn giản. Nếu dữ liệu không được làm sạch có thể tạo ra các gây hiểu lầm khiến doanh nghiệp nhầm lẫ khi đưa ra kết luận. Chính vì thế mà một Data Analyst chuyên nghiệp cần phải có kỹ năng xử lý và làm sạch data hiệu quả.

MATLAB

MATLAB là một ngôn ngữ lập trình tính toán số đa các mô hình, giúp hỗ trợ thực hiện thuật toán, ma trận và vẽ dữ liệu thông tin. Các doanh nghiệp giờ đây chuyển sang làm việc với MATLAB rất nhiều vì nó cho phép Data Analyst cắt giảm thời gian xử lý một cách phù hợp trước dữ liệu và tạo điều kiện nhanh chóng khi làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu.

Trong môi trường dữ liệu trên nhiều nền tảng khác nhau, MATLAB còn có thể thực thi bất kỳ mô hình học máy nào được xây dựng. Tuy MATLAB không phải là kỹ năng bắt buộc đối với các Data Analyst nhưng với tầm hiểu biết nhất định về ngôn ngữ duẽ liệu và là điểm sáng trong mắt các nhà tuyển dụng cho vị trí nhà ohana tuchs dữ liệu.

R

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, R là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi. R được thiết kế để hỗ trợ công việc phân tích với cú pháp và cấu trúc bao gồm một số lệnh tổ chức dữ liệu cài đặt sẵn và dễ sử dụng với cấu trúc mặc định.

Ngôn ngữ lập trình R có thể xử lý số lượng lớn dữ liệu phức tạp và do đó, thu hút sự quan tâm của nhiều doanh nghiệp lớn. Với các chức năng của nó, R là một công cụ không thể thiếu trong khóa học Data Analytics nếu bạn muốn phát triển kỹ năng sâu hơn trong lĩnh vực này.

Python

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực phát triển AI. Hiểu và vận dụng Python là một kỹ năng quan trọng mà các Data Analyst cần phải cập nhật trong bối cảnh thế giới đang ngày càng quan tâm đến AI. Vì lẽ đó, Python đã trở thành một trong những kỹ năng được theo học nhiều nhất trong những năm gần đây.

Python cung cấp cho các Data Analyst một loạt các thư viện và công cụ để phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình học máy (machine learning), từ đó giúp tăng cường hiệu quả phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn. Do đó, việc học và sử dụng Python là một kỹ năng quan trọng và cần thiết cho các Data Analyst trong thời đại hiện nay.

Thị trường và cơ hội việc làm từ khóa học phân tích dữ liệu

Thị trường làm việc ổn định kèm m ức lương cao và nhiều cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp,… là những lý do không thể lôi cuốn hơn khiến sinh viên hay các banh trẻ lựa chọn học ngành Phân tích dữ liệu. Trở thành ngành học đưỡ quan tâm mới thì đi kèm với đó là cơ hội việc làm rộng mở bởi những ứng dụng thực tế vào đa dạng lĩnh vực.

Khi lựa chọn học phân tích dữ liệu, sinh viên và các bạn trẻ thường nghĩ rằng chỉ có thể trở thành Chuyên gia phân tích dữ liệu sau khi tốt nghiệp. Tuy nhiên, thực tế là với một tấm bằng Phân tích dữ liệu, bạn có thể có nhiều cơ hội việc làm khác nhau và ở nhiều vị trí khác nhau trong lĩnh vực này. Sau đây là một số vị trí công việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu mà bạn có thể tham khảo:

Vị trí phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Data Analyst hay còn được biết đến với cái tên là chuyên viên phân tích dữ liệu, sẽ là người chịu trách nhiệm thu thập và tổ chức các bộ dữ liệu lớn sau đó phân tích nhằm đưa ra những kết luận kinh doanh cụ thể. Đó có thể là cách định giá sản phẩm, cắt giảm chi phí hay cải thiện khả năng mua hàng của khách hàng. Khi thu thập dữ liệu, các chuyên gia phân tích dữ liệu sẽ phải xử lý và phân tích các thông tin gốc để đưa ra kết luận hoặc kết quả nhằm giúp cho việc đưa ra quyết định và dự đoán kinh doanh.

Chuyên viên phân tích dữ liệu cũng chịu trách nhiệm quản lý tất cả những thứ liên quan báo cáo, phân tích dữ liệu và tính chính xác của dữ liệu vào. Nhằm đưa ra những đề xuất chiến lược phát triển cho doanh nghiệp. Data Analyst chính là người có mối quan hệ mật thiết với bộ phận Sales hay Marketing với vai trò phát triển mục tiêu hướng đi chiến lược dựa trên dữ liệu được phân tích.

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

So với một chuyên gia phân tích dữ liệu, kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ phải đảm nhận công việc khó khăn hơn. Công việc đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về các phương pháp phân tích dữ liệu cũng như khả năng lập trình và xây dựng các công cụ phân tích dữ liệu. Ngoài ra, kỹ sư khoa học dữ liệu còn phải có khả năng đánh giá, lựa chọn và triển khai các công nghệ mới nhằm giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp và đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

Những công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu cần thêm các kỹ năng như Học máy (Machine learning), Lập trình nâng cao (Advanced Programming), Mô hình của dữ liệu (Data Modelling), xây dựng phát triển thuật toán hướng tới việc đưa ra kết luận kinh doanh chính xác nhất. Nói một cách dễ hiểu, những dữ liệu và báo cáo cho công ty sẽ được quyết định tại đây nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận.

Phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Intelligence Analyst)

Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh là người có trách nhiệm phân tích dữ liệu để cải thiện hoạt động kinh doanh của một tổ chức hoặc doanh nghiệp. Mô tả theo cách đơn giản, thì nó mô phỏng dạng trí tuệ doanh nghiệp giúp doanh nghiệp nắm rõ về quá khứ, qua đó đưa ra quyết định cũng như là dự đoán trong tương lai.  

Công việc này sẽ tổ chức và phân tích cả dữ liệu nội bộ và bên ngoài. Ngoài ra, các chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh cũng phải có khả năng trình bày phân tích một cách rõ ràng và thuyết phục để giúp cho ban lãnh đạo hiểu và áp dụng vào thực tế.

>>Xem thêm: Business intelligence là gì? Tại sao nên chọn học BI ngay từ bây giờ

Marketing Analyst

Marketing Analyst là người có trách nhiệm giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về như cầu thị yếu khách hàng và thị trường. Công việc của một Marketing Analyst là phân tích các tập dữ liệu thông tin về nhân khẩu học của đối tượng mục tiêu của công ty (bao gồm nghiên cứu thị trường, xu hướng mua hàng khách hàng). Từ đó sử dụng phân tích để phát triển các chiến lược nhằm giúp thương hiệu kết nối tốt hơn với khách hàng mới đến khách hàng hiện tại.

Là một Marketing Analyst, bạn cũng cần trình bày, kết nối những phát hiện cho lãnh đạo cũng như các đồng nghiệp trong bộ phận Marketing và các bộ phận khác. Vì vậy, ký năng chuyển các phân tích của mình thành các báo cáo, biểu đồ dễ hiểu bạn cần nắm rõ.

Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)​

Một trong những công việc được sẵn đón rất nhiều trong ngành phân tích đó là chuyên gia định lượng. Với lĩnh vực tài chính của doanh nghiệp, các chuyên gia cần năm bắt vào hoạt động buôn bán và giao dịch, xác định giá cả, tư vấn hợp lý để coa những phương án môi giới, phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh có sẵn giúp doanh nghiệp tìm kiếm những cơ hội đầu tư có lợi nhuận.

Cụ thể như định giá các tài sản hay cổ phiếu, trái phiếu, chứng khoán đặc biệt là chứng khoán phái sinh bằng các mô hình dữ liệu, phân tích đầu tư để cho khách hàng giao dịch,...

Ngoài ra, bạn cũng có thể lựa chọn trở thành Chuyên gia phân tích Digital Marketing, Quản lí dự án (Project Manager), Chuyên gia phân tích hệ thống Công nghệ thông tin (IT Systems Analyst), Chuyên gia phân tích vận hành (Operations Analyst), …

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Kỹ sư dữ liệu là người có trách nhiệm xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hoặc hệ thống được tạo ra bởi kỹ sư phần mềm. Công việc của họ là đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và truy xuất một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, kỹ sư dữ liệu phải cải biến các quy trình và thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu. Các kỹ năng cần thiết của kỹ sư dữ liệu bao gồm hiểu biết về cơ sở dữ liệu, các công nghệ lưu trữ và phân tích dữ liệu, cũng như kỹ năng lập trình để xây dựng các công cụ và phần mềm liên quan đến dữ liệu. Ngoài ra, kỹ sư dữ liệu cũng phải có khả năng tư duy logic, giải quyết vấn đề và làm việc với các nhóm khác để đảm bảo tính đồng nhất và chính xác của dữ liệu.

Giáo trình của một khóa học Data Analyst cơ bản 

Bạn sẽ được trang bị những kỹ năng cần thiết để trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu, bao gồm SQL, Python và Data Visualization từ cơ bản đến nâng cao. Thông qua việc học những kỹ năng trên, bạn sẽ có thể xử lý và phân tích dữ liệu trong thực tế một cách hiệu quả, đưa ra các kết luận và dự đoán về các xu hướng, mẫu và thông tin quan trọng trong dữ liệu.

1. Module 1: Các kỹ năng lập trình cơ bản với Python, bao gồm làm việc với string bằng Regex và trích xuất dữ liệu từ website một cách hiệu quả.
2. Module 2: Ứng dụng SQL & BigQuery: Nâng cảo khả năng sử dụng SQl, từ đó kết nối với BigQuery và Google cloud-based data warehouse để truy vấn dữ liệu hiệu quả nhanh chóng.
3. Module 3: Làm quen với Pandas: Bằng Python’s Pandas library, người học sẽ nắm vững những bước cơ bản của quá trình chuẩn bị dữ liệu và khai thác insight một cách hiệu quả.
4. Module 4: Tập trung vào phân tích dữ liệu nâng cao bằng cách sử dụng các công cụ như Matplotlib, Seaborn và Tableau. Những công cụ này giúp bạn tạo ra các hình ảnh và biểu đồ trực quan để hiển thị dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu, phát triển các kỹ năng trình bày để biến insight thành các phương án xử lý phù hợp.
5. ‍Module 5: Machine Learning cơ bản: Sử dụng các thuật toán từ Machine Learning để có những quy luật và dự đoán từ bộ dữ liệu.

Tổng kết

Trên đây là những thông tin mà LPTech muốn truyền tải đến bạn về khóa học Data Analytics, hy vọng qua bài viết này bạn sẽ có được những lựa chọn hiệu quả về khóa học, từ đó có những cơ hội việc làm phù hợp.