NộI Dung

• Một nhà phân tích dữ liệu làm gì?
• Nguồn dữ liệu và vai trò
• Sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là gì?
• Kỹ năng, trình độ và công cụ
• Excel
• SQL

Một nhà phân tích dữ liệu thao túng dữ liệu để kiếm sống. Trong thời đại mà các công ty đang ngày càng phụ thuộc vào các bộ dữ liệu ngày càng mở rộng, đây là một kỹ năng quan trọng hơn bao giờ hết. Nó cũng là một trong những nhu cầu lớn.

Một trong những yếu tố thúc đẩy lớn trong thị trường việc làm trong tương lai sẽ là Internet Of Things (IoT), đề cập đến tất cả các thiết bị trong nhà bạn được kết nối với web. Tất cả các trung tâm thông minh, bóng đèn và tủ lạnh tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ cho các công ty hợp tác (tốt hơn hoặc tồi tệ hơn) và phân tích dữ liệu sẽ đóng một vai trò rất lớn trong ngành công nghiệp này, theo công ty phân tích công nghệ Foote Partners.

Nếu bạn đang tìm kiếm một dòng công việc trong tương lai với những cơ hội tuyệt vời mà bạn có thể có khả năng tận hưởng ở nhà, trở thành một nhà phân tích dữ liệu có thể phù hợp với bạn. Hãy cùng xem các kỹ năng bạn cần học và cách bạn có thể bắt đầu.

Một nhà phân tích dữ liệu làm gì?

Một nhà phân tích dữ liệu là người rút ra những cái nhìn sâu sắc hữu ích trên nền tảng dữ liệu lớn. Điều đó có nghĩa là dịch số sang tiếng Anh đơn giản. Họ có thể tạo báo cáo và trực quan hóa để hiển thị thông tin này và để hiển thị các mối tương quan hoặc xu hướng hữu ích. Các công ty sau đó có thể sử dụng chúng để thông báo quyết định của họ.

Các nhà phân tích dữ liệu có thể làm việc trong một tổ chức duy nhất hoặc có thể đảm nhận nhiều khách hàng như một phần của một cơ quan.

Để tiếp thị, một nhà phân tích dữ liệu có thể xác định được một tỷ lệ lớn khách hàng đã mua sản phẩm X là sinh viên tâm lý nữ. Sau đó, họ có thể đề nghị khách hàng nhắm mục tiêu nhân khẩu học nhiều hơn với tiếp thị trong tương lai. Ngoài ra, họ có thể nhận thấy một xu hướng cho thấy ngày càng nhiều đàn ông đang quan tâm đến sản phẩm. Đây cũng là điều mà doanh nghiệp có thể tận dụng. Họ có thể thấy thêm đây là một nhân khẩu học mà cuộc thi hiện không phục vụ.

Một nhà phân tích dữ liệu dịch các số sang tiếng Anh đơn giản

Một ví dụ thực tế khác đến từ Weatherwatch.com, nơi tập hợp các dự báo từ hàng ngàn báo cáo khác nhau và so sánh với các báo cáo thực tế của con người về thời tiết như thế nào. Sử dụng tất cả các thông tin này, các nhà dự báo sau đó có thể tinh chỉnh và cải thiện các mô hình của họ.

Nguồn dữ liệu và vai trò

Các bộ dữ liệu này có thể đến từ một số nguồn khác nhau: thống kê bán hàng, thẻ khách hàng thân thiết, tài khoản người dùng, phản hồi của khách hàng, ứng dụng và phần mềm, phân tích lưu lượng truy cập trang web, nghiên cứu thị trường, nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, v.v.

Một phần lớn của công việc này sẽ liên quan đến việc tạo các báo cáo, sẽ cung cấp những hiểu biết và xu hướng có thể hữu ích cho việc quản lý. Các nhà phân tích dữ liệu cũng sẽ được yêu cầu nhận dữ liệu tới Trò chuyện trực tuyến khi lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Họ có thể được yêu cầu để loại bỏ dữ liệu bị lỗi (làm sạch). Thậm chí đôi khi họ có thể được yêu cầu dữ liệu massage Massage để làm cho nó dễ dàng hơn một chút với các mục tiêu của tổ chức!

Đây có thể là một công việc thú vị và bổ ích, và bạn có thể giúp định hướng công ty dựa trên những hiểu biết dựa trên dữ liệu thông minh. Tuy nhiên, nó cũng có thể là một dòng công việc rất buồn tẻ chỉ một vài bước được loại bỏ khỏi mục nhập dữ liệu. Chăm sóc một bảng tính duy nhất là thử thách hay bổ ích cho hầu hết mọi người. Vai trò của bạn sẽ phụ thuộc vào tổ chức và vị trí của bạn trong đó.

Sự khác biệt giữa một nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là gì?

Một điểm khác biệt hữu ích để hiểu là sự khác biệt giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Dòng này có thể trở nên hơi mờ, nhưng nhìn chung các nhà khoa học dữ liệu làm việc nhiều hơn với học máy và mô hình dự đoán. Họ sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán về tương lai và thường có nền tảng vững chắc hơn về toán học, thống kê và mã hóa máy tính.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng làm việc với AI và máy học. Machine learning về cơ bản là một phiên bản tự động lớn hơn của những gì một nhà phân tích dữ liệu thực hiện, với các thuật toán tìm kiếm các mẫu trong các tập dữ liệu khổng lồ, để cuối cùng họ có thể học cách xác định các yếu tố nhất định bên trong hình ảnh, để phát hiện ngôn ngữ tự nhiên của con người hoặc tạo ra quyết định về quảng cáo. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể viết mã bằng Python và SQL để giúp lấy dữ liệu này và đưa nó vào sử dụng.

Đọc thêm: Cloud AutoML Vision: Huấn luyện mô hình học máy của riêng bạn

Mức lương trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu là 64.975 đô la mỗi năm theo Truth.com, trong khi mức lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu là 120.730 đô la.

Nếu bạn có hứng thú với việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu và làm việc với các thuật toán học máy tiên tiến, một nơi tuyệt vời để bắt đầu là Gói chứng chỉ khoa học dữ liệu và máy học.

Kỹ năng, trình độ và công cụ

Mặc dù không cần thiết, bằng cấp trong bất kỳ môn học nào sau đây có thể hữu ích cho nhà phân tích dữ liệu:

• toán học
• Khoa học máy tính
• Số liệu thống kê
• Kinh tế học
• Kinh doanh

Một số kỹ năng cụ thể cũng sẽ rất hữu ích và chắc chắn có giá trị phát triển. May mắn thay, web bây giờ làm cho nó dễ dàng hơn bao giờ hết để có được những kỹ năng và chứng chỉ từ nhà. Udemy cung cấp các khóa học hữu ích cho gần như mọi kỹ năng bạn có thể cần với tư cách là nhà phân tích với giá dưới 20 đô la trong hầu hết các trường hợp. Ở đây, những gì mà Vikingd nên biết.

Excel

Nó không hấp dẫn, nhưng nhiều nhà phân tích dữ liệu dành nhiều thời gian cho Excel, tạo các bảng và phương trình phức tạp. Khi đi vào một cuộc phỏng vấn hoặc đăng ký một buổi biểu diễn ngắn hạn, bạn có thể sẽ được yêu cầu thể hiện các kỹ năng Excel nâng cao. Vì vậy, chải lên!

Hãy thử khóa học Udemy: Microsoft Excel - Excel từ sơ cấp đến nâng cao.

SQL

SQL là viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn cấu trúc và là ngôn ngữ khai báo để tạo và truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Nếu bạn đang cố gắng truy xuất dữ liệu từ một số người dùng của một trang web, rất có thể bạn sẽ làm điều này bằng cách nói chuyện với cơ sở dữ liệu được lưu trữ trên máy chủ bằng SQL. SQL thoạt nhìn có vẻ nản chí, nhưng đủ dễ để khiến bạn quay đầu và có thể vô cùng mạnh mẽ một khi bạn làm được.

Hãy thử khóa học Udemy: Bootcamp SQL hoàn chỉnh.