Với khung chương trình đã được bổ sung rất nhiều nội dung mới:

Phân biệt Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst

“Tháp workflow” của bộ phận Data Science

Tuỳ thuộc vào quy mô và mô hình doanh nghiệp, mỗi vị trí tại mỗi tổ chức sẽ có vai trò và trách nhiệm khác nhau. Tuy nhiên, mô hình tổng quan nhất về sự khác nhau của bộ ba Data như sau:

Các nhà khoa học dữ liệu phải có một nền tảng toán học và thống kê. Họ cũng hiểu và thành thạo việc tạo ra các mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo. Việc tìm kiếm Data Scientist của doanh nghiệp cũng như tìm kiếm một Full-stacker và đòi hỏi nhiều thời gian.

Có thể gọi họ là loại kiến ​​trúc sư dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu thường có kỹ thuật máy tính hoặc nền tảng khoa học và kỹ năng tạo hệ thống.

Do đó, chúng ta có thể thấy rằng phạm vi công việc của các nhà phân tích dữ liệu nhằm phân tích và mô tả các chiến lược trong quá khứ hoặc trước đó dựa trên dữ liệu quá khứ hoặc hiện tại, trong khi các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc dự đoán và tính toán trước để tạo ra các chiến lược trong tương lai.

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:

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.

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:

Data Analytics Manager/ Director

Sau khoảng 4-5 năm kinh nghiệm, từ senior, bạn có thể trở thành Data Analytics Manager (DAM) hoặc Data Analytics Director (DAD). Nhiệm vụ chính của DAM gồm:

Yêu cầu đối với Data Analytics Manager/ Director:

Mức lương vị trí này theo thống kê từ Salary (Hoa Kỳ) khoảng 157.880 USD/năm, ở Việt Nam khoảng 38 triệu đồng/tháng.

Chief Data Officer (CDO) là vị trí điều hành cấp cao, chịu trách nhiệm về việc quản trị và ứng dụng dữ liệu trong tổ chức.

Đối với vị trí CDO, yêu cầu gồm:

Mức lương CDO theo Comparably đạt khoảng 282.500 USD/năm. Tại Việt Nam, lương CDO trung bình 44.000.000 đồng/tháng.

Lộ trình thăng tiến của Data Analyst theo hướng chuyên môn

Ngoài hướng theo quy trình trở thành quản lý, Data Analyst có thể học tập để phát triển bản thân theo hướng chuyên môn. Cụ thể như:

Khoá học Data Analyst với Excel và Power BI

Khóa học Data Analyst của VTI Academy có khung chương trình đào tạo được thiết kế theo quy trình phân tích dữ liệu. Cung cấp nền tảng kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về Excel và Power BI để phân tích dữ liệu, vận dụng vào công việc thực tế hằng ngày.

Khoá học này sẽ trang bị kiến thức nền tảng vững chắc dành cho các bạn muốn chuyển sang ngành Data Analyst, giúp bạn hiểu được data analyst là gì và cách vận dụng excel, power BI vào quy trình phân tích dữ liệu. Sau khi học xong, bạn sẽ có thể:

Hi vọng bài viết này đã cung cấp được những thông tin hữu ích để giúp bạn hiểu được Data Analyst là gì, Data Analyst học ngành gì và học thêm ở đâu.

Follow thêm fanpage VTI Academy để cập nhật thêm những thông tin hữu ích về ngành CNTT và khám phá các khoá đào tạo hấp dẫn nhé!

Vào năm 2018, Harvard Business Review đã bầu chọn nghề Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu công việc “hot” nhất thế kỷ 21 để nhấn mạnh sự thành công và sức ảnh hưởng của Dữ liệu đến thị trường thế giới. Tuy nhiên, lĩnh vực này chưa hoàn toàn lớn mạnh như kỳ vọng, cũng như còn nhiều hiểu lầm – hiểu sai về công việc data scientist là gì. Nó xuất hiện với nhiều người như một thứ “kỹ thuật mờ”, có thể có khả năng triển khai sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.

Sự hiểu lầm này có thể dẫn đến thất bại trong việc sử dụng tốt các nguồn lực. Hãy cùng lùi lại một bước để có cái nhìn chi tiết hơn về nghề Data Scientist, cùng như giải mã cách để bạn có thể “dấn thân” theo con đường này.

Data Scientist (kỹ sư khoa học dữ liệu) là những người phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện”, bất kể nó có cấu trúc hay không. Công việc của họ sẽ cần phối hợp giữa cả khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ sẽ là người phân tích, xử lý và “mô hình hóa” các dữ liệu, sau đó diễn giải các kết quả để tạo ra các kế hoạch hoạt động cho team và doanh nghiệp.

Nói một cách dễ hiểu, nghề data scientist làm việc cũng dữ liệu và cho ra các insight mang tính phân tích. Họ sẽ truyền đạt các phát hiện và insight này với các bên liên quan – từ lãnh đạo cấp cao, quản lý đến khách hàng. Từ đó các công ty có thể trực tiếp hưởng lợi từ việc đưa ra các quyết định sáng suốt nhất để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận của họ (tức là, phụ thuộc vào bối cảnh của các ngành công nghiệp).

Tại Việt Nam, ngành CNTT cũng đang chứng kiến sự tăng trưởng tiềm năng của ngành Khoa học dữ liệu. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp quan tâm hơn tới ngành khoa học dữ liệu và sẵn sàng đổ tiền cho việc nghiên cứu và phát triển. Không sai khi nói nghề Data Scientist đang là một trong những ngành hot nhất trên thị trường Việt Nam, liệu bạn hiểu rõ về nó?