Công việc data analyst là gì? 4 lộ trình phát triển cho nghề phân tích dữ liệu

Tương tự như các ngành nghề khác, các nhóm công việc data analyst khá đa dạng và chia thành nhiều phân mảng khác nhau. Việc chọn lựa hướng phát triển và mục tiêu nghề nghiệp phù hợp sẽ giúp các junior data analyst hiểu rõ mình cần làm gì, học gì cụ thể. Trong bài viết này, SOM sẽ đưa ra 4 định hướng phổ biến nhất trong nghề data. Hãy cùng tham khảo và chọn lựa kế hoạch phù hợp nhất cho mình nhé!

Bắt đầu công việc data analyst từ mức Entry-Level

Bắt đầu sự nghiệp như một Data Analyst ở cấp độ entry-level là bước đi đầu tiên vào thế giới dữ liệu. Nếu bạn mới bắt đầu, vị trí Junior Data Analyst thường là điểm xuất phát. Tại đây, bạn sẽ sử dụng và phát triển các kỹ năng cơ bản nhưng cần thiết cho công việc phân tích dữ liệu.

Trước khi tìm kiếm việc làm, hãy tập trung vào việc học và thực hành các kỹ năng quan trọng như:

• SQL, R hoặc Python: Những ngôn ngữ lập trình này là nền tảng để thao tác và phân tích dữ liệu.
• Phân tích thống kê và quản lý dữ liệu: Hiểu các nguyên tắc thống kê cơ bản và cách quản lý dữ liệu chính xác.
• Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Tableau để tạo ra biểu đồ, báo cáo trực quan.

Có nhiều khó học online lẫn offline có thể giúp bạn chuẩn bị cho vai trò này. Các chương trình sẽ cung cấp các bài học và bài tập thực tế, giúp bạn làm quen với các công cụ và kỹ năng cần thiết. Bạn có thể hoàn thành khóa học và trang bị các kiến thức cần thiết trong vòng 5 tháng, tạo tiền đề vững chắc để bắt đầu chinh phục các nấc thang mới trong sự nghiệp làm data.

Khi đã có nền tảng kỹ năng, bạn có thể tìm kiếm công việc entry-level. Những công việc này thường yêu cầu kỹ năng cơ bản nhưng đòi hỏi khả năng học hỏi nhanh và tinh thần sẵn sàng đối mặt với thử thách mới. Với nền tảng vững chắc và sự chăm chỉ, bạn có thể nhanh chóng thăng tiến trong lĩnh vực này theo 4 định hướng khác nhau: Nhà khoa học dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu, quản lý, cố vấn.

Lộ trình công việc data analyst 1 - phát triển theo hướng data scientist

Data Scientist là gì?

Data Scientist là một chuyên gia phân tích và xử lý dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật thống kê, lập trình và học máy (Machine Learning) để giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Họ phân tích thông tin từ dữ liệu, sau đó sử dụng kết quả để hỗ trợ quyết định chiến lược cho doanh nghiệp.

Vai Trò và Sự Khác Biệt của Data Scientist

Data Scientist khác biệt với các vị trí khác trong lĩnh vực dữ liệu ở một số điểm quan trọng:

• Data Analyst: Thường tập trung vào việc phân tích dữ liệu hiện tại để tạo ra các báo cáo và hiểu biết về xu hướng. Data Analyst sử dụng các công cụ như SQL, Excel, và Tableau để trực quan hóa dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết về hoạt động hiện tại của doanh nghiệp.
• Data Engineer: Chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng, và duy trì các hệ thống và cơ sở hạ tầng dữ liệu. Họ đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sẵn sàng cho các Data Analyst và Data Scientist sử dụng.
• Data Scientist: Đứng ở vị trí trung gian giữa Data Analyst và Data Engineer, Data Scientist sử dụng dữ liệu đã được xử lý để phát triển các mô hình dự đoán và giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. Họ tập trung vào việc tạo ra các giải pháp mới từ dữ liệu thay vì chỉ phân tích những gì đã xảy ra.

Nhu Cầu Tuyển Dụng Data Scientist ở Việt Nam

Tại Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng Data Scientist đang gia tăng nhanh chóng, đặc biệt trong các ngành công nghiệp như công nghệ thông tin, tài chính, bảo hiểm, và thương mại điện tử. Các công ty lớn như VNG, FPT, và Viettel đang tích cực tìm kiếm các chuyên gia trong lĩnh vực này để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

Làm sao để trở thành Data Scientist

Một trong những hướng đi phổ biến cho Data Analyst là trở thành Data Scientist. Để đạt được điều này, bạn cần:

• Nâng cao kỹ năng lập trình: Thành thạo hơn với Python và R, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu lớn và tối ưu hóa mã.
• Học toán học nâng cao: Nắm vững đại số tuyến tính, xác suất và thống kê để hiểu rõ các mô hình phân tích dữ liệu phức tạp.
• Hiểu biết về Machine Learning: Học cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học, bao gồm học sâu (Deep Learning) và NLP.
• Chinh phục các bằng cấp về dữ liệu: Việc có bằng cấp liên quan trong khoa học dữ liệu hoặc khoa học máy tính sẽ mở ra nhiều cơ hội hơn trong lĩnh vực này.

Lộ trình data analyst 2: Tiến đến các cấp bậc quản lý phòng ban Data analyst

Một lộ trình sự nghiệp phổ biến khác cho các Data Analyst là tiến vào các vị trí quản lý. Bạn có thể bắt đầu với vai trò Data Analyst, sau đó thăng tiến lên Senior Analyst, Quản Lý Phân Tích Dữ Liệu, Giám Đốc Phân Tích Dữ Liệu hoặc thậm chí là Chief Data Officer (CDO).

Vai Trò của Quản Lý Bộ Phận/Phòng Ban Dữ Liệu

• Quản lý các bộ phận hoặc phòng ban dữ liệu đòi hỏi bạn phải chịu trách nhiệm về việc dẫn dắt đội ngũ phân tích dữ liệu trong tổ chức. Vai trò này bao gồm:
• Thiết lập chiến lược dữ liệu: Bạn sẽ phát triển các chiến lược để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả nhất, từ việc thu thập, lưu trữ đến phân tích và triển khai các giải pháp dựa trên dữ liệu.
• Lãnh đạo đội ngũ: Hướng dẫn và đào tạo các thành viên trong đội ngũ, từ Data Analyst đến Data Scientist, đảm bảo rằng họ có các kỹ năng và công cụ cần thiết để hoàn thành công việc.
• Ra quyết định chiến lược: Sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định chiến lược trong tổ chức, giúp tối ưu hóa hoạt động và đạt được các mục tiêu kinh doanh.
• Quản lý dự án dữ liệu: Điều phối và giám sát các dự án liên quan đến dữ liệu, đảm bảo chúng được thực hiện đúng tiến độ và đạt được kết quả mong muốn.

Với sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực dữ liệu, vai trò quản lý trong các bộ phận dữ liệu không chỉ mang lại nhiều cơ hội phát triển sự nghiệp mà còn đóng góp quan trọng vào sự thành công của doanh nghiệp.

Cách Trở Thành Quản Lý Dữ Liệu

• Phát triển kỹ năng lãnh đạo: Bên cạnh kỹ năng phân tích dữ liệu, việc xây dựng khả năng lãnh đạo là yếu tố quan trọng giúp bạn thăng tiến lên vị trí quản lý.
• Tích lũy kinh nghiệm: Bắt đầu từ các vị trí như Data Analyst hoặc Senior Data Analyst để tích lũy kinh nghiệm trong việc phân tích và quản lý dữ liệu.
• Học thêm về quản trị kinh doanh: Một số công ty yêu cầu bằng thạc sĩ trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu hoặc quản trị kinh doanh (MBA) với chuyên ngành về phân tích dữ liệu để đủ điều kiện cho các vị trí cao cấp hơn.
• Hiểu biết sâu rộng về dữ liệu: Cần có kiến thức vững chắc về các công cụ phân tích, quản lý dữ liệu và khả năng biến dữ liệu thành thông tin có giá trị cho doanh nghiệp.
• Tham gia các dự án chiến lược: Chủ động tham gia vào các dự án dữ liệu có tầm quan trọng chiến lược trong tổ chức để thể hiện khả năng quản lý và tư duy chiến lược.
• Xây dựng mạng lưới: Kết nối với các chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu và tham gia vào các cộng đồng nghề nghiệp để mở rộng kiến thức và cơ hội nghề nghiệp.

Lộ trình công việc data analyst 3 - Trở thành chuyên viên phân tích số liệu

Data Specialist là gì?

Data Specialist là những người chuyên xử lý, quản lý, và phân tích dữ liệu. Khác với các Data Analyst thường phân tích dữ liệu tổng quát, Data Specialist có kiến thức chuyên sâu về một ngành công nghiệp hoặc một lĩnh vực cụ thể. Điều này cho phép họ hiểu rõ các quy trình, yêu cầu và thách thức đặc thù của ngành, từ đó cung cấp các giải pháp dữ liệu chính xác và hiệu quả hơn.

Thông thường, các data specialist sẽ đi theo các hướng sau:

• Business Analyst: Sử dụng dữ liệu để cải thiện quy trình công nghệ thông tin, cấu trúc tổ chức hoặc phát triển nhân sự.
• Financial Analyst: Dùng dữ liệu để hướng dẫn các cơ hội đầu tư, xác định cơ hội doanh thu và giảm thiểu rủi ro tài chính.
• Operations Analyst: Tối ưu hóa hiệu suất của công ty bằng cách giải quyết các vấn đề kỹ thuật, cấu trúc và quy trình.
• Marketing Analyst: Phân tích xu hướng thị trường để xác định các sản phẩm, dịch vụ, giá cả, và khách hàng mục tiêu.
• Systems Analyst: Dùng phân tích chi phí-lợi ích để đưa ra các giải pháp công nghệ phù hợp với nhu cầu của công ty.
• Health Care Analyst: Sử dụng dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe, báo cáo chi phí và khảo sát bệnh nhân để cải thiện chất lượng dịch vụ y tế.

Những điều cần làm để trở thành Data Specialist

• Xây dựng nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu: Nắm vững các kỹ năng cơ bản như SQL, Python, R, và các công cụ phân tích khác.
• Tập trung vào một ngành cụ thể: Hãy chọn một ngành mà bạn đam mê hoặc có kinh nghiệm, và bắt đầu nghiên cứu sâu về các quy trình, dữ liệu, và các thách thức trong ngành đó.
• Phát triển kiến thức chuyên môn ngành: Đọc sách, tham gia các khóa học chuyên sâu, và theo dõi các xu hướng mới nhất trong ngành mà bạn muốn trở thành chuyên gia.
• Thực hành qua các dự án thực tế: Tìm cơ hội làm việc hoặc tham gia các dự án phân tích dữ liệu trong ngành cụ thể để tích lũy kinh nghiệm thực tế.
• Mở rộng mạng lưới chuyên nghiệp: Kết nối với những người làm việc trong lĩnh vực mà bạn quan tâm, tham gia các cộng đồng và hội thảo để cập nhật kiến thức và mở rộng cơ hội nghề nghiệp.

Lộ trình data analyst 4: Trở thành nhà tư vấn về dữ liệu (data consultant)

Data Consultant là một chuyên gia tư vấn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, thường làm việc như một nhà thầu tự do hoặc cho các công ty tư vấn. Thay vì gắn bó với một công ty duy nhất, Data Consultant sẽ cung cấp dịch vụ phân tích cho nhiều khách hàng khác nhau, giúp họ giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu và đưa ra quyết định chiến lược.

Lợi ích khi trở thành Data Consultant bao gồm sự linh hoạt trong công việc, cơ hội tiếp cận với nhiều loại dự án khác nhau và tiềm năng thu nhập hấp dẫn hơn, đặc biệt nếu bạn làm việc như một nhà thầu tự do.

Vai Trò của Data Consultant

Data Consultant có vai trò rất quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ và cách sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Công việc của họ bao gồm:

• Phân tích dữ liệu chuyên sâu: Cung cấp các phân tích chi tiết và giải pháp dựa trên dữ liệu để giải quyết các vấn đề cụ thể mà khách hàng đang đối mặt.
• Tư vấn chiến lược: Đưa ra các khuyến nghị chiến lược dựa trên dữ liệu, giúp khách hàng cải thiện hiệu suất và đạt được mục tiêu kinh doanh.
• Thiết kế hệ thống quản lý dữ liệu: Hỗ trợ khách hàng xây dựng và tối ưu hóa hệ thống quản lý dữ liệu để đảm bảo việc thu thập và sử dụng dữ liệu hiệu quả.
• Đào tạo và phát triển: Cung cấp đào tạo cho đội ngũ nhân viên của khách hàng về cách phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Kỹ năng phân tích dữ liệu cần có để trở thành Data Consultant

• Tích lũy kinh nghiệm phân tích dữ liệu: Trước khi trở thành Data Consultant, bạn cần có vài năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, tốt nhất là tại nhiều công ty khác nhau để tích lũy kiến thức đa dạng.
• Phát triển kỹ năng giao tiếp và tư vấn: Kỹ năng giao tiếp là rất quan trọng vì bạn sẽ cần giải thích các phân tích phức tạp cho khách hàng không chuyên về dữ liệu.
• Hiểu biết sâu rộng về ngành: Tập trung phát triển kiến thức chuyên môn trong một hoặc nhiều ngành cụ thể, vì điều này sẽ giúp bạn cung cấp các giải pháp phù hợp với từng khách hàng.
• Mở rộng mạng lưới: Kết nối với các chuyên gia trong lĩnh vực và tham gia vào các hội thảo, sự kiện nghề nghiệp để mở rộng mối quan hệ và cơ hội nghề nghiệp.
• Xây dựng thương hiệu cá nhân: Xây dựng một hồ sơ năng lực mạnh mẽ thông qua việc chia sẻ kiến thức trên blog, bài báo chuyên môn, hoặc qua các nền tảng xã hội.
• Cân nhắc chứng chỉ hoặc học thêm: Một số chứng chỉ chuyên nghiệp hoặc khóa học nâng cao có thể giúp bạn trở thành một ứng viên cạnh tranh hơn trong lĩnh vực tư vấn phân tích dữ liệu.

→ Có thể bạn quan tâm: Mức lương ngành phân tích dữ liệu ở Việt Nam

Trên đây là 4 hướng phát triển trong con đường phân tích dữ liệu. Hãy cân nhắc nhu cầu, điểm mạnh, và điều kiện của bản thân để chọn hướng phát triển phù hợp. Dù chọn hướng đi nào, điều quan trọng là vẽ ra một kế hoạch cụ thể cũng như không ngừng học tập cũng như chinh phục các bằng cấp dữ liệu uy tín. Chúc các bạn thành công!

→ Có thể bạn quan tâm: Chương trình thạc sĩ phân tích dữ liệu top đầu khu vực châu Á