<aside> 💡 Tips**:** Tất cả các tài nguyên được đề cập ở đây là đề xuất của Tab và bạn có thể tuỳ biến các chủ đề từ bất kỳ tài nguyên nào và ghi chú lại những nội dung bạn đã học được
</aside>
Data Analyst Roadmap
“In modern times, data holds all the answers but the main thing is asking the right questions!!!”.
Kỹ năng quan trọng nhất cần có để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi là Thống kê. Kỹ năng thống kê rất quan trọng để giải thích dữ liệu một cách chính xác. Các chủ đề cơ bản như Types of data, Basic chart types, Aggregation of data, Variation of data nên được đề cập và 1 tuần là đủ cho việc này.
Microsoft Excel cho đến nay vẫn là công cụ xử lý dữ liệu nổi bật nhất trong ngành. Excel không chỉ là một bảng tính mà còn cung cấp các chức năng cần thiết để cấu trúc dữ liệu một cách thuận tiện và không phức tạp.
Những tính năng như data filters, functions, formulas, charts and plots, Pivot table, V-lookup and VBA sẽ được học trong khoảng một tuần để thực hiện phân tích dữ liệu. Một nhà phân tích dữ liệu giỏi cần phải có kiến thức chuyên môn về Excel ở cấp độ Sơ cấp đến Nâng cao.
Data visualization - Trực quan hóa dữ liệu giúp truyền tải câu chuyện của bạn bằng những từ đơn giản để mọi người có thể hiểu. Có thể dành tuần 3 và 4 để học các Công cụ BI để trực quan hóa dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu cho phép bạn tìm các mẫu trong dữ liệu mà qua đó bạn có thể tạo một câu chuyện hay để trình bày với khách hàng của mình.
Power BI, Tableau và Qlik sense là ba công cụ phổ biến nhất cho việc này trong ngành. Tuy nhiên, bạn chỉ có thể học một hoặc hai công cụ và điều đó đủ để khiến bạn trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi. Chúng tôi giới thiệu Tableau vì nó dễ dàng và thuận tiện hơn. Trình độ sơ cấp đến trung cấp là bắt buộc.
Không nghi ngờ gì rằng dữ liệu đóng một vai trò rất quan trọng trong cuộc sống của một Nhà phân tích dữ liệu và do đó bạn cần phải thành thạo trong việc quản lý Dữ liệu, bao gồm trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu. SQL là một công cụ tuyệt vời chạy các truy vấn mà qua đó bạn có thể thao tác dữ liệu bằng cách thực hiện các tác vụ như lưu trữ dữ liệu, đọc dữ liệu, tạo bảng mới và xóa dữ liệu cũ hơn hoặc rác. Các chủ đề như Joins, Unions, Order by và Group by nên được nắm rõ. Do đó, trình độ trung cấp về SQL là cần thiết.
Lập trình có một vị trí đáng chú ý trong hành trình của bạn. Mặc dù, cả Python và R đều là ngôn ngữ lập trình được chấp nhận rộng rãi để phân tích dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng Python vì tính dễ học của nó. Các khái niệm cơ bản đến trung cấp của Python hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào như Conditionals, Loops, Functions, Read và Write,… nên được làm chủ để thực hiện phân tích hiệu quả. Nếu bạn đã là một lập trình viên python, bạn có thể bỏ qua điều này và tập trung vào các thư viện python. Trong khi nếu bạn là người mới bắt đầu, bạn sẽ mất khoảng 1-2 tuần để nắm đến các chủ đề này.
Tại đây, bạn có cơ hội xây dựng các dự án phân tích dữ liệu cá nhân thể hiện kỹ năng của bạn và chứng minh với nhà tuyển dụng rằng họ muốn bạn vào công ty của họ. Các dự án này phải bao gồm tất cả các kỹ năng bạn đã học được cho đến nay và phải phù hợp với ngành mục tiêu của bạn.