Phân tích dữ liệu đang trở thành từ khóa cực hot trong những năm trở lại đây do nhu cầu khai thác Big Data ngày càng lớn. Hãy cùng Eduglobal tìm hiểu các chương trình học và cơ hội nghề nghiệp trong ngành phân tích dữ liệu qua bài viết dưới đây nhé.

Phân tích dữ liệu – ngành học của thời đại 4.0

Tại sao Phân tích dữ liệu trở nên phổ biến

Phân tích dữ liệu đi lên với sự phát triển của Big Data

Trước khi tìm hiểu về Phân tích dữ liệu, chúng ta cần hiểu về một khái niệm xuất hiện ở khắp mọi nơi trong thời đại 4.0: Big Data hãy Dữ liệu lớn. Nói một cách đơn giản, Big Data là những tập dữ liệu lớn hơn, phức tạp hơn, đặc biệt là từ các nguồn dữ liệu mới. Các tập dữ liệu này quá lớn đến nỗi phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng. Nhưng khối lượng dữ liệu khổng lồ này là nguồn thông tin vô giá, giúp bạn có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh mà trước đây bạn không thể.

Tuy là một nguồn thông tin vô giá, bản thân Big Data cực kỳ phức tạp. Chúng bao gồm đủ loại dữ liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh; đủ loại thông tin từ khắp mọi nơi, và để chiết xuất từ những thông tin hỗn độn kia thành những thông tin quý giá, chúng ta cần những chuyên gia về phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định, thay vì dựa theo kinhg nghiệm bản thân

Ngắn gọn, Phân tích dữ liệu là một môn khoa học khai thác dữ liệu thô để tìm ra xu hướng và trả lời cho các câu hỏi dựa trên những dữ liệu sẵn có. Quá trình này bao gồm nhiều giai đoạn: khai thác dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu để xử lý, áp dụng mô hình, xác định các phát hiện và báo cáo. Mục tiêu của phân tích dữ liệu là tìm ra những thông tin hữu ích cho việc đưa ra quyết định kinh doanh, tìm ra nguyên nhân cho những vấn đề.

Nghe thì phức tạp nhưng ví dụ về phân tích dữ liệu gần gũi hơn bạn tưởng. Youtube dựa vào các video đã xem của bạn để đưa ra gợi ý, từ đó khiến bạn click nhiều hơn, xem nhiều hơn. Facebook cũng áp dụng những điều tương tự để hiện lên những quảng cáo cho sản phẩm mà bạn đang quan tâm.

Phân tích dữ liệu thì học gì?

Để có thể phân tích được dữ liệu, bạn cần phải học một số kỹ năng sau:

Lập trình

Bạn cần có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình khác nhau, chẳng hạn như Python, Perl, C / C ++, SQL và Java, với Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được yêu cầu trong vai trò khoa học dữ liệu. Các ngôn ngữ lập trình này giúp các nhà khoa học dữ liệu tổ chức các tập dữ liệu phức tạp.

Sử dụng công cụ phân tích

Hiểu biết và kết hợp các công cụ phân tích là một kỹ năng hữu ích của nhà khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ một tập dữ liệu có tổ chức. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig và R là những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.

Biểu diễn dữ liệu

Bên cạnh khai thác và xử lý dữ liệu, biểu diễn dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân tích. Bạn có thể yêu cầu các nhà phân tích dữ thu thập tất cả thông tin hữu ích nhất, nhưng nếu khách hàng và người dùng không thể hiểu được thì điều đó sẽ vô ích. Vì vậy, dữ liệu phải được trình bày dưới dạng dễ sử dụng mà người bình thường có thể hiểu được.

Học máy (Machine Learning)

Máy học là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo và khá gần gũi trong thực tế. Máy học mang lại sức mạnh của dữ liệu theo những cách mới, chẳng hạn như Facebook đề xuất các bài viết dựa trên thông tin của bạn. Công nghệ này giúp các hệ thống máy tính học hỏi và cải tiến qua kinh nghiệm bằng cách phát triển các chương trình máy tính có thể tự động truy cập dữ liệu và thực hiện các tác vụ thông qua dự đoán và phát hiện.

Các môn học khác cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu bao gồm: Xác suất, Khai phá dữ liệu,…

Học phân tích dữ liệu ở đâu

Phân tích dữ liệu tại Việt Nam còn non trẻ nhưng đang dần trở thành một xu hướng và đầy tiềm năng trong thời gian sắp tới. Ngoài một số trường như RMIT hay FPT, bạn có thể tham khảo những trường đại học nổi tiếng trên thế giới tại một số nước như

Anh

• University of Sussex
• London Metropolitan University
• Birmingham City University

Úc

• Swinburne University of Technology
• Deakin University
• University of Technology Sydney

Mỹ

• Stanford University
• Columbia University – New York
• Massachusetts Institute of Technology

Canada

• The University of British Columbia.
• University of Toronto.
• Mc Gill University.

Có rất nhiều trường đào tạo tốt về ngành Phân tích dữ liệu mà bạn có thể theo học. Chuyên viên tư vấn của Eduglobal sẽ giúp bạn tìm ra trường phù hợp với điều kiện cũng như môi trường học tập ưa thích để bạn có thể an tâm theo học.

>>>Xem thêm: Top 5 Trường Đào Tạo Phân Tích Dữ Liệu Tốt Nhất Anh Quốc

Làm nghề gì khi học phân tích dữ liệu

Trở thành phân tích dữ liệu viên và khai thác lượng thông tin khổng lồ

Khi bạn có kinh nghiệm với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể phát triển sự nghiệp của mình theo một số hướng khác nhau. Tùy thuộc vào mục tiêu và sở thích của mình, bạn có thể Data Scientist, Quản lý, tư vấn hoặc vai trò chuyên viên dữ liệu.

Phân tích viên Dữ liệu (Data Analyst)

Một Data Analyst phân tích các tập dữ liệu để tìm cách giải quyết các vấn đề liên quan đến khách hàng của doanh nghiệp. Một nhà phân tích dữ liệu cũng truyền đạt thông tin này cho ban quản lý và các bên liên quan khác. Việc làm của những cá nhân này bao gồm nhiều ngành khác nhau như kinh doanh, tài chính, tư pháp hình sự, khoa học, y học và chính phủ.

Data Scientist

Nhiều nhà khoa học dữ liệu bắt đầu với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Thực hiện chuyển đổi này thường bao gồm:

• Nâng cao kỹ năng lập trình của bạn
• Học toán cao cấp hơn
• Phát triển sự hiểu biết về học máy

Quản lý

Nếu muốn theo đuổi chức vụ quản lý, bạn sẽ muốn tập trung vào việc phát triển kỹ năng lãnh đạo cùng với kỹ năng dữ liệu của mình. Ở một số công ty, có thể cần phải có bằng thạc sĩ về phân tích dữ liệu hoặc quản trị kinh doanh tập trung vào phân tích dữ liệu để đạt được các vị trí cấp cao hơn này. Bạn có thể bắt đầu với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu trước khi thăng tiến lên nhà phân tích cấp cao, giám đốc phân tích, hoặc thậm chí là giám đốc dữ liệu (CDO).

Chuyên viên

Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể làm việc ở một trong nhiều ngành khác nhau. Đôi khi, con đường sự nghiệp của bạn có thể đưa bạn đi sâu hơn vào kiến thức chuyên môn của ngành đó.

• Các nhà phân tích kinh doanh sử dụng dữ liệu để giúp làm cho các quy trình công nghệ thông tin, cơ cấu tổ chức hoặc phát triển nhân viên của một tổ chức trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn.
• Các nhà phân tích tài chính sử dụng dữ liệu để giúp định hướng các cơ hội đầu tư, xác định các cơ hội doanh thu và giảm thiểu rủi ro tài chính.
• Các nhà phân tích hoạt động được giao nhiệm vụ tối ưu hóa hiệu suất của công ty bằng cách xác định và giải quyết các vấn đề kỹ thuật, cấu trúc và thủ tục.
• …

Còn rất nhiều ngành nghề khác nhau với vai trò khác nhau mà một sinh viên ngành phân tích dữ liệu sau trường có cơ hội được tham gia. Việc bạn cần làm là tìm hiểu kỹ đâu là vị trí phù hợp với mong muốn, sở thích và năng lực của bản thân để có thể chọn ngành học phù hợp. Chuyên viên tư vấn của Eduglobal sẽ giúp bạn lựa chọn môi trường học tập phù hợp.

Kết

Với xu hướng khoa học kỹ thuật ngày càng phát triển, chắc chắn ngành phân tích dữ liệu sẽ càng trở nên quan trọng và thiết thực hơn bao giờ hết với đời sống. Đừng chần chừ và hãy xác định cho mình một hướng đi cụ thể ngay từ bây giờ để bắt kịp với xu hướng của thời đại, khi mà ngành phân tích dữ liệu ở Việt Nam còn nhiều tiềm năng và cơ hội. Tới ngay Eduglobal để được tư vấn miễn phí về lộ trình học tập cũng như danh sách các chương trình đào tạo phân tích dữ liệu tốt nhất trên thế giới.

———————————————————————————

Công ty TNHH tư vấn du học & lữ hành quốc tế Eduglobal

Địa chỉ: Tầng 5, Số 119 Nguyễn Ngọc Nại, P. Khương Mai, Q.Thanh Xuân, Hà Nội.

ĐT: (84-24) 730.02839

Hotline: 098.963.4580 (zalo / viber, whatsApp)

Email: info@eduglobal.edu.vn

Web: www.eduglobal.edu.vn