Trong bài trước, chúng ta đã đi qua phần đầu của loạt bài “Khám Phá Công Việc Hằng Ngày Của Một Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu “. Từ đó đã hiểu được các trách nhiệm mà một Chuyên gia Phân tích Dữ liệu cần có như thu thập dữ liệu, xây dựng báo cáo, xác định khuôn mẫu, hợp tác nhóm để giải quyết vấn đề. Hãy cùng A2Z Education Consulting tiếp tục hành trình khám phá những công việc và yêu cầu hằng ngày của một Chuyên gia Phân tích Dữ liệu trong phần 2 này nhé.
> Phần 1: Khám Phá Công Việc Hằng Ngày Của Một Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu (P1)
> Đọc bài viết Công Việc Của Một Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu Là Gì?
> Bài viết cùng serie: 5 Giá Trị Cốt Lõi Bạn Sẽ Không Tìm Thấy Được Trong Bản Mô Tả Công Việc Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu
Nguồn: CIO.com
Nhà phân tích Dữ liệu so với Nhà khoa học Dữ liệu
Với tất cả những điều đó, bạn có thể sẽ thắc mắc về một vai trò nổi bật khác trong ngành dữ liệu – nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù có thể cho rằng có một số sự tương đồng trong kiểu công việc họ làm, nhưng cũng có những sự khác biệt đáng kể giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu.
Bởi vì vai trò của một nhà khoa học dữ liệu là tương đối mới và đôi khi hơi mơ hồ, nhưng những người trong lĩnh vực này đã làm việc để xác định và phân biệt nó với vai trò của nhà phân tích dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu dựa trên kỹ năng và nhiệm vụ công việc.
Chuyên gia phân tích dữ liệu:
- Kỹ năng giải toán và thống kê ở mức trung bình
- Có sự nhạy bén trong kinh doanh
- Kỹ năng lập trình / khoa học máy tính ở mức trung bình
- Phát triển các chỉ số hiệu suất chính
- Trực quan hóa dữ liệu
- Tận dụng các công cụ phân tích và thông tin kinh doanh
Nhà khoa học dữ liệu:
- Kỹ năng toán và thống kê ở mức tốt
- Có sự nhạy bén trong kinh doanh
- Kỹ năng lập trình / khoa học máy tính ở mức tốt
- Xác định xu hướng với máy học
- Đưa ra dự đoán dựa trên xu hướng dữ liệu
- Lập trình để hỗ trợ phân tích dữ liệu
Mặc dù các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu có nền tảng và thế mạnh khác nhau, hãy nhớ rằng những vai trò này có thể hơi khó hiểu trong cách chúng được định nghĩa. Điều này có nghĩa là trách nhiệm có thể thay đổi tùy thuộc vào tổ chức.
Nguồn: mygreatlearning blog
Các loại phân tích dữ liệu
Cốt lõi của phân tích dữ liệu là về việc trả lời các câu hỏi và đưa ra quyết định. Và giống như có nhiều loại câu hỏi khác nhau, cũng có những loại phân tích dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào những gì mà bạn hy vọng đạt được. Mặc dù không có thuật ngữ phân tích cụ thể về các loại phân tích dữ liệu này, nhưng những người ở ScienceSoft đã làm một việc tuyệt vời là chia công việc này thành bốn lĩnh vực chính:
Các câu hỏi phân tích mô tả, “Chuyện gì đã xảy ra?”
Các câu hỏi phân tích chẩn đoán, “Tại sao điều gì đó xảy ra?’
Các câu hỏi phân tích dự đoán, “ Điều gì có khả năng xảy ra?”
Các câu hỏi phân tích đề ra quy tắc, “Hành động nào nên được thực hiện?”
Các chuyên gia phân tích dữ liệu có thể điều chỉnh công việc và giải pháp của họ để phù hợp với từng trường hợp. Chẳng hạn, nếu nhà sản xuất bị vướng vào sự trì hoãn và ngưng trệ ngoài ý muốn, phương pháp phân tích chẩn đoán có thể giúp xác định chính xác điều gì gây ra sự trì hoãn này. Từ đó, các hình thức phân tích khác có thể được sử dụng để khắc phục những vấn đề này.
Các chuyên gia phân tích dữ liệu thường sử dụng những công cụ nào?
Các chuyên gia phân tích dữ liệu dựa vào các công cụ khác nhau để thu thập và chỉ ra ý nghĩa từ dữ liệu của họ. Đội ngũ của Kendra sử dụng các công cụ chuyên dụng để thu thập dữ liệu từ truyền thông mạng xã hội, các trang tin tức và tạp chí cũng như các công cụ để sắp xếp và phân loại dữ liệu giúp trực quan hóa dữ liệu đó cho các bản báo cáo và bài thuyết trình.
Đây là một số công cụ phổ biến trong hộp công cụ của một chuyên gia phân tích dữ liệu:
- Microsoft Excel®
- SQL
- Phần mềm SAS®
- Google Analytics ™
- Trình quản lý thẻ của Google
- Tableau ™
- Google AdWords ™
Nguồn: bluerush
Có gì trong mô tả công việc của một chuyên gia phân tích dữ liệu?
Đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu, tất cả các nhiệm vụ của nghề này hướng tới một mục tiêu chính: “Bằng cách phân tích dữ liệu, chúng tôi hy vọng sẽ thúc đẩy việc phát triển kinh doanh của khách hàng dựa trên các mục tiêu chiến lược của họ”trích lời từ ông Pear Pearson.
Dữ liệu được thu thập mà không được kiểm tra đầy đủ là vô giá trị. Công việc thực sự của một chuyên gia phân tích dữ liệu là gia tăng giá trị cho một công ty – dù là công ty của riêng họ hay là khách hàng của họ. “Thông qua việc khiến dữ liệu mà chúng tôi thu thập được trở nên có giá trị và dễ hiểu, chúng tôi còn cung cấp thêm giá trị khác cho khách hàng để giúp họ đưa ra những quyết định sáng suốt cho doanh nghiệp của mình, theo ông Pearson.
Bạn có nên trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Vậy một nhà phân tích dữ liệu thường làm gì? Chắc chắn là nhiều hơn bạn nghĩ đấy. Bây giờ bạn đã biết được những kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng kỹ thuật và ra chiến lược cần có ở trong lĩnh vực đang nổi này, bạn có thể tự cân nhắc theo đuổi sự nghiệp của một chuyên gia phân tích dữ liệu.
Chúng tôi đã trình bày những điều cơ bản của mô tả công việc phân tích dữ liệu, nhưng nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, hãy xem bài viết của chúng tôi, “5 giá trị cốt lõi bạn sẽ không tìm thấy được trong bản mô tả công việc chuyên gia phân tích dữ liệu.”
>> Bài tiếp theo trong loạt bài tìm hiểu về ngành Phân tích Dữ liệu: 5 Giá Trị Cốt Lõi Bạn Sẽ Không Tìm Thấy Được Trong Bản Mô Tả Công Việc Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu
Nguồn bài viết: rasmussen.edu – Biên dịch và tổng hợp: A2Z Education Consulting
1
