Trong thời đại 4.0, công nghệ kỹ thuật số và dữ liệu số đang trỗi dậy mạnh mẽ. Để đạt được hiệu suất kinh doanh tối ưu, các doanh nghiệp cần phải thực hiện phân tích và lựa chọn những thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu đã thu thập. Những người đảm nhiệm vai trò đó gọi là Data Analyst. Vậy Data Analyst là gì? Data Analyst làm gì? Hãy cùng VTI Academy tìm hiểu về Data Analyst thông qua bài viết dưới đây nhé!

Workload của một Data Scientist

Nhìn vào nhánh Data Science, hầu hết mọi người sẽ nói rằng Data Science = Machine Learning. Tuy nhiên trên thực tế, Machine Learning (hoặc Modeling) sẽ chỉ chiếm khoảng 20% trong workload của một Data Scientist. Phần trăm công việc của Data Scientist được phân chia như sau:

Data scientist sẽ dựa vào phân tích dự đoán, học máy, điều hòa dữ liệu, mô hình toán học và phân tích thống kê. Một chuyên gia dữ liệu sẽ tiến hành xử lý khối lượng dữ liệu lớn theo quy trình như sau:

Mặc dù sự hiểu nhầm trên gần như đã phổ biến ở mọi nơi, việc xây dựng các mô hình máy học Machine Learning models chỉ là một bước của cả quá trình workload của một nhà khoa học dữ liệu. Sau khi đầu ra mô hình xử lý hậu kỳ, Data scientist sẽ truyền đạt kết quả cho các nhà quản lý, thường sử dụng các phương tiện trực quan hóa dữ liệu. Khi kết quả được thông qua, nhà khoa học dữ liệu đảm bảo công việc được tự động hóa và được phân phối một cách thường xuyên.

Nói tóm lại, người làm Data Scientist sẽ bao gồm:

Data Analyst cho lĩnh vực cụ thể

Bạn có thể trở thành chuyên gia Data Analyst trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính, marketing, đầu tư, quốc phòng, bán hàng, sản xuất…

Kiến thức chuyên sâu về một lĩnh vực mang đến nhiều lợi thế bởi nhiều doanh nghiệp sẵn sàng chi trả mức lương cao cho những chuyên gia Data Analyst có khả năng giúp họ giải quyết vấn đề đặc thù chuyên ngành.

Với kỹ năng tốt, hiểu biết sâu sắc và có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, bạn có thể tư vấn cho doanh nghiệp hướng giải quyết vấn đề, cải thiện chiến lược kinh doanh.

Đây là vị trí chuyên gia tập trung vào mảng kinh doanh, sử dụng dữ liệu để thúc đẩy hiệu quả hoạt động kinh doanh và giúp doanh nghiệp đưa ra những chiến lược tối ưu hoá.

Đây là vị trí chuyên phân tích về vận hành – ứng dụng dữ liệu để tối ưu hoá thủ tục, quy trình vận hành, cải thiện kết quả và hiệu suất.

Những kỹ năng mềm cần thiết để lộ trình thăng tiến của Data Analyst thuận lợi

Với những chia sẻ từ Vieclam24h.vn, mong rằng bạn đọc đã hiểu hơn về lộ trình thăng tiến của Data Analyst. Công việc này phát triển theo nhiều hướng đa dạng, dễ dàng mở rộng và có tính ứng dụng cao, đáp ứng những thách thức của xã hội công nghệ.

Bên cạnh đó, Vieclam24h.vn cung cấp công cụ tạo CV online với hàng trăm mẫu CV thực tập hoàn toàn miễn phí. Ngoài nội dung đúng chuẩn dựa theo vị trí công việc và lĩnh vực ứng tuyển, các bạn có thể thỏa sức sáng tạo CV cá nhân với chức năng tùy chỉnh màu sắc, nội dung, bố cục,… để tìm việc nhanh chóng tại môi trường làm việc mơ ước.

Xem thêm: 10 khóa học Data Analysis giúp bạn nâng cao kỹ thuật phân tích dữ liệu

Fraud Analyst (Phân tích gian lận)

Chuyên gia sử dụng phân tích dữ liệu để bảo vệ khách hàng, doanh nghiệp khỏi các hành vi gian lận bảo hiểm, tín dụng, ngân hàng…

Đây là vị trí chuyên gia đảm nhận về phân tích sản phẩm trong kinh doanh. Với các dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau (nhóm bán hàng, nhóm marketing, nhóm hỗ trợ khách hàng…):

Nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia hàng đầu về machine learning, sử dụng các tệp dữ liệu lớn, huấn luyện mô hình hoặc dựng phần mềm chuyên dụng.

Data Scientist tham gia khai thác dữ liệu (data mining), trí tuệ nhân tạo, tự động hóa (automation) hoặc nhiều chuyên môn khác.

Compensation & Benefits Analyst

Chuyên gia phân tích lương và phúc lợi làm việc trong những tổ chức lớn lên đến hàng ngàn nhân sự. Ở vị trí này, bạn sẽ sử dụng các công cụ dữ liệu để thiết kế, triển khai những chương trình về lương thưởng cạnh tranh, giúp công ty thu hút, giữ chân nhân sự giỏi.

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:

Actuary (Chuyên gia về tính toán rủi ro bảo hiểm)

Đây là vị trí Data Analyst làm việc trong ngành bảo hiểm – với lượng lớn dữ liệu, nhiệm vụ của Actuary là tính toán về rủi ro, chi phí, đảm bảo lợi nhuận cho công ty.

Soft Skill: Suy nghĩ như một Data Scientist

Việc tự trau dồi và rèn luyện tư duy của một Data Scientist là một trong những kỹ năng quan trọng để phân biệt giữa một Scientist giỏi và một Scientist vừa đủ. Một số gợi ý cho bạn để tự rèn luyện cho mình:

Hãy luôn đặt câu hỏi “Vi sao?”, tìm liên kết và những thông tin mới với những vấn đề trong cuộc sống hằng ngày. Trong công việc, các nhà khoa học dữ liệu cho ra insight từ dữ liệu và thông tin từ dataset và đưa ra các quyết định quan trọng theo đó. Việc phân tích hoàn hảo sẽ không hữu ích nếu nó không giải quyết được vấn đề cơ bản. Đôi khi bạn cần quay lại, thử một cách tiếp cận mới và điều chỉnh lại câu hỏi bạn đang cố gắng trả lời. Hãy luôn đặt câu hỏi.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng rất nhiều công cụ để quản lý quy trình công việc, dữ liệu, chú thích và mã của họ. Điều quan trọng là phải làm việc khoa học, quan sát, thử nghiệm và ghi chép lại mọi lúc, để bạn có thể xem lại và suy nghĩ. Ngoài ra cần phải lưu lại tất cả các nghiên cứu, thông tin bạn phát hiện được không chỉ ở hiện tại – trong quá khứ nữa.

Nghe thì có vẻ mâu thuẫn, nhưng khoa học dữ liệu cần được tiếp cận ở nhiều cách thức – phương diện và góc nhìn khác nhau. Bạn không nhất thiết phải có background kĩ thuật, nhưng bạn cần phải có tư duy sáng tạo. Thông thường, suy nghĩ thay thế (alternative thinking) là chìa khóa cho cách bạn giải quyết một vấn đề mới. Nó sễ đi song song của tư duy logic để giúp bạn thành công trong nghiên cứu và giải mã insight.

Bạn không nhất thiết phải là chuyên gia lập trình, hay tài chính hay bắt buộc từ chuyên môn nào cả. Rất nhiều Data Scientist trên thế giới đến từ ngành luật hoặc kinh tế hoặc khoa học hoặc cả bác sĩ. Tất cả nằm ở chính mình và nỗ lực mà thôi.

Nếu có thể linh hoạt và làm việc có hệ thống, bạn hoàn toàn có thể quen với các tool, frameworks và datasets, cũng như nhanh chóng phát triển sự thấu hiểu về về ngành và vấn đề của doanh nghiệp.

Lộ trình trở thành Data Scientist trong năm 2022

Tin vui cho tất cả những người đang bước vào ngành Data Science: Đường learning curve của ngành này không còn quá dốc nữa – đường vào nghề ở thời điểm hiện tại đơn giản hơn ngày xưa rất nhiều. Từ bất kì background nào bạn cũng có thể vào lĩnh vực này, đương nhiên phải kiên trì học nhiều – hiểu nhiều – cày nhiều, nhưng có thể đi chậm và chắc từ những cái căn bản.

Python mãi xứng đáng có một vị trí cao ổn định trong bộ toolkit của một Data Scientist. Nhiều chuyên gia chọn ngôn ngữ này vì hệ sinh thái được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu. Python có cộng đồng phân tích dữ liệu lớn nhất, sẽ dễ dàng tìm thấy các ví dụ về phân tích trong Kaggle, tìm các ví dụ mã trong Stackoverflow (trang web hỏi đáp với hầu hết người mới bắt đầu và thường nâng cao câu hỏi là tốt) và cơ hội việc làm vì nó là ngôn ngữ phổ biến nhất trên thị trường.

Việc “nói cùng ngôn ngữ với database” là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ cần phải thành thạo SQL (xem thêm SQL là gì?) để có thể lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các hướng dẫn truy vấn mà không cần phải nối mã tùy chỉnh.

Với nhiều tính năng đặc biệt, R là ngôn ngữ được “làm thủ công” dành riêng cho data science và là khởi đầu cần thiết cho các Data Scientist năm 2020. Mọi thông tin và vấn đề số liệu sẽ được xử lý bằng R.

Mặc dù kiến thức về công cụ này là không bắt buộc, nhưng Hadoop làm tăng giá trị và khả năng chuyên môn của một nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt nếu họ có kinh nghiệm với Hive hoặc Pig. Các công cụ đám mây như Amazon S3 cũng có thể giúp ích rất nhiều.

Không có cách nào để trốn được Machine Learning (xem thêm Machine Learning là gì?) đâu, bạn chắc chắn phải hiểu hết những điều cơ bản của ML. Điều này cung cấp cho bạn một kiến thức khổng lồ để hiểu cách các mô hình khác nhau hoạt động bên trong và thậm chí nghĩ về mô hình tốt hơn cho từng vấn đề.

Có nhiều kỹ thuật phổ biến cho hầu hết mọi mô hình và bạn nên học các kỹ thuật này trước và chỉ sau đó tập trung vào tìm hiểu sự khác biệt toán học và chi tiết triển khai của chúng.

Phần tốt nhất, quan trọng nhất và không may là khó nhất để cuối cùng – Thống kê. Chính kỹ năng này sẽ phân biệt là Data scientist và Machine Learning Engineer. Không có đường tắt ở đây. Bạn nên bắt đầu với thống kê mô tả, biết cách thực hiện phân tích dữ liệu khám phá tốt (EDA) hoặc tối thiểu là các khái niệm cơ bản về xác suất và suy luận, hiểu rõ các khái niệm về sai lệch lựa chọn, Nghịch lý Simpson, liên kết các biến (cụ thể là phương pháp phân tách phương sai ), những điều cơ bản của suy luận thống kê (và thử nghiệm A / B nổi tiếng như suy luận được biết đến trên thị trường), và một ý tưởng cho thiết kế thử nghiệm.