Tu_min
Junior Member
Thỉnh thoảng hay gặp các cẩu hỏi kiểu học gì để làm nghề data analyst, em background này kia có làm được ko,...? Và các bên đào tạo combo trở thành DA sau 6-7-8 tháng học với giá ko hề rẻ. mình ko dám nói là học combo vậy là dở, nhưng mình nghĩ là các bạn DA trước khi bỏ $ ra học, thì nên có chút hiểu biết về thực tế nghề này đang dư nào. Mình chỉ chia sẻ vài dòng về kinh nghiệm bắt đầu vào nghề thế nào thôi, biết đâu gỡ được phần nào thắc mắc của các bạn muốn làm nghề này 
Thực ra bây giờ bản chất nghề DA cũng khá đa dạng, tùy theo domain (ngân hàng, tài chính, sale - marketing, phân tích nhân sự, thương mại bán lẻ...) và tùy theo đặc thù dữ liệu, quy trình vận hành mà công việc DA ở các cty lại khác nhau.
Có nơi bạn chỉ cần code SQL để truy vấn, tính toán logic để lấy dữ liệu mà sếp yêu cầu (vd thống kê đơn hàng từ ngày x đến ngày y, tổng hợp top 10 đơn hàng lớn nhất trong tháng,...), có nơi bạn chỉ cần dùng Excel để xử lý và phân tích data (thường những cty nhỏ hoặc start up). Ở những công ty vừa và lớn, cty có nhều chi nhánh, họ có nhiều dữ liệu, khi ấy bạn cần dùng Python, còn dùng vào mục đích nào thì còn tùy nhé. Có chỗ dữ liệu lớn mà lại phức tạp, bạn chủ yếu ngồi crawl data từ web rồi làm sạch, chuẩn hóa data. Có chỗ dữ liệu sạch rồi (ngân hàng, cty tài chính,...) thì họ cần bạn kéo data về rồi xây dựng mô hình machine learning phân loại. Có chỗ thì công việc của bạn cần phải làm phân tích thống kê bằng SAS hoặc R (thường là bên tài chính hoặc bảo hiểm,...)
Theo kn của mình thì bên học gì để chuẩn bị bản thân sẵn sàng bước vào nghề đã, sau đó khi có kinh nghiệm và hiểu biết về nghề này rồi thì xác định được hướng mình muốn theo. Thấy công việc mình muốn apply cần gì thì học cái đấy. Mình học logistics nhưng cũng chểnh mảng, chẳng biết tương lai làm gì, có quen 1 ông anh làm DA trong ngân hàng sau đấy thì cũng học hỏi đi làm theo ông ý, rồi xác định dấn thân vào nghề này. Lúc bắt đầu nhảy vào nghề này, mình cũng chỉ có 2 kỹ năng là truy vấn SQL và phân tích, xử lý data với Excel (tổng hợp dữ liệu, ETL với Power Query, rồi dùng Pivot table và các hàm để phụ trợ như index/ match, min, max,... tùy yêu cầu của sếp). Khoảng hơn 2 năm nhảy chỗ này chỗ kia trải nghiệm, cuối cùng xác định làm phân tích bên ngân hàng.
Nói chung là từ kinh nghiệm của bản thân thì mình khuyên những bạn nào muốn theo nghề DA nên học từng cái, vừa học vừa làm, bước thật chắc, mình ko nghĩ việc học ồ ạt đóng gói các skills của nghề DA trong 6-7-8 tháng là hiệu quả. Tuy nhiên mỗi người có 1 con đường đi khác nhau, m.n ai có quan điểm khác có thể trao đổi ở dưới. Cảm ơn m.n đã đọc!
️
Thực ra bây giờ bản chất nghề DA cũng khá đa dạng, tùy theo domain (ngân hàng, tài chính, sale - marketing, phân tích nhân sự, thương mại bán lẻ...) và tùy theo đặc thù dữ liệu, quy trình vận hành mà công việc DA ở các cty lại khác nhau.
Có nơi bạn chỉ cần code SQL để truy vấn, tính toán logic để lấy dữ liệu mà sếp yêu cầu (vd thống kê đơn hàng từ ngày x đến ngày y, tổng hợp top 10 đơn hàng lớn nhất trong tháng,...), có nơi bạn chỉ cần dùng Excel để xử lý và phân tích data (thường những cty nhỏ hoặc start up). Ở những công ty vừa và lớn, cty có nhều chi nhánh, họ có nhiều dữ liệu, khi ấy bạn cần dùng Python, còn dùng vào mục đích nào thì còn tùy nhé. Có chỗ dữ liệu lớn mà lại phức tạp, bạn chủ yếu ngồi crawl data từ web rồi làm sạch, chuẩn hóa data. Có chỗ dữ liệu sạch rồi (ngân hàng, cty tài chính,...) thì họ cần bạn kéo data về rồi xây dựng mô hình machine learning phân loại. Có chỗ thì công việc của bạn cần phải làm phân tích thống kê bằng SAS hoặc R (thường là bên tài chính hoặc bảo hiểm,...)
Theo kn của mình thì bên học gì để chuẩn bị bản thân sẵn sàng bước vào nghề đã, sau đó khi có kinh nghiệm và hiểu biết về nghề này rồi thì xác định được hướng mình muốn theo. Thấy công việc mình muốn apply cần gì thì học cái đấy. Mình học logistics nhưng cũng chểnh mảng, chẳng biết tương lai làm gì, có quen 1 ông anh làm DA trong ngân hàng sau đấy thì cũng học hỏi đi làm theo ông ý, rồi xác định dấn thân vào nghề này. Lúc bắt đầu nhảy vào nghề này, mình cũng chỉ có 2 kỹ năng là truy vấn SQL và phân tích, xử lý data với Excel (tổng hợp dữ liệu, ETL với Power Query, rồi dùng Pivot table và các hàm để phụ trợ như index/ match, min, max,... tùy yêu cầu của sếp). Khoảng hơn 2 năm nhảy chỗ này chỗ kia trải nghiệm, cuối cùng xác định làm phân tích bên ngân hàng.
Nói chung là từ kinh nghiệm của bản thân thì mình khuyên những bạn nào muốn theo nghề DA nên học từng cái, vừa học vừa làm, bước thật chắc, mình ko nghĩ việc học ồ ạt đóng gói các skills của nghề DA trong 6-7-8 tháng là hiệu quả. Tuy nhiên mỗi người có 1 con đường đi khác nhau, m.n ai có quan điểm khác có thể trao đổi ở dưới. Cảm ơn m.n đã đọc!
️
( hề hề xl các bác designer), chỉ thích làm việc liên quan đến technic, problem solve, research. Gần 1 năm gần đây có tìm hiểu về ngành DA này cảm thấy rất thích, và nó cũng phục vụ nhiều cái liên quan đến UX Research ( nếu data user lớn), ngoài ra việc đưa ra một problem solve hay report testing được chứng minh bằng data cảm thấy có sức nặng hơn nhiều lần.
rất nhiều vấn đề có thể giải quyết bằng việc thiết kế lại màn hình và hướng dẫn nhập liệu để hạn chế sai sót từ người dùng (thường là từ cán bộ kinh doanh nhập ẩu) nhưng đề xuất thay đổi thì ko ai dám quyết do data cũ quá đồ sộ
