kiến thức Thực tế hiện nay nghề Data Analyst - Chia sẻ kinh nghiệm bước vào nghề từ 1 ất ơ guy

Em đang làm về mảng giáo dục Mầm non, cũng đang ở vị trí quản lý trưởng môn Tiếng Anh. Nhưng đúng là tuổi 30, cảm giác vẫn chơi vơi
Nhìn về công việc hiện tại, em cảm thấy mình ko có triển vọng thêm dù hiện tại mức lương cũng cao, nhưng vài năm nữa thì sẽ ko còn cao nữa so với thị trường. Nên đang muốn học và chuyển hướng sang DA, nếu về sau có DA về mảng education thì tốt vì domain của em ở lĩnh vực này nhiều.
Em thì có gia đình và 1 con 3 tuổi.
Các bác cho em xin lời khuyên với

via theNEXTvoz for iPhone
 
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! 👍
Mình là newbie mới gia nhập forum này, mình có 1 thắc mắc muốn hỏi.
Trong quá trình bạn chuẩn bị CV thì đa phần các project bạn làm là lấy dataset kaggle rồi tự build đúng không ah?

Hiện tại mình bị vướng 1 điểm là *nộp CV HR feedback CV overall ok nhưng cái project thì lại không hợp với dự án bên họ (bên đó tool thì cũng là SQL PBI vvv, mình dùng được ở mức ổn, nhưng họ bảo project và tool không hợp nên mình khoanh vùng phần nhiều là do project riêng của mình).

Về lý lịch: Mình (coi như ) chuyển ngành từ tháng 3 năm ngoái, background thuần kỹ thuật (nhưng vì nhiều lý do mà đến từ bản thân là chính, sau 2-3 năm làm m cám nhận không thể đi theo được lâu, lại cộng thêm 1 năm cuối làm đúng ngành là toàn đi đo đạc số liệu r xử lý blah blah blah nên cũng có chút đỉnh kiến thức xử lý số liệu - tuy không phải là số liệu trong ngành kinh tế nói chung).

Mình đã từng 1 lần apply vị trí fresher DA, sau 3 tháng học online trên dataquest io tuy nhiên có thể là do mới sang cộng thêm vụ project yếu nên hầu như không được nhận. Sau thì vào cty start-up đầu tư - bổ sung thêm được vốn excel (nhưng chỗ đấy lại không làm SQL) với nhặt nhạnh được chút kiến thức vỡ lòng của tài chính, nhưng cảm thấy môi trường ở đó không phát triển thêm được nên rời đi và dựng lại CV, thì h gặp phải tình huống (*) như mình có đề cập ở trên.

Mình đang muốn là sẽ liên hệ với anh này
https://www.facebook.com/groups/2028704957422810/user/100003138092052/
xin tư vấn thêm về các project thực tế doanh nghiệp, hoặc h chờ apply vào cty nào tuyển fresher (do phần nhiều prj riêng của mình tuy không thực tế nhưng có thể cũng đủ show ra là có dùng được SQL), hoặc tập trung hẳn vào SQL và học khóa này bên INDA:
https://docs.google.com/document/d/1VyHcJ62V92MHZ2xN9rQBlZjNn_VauinI/edit

Qua đây mình muốn xin ý kiến mọi người trong trường hợp này thì hướng nào sẽ ổn và effect hơn ah, mình cám ơn mọi người đã đọc comment
 
theo bạn mình trong ngành IT bảo 10 đứa học khoá DA xin được việc chỉ 1-2 là nhiều. Mấy ô IT cũng cạnh tranh job này nên mấy bạn lệch ngành khó lắm.
 
theo bạn mình trong ngành IT bảo 10 đứa học khoá DA xin được việc chỉ 1-2 là nhiều. Mấy ô IT cũng cạnh tranh job này nên mấy bạn lệch ngành khó lắm.
Nên học DA để bổ trợ cho công việc chính chứ mà ngoại đạo kêu học DA để chuyển hẳn Job thì cũng khoai. Giờ đa phần toàn tuyển Junior hoặc Senior ít có cty nào nhận Fresher lắm
AsBPJOY.png
 
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! 👍
Bản thân đang làm DA Manager với tầm 5 yoe thì có thể brief sơ con đường làm DA cho các bạn như sau, bản thân mình giờ thiên về hướng people management + planning + strategy rồi nhưng cũng có thể wrap up sơ sơ:
1. Học kĩ năng: excel, sql, BI tools (PowerBI, Tableau, Data Studio)
2. Làm report, tìm hiểu cách làm report mang lại nhiều ý nghĩa nhất có thể thay vì chỉ show số một cách máy móc.
3. Tìm hiểu về mảng kinh doanh của công ty, tập trung vào process kinh doanh và tìm hiểu ở giai đoạn nào có thể nhờ data mà giúp phát triển kinh doanh tốt.
4. Học cách phân tích và đưa ra giải pháp
5. Học kĩ năng làm slide
6. Học kĩ năng thực hiện các giải pháp (ở đây là các bạn đã tiến thêm 1 bước cho skillset planning và execution rồi)
Bản thân mình trải qua nhiều công ty ở nhiều mảng kinh doanh khác nhau (Ecommerce, BHNT, Fintech...) thì nhận ra là các bạn DA ở mức senior trở xuống đang bị kẹt ở bước 2 và vật lộn để hoàn thành bước 4-5, các bạn giỏi technical skills nhưng kĩ năng phân tích và trình bày thì chưa thật sự tốt. Nếu các bạn đã senior ở bước 5 thì scope công việc sẽ rộng mở hơn rất nhiều và không giới hạn ở DA nữa.
không biết bác làm DA bác có thể đánh giá sơ về số hoá dữ liệu thời điểm này được không ạ
nhất là ngành tài chính - bảo hiểm và ngân hàng được k ạ .
 
không biết bác làm DA bác có thể đánh giá sơ về số hoá dữ liệu thời điểm này được không ạ
nhất là ngành tài chính - bảo hiểm và ngân hàng được k ạ .
Ngân hàng thì mình không làm nên không rõ nhé, nhưng về ngành BHNT thì cũng có mấy năm làm nên sơ bộ chung thế này:
1. Các cty bảo hiểm lớn như P hay A thì vẫn dùng SQL để truy xuất dữ liệu, P có tools SAS để kéo rất ngon còn A thì dùng MySQL
2. Tools dashboard: PowerBI tích hợp khá sâu
3. Digitalization: các công ty đều đã và đang build app cho các đối tượng user khác nhau và focus nhiều vào nghiên cứu user behaviour cũng như apply AI/forecast để phân tích và đưa ra quyết định.
4. Ngoài ra các công ty bảo hiểm khác thì còn hơi sơ khai, chủ yếu là SQL -> xử lí data -> report (excel), phân tích dựa trên user profile + product.
 
Ngân hàng thì mình không làm nên không rõ nhé, nhưng về ngành BHNT thì cũng có mấy năm làm nên sơ bộ chung thế này:
1. Các cty bảo hiểm lớn như P hay A thì vẫn dùng SQL để truy xuất dữ liệu, P có tools SAS để kéo rất ngon còn A thì dùng MySQL
2. Tools dashboard: PowerBI tích hợp khá sâu
3. Digitalization: các công ty đều đã và đang build app cho các đối tượng user khác nhau và focus nhiều vào nghiên cứu user behaviour cũng như apply AI/forecast để phân tích và đưa ra quyết định.
4. Ngoài ra các công ty bảo hiểm khác thì còn hơi sơ khai, chủ yếu là SQL -> xử lí data -> report (excel), phân tích dựa trên user profile + product.
cảm ơn bác . e mới chớm vào món số hoá dữ liệu này còn non nớt . nếu bác cũng ở sài gòn e xin mời bác ly cafe nhé
 
Hiện tại em đang làm bảo hành phần mềm ERP. Trong công việc thì ngoài hỗ trợ nghiệp vụ thì e sử dụng SQL khá nhiều để sửa lỗi phần mềm như chỉnh sửa data, stored produres, function..
Ra Tết e muốn nghỉ việc và chuyển qua DA. Em có background là kế toán, sử dụng được excel và biết pivot table. Ngoài ra e cũng có tìm hiểu trước về sử dụng cơ bản PowerBI (học Youtube), Python for Data Analyst (hackerrank, w3s, datacamp..).
Cho e hỏi như vậy đã có thể apply fresher DA được chưa và nên apply DA ngành nào?
Em cảm ơn các bác
 
Hiện tại em đang làm bảo hành phần mềm ERP. Trong công việc thì ngoài hỗ trợ nghiệp vụ thì e sử dụng SQL khá nhiều để sửa lỗi phần mềm như chỉnh sửa data, stored produres, function..
Ra Tết e muốn nghỉ việc và chuyển qua DA. Em có background là kế toán, sử dụng được excel và biết pivot table. Ngoài ra e cũng có tìm hiểu trước về sử dụng cơ bản PowerBI (học Youtube), Python for Data Analyst (hackerrank, w3s, datacamp..).
Cho e hỏi như vậy đã có thể apply fresher DA được chưa và nên apply DA ngành nào?
Em cảm ơn các bác
Cùng titlte DA nhưng mỗi công ty cần 1 kiểu khác nhau. Mình thấy như này là bạn apply DA được rồi chứ đợi thì biết bao giờ là đủ, chỉ điều skill này chưa có gì đặc sắc. Domain thì bạn cần tự trải nghiệm để lựa chọn, thời điểm đang chưa có kinh nghiệm gì thì mình thấy ngành nào nó cũng vậy thôi á :sneaky:
 
Hi các bác, em đg đưa lên powerbi ko rõ các thím có thể chỉ em, cách sort ra những khách có size XL or 2XL là những khách sẽ có bill giá cao và nhìu món không ạ? Em viết hàm Dax mà ko ra. :too_sad:
 

Attachments

  • E1B761C7-FC9F-409D-BF51-7F5A270669DF.png
    E1B761C7-FC9F-409D-BF51-7F5A270669DF.png
    190.9 KB · Views: 72
lúc đầu mk tự mày mò, thấy vẫn mông lung thì đi học, bắt đầu với khóa nền tảng nghề DA https://bit.ly/3YQzewB sau thì học sql cũng của thầy này https://bit.ly/3I8u3SS
sau đấy lên mạng học hỏi thêm, lên kaggle với hackerrank kiếm dataset về luyện tập thêm
omg, tôi cũng học 2 khoá đó bác ơi, trước làm MKT ở agency xong quay cuồng quá nên tìm định hướng mới, học khoá nền tảng phân tích dữ liệu với Excel mà tôi áp dụng được vào công việc luôn sau đó mới dần dần chuyển sang làm DA học thêm SQL của thầy Tú nữa... chuẩn bài.
 
Bản thân đang làm DA Manager với tầm 5 yoe thì có thể brief sơ con đường làm DA cho các bạn như sau, bản thân mình giờ thiên về hướng people management + planning + strategy rồi nhưng cũng có thể wrap up sơ sơ:
1. Học kĩ năng: excel, sql, BI tools (PowerBI, Tableau, Data Studio)
2. Làm report, tìm hiểu cách làm report mang lại nhiều ý nghĩa nhất có thể thay vì chỉ show số một cách máy móc.
3. Tìm hiểu về mảng kinh doanh của công ty, tập trung vào process kinh doanh và tìm hiểu ở giai đoạn nào có thể nhờ data mà giúp phát triển kinh doanh tốt.
4. Học cách phân tích và đưa ra giải pháp
5. Học kĩ năng làm slide
6. Học kĩ năng thực hiện các giải pháp (ở đây là các bạn đã tiến thêm 1 bước cho skillset planning và execution rồi)
Bản thân mình trải qua nhiều công ty ở nhiều mảng kinh doanh khác nhau (Ecommerce, BHNT, Fintech...) thì nhận ra là các bạn DA ở mức senior trở xuống đang bị kẹt ở bước 2 và vật lộn để hoàn thành bước 4-5, các bạn giỏi technical skills nhưng kĩ năng phân tích và trình bày thì chưa thật sự tốt. Nếu các bạn đã senior ở bước 5 thì scope công việc sẽ rộng mở hơn rất nhiều và không giới hạn ở DA nữa.

Thím có làm ở onemount ko. Cho mình hỏi làm DA 2y thì lương tầm bn nhỉ

Gửi từ Vsmart Aris Pro bằng vozFApp
 
Nghe bác chủ post nói học mấy khóa 6 tháng không ăn thua mà em hơi rén, chắc em nói tình huống của mình ra bác xem cho em xin 1 tí lời khuyên.

1. Sơ bộ về bản thân & kinh nghiệm:
  • Tuổi: 9x.
  • Ngành: Kinh Tế
  • Ngoại ngữ: Anh Văn (native) + tiếng Trung (HSK2, đang cố gắng học lên).

=> Hiện tại thì em đang chán công việc cứ phải đi giao tiếp và nhìn mặt người khác nên muốn chuyển qua DA hoặc BA. Nói chung là sau 1 thời gian thì em thấy em thích làm việc với số liệu & phân tích hơn là đi giao tiếp.

Định hướng hiện tại em đang tính là:
- Học khóa Data Analyst hoặc là Business Analyst khoảng 6 tháng (mấy trường như Mindx, Funix etc.)
=> Xin việc ở các công ty Tech ở vị trí như Business Analyst hay các vị trí dạng Project Coordinator lai giữa Business & Tech.

Các bác giúp em xem định hướng vậy thì khả thi với tình hình hiện tại không với? =(( =(( =((
 
Nghe bác chủ post nói học mấy khóa 6 tháng không ăn thua mà em hơi rén, chắc em nói tình huống của mình ra bác xem cho em xin 1 tí lời khuyên.

1. Sơ bộ về bản thân & kinh nghiệm:
  • Tuổi: 9x.
  • Ngành: Kinh Tế
  • Ngoại ngữ: Anh Văn (native) + tiếng Trung (HSK2, đang cố gắng học lên).

=> Hiện tại thì em đang chán công việc cứ phải đi giao tiếp và nhìn mặt người khác nên muốn chuyển qua DA hoặc BA. Nói chung là sau 1 thời gian thì em thấy em thích làm việc với số liệu & phân tích hơn là đi giao tiếp.

Định hướng hiện tại em đang tính là:
- Học khóa Data Analyst hoặc là Business Analyst khoảng 6 tháng (mấy trường như Mindx, Funix etc.)
=> Xin việc ở các công ty Tech ở vị trí như Business Analyst hay các vị trí dạng Project Coordinator lai giữa Business & Tech.

Các bác giúp em xem định hướng vậy thì khả thi với tình hình hiện tại không với? =(( =(( =((
Skillset như này thì khá là khó. Tiếng trung hsk2 thì coi như chưa có gì, ngành này cũng ít cần tiếng trung, chủ yếu là tiếng anh. Tiếng anh các bạn trẻ bây h giỏi + dân du học về nước đầy. Nchung là ko thấy điểm mạnh nào đáng kể ngoài tiếng anh. Không rõ trong công việc fen áp dụng được data đến mức nào để làm điểm mạnh khi chuyển role
Ngoài ra BA với DA thì gặp khách suốt ngày chứ đâu phải k nhìn mặt người khác. Bạn nên tìm hiểu kĩ hơn trc khi mất tiền oan.
 
Skillset như này thì khá là khó. Tiếng trung hsk2 thì coi như chưa có gì, ngành này cũng ít cần tiếng trung, chủ yếu là tiếng anh. Tiếng anh các bạn trẻ bây h giỏi + dân du học về nước đầy. Nchung là ko thấy điểm mạnh nào đáng kể ngoài tiếng anh. Không rõ trong công việc fen áp dụng được data đến mức nào để làm điểm mạnh khi chuyển role
Ngoài ra BA với DA thì gặp khách suốt ngày chứ đâu phải k nhìn mặt người khác. Bạn nên tìm hiểu kĩ hơn trc khi mất tiền oan.
Vậy theo ý thím nói thì nếu mình chuyển qua thì coi như cũng là bắt đầu lại ở vị trí Fresher rồi nhỉ?

Công việc mình thì data dạng đơn giản thôi, không phải dạng số liệu hằng ngày hằng năm như bên mấy mảng FMCG, F&B.
 
Vậy theo ý thím nói thì nếu mình chuyển qua thì coi như cũng là bắt đầu lại ở vị trí Fresher rồi nhỉ?

Công việc mình thì data dạng đơn giản thôi, không phải dạng số liệu hằng ngày hằng năm như bên mấy mảng FMCG, F&B.
Các job DA hiện tại đòi hỏi khá nhiều về mặt technical, nếu fen muốn chuyển role thì chấp nhận đi làm từ entry level để học hỏi thôi.
 
Back
Top