15 điều quan trọng mà Data Analyst cần biết

Data Analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu) đang là một nghề được săn đón trong thời kỳ Data-driven business. Để thành công, bạn không chỉ cần biết dùng Excel mà còn phải có cả Hard Skills và Soft Skills. Bài viết này sẽ tổng hợp 15 điều quan trọng mà Data Analyst cần biết, từ cơ bản cho đến xu hướng trong tương lai.

1. Kiến thức cơ bản

• Toán học và thống kê: đặc biệt là Xác suất, Thống kê và Phân tích định lượng
• Excel/Spreadsheet: làm chủ công thức, Pivot Table, và Data Cleaning

2. Kỹ năng lập trình

• Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn
• R: cho phân tích thống kê và nghiên cứu
• SQL: để truy vấn và quản lý dữ liệu

3. Công cụ Visualization

• Tableau, Power BI, Looker Studio
• Xây dựng Dashboard và kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling)

4. Database & Data Warehouse

• MySQL, PostgreSQL
• Snowflake, BigQuery, Redshift

5. Business & Domain Knowledge

• Hiểu rõ bối cảnh doanh nghiệp: Tài chính, Marketing, E-commerce
• Phân tích dữ liệu để trả lời vấn đề thực tiễn, không chỉ là con số

6. Ai có thể làm nghề này

• Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Kỹ thuật, Thống kê, Quản trị kinh doanh
• Hoặc người trái ngành nhưng học thêm kỹ năng (Reskill)

7. Lộ trình học trong đại học

• Data Science, Statistics, Computer Science
• Business Analytics, Information Systems

8. Học online được không

• Coursera: Google Data Analytics, IBM Data Analyst
• Udemy, DataCamp, edX, Khan Academy

9. Chứng chỉ

• Google Data Analytics Professional Certificate
• Microsoft Power BI Certification
• Tableau Desktop Specialist

10. Soft Skills quan trọng

• Critical Thinking & Problem-solving
• Communication: giải thích kết quả dễ hiểu cho người không chuyên
• Data Storytelling

11. Career Path

• Junior → Data Analyst → Senior Data Analyst
• Phát triển thành Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst

12. Công việc hàng ngày

• Data Cleaning
• Exploratory Data Analysis (EDA)
• Tạo báo cáo và Dashboard cho Stakeholders

13. Công cụ bổ trợ

• Excel Power Query
• Google BigQuery
• API (REST, JSON)

14. Ngành nghề cần Data Analyst

• E-commerce, FinTech, Healthcare, Marketing, Manufacturing
• Hầu hết doanh nghiệp Data-driven

15. Xu hướng tương lai

• AI/ML hỗ trợ Data Analyst làm việc nhanh và chính xác hơn
• Tự động hóa Dashboard & Data Pipeline
• Self-service BI tools cho phép đội ngũ non-tech khai thác dữ liệu

Kết luận

Để trở thành Data Analyst, bạn cần kết hợp cả Hard Skills và Soft Skills. Bắt đầu với Excel → SQL → Python → Visualization, sau đó mở rộng sang Business Knowledge.

👉 Hãy bắt đầu học ngay hôm nay, vì tương lai nghề nghiệp Data đang chờ bạn!

Tham khảo

• Google Data Analytics Professional Certificate – Coursera
• Python for Data Science, AI & Development – Coursera