Thật không thể tin nổi khi mình nhận được cuộc gọi thông báo rằng mình đã được chiêu mộ cho vị trí Intern Data Analyst ngay từ năm thứ 2 đại học. Đây thực sự là một cơ hội bất ngờ và quý giá mà mình chưa từng nghĩ tới. Vậy là sau một quá trình cày cuốc và nâng cao kỹ năng của mình, cuối cùng mình cũng đã có hội được học hỏi và trải nghiệm thực tế trong một môi trường chuyên nghiệp.

Mình thấy các bạn mới có định hướng theo nghề thường thắc mắc về việc nên học gì, những kỹ năng nào là phù hợp để bắt đầu và phát triển bản thân trong công việc Data Analyst. Vậy trong bài viết này mình xin chia sẻ một vài điều để các bạn có thêm định hướng học tập và mong các bạn cũng sớm có cơ hội tuyệt vời như mình:

Chia sẻ về những gì mình đã học và mình học chúng như thế nào?

Những kỹ năng mình đã và đang rèn luyện để có thể đáp ứng với công việc?

-----------------------

Mình đã tìm hiểu về công việc Data Analyst từ năm nhất do tại thời điểm đó DA/DE/BA đang là những từ khóa hot trên thị trường lao động. Việc tìm định hướng học đối với mình đúng là một nỗi khổ sở, có quá nhiều nguồn tài liệu (có nhiều nguồn uy tín, nhưng nguồn kém chất lượng nhiều không kém), mà các nguồn chia sẻ có định hướng học khác nhau, mình không biết đường nào mà lần.

(Nguồn: Google)

Sau khoảng nửa năm trầy trật, mình đã khám phá ra con đường học tập tốt nhất với bản thân mình. Sau đây mình xin chia sẻ những gì mình đã học và cách mình học, có thể sẽ giúp các bạn không phải khổ sở như mình:

1. Sử dụng thành thạo EXCEL

• Mình học EXCEL bằng cách tìm các case study mẫu có sẵn trên mạng và giải kết hợp với việc sử dụng Chat GPT để tra cứu kiến thức( đôi khi hâm dở cũng cho kết quả sai nha các bạn). Sau khoảng 2 tháng, mình đã thành thạo trong việc sử dụng nhiều hàm như VLOOKUP, HLOOKUP, INDEX, MATCH, SUMIF, COUNTIF, và các hàm thống kê khác để tính toán. Bên cạnh đó mình có thể tạo các báo cáo đơn giản hay tạo các biểu đồ trực quan trên EXCEL.

→ Đối với cá nhân mình, việc làm quen và sử dụng tốt EXCEL khá là dễ, phần khó để học nhất có lẽ là áp dụng các hàm để giải các case study thường gặp. Nếu gặp khó khăn trong việc hiểu và vận dụng các hàm, mình thường sẽ lên kênh youtube anh Gà Excel để xem hướng dẫn và đôi khi học được rất nhiều tip and trick hay ho.

(Nguồn: Google)

2. Sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL

• Mình đã thử một vài trang web học và thực hành miễn phí SQL như Khan Academy, W3Schools, LeetCode, Codecademy,... nhưng mình recommend các bạn nên thực hành trên HackerRank. Trên HackerRank mình thấy bài tập đa dạng, có nhiều bài tập mang tính thử thách cao (cũng nhiều bài dễ cho các bạn mới làm quen nha), ngoài ra Hacker Rank còn hỗ trợ check performance của câu truy vấn.

• Khi mới bắt đầu học, mình cứ nghĩ ngôn ngữ này dễ xơi. Những mệnh đề đơn giản như SELECT, FROM, WHERE,... mình học một cách nhanh chóng vì chúng khá dễ. Nhưng khi động đến những khái niệm như Window Function, các bảng CTE lồng nhau, Performance Tuning,... thì mình bế tắc luôn.

→ Sau khi bí quá mình research rất nhiều, nhưng mà tựu chung lại thì quá khó hiểu với mình, mà kể cả khi mình đã hiểu lờ mờ được kiến thức rồi thì trên mạng lại có quá ít casestudy để mình thực hành ( không thể thuần thục các hàm). Mình nghĩ rằng SQL là một công cụ quan trọng với 1 Data Analyst, mình nên đầu tư hơn cho việc học công cụ này. Lại một lần nữa, mình phải bơi giữa biển các lựa chọn, các trung tâm dạy về data nhiều như nấm sau mưa. Cuối cùng sau khi tìm hiểu và cân nhắc, mình đã lựa chọn được nơi để theo học dựa trên các tiêu chí: uy tín, chất lượng, cam kết kết quả đầu ra tốt.

→ Hoàn thành khóa học xong mình cảm thấy quá đã luôn. Thầy cô không chỉ hướng dẫn chi tiết về viết câu truy vấn dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao. Những kiến thức trước đây khiến mình cảm thấy choáng ngợp như việc sử dụng bảng CTE, Join giữa nhiều bảng, Window Function,... nay đã trở nên dễ hiểu và mình có thể sử dụng thành thạo sau khi được thầy cô hướng dẫn. Mình còn được học về cách tối ưu hiệu suất truy vấn và được tương tác trực tiếp với cơ sở dữ liệu. Thật tuyệt với một đứa lười như mình, việc được những chuyên gia hướng dẫn thật sự tiết kiệm được thời gian mà ngày trước mình mất bao công để mày mò, tìm hiểu. Và đặc biệt nhất là mình có chứng chỉ chuẩn Microsoft mang về sau khóa học (cho và CV thì hết nước chấm nè).

3. Trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo với Power BI

• Quá đã sau khóa học SQL, mình tiếp tục đăng ký thêm khóa học Power BI tại trung tâm. Sau khóa học, mình đã có tư duy và có thể tạo được một báo cáo chất lượng (mình từng nghĩ cứ ném các chỉ số lên bài là ok). Phần mình thích nhất là viết các hàm Dax để phục vụ các chỉ số trong bài báo cáo cũng được thầy cô chỉ chia sẻ các tips and tricks để giúp công thức của mình tối ưu hơn.

→ Việc có người làm mentor cũng giúp mình gặp phải ít vấn đề hơn trong quá trình theo đuổi nghề. Nhưng mình vẫn cập nhật cũng như theo dõi các kênh kiến thức về Power BI như Alex the Analyst, Thu Vu, How to Power BI để cập nhật các tính năng mới cũng như trau dồi thêm kỹ năng.

4. Có kiến thức về xác suất thống kê

• May mắn mình được học những kiến thức này trên trường, mình đã được học khái niệm như: Sample, Mean, Median, Variance, Standard Deviation,... Thật ra mình vẫn chưa sử dụng những kiến thức này nhưng qua tìm hiểu thì đây là những công cụ giúp phân tích dữ liệu, đưa ra các dự đoán và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

→ Thực ra vào thời điểm học ở trên trường, mình không học môn này chỉn chu lắm, nên kiến thức đọng lại không nhiều. Nhưng sau khi tìm hiểu thì mình mới biết thống kê rất quan trọng với công việc của DA, mình đã khá tiếc. Vậy nên sau đó, mình có về cải thiện lại kiến thức thêm trên kênh StatQuest with Josh Starmer vì dễ hiểu và minh họa rõ ràng.

-----------------------

Bên cạnh các kỹ năng chuyên môn, mình cũng đã và đang trau dồi những kỹ năng mềm để làm nên nền tảng vững chắc theo đuổi công việc Data Analyst lâu dài:

(Nguồn: Google)

1. Quản lý thời gian: Đối với mình, việc cân bằng giữa đi học và đi làm khá khó khăn. Khi làm việc, cần đảm bảo theo đúng tiến trình của cả team vì chỉ cần chậm deadline một chút thôi là ảnh hưởng ngay đến dự án. Khi tham gia vào các dự án lớn và phức tạp, áp lực còn tăng lên nhiều lần. Những yêu cầu về thời gian và chất lượng công việc đòi hỏi mình phải luôn tập trung cao độ để hoàn thành đúng hạn và đảm bảo tính chính xác, hiệu quả của công việc. Điều này đôi khi khiến mình phải hy sinh thời gian nghỉ ngơi, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe và năng suất làm việc.

→ Mình đã tranh thủ tập trung học kiến thức trên trường, để về nhà không cần phải xem lại kiến thức nhiều quá. Còn khi ở công ty, mình note lại những task quan trọng cần làm gấp, và cần tập trung tuyệt đối để hoàn thành công việc để ít việc về nhà làm nhất có thể . Thời gian gần đây mình có sử dụng thêm Microsoft Calendar để chú thích lại lịch học, lịch làm để cân bằng cả 2 nhiều nhất có thể.

2. Khả năng tự học: Data Analyst là một công việc phức tạp, đòi hỏi rất nhiều kỹ năng và kiến thức chuyên môn. Vì vậy, việc tự trau dồi và học hỏi liên tục là điều tất yếu. Thế nhưng, thách thức không chỉ dừng lại ở việc học hỏi, bởi vì các công nghệ và công cụ trong ngành luôn không ngừng cập nhật và phát triển. Điều này đòi hỏi mỗi Data Analyst phải không ngừng tìm tòi, cập nhật kỹ năng và kiến thức mới để có thể theo kịp xu hướng.

3. Tính cẩn thận: Qua việc làm một dự án cá nhân, mình mới thấy việc cẩn thận tỉ mỉ trong công việc này rất quan trọng. Mỗi bước trong quy trình làm việc, từ thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích, đến trình bày kết quả, đều đòi hỏi sự chú ý đến từng chi tiết nhỏ nhất. Một sai sót nhỏ trong dữ liệu có thể dẫn đến những kết luận sai lầm và ảnh hưởng nghiêm trọng đến những quyết định mình đưa ra.

4. Tự tin: Trong quá trình học hỏi tìm tòi, mình cũng nhiều lúc nản vì kiến thức khó. Mình thường chủ động hỏi mentor về các vấn đề mình thấy khó, mình không hiểu. Ban đầu mình cũng ngại, nhưng mà sau khi hỏi thì mình nhận lại được câu nhiều câu trả lời dễ hiểu và đầy đủ nhất. Mình cũng phải tin vào bản thân rằng mình kiểu gì cũng làm được (“Người khác làm được, tại sao mình không nhỉ).

→ Nếu các bạn muốn cơ hội đi thực sớm như mình, hãy học hỏi và sau đó tự tin apply vào vị trí bạn mơ ước. Cơ hội có nhiều mà, hãy tự tin nắm bắt nha.

5.Kỹ năng thuyết trình: Sau khi được các chuyên gia chỉ dạy, mình đã có cơ hội làm một dự án cá nhân và được trình bày ý tưởng trước họ để được họ nhận xét và góp ý cho bài. Mình đã dành rất nhiều công sức cho dự án này nhưng đến cuối cùng mình lại thuyết trình một cách tệ hại. Mình nói quá nhanh và bị lắp bắp khiến cho người nghe không nghe rõ và không hiểu được ý tưởng mình muốn truyền đạt.

→ Kỹ năng thuyết trình là một yếu tố không thể thiếu trong công việc của một Data Analyst. Sau khi thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, việc truyền đạt kết quả một cách rõ ràng và thuyết phục là rất quan trọng.

Trên đây là những chia sẻ từ những trải nghiệm thực tế của mình trong quá trình theo đuổi Data Analyst (“Vua của mọi nghề” =)). Những gì mình vừa chia sẻ chưa phải tất cả các kĩ năng mà một DA cần có, nhưng đó là những viên gạch lót đầu tiên trên con đường theo nghề mà mình nghĩ ai cũng cần. Mong những chia sẻ trên của mình sẽ giúp các bạn mới chập chững vào nghề như mình có thêm định hướng.

----------------------------

Biên tập: Hoàng Thu Thủy

Nguồn ảnh: Google

Link bài gốc: Viet Anh - Data Analytics and Business Intelligence Vietnam

(*) Youth Confessions mong nhận được sự ủng hộ và góp sức của các bạn. Trở thành Cộng tác viên có cơ hội đóng góp cho cộng đồng và tích lũy thêm những kiến thức định hướng nghề nghiệp tại đây: https://ybox.vn/idyua9s80nomsj

(**) Follow Facebook Youth Confessions tại https://www.facebook.com/YboxConfession để đọc các bài viết khác và cập nhật các bài viết mới hằng ngày.