- vừa được xem lúc

Nhiệm vụ và các kỹ năng của một Data Analyst - [Data Analyst Series]

0 0 31

Người đăng: Hoàng Đinh

Theo Viblo Asia

Mặc dù vai trò của một nhà phân tích dữ liệu khác nhau tùy thuộc vào loại hình tổ chức, tuy nhiên có một số nhiệm vụ điển hình cho vai trò phân tích dữ liệu trong các tổ chức ngày nay. Chúng bao gồm:

1. Nhiệm vụ của Data Analyst

  • Thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu chính và phụ, tạo các truy vấn để trích xuất dữ liệu cần thiết từ cơ sở dữ liệu và các hệ thống thu thập dữ liệu khác.
  • Lọc, làm sạch, chuẩn hóa và sắp xếp lại dữ liệu để chuẩn bị phân tích dữ liệu, sử dụng các công cụ thống kê để giải thích các tập dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật thống kê để xác định các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu, phân tích các mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp và giải thích xu hướng
  • Chuẩn bị các báo cáo và biểu đồ truyền đạt hiệu quả các xu hướng và mẫu, tạo ra tài liệu phù hợp để xác định và chứng minh các bước của quá trình phân tích dữ liệu.

2. Skill cần thiết của Data Analyst

Tương ứng với các trách nhiệm này, chúng ta cần một số kỹ năng như sau:

a. Technical skills

  • Kỹ năng sử dụng bảng tính như Microsoft Excel hoặc Google Sheets
  • Kỹ năng phân tích thống kê và các công cụ trực quan và phần mềm như IBM Cognos, IBM SPSS, Oracle Visual Analyser, Microsoft Power BI, SAS và Tableau t
  • Thành thạo ít nhất một trong ít nhất Các ngôn ngữ lập trình như R, Python
  • Có kiến thức về SQL và khả năng làm việc với RDBMS, Data Repository, Data Lake, Data Warehouse, Data Pipeline.
  • Quen thuộc với các công cụ xử lý dữ liệu lớn như Hadoop, Hive và Spark.

b. Function skills

  • Thành thạo số liệu thống kê để giúp bạn phân tích dữ liệu của mình
  • Kỹ năng phân tích giúp bạn nghiên cứu và giải thích dữ liệu, lý thuyết hóa và đưa ra dự báo.
  • Kỹ năng giải quyết vấn đề, bởi vì cuối cùng, mục tiêu cuối của tất cả các phân tích dữ liệu là để giải quyết vấn đề.
  • Kỹ năng thăm dò rất cần thiết cho quá trình khám phá, nghĩa là để hiểu một vấn đề từ góc độ của các bên liên quan và người dùng khác nhau vì quá trình phân tích dữ liệu thực sự bắt đầu bằng một kết quả rõ ràng về báo cáo vấn đề và kết quả mong muốn.
  • Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu giúp bạn quyết định các kỹ thuật và công cụ trình bày các phát hiện của bạn một cách hiệu quả dựa trên đối tượng, loại dữ liệu, bối cảnh và mục tiêu cuối của phân tích của bạn.
  • Kỹ năng quản lý dự án để quản lý quy trình, con người.

c. Soft Skills

  • Khả năng của bạn để làm việc hợp tác với các team khác
  • Giao tiếp hiệu quả để báo cáo và trình bày những phát hiện của bạn
  • Có kỹ năng kể một câu chuyện hấp dẫn và thuyết phục dựa vào data
  • Trên hết, tò mò, là một kỹ năng cần thiết nhất của một Data Analyst. Trong quá trình làm việc, bạn sẽ vấp phải các mẫu, hiện tượng và sự bất thường có thể cho bạn thấy một con đường khác. Khả năng tự đặt những câu hỏi mới sẽ giúp ích rất nhiều cho một Data Analyst.
  • Trực giác, là khả năng có ý thức về tương lai dựa trên nhận dạng mẫu và kinh nghiệm trong quá khứ cũng rất quan trọng với một Data Analyst.

Tham khảo từ khoá học Data Analyst của IBM

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Data bias trong phân tích dữ liệu

Hi các bạn, để tiếp tục chuỗi bài chia sẻ về nghiệp vụ của BA, hôm nay mình sẽ chia sẻ một chút về Data analysis (phân tích dữ liệu) - một kỹ thuật khá là rộng và cũng rất quan trọng với BA trong thời

1 0 113

- vừa được xem lúc

Data Mining - Khai phá dữ liệu - [Data Science Series]

I. Data Mining là gì. Quá trình khai phá dữ liệu là một quá trình phức tạp bao gồm kho dữ liệu chuyên sâu cũng như các công nghệ tính toán. 1.

0 0 40

- vừa được xem lúc

Data Science, công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21 - [Data Science Series]

I. Data Science, công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21.

0 0 37

- vừa được xem lúc

Thao tác cơ bản với khung dữ liệu trong R (phần 1)

Giới thiệu. R là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, nó được tạo ra với mục đích dành cho các công việc liên quan đến phân tích dữ liệu, thống kê và học máy.

0 0 32

- vừa được xem lúc

Thao tác cơ bản với khung dữ liệu trong R (phần 2)

Giới thiệu. R là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, nó được tạo ra với mục đích dành cho các công việc phân tích dữ liệu, thống kê và học máy.

0 0 23

- vừa được xem lúc

Ngôn ngữ lập trình sử dụng trong Data Science - [Data Science Series]

Có một số lượng lớn các lựa chọn khi nói đến ngôn ngữ lập trình nói riêng và ngôn ngữ lập trình trong Data Science . Mỗi người đều có điểm mạnh và điểm yếu của riêng và sẽ không có ai trả lời đúng cho

0 0 28