Lộ trình tự học phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu chi tiết

Hiện nay, xu hướng tự học phân tích dữ liệu thay vì đến trung tâm đang được rất nhiều bạn trẻ quan tâm và lựa chọn vì có thể tiết kiệm tối đa thời gian và chi phí. Vậy lộ trình học phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu như thế nào? Có những kỹ năng cần thiết nào cần trang bị để trở thành nhà phân tích dữ liệu? Hãy theo dõi bài viết sau đây của Top20Review để được giải đáp tất cả các câu hỏi nêu trên.

Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc tự học phân tích dữ liệu, chẳng hạn như không biết tìm kiếm tài liệu ở đâu, cách sử dụng công cụ hỗ trợ như thế nào,… đừng lo lắng, hãy liên hệ với đội ngũ chuyên gia Data Analyst giỏi và uy tín của ứng dụng Askany, họ sẽ hỗ trợ tư vấn lộ trình học phân tích dữ liệu đúng và phù hợp với năng lực của bạn nhất.

Cần chuẩn bị gì trước khi tự học phân tích dữ liệu?

Cần chuẩn bị gì trước khi tự học phân tích dữ liệu?
Cần chuẩn bị gì trước khi tự học phân tích dữ liệu?

Trước khi bước vào quá trình tự học phân tích dữ liệu, người học cần chuẩn bị các công cụ, nền tảng kiến thức, cũng như kế hoạch học tập cụ thể. Việc tự học phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn tự chủ thời gian hiệu quả. Tuy nhiên, bạn cần tuân thủ theo những kế hoạch đã đặt ra để nhanh chóng đạt kết quả mong muốn. Cần tìm hiểu về cách phân tích dữ liệu với Excel.

Bên cạnh đó, bạn cũng có thể tham gia các nền tảng mạng xã hội sau đây để hỗ trợ việc học phân tích dữ liệu thêm hiệu quả:

  • Facebook: Cập nhật những nội dung thực tiễn thông qua các hội nhóm về phân tích dữ liệu, cũng như giải đáp các thắc mắc của bản thân trong suốt quá trình tự học.
  • Twitter: Tìm kiếm các tài liệu tự học phân tích dữ liệu theo chủ đề hoặc theo hệ thống hashtag thông minh nhanh chóng dễ dàng.
  • Linkedln: Tìm kiếm các kiến thức hữu ích về phân tích dữ liệu, đồng thời mở rộng các cơ hội việc làm.

Xem thêm:

Lộ trình tự học phân tích dữ liệu

Học ngôn ngữ lập trình

Học ngôn ngữ lập trình
Học ngôn ngữ lập trình

Trong phân tích dữ liệu, ngôn ngữ lập trình đóng vai trò rất quan trọng, giúp người học nắm bắt được quy trình làm việc chặt chẽ, khoa học. Các ngôn ngữ lập trình chứa một kho thư viện lớn của bên thứ ba cung cấp đầy đủ các chức năng hỗ trợ các hoạt động thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu hiệu quả. Bạn có thể bắt đầu với Python, đây là ngôn ngữ dễ học và được sử dụng phổ biến hiện nay.

Tìm hiểu công cụ hỗ trợ

Công việc phân tích dữ liệu sẽ trở nên hiệu quả và tối ưu hơn nếu bạn biết cách sử dụng các công cụ hỗ trợ như Excel, R và SQL. Nếu hiểu rõ bản chất, cũng như khai thác đúng cách những công cụ phân tích dữ liệu, bạn có thể dễ dàng tạo ra các báo cáo và biểu đồ trực quan từ dữ liệu thu thập.

Thực hành phân tích dữ liệu

Thực hành phân tích dữ liệu
Thực hành phân tích dữ liệu

Thực hành được xem là chìa khóa để nắm vững các kiến thức về phân tích dữ liệu. Việc tìm dữ liệu thực tế hoặc tham gia trực tiếp các dự án open source sẽ là cách tốt nhất để bạn áp dụng những gì đã học. Và thông qua việc thực hành, bạn cũng có thể rèn luyện các kỹ năng xử lý, trực quan hoá, đồng thời rút ra được những thông tin giá trị từ dữ liệu.

Học hỏi kinh nghiệm từ các chuyên gia

Cập nhật kiến thức và học hỏi từ những chuyên gia đã có kinh nghiệm sẽ là cách học phân tích dữ liệu hữu hiệu và tối ưu thời gian nhất. Bạn có thể tham gia vào các diễn đàn, đọc sách, theo dõi blog và các trang web chuyên về phân tích dữ liệu, tại đây các chuyên gia sẽ cung cấp những lời khuyên, cũng như kỹ thuật tiên tiến giúp bạn phát triển mạnh mẽ và trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

>> Xem thêm: Gap Analysis là gì? Các bước triển khai kèm ví dụ thực tế.

Top 5 website tự học phân tích dữ liệu miễn phí

Kaggle

Kaggle
Kaggle

Kaggle không chỉ là một nền tảng để xây dựng và kiểm thử các mô hình, mà còn cung cấp các nguồn tài nguyên đáng quý chứa các bộ dữ liệu mẫu mới nhất để người dùng tự thực hành phân tích, khám phá Data Analysis và nâng cao kỹ năng sử dụng các công cụ như pandas, spark, SQL,… Hơn nữa, người dùng còn có cơ hội học hỏi kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm từ cộng đồng những người sử dụng Kaggle, điều này giúp việc tự học phân tích dữ liệu nhanh chóng tiến bộ và hiệu quả.

Power BI learning

 Power BI learning
Power BI learning

Power BI là gì? Đây được biết đến là công cụ phân tích dữ liệu được sản xuất bởi Microsoft. Đây là nguồn hướng dẫn hữu ích, chất lượng cung cấp các kiến thức về phân tích dữ liệu. Điểm thú vị của trang web này chính là liên tục cập nhật và thay đổi dựa theo xu hướng Data Analyst hàng năm để người học kịp thời nắm bắt cho công việc của mình.

Tableau

Tableau
Tableau

Tương tự như Power BI, Tableau cũng sở hữu một trang hướng dẫn chính thức và rõ ràng, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt các kiến thức về phân tích dữ liệu. Ngoài ra, Tableau còn nổi tiếng là phần mềm tạo dashboard thông dụng nhất trên thế giới để hỗ trợ mạnh mẽ cho người dùng.

Coursera

Coursera
Coursera

Coursera là một nền tảng chuyên cung cấp các khóa học trực tuyến từ các trường đại học và tổ chức hàng đầu trên thế giới về lĩnh vực phân tích dữ liệu. Các tài liệu trên Coursera rất đa dạng, bao gồm mất phí và không mất phí. Sau khi hoàn thành khóa học bạn sẽ được cấp chứng chỉ, điều này sẽ tạo cơ hội rất tốt cho việc tìm kiếm việc làm sau này.

Google Analytics

Google Analytics
Google Analytics

Google Analytics là trang web phân tích dữ liệu lớn và được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới hiện nay. Các kiến thức được trang web này cung cấp sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn trong quá trình tự tìm hiểu các kiến thức liên quan đến thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Đọc thêm về hướng dẫn xem Google Analytics cực chi tiết.

Như vậy bài viết trên đã tổng hợp các hướng dẫn tự học phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu. Hy vọng đây sẽ là cơ sở giúp ích cho những ai đang có ý định theo đuổi và phát triển ở lĩnh vực Data Analytics. Bên cạnh đó, để rút ngắn thời gian tự học mà vẫn đảm bảo trang bị đầy đủ các kiến thức và kỹ năng cần thiết về phân tích dữ liệu, Top20Review khuyến khích bạn truy cập ứng dụng Askany để gặp gỡ các chuyên gia DA giỏi, những người đã có nhiều kinh nghiệm ở lĩnh vực Data Analytics để được tư vấn cụ thể hơn về lộ trình học, cũng như có định hướng công việc tốt nhất.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *