Cụm từ "nhà phân tích dữ liệu" đã trở nên phổ biến do sự gia tăng trong việc tạo ra dữ liệu. Tuy nhiên, có một số khả năng cần thiết của nhà phân tích dữ liệu và một số thủ tục cần tuân theo để trở thành nhà phân tích dữ liệu. Trong bài viết này về cách trở thành nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ học mọi thứ bạn cần biết về cách trở thành nhà phân tích dữ liệu, tiền lương, công việc, sơ yếu lý lịch và tất cả những gì bạn cần biết.
Analytics là gì?
Analytics kết hợp lý thuyết và thực hành để tìm và truyền đạt thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu giúp người quản lý, các bên liên quan và các giám đốc điều hành khác đưa ra quyết định tốt hơn trong tổ chức. Các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm nghĩ về công việc của họ trong bối cảnh lớn hơn, cả trong công ty và trong ánh sáng của các biến bên ngoài. Các nhà phân tích cũng có thể tính đến môi trường cạnh tranh, lợi ích bên trong và bên ngoài công ty và việc thiếu các bộ dữ liệu cụ thể khi đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu các bên liên quan.
Thạc sĩ Nghiên cứu Chuyên nghiệp về Phân tích dạy sinh viên về lý thuyết xác suất, mô hình thống kê, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dự đoán, cũng như quản lý rủi ro trong bối cảnh của môi trường kinh doanh, chuẩn bị cho họ một tương lai với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu. Hơn nữa, bằng thạc sĩ về phân tích cung cấp cho sinh viên các ngôn ngữ lập trình, ngôn ngữ cơ sở dữ liệu và các gói phần mềm cần thiết cho công việc hàng ngày của một nhà phân tích dữ liệu.
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Để trả lời một truy vấn hoặc giải quyết một vấn đề, một nhà phân tích dữ liệu sẽ thu thập, làm sạch và đánh giá các tập dữ liệu. Kinh doanh, tài chính, tư pháp hình sự, khoa học, y tế và chính phủ chỉ là một số lĩnh vực mà họ có thể hoạt động.
Những loại khách hàng nào mà một công ty nên nhắm mục tiêu trong chiến dịch quảng cáo tiếp theo của mình? Nhóm tuổi nào dễ mắc một bệnh cụ thể nhất? Và những kiểu hành vi nào có liên quan đến gian lận tài chính? Là một nhà phân tích dữ liệu, bạn có thể được yêu cầu trả lời những câu hỏi như thế này.
Giới thiệu chung
Các nhà phân tích dữ liệu sàng lọc hàng loạt dữ liệu để tìm các mẫu, dự đoán và trích xuất thông tin sẽ hỗ trợ công ty của họ đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Là một nhà phân tích dữ liệu, con đường sự nghiệp của bạn chủ yếu được quyết định bởi nhà tuyển dụng của bạn. Ở Phố Wall, các nhà phân tích dữ liệu làm việc cho các ngân hàng đầu tư lớn, quỹ phòng hộ và công ty cổ phần tư nhân. Họ cũng làm việc trong ngành tiếp thị, bán lẻ và chăm sóc sức khỏe. Nói chung, các nhà phân tích dữ liệu có thể được tìm thấy ở hầu hết mọi nơi. Chúng cũng có thể được tìm thấy trong các doanh nghiệp bảo hiểm lớn, văn phòng tín dụng, tập đoàn công nghệ và thực tế là bất kỳ ngành nào khác. Các tập đoàn internet lớn như Facebook và Google phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Để đạt được điều đó, họ thuê một số nhà phân tích dữ liệu giỏi nhất cho một số mục tiêu, bao gồm quảng cáo, phân tích nội bộ và nhiều nghiên cứu người dùng.
Theo dõi quản lý là con đường sự nghiệp điển hình nhất cho các nhà phân tích bắt đầu từ tài chính các tổ chức như ngân hàng đầu tư. Người giám sát của bạn sẽ xem bạn như một người có thể hướng dẫn tập hợp tuyển dụng tiếp theo nếu bạn chứng minh rằng bạn là một trong những người giỏi nhất trong nhóm tuyển dụng của mình. Bạn có thể được xem là trưởng phòng hoặc phó chủ tịch nếu bạn chứng tỏ được mình trong lĩnh vực quản lý.
Công việc phân tích dữ liệu
Chức danh của nhà phân tích dữ liệu đòi hỏi một loạt các nhiệm vụ và trách nhiệm. Hiểu được trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu là bước đầu tiên để trở thành một nhà phân tích dữ liệu! Sau đây là một số trách nhiệm phổ biến nhất và được mong đợi của nhà phân tích dữ liệu:
# 1. Hiểu mục tiêu
Một nhà phân tích dữ liệu trước hết phải xác định cơ quancủa mục tiêu. Họ phải đánh giá các nguồn lực sẵn có, phân tích tình hình kinh doanh và thu thập thông tin cần thiết.
# 2. Truy vấn
Để có được, lưu trữ, thao tác và truy xuất dữ liệu từ quan hệ cơ sở dữ liệu chẳng hạn như MS SQL Server, Oracle DB và MySQL, các nhà phân tích dữ liệu xây dựng các tập lệnh và truy vấn SQL phức tạp.
# 3. Khai thác dữ liệu
Điều này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và được cấu trúc để trích xuất thông tin mới. Kết quả là các mô hình dữ liệu được tạo ra và hiệu quả của hệ thống được cải thiện.
#4. Dọn dẹp dữ liệu
Trách nhiệm chính của nhà phân tích dữ liệu bao gồm làm sạch và xử lý dữ liệu. Dữ liệu thu được ban đầu thường cẩu thả và thiếu số. Do đó, điều quan trọng là phải làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích.
# 5. Kiểm tra dữ liệu
Để nghiên cứu dữ liệu một cách hợp lý, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật phân tích và thống kê, bao gồm cả ngôn ngữ máy tính.
# 6. Diễn giải xu hướng dữ liệu
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và thư viện khác nhau để tìm ra các xu hướng và mẫu trong các tập dữ liệu lớn. Dẫn đến việc phát hiện ra những hiểu biết kinh doanh chưa từng biết trước đây.
# 7. Chuẩn bị Báo cáo Tóm tắt
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng công nghệ trực quan hóa dữ liệu để tạo báo cáo tóm tắt. Các báo cáo này giúp nhóm điều hành đưa ra các quyết định sáng suốt một cách kịp thời.
#số 8. Cộng tác với các nhóm khác
Các nhà phân tích dữ liệu tương tác với nhóm quản lý, nhóm phát triển và các nhà khoa học dữ liệu để đảm bảo thực hiện đúng các yêu cầu kinh doanh. Ngoài ra, hãy tìm ra các cơ hội cải tiến quy trình.
Kỹ năng phân tích dữ liệu
# 1. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
Theo các nghiên cứu, việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu chiếm hơn 80% thời gian của các chuyên gia dữ liệu. Do đó, nó có thể là tài năng quan trọng nhất đối với bất kỳ ai quan tâm đến nghề dữ liệu.
Một nhà phân tích dữ liệu thường sẽ cần thu thập dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn và chuẩn bị cho phân tích số và phân loại. Làm sạch dữ liệu cũng bao gồm xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc không chính xác có thể làm sai lệch kết quả của bạn.
Mặc dù việc dọn dẹp dữ liệu không phải lúc nào cũng được coi là “gợi cảm”, nhưng nó có thể rất thú vị khi được xem như một bài tập giải quyết vấn đề. Trong mọi trường hợp, đó là nơi hầu hết các dự án dữ liệu bắt đầu, do đó, đó là một khả năng quan trọng cần có nếu bạn muốn làm việc như một nhà phân tích dữ liệu.
# 2. Phân tích và thăm dò dữ liệu
Có vẻ lạ khi đưa “phân tích dữ liệu” vào danh sách các khả năng của nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, phân tích là một tài năng riêng biệt cần được phát triển.
Ở cấp độ cơ bản nhất, phân tích dữ liệu là chuyển đổi một câu hỏi hoặc nhu cầu kinh doanh thành một cuộc điều tra dữ liệu. Để có câu trả lời cho câu hỏi đó, bạn cần phải chuyển đổi và đánh giá dữ liệu.
Khám phá là một kiểu phân tích dữ liệu khác. Khám phá dữ liệu là quá trình tìm kiếm các xu hướng hoặc mối quan hệ hấp dẫn trong dữ liệu có thể hữu ích cho một công ty.
Việc thăm dò có thể được thúc đẩy bởi một câu hỏi kinh doanh cụ thể, nhưng nó có thể không được hướng dẫn một cách đơn giản. Bằng cách tìm kiếm các mẫu và dấu ngoặc kép trong dữ liệu, bạn có thể khám phá ra cách để công ty cắt giảm chi phí hoặc phát triển!
# 3. Kiến thức thống kê
Sự hiểu biết vững chắc về xác suất và thống kê là điều cần thiết đối với các nhà phân tích dữ liệu. Thông tin này sẽ hỗ trợ bạn trong việc hướng dẫn nghiên cứu và yêu cầu của bạn, cũng như hỗ trợ bạn hiểu được dữ liệu mà bạn đang làm việc.
Hiểu số liệu thống kê cũng sẽ hỗ trợ bạn trong việc đảm bảo tính hợp lệ của phân tích và tránh những sai lầm thường xuyên và sai sót lôgic.
Mức độ kiến thức thống kê cần thiết sẽ thay đổi tùy theo nhu cầu nghề nghiệp của bạn và dữ liệu bạn sẽ làm việc. Nếu là của bạn kinh doanh Ví dụ: dựa vào phân tích xác suất, bạn sẽ yêu cầu hiểu biết sâu hơn về những chủ đề đó so với cách khác.
#4. Tạo trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu giúp bạn hiểu các xu hướng và mẫu trong dữ liệu dễ dàng hơn. Con người là những sinh vật trực quan và hầu hết các cá nhân sẽ không thể có được cái nhìn sâu sắc có ý nghĩa từ một bảng tính dữ liệu khổng lồ. Bạn sẽ cần có khả năng xây dựng các âm mưu và biểu đồ với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu để giúp giải thích bằng đồ thị dữ liệu và phát hiện của bạn.
Điều này đòi hỏi phải phát triển các biểu đồ rõ ràng, trực quan hấp dẫn sẽ hỗ trợ người khác hiểu dữ liệu. Nó cũng đòi hỏi phải tránh xa những thứ khó hiểu (chẳng hạn như biểu đồ hình tròn) hoặc có thể gây hiểu lầm (như thao tác các giá trị trục).
Nhà phân tích dữ liệu có phải là một nghề nghiệp tốt không?
Các nhà phân tích dữ liệu thành thạo trong nghề của họ là một trong những chuyên gia được săn đón nhiều nhất trên toàn thế giới. Ngay cả các nhà phân tích dữ liệu cấp đầu vào cũng có thể yêu cầu mức lương cực cao và nhiều lợi ích hấp dẫn do nhu cầu cao đối với dịch vụ của họ và sự khan hiếm các ứng viên đủ điều kiện để thực hiện các nhiệm vụ của vị trí này một cách hiệu quả.
Cả nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu dự kiến sẽ thấy mức tăng trưởng công việc trên mức trung bình trong những năm tới, vì vậy hãy ghi nhớ điều này nếu bạn đang cố gắng quyết định chọn con đường sự nghiệp nào. Theo ÔNET Trực Tuyến (ONET), tiên lượng việc làm cho các nhà phân tích dữ liệu là rất thuận lợi. Trong khoảng thời gian từ năm 2020 đến năm 2030, số lượng việc làm cho các nhà phân tích dữ liệu dự kiến sẽ tăng 15%. Số tiền mà các nhà phân tích dữ liệu kiếm được thông thường được xác định bởi lĩnh vực họ làm việc và vị trí của chủ lao động của họ. Theo O*NET, các nhà phân tích dữ liệu kiếm được mức lương trung bình hàng năm khoảng 98,230 đô la bắt đầu từ năm 2020.
Làm việc với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu có khó không?
Phân tích dữ liệu không phải là kỹ năng “cứng” cũng không phải là kỹ năng “mềm”; đúng hơn, đó là một quá trình kết hợp cả kỹ năng “cứng” và “mềm”. Các ngôn ngữ lập trình như Python, các công cụ cơ sở dữ liệu như Excel và các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau là một số ví dụ về khả năng kỹ thuật mà nhà phân tích dữ liệu phải có.
Tôi nên học gì để trở thành nhà phân tích dữ liệu?
Các nhà phân tích dữ liệu có quyền truy cập vào một số lượng lớn các công cụ hàng ngày. Một số nhà phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm được thiết kế cho doanh nghiệp thông minh. Những người khác có thể sử dụng các ngôn ngữ và công cụ lập trình như Python, R, Excel và Tableau, mỗi ngôn ngữ này cung cấp nhiều thư viện thống kê và trực quan hóa theo ý của họ. Các khả năng khác bao gồm khả năng suy nghĩ sáng tạo và phân tích, giao tiếp hiệu quả, truy vấn cơ sở dữ liệu, khai thác và làm sạch dữ liệu cũng như làm sạch dữ liệu.
Lương nhân viên phân tích dữ liệu
Để chuyển dữ liệu thành các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu tốt hơn, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các phương pháp toán học và phân tích. Nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu có trình độ để xử lý và hiểu dữ liệu ngày càng tăng khi lượng dữ liệu có sẵn cho các doanh nghiệp ngày càng tăng. Các nhà phân tích dữ liệu thường được trả công xứng đáng cho công việc của họ.
Bạn sẽ tìm hiểu mức trung bình của các nhà phân tích dữ liệu trong bài viết này, cũng như một số yếu tố như kinh nghiệm, ngành, vị trí và chức danh có thể ảnh hưởng đến thu nhập của nhà phân tích dữ liệu của bạn như thế nào. Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về một số kỹ thuật để tăng tiềm năng kiếm tiền của bạn nếu bạn quan tâm đến việc bắt đầu hoặc thăng tiến sự nghiệp của mình với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu.
#1. Mức lương trung bình của nhà phân tích dữ liệu là gì?
Theo trang web tuyển dụng Glassdoor, mức lương cơ bản trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ vào tháng 2021 năm 68,583 sẽ là 2023 đô la và có thể tăng vào năm 86,200. Thu nhập trung bình hàng năm cho một nhà phân tích dữ liệu là 103,250 đô la, theo Văn phòng Hoa Kỳ của Cơ quan Thống kê Lao động, trong khi mức lương trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu là 56,310 đô la, theo công ty tư vấn nguồn nhân lực Robert Half. Mặc dù phạm vi khác nhau, nhưng mỗi ước tính về tiền lương này đều cao hơn nhiều so với mức lương trung bình hàng năm ở Hoa Kỳ, là XNUMX đô la. Ngoài ra, với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, thu nhập của bạn sẽ bị ảnh hưởng bởi một số điều. Hãy xem xét một vài trong số các yếu tố này chi tiết hơn.
#2. Phân tích dữ liệu Mức lương theo kinh nghiệm
Lượng kinh nghiệm của bạn là một trong những khía cạnh quan trọng nhất có thể ảnh hưởng đến thu nhập của bạn. Nói chung, bạn làm việc ở vị trí phân tích dữ liệu càng lâu thì mức lương của bạn sẽ càng cao. Theo Glassdoor, bốn đến sáu năm kinh nghiệm có thể dẫn đến mức lương cơ bản tăng 2,500 đô la mỗi năm, trong khi từ bảy đến chín năm có thể tăng 5,800 đô la mỗi năm.
Tham gia một vị trí lãnh đạo có thể giúp bạn kiếm nhiều tiền hơn. Theo Glassdoor, các giám đốc phân tích ở Hoa Kỳ kiếm được trung bình 119,526 đô la mỗi năm, trong khi các giám đốc phân tích kiếm được 150,558 đô la mỗi năm.
#3. Mức lương của Chuyên viên phân tích dữ liệu theo ngành
Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng trong hầu hết mọi ngành để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Tuy nhiên, ngành mà bạn chọn làm việc có thể ảnh hưởng đến mức lương thưởng của bạn. Các ngành có nhu cầu về chuyên gia dữ liệu nhiều nhất cũng là những ngành có mức lương trung bình cao nhất.
Theo The Quant Crunch, một báo cáo của IBM về nhu cầu về năng lực khoa học dữ liệu, tài chính và bảo hiểm, dịch vụ chuyên môn, khoa học và kỹ thuật, công nghệ thông tin, quản lý và sản xuất chiếm hơn XNUMX/XNUMX vị trí tuyển dụng về dữ liệu.
#4. Mức lương của nhà phân tích dữ liệu theo vị trí
Khu vực bạn sống có thể có tác động đáng kể đến mức độ tiền bạn có thể làm như một nhà phân tích dữ liệu. Làm việc tại một đô thị lớn như San Francisco, New York, Boston, hoặc Washington, DC thường đi kèm với mức lương cao hơn (cũng như chi phí sinh hoạt cao hơn). Khi nhiều tổ chức sử dụng lực lượng lao động rải rác về mặt địa lý (bao gồm cả những người làm việc từ xa), việc họ đưa ra mức lương dựa trên địa điểm phụ thuộc vào nơi bạn làm việc thay vì chỉ bằng cấp của bạn trở nên phổ biến hơn.
Nơi làm việc của Nhà phân tích dữ liệu như thế nào?
Khả năng phân tích dữ liệu đang có nhu cầu cao và có thể dẫn đến sự nghiệp thú vị trong cả lĩnh vực doanh nghiệp và chính phủ. Hầu hết mọi lĩnh vực có thể tưởng tượng đều có nhu cầu phân tích dữ liệu; các lĩnh vực bán hàng, tiếp thị và chăm sóc sức khỏe có xu hướng có nhiều vị trí nhất cho những cá nhân này tại bất kỳ thời điểm nào.
Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu làm việc theo nhóm và rất nhiều công việc được thực hiện trên máy tính. Tuy nhiên, tùy thuộc vào thông tin được thu thập, một số nhiệm vụ có thể yêu cầu sự hiện diện thực tế tại một địa điểm trung tâm.
Thông thường, tuần làm việc của nhà phân tích dữ liệu bao gồm từ 9 đến 5, tuy nhiên, họ có thể phải nỗ lực nhiều hơn vào cuối tuần nếu có liên quan đến một dự án hoặc thời hạn đặc biệt cấp bách.
Làm cách nào để tôi có được một công việc với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu khi chưa có kinh nghiệm?
Đôi khi, ngay cả các vị trí phân tích dữ liệu cấp đầu vào cũng yêu cầu ứng viên phải có kinh nghiệm làm việc liên quan. Tuy nhiên, bạn vẫn có thể học cách xử lý dữ liệu ngay cả khi bạn chưa từng giữ vị trí phân tích dữ liệu trước đây. Các dự án liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu trong thế giới thực là phổ biến trong các chương trình giáo dục trực tuyến, chứng nhận và cấp bằng ngày nay. Internet có rất nhiều bộ dữ liệu miễn phí mà bạn có thể sử dụng để thực hành nếu bạn đang tự học (và xây dựng danh mục đầu tư của mình).
Mất bao lâu để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Bạn mất bao lâu để đủ tiêu chuẩn cho vị trí nhà phân tích dữ liệu tùy thuộc vào điểm xuất phát của bạn, cách tiếp cận của bạn để học các kỹ năng mới và bản chất của vị trí bạn tìm kiếm. Tuy nhiên, nó có thể mất ít thời gian hơn bạn dự đoán. Theo Báo cáo Kỹ năng Toàn cầu năm 2023 của Coursera, bạn có thể có được kiến thức cần thiết cho vị trí cấp đầu vào là nhà phân tích dữ liệu trong khoảng 64 giờ học. Bạn có thể hoàn thành khóa học cho các chương trình Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của Google hoặc Phân tích Dữ liệu của IBM trong vòng chưa đầy sáu tháng.
Sơ yếu lý lịch của nhà phân tích dữ liệu
Khi nói đến cách viết sơ yếu lý lịch khoa học dữ liệu tốt nhất, bạn phải chú ý đến cả những điều nhỏ nhất. Cách tốt nhất để bắt đầu tạo bản lý lịch nhà khoa học dữ liệu tốt nhất là gì?
Sử dụng định dạng sơ yếu lý lịch theo trình tự thời gian đảo ngược nổi tiếng. Mẫu sơ yếu lý lịch khoa học dữ liệu này nhấn mạnh khả năng và kinh nghiệm của bạn.
Theo nghiên cứu thống kê nhân sự của chúng tôi, các nhà quản lý tuyển dụng thường chỉ lướt qua mỗi bản sơ yếu lý lịch trong bảy giây. Tốt thôi là chưa đủ. Mẫu sơ yếu lý lịch của bạn cho một nhà khoa học dữ liệu phải xuất sắc.
Trong sơ yếu lý lịch nghề nghiệp của bạn cho một nhà phân tích dữ liệu, hãy đảm bảo sử dụng các tiêu đề phụ dễ đọc, khoảng trắng và kiểu chữ rõ ràng, dễ đọc.
Lưu mẫu sơ yếu lý lịch nhà phân tích dữ liệu của bạn dưới dạng PDF là lời khuyên phổ biến. Điều này giúp duy trì định dạng của bạn, cho phép người quản lý công việc dễ dàng hiểu sơ yếu lý lịch nhà khoa học dữ liệu của bạn.
Bạn cần gì để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?
Phần lớn các công việc phân tích dữ liệu ở cấp đầu vào yêu cầu ứng viên phải có bằng cử nhân trở lên. Phân tích dữ liệu, toán học, tài chính, kinh tế và khoa học máy tính đều là những lựa chọn khả thi cho các chuyên ngành học thuật. Việc hoàn thành chương trình thạc sĩ về phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu hoặc phân tích kinh doanh có thể giúp bạn có được triển vọng việc làm mới với mức lương cao hơn.
Những công ty nào đang tuyển dụng cho công việc phân tích dữ liệu?
Các công ty như Element Systems & Software, Uline, Northrop Grumman, Connec-to-Talk, LLC, Wolfe Eye Clinic, People's Care/Redwood Family Care Network, MidFirst Bank, Broadcast Music, Inc., Millstone Medical Outsourcing, Intellistars ABA hiện đang trong số những nhà tuyển dụng tích cực nhất trên thị trường dành cho các ứng viên đủ điều kiện để đảm nhận các vị trí Nhà phân tích dữ liệu.
Tôi nên tìm kiếm gì trên Glassdoor để tìm Việc làm Nhà phân tích dữ liệu?
Những người tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu cũng tìm kiếm cơ hội trong lĩnh vực chuyên gia dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích bán hàng, nhà phân tích cơ sở dữ liệu, nhà phân tích ứng dụng, nhà phân tích SQL, khoa học dữ liệu, nhà phân tích thống kê và nhà phát triển hoạt cảnh. Nếu tìm kiếm của bạn mang lại ít kết quả, bạn có thể muốn thử mở rộng phạm vi truy vấn của mình. Nếu bạn nhận được kết quả không liên quan đến những gì bạn đang tìm kiếm, hãy thử tìm kiếm bằng một từ khóa cụ thể và hạn chế hơn.
Câu Hỏi Thường Gặp
Chuyên viên phân tích dữ liệu có phải là một công việc căng thẳng?
Phân tích dữ liệu là một công việc căng thẳng. Mặc dù có nhiều lý do, nhưng cao trong danh sách là khối lượng công việc lớn, thời hạn chặt chẽ và yêu cầu công việc từ nhiều nguồn và cấp quản lý.
Tôi có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu sau 3 tháng không?
Nếu bạn bắt đầu sự nghiệp của mình ở đó, bạn có thể làm việc theo cách của mình đến một trong những công ty lớn hơn hoặc thậm chí bắt đầu kinh doanh khoa học dữ liệu của riêng bạn. Tôi đã chia chương trình học này thành ba tháng
Người phân tích dữ liệu có viết mã không?
Một số nhà phân tích dữ liệu sử dụng mã trong các nhiệm vụ hàng ngày của họ nhưng nó thường không bắt buộc hoặc chỉ yêu cầu hiểu biết cơ bản để giúp làm sạch và bình thường hóa dữ liệu của công ty.
Bài viết liên quan
