Bạn đang muốn tự học Data Analytics mà chưa biết bắt đầu từ đâu, bài viết chia sẽ những kinh nghiệm rút ra của mình tham gia chương trình học Data Analytics và các khoá học data analytics mình đã tham gia.
Data Analytics là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có giá trị thông qua các bước kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu. Quy trình này bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật khác nhau nhằm phát hiện xu hướng và giải quyết các vấn đề cụ thể dựa trên dữ liệu.
Phân tích dữ liệu không chỉ giúp định hình và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, mà còn nâng cao khả năng ra quyết định và thúc đẩy tăng trưởng cho doanh nghiệp. Qua việc phân tích, doanh nghiệp có thể phát hiện các cơ hội tiềm năng, tối ưu hóa chiến lược và cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể.
Tại sao bạn cần học data analytics ngay và luôn!
Nhu Cầu Cao Trong Thị Trường Lao Động
Data Analytics đang bùng nổ trong nhiều ngành công nghiệp, tạo ra nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn với mức lương cạnh tranh (Đọc thêm). Nắm vững kỹ năng này sẽ giúp bạn dễ dàng tìm được công việc tốt và thăng tiến trong sự nghiệp.
Ra Quyết Định Chính Xác Hơn
Sử dụng dữ liệu thực tế để ra quyết định giúp tăng tính chính xác và dự đoán được xu hướng. Bạn có thể tối ưu hóa quy trình và hoạt động kinh doanh, nâng cao hiệu suất công việc.
Khả Năng Giải Quyết Vấn Đề
Học Data Analytics giúp bạn phát triển tư duy phân tích, tiếp cận và giải quyết vấn đề một cách logic. Bạn sẽ trở thành một người giải quyết vấn đề dựa vào dữ liệu thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm và trực quan cá nhân.
Phát Triển Kỹ Năng Công Nghệ
Bạn sẽ làm quen với các công cụ hiện đại như Python, SQL, Tableau, Power BI và nắm bắt xu hướng công nghệ mới nhất. Điều này giúp tăng giá trị của bạn trên thị trường lao động và mở ra nhiều cơ hội học hỏi.
Lộ trình tự học Data Analytics cho người mới?
Trong phân tích dữ liệu các bạn có thể dùng Google Sheet, Excel để xử lý dữ liệu. Không vấn đề gì! Nhưng để có thể xử lượng dữ liệu lớn hơn hoặc thực hiện các phân tích phức tạp hơn. Bạn cần đến các ngôn ngữ lập trình để hỗ trợ như Python, R, SQL…
Đây cũng là các ngôn ngữ phổ biến khi các nhà tuyển dụng tuyển dụng vị trí Data Analysis yêu cầu. Bạn có thể ghé thăm các trang web tuyển dụng để tìm hiểu thêm yêu cầu của nhà tuyển dụng về ngôn ngữ lập trình và các kỹ năng mà họ cần. Lướt một vòng các trang tuyển dụng tại thời điểm hiện tại của bài viết này, đa số các nhà tuyển dụng đều yêu cầu ngôn ngữ lập trình Python và ngôn ngữ truy vấn dữ liệu SQL cho vị trí data analytics.
Các ngôn ngữ lập trình cần thiết trong ngành phân tích dữ liệu
Dùng Google tìm kiếm thử các bạn sẽ thấy khá nhiều ngôn ngữ cho lĩnh vực phân tích dữ liệu (data analytics). Nhưng chúng ta không cần phải học hết hãy bắt đầu với các ngôn ngữ phổ biến với mục tiêu của bạn. Dưới đây tôi sẽ gom chúng lại với nhau để bạn dễ hình dung hơn.
Nhóm ngôn ngữ chuyên về phân tích thống kê:
- Python: Rất phổ biến trong cộng đồng phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Có nhiều thư viện mạnh mẽ như Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, Matplotlib và seaborn. Python dễ học và rất linh hoạt, phù hợp cho cả phân tích dữ liệu.
- R: Ngôn ngữ chuyên biệt cho thống kê và phân tích dữ liệu. Có nhiều gói (packages) dành cho thống kê và đồ họa như ggplot2, dplyr, và tidyr. R rất mạnh trong việc xử lý dữ liệu và phân tích thống kê phức tạp.
- MATLAB: Chủ yếu được sử dụng trong môi trường học thuật và công nghiệp. Mạnh mẽ cho các phép tính số và trực quan hóa dữ liệu. Thường được sử dụng trong các lĩnh vực như xử lý tín hiệu và hệ thống điều khiển.
Ngôn ngữ lập trình tổng quát nhưng mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu
- Java: Ngôn ngữ lập trình phổ biến với hiệu suất cao. Sử dụng rộng rãi trong các hệ thống lớn. Có các thư viện hỗ trợ phân tích dữ liệu như Weka và Apache Spark.
- C++: Mạnh mẽ và hiệu quả cho các ứng dụng yêu cầu hiệu suất cao. Sử dụng nhiều trong các hệ thống lớn và phát triển phần mềm. Cũng có thể sử dụng cho phân tích dữ liệu với các thư viện như Armadillo và Shark.
- Go: Ngôn ngữ lập trình hiện đại, hiệu suất cao và dễ bảo trì. Phù hợp cho các ứng dụng cần xử lý đồng thời và hệ thống phân tán.
Ngôn ngữ cho xử lý dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu phân tán
- Scala: Thường được sử dụng cùng với Apache Spark, mạnh mẽ cho xử lý dữ liệu lớn. Kết hợp các tính năng của lập trình hướng đối tượng và lập trình hàm.
- SQL: Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu cơ bản, sử dụng để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Rất quan trọng cho bất kỳ chuyên gia phân tích dữ liệu nào.
Ngôn ngữ mới nổi và các ngôn ngữ đặc thù khác
- Julia: Ngôn ngữ lập trình mới nổi, hiệu suất cao cho các tác vụ số học và khoa học dữ liệu. Có cú pháp thân thiện và hiệu suất gần với C.
- Swift: Được phát triển bởi Apple, chủ yếu được sử dụng cho phát triển ứng dụng trên iOS. Đang được sử dụng nhiều hơn trong khoa học dữ liệu nhờ tốc độ và tính dễ đọc.
- SAS: Ngôn ngữ chuyên dụng cho phân tích dữ liệu và thống kê, đặc biệt phổ biến trong các ngành công nghiệp dược phẩm và tài chính. Mạnh mẽ và tin cậy nhưng đắt đỏ và ít linh hoạt hơn các ngôn ngữ khác.
- Perl: Ngôn ngữ lập trình linh hoạt, thường được sử dụng cho xử lý văn bản và báo cáo dữ liệu. Không phổ biến như trước đây nhưng vẫn được sử dụng trong một số ứng dụng phân tích dữ liệu.
- JavaScript: Chủ yếu được sử dụng cho phát triển web, nhưng với các thư viện như D3.js và Node.js, nó cũng có thể được sử dụng để trực quan hóa và xử lý dữ liệu.
Tổng quan
- Python và R là lựa chọn hàng đầu cho phân tích dữ liệu nhờ vào hệ sinh thái thư viện phong phú và cộng đồng lớn.
- SQL là kỹ năng không thể thiếu để làm việc với cơ sở dữ liệu.
- Scala và Java rất mạnh mẽ khi làm việc với các hệ thống lớn và phân tán.
- MATLAB và Julia phù hợp cho các tác vụ tính toán phức tạp và xử lý số liệu lớn.
- Các ngôn ngữ khác như Swift, SAS, Perl và JavaScript có các ứng dụng đặc thù và mạnh mẽ trong những tình huống cụ thể.
Vậy nên bắt đầu với ngôn ngữ lập trình nào?
Với những nghiên cứu và kinh nghiệm của mình khi sử dụng các công cụ trong phân tích dữ liệu. Tôi khuyến nghị bạn nên bắt đầu với Python và SQL trước tiên. Đây là những ngôn ngữ cốt lỗi mà hầu hết các công ty yêu cầu. Sau khi nắm vững cơ bản, hãy tiếp tục với các thư viện Python như Pandas, NumPy, Matplotlib, và Seaborn. Cùng với đó là tìm hiểu các phần mềm trực quan hoá dữ liệu như Power BI và Tableau.
Học SQL
Nắm vững cú pháp và cách truy vấn cơ bản trong SQL
- SELECT: Lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
- FROM: Xác định bảng từ đó dữ liệu sẽ được lấy.
- WHERE: Lọc dữ liệu theo điều kiện nhất định.
- JOIN: Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng.
- GROUP BY: Nhóm dữ liệu dựa trên một hoặc nhiều cột.
- ORDER BY: Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.
Học Python
Tìm hiểu cú pháp cơ bản và cấu trúc của Python. Làm quen với các thư viện hỗ trợ xử lý dữ liệu.
- Biến và kiểu dữ liệu (numbers, strings, lists, tuples, set, dictionaries).
- Cấu trúc điều kiện (if, else, elif).
- Vòng lặp (for, while).
- Hàm (def).
Làm quen với các thư viện hỗ trợ xử lý dữ liệu:
- Pandas: Thư viện mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu.
- Tạo và thao tác với DataFrame.
- Đọc và ghi dữ liệu từ/đến các định dạng khác nhau (CSV, Excel, SQL, etc).
- Lọc, nhóm, và tổng hợp dữ liệu.
- NumPy: Thư viện chính để tính toán số học.
- Tạo và thao tác với mảng (array).
- Thực hiện các phép toán số học trên mảng.
- Sử dụng các hàm thống kê cơ bản.
Làm quen với Matplotlib và Seaborn để tạo các biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu
- Matplotlib:
- Tạo các biểu đồ cơ bản (line, bar, scatter, histogram).
- Tùy chỉnh biểu đồ (tiêu đề, nhãn trục, chú thích).
- Lưu biểu đồ dưới dạng hình ảnh.
- Seaborn:
- Tạo các biểu đồ nâng cao (heatmap, boxplot, violin plot).
- Tùy chỉnh màu sắc và phong cách của biểu đồ.
- Tạo các biểu đồ trực quan hóa phân phối dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến.
Trải nghiệm với Power BI và Tableau
Tìm hiểu cách kết nối dữ liệu, tạo báo cáo và dashboard tương tác:
- Power BI:
- Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu (Excel, SQL Server, Web, etc)
- Tạo các bảng và biểu đồ tương tác.
- Sử dụng DAX (Data Analysis Expressions) để tạo các công thức và tính toán.
- Thiết kế dashboard và chia sẻ báo cáo.
- Tableau:
- Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu (Excel, SQL Server, Web, etc).
- Tạo các bảng và biểu đồ tương tác.
- Sử dụng các hàm và tính toán để phân tích dữ liệu.
- Thiết kế dashboard và chia sẻ báo cáo.
Các khoá học trực tuyến
Khoá học trên bạn có thể tự học Data Analytics trên Coursera
Các khoá này có lượng đánh giá khá cao từ những người đã học.
Các khoá học trên Coussera giá cũng khá cao, nếu bạn đăng ký gói Plus mỗi tháng $59 hoặc đóng theo năm $399. Một số dịp trong năm Coursera họ có giảm giá như trong dịp này họ khuyến mãi còn khoảng $239 nếu đóng theo năm. Bạn có thể tham khảo link 40% off Coursera Plus, dành cho người dùng đầu tiên đăng ký gói plus. Nếu bạn đã đăng ký rồi có thể dùng email khác để đăng ký để nhận ưu đãi nhé.
Khoá học trên Udemy
Khoá học trên Udemy đa số từ các cá nhân chia sẽ khoá học mà họ tạo ra, nên giá khá phải chăng và được sử dụng trọn đời. Nhưng bạn phải xem kỹ review cũng như chất lượng từ những đánh giá của những người đã học trước đó để chọn khoá học phù hợp.
Bạn có thể tham khảo tại trang Udemy nhé.
Các nguồn tài liệu và dự án để tham khảo và thực hành khi tự học Data Analytics
Kaggle
Kho dataset phong phú mà bạn có thể khám phá và dùng để thực hành, ngoài ra có rất nhiều bài giải của các thành viên khác bạn có thể tham khảo cách mà họ dùng data analytics để giải quyết vấn đề.
Link: kaggle.com
w3resource
Kho dữ liệu hướng dẫn và thực hành của khá nhiều ngôn ngữ trong đó có SQL, Python, và các thư viện hỗ trợ phân tích dữ liệu của Python như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seanborn…bạn có thể tự học và thực hành tại đây.
Link: w3resource.com
leetcode.com
Một trang web tuyệt vời để bạn thực hành và thử thách kiến thức mình đã học, bạn cũng có thể tham khảo các bài giải khác nhau của các thành viên khác của cùng một bài toán. Nó là cách nhanh nhất để bạn khám phá thêm các hướng giải khác. Tôi khuyến khích bạn giải bài tập càng nhiều càng tốt, hãy lên kế hoạch mỗi tuần 3-5 bài hoặc mỗi ngày một bài thì càng tốt. Nó sẽ giúp bạn lên trình khá nhanh.
Tổng kết
Con đường tự học data analytics cực kỳ khó khăn nhưng thành quả của nó cũng đáng để các bạn thử nếu cảm thấy mình đam mê với dữ liệu. Chúc các bạn thành công khám phá một kỹ năng mới và cần thiết trong thế giới mà dữ liệu càng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định.
