Nếu các bạn sinh viên học sinh của mình đang tìm kiếm ngôi trường Top đầu Úc trong đào tạo ngành IT, đặc biệt với chuyên ngành Data Science, Data Analytics bậc Thạc sỹ - Swinburne Sydney campus hứa hẹn sẽ là lựa chọn hoàn hảo nhất.
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:
Ngôn ngữ lập trình tổng quát nhưng mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu
Ngôn ngữ cho xử lý dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu phân tán
Ngôn ngữ mới nổi và các ngôn ngữ đặc thù khác
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.
Nắm vững cú pháp và cách truy vấn cơ bản trong SQL
Tìm hiểu cú pháp cơ bản và cấu trúc của Python. Làm quen với các thư viện hỗ trợ xử lý dữ liệu.
Làm quen với các thư viện hỗ trợ xử lý dữ liệu:
Làm quen với Matplotlib và Seaborn để tạo các biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu
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.
Trải nghiệm với Power BI và Tableau
Tìm hiểu cách kết nối dữ liệu, tạo báo cáo và dashboard tương tác:
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 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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
