Đầu tiên, điều cần thiết là phải hiểu những gì một nhà phân tích dữ liệu làm. Có nguy cơ nói rõ ràng - tất cả các nhà phân tích dữ liệu đều quan tâm đến dữ liệu. Họ sử dụng các công cụ kỹ thuật để phân tích số lượng lớn thông tin thô và phát triển những hiểu biết có ý nghĩa trong quá trình này. Các nhà phân tích dữ liệu cũng thường chịu trách nhiệm xóa dữ liệu bị hỏng, xác định chất lượng dữ liệu và chuẩn bị báo cáo cho chủ nhân của họ.
Tất cả các nhiệm vụ này, như bạn có thể đã đoán, yêu cầu các nhà phân tích dữ liệu phải có một hộp công cụ kỹ năng kỹ thuật được phát triển tốt. Dưới đây là một số ít để tập trung vào.
1. Trực quan hóa dữ liệu
Như thuật ngữ gợi ý, trực quan hóa dữ liệu là khả năng của một người để trình bày kết quả dữ liệu thông qua đồ họa hoặc hình minh họa khác. Mục đích của việc này rất đơn giản. Nó tạo điều kiện hiểu rõ hơn về thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, ngay cả đối với những người không được đào tạo về phân tích dữ liệu. Với trực quan hóa dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu có thể giúp những người ra quyết định của doanh nghiệp [những người có thể không được đào tạo về phân tích nâng cao] xác định các mẫu và hiểu các ý tưởng phức tạp trong nháy mắt. Khả năng này trao quyền cho bạn - nhà phân tích dữ liệu - để hiểu rõ hơn về tình hình của công ty, truyền đạt những hiểu biết hữu ích cho các trưởng nhóm và thậm chí định hình việc ra quyết định của công ty theo hướng tốt hơn.
Trực quan hóa dữ liệu thậm chí có thể cho phép bạn đạt được nhiều hơn những gì các nhà phân tích dữ liệu theo cách truyền thống. Như một người viết cho SAS Insights lưu ý, “Trực quan hóa dữ liệu sẽ thay đổi cách các nhà phân tích của chúng tôi làm việc với dữ liệu. Họ sẽ được kỳ vọng phản hồi các vấn đề nhanh hơn. Và họ sẽ cần có khả năng khai thác để có thêm thông tin chi tiết - nhìn dữ liệu theo cách khác, giàu trí tưởng tượng hơn. Trực quan hóa dữ liệu sẽ thúc đẩy khám phá dữ liệu sáng tạo. ”
Hiện tại, trực quan hóa dữ liệu đã trở thành một kỹ năng cần thiết. Theo một nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi LinkedIn Learning, “những sinh viên mới tốt nghiệp gần đây có nhiều khả năng học các kỹ năng cứng hơn khi họ lần đầu tiên tham gia lực lượng lao động. Và những kỹ năng cứng này xoay quanh việc phân tích dữ liệu và kể chuyện bằng những hiểu biết thu thập được từ dữ liệu. ” Kỹ năng số một được báo cáo bởi những người tham gia? . trực quan hóa dữ liệu
2. Dọn dẹp dữ liệu
Như bất kỳ người hâm mộ Marie Kondo nào cũng sẽ nói với bạn, việc dọn dẹp là một phần vô giá để đạt được thành công — và việc dọn dẹp dữ liệu cũng không ngoại lệ. Đây là một trong những bước quan trọng nhất trong việc lắp ráp một mô hình máy học chức năng và thường bao gồm một phần đáng kể trong ngày của bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào.
“Mặc dù chúng ta thường nghĩ rằng các nhà khoa học dữ liệu dành phần lớn thời gian của họ để mày mò các mô hình và thuật toán ML, nhưng thực tế lại hơi khác,” nhà văn công nghệ Ajay Sarangam lưu ý cho Analytics Training. “Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu dành khoảng 80% thời gian của họ để làm sạch dữ liệu. Tại sao? . Dữ liệu tốt hơn đánh bại các thuật toán phức tạp hơn. ”
Với tập dữ liệu được làm sạch đúng cách, ngay cả các thuật toán đơn giản cũng có thể tạo ra những hiểu biết đáng chú ý. Mặt khác, dữ liệu không sạch sẽ có thể tạo ra các mẫu sai lệch và khiến doanh nghiệp đưa ra kết luận sai lầm. Do cần thiết, trình độ chuyên môn của nhà phân tích dữ liệu yêu cầu kỹ năng làm sạch dữ liệu thích hợp - và không có hai cách nào để giải quyết vấn đề đó.
3. MATLAB
MATLAB là ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình hỗ trợ thực hiện thuật toán, thao tác ma trận và vẽ đồ thị dữ liệu, cùng các chức năng khác. Các doanh nghiệp quan tâm đến dữ liệu lớn đã bắt đầu chuyển sang MATLAB vì nó cho phép các nhà phân tích cắt giảm đáng kể thời gian họ thường dành để xử lý trước dữ liệu và tạo điều kiện làm sạch, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng. Đáng chú ý nhất, MATLAB có thể thực thi bất kỳ mô hình học máy nào được xây dựng trong môi trường của nó trên nhiều nền tảng.
Hiểu MATLAB không phải là một kỹ năng bắt buộc đối với các nhà phân tích dữ liệu;
4. r
R là một trong những ngôn ngữ phổ biến và được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu. Một cuộc thăm dò được thực hiện bởi tạp chí chuyên nghiệp của Viện Kỹ sư Điện và Điện tử [IEEE], Spectrum, cho thấy R xếp thứ năm trong danh sách mười ngôn ngữ lập trình hàng đầu được sử dụng vào năm 2019. Cú pháp và cấu trúc của R được tạo ra để hỗ trợ công việc phân tích; . Ngôn ngữ lập trình cũng thu hút các doanh nghiệp vì nó có thể xử lý dữ liệu phức tạp hoặc số lượng lớn.
Với tính phổ biến và chức năng của nó, việc học R phải nằm trong danh sách ưu tiên hàng đầu đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu tham vọng nào.
5. con trăn
Tuy nhiên, việc học Python nên là ưu tiên hàng đầu đối với các nhà phân tích tương lai. Ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, cấp cao này đã giành vị trí số một trong cuộc khảo sát Spectrum 2019 của IEEE và vì một lý do chính đáng - nó cung cấp một số lượng đáng kể các thư viện chuyên ngành, nhiều trong số đó liên quan cụ thể đến trí tuệ nhân tạo [AI].
Khả năng ứng dụng của Python vào phát triển AI đặc biệt quan trọng. Theo dữ liệu do Statista công bố, thị trường phần mềm AI đang trên đà tăng trưởng 154% so với năm trước và đạt mức cao dự kiến là 22 USD. 6 tỷ vào cuối năm 2020. Hiểu Python là một kỹ năng mà các nhà phân tích dữ liệu cần phải cập nhật trong bối cảnh chuyên nghiệp ngày càng quan tâm đến AI. Những người muốn tiếp tục làm quen với Python cũng nên xem xét các chương trình phụ trợ của nó như Pandas [một công cụ phân tích dữ liệu nguồn mở hoạt động cộng sinh với ngôn ngữ lập trình của Python] hoặc NumPy, một gói hỗ trợ người dùng Python thực hiện các tác vụ tính toán khoa học
6. SQL và NoQuery
Nếu bạn muốn thâm nhập vào lĩnh vực phân tích dữ liệu, có một số ngôn ngữ cơ sở dữ liệu mà bạn sẽ cần phải làm quen — nếu không thông thạo — ngay lập tức.
Đầu tiên và quan trọng nhất trong số này là Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, được biết đến nhiều hơn với tên viết tắt là SQL. SQL có thể đã được tạo ra vào năm 1970, nhưng nó vẫn vô giá cho đến ngày nay. Trong phân tích hiện đại, SQL vẫn là phương tiện tiêu chuẩn để truy vấn và xử lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Điều này có vẻ phản trực giác, vì lĩnh vực phân tích đang ở trạng thái tăng trưởng và phát triển gần như liên tục. Nhà khoa học dữ liệu Josh Devlin tiếp cận sai sót rõ ràng này trong một bài báo cho DataQuest, viết. “Tại sao một người muốn kiếm việc làm trong lĩnh vực dữ liệu lại dành thời gian học ngôn ngữ 'cổ đại' này? . ”
Anh ấy có một điểm. Sự thật là SQL có chỗ đứng trong các công ty ở khắp mọi nơi. Chức năng và hiệu quả được duy trì của nó đã khiến nhu cầu của các công ty tăng cao và mức độ phổ biến của nó không có dấu hiệu giảm đi sớm. Học SQL; . Các phiên bản SQL có thương hiệu như MySQL mang đến cơ hội hiểu rõ hơn về các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.
Mặt khác, bạn cũng nên tập trung vào việc xây dựng năng khiếu của mình với cơ sở dữ liệu NoSQL. Như tên gợi ý, các hệ thống NoSQL không tổ chức các tập dữ liệu của chúng theo các đường quan hệ của SQL. Theo định nghĩa này, các khung NoSQL có thể cấu trúc thông tin của chúng một cách hiệu quả theo bất kỳ cách nào, miễn là phương thức đó không phải là quan hệ. Như vậy, gần như không thể chỉ ra bất kỳ một cấu trúc nào là khung NoSQL “tiêu chuẩn”. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có kinh nghiệm về cấu trúc NoSQL, có thể hữu ích khi thử nghiệm với một khung như MongoDB, khung này tổ chức cơ sở dữ liệu của nó theo hệ thống phân cấp linh hoạt thay vì quan hệ dạng bảng.
7. Học máy
Mặc dù học máy không phải là một kỹ năng theo cách làm sạch dữ liệu hoặc học ngôn ngữ lập trình, nhưng việc hiểu nó có thể giúp bạn trở nên cạnh tranh trong lĩnh vực tuyển dụng phân tích dữ liệu.
Như đã đề cập trước đó, nghiên cứu của Statista chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán bao gồm các lĩnh vực đầu tư quan trọng ngay bây giờ. Mặc dù không phải tất cả các nhà phân tích đều thấy mình đang làm việc trong các dự án máy học, nhưng việc có hiểu biết chung về các công cụ và khái niệm liên quan có thể giúp bạn có lợi thế hơn đối thủ trong quá trình tìm việc.
8. Đại số tuyến tính và giải tích
Khi nói đến phân tích dữ liệu, việc có các kỹ năng toán học nâng cao là điều không thể bàn cãi. Một số nhà phân tích dữ liệu thậm chí chọn chuyên ngành toán học hoặc thống kê trong những năm đại học chỉ để hiểu rõ hơn về lý thuyết làm nền tảng cho thực hành phân tích trong thế giới thực.
Hai lĩnh vực nghiên cứu toán học cụ thể vươn lên hàng đầu trong phân tích. đại số tuyến tính và giải tích. Đại số tuyến tính có các ứng dụng trong máy và học sâu, nơi nó hỗ trợ các phép toán vectơ, ma trận và tensor. Giải tích được sử dụng tương tự để xây dựng các hàm mục tiêu/chi phí/tổn thất để dạy các thuật toán đạt được mục tiêu của chúng.
Tuy nhiên, bạn có thể thấy rằng mình không cần phải xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc trước khi theo đuổi các ứng dụng trong thế giới thực. Một số người trong lĩnh vực công nghệ thực sự đề nghị đi theo con đường ngược lại. Ví dụ: trong bài báo năm 2019 “Toán học cho Khoa học Dữ liệu”, Ibrahim Sharaf El Den, nhà văn và nhà phân tích dữ liệu của Towards Data Science đã khuyên nên thực hiện phương pháp tiếp cận từ trên xuống
“Học cách viết mã, học cách sử dụng ngăn xếp PyData [Pandas, sklearn, Keras, v.v. ], bắt tay vào xây dựng các dự án trong thế giới thực, sử dụng tài liệu thư viện và hướng dẫn trên YouTube hoặc Phương tiện, ”anh ấy giải thích. “Bạn sẽ bắt đầu nhìn thấy bức tranh toàn cảnh hơn, nhận thấy mình thiếu nền tảng lý thuyết, để thực sự hiểu cách thức hoạt động của các thuật toán đó […] việc học toán sẽ có ý nghĩa hơn nhiều đối với bạn. ”
Điều đó nói rằng, không có một cách chính xác để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Khám phá và tìm một lộ trình giáo dục phù hợp với bạn
9. Microsoft Excel
Nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng Microsoft Excel gần như có vẻ buồn cười khi người ta coi các nhà phân tích dữ liệu công nghệ tiên tiến hơn đáng kể có sẵn theo ý của họ. Mượn một câu trích dẫn từ nhà văn kinh doanh người Ireland Anne Walsh, “Nhắc đến Excel với dân công nghệ, nó thường bị bỏ qua với một cái khịt mũi. ”
Và đó là sự thật - Excel rất cồng kềnh so với các nền tảng khác. Tuy nhiên, nền tảng bảng tính đặc biệt của Microsoft được sử dụng bởi khoảng 750 triệu người trên toàn thế giới. Thuật ngữ “Kỹ năng Excel” thường xuyên xuất hiện dưới phần trình độ cho các công việc được đăng trên các dịch vụ tuyển dụng như Indeed hoặc Monster. Đối với tất cả các khả năng low-fi rõ ràng của nó, Excel được sử dụng tốt trong các doanh nghiệp.
Hơn nữa, Excel, tốt, excels đang tự động hóa các tính năng và lệnh nhất định để phân tích dữ liệu tốt hơn. Excel có ngôn ngữ lập trình riêng, VBA, được sử dụng để tạo macro hoặc các lệnh được ghi sẵn. Khi được triển khai đúng cách, VBA có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian cho các nhà phân tích con người đối với các dự án được thực hiện thường xuyên, lặp đi lặp lại như kế toán, bảng lương hoặc quản lý dự án. Microsoft cũng đã phát triển ToolPak Phân tích của mình với lưu ý đến mô hình thống kê và phân tích dữ liệu. Như trung tâm trợ giúp của công ty giải thích, “Bạn cung cấp dữ liệu và tham số cho từng phân tích và công cụ này sử dụng các hàm macro kỹ thuật hoặc thống kê thích hợp để tính toán và hiển thị kết quả trong bảng đầu ra. Một số công cụ tạo biểu đồ ngoài bảng đầu ra. ”
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các kỹ năng kỹ thuật mà bạn cần để tiếp tục sự nghiệp của mình trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, hãy xem Chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu kỹ thuật của Columbia
Phần 2. Các kỹ năng mềm chính Nhà phân tích dữ liệu cần có
Tất cả các kỹ năng kỹ thuật trên là bắt buộc đối với nhà phân tích dữ liệu - nhưng chỉ riêng tài năng kỹ thuật sẽ không đưa bạn đến một sự nghiệp thành công. Bạn có thể là một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc trên giấy tờ nhưng vẫn không bao giờ được tuyển dụng. lý do rất đơn giản. Khả năng kỹ thuật không phải là tất cả đối với các nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng. Có một số kỹ năng mềm hơn, không dành riêng cho ngành mà các nhà phân tích dữ liệu yêu cầu để thành công. Có quá nhiều thứ để liệt kê trong phần này một cách dễ dàng, vì vậy chúng tôi sẽ tập trung vào hai kỹ năng thiết yếu. tư duy phản biện và giao tiếp.
10. Tư duy phản biện
Chỉ nhìn vào dữ liệu thôi là chưa đủ; . Là một người có tư duy phản biện, bạn có thể suy nghĩ một cách phân tích về dữ liệu, xác định các mẫu và trích xuất thông tin chi tiết và thông tin có thể hành động từ thông tin bạn có trong tay. Nó đòi hỏi bạn phải vượt lên trên tất cả và áp dụng bản thân vào việc suy nghĩ, trái ngược với việc chỉ xử lý.
Trở thành một người có tư duy phản biện có thể khó khăn, nhưng bạn có thể trau dồi những kỹ năng như vậy bằng cách thử thách bản thân. Lần tới khi bạn thấy mình phải đối mặt với một nhiệm vụ hoặc bài tập phân tích, hãy thử nghĩ xem - ý nghĩa đằng sau khuôn mẫu mà bạn nhìn thấy là gì? .
11. Liên lạc
Vào cuối ngày, bạn cần có khả năng giải thích những phát hiện của mình cho người khác. Không thành vấn đề nếu bạn là nhà phân tích dữ liệu sâu sắc, tài năng nhất hành tinh — nếu bạn không thể truyền đạt các mẫu mà bạn nhìn thấy cho những người không có chuyên môn kỹ thuật, thì bạn đã thất bại.
Trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi có nghĩa là trở thành “song ngữ. ” Bạn nên có khả năng giải quyết các điểm kỹ thuật cao với các đồng nghiệp được đào tạo của mình, cũng như đưa ra các giải thích rõ ràng, cấp cao theo cách hỗ trợ — thay vì gây nhầm lẫn — những người ra quyết định tập trung vào doanh nghiệp. Nếu không thể làm như vậy, bạn vẫn có thể cần xây dựng bộ kỹ năng của mình với tư cách là nhà phân tích dữ liệu.
Khám phá các lựa chọn của bạn
Phân tích dữ liệu có thể là nghề nghiệp dành cho bạn, nhưng để thành công trong lĩnh vực này, bạn cần đạt được các kỹ năng cần thiết. Khám phá các cơ hội học tập gần bạn; . Nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp nhanh hơn và khả thi hơn về mặt tài chính, hãy xem xét đăng ký chương trình đào tạo phân tích dữ liệu. Các tùy chọn giáo dục kéo dài nhiều tuần này mang đến cho người học cơ hội có được kiến thức nền tảng kỹ lưỡng về lĩnh vực công nghệ mà họ lựa chọn với mức giá hợp lý.
Khám phá các cơ hội giáo dục của bạn và bắt đầu phát triển nền tảng vững chắc về kỹ năng phân tích dữ liệu. Một thế giới phân tích dữ liệu đang chờ đợi.