Có phải bạn đang học DA bằng cách xem video YouTube nhưng không theo một lộ trình học Data Analyst nào cả? Đừng làm vậy nữa nếu bạn không muốn lãng phí thời gian mà không tiếp thu được kiến thức gì! Tìm hiểu ngay lộ trình học Data Analyst tối ưu dành cho Fresher và Non-IT sẽ được chúng tôi chia sẻ dưới đây!
Tại sao cần lộ trình học Data Analyst bài bản?
Những vấn đề Fresher gặp phải khi tự học Data Analyst
Data Analyst là một lĩnh vực rộng và phức tạp. Với những người lần đầu tìm hiểu cách học Data Analyst thường dễ bị lạc trong mê cung giữa rất nhiều kiến thức và công cụ mới, hoang mang không biết rõ bản thân cần học cái gì để ứng dụng thực tiễn trong công việc.
Càng học, bạn càng mông lung không biết mình đang đi đúng hướng hay không. Càng tìm hiểu, bạn càng thấy mình nhỏ bé trong thế giới của Data Analyst. Những kiến thức mới và khó khi chưa có data mindset khiến bạn nản chí.
Lộ trình học bài bản như một kim chỉ nam giúp các Fresher tìm ra lối thoát khỏi mê cung đó. Đây là kế hoạch học tập chi tiết, xác định rõ ràng mục tiêu, thời gian, công cụ, thời lượng từng học phần, phương pháp học,… là lời giải cho bài toán học sao để có thể tự tin pass job và đảm nhận vai trò Data Analyst.
Lộ trình học Data Analyst bài bản giúp gì cho Fresher?
Dưới đây là 5 cách một lộ trình học bài bản sẽ giúp bạn trở thành Data Analyst:
- Giúp bạn xác định mục tiêu học tập: Lộ trình học sẽ giúp bạn xác định được mục tiêu học của mình cần phải nắm được kiến thức gì, làm chủ kỹ năng nào, từ đó tìm cách học để hoàn thành mục tiêu đó.
- Học từ dễ đến khó: Là lần đầu tiếp cận với kiến thức Data Analyst, các Fresher cần làm quen từ những kiến thức dễ trước, sau đó mới tìm hiểu sâu hơn, nâng độ khó. Ngoài ra, việc xác định học kiến thức nào trước để làm nền tảng tiếp thu kiến thức mới khó, phức tạp hơn cũng rất quan trọng.
- Tính tổ chức và kỷ luật: Khi có “deadline” cho các phần học kiến thức, kỹ năng, bạn sẽ có ý thức hơn trong việc tự đốc thúc bản thân hoàn thành theo lộ trình đã dựng nên.
- Tối ưu quá trình học: Một lộ trình học được thiết kế chi tiết sẽ giúp Fresher tối ưu không chỉ thời gian, mà còn là công sức được dồn vào để học đúng – trúng nội dung cần thiết cho công việc.
- Tăng khả năng đạt được kết quả: Khi bạn đã biết mình cần gì, học gì và như thế nào, chắc chắn khả năng bạn đạt được mục tiêu sẽ cao hơn so với những Fresher vẫn đang lạc lối. Lộ trình học sẽ giúp bạn tập trung hơn để đạt được kết quả đó.
Cách học Data Analyst đối với Fresher như thế nào?
Học theo lộ trình bài bản
Data Analyst là một lĩnh vực rộng và phức tạp. Với những người lần đầu tìm hiểu cách học Data Analyst thường dễ bị lạc trong mê cung giữa rất nhiều kiến thức và công cụ mới. Vì vậy, việc học theo một lộ trình bài bản rất quan trọng bởi nó sẽ giúp bạn:
- Đi đúng hướng, tiết kiệm công sức. Tránh mất nhiều thời gian học nhưng kết quả vẫn không đáp ứng được nhu cầu tuyển dụng.
- Tránh hoang mang, nản chí trong quá trình học vì càng học càng thấy khó, càng thấy Data Analyst quá rộng đối với bản thân.
- Tập trung học và nâng cao đúng kiến thức, kỹ năng cần thiết. Tự tin apply job Data Analyst mà bạn muốn.
Lộ trình học phiên bản eLearning khóa Data Analyst Fundamental (eDAF)
Dưới đây là lộ trình học Data Analyst trong 3 tháng dành cho Fresher và Non-IT, được thiết kế bởi chuyên gia Dữ liệu có hơn 12 năm kinh nghiệm. Kiến thức và kỹ năng được chắt lọc, học từ dễ đến khó. Vì vậy bất cứ Fresher và Non-IT nào cũng có thể theo học Data Analyst.
| STT | Nội dung học | Chi tiết |
| Kỹ năng 1: Xử lý dữ liệu với SQL | ||
| 1 | Hành động 1: Làm quen với SQL và DDL trong SQL | Bước 1: Tìm hiểu tổng quan về SQL |
| 2 | Bước 2: Tìm hiểu các thuật ngữ cơ bản trong cơ sở dữ liệu | |
| 3 | Bước 3: Học các câu lệnh thao tác với bảng | |
| 4 | Bước 4: Tìm hiểu các câu lệnh DML với dữ liệu của bảng | |
| 5 | Hành động 2: Tìm hiểu về DML căn bản và JOIN trong SQL | Bước 1: Học cú pháp truy vấn cơ bản trong SQL |
| 6 | Bước 2: Tìm hiểu về phép JOIN: Inner Join, Left Join, Right Join,… | |
| 7 | Hành động 3: Chuyển sang học về phép gom nhóm (Group by) | Bước 1: Tìm hiểu về các hàm xử lý dữ liệu: dữ liệu căn bản, phân loại dữ liệu |
| 8 | Bước 2: Các câu lệnh gom nhóm trong SQL | |
| 9 | Hành động 4: Tìm hiểu về Subquery và những điều cần lưu ý trong SQL | Subquery và phân loại trong SQL, các operator hữu ích cho subquery,… |
| Kỹ năng 2 & 3: Trực quan hóa dữ liệu với Power BI & Data Storytelling | ||
| 1 | Hành động 1: Bắt đầu tìm hiểu về Power BI | Bước 1: Bắt đầu với các khái niệm cơ bản trong Power BI: Report view, data view, model view,… |
| 2 | Bước 2: Học cách tiền xử lý dữ liệu với Power BI | |
| 3 | Bước 3: Tập thực hành trực quan hóa dữ liệu với Power BI (1) | |
| 4 | Hành động 2: Data Model & Transformation Data với Power BI | Bước 1: Tìm hiểu về Data Model trong Power BI |
| 5 | Bước 2: Tiếp tục thực hành trực quan hóa dữ liệu với Power BI (2) | |
| 6 | Hành động 3: DAX | Bước 1: Data transformation (Chuyển đổi dữ liệu) với Power BI |
| 7 | Bước 2: Tìm hiểu về DAX Power BI | |
| 8 | Hành động 4: Dashboard | Bước 1: Tìm hiểu về X functions và parametter trong Power BI |
| 9 | Bước 2: Dashboard trong Power BI. Các nguyên lý thiết kế | |
| 10 | Hành động 5: Domain metric & dashboard | Analysis summarize với Power BI, Outlier visual trong Power BI |
| 11 | Hành động 6: Analysis với Power BI | Bước 1: Tìm hiểu về “What if” Analysis |
| 12 | Bước 2: Tập thực hành tạo Interactive Dashboard | |
| Kỹ năng 4: Phân tích dữ liệu với Python | ||
| 1 | Hành động 1: Tìm hiểu cấu trúc cơ bản trong Python | Tìm hiểu các cấu trúc cơ bản trong Python, cấu hình và các biến,… |
| 2 | Hành động 2: Tìm hiểu List, Dictionary, Function | Tìm hiểu về List, Tuple, Dictionary, Set, Custom Function, Decorator Function, Lamda Function,… |
| 3 | Hành động 3: Tìm hiểu về Build-in function, class và object | Tìm hiểu về Basic Build-in functions, import thư viện, Module, Package, Class, các thuộc tính, phương thức,… |
| 4 | Hành động 4+5: Sử dụng Numpy, Pandas để xử lý dữ liệu | Bước 1: Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu với thư viện Numpy |
| 5 | Bước 2: Thực hành tiền xử lý, phân tích dữ liệu với thư viện Pandas | |
| 6 | Hành động 6: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib | Bước 1: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Pandas, Matplotlib |
| 7 | Bước 2: Học tập các case study analysis với Python Matplotlib |
Xem thêm lộ trình học Data Analyst chi tiết đến từng kỹ năng, thời lượng,… trong từng bước trên!
eDAF có điểm gì khác các khoá eLearning thông thường?
Đặc điểm của khóa eDAF
Phiên bản eLearning khóa Data Analyst Fundamental ứng dụng công nghệ trong đào tạo (Edtech), giúp giảng viên có thể đồng hành cùng học viên sát sao trong suốt lộ trình học Data Analyst.
Hệ thống eLearning: Toàn bộ bài giảng được đăng tải trên hệ thống theo lộ trình học bài bản. Kết thúc mỗi bài học lý thuyết đều có bài tập trắc nghiệm và thực hành. Theo dõi tiến trình học trực quan trên hệ thống.
Data – driven Learning: Tiến trình học và kết quả thực hành của học viên được cập nhật liên tục trên hệ thống. Hàng tuần, giảng viên gửi dashboard review lộ trình học và đo lường dữ liệu. Từ đó, giảng viên phân tích và hướng dẫn từng bước trong trải nghiệm học tập E-Learning, đồng hành sát sao trong suốt lộ trình học Data Analyst.
Interactive Learning: Tương tác với giảng viên và các học viên khác qua phần thảo luận dưới mỗi bài học trên hệ thống eLearning. Giảng viên sẽ trả lời câu hỏi, giải đáp thắc mắc ngay tại phần thảo luận. Bên cạnh đó, các bài tập thực hành cũng được giảng viên trực tiếp đánh giá, chấm điểm.
Ưu điểm của khóa eDAF
Học một kiến thức mới thường gặp nhiều khó khăn, nhất là với lĩnh vực rộng như Data Analyst. Fresher và Non-IT sẽ dễ lạc đường và nản chí. Một lộ trình học bài bản và tối ưu của khóa eDAF sẽ giúp Fresher, Non-IT tự tin theo đuổi nghề Data Analyst nhờ:
Tinh gọn: Kiến thức tối giản, chỉ tập trung vào những điều cốt lõi cần có của một Data Analyst, kết quả và đầu ra rõ ràng. Fresher và Non-IT có thể thành nghề sau 3 tháng.
Thực tiễn: Bài tập thực hành áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như nhân sự, marketing, sales,…
Đồng hành: Dashboard review tiến trình và kết quả học tập hàng tuần. Nhiều kênh hỗ trợ giải đáp thắc mắc. Cộng đồng thường xuyên tổ chức các sự kiện về data, hỗ trợ giải đáp thắc mắc, chia sẻ cơ hội việc làm.
Đối tượng phù hợp với khóa học eDAF
- Người bận rộn, khó sắp xếp một lịch học cố định hàng tuần. Bạn muốn tranh thủ học vào thời gian rảnh trong ngày bằng hình thức các video ngắn.
- Sinh viên, người mới đi làm muốn trải nghiệm để biết mình có phù hợp theo đuổi nghề Data Analyst hay không với chi phí tiết kiệm.
- Bạn muốn tìm một khóa học E-Learning có cả Data Coach đồng hành, mentor và cộng đồng hỗ trợ giải đáp.
Kết quả đạt được sau khóa eDAF
3 tiếng mỗi ngày, sau 3 tháng tập trung học và thực hành trên hệ thống e-Learning, học viên có thể đạt được kết quả học tập như sau:
- Được tiếp cận với dữ liệu (Data) thực tiễn, yêu cầu bài toán Phân tích dữ liệu thực tiễn từ doanh nghiệp.
- Nắm được kiến thức căn bản của SQL để tổ chức và truy vấn dữ liệu.
- Có thể sử dụng Power BI để phân tích, trực quan hoá dữ liệu với Metrics, KPI domain, Dashboard.
- Có nền tảng kiến thức về lập trình Khoa học dữ liệu Python, phân tích, trực quan hóa dữ liệu với Pandas, Matplotlib.
- Sở hữu kỹ năng Kể chuyện dữ liệu Data Storytelling.
- Có khả năng vận dụng các kiến thức và kỹ năng được học để giải quyết các bài toán về Data Analysis, Data – Driven Decision thực tiễn.
Kết luận
Nếu bạn muốn tiến nhanh trên hành trình trở thành Data Analyst với những kiến thức trọng tâm, kỹ năng cần thiết để làm nghề, cách tốt nhất là chọn cho mình một lộ trình học bài bản được đúc kết từ kinh nghiệm của các chuyên gia – những người đã có trải nghiệm lâu năm trong nghề.
Nếu bạn chưa biết bắt đầu từ đâu, cần tư vấn chi tiết hơn về cơ hội nghề nghiệp theo lĩnh vực chuyên môn của bạn, hãy kết nối với các chuyên gia của Smart Data để được hỗ trợ!
