Tweet
Facebook
Copy Link
Phúc lợi
- Chế độ bảo hiểm
- Du Lịch
- Phụ cấp
- Du lịch nước ngoài
- Đồng phục
- Chế độ thưởng
- Chăm sóc sức khỏe
- Đào tạo
- Tăng lương
- Công tác phí
- Phụ cấp thâm niên
- Nghỉ phép năm
Mô tả Công việc
- Tham gia nghiên cứu, thiết kế và phát triển các sản phẩm dịch vụ chứng khoán trên các hệ thống Report, Datawarehouse, Data Lake...
- Có kiến thức về Datawarehouse, mô hình dữ liệu...
- Thiết kế xây dựng ETL theo batch và realtime, sử dụng các công nghệ Big Data.
- Phối hợp cùng BA, nhóm nghiệp vụ, PM, PO trong việc xây dựng mô hình, sử dụng, phân tích dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
- Nghiên cứu công nghệ và xu hướng phát triển công nghệ dữ liệu, đưa ra đề xuất nhằm cải tiến sản phẩm, trải nghiệm khách hàng, chất lượng dịch vụ tại Khách hàng.
- Sử dụng công nghệ để tổ chức và duy trì dữ liệu trong database, phát triển chiến lược kiến trúc dữ liệu theo mô hình dữ liệu của của công ty chứng khoán.
- Quản lý, khai thác các hệ thống dữ liệu và báo cáo tại Khách hàng
- Tham gia triển khai các dự án CNTT của công ty.
Yêu Cầu Công Việc
Kiến thức:
- Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành CNTT hoặc các ngành tương đương hoặc có các chứng chỉ tương đương được công nhận bởi các tổ chức uy tín
Kinh nghiệm:
- Có background về Software Engineering
- Có hiểu biết về các hệ thống Big Data, Data Lake, Data Warehouse, ETL, ELT, EDA
- Sử dụng thành thạo 1 trong các ngôn ngữ lập trình: Python/Java/Scala và SQL
- Ít nhất 2 năm kinh nghiệm về database, lập trình CSDL, VD: Orcale, MSSQL, ….
- Ít nhất 2 năm kinh nghiệm trong sử dụng công cụ ETL. VD: Pentaho, Datastage….
- Ít nhất 2 năm kinh nghiệm làm báo cáo. Công cụ báo cáo ví dụ: Tableau, Oracle BI, Power BI…
- Đọc hiểu tài liệu cơ sở dữ liệu, tài liệu thiết kế phân tích nghiệp vụ….
- Ưu tiên các ứng viên đã từng làm việc trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng
- Ưu tiên Nhân sự có kinh nghiệm làm ETL, phát triển xử lý dữ liệu
- Có kinh nghiệm với các hệ thống học máy (Machine Learning), khai phá dữ liệu (Data Mining), các nền tảng Cloud, các hệ thống như Hadoop eco system, Spark, Cassandra, Neo4j … là một lợi thế.
Ngoại ngữ:
- Có khả năng đọc viết tiếng Anh (cơ bản) nghe nói (nếu có thể).
- Ưu tiên ứng viên có chứng chỉ Tiếng Anh quốc tế (TOEICS 450 trở lên hoặc tương đương)
Yêu cầu khác:
- Kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm tốt
- Sẵn sàng làm việc ngoài giờ hành chính
- Tinh thần trách nhiệm
Thông tin khác
- Bằng cấp: Đại học
- Độ tuổi: Không giới hạn tuổi
- Lương: Cạnh tranh
CTCP Chứng khoán Sài Gòn - Hà Nội (SHS) được chính thức thành lập ngày 15/11/2007 với số vốn điều lệ ban đầu là 350 tỷ đồng. SHS là một trong các công ty chứng khoán uy tín, có nhiều sản phẩm dịch vụ hỗ trợ khách hàng tối đa trong giao dịch mua bán cũng như các sản phẩm tài chính đa dạng. SHS sở hữu hệ thống phần mềm giao dịch chứng khoán trực tuyến SHPro (Home Trading System) hàng đầu thế giới với nhiều tính năng ưu việt.
Chính sách bảo hiểm
- Được hưởng BHXH, BHYT, BHTN theo quy định của pháp luật
Các hoạt động ngoại khóa
- Du lịch hằng năm
- Teambuilding
- Lễ kỷ niệm ngày thành lập, party….
Lịch sử thành lập
- Ngày 15/11/2007, CTCP Chứng khoán Sài Gòn – Hà Nội (SHS) được chính thức thành lập theo Giấy phép số 66/UBCK-GP của UBCKNN, với số VĐL ban đầu là 350 tỷ đồng.
- Ngày 06/05/2009, SHS tăng VĐL từ 350 tỷ đồng lên 410,629,960,000 đồng thông qua hình thức phát hành cổ phiếu thưởng từ nguồn thặng dư vốn cho cổ đông hiện hữu với tỷ lệ chia thưởng 1,000:174.
- Ngày 17/06/2009, Cổ phiếu của công ty chính thức được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX).
- Ngày 18/05/2010, SHS tăng vốn điều lệ lên 1,000 tỷ đồng thông qua hình thức phát hành thêm cổ phiếu.
- Ngày 29/08/2018, Tăng vốn điều lệ lên 1,053,956,740,000 đồng.
- Ngày 25/04/2019, Tăng vốn điều lệ lên 2,072,682,010,000 đồng.
- Ngày 27/10/2021, Tăng vốn điều lệ lên 3,252,650,270,000 đồng.
- Ngày 02/06/2022, Tăng vốn điều lệ lên 6.505,3 tỷ đồng theo phương thức chào bán ra công chúng cho cổ đông hiện hữu (tháng 6/2022).
- Tháng 09/2022, Tăng vốn điều lệ lên 8,131,567,000,000 đồng.
Mission
Sứ mệnh của SHS là tạo ra lợi nhuận tối đa cho các cổ đông của công ty; Đóng góp, xây dựng phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam an toàn hiệu quả; Tạo môi trường làm việc tốt, thu nhập cao và cơ hội thăng tiến cho cán bộ nhân viên.
Mọi người cũng đã tìm kiếm
Công việc của Data Analyst là gì?
1. Data Analyst là gì?
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể. Bên cạnh đó, những vị trí như Data science, Data Engineer cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.
2. Lương và mô tả các công việc của Data Analyst
Hiện nay, có rất nhiều thông tin về việc tuyển dụng Data Analyst, trong những thông tin tuyển dụng đó đều có đính kèm theo thông tin về mức lương Data Analyst. Điều đó giúp cho các bạn có được những cơ hội để biết được mức lương của mình ra sao. Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp các bạn có thể nắm được mức lương cơ bản của Data Analyst theo số năm kinh nghiệm.
|
Số năm kinh nghiệm |
Vị trí |
Mức lương |
|
Dưới 1 năm |
Data Analyst Intern |
3.000.000 – 6.000.000 đồng/tháng |
|
1 – 3 năm |
Junior Data Analyst |
8.000.000 – 20.000.000 đồng/tháng |
|
3 - 5 năm |
Senior Data Analyst |
10.000.000 – 30.000.000 đồng/tháng |
|
5 - 7 năm |
Data Analyst |
15.000.000 – 40.000.000 đồng/tháng |
Trong bối cảnh dữ liệu trở thành tài sản quan trọng nhất của doanh nghiệp, vai trò của Data Analyst ngày càng được chú trọng. Với nhiệm vụ phân tích, diễn giải và cung cấp những thông tin giá trị từ dữ liệu, vị trí này đóng góp trực tiếp vào quá trình ra quyết định chiến lược.
Làm sạch dữ liệu (Data cleaning)
Ngoài việc được nâng cao về kỹ năng thu thập dữ liệu, Data Analyst còn phải nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu để xác định các dữ liệu lỗi hoặc thiếu sót, và có khả năng sử dụng các công cụ làm sạch dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu, Data Analyst cần làm sạch dữ liệu để đảm bảo dữ liệu chính xác và sẵn sàng cho việc phân tích.
Phân tích và xử lý dữ liệu
Sau bước thu thập dữ liệu, Data Analyst sẽ tiến hành phân tích và xử lý dữ liệu. Vì dữ liệu thu thập về đang ở dạng thô, sẽ bảo gồm cả những dữ liệu không cần thiết. Quá trình xử lý dữ liệu sẽ cần đến các công cụ thống kê như SQL, SPSS, STATA. Kết quả sẽ cho ra con số thống kê cho từng câu hỏi.
Thiết kế báo cáo
Quá trình thiết kế báo cáo đòi hỏi Data Analyst phải vận dụng kỹ năng tư duy và visualize để chuyển đổi dữ liệu từ dạng số thành các biểu đồ trực quan. Chuyên viên có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ như Bi Tool, Excel để cải thiện năng suất khi làm báo cáo. Một báo cáo hoàn chỉnh phải có visual trực quan, dễ hiểu để các phòng ban khác có thể dựa vào đó để làm cơ sở cho các quyết định.
Tư vấn cho doanh nghiệp
Sau khi hoàn tất xong bài báo cáo, nhân viên Data Analyst cần báo cáo lại cho doanh nghiệp, giúp ban lãnh đạo nhìn ra thực trạng và vấn đề một cách rõ ràng. Nhờ đó doanh nghiệp sẽ đưa ra những hướng đi đúng đắn trong hiện tại và tương lai.
Thực hiện những công việc được phân công
Trong trường hợp bài báo cáo chưa đạt đủ tiêu chuẩn hoặc chưa đủ dữ liệu để có thể đưa ra quyết định hiệu quả, lúc này Data Analyst sẽ thực hiện thêm các công việc khác theo chỉ định của cấp trên.
3. Để trở thành Data Analyst cần học những gì?
Để trở thành một Data Analyst, bạn cần có nền tảng vững chắc trong nhiều lĩnh vực như khoa học dữ liệu, toán học, thống kê và công nghệ thông tin. Các ngành học phù hợp với nghề này không chỉ cung cấp kiến thức chuyên môn mà còn rèn luyện các kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu, từ đó giúp bạn nắm vững các công cụ và phương pháp cần thiết để phân tích thông tin một cách hiệu quả.
Khoa học Dữ liệu
Ngành Khoa học Dữ liệu tập trung vào việc thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn. Sinh viên sẽ được học các kỹ thuật như khai thác dữ liệu (data mining), học máy (machine learning), và trí tuệ nhân tạo (AI). Các môn học trong ngành này giúp xây dựng nền tảng vững chắc trong việc phân tích và dự đoán xu hướng từ dữ liệu. Học ngành này sẽ giúp bạn phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu nâng cao và làm việc với các bộ dữ liệu phức tạp.
Công nghệ Thông tin
Ngành Công nghệ thông tin (CNTT) đào tạo sinh viên về các kỹ thuật lập trình, cơ sở dữ liệu, và hệ thống thông tin. Sinh viên học ngành này sẽ được trang bị các kiến thức về hệ thống cơ sở dữ liệu, lập trình Python hoặc R, và sử dụng các công cụ như SQL, Tableau, hoặc Power BI để phân tích dữ liệu. Đây là một ngành học rất phổ biến cho những ai muốn trở thành Data Analyst vì nó cung cấp những kỹ năng cốt lõi trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Hơn nữa, ngành này còn giúp bạn hiểu sâu về các ứng dụng CNTT trong công việc phân tích dữ liệu.
Toán học và Thống kê
Ngành Toán học và Thống kê cung cấp các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu từ góc độ toán học và thống kê. Sinh viên sẽ học về xác suất, hồi quy, phân tích dữ liệu và mô hình toán học giúp xử lý các vấn đề thực tiễn trong phân tích dữ liệu. Kỹ năng phân tích dữ liệu trong ngành này rất mạnh mẽ và có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ tài chính đến y tế. Học ngành này sẽ giúp bạn xây dựng khả năng phân tích và đánh giá dữ liệu một cách khoa học và chính xác.
Ở Việt Nam, có nhiều trường đại học đào tạo các ngành học phù hợp để trở thành Data Analyst. Các trường như Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG TP.HCM/Hà Nội) và Đại học Bách Khoa TP.HCM/Hà Nội đều có các chương trình đào tạo về Khoa học Dữ liệu và Công nghệ Thông tin. Các trường như Đại học FPT, Đại học RMIT, và Đại học Kinh tế Quốc dân cũng có các chương trình học liên quan đến phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Bên cạnh đó, các trường quốc tế và tư thục như University of Danang – University of Science and Technology và Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông cũng cung cấp các khóa học về ngành này. Những trường này đều có đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm và cơ sở vật chất hiện đại để hỗ trợ việc học và nghiên cứu.
Ngoài các bằng cấp đại học, bạn có thể nâng cao kỹ năng và cơ hội nghề nghiệp bằng cách sở hữu các chứng chỉ chuyên môn. Các chứng chỉ có thể giúp bạn khẳng định khả năng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu như:
- Microsoft Certified: Data Analyst Associate: Chứng chỉ này xác nhận khả năng sử dụng Microsoft Power BI để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Google Data Analytics Professional Certificate: Chứng chỉ này cung cấp các kỹ năng cơ bản về phân tích dữ liệu, bao gồm việc sử dụng các công cụ như Excel, SQL, và Tableau.
- Certified Analytics Professional (CAP): Là chứng chỉ uy tín, chứng minh bạn có năng lực trong việc giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp.
- Chứng chỉ từ Coursera, Udemy và DataCamp: Các nền tảng này cung cấp nhiều khóa học chuyên sâu về Python, R, SQL, và các công cụ phân tích dữ liệu như Tableau, Power BI, giúp bạn có thêm kiến thức và kỹ năng thực tế.
4. Tự học Data Analyst bằng cách nào?
Tự học trở thành Data Analyst là một quá trình đòi hỏi kiên nhẫn và sự chủ động, nhưng với các tài nguyên trực tuyến hiện nay, bạn hoàn toàn có thể tự học và phát triển kỹ năng trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số bước bạn có thể thực hiện để tự học Data Analyst hiệu quả:
Nắm vững nền tảng toán học và thống kê
Trước khi đi sâu vào phân tích dữ liệu, bạn cần có hiểu biết cơ bản về các khái niệm toán học và thống kê. Các chủ đề như xác suất, phân phối xác suất, hồi quy, và phân tích dữ liệu là những kỹ năng cần thiết để hiểu và xử lý dữ liệu một cách chính xác. Bạn có thể bắt đầu học các khái niệm này qua các khóa học miễn phí trên Khan Academy, Coursera, hoặc edX.
Học các công cụ phân tích dữ liệu
Data Analyst cần thành thạo nhiều công cụ để xử lý và phân tích dữ liệu. Một số công cụ cơ bản mà bạn cần làm quen là:
- Excel: Là công cụ cơ bản nhưng mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu, đặc biệt khi làm việc với các bộ dữ liệu nhỏ đến vừa.
- SQL: Học SQL để truy vấn và quản lý dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ.
- Python hoặc R: Đây là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu. Python đặc biệt mạnh mẽ với thư viện như Pandas, NumPy, Matplotlib, và Seaborn để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Power BI hoặc Tableau: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp bạn tạo báo cáo và dashboard chuyên nghiệp.
Bạn có thể tìm các khóa học trực tuyến miễn phí hoặc có phí trên Coursera, Udemy, hoặc DataCamp để học về các công cụ này.
Thực hành với dữ liệu thực tế
Việc áp dụng kiến thức vào thực tế sẽ giúp bạn củng cố kỹ năng. Bạn có thể bắt đầu tìm kiếm các bộ dữ liệu mở (open datasets) từ các trang như Kaggle, Google Dataset Search, hoặc UCI Machine Learning Repository. Thực hành với những bộ dữ liệu này giúp bạn cải thiện khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề thực tế mà bạn sẽ gặp phải trong công việc.
Học các kỹ thuật phân tích nâng cao
Khi đã nắm vững các kỹ năng cơ bản, bạn có thể tìm hiểu thêm các kỹ thuật nâng cao như:
- Machine Learning: Học cách sử dụng các thuật toán học máy để phân tích và dự đoán dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu lớn: Tìm hiểu về Hadoop, Spark, và các công cụ xử lý dữ liệu lớn nếu bạn muốn làm việc với các bộ dữ liệu có quy mô lớn.
- Business Intelligence (BI): Học cách sử dụng các công cụ BI như Power BI, Tableau để tạo báo cáo và phân tích dữ liệu theo hướng hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.
Tham gia cộng đồng học tập và tìm mentor
Tham gia vào các cộng đồng học tập trực tuyến như Stack Overflow, Reddit (subreddits về Data Science, Data Analytics), hoặc các nhóm học trên Facebook và LinkedIn sẽ giúp bạn tiếp cận với các vấn đề thực tế và nhận lời khuyên từ các chuyên gia. Bạn cũng có thể tìm mentor để giúp đỡ trong quá trình học hỏi.
Xây dựng dự án cá nhân và portfolio
Một cách hiệu quả để thể hiện kỹ năng của mình là xây dựng một portfolio gồm các dự án phân tích dữ liệu thực tế. Bạn có thể thực hiện các dự án về phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực bạn yêu thích như tài chính, thể thao, y tế, hoặc thương mại điện tử. Sau khi hoàn thành, bạn có thể đăng tải dự án của mình lên GitHub để chia sẻ với nhà tuyển dụng hoặc cộng đồng.
Bằng cách tự học và áp dụng các kỹ năng vào thực tế, bạn có thể trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp mà không cần phải tham gia vào chương trình đào tạo chính thức.
5. Những khó khăn trong công việc Data Analyst
Công việc của một Data Analyst có thể rất thú vị và đầy thử thách, nhưng cũng không thiếu những khó khăn và thách thức mà bạn cần phải đối mặt. Dưới đây là một số khó khăn phổ biến trong công việc này:
Dữ liệu không đầy đủ hoặc thiếu chính xác
Một trong những khó khăn lớn nhất mà Data Analyst phải đối mặt là dữ liệu không đầy đủ hoặc thiếu chính xác. Dữ liệu có thể chứa các giá trị sai, thiếu thông tin hoặc bị nhiễu, điều này khiến cho việc phân tích trở nên khó khăn. Việc làm sạch và xử lý dữ liệu để đảm bảo độ chính xác là một bước quan trọng, nhưng cũng tốn thời gian và công sức.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ
Dữ liệu ngày càng trở nên phức tạp và lớn hơn, đặc biệt là với sự phát triển của công nghệ và các nguồn dữ liệu không ngừng gia tăng. Việc xử lý, phân tích và trực quan hóa một lượng lớn dữ liệu có thể trở thành một thử thách, đòi hỏi sự am hiểu về các công cụ và kỹ thuật xử lý dữ liệu hiệu quả như Hadoop, Spark hoặc cơ sở dữ liệu phân tán.
Phải đối mặt với yêu cầu và mong đợi không rõ ràng từ người dùng
Data Analyst thường xuyên phải làm việc với các bộ phận khác nhau trong công ty và hiểu rõ yêu cầu của họ. Tuy nhiên, đôi khi những yêu cầu này có thể không rõ ràng hoặc thay đổi liên tục, điều này gây khó khăn trong việc xác định mục tiêu phân tích và hướng đi của công việc. Việc giao tiếp và làm rõ yêu cầu là một yếu tố quan trọng nhưng cũng không hề dễ dàng.
Khó khăn trong việc trực quan hóa dữ liệu
Mặc dù dữ liệu có thể chứa rất nhiều thông tin giá trị, nhưng việc chuyển tải các thông tin này một cách dễ hiểu và trực quan là một thử thách lớn. Đôi khi, việc chọn đúng phương pháp trực quan hóa hoặc công cụ phù hợp có thể quyết định sự thành công của một dự án phân tích. Data Analyst cần có khả năng tạo ra những báo cáo hoặc dashboard không chỉ chính xác mà còn dễ hiểu cho người không chuyên.
Cập nhật và học hỏi công nghệ mới
Công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu luôn thay đổi và phát triển, vì vậy Data Analyst cần liên tục cập nhật kiến thức và học hỏi về các công cụ mới như học máy, trí tuệ nhân tạo, hoặc các phần mềm phân tích dữ liệu mới nhất. Việc duy trì sự cập nhật này đôi khi có thể gây áp lực và đòi hỏi thời gian học hỏi liên tục.
Nhìn chung, công việc của một Data Analyst yêu cầu sự kiên nhẫn, kỹ năng giải quyết vấn đề, và khả năng làm việc với dữ liệu không hoàn hảo. Tuy nhiên, với những kỹ năng và kiến thức đúng đắn, bạn hoàn toàn có thể vượt qua những khó khăn này và đạt được thành công trong nghề.
>>Đọc thêm: Việc làm Data Analyst đang tuyển dụng
>>Đọc thêm: Việc làm Senior Data Analyst đang tuyển dụng
>>Đọc thêm: Việc làm Data Analyst Intern đang tuyển dụng
Data Analyst có mức lương bao nhiêu?
Lương cơ bản
Lương bổ sung
169 - 254 triệu
/nămLộ trình sự nghiệp Data Analyst
Tìm hiểu cách trở thành Data Analyst, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.
Số năm kinh nghiệm
Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Analyst?
Yêu cầu tuyển dụng của Data Analyst
Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Analyst cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan:
Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn
-
Bằng cấp và chuyên ngành: Tốt nghiệp Đại học trở lên chuyên ngành về Toán, Công nghệ thông tin hay Kinh tế, Tài chính, Khoa học máy tính hoặc các chuyên ngành khác có liên quan. Có kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu hoặc vai trò liên quan
-
Kiến thức về data: Ứng viên nên có hiểu biết về cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn SQL, có kiến thức về lập trình và xử lý dữ liệu, đặc biệt là sử dụng Python, có hiểu biết cơ bản về các khái niệm toán học và thống kê liên quan đến phân tích dữ liệu.
Yêu cầu về kỹ năng
-
Kỹ năng phân tích logic: Với cùng một lượng dữ liệu giống nhau, người có tư duy logic, sắp xếp tốt sẽ dễ dàng tìm ra ý nghĩa, insight ẩn sau đó.
-
Kỹ năng thiết kế báo cáo: Việc của Data Analyst là trình bày kết quả và phương án tới các phòng ban, nên đòi hỏi người làm phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng trình bày, visualize để bản báo cáo trở nên trực quan và dễ hiểu nhất.
-
Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là kỹ năng cần thiết để Data Analyst có thể xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Data Analyst bao gồm: Python, R, SQL,... Bạn cần có khả năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình này để thu thập dữ liệu (Data collection), làm sạch dữ liệu (Data cleaning), phân tích dữ liệu (Data modeling) và triển khai các mô hình phân tích dữ liệu.
-
Kỹ năng giải quyết vấn đề: Data Analyst thường phải giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu. Do đó, kỹ năng giải quyết vấn đề là rất quan trọng. Bạn cần có khả năng suy nghĩ logic, xử lý công việc tỉ mỉ, phân tích thông tin và đưa ra các giải pháp tối ưu dựa trên những thông tin (data) có được.
Yêu cầu khác
-
Sử dụng thành tạo các công cụ phân tích: Data Analyst cần có kiến thức về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và khả năng sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Sau khi dữ liệu được làm sạch, Data Analyst cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phân tích dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu phổ biến bao gồm: Python, R, SQL, Tableau, Power BI,... và những công cụ phân tích dữ liệu khác tuỳ vào mục đích phân tích dữ liệu.
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst
Lộ trình thăng tiến của Data Analyst có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.
1. Data Analyst Intern
Mức lương: 3 - 6 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm
Data analyst Intern là những nhân sự học việc tại bộ phận IT tùy theo sự sắp xếp của mỗi công ty. Họ chưa được gọi là nhân viên chính thức của doanh nghiệp, có nhiệm vụ hỗ trợ nhân viên Data analyst chính thức. Thông qua đó, thực tập sinh sẽ tích lũy thêm kiến thức về chuyên môn và kỹ năng làm việc thực tế mà không chắc trường lớp đã dạy.
>> Đánh giá: Dù chưa được xem là nhân viên chính thức của doanh nghiệp nhưng Data Analyst Intern bước đầu được tiếp xúc với các công việc cần thiết để trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu. Họ sẽ tích lũy kiến thức chuyên môn và cả kinh nghiệm thực tế thông qua việc hỗ trợ nhân viên Data Analyst chính thức.
>> Đọc thêm: Việc làm Data Analyst Intern đang tuyển dụng
2. Data Analyst
Mức lương: 15 - 20 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 1 - 3 năm
Data Analyst là chuyên viên phân tích dữ liệu, làm nhiệm vụ thu thập, chọn lọc, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó báo cáo được thực trạng của một vấn đề nhất định và đề xuất ra phương án xử lý tối ưu. Làm nhiệm vụ thu thập và giải thích ý nghĩa ẩn chứa bên trong dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể.
>> Đánh giá: Hiện nay, nhu cầu về nhân lực trong ngành phân tích dữ liệu đang ngày càng tăng, đặc biệt là nhân lực có kỹ năng phân tích tốt. Sự thiếu hụt về nhân lực trong ngành này không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà là hầu hết các quốc gia trên thế giới. Dù data analyst là một trong những ngành khát nhân lực nhất hiện nay nhưng hiện tại vẫn còn trống rất nhiều vị trí đo kỹ năng chưa đủ đáp ứng. Đây chính là cơ hội cho bạn.
>> Đọc thêm: Việc làm Data Analyst đang tuyển dụng
3. Senior Data Analyst
Mức lương: 20 - 35 triệu/ tháng
Kinh nghiệm làm việc: 3 - 8 năm
Senior Data Analyst là một vị trí công việc cao cấp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Người nắm giữ vị trí này thường có nhiều kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về phân tích dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu. Họ sẽ sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích để hiểu dữ liệu, tìm ra thông tin hữu ích và xu hướng.
>> Đánh giá: Khi bạn có kinh nghiệm với tư cách là một Senior Data Analyst, bạn có thể có cơ hội để thăng tiến sự nghiệp của mình theo một vài hướng khác nhau. Tùy thuộc vào mục tiêu và sở thích của mình, bạn có thể tiến bộ trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, quản lý, tư vấn hoặc với nhiều vai trò dữ liệu chuyên biệt hơn.
>> Đọc thêm: Việc làm Senior Data Analyst đang tuyển dụng
5 bước giúp Data Analyst thăng tiến nhanh trong trong công việc
Thể hiện lòng tận tâm và chuyên nghiệp
Làm việc trong các doanh nghiệp đòi hỏi sự tận tâm và chuyên nghiệp. Hãy đảm bảo bạn luôn thể hiện sự chuyên nghiệp trong giao tiếp, đảm bảo bí mật thông tin đối tác và tuân thủ các quy định của doanh nghiệp
Dành nhiều thời gian quan sát trước khi hành động
Kỹ năng quan sát cũng là một kỹ năng quan trọng đối với nhiều Data Analyst dự án nghiên cứu. Bạn cần quan sát đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu họ qua hành vi, thói quen thực tế để có thể dễ dàng đưa ra các phân tích, kết luận cho báo cáo của mình.
Tính kiên trì, tỉ mỉ
Để có thể trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu, bạn cần phải rèn luyện cho mình khả năng cẩn trọng trong từng dòng code được viết ra, vì đôi khi chỉ sai lệch một dấu cách nhỏ cũng có thế khiến câu lệnh viết ra bị sai so với mục đích ban đầu. Hơn thế nữa, kĩ năng tập trung cao độ khi phân tích các con số cũng đóng vai trò quan trọng không kém vì một chút lơ đãng cũng có thế khiến bạn có thể làm lại từ đầu.
Là người biết “kể” những con số đằng sau dữ liệu
Những con số một mình nó không thể giúp cho người khác hiểu được những điều quan trọng đằng sau. Người làm Data Analyst cần phải phân tích kỹ và thấu hiểu số liệu để giải thích, trình bày những phát hiện để thuyết phục bộ phận quản lý.
Yêu thích làm việc với con số và máy tính
Data Analyst là người làm việc trực tiếp với dữ liệu, thường xuyên phải tiếp xúc với con số khô khan nên đòi hỏi bạn cũng cần có một chút niềm đam mê để gắn bó với nghề.Đặc biệt phải luôn đặt tính bảo mật của dữ liệu lên làm đầu. Bởi toàn bộ dữ liệu thu thập được đều có tính quyết định đến sự phát triển của doanh nghiệp nên yêu cầu tính bảo mật rất cao.
Đọc thêm: