2-3 năm trở lại đây mình nhận thấy mọi người quan tâm rất nhiều về lĩnh vực Data Analytics. Có người tìm hiểu đủ kỹ để bắt đầu, có người chỉ vội nghe nghề đang “hot trend” mà lao theo học đến chục triệu đồng nhưng không tìm được việc.
Thay vì nghĩ rằng chúng ta chỉ học Data Analytics để chuyển ngành chuyển nghề, thì hãy xem đây là một KỸ NĂNG cần thiết cho bất kỳ ngành nghề nào có dùng số liệu.
Và để trở thành một nhà phân tích dữ liệu xuất sắc thì mình luôn trau dồi bản thân ở 3 nhóm kiến thức & kỹ năng này: Data analytics mindset; Data skills; Kiến thức thống kê & chuyên ngành
Cho nên, ở blog này mình sẽ chia sẻ với các bạn 8 quyển sách để bắt đầu học Data Analytics cho người mới mà mình tâm đắc nhé.
Nếu bạn là người mới, việc đầu tiên là phải hệ thống được kiến thức tổng quan về ngành Data Analytics
1. Data science, Data analysis and predictive analytics for Business
Mình nghĩ, đây sẽ là 1 quyển sách phù hợp với tất cả mọi người, đặc biệt là những người mới bắt đầu tìm hiểu về nghề Data. Nó sẽ giúp bạn trả lời những câu hỏi “Big data là gì?”, “Tại sao data quan trọng với Business”, “Quá trình phân tích dữ liệu ra sao?”, “Predictive analytics là gì?” từ đó là một loạt các ví dụ giúp bạn hình dung các bài toán áp dụng predictive analytics trong các lĩnh vực: Finance, Retail, Travel ở các mảng: customer service, quản trị rủi ro, vận hành, …
Bản thân mình khi đọc quyển này xong mình phải thốt lên rằng, giá như 6 năm trước, lúc mình mới bắt đầu tìm hiểu data thì có ai chỉ cho mình quyển sách này, thì mình đã hệ thống hóa được bức tranh toàn cảnh ngành data áp dụng như thế nào trong thực tế.
Đánh giá: 9/10 (Bạn nhất định phải đọc qua nhé!)
2. HBR Guide to Data Analytics Basics for Managers
Đây là một cuốn sách hữu ích và thực tế cho những người quản lý, hoặc những ai chưa có kiến thức về data nhưng quan tâm đến phân tích dữ liệu. Cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản về data analytics, giúp bạn có kiến thức nền tảng để có thể giao tiếp với người làm data trong công việc của mình. Nó giúp bạn hiểu được ý nghĩa của các bài toán thực tế hay dùng như: AB testing, đánh giá mức độ tin cậy của dữ liệu, sự tương quan correlation, …
Điểm mạnh của cuốn sách là nó định hướng cho những người quản lý không có kiến thức chuyên sâu về phân tích dữ liệu.
Đánh giá: 8/10
Mindset là yếu tố cực kỳ quan trọng khi làm việc với dữ liệu
Trải qua nhiều năm đi làm, mình phát hiện ra điểm tạo nên sự khác biệt giữa một DA giỏi là họ có tư duy nhạy bén với số liệu một cách hệ thống và bài bản. Họ biết cách đánh giá vấn đề, giải quyết hiệu quả và trình bày logic các nội dung, insights họ tìm được. Tất nhiên, để làm được điều này thật sự rất khó.
Đầu tiên là bạn cần thay đổi mindset của mình, thứ hai là có một phương pháp giải quyết vấn đề với dữ liệu nhất quán.
3. Thinking with data – How to turn information into insights
Nói về việc thay đổi mindset: trong quyển này, điểm mà mình thích nhất là tác giả nhắc nhở mình “Why before How”. Tức bạn phải thật sự hiểu rõ ràng, tường tận mọi vấn đề trước khi bắt tay vào nghĩ mình sẽ làm như thế nào. Chúng ta thừa biết, DA 80% thời gian sẽ ngồi xử lý data với máy tính, nếu không xác định rõ và đúng hướng từ đầu thì khi làm sai rất rất là tốn công sức.
Hãy luôn bắt đầu với Why: xác định ngữ cảnh (context), nhu cầu của khách hàng/sếp (need), tầm nhìn của dự án này là gì? (vision) và đặc biệt phải thấy được thành quả dự tính (outcome). Nếu ai chưa từng nghĩ làm data phải có chiến thuật cầu kỳ như vậy thì hãy đọc quyển này ngay đi nhé.
Đánh giá: 8/10
4. Problem Solving 101
Quyển sách tiếp theo đó chính là: Problem Solving 101 của tác giả người nhật Wantanabe. Phải công nhận một điều rằng là, mình đã hoàn toàn thay đổi cách tư duy làm việc khi đọc xong quyển này. Logic chặt chẽ kết hợp tính đầy đủ là kim chỉ nam để bạn bắt đầu xác định mọi vấn đề mà mình gặp phải.
Bí quyết để giúp mình phân tích chặt chẽ, đầy đủ insights chính là nhờ học cách tư duy bài bản với issue tree theo quyển sách này. Quyển này cực kỳ hay và dễ đọc cho nên là phù hợp với tất cả mọi người!
Đánh giá: 9/10
Xác suất thống kê là nền tảng của việc hiểu ý nghĩa của dữ liệu
Thật ra, nếu ai mà học các ngành về business và toán thì chắc hẳn đã được học môn này rồi. Tuy nhiên, hồi đó học lý thuyết quá ư là chán, nhiều khi ban đầu học các chỉ số mean, median, mode còn hiểu chứ sang tới các phương pháp kiểm định: chi test, t test, anova là mình cảm giác học cho qua môn cho có chứ không thấy được tính thực tiễn nó như nào. Đến khi đi làm data analyst, thì thấy cái gì cũng phải dựa vào statistics.
5. Practical Statistics for Data scientists
Đây là quyển viết rất đầy đủ, rất chi tiết, không bỏ sót một nội dung nào mình từng biết. Nếu bạn là người làm DA/BI thì hãy tập trung vào chương số 1: Exploratory data analysis, chương số 2: Data & sampling distribution và chương 3 với một số phương pháp testing phổ biến: AB test, hypothesis test, p value, …
Chỉ cần nhiêu đó là bạn đã đủ dùng cho vị trí DA rồi. Còn ai muốn làm thêm các bài toán của Data Scientist thì có thể xem tiếp các chương sau về: Regression, Prediction, Classification và machine learning. Phần sau thì sẽ hơi khó đối với người mới.
Đánh giá: 8/10 (Đầy đủ nhưng hơi khó)
6. Naked statistics
Một quyển tiếp theo mà mình từng đọc qua là “Naked statistics”. Khác với quyển thuần lý thuyết bên trên thì cuốn này lại viết theo cách áp dụng thống kê vào các bài toán trong thực tiễn.
Điểm mạnh chính của cuốn sách là khả năng làm cho các ý tưởng thống kê phức tạp trở nên dễ tiếp cận mà không cần dùng đến thuật ngữ kỹ thuật hay chi tiết toán học gây áp đảo. Phong cách viết lôi cuốn của Wheelan và việc sử dụng các câu chuyện thực tế làm cho cuốn sách trở nên thú vị cho những ai có thể cảm thấy e ngại với chủ đề này.
Đánh giá: 9/10
Data visualization cực kỳ quan trọng
7. Storytelling with Data
Nói về chủ đề data visualization thì nó quá là quen thuộc rồi đúng không. Bất kể ai làm việc với data cũng cần giỏi việc trình bày dữ liệu sao cho đúng, cho đẹp cho dễ hiểu. Vậy nên ai mà còn cảm thấy mình chưa tốt về phần trình bày, vẽ biểu đồ, sắp xếp ý tưởng cho một bài thuyết trình thì đọc ngay quyển sách này: Storytelling with Data. Nó chính là chìa khóa thay đổi tư duy về trình bày dữ liệu trong công việc hàng ngày dù bạn làm bất cứ nghề nào đi chăng nữa.
Tại sao mình nói thế, đơn giản, trình bày dữ liệu tốt sẽ quyết định kết quả bài phân tích của bạn có giá trị và thành công hay không. Bản thân mình đã mất 80% để làm một đóng thứ với data, đào bới, tính toán, coding, thì bước cuối cùng là trình bày. Trình bày không tốt thì đi toi hết mọi thứ luôn.
Quyển sách kinh điển này sẽ dạy bạn từng phương pháp để tạo ra 1 phần trình bày đẹp, chọn đúng loại biểu đồ, màu sắc, loại bỏ những điều không quan trọng, tập trung vào ý cần nhấn mạnh, tất cả sẽ giúp hiệu quả truyền tải nâng lên 1 tầm cao mới.
Đánh giá: 10/10
SQL là ngôn ngữ phổ biến nhất của người làm phân tích dữ liệu
Trước đây mình thường hay học code qua youtube là chính. Tuy nhiên nếu bạn muốn hỏi mình quyển sách chi tiết về ngôn ngữ phân tích dữ liệu SQL thì mình sẽ đề xuất quyển này.
8. SQL for Data analysis
Việc học tự học SQL dường như khá là phổ biến, hầu hết mọi người hay chọn luyện tập trên các trang web online như HackerRank, We3School, … Nhưng ở đó, bạn chỉ được luyện tập rời rạc theo từng câu lệnh mà chưa hình dung được SQL dùng như thế nào trong những dự án phân tích dữ liệu thực tế.
Cho nên, với quyển sách này, bạn sẽ được nhìn thấy SQL ứng dụng như thế nào trong từng giai đoạn phân tích data: Tiền xử lý, biến đổi dữ liệu, tính toán theo các chỉ số phức tạp cho đến áp dụng vào để giải quyết các bài toán nâng cao hơn.
Đánh giá: 9/10
Kết
Trên đây là 8 quyển sách mình ưng ý nhất về các kiến thức và kỹ năng nền tảng cho người muốn bắt đầu với công việc phân tích dữ liệu. Với mình, công việc này không đơn thuần là học code học tools. Làm Data Analyst cần phải có một tư duy như một người tư vấn, khả năng trình bày của một người kể chuyện, năng lực lập trình và dùng tools phù hợp với nhu cầu. Có như vậy mới giúp bạn phát huy hết giá trị của data và ứng dụng nó hiệu quả vào công việc thực tiễn.
Cám ơn bạn đã xem hết bài viết này này cùng mình. Mình gửi tặng bạn 1 phần quà nhỏ là e-book của 8 quyển sách trên ở đây, bạn điền email mình sẽ gửi vào mỗi thứ 6 hen.
Follow Maz tại đây để cùng cập nhật thông báo mỗi khi có bài viết mới nhé:
** Mọi thông tin trên blog đều thuộc bản quyền của blog Maz Nguyen. Vui lòng đọc kĩ Copyright Notice trước khi copy hoặc đăng tải lại nội dung/hình ảnh của bài viết **
—————————————————————————————————–
Bài viết rất hữu ích 🫶🏻
Comment có tâm quá nè =]]
Cám ơn anh rất nhiều vì những chia sẻ hữu ích ạ
Cảm ơn anh vì những chia sẻ hữu ích ạ
1 bài viết rất hữu ích từ a ạ
Em xin link đọc ạ phuong.nguyenpham212@gmail.com
Cảm ơn vì sự chia sẻ của anh. Anh cho e xin chia sẻ ebook của a nhé.
Email của e: tanle114c@gmail.com
Cảm ơn anh vì những chia sẻ bổ ích ạ
Rất cảm ơn chia sẻ của anh ạ. Em xin chi sẻ ebook ạ: huongmo00@gmail.com
em cảm ơn anh ạ
Cảm ơn anh Hiếu nhiềuuuu
Cảm ơn Hiếu. Bài viết thực sự hữu ích luôn ạ ^^
Cảm ơn anh và chúc anh một năm mới thật nhiều niềm vui!
Cảm ơn những chia sẻ rất hữu ích của anh ạ. Anh cho em xin link ebook nhé. Email của em; khanhlinhfql@gmail.com
Em cảm ơn anh!
Mình cảm ơn bạn rất nhiều về những chia sẻ này.
mình xin link sách qua gmail ngoctranle1111@gmail.com nhé 🙆🏻♀️ mình cảm ơn bạn
Bài viết hay quá. Bạn share sách cho mình nhé
cảm ơn vì bài viết của anh ạ cho e xin link đọc với
dduy151095@gmail.com
cho mình xin ebook với Hiếu nhé, cảm ơn bạn nhiều 👍🏻👍🏻👍🏻
Cảm ơn Híu nhé :’)
Em cảm ơn anh vì chia sẻ rất hữu ích ạ!
có bạn nào nhận được e-book sách chưa á, mình có điền email rồi mà k thấy a gửi =(((
Cảm ơn bài chia sẻ rất tâm huyết và hữu ích ạ. Chúc anh 1 năm mới thật nhiều thành công!