Chuyên mục: Hỏi xoáy đáp sâu về nghề Data Analyst (P1)

Từ lúc những bài viết đầu tiên về nghề Data Analyst lên sóng, blog của mình được mọi người đón nhận với rất nhiều phản hồi tích cực. Tín hiệu tốt này giúp Maz củng cố thêm niềm tin vào giá trị ban đầu trong việc “cầm bút lên mà viết xuống” là để gọt giũa năng lực của bản thân và cùng đồng hành với những ai có cùng đam mê trong cái nghề này.

Với Maz, khi làm một công việc sáng tạo nội dung, tính đúng đắn là điều kiện tiên quyết cần đảm bảo. Dù Maz có bảo người xem cần kiểm chứng lại vì các thông tin ở đây chỉ mang tính chất tham khảo dựa trên trải nghiệm của mình. Nhưng đâu có đồng nghĩa với việc, tác giả muốn viết gì thì viết, nếu viết sai thì mình đang “làm hại” rất nhiều người khác. Vì vậy, mỗi khi gõ từng con chữ là mỗi lần chắt chiu.

Chuỗi bài viết này, Maz muốn dành để cùng đồng hành cùng mọi người trong hành trình tìm hiểu và làm nghề Data Analyst. Dựa trên những kinh nghiệm và sự tìm hiểu trong hơn 3 năm “chơi cùng dữ liệu” đã qua, Maz hi vọng sẽ giúp được các bạn còn đang trăn trở trong định hướng của bản thân.

Trong chuyên mục “tâm sự cùng Maz”, mình đã nhận được 34 câu hỏi. Ở đây mình sẽ chọn lọc những nội dung mà mình nghĩ, ngoài người hỏi đã được mình phản hồi thì cũng sẽ rất ý nghĩa với nhiều bạn khác quan tâm tới nghề Data Analyst.

Q1: Không có background IT thì có thể làm tốt DA không?

Bản thân Maz cũng là một ứng viên có xuất phát điểm từ lĩnh vực kinh tế, chẳng biết gì về các Technical skills để làm dữ liệu ngay từ những ngày đầu. Tuy nhiên với đam mê, mình đã ngày một trau dồi được các kĩ năng này để làm tốt nhất có thể công việc hiện tại, là một Data Analyst. 

Bạn biết không? Vài người trái ngành cho rằng các sinh viên có background IT (thường học các chuyên ngành: Computer Science, Statistics, …) sẽ làm tốt các công việc của Data Analyst. Nhưng cũng có vài người khác chuyên học kĩ thuật lập trình lại nghĩ các bạn có xuất phát điểm từ chuyên ngành economics, marketing, finance thì làm DA tốt hơn.
Đầu tiên, hãy nhìn lại “giá trị cốt lõi” của một Data Analyst, mình đã từng chia sẻ:

Với technical skills, nó sẽ giúp DA hoàn thành giai đoạn Preparation, Exploratory & Modeling. Bạn sẽ hoàn toàn tự tin vì mình có thể xử lý data “end-to-end” từ giai đoạn thu thập cho đến khi tạo ra những con số, biểu đồ “biết nói”.

• Biết cách làm việc tối ưu với dữ liệu từ database: mySQL, MongoDB, HDFS,
• Biết dùng SQL, Python để thực hiện query, transform, analyze và apply machine learning hoặc statistical techniques

Thế còn domain knowledge, problem solving skill sẽ là kim chỉ nam giúp người phân tích:

• Hiểu rõ các yêu cầu “làm rõ” để chọn lựa những loại data cần thiết
• Xác định chính xác và đầy đủ nhất có thể các giả thuyết và vấn đề của business để dùng các con số chứng minh, dự đoán về tương lai.
• Biết cách trình bày các con số, biểu đồ bắt mắt và thể hiện trọn vẹn câu chuyện muốn truyền tải đến người xem đúng trọng tâm.
  

Mình đã từng nghĩ technical skills là tất cả để trở thành Data analyst. Nhưng bạn thấy đó, sự thật Technical skills và Domain knowledge quan trọng 50-50. Kết hợp việc sử dụng “công cụ” để tối ưu hóa quá trình phân tích dữ liệu + tư duy giải quyết vấn đề của business của product. Có như thế bạn mới phát huy giá trị thật sự của một người DA. Vì vậy hãy tự tin vào đam mê của bản thân, rèn luyện và trau dồi cả hai yếu tố này nhé! Không có background IT không phải là trở ngại lớn lao lắm đâu. Mình đã làm được, nhiều bạn khác cũng học được các kiến thức này. Và bạn cũng có thể làm được mà, đúng chứ!

Maz muốn nhắn nhủ với bạn. Nếu bạn là người đang tìm hiểu và có ý định bước vào nghề data, hãy tìm hiểu thật kĩ công việc trong lĩnh vực này (nó đa vị trí, nó nhiều đầu việc trong thực tế như thế nào), hãy chiêm nghiệm lại giá trị bản thân và xác định bạn có cảm thấy phù hợp, có đam mê? Bởi lẽ, chỉ khi hình dung cụ thể về mục tiêu bạn muốn đạt được trong tương lai, bạn sẽ đi đúng và đi nhanh hơn rất nhiều.

Q2: Anh có thể chia sẻ thêm các trang page/ sách/ youtube để học các công cụ như SQL, BI, Python. Và em thắc mắc là domain knowledge của anh là do đi làm hay mình cần có trước ạ?

Về learning resources, mình đã trải qua giai đoạn tìm hiểu rất rất nhiều trong suốt quãng thời gian làm việc. Tuy nhiên, tài sản kiến thức thì bao la, những gợi ý của mình ở đây, hi vọng sẽ giúp ích mọi người phần nào nhé.

Với Domain Knowledge, Maz cũng có nhắc đến trong blog trên, ngoài các nguồn tham khảo ra thì phần lớn mình sẽ được tôi luyện trong môi trường công việc thực tế. Các bạn cũng đừng quá hoang mang, bởi lẽ mỗi công ty, mỗi sản phẩm sẽ luôn có những đặc tính riêng. Mình chỉ có thể học các kiến thức tổng quát về một ngành nghề như các kiến thức mà trường đại học dạy, hoặc có thể học trên google. Các công ty sẽ sẵn sàng training nhân viên nên là mọi người hãy yên tâm. Điều cốt lõi khiến mình ghi điểm trước nhà tuyển dụng đó là potential (tiềm năng) của bản thân, là một người có critical thinking, khả năng problem solving tốt. Đó là những core values mà chúng ta có thể dùng để làm bất cứ thứ gì trong môi trường công việc.

Q3: “Để theo đuổi ngành nghề, lĩnh vực này thì cần phải có những qualification gì ạ?”

Thật sự các tiêu chuẩn để tìm kiếm một người làm nghề Data Analyst hiện nay rất khác nhau ở nhiều công ty. Tuy nhiên, Maz dễ dàng nhận ra nó sẽ bao gồm 3 nhóm yếu tố chính là : Techical skills (ngôn ngữ xử lý dữ liệu: SQL, Python; visualization tools: PBI, Tableau; kiến thức về cơ sở dữ liệu, statistics), Domain knowledge (kiến thức chuyên ngành) và Soft skills (problem solving, critical thinking, communication). Bạn có thể tham khảo một số JD sau:

Với trải nghiệm của mình, mọi người có thể tìm đọc qua các bài viết sau, hi vọng các nội dung này sẽ giúp đỡ các bạn trong việc trau dồi kĩ năng DA nhé.

• Các kiến thức và kỹ năng cần có của một người làm DA: https://madzynguyen.com/kinh-nghiem-tro-thanh-data-analyst/
• Nguồn học DA: https://madzynguyen.com/tu-hoc-nghe-data-analyst/
• Công việc thực tế của một DA: https://madzynguyen.com/cong-viec-data-analyst/

Q4: Nỗi băn khoăn cũng như nỗi sợ của mình là việc rèn luyện tư duy lập trình cũng như việc coding rất cần về mặt tư duy. Is it possible by practice? Like practice make perfect? And how can I get brave enough to face this one? Vì mình đã từng rất hào hứng và nản lòng khi gặp những bài toán khó trên excel cũng như code python.

Mình hoàn toàn đồng cảm với nỗi trăn trở của bạn, về Computational Thinking. Đồng ý rằng quá trình làm DA của mình đã tiến bộ rất nhanh nhờ vào on the job training, tuy nhiên cũng vô vàn lần khó khăn ập đến khi coding. Bởi lẽ, bản thân mình không mạnh về tư duy lập trình hì hì. Bản thân Maz hoàn toàn biết mình không giỏi về coding vì thế mình sẽ tập trung vào thế mạnh khác là problem solving, presentation và communication. Chính điều này đã giúp cho công việc của Maz luôn tạo ra ra những sản phẩm có hiệu quả cho business.

Nhưng mà, nếu có thể trau dồi được tư duy lập trình thì sẽ thật tuyệt vời đúng không nào. Maz có plan học 1 khóa học về Computational Thinking nhưng hiện tại vẫn chưa start được. Nếu bạn nào muốn trau dồi phần này thì có thể tham khảo qua course: https://www.coursera.org/learn/computational-thinking-problem-solving nha. Khi nào master rồi nhớ chia sẻ lại với Maz nha.

Trên đây là 4 câu hỏi mà Maz thường xuyên nhận được từ các bạn gửi về. Hẹn mọi người ở phần 2 với những vấn đề tiếp theo nha.

Ngoài ra, nếu như muốn chia sẻ với mình, bạn có thể ghé chiếc form này. Maz rất hóng để cùng trò chuyện với mọi người.

Happy weekend

Maz Nguyen