40 Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu Cần Đưa Vào Sơ Yếu Lý Lịch Của Bạn
Nếu bạn đang xem xét một công việc trong phân tích dữ liệu hoặc bạn hiện tại đang là một nhà phân tích dữ liệu và đang tìm cách nâng cao sơ yếu lý lịch của mình, có một số kỹ năng chính cần xem xét để đưa vào trong sơ yếu lý lịch của bạn để làm mình trở nên khác biệt với đối thủ cạnh tranh. Một vài trong số các kỹ năng này bao gồm thu thập dữ liệu, thống kê và các công cụ phân tích khác nhau như SAP và Sybase. Bài viết này sẽ khám phá lý do tại sao các kỹ năng phân tích dữ liệu rất quan trọng đối với sơ yếu lý lịch của bạn và 40 kỹ năng hàng đầu để đưa vào để thu hút sự chú ý của các nhà quản lý tuyển dụng.
?TẠI SAO KỸ NĂNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRÊN SƠ YẾU LÝ LỊCH LẠI QUAN TRỌNG?
Các nhà phân tích dữ liệu phải có một số kỹ năng để làm việc hiệu quả trong vị trí của họ. Khi nộp đơn xin việc phân tích dữ liệu, điều quan trọng là phải đưa các kỹ năng phân tích dữ liệu có liên quan vào sơ yếu lý lịch của bạn để cho các nhà quản lý tuyển dụng thấy bạn có các kỹ năng cần thiết để thực hiện nhiệm vụ của công việc. Một bản sơ yếu lý lịch tốt với các từ khóa mô tả các kỹ năng có liên quan đến phân tích dữ liệu cũng sẽ giúp hồ sơ của bạn vượt qua hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) và đưa vào cho nhà tuyển dụng và người quản lý tuyển dụng. Thêm vào đó, một bản sơ yếu lý lịch tốt sẽ giúp cho bạn nhận được nhiều cuộc phỏng vấn hơn và tăng cơ hội nhận được một vị trí phân tích dữ liệu.
?40 KỸ NĂNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỂ ĐƯA VÀO SƠ YẾU LÝ LỊCH CỦA BẠN
Sybase là một cơ sở dữ liệu quan hệ phổ biến khác được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm lưu trữ dữ liệu, thông tin kinh doanh và sao chép dữ liệu.
4. SQL
SQL, viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, là một ngôn ngữ cơ sở dữ liệu có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn. Hầu hết các tổ chức sử dụng SQL để giám sát các cơ sở dữ liệu khác nhau và lưu trữ và quản lý dữ liệu. Công cụ này đặc biệt quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu muốn làm việc với dữ liệu lớn.
5. Ra quyết định
Các nhà phân tích dữ liệu đưa ra quyết định hàng ngày và phải tự tin và có khả năng đảm bảo quyết định của họ là hữu ích và chính xác.
6. Microsoft Excel
Microsoft Excel thường là nền tảng của bộ kỹ năng kỹ thuật của một nhà phân tích dữ liệu vì nó cho phép phân tích nhanh và lưu trữ dữ liệu dễ dàng. Có một số công cụ trong excel, chẳng hạn như VBA lookups và Macros mà bạn nên quen thuộc với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu.
7. Thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu đề cập đến quá trình thu thập và đo lường dữ liệu dựa trên nhiều biến số liên quan đến mục tiêu của một tổ chức. Thu thập dữ liệu là nền tảng của vị trí của một nhà phân tích dữ liệu và tất cả các nhà phân tích dữ liệu tham vọng nên có sự hiểu biết toàn diện về kỹ năng này.
8. Làm sạch dữ liệu
Làm sạch dữ liệu đề cập đến quá trình loại bỏ hoặc sửa chữa dữ liệu không chính xác trong bộ dữ liệu. Dữ liệu này có thể bị hỏng, định dạng không chính xác hoặc trùng lặp. Khi các nhà phân tích dữ liệu kết hợp một số bộ dữ liệu khác nhau, việc làm sạch dữ liệu là điều cần thiết để đảm bảo dữ liệu chính xác được lưu trữ.
9. Ngôn ngữ lập trình máy tính
Mặc dù các nhà phân tích dữ liệu không cần phải có kỹ năng cao trong lập trình máy tính, nhưng họ nên biết những điều cơ bản của các công cụ này. Hiểu lập trình máy tính cho phép các chuyên gia này thực hiện các thuật toán và hoạt động hiệu quả hơn, cuối cùng điều này hỗ trợ thành công của một nhà phân tích dữ liệu ở vị trí của họ.
10. Toán học
Các nhà phân tích dữ liệu phải có kỹ năng toán học mạnh mẽ để có thể làm việc thành công với các con số. Toán học cho phép các chuyên gia này hiểu các con số và cách vận hành, kết hợp và khái quát hóa chúng theo cách hỗ trợ phân tích dữ liệu.
11. Thống kê
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng số liệu thống kê để thu thập, phân tích, trình bày và giải thích dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu nên có ít nhất một sự hiểu biết cơ bản về cách sử dụng số liệu thống kê. Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu đều tiên tiến trong lĩnh vực này.
12. Google Analytics
Google Analytics là một công cụ phổ biến được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu để thu thập dữ liệu khác nhau cho một tổ chức. Công cụ này cho phép các nhà phân tích hiểu cách người dùng trải nghiệm một trang web hoặc ứng dụng và cho phép các chuyên gia này theo dõi xu hướng và dữ liệu liên quan đến người dùng khác nhau.
13. Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả khả năng tạo ra một biểu diễn đồ họa của dữ liệu để giúp dễ hiểu. Trực quan hóa dữ liệu liên quan đến việc sử dụng các công cụ khác nhau như bản đồ, đồ thị và biểu đồ để thể hiện cho xu hướng và dữ liệu. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu tốt cho phép các nhà phân tích dữ liệu truyền đạt hiệu quả kết quả các phát hiện dữ liệu với những người khác, những người mà có thể không tự hiểu được những điều này.
14. Nhận dạng mẫu
Các nhà phân tích dữ liệu phải có các công cụ nhận dạng mẫu tốt để tìm và giải thích hiệu quả các mẫu trong dữ liệu và sử dụng thông tin này theo cách hỗ trợ một giải pháp khả thi cho vấn đề đang được đánh giá.
15. Machine learning (Máy học)
Machine learning đề cập đến một loại phân tích dữ liệu tự động tạo ra mô hình phân tích điển hình. Công cụ này là một phần của trí tuệ nhân tạo và được sử dụng rộng rãi bởi các công ty hiện đại, làm cho các nhà phân tích dữ liệu cần phải hiểu cách sử dụng nó.
16. Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu đề cập đến một tập hợp dữ liệu được đặt trong máy tính và được truy cập khi cần thiết. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng cơ sở dữ liệu trong gần như mọi khía cạnh của công việc của họ, vì vậy hiểu cách sử dụng cơ sở dữ liệu là điều cần thiết khi theo đuổi sự nghiệp này.
17. Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu là khi dữ liệu được thu thập và chuyển thành thông tin khả thi có thể được sử dụng bởi một công ty để đưa ra quyết định kinh doanh. Xử lý dữ liệu có thể được thực hiện thủ công, điện tử hoặc cơ học và là một kỹ năng cần thiết cho tất cả các nhà phân tích dữ liệu.
18. Giải quyết vấn đề
Kỹ năng giải quyết vấn đề cho phép các nhà phân tích dữ liệu tìm ra nguồn gốc của một vấn đề và phát triển một giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề. Các nhà phân tích dữ liệu cần kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ để xác định vấn đề và sử dụng dữ liệu khi tìm câu trả lời cho vấn đề đó. Các kỹ năng liên quan đến giải quyết vấn đề mà các nhà phân tích dữ liệu nên có bao gồm kỹ năng ra quyết định và có căn cứ.
19. Khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu đề cập đến quá trình phát hiện các mẫu, vấn đề và mối tương quan trong các tập dữ liệu và sử dụng thông tin này để dự đoán kết quả. Những kết quả dự đoán này có thể giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến một số thứ, bao gồm mối quan hệ khách hàng, chi phí hàng hóa được bán và tổng doanh thu kiếm được.
20. Truyền thông
Các nhà phân tích dữ liệu cần các kỹ năng giao tiếp đặc biệt để truyền đạt những phát hiện của họ cho phần còn lại của nhóm của họ và cho các bên liên quan. Họ cần nhiều loại kỹ năng giao tiếp khác nhau, bao gồm kỹ năng giao tiếp bằng văn bản, bằng ngôn ngữ và phi ngôn ngữ. Họ sẽ có thể giao tiếp hiệu quả với cả những cá nhân và những nhóm người.
21. Thuyết trình
Nhiều nhà phân tích dữ liệu được yêu cầu tạo ra các bài thuyết trình về những phát hiện của họ để chia sẻ với các bên liên quan và các thành viên chủ chốt khác của một tổ chức. Ví dụ về kỹ năng thuyết trình mà các nhà phân tích dữ liệu nên có bao gồm tổ chức, chuẩn bị, giao tiếp phi ngôn ngữ và sử dụng phần mềm trình bày.
22. Óc tò mò
Các nhà phân tích dữ liệu phải có óc tìm tòi và luôn tò mò, ham học hỏi và tìm ra giải pháp cho các vấn đề.
23. Phân tích kinh doanh
Phân tích kinh doanh là một kỹ năng cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu làm việc cho các doanh nghiệp và được giao nhiệm vụ giới thiệu và quản lý thay đổi dựa trên dữ liệu được tìm thấy. Với phân tích và nghiên cứu, các nhà phân tích có thể giúp các tổ chức cải thiện hệ thống và quy trình của họ.
24. Chiến lược kinh doanh
Chiến lược kinh doanh đề cập đến một tập hợp các mục tiêu và hành động rõ ràng vạch ra cách một công ty sẽ đạt được một mục tiêu cụ thể. Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc với các công ty để phát triển các giải pháp cho các vấn đề mà cuối cùng sẽ hỗ trợ khả năng đạt được chiến lược kinh doanh của công ty.
25. Đam mê
Công việc của một nhà phân tích dữ liệu có thể tẻ nhạt và đòi hỏi một niềm đam mê mạnh mẽ để tìm kiếm và đánh giá các bộ dữ liệu khác nhau và tạo ra các giải pháp cho các vấn đề dựa trên những phát hiện này. Niềm đam mê khiến các nhà phân tích dữ liệu luôn tò mò và sẵn sàng làm hết sức mình trong công việc của họ.
26. Tư duy logic
Tư duy logic đề cập đến khả năng của một người để quan sát và phân tích phản hồi và dữ liệu và đi đến kết luận khả thi dựa trên những quan sát này. Ví dụ: một nhà phân tích dữ liệu có thể phân tích đánh giá từ khách hàng của công ty và sử dụng dữ liệu này để giúp công ty tạo ra các giao thức đào tạo tốt hơn.
27. Chú ý đến chi tiết
Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc với số lượng lớn dữ liệu và phải chú ý mạnh mẽ đến từng chi tiết để có thể xác định xu hướng và mô hình trong các nhóm dữ liệu. Ngay cả một lỗi nhỏ trong một phần của mã cũng có thể làm hỏng toàn bộ bộ dữ liệu, vì vậy sự chú ý vững chắc đến từng chi tiết đảm bảo một nhà phân tích dữ liệu tạo ra những phát hiện và giải pháp chính xác và hiệu quả.
28. Khả năng làm việc tốt dưới áp lực
Nhiều nhà phân tích dữ liệu có thời hạn chặt chẽ và do đó phải có khả năng làm việc tốt dưới áp lực.
29. Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn đề cập đến số lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và có cấu trúc quá lớn để lưu trữ trong cơ sở dữ liệu truyền thống hơn. Dữ liệu lớn là một khái niệm phân tích dữ liệu tiên tiến nhưng ngày càng trở nên cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu để hiểu và có thể sử dụng.
30. Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán đề cập đến khả năng sử dụng dữ liệu, máy học và thuật toán thống kê của một nhà phân tích dữ liệu để dự đoán khả năng kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử trước đó.
31. Kho dữ liệu
Kho dữ liệu là một loại công nghệ thu thập dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn để dễ dàng so sánh và phân tích cho mục đích kinh doanh thông minh. Nhiều loại dữ liệu kinh doanh được phân tích bằng cách sử dụng kho dữ liệu, làm cho kỹ năng này cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu để sở hữu.
32. Quản lý dự án
Kỹ năng quản lý dự án là những kỹ năng cho phép một người lập kế hoạch và thực hiện một dự án. Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc trên các dự án khác nhau, đôi khi tất cả cùng một lúc và phải có kỹ năng quản lý dự án mạnh mẽ để xử lý các dự án này thành công.
33. Tableau
Tableau là một nền tảng phân tích cho phép các cá nhân xem và hiểu dữ liệu thông qua hình ảnh. Đây là một công cụ phổ biến được sử dụng bởi các công ty và nhiều tổ chức yêu cầu các nhà phân tích dữ liệu của họ phải quen thuộc với nó.
34. Chuyển đổi và tải trong (ETL)
Extraction Transformation and Loading, hoặc ETL, cho phép các cá nhân và công ty thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ nó ở một vị trí tập trung. Nhiều nhà phân tích dữ liệu sử dụng quá trình này để di chuyển dữ liệu đến và đi từ các nguồn khác nhau và tạo ra thông tin kinh doanh thông minh.
35. Nghiên cứu
Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu phải thực hiện nghiên cứu sâu rộng để tận dụng tối đa dữ liệu họ tìm thấy và thu thập. Họ cũng sử dụng nghiên cứu để theo kịp các xu hướng của ngành và sử dụng các xu hướng này ở vị trí của họ.
36. Làm việc nhóm
Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc với những người khác trong môi trường làm việc để hoàn thành nhiệm vụ của họ và phải có khả năng làm việc nhóm hiệu quả. Các kỹ năng làm việc nhóm tốt mà các nhà phân tích dữ liệu nên có bao gồm giải quyết xung đột, thuyết phục, lập kế hoạch và trở nên đáng tín cậy.
37. Quản lý dữ liệu
Quản lý dữ liệu là một kỹ năng nền tảng khác cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu và đề cập đến việc thực hành thu thập và sử dụng dữ liệu một cách an toàn và hiệu quả về chi phí.
38. Tư duy phản biện
Phân tích dữ liệu đòi hỏi các cá nhân phải có khả năng đi đến các giải pháp bằng cách xác định một giả thuyết trước tiên. Kỹ năng tư duy phản biện tốt cho phép các nhà phân tích dữ liệu xác định các kết nối không phải lúc nào cũng rõ ràng và sử dụng thông tin đó để tạo ra câu trả lời khả thi cho vấn đề.
39. Sáng tạo
Các nhà phân tích dữ liệu cần các kỹ năng tư duy sáng tạo mạnh mẽ để có thể hiểu thông tin theo một cách mới và phát triển các giải pháp mới cho các vấn đề cũ.
40. Phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và mối đe dọa (SWOT)
Phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và mối đe dọa (SWOT) là một kỹ thuật được sử dụng để phân tích các khía cạnh này của một công ty. Các nhà phân tích dữ liệu phải quen thuộc với công cụ này để xác định các vấn đề trong công ty và phát triển các giải pháp dựa trên dữ liệu.
—————————————————-
Xin chân thành cảm ơn tác giả vì những chia sẻ vô cùng bổ ích!
- Theo: Indeed
- Người dịch: Lý Minh Anh
- Khi chia sẻ cần phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Lý Minh Anh – Nguồn iVolunteer Vietnam”.
Shortlink: https://ivolunteervietnam.com?p=74635
Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.
-
iVolunteer - Cơ hội tình nguyện cho sinh viên và giới trẻ Việt Nam
- Website: https://ivolunteervietnam.com/
- Email: ivolunteer20@gmail.com
- Facebook: https://www.facebook.com/pg/iVolunteerVietnam
- Instagram: https://www.instagram.com/ivolunteervietnam
- Group: https://www.facebook.com/groups/thongtintinhnguyen
- Youtube: https://www.youtube.com/c/iVolunteerVietnam
- TikTok: https://www.tiktok.com/@ivolunteervietnam.com
