Bạn đang quan tâm đến Thông tin về Cookies phải không? Nào hãy cùng PHE BINH VAN HOC theo dõi bài viết này ngay sau đây nhé!
Video đầy đủ Thông tin về Cookies
Phân tích dữ liệu là lựa chọn của những người đam mê thu thập, sử dụng và thao tác các tập dữ liệu để quan sát, nhận xét và báo cáo về các vấn đề về các chủ đề cụ thể. Tìm hiểu thêm về các khóa học phân tích dữ liệu và cơ hội việc làm trong các khóa học phổ biến tại Việt Nam qua các bài viết dưới đây!
≫ Chuyên ngành nào trả lương cao nhất ở Hoa Kỳ?
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Các nhà phân tích dữ liệu bỏ sót các xu hướng và số liệu trong một lượng lớn thông tin mà không sử dụng các công cụ kỹ thuật hoặc phân tích. Thông tin thu được có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình, do đó làm tăng hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp hoặc hệ thống.
Bạn sẽ học gì trong phân tích dữ liệu?
Công cụ phân tích dữ liệu chính
- python, r, matlab và các ngôn ngữ lập trình khác
- sql và các công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu khác
- Các công cụ thống kê, chẳng hạn như microsoft excel, minitab
- hệ thống phân tích thống kê sas
- Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như hoạt cảnh, power bi, siêu dữ liệu, google data studio
- Thống kê ứng dụng
- Giới thiệu về Khoa học Máy tính
- Lập trình với python, r hoặc sql (lập trình với python / r / sql)
- Trực quan hóa dữ liệu
- Xác suất
- Khai thác dữ liệu
-
Khóa đào tạo về Phân tích Dữ liệu của Hoa Kỳ
-
Khóa đào tạo về Phân tích dữ liệu tại Úc
-
Khóa đào tạo về Phân tích dữ liệu của Canada
-
Khóa đào tạo về Phân tích Dữ liệu ở Vương quốc Anh
Xin lưu ý rằng bạn nên nhấp vào liên kết “Xem [số] các khóa học phân tích dữ liệu” để biết thông tin cụ thể về khóa học của từng trường. Thông tin về các môn học, khóa học và các trường đại học trên thế giới liên tục được công bố và cập nhật trên nền tảng hotcourses vietnam. Đừng bỏ lỡ thanh công cụ và bộ lọc tìm kiếm hữu ích của hotcourses vietnam để tìm và chọn các trường đại học, cao đẳng phù hợp nhất với bạn!
Sinh viên phân tích dữ liệu có thể làm gì sau khi tốt nghiệp?
Nhiều sinh viên vẫn lầm tưởng rằng cơ hội duy nhất để tốt nghiệp chuyên ngành phân tích dữ liệu là trở thành nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sự thật là sinh viên tốt nghiệp với bằng phân tích dữ liệu sẽ có nhiều hơn một vị trí công việc tiềm năng, bất kể lựa chọn chính của bạn là gì. Nói chung, một số vai trò phổ biến đối với sinh viên phân tích dữ liệu bao gồm:
Nhà phân tích tình báo kinh doanh
Nói một cách dễ hiểu, trí tuệ kinh doanh (còn được gọi là trí tuệ kinh doanh) là một dạng công nghệ giúp các doanh nghiệp hiểu quá khứ để đưa ra quyết định, hành động và dự đoán tương lai. Nếu bạn muốn hiểu doanh nghiệp, bạn cần hiểu dữ liệu tài chính và hoạt động của họ. Do đó, công việc của một chuyên gia là giúp các công ty phân loại, phân tích, đánh giá các chỉ số hoạt động (KPI), hiểu biết chính xác về hiệu quả hoạt động kinh doanh và xác định các lĩnh vực cần cải thiện để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, đồng thời giúp tổ chức đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Mức lương trung bình: Khoảng 15 triệu đồng / tháng đối với người mới và 25-25 triệu đồng / tháng đối với người có hơn 2 năm kinh nghiệm. Mức lương thay đổi tùy theo quy mô công ty và đặc điểm ngành.
Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu là người phân tích dữ liệu để đưa ra các đề xuất chiến lược cho một công ty. Một khi dữ liệu “thô” đã được thu thập, chuyên viên phân tích dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm phân tích, diễn giải và đưa ra các kết quả có ý nghĩa theo mục đích ban đầu của nghiên cứu. Từ dữ liệu nghiên cứu thị trường, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán xu hướng và thị hiếu của người tiêu dùng đối với các sản phẩm và dịch vụ của công ty, đặc biệt là giữa các ngành. Các nhà phân tích dữ liệu là những người cần kiến thức kinh doanh nhất vì họ sẽ có mối quan hệ chặt chẽ với bộ phận bán hàng hoặc tiếp thị và sẽ chịu trách nhiệm đưa ra các định hướng chiến lược dựa trên dữ liệu đã phân tích.
Mức lương trung bình: Khoảng 6-13 triệu đồng / tháng đối với người mới vào nghề và khoảng 15-13 triệu đồng / tháng đối với người có 1-2 năm kinh nghiệm, 25 triệu đồng . .Báo giá sẽ khác nhau tùy theo vị trí và công ty.
Nhà khoa học dữ liệu
Các kỹ sư khoa học dữ liệu chuyên môn hơn các nhà phân tích dữ liệu. Họ làm công việc của nhà phân tích dữ liệu, chẳng hạn như phân tích, tổ chức và thay đổi dữ liệu “kể chuyện”. Nhưng họ cũng có các kỹ năng khác, chẳng hạn như học máy, lập trình nâng cao, mô hình hóa dữ liệu và xây dựng thuật toán. Họ cùng nhau sử dụng dữ liệu và báo cáo để đưa ra các quyết định sáng suốt nhất cho các công ty và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận.
Mức lương trung bình: Khoảng 100-15 triệu đồng / tháng đối với người mới tham gia và khoảng 17-25 triệu đồng / tháng đối với người có kinh nghiệm. p>
≫ Tại sao nên học ngành khoa học máy tính ở Mỹ?
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ các ứng dụng hoặc hệ thống do kỹ sư phần mềm tạo ra. Để trưởng thành và phát triển các nguồn dữ liệu, các kỹ sư dữ liệu phải chuyển đổi quy trình thiết lập dữ liệu để tạo mô hình, khai thác và sản xuất dữ liệu.
Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 25 triệu đồng / tháng, tăng dần theo thời gian, kinh nghiệm và khả năng.
Chuyên viên phân tích định lượng
</
Nhà phân tích định lượng là một công việc được săn đón, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính. Các chuyên gia trong lĩnh vực này tham gia vào kinh doanh và buôn bán, xác định giá cả, tư vấn, môi giới, phân tích nhanh các vấn đề kinh doanh và tìm kiếm cơ hội bằng cách sử dụng các phương pháp định lượng có sẵn. Đầu tư sinh lời. Ví dụ: sử dụng mô hình dữ liệu để đánh giá tài sản và chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, đặc biệt là các sản phẩm phái sinh), phân tích các khoản đầu tư, cung cấp các giao dịch trung gian cho khách hàng, giao dịch các hợp đồng phái sinh …
Mức lương trung bình: Khoảng 10-15 triệu đồng / tháng đối với người mới và 20-30 triệu đồng / tháng đối với người có kinh nghiệm.
Ngoài ra, bạn có thể chọn trở thành nhà phân tích tiếp thị kỹ thuật số, nhà quản lý dự án, nhà phân tích hệ thống, nhà phân tích, nhà phân tích hoạt động …
Tóm lại, có rất nhiều cơ hội cho sinh viên tốt nghiệp ngành phân tích dữ liệu và bạn có thể quyết định công việc nào phù hợp với phẩm chất, sở thích, đam mê và khả năng của mình. để hướng dẫn bạn chọn chuyên ngành phù hợp. Các chuyên gia tư vấn du học uy tín của idp vietnam sẽ giúp bạn chọn trường phù hợp.
* Bài đăng này được cập nhật và chỉnh sửa bởi Wu Yi vào ngày 2 tháng 7 năm 2022.
Như vậy trên đây chúng tôi đã giới thiệu đến bạn đọc Thông tin về Cookies. Hy vọng bài viết này giúp ích cho bạn trong cuộc sống cũng như trong học tập thường ngày. Chúng tôi xin tạm dừng bài viết này tại đây.
Website: https://phebinhvanhoc.com.vn/
Thông báo: Phê Bình Văn Học ngoài phục vụ bạn đọc ở Việt Nam chúng tôi còn có kênh tiếng anh PhebinhvanhocEN cho bạn đọc trên toàn thế giới, mời thính giả đón xem.
Chúng tôi Xin cám ơn!
Xem thêm:
Một số môn học chuyên môn
Tôi cần chuẩn bị những gì để bắt đầu học phân tích dữ liệu?
Nếu bạn đã có hiểu biết cơ bản về ngành phân tích dữ liệu trước khi bắt đầu khóa học của mình, bạn chắc chắn có một lợi thế lớn. Tuy nhiên, hầu hết các trường trung học phổ thông ở Việt Nam không cung cấp các khóa học phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, điều này khiến cho việc phân tích dữ liệu ban đầu trở nên khó khăn. Vậy các bước chuẩn bị cần thiết là gì?
Lời khuyên của hotcourses vietnam là bạn nên nắm vững những kiến thức cơ bản về ngành phân tích dữ liệu thông qua việc tự học. Thông thường, sinh viên trong chuyên ngành này sẽ được giới thiệu một khóa học nhập môn về khoa học máy tính hoặc lập trình. Vì vậy, để tránh bị “khớp” và quá tải với hàng đống kiến thức mới, bạn có thể tự tin bắt đầu khóa học khi nắm rõ những điều trên ngay tại nhà.
Nếu bạn thường xuyên học tại nhà thông qua các nền tảng học trực tuyến, thì chắc chắn Coursera không còn là một cái tên xa lạ. Tại đây, bạn có thể tìm thấy một số khóa học trực tuyến hoàn toàn miễn phí về phân tích dữ liệu từ các trường đại học nổi tiếng của Hoa Kỳ, chẳng hạn như: khóa học nhập môn phân tích dữ liệu của Đại học Yale, hoặc khóa học khoa học dữ liệu nổi tiếng của Đại học Johns Hopkins …
Đối với thực hành phân tích dữ liệu thực hành, bạn cũng có thể tìm thấy các cơ hội thực tập tại trường của mình, các cơ hội nghiên cứu khoa học về phân tích dữ liệu do các giáo sư của bạn hoặc những người khác tổ chức. Các buổi học ngoại khóa theo chủ đề mã hóa do học sinh, sinh viên hoặc tổ chức phi lợi nhuận tổ chức tại thành phố của bạn.
Tất nhiên, bạn cũng có thể tham khảo những chia sẻ của các chuyên gia phân tích dữ liệu trên kênh ted và youtube, và tất nhiên đừng bỏ lỡ những bài viết hữu ích liên quan đến chủ đề phân tích dữ liệu. Trang hotcourses vietnam được cập nhật thường xuyên.
Bạn có phải là người phù hợp để phân tích dữ liệu không?
Để theo đuổi và chinh phục ngành phân tích dữ liệu, đôi khi đam mê là chưa đủ. Trên thực tế, các nhà phân tích dữ liệu thường có những phẩm chất quan trọng sau:
Logic tốt
Tư duy logic là một kỹ năng cực kỳ quan trọng để làm việc với hàng triệu dữ liệu hoặc tìm ra lỗ hổng trong tập dữ liệu. Có rất nhiều người rất giỏi toán hoặc lập trình, nhưng nếu chỉ vậy thôi thì chưa đủ để phân tích kết quả cuối cùng sau khi làm sạch dữ liệu. Điều này dẫn đến sự mơ hồ và thiếu logic khi báo cáo, thêm vào đó là những số liệu hay biểu đồ phức tạp, kết quả cuối cùng mà cấp trên cần để đưa ra chiến lược hoặc quyết định.
Đừng ngại khám phá, hãy đặt những câu hỏi khó
Để tạo báo cáo hoặc thông tin hữu ích từ một bảng dữ liệu, bạn phải luôn đặt những câu hỏi sau: mục đích của nó là gì, những lỗ hổng trong phương pháp thu thập dữ liệu là gì và những hạn chế của phương pháp thu thập dữ liệu là gì. Tập dữ liệu là gì, v.v. Để phân tích dữ liệu tốt, không chỉ cần lấy kết quả theo công thức mà còn phải hiểu rõ lịch sử của từng tập dữ liệu và tình hình của từng dự án. Do đó, một kỹ năng không thể thiếu đó là lòng say mê tìm tòi và khám phá, không ngại đặt câu hỏi để xoay chuyển chúng, tạo ra các tập dữ liệu tốt hơn giúp quá trình phân tích dữ liệu tốt hơn và hiệu quả hơn.
Kiên trì và cẩn thận
Đối với những bạn muốn học tập và làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thì tính kiên trì và cẩn thận trong công việc là hai đức tính không thể thiếu. Một trong những yêu cầu được nêu trong thông báo tuyển dụng cho nhiều vị trí nhân viên phân tích dữ liệu là ứng viên cần chú ý đến từng chi tiết (thể hiện sự chú ý đến chi tiết). Để làm tốt công việc phân tích dữ liệu, bạn cần rèn luyện cho mình tính tập trung cao độ, có thể nghiên cứu và phân tích nhiều dữ liệu cùng một lúc, cẩn thận trong từng câu lệnh hay dòng mã bạn viết. Dòng mã của bạn cũng có thể sai vì nó chỉ thiếu dấu ngoặc đơn hoặc dấu cách nhỏ. Đôi khi, công việc này phải làm rất nhiều việc cực kỳ chi tiết và tốn thời gian, đặc biệt là phải “dọn dẹp” (data Cleaning / wrangling) để có được một bộ dữ liệu hoàn chỉnh nên bạn cũng cần phải kiên nhẫn và căng thẳng.
Trước khi bạn tham gia khóa đào tạo về phân tích dữ liệu, hãy đảm bảo rằng bạn đã chuẩn bị sẵn sàng các phẩm chất trên!
& gt; & gt; Bắt kịp xu hướng tuyển dụng: Ưu tiên các kỹ năng mềm
Phân tích dữ liệu đào tạo của trường
Các khóa đào tạo về phân tích dữ liệu hiện đang được cung cấp tại nhiều trường đại học ở nhiều quốc gia trên thế giới. Tùy theo cấp học, lĩnh vực phân tích dữ liệu chuyên sâu, khả năng và tình hình tài chính mà bạn có thể lựa chọn khóa học và điểm đến phù hợp cho mình. Dưới đây là một số trường đại học hàng đầu có đào tạo về phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ, Vương quốc Anh, Úc và Canada để bạn lựa chọn:
