Tìm địa chỉ học phân tích dữ liệu (Data analysis)

[ongke0711]

Ngành này nó còn chia ra và có đến 3 công việc, nghe cũng rối não luôn.
- Data scientist
- Data analyst
- Data engineer

 

[Maika8008]

Tôi nghĩ bạn cần học vài thứ trong các công cụ hỗ trợ công việc Data Analyst:
Rất nhiều người tôi biết đều đánh giá SQL là thứ cốt lõi khi bắt đầu với DA(gọi tắt của Data Analyst)
Tiếp theo nếu chuyên sâu bạn có thể học thêm ngôn ngữ R cái này sẽ bổ trợ cho bạn khoản thống kê
Bạn cần phải trực quan hóa những phân tích của bạn thì bạn sử dụng Power Bi hoặc Tableau, Tableau được đánh giá mạnh hơn, nó xử lý được các tình huống mà Power Bi không làm được. Tuy nhiên tôi khuyên bạn nên học Power Bi trước, lý do là nó thuộc hệ sinh thái Microsoft(dễ học hơn).
Có thể hiểu Power Bi=Power Query(Giúp bạn xử lý dữ liệu hỗn loạn về dữ liệu chuẩn)+ Power Pivot(Sử dụng Dax để phân tích cho ra kết quả mình mong muốn) + Power view(Giúp bạn trực quan hóa những phân tích đó)
Ngoài ra bạn có thể học thêm Python(cái này có rất nhiều thư viên miễn phí, nó sẽ giúp cho bạn xử lý được nhiều tình huống thực tế theo yêu cầu của bạn).
SQL thì tôi cũng không rõ địa chỉ hay ai chỉ hay về cái này
Riêng Power BI thì các khóa học phần lớn chỉ hướng dẫn cho bạn ăn xổi( tức là chỉ cho bạn vẽ được mấy cái biểu đồ trực quan, màu mè để lòe, cái này thì lại không quan trọng lắm). Bạn có thể vô diễn đàn Power Bi Việt Nam học của một bạn tên là Đào Văn Luân(bạn này chỉ dạy 3 người 1 lớp online) bạn ấy sẽ dạy cho bạn căn bản về Dax khoảng 10 buổi(200k/buổi) tôi đã học mấy năm trước. Còn tài liệu dạy cốt lõi thì bạn lên Youtube tìm kiếm người tên là Vũ Hữu Thanh Hoặc Vũ Hữu Thành- Một tiến sĩ của Đại học mở TPHCM thì phải, ông ấy có video dạy chi tiết bắt đầu từ đầu luôn
-Level 1(Beginner) bao gồm: Getting started, Power query, Data model(L1), Dax(l1), Visualization(L1) + bổ trợ kiến thức Structured Data
-Level 2(Intermediate) bao gồm: Dax lineage, Context, Filtering, data model(L2), Dax(l2), Visualization(L2) + bổ trợ kiến thức Measurement theory,statistic, publishing
-Level 3(Advanced) bao gồm: Descriptive Analytics, Diagnostics Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics + bổ trợ kiến thức Knowledge Domain, Data Literacy, Data Storytelling.
Vài điều chia sẻ với bạn.

Học chừng đó xong bội thực luôn, hết chỗ chứa DA.

 

[VetMini]

Điển hình như ông Tiến Sĩ (*1) gì đó, nói tới cái gì "mới mới, nghe nguy hiểm" là có những người dao to búa lớn tung chiêu làm thiên hạ hoả mù hết.

Ở bài #4 tôi đưa thẳng ra ví dụ cụ thể của DA. Thường thì nó chỉ gồm những công việc "nhỏ nhoi" như vậy.

Ở bài #20 tôi trích dẫn sách về Excel. Mục đích cho quý vị thấy thực sự Excel và Power BI của MS cũng giải quyết hầu hết công việc thông thường của DA.

Tôi mang tiếng nói chuyện "lý thuyết" nhưng sao những trường hợp thế này tôi lại thấy quý vị nói chuyện "thực tế" ở đâu đâu đấy.

Bạn cắp sách vào Mẫu giáo thì trường nào cũng dạy đánh vần được. Mà đi học thì lo tập đọc tập viết trước đi. Việc lãnh giải Nô-ben văn chương hay khoa học tính sau.

(*1) cái ông Tiến Sĩ kia là chuyên về ngành nào nhỉ?

 

[tranhungdao12a3]

Điển hình như ông Tiến Sĩ (*1) gì đó, nói tới cái gì "mới mới, nghe nguy hiểm" là có những người dao to búa lớn tung chiêu làm thiên hạ hoả mù hết.

Ở bài #4 tôi đưa thẳng ra ví dụ cụ thể của DA. Thường thì nó chỉ gồm những công việc "nhỏ nhoi" như vậy.

Ở bài #20 tôi trích dẫn sách về Excel. Mục đích cho quý vị thấy thực sự Excel và Power BI của MS cũng giải quyết hầu hết công việc thông thường của DA.

Tôi mang tiếng nói chuyện "lý thuyết" nhưng sao những trường hợp thế này tôi lại thấy quý vị nói chuyện "thực tế" ở đâu đâu đấy.

Bạn cắp sách vào Mẫu giáo thì trường nào cũng dạy đánh vần được. Mà đi học thì lo tập đọc tập viết trước đi. Việc lãnh giải Nô-ben văn chương hay khoa học tính sau.

(*1) cái ông Tiến Sĩ kia là chuyên về ngành nào nhỉ?

Em thấy ông ấy nói cái đoạn đấy là chỉ của mỗi power bi đó, riêng theo cái đó em học mấy năm rồi mà chưa qua beginner luôn. Cỡ anh mà nói mới 1/4~1/3 chỗ đấy thì cái đó quá ghê luôn. Em thấy ông ấy đúng là có chỉ về power bi, R, python,spss với SmartPLS(cái này em không biết nó là cái gì luôn)
Ông ấy bắt đầu chỉ Power bi đây:

https://m.youtube.com/playlist?list=PLWFguGD2-voGHp77TH69S_KWelyemVGuD

Phải công nhận là cái đoạn beginner cực kỳ dễ hiểu, một đứa thấm chậm và lười như em coi cũng hiểu được.Do chưa có video của level tiếp theo nên cũng chưa rõ nó như thế nào. Không biết có tung hoả mù không.

 

[VetMini]

...Cỡ anh mà nói mới 1/4~1/3 chỗ đấy thì cái đó quá ghê luôn. ...

Cái đó chả có gì ghê lắm: chính ông ta làm cho nó ghê. Theo tôi nghĩ là ông ta cố tình nói cho nổ.
Khi nói 1/4-1/3 là ý tôi muốn nói: không cần phải hoành tráng dữ vậy. trong cái đám ông ta đề cập chỉ có tối đa là 1/3 thông dụng thôi. Chỗ còn lại là đặc thù, 100 Data Analysts có chừng 5 người làm.
Cũng như bạn vào ĐH Tổng Hợp chuyên Vật Lý. Vào buổi học đầu tiên có ông Thầy nói về tương lai ngồi nghiên cứu không gian ở NASA.

Tôi nhắc lại, ở bài #4 tôi đã đưa ra ví dụ hết sức thực tế và điển hình.

Mà ông ta là Tiến Sĩ về cái gì vậy?
Lưu ý: luận án tiến sĩ là PhD, từ Ph là viết tắt Philosophy; nó có nghĩa là luận lý thuyết chứ chưa hẳn thực hành.

 

[bomberman211]

Cảm ơn mọi người đã cho ý kiến. Sau khi tham khảo nhiều nguồn thì em đã đăng kí khóa vỡ lòng Data analyst của IBM. Tuy có chút rào cản ngôn ngữ nhưng em thấy yên tâm và tin tưởng hơn các khóa ở trong nước, học phí cũng tốt hơn nhiều.

 

[VetMini]

Trời. Trong các khoá học thì IBM và Oracle là khó nhất.
Muốn dễ thì học của Microsoft.

Tôi học 4 khoá của Microsoft. Khoá của IBM thì sau khi xem giáo trình, tôi chạy

Về sau học nâng cao thì tôi học của MIT lý thuyết Toán cao hơn. Phương pháp lập mô hình bao quát hơn của IBM.