Nếu bạn đang cần nhắc công việc phân tích dữ liệu hoặc bạn đang là nhà phân tích dữ liệu và đang tìm cách chỉnh sửa sơ yếu lý lịch của mình, có một số kỹ năng chính cần xem xét đưa vào sơ yếu lý lịch của bạn để tạo sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh. Một vài kỹ năng đó bao gồm thu thập dữ liệu, thống kê và các công cụ phân tích khác như SAP và Sybase. Trong bài viết này, chúng ta cùng tìm hiểu lý do tại sao các kỹ năng phân tích dữ liệu lại quan trọng đối với sơ yếu lý lịch của bạn và 40 kỹ năng hàng đầu cần đưa vào sơ yếu lý lịch để thu hút sự chú ý của các nhà tuyển dụng.
📊Tại sao các kỹ năng phân tích dữ liệu trong sơ yếu lý lịch lại quan trọng?
Các nhà phân tích dữ liệu phải có một số kỹ năng để trở nên hiệu quả trong vị trí của họ. Khi ứng tuyển công việc phân tích dữ liệu, điều quan trọng là đưa các kỹ năng phân tích dữ liệu phù hợp vào sơ yếu lý lịch của bạn để thể hiện với nhà tuyển dụng bạn có các kỹ năng cần thiết để thực hiện nhiệm vụ của công việc. Một sơ yếu lý lịch tốt với các từ khóa mô tả các kỹ năng phân tích dữ liệu phù hợp cũng sẽ giúp sơ yếu lý lịch của bạn vượt qua hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) và lọt vào tay các nhà tuyển dụng và quản lý tuyển dụng. Thêm vào đó, sơ yếu lý lịch tốt sẽ cho phép bạn nhận được nhiều cuộc phỏng vấn hơn và tăng cơ hội trúng tuyển vị trí nhà phân tích dữ liệu.
📊40 kỹ năng phân tích dữ liệu cần đưa vào sơ yếu lý lịch
Dưới đây là 40 kỹ năng phân tích dữ liệu quan trọng nhất mà các nhà tuyển dụng tìm kiếm khi phỏng vấn và tuyển dụng ứng cử viên cho vị trí phân tích dữ liệu:
1. Mô hình hóa dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu đề cập đến quá trình tạo ra một bản trình bày trực quan hoặc các phần khác nhau của hệ thống thông tin để tạo kết nối giữa các cấu trúc dữ liệu và các điểm. Kỹ năng này cho phép các nhà phân tích dữ liệu tổ chức các phần dữ liệu thành một mô hình ngắn gọn dễ diễn giải. Mô hình dữ liệu này sau đó có thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để làm tài liệu.
2. Oracle
Oracle là một cơ sở dữ liệu đa mô hình được sử dụng như một hệ thống quản lý. Hệ thống này cho phép nhà phân tích dữ liệu thực hiện việc nhập kho dữ liệu và điện toán lưới. Nhiều nhà phân tích dữ liệu sử dụng hệ thống này vì nó là một cách hiệu quả về chi phí để tính toán và quản lý các ứng dụng và thông tin.
3. Sybase
Sybase là cơ sở dữ liệu quan hệ được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu để thực hiện các 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 Structured Query Language, là một ngôn ngữ cơ sở dữ liệu có thể xử lý các tập dữ liệu lớn. Hầu hết các tổ chức sử dụng SQL để giảm sát nhiều dữ liệu khác nhau và dự trữ, quản lý dữ liệu. Công cụ này đặc biệt quan trọng đối với nhà phân tích dữ liệu khi muốn làm việc với dữ liệu lớn
5. Đưa ra quyết định
Các nhà phân tích dữ liệu đưa ra quyết định hàng ngày và phải tự tin, có khả năng đảm bảo các quyết định của họ là hữu ích và chính xác
6. Microsoft Excel
Microsoft Excel là nền tảng của bộ kỹ năng kỹ thuật phân tích dữ liệu vì nó cho phép phân tích nhanh chóng và lưu trữ dữ liệu dễ dàng. Có một số công cụ trong excel, chẳng hạn như tra cứu VBA và Macro mà bạn nên làm quen với tư cách làm một nhà phân tích dữ liệu.
7. Thu thập thông tin
Thu thập thông tin đề cập đến quá trình thu thập và đo lường dữ liệu dựa trên nhiều biến số liên quan đến mục tiêu của tổ chức. Thu thập dữ liệu là nền tảng của vị trí phân tích dữ liệu và tất cả các nhà phân tích dữ liệu tham vọng nên có hiểu biết toàn diện về kỹ năng này
8. Dọn dẹp dữ liệu
Dọn dẹp dữ liệu đề cập đến quá trình loại bỏ hoặc chỉnh sửa dữ liệu không đúng trong tập dữ liệu. Dữ liệu này có thể bị hỏng, định dạng không chính xác hoặc bị trùng lặp. Khi phân tích dữ liệu kết hợp với một vài tập dữ liệu khác, dọn dẹp dữ liệu là cần thiết để đảm bảo dữ liệu chính xác được lưu giữ
9. Ngôn ngữ lập trình máy tính
Mặc dù nhà phân tích dữ liệu không cần phải có kỹ năng cao về lập trình máy tính nhưng họ nên biết những điều cơ bản về các công cụ này. Hiểu biết về lập trình máy tính cho phép các các chuyên gia này thực hiện các thuật toán và hoạt động hiệu quả hơn, điều này cơ bản hỗ trợ đến sự thành công của 1 nhà phân tích dữ liệu trong vị trí của họ.
10. Toán học
Phân tích dữ liệu phải có kỹ năng toán học tốt để có thể làm việc thành công với các con số. Toán học cho phép các chuyên gia này hiểu về các con số và cách vận hành, kết hợp và tổng quát hóa chúng theo cách hỗ trợ phân tích dữ liệu
11. Thống kê
Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng thống kê để thu thập, phân tích, trình bày và giải thích dữ liệu. Nhà phân tích dữ liệu phải có hiểu biết cơ bản tối thiểu về cách sử dụng số liệu thống kê. Hầu hết các nhà phân tích dữ liệu đều thành thạo trong lĩnh vực này.
12. Google Analytics
Google Analytics là công cụ phổ biến được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu để thu thập nhiều dữ liệu khác nhau cho một tổ chức. Công cụ này cho phép nhà phân tích hiểu cách người sử dụng trải nghiệm một trang web hoặc ứng dụng và cho phép các chuyên gia này theo dõi xu hướng và các dữ liệu khác nhau liên quan đến người tiêu dùng.
13. Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là thuật ngữ được sử dụng để mô tả khả năng tạo ra một biểu diễn dữ liệu qua đồ họa giúp dễ hiểu. Nó liên quan đến việc sử dụng các công cụ khác nhau như bản đồ, đồ thị và biểu đồ để thể hiện xu hướng và dữ liệu. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu tốt cho phép nhà phân tích dữ liệu giao tiếp hiệu quả với các kết quả dữ liệu với người khác không thể hiểu những phát hiện này của họ.
14. Nhận dạng kiểu
Các nhà phân tích dữ liệu có công cụ nhận dạng kiểu tốt để tìm và giải thích kiểu trong dữ liệu một cách hiệu quả và sử dụng thông tin này theo cách hỗ trợ giải pháp khả thi cho vấn đề đang được đánh giá.
15. Máy học
Máy học đề cập đến một loại phân tích dữ liệu tự động, tạo ra việc xây dựng mô hình phân tích. Công cụ này là một phần của trí tuệ nhân tạo và được sử dụng rộng rãi bởi các công ty hiện đại, khiến các nhà phân tích dữ liệu cần phải hiểu cách sử dụng nó
16. Cơ sở dữ liệu
Một 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 hầu hết mọi khía cạnh công việc của họ, vì vậy hiểu cách sử dụng cơ sở dữ liệu là cần thiết khi theo đuổi nghề 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 các quyết định kinh doanh. Xử lý dữ liệu có thể được thực hiện thủ công, điện tử hoặc máy móc và là một kỹ năng cần thiết đối với 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 được nguồn gốc của vấn đề và phát triển một giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề. Nhà phân tích dữ liệu cần có kỹ năng giải quyết vấn đề tốt để xác định được 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 đưa ra quyết định và độ tin cậy
19. Khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu đề cập đến quá trình phát hiện các kiểu, 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 với khách hàng, giá vốn bán hàng và tổng doanh thu kiếm được.
20. Giao tiếp
Các nhà phân tích dữ liệu cần có kỹ năng giao tiếp đặc biệt để truyền đạt những phát hiện của họ cho những người còn lại trong 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 miệng và không lời. Họ sẽ có thể giao tiếp hiệu quả với cả cá nhân và nhóm người.
21. Trình bày
Nhiều nhà phân tích dữ liệu được yêu cầu tạo bản trình bày về những phát hiệu của họ để chia sẻ với các bên liên quan và các thành viên chính thức khác của tổ chức. Ví dụ về các kỹ năng trình bày 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. Tính tò mò
Các nhà phân tích dữ liệu phải ham học hỏi và luôn tò mò và tìm ra các giải pháp cho các vấn đề
23. Phân tích kinh doanh
Phân tích kinh doanh là một kỹ năng cần thiết của nhà phân tích dữ liệu làm việc cho doanh nghiệp và có và có nhiệm vụ giới thiệu và quản lý sự 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 tập hợp các mục tiêu rõ ràng, phác thảo cách công ty sẽ đạt được mục tiêu cụ thể. Nhà phân tích dữ liệu thường cùng các công ty phát triển các giải pháp cho các vấn đề cuối cùng sẽ hỗ trợ khả năng đạt được chiến lược kinh doanh của công ty.
25. Đam mê
Công việc của nhà phân tích dữ liệu có thể tẻ nhạt và đòi hỏi sự đam mê mãnh liệu trong việc 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 cố gắng hết sức về nhiệm vụ công việc của họ
26. Tư duy logic
Tư duy logic đề cập đến khả năng quan sát và phân tích phản hồi, dữ liệu và đưa ra kết luận khả thi dựa trên những quan sát này. Ví dụ: Một nhà phân tích dữ liệu có thể phân tích các đánh giá từ khách hàng của một công ty và sử dụng dữ liệu này để giúp đỡ 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 đến từng chi tiết có thể xác định xu hướng và các kiểu trong nhóm dữ liệu. Thậm chí lỗi nhỏ trong đoạn mã cũng có thể làm hỏng toàn bộ tập dữ liệu, do đó, việc chú ý đến từng chi tiết đảm bảo nhà phân tích dữ liệu tạo ra các phát hiện và giải pháp 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 thực hiện tốt công việc dưới áp lực
29. Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn đề cập đến số lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc và có cấu trúc quá lớn để lưu trữ trong một 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 hơn đối với 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 của nhà phân tích dữ liệu là sử dụng dữ liệu, máy học và thuật toán thống kê để dự đoán khả năng xảy ra kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử trước đó
31. Kho dữ liệu
Kho dữ liệu là loại công nghệ thu thập dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn để so sánh và phân tích dễ dàng hơn cho các mục đích kinh doanh thông minh. Nhiều loại dữ liệu kinh doanh được phân tích bằng cách sử dụng kho dữ liệu, khiến cho kỹ năng này trở nên cần thiết đối với các nhà phân tích dữ liệu.
32. Quản lý dự án
Kỹ năng quản lý dự án là kỹ năng cho phép một người lên kế hoạch và điều hành dự án. Nhà phân tích dữ liệu thường làm việc trên nhiều dự án khác nhau, đôi khi tất cả cùng một lúc và phải có kỹ năng quản lý dự án tốt để xử lý những dự án này một cách thành công
33. Tableau
Tableau là nền tảng phân tích cho phép cá nhân thấy và hiểu dữ liệu thông qua hình ảnh. Đây là công cụ phổ biến được sử dụng bởi các công ty và nhiều tổ chức yêu cầu nhà phân tích dữ liệu của họ phải làm quen với nó
34. Chuyển đổi chiết xuất và tải (ETL)
Chuyển đổi chiết xuất và tải, hoặc ETL, cho phép cá nhân và công ty tập hợp 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 quy trình này để di chuyển dữ liệu từ các nguồn khác nhau và tạo ra thông tin kinh doanh
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 mà họ tìm thấy và thu nhập. Họ cũng sử dụng nghiên cứu để cập nhật các xu hướng trong ngành và tận dụng các xu hướng này vào vị trí của họ
36. Làm việc theo 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 một cách hiệu quả. Các kỹ năng làm việc nhóm tốt mà nhà phân tích dữ liệu nên có bao gồm giải quyết mâu thuẫn, thuyết phục, lập kế hoạch và độ tin cậy.
37. Quản lý dữ liệu
Quản lý dữ liệu là một kỹ năng nền tảng khác mà các nhà phân tích dữ liệu cần 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 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 các câu trả lời khả thi cho vấn đề.
39. Sáng tạo
Các nhà phân tích dữ liệu cần có kỹ năng tư duy sáng tạo tốt 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 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 những 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.
- Bài viết gốc: indeed.com
- Người dịch: Nguyễn Thị Ngọc Ánh
- Khi chia sẻ cần phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Nguyễn Thị Ngọc Ánh – Nguồn iVolunteer Vietnam”
Shortlink: https://ivolunteer.vn/z/8884
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 Vietnam mạng xã hội chia sẻ, tổng hợp các thông tin cơ hội tình nguyện, học bổng, khoá học online hữu ích dành cho sinh viên & giới trẻ Việt Nam. Với các thông tin được cộng đồng chia sẻ, chúng mình thường KHÔNG có liên hệ trực tiếp với ban tổ chức hay đầu mối liên lạc của chương trình! Bạn vui lòng xem thêm thông tin tên đơn vị tổ chức chương trình (tìm qua facebook hoặc google) & nội dung chi tiết đính kèm, email/SĐT liên hệ (nếu có) ở link bài đăng trên fanpage và website https://ivolunteer.vn để tìm hiểu rõ hơn.
Lượt xem: 34
