Khóa học
Phân tích dữ liệu kinh doanh bằng SQL
4 giờ
48.7K
Khoa học dữ liệu và học máy chưa bao giờ phổ biến như hiện nay. Khi nhu cầu cho các vai trò dữ liệu gia tăng, cơ hội theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu là vô tận. Infographic này cung cấp cái nhìn tổng quan cấp cao về các vai trò dữ liệu khác nhau trong một đội ngũ dữ liệu, những kỹ năng cần thiết để thành công, lộ trình nâng cao kỹ năng để đạt được mục tiêu, và nhiều hơn nữa.
Để tải xuống phiên bản của infographic này, hãy nhấn vào hình ảnh phía trên.
Người dùng dữ liệu
Người dùng dữ liệu sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và chủ động trao đổi có cơ sở với các chuyên gia dữ liệu.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ Business Intelligence như Tableau hoặc Power BI
- Công cụ bảng tính như Excel hoặc Google Sheets
Chức danh công việc có thể có
Người dùng dữ liệu có thể mang nhiều chức danh công việc. Bất kỳ ai sử dụng các insight dựa trên dữ liệu đều thuộc nhóm người dùng dữ liệu. Các chức danh có thể bao gồm:
- Giám đốc Marketing (CMO)
- Quản lý Nhân sự
- Trưởng bộ phận Bán hàng và Phát triển Kinh doanh
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Hiểu công việc của nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học học máy và kỹ sư dữ liệu
- Biết những câu hỏi nào có thể (và không thể) trả lời bằng dữ liệu
- Diễn giải kết quả của các dự án dữ liệu, bao gồm tính toán và trực quan hóa.
Trình độ trung cấp
- Có thể tính các thống kê mô tả
- Có thể vẽ các trực quan hóa dữ liệu phổ biến
- Hiểu các ứng dụng kinh doanh của dữ liệu
Trình độ nâng cao
- Nắm vững các nền tảng của business intelligence
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Chặng kỹ năng
Khóa học
Chuyên viên phân tích kinh doanh
Chuyên viên phân tích kinh doanh chịu trách nhiệm gắn kết insight từ dữ liệu với các hành động cụ thể nhằm tăng lợi nhuận hoặc hiệu quả. Họ am hiểu sâu về lĩnh vực kinh doanh và thường dùng SQL cùng với các công cụ không cần mã để truyền đạt insight rút ra từ dữ liệu.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ Business Intelligence như Tableau hoặc Power BI
- Công cụ bảng tính như Excel hoặc Google Sheets
- Cơ sở dữ liệu SQL
Chức danh công việc có thể có
- Chuyên viên phân tích kinh doanh
- Chuyên viên phân tích marketing
- Chuyên viên phân tích dữ liệu
- Chuyên viên phân tích chuỗi cung ứng
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Có thể tính các thống kê mô tả.
- Có thể vẽ các trực quan hóa dữ liệu phổ biến.
- Hiểu các ứng dụng kinh doanh của dữ liệu.
Trình độ trung cấp
- Am hiểu sâu về lĩnh vực kinh doanh.
- Có thể báo cáo và truyền đạt bằng dữ liệu.
Trình độ nâng cao
- Có thể tạo dashboard.
- Tổ chức dữ liệu để giải quyết các câu hỏi kinh doanh.
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Chuyên viên phân tích kinh doanh là 77.000 USD và có thể dao động từ 55.000 đến 108.000 USD
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Chặng kỹ năng
Chặng nghề nghiệp
Khóa học
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Tương tự Chuyên viên phân tích kinh doanh, Chuyên viên phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu và báo cáo insight từ phân tích đó. Họ hiểu sâu quy trình phân tích dữ liệu và báo cáo insight thông qua kết hợp giữa công cụ có mã và không mã.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ lập trình như R hoặc Python
- Công cụ Business Intelligence như Tableau hoặc Power BI
- Công cụ bảng tính như Excel hoặc Google Sheets
- Cơ sở dữ liệu SQL
Chức danh công việc có thể có
- Chuyên viên phân tích kinh doanh
- Chuyên viên phân tích marketing
- Chuyên viên phân tích dữ liệu
- Chuyên viên phân tích chuỗi cung ứng
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Có thể tính các thống kê mô tả.
- Có thể vẽ các trực quan hóa dữ liệu phổ biến.
- Hiểu các ứng dụng kinh doanh của dữ liệu.
Trình độ trung cấp
- Thực hiện quy trình phân tích dữ liệu, gồm nhập, xử lý, làm sạch, tính toán và báo cáo dữ liệu kinh doanh
- Nắm vững các công cụ business intelligence
Trình độ nâng cao
- Có thể tạo dashboard
- Tổ chức dữ liệu để giải quyết các câu hỏi kinh doanh
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Chuyên viên phân tích dữ liệu là 69.000 USD và có thể dao động từ 46.000 đến 106.000 USD
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Chặng kỹ năng
Chặng nghề nghiệp
- Chặng nghề Phân tích dữ liệu với Power BI
- Chặng nghề Phân tích dữ liệu với Python
- Chặng nghề Phân tích dữ liệu với R
- Phân tích dữ liệu với SQL
Nhà khoa học dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu khám phá, trích xuất và báo cáo các insight có ý nghĩa từ dữ liệu của tổ chức. Họ truyền đạt các insight này tới các bên liên quan không chuyên môn kỹ thuật và hiểu rõ quy trình học máy cũng như cách gắn chúng với ứng dụng kinh doanh. Họ gần như chỉ làm việc với công cụ lập trình, thực hiện phân tích và thường sử dụng các công cụ dữ liệu lớn.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ lập trình như R hoặc Python
- Công cụ dòng lệnh như Git hoặc Bash
- Công cụ dữ liệu lớn như Airflow hoặc Spark
- Cơ sở dữ liệu SQL
Chức danh công việc có thể có
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư phân tích
- Chuyên viên phân tích dữ liệu
- Nhà khoa học dữ liệu marketing
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Thực hiện quy trình phân tích dữ liệu, gồm nhập, xử lý, làm sạch, tính toán và báo cáo dữ liệu kinh doanh
- Hiểu các ứng dụng kinh doanh của dữ liệu
Trình độ trung cấp
- Hiểu các thống kê căn bản, bao gồm phân phối, mô hình hóa và suy luận
- Thiết kế các thí nghiệm đơn giản như A/B test
- Có thể tạo dashboard
Trình độ nâng cao
- Ứng dụng phân tích vào các lĩnh vực kinh doanh như tài chính, marketing và chăm sóc sức khỏe
- Hiểu quy trình học máy có giám sát và không giám sát
- Làm việc với các kiểu dữ liệu không tiêu chuẩn như chuỗi thời gian, văn bản, không gian địa lý và ảnh.
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Nhà khoa học dữ liệu là 117.000 USD và có thể dao động từ 82.000 đến 167.000 USD
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Chặng nghề nghiệp
Nhà khoa học học máy
Nhà khoa học học máy thiết kế và triển khai các hệ thống học máy để đưa ra dự đoán từ dữ liệu của tổ chức. Họ giải quyết các bài toán như dự đoán rời bỏ khách hàng và giá trị vòng đời, đồng thời chịu trách nhiệm triển khai mô hình để tổ chức sử dụng. Họ chỉ làm việc với các công cụ dựa trên mã.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ lập trình như R hoặc Python
- Công cụ dòng lệnh như Git hoặc Bash
- Công cụ dữ liệu lớn như Airflow hoặc Spark
- Cơ sở dữ liệu SQL
Chức danh công việc có thể có
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà nghiên cứu khoa học
- Kỹ sư học máy
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Thực hiện quy trình phân tích dữ liệu, gồm nhập, xử lý, làm sạch, tính toán và báo cáo dữ liệu kinh doanh
Trình độ trung cấp
- Thực hiện các quy trình học máy có giám sát và không giám sát, bao gồm tạo đặc trưng, huấn luyện mô hình, kiểm định độ phù hợp, đưa ra dự đoán
- Ứng dụng phân tích vào các lĩnh vực kinh doanh như tài chính, marketing và chăm sóc sức khỏe
Trình độ nâng cao
- Thực hiện các quy trình học sâu
- Làm việc với các kiểu dữ liệu không tiêu chuẩn như chuỗi thời gian, văn bản, không gian địa lý và ảnh
- Triển khai mô hình học máy vào môi trường sản xuất
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Nhà khoa học học máy là 137.000 USD và có thể dao động từ 97.000 đến 194.000 USD
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Chặng kỹ năng
Chặng nghề nghiệp
Nhà thống kê
Tương tự Nhà khoa học dữ liệu, Nhà thống kê làm việc với các phân tích có độ nghiêm ngặt cao, bao gồm thiết kế và duy trì các thí nghiệm như A/B test và kiểm định giả thuyết. Họ tập trung định lượng mức độ bất định và trình bày phát hiện đòi hỏi mức độ chặt chẽ đặc biệt, như trong tài chính hoặc chăm sóc sức khỏe.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ lập trình như R hoặc Python
- Công cụ dòng lệnh như Git hoặc Bash
- Cơ sở dữ liệu SQL
Chức danh công việc có thể có
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà khoa học dữ liệu suy luận
- Chuyên viên phân tích dữ liệu lâm sàng
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Thực hiện quy trình phân tích dữ liệu, gồm nhập, xử lý, làm sạch, tính toán và báo cáo dữ liệu kinh doanh
- Hiểu các ứng dụng kinh doanh của dữ liệu
Trình độ trung cấp
- Thực hiện quy trình mô hình hóa thống kê, bao gồm tạo đặc trưng, huấn luyện mô hình, kiểm định độ phù hợp và suy luận ý nghĩa
- Kiểm định giả thuyết và thiết kế các thí nghiệm đơn giản như A/B test
Trình độ nâng cao
- Thiết kế các thí nghiệm phức tạp hơn và hiểu thống kê Bayes
- Hiểu các mô hình chuyên sâu như mô hình sống sót, mô hình cộng tính tổng quát, mô hình hỗn hợp, mô hình phương trình cấu trúc
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Nhà thống kê là 88.000 USD và có thể dao động từ 61.000 đến 131.000 USD
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Chặng kỹ năng
Chặng nghề nghiệp
Lập trình viên
Lập trình viên là những cá nhân kỹ thuật cao làm việc trong các đội ngũ dữ liệu và tự động hóa các tác vụ lặp lại khi truy cập và xử lý dữ liệu của tổ chức. Họ bắc cầu giữa kỹ thuật phần mềm truyền thống và khoa học dữ liệu, đồng thời hiểu rõ việc triển khai và chia sẻ mã ở quy mô lớn.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ lập trình như R hoặc Python
- Công cụ dòng lệnh như Git hoặc Bash
- Cơ sở dữ liệu SQL
Chức danh công việc có thể có
- Kỹ sư phần mềm
- Nhà khoa học dữ liệu
- Kỹ sư DevOps
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Viết hàm để tránh lặp lại mã
- Đo hiệu năng và tối ưu mã để cải thiện hiệu suất
Trình độ trung cấp
- Phát triển các thực hành tốt nhất để kiểm thử mã
- Làm việc với web API
- Phát triển package để chia sẻ mã
Trình độ nâng cao
- Phát triển pipeline dữ liệu và làm việc với lập trình song song
- Hiểu các mẫu hình lập trình như hàm (functional) và hướng đối tượng
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Lập trình viên (Kỹ sư phần mềm) là 108.000 USD và có thể dao động từ 73.000 đến 160.000 USD
Lộ trình nâng cao kỹ năng
Khóa học
Chặng nghề nghiệp
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm đưa đúng dữ liệu đến đúng người. Họ tạo và duy trì hạ tầng cùng các pipeline dữ liệu để đưa hàng terabyte dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau về một nơi tập trung với dữ liệu sạch, phù hợp cho tổ chức.
Các công cụ được dùng nhiều nhất
- Công cụ lập trình như R hoặc Python
- Công cụ dòng lệnh như Git hoặc Bash
- Cơ sở dữ liệu SQL
- Công cụ dữ liệu lớn như Airflow hoặc Spark
- Nền tảng đám mây như AWS, GCP, Azure
Chức danh công việc có thể có
- Kỹ sư dữ liệu
- Kỹ sư phần mềm
- Kỹ sư DevOps
Cấp độ kỹ năng
Trình độ mới bắt đầu
- Trích xuất, chuyển đổi và nạp dữ liệu (ETL) hiệu quả
Trình độ trung cấp
- Xử lý dữ liệu và tự động hóa luồng dữ liệu bằng dòng lệnh
- Xử lý dữ liệu trên đám mây
- Quản lý, tối ưu và xử lý bộ dữ liệu lớn và cơ sở dữ liệu quy mô lớn
Trình độ nâng cao
- Phát triển pipeline dữ liệu và làm việc với lập trình song song
- Hiểu các mẫu hình lập trình như hàm (functional) và hướng đối tượng
Khoảng lương
- Theo Glassdoor, mức lương trung bình hằng năm tại Mỹ cho Kỹ sư dữ liệu là 112.000 USD và có thể dao động từ 76.000 đến 166.000 USD
