Học Phân Tích Dữ Liệu Lớn Ra Làm Gì? Những Điều Bạn Cần Biết

Nếu bạn đang tìm kiếm một ngành nghề mới để theo đuổi hoặc muốn nâng cao kỹ năng của mình trong lĩnh vực công nghệ thông tin, học phân tích dữ liệu lớn là lựa chọn đáng cân nhắc. Qua bài viết này, Swinburne Việt Nam sẽ giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu lớn, những lợi ích khi học ngành này và cách để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu lớn.

Ngành Phân tích dữ liệu lớn là gì?

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) là quá trình khai thác, xử lý và phân tích một lượng lớn các dữ liệu có nguồn gốc từ nhiều nguồn khác nhau nhằm tìm ra thông tin hữu ích và những mối liên hệ ẩn giấu giữa các dữ liệu đó. Trong một thị trường công nghệ phát triển như hiện nay, các doanh nghiệp không chỉ xử lý các số liệu về khách hàng, sản phẩm mà còn liên quan đến hệ thống cảm biến, máy móc, thiết bị IoT. Tất cả dữ liệu này được tổng hợp lại và phân tích để tạo ra những kết quả đáng giá cho các doanh nghiệp.

Ứng dụng của Phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn, còn được gọi là big data, là quá trình thu thập, xử lý và phân tích các tập dữ liệu vô cùng lớn và phức tạp. Với sự phát triển của công nghệ, khả năng thu thập và lưu trữ dữ liệu ngày càng cao, chúng ta đã có thể tiếp cận được với các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, công ty, tổ chức hay các thiết bị kết nối mạng.

Ứng dụng của phân tích dữ liệu lớn là vô cùng đa dạng và mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực khác nhau trong đời sống. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng của phân tích dữ liệu lớn:

Marketing

Các doanh nghiệp sử dụng Big data Analytics để phân tích dữ liệu khách hàng từ các nguồn truyền thông xã hội và website của mình để hiểu được hành vi và sở thích của khách hàng. Từ đó chúng có thể tạo ra chiến lược marketing hiệu quả hơn, tiếp cận được đúng đối tượng khách hàng mục tiêu.

Y tế

Big Data Analytics giúp các tổ chức y tế phân tích và theo dõi dữ liệu bệnh nhân, xác định những mối liên hệ giữa các bệnh và thuốc, từ đó cải thiện chất lượng điều trị.

Tài chính

Ứng dụng Big Data Analytics trong ngành tài chính giúp các công ty xây dựng các mô hình dự đoán và phân tích rủi ro để hỗ trợ quyết định đầu tư và giảm thiểu rủi ro cho các nhà đầu tư.

Học Phân tích dữ liệu lớn ra làm gì?

Việc học phân tích dữ liệu lớn giúp bạn hiểu được quá trình xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu trong một hệ thống lớn và tương tác với nhiều ngôn ngữ lập trình. Qua đó giúp bạn có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, tìm ra những thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu khổng lồ và đưa ra các quyết định chiến lược cho doanh nghiệp.

Một trong những lý do quan trọng khiến cho học phân tích dữ liệu lớn trở thành xu hướng lớn trong thời đại số hiện nay là sự phát triển của công nghệ thông tin và Internet. Hầu hết mọi người đều sử dụng các thiết bị kết nối internet, tạo ra rất nhiều dữ liệu hàng ngày. Với số lượng dữ liệu lớn này, các công ty và tổ chức phải đối mặt với thách thức là làm sao để xử lý và sử dụng hiệu quả những dữ liệu này. Đây là lý do tại sao học phân tích dữ liệu lớn trở nên quan trọng và cần thiết để giúp các doanh nghiệp và tổ chức khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu lớn.

Mục đích của học phân tích dữ liệu lớn là tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ các tập dữ liệu lớn. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích số liệu và máy học, chúng ta có thể khai thác và phân tích các dữ liệu khổng lồ này để tìm ra những sự kết nối và insight mới, từ đó giúp các tổ chức đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng và hiệu quả hơn.

Các kỹ năng cần có để học Phân tích dữ liệu lớn

Kỹ năng xử lý và phân tích dữ liệu cũng là yếu tố không thể thiếu khi học phân tích dữ liệu lớn. Điều này bao gồm khả năng sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu, từ việc tạo các biểu đồ và bảng biểu cho đến áp dụng các thuật toán phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng. Việc nắm vững cách thức xử lý và phân tích dữ liệu giúp bạn có thể tối ưu hóa quá trình phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu.

Để học phân tích dữ liệu lớn, bạn cần có những kỹ năng cơ bản sau:

Kỹ năng lập trình: Để xử lý và phân tích dữ liệu, bạn cần hiểu về lập trình và biết sử dụng một số ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL, Java, Scala,…Đây là một trong những kỹ năng rất quan trọng trong thời đại công nghệ hiện nay, khi mà máy tính và các thiết bị điện tử trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của con người.

Kiến thức toán học: Phân tích dữ liệu lớn liên quan đến các thuật toán và phương pháp toán học. Bạn cần có một kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, xác suất thống kê để áp dụng vào phân tích dữ liệu. Điều quan trọng nhất khi học toán là sự phát triển tư duy logic và tính logic của con người. Từ khi còn nhỏ, chúng ta đã được tiếp xúc với các khái niệm cơ bản như đếm, tính toán và so sánh. Những kỹ năng này là cơ sở cho việc học toán và cũng là nền tảng quan trọng để giải quyết các vấn đề trong cuộc sống.

Kỹ năng trực quan hoá dữ liệu: Kỹ năng trực quan hoá dữ liệu giúp bạn biến những con số khô khan thành những thông tin dễ hiểu và trực quan hơn. Bạn cần biết sử dụng các công cụ trực quan hoá dữ liệu như Tableau, Power BI, Matplotlib,…

Ngoài ra, kỹ năng trực quan hoá dữ liệu còn giúp người sử dụng dễ dàng so sánh và phân tích dữ liệu. Thông qua việc biểu diễn dữ liệu bằng các đồ thị và biểu đồ, người sử dụng có thể dễ dàng nhận thấy sự khác biệt và tương quan giữa các chỉ số dữ liệu. Điều này cực kỳ hữu ích trong việc xác định các xu hướng và mô hình dữ liệu, từ đó giúp đưa ra các quyết định và chiến lược phù hợp cho doanh nghiệp.

Tại sao nên học Phân tích dữ liệu lớn?

Hiện nay, với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin, dữ liệu đã trở thành một tài nguyên quý giá và có vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực của đời sống. Tuy nhiên, lượng dữ liệu ngày càng tăng lên nhanh chóng và đang gặp phải nhiều thách thức trong việc quản lý, xử lý và phân tích. Để giải quyết vấn đề này, nhu cầu về các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn ngày càng tăng cao. Và đây chính là lý do tại sao nên học Phân tích dữ liệu lớn.

• Học Phân tích dữ liệu lớn giúp bạn có được kiến thức và kỹ năng để hiểu và xử lý dữ liệu lớn hiệu quả. Dữ liệu lớn (big data) là những bộ dữ liệu rất lớn, đa dạng và phức tạp mà không thể xử lý bằng các công cụ và phương pháp truyền thống. Nhưng với việc học Phân tích dữ liệu lớn, bạn sẽ được học cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật mới nhất để khai thác, lưu trữ, và phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Bạn sẽ được học cách sử dụng các phần mềm chuyên dụng như Hadoop, Apache Spark, hay các ngôn ngữ lập trình như R, Python để tiến hành phân tích dữ liệu lớn.
• Học Phân tích dữ liệu lớn giúp bạn có nhiều cơ hội việc làm trong tương lai. Hiện nay, các công ty và tổ chức đều đang tìm kiếm các chuyên gia có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn để giúp họ đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và nhanh chóng. Do đó, khi có chứng chỉ hoặc bằng cấp chuyên về Phân tích dữ liệu lớn, bạn sẽ có nhiều cơ hội để tham gia vào các dự án và công việc liên quan đến dữ liệu lớn tại các công ty lớn, từ các ngành công nghiệp khác nhau như tài chính, y tế, marketing, và hàng không. Nếu bạn muốn trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu lớn và có được mức thu nhập cao, học Phân tích dữ liệu lớn là một lựa chọn không thể bỏ qua.
• Học Phân tích dữ liệu lớn giúp bạn có khả năng phân tích và làm việc với dữ liệu một cách logic và chính xác. Để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu lớn, bạn cần có tư duy phân tích và xử lý dữ liệu một cách logic và khoa học. Học Phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp bạn rèn luyện kỹ năng này thông qua việc học cách làm việc với các thuật toán và công cụ phân tích dữ liệu, từ đó giúp bạn đưa ra những kết quả chính xác và có giá trị.

Những lợi ích khi học Phân tích dữ liệu lớn

• Tìm kiếm thông tin hiệu quả: Một trong những lợi ích đầu tiên của việc học phân tích dữ liệu lớn là giúp bạn có thể tìm kiếm và thu thập thông tin một cách hiệu quả. Với khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, bạn có thể tìm kiếm và thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để phục vụ cho mục đích nghiên cứu hoặc công việc của mình.
• Xác định các xu hướng và mô hình: Phân tích dữ liệu lớn cung cấp cho bạn khả năng phát hiện các xu hướng và mô hình ẩn bên trong dữ liệu. Điều này giúp cho các doanh nghiệp và tổ chức có thể dự đoán và điều chỉnh chiến lược kinh doanh của mình theo hướng tốt nhất.
• Tối ưu hóa và cải tiến quy trình: Với khả năng phân tích dữ liệu lớn, bạn có thể xác định được những khuyết điểm và vấn đề trong quy trình của một doanh nghiệp hay tổ chức để có thể cải tiến và tối ưu hóa hoạt động của họ. Điều này giúp cho họ tiết kiệm được thời gian, chi phí và tăng năng suất làm việc.
• Dự báo và đưa ra quyết định chính xác: Các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn giúp bạn có thể dự báo và đưa ra những quyết định chính xác dựa trên dữ liệu. Điều này rất hữu ích trong việc đưa ra các chiến lược và kế hoạch kinh doanh, đảm bảo sự thành công và phát triển bền vững cho một doanh nghiệp hay tổ chức.
• Tạo ra giá trị cho doanh nghiệp: Phân tích dữ liệu lớn có thể giúp bạn tìm ra những cơ hội mới trong kinh doanh, từ đó tạo ra giá trị và đem lại lợi ích cho doanh nghiệp của bạn. Nhận diện được các xu hướng và thay đổi trong thị trường, bạn có thể phát triển các sản phẩm hay dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.
• Nâng cao năng lực cạnh tranh: Với sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt trong thị trường hiện nay, việc sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp cho bạn có lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ cạnh tranh. Bạn có thể sử dụng thông tin từ dữ liệu để phát triển chiến lược tiếp thị, tối ưu hoạt động và đưa ra quyết định phù hợp cho doanh nghiệp của mình.

Cơ hội nghề nghiệp với ngành Phân tích dữ liệu lớn

Việc học phân tích dữ liệu lớn mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn và đa dạng. Dưới đây là một số ví dụ về những công việc mà bạn có thể theo đuổi sau khi hoàn thành khóa học Phân tích dữ liệu lớn:

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Chuyên viên phân tích dữ liệu là người chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích các dữ liệu để tìm ra thông tin quan trọng và đưa ra các báo cáo, giúp doanh nghiệp ra quyết định chiến lược. Vai trò này yêu cầu hiểu biết về các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu lớn.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Kỹ sư dữ liệu là người tạo và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu, xây dựng và quản lý các hệ thống lưu trữ, xử lý dữ liệu lớn. Vai trò này yêu cầu kiến thức về lập trình và các công nghệ lưu trữ dữ liệu như Hadoop, Spark, MongoDB,…

Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Scientist)

Chuyên gia phân tích dữ liệu là người sử dụng các phương pháp và thuật toán phân tích dữ liệu để tìm ra những thông tin quan trọng và thiết thực từ dữ liệu. Vai trò này yêu cầu kiến thức về toán học, xác suất thống kê và kỹ năng lập trình.

Quản lý dữ liệu lớn (Big Data Manager)

Quản lý dữ liệu lớn là người chịu trách nhiệm quản lý và điều hành công việc liên quan đến dữ liệu lớn trong một tổ chức. Vai trò này yêu cầu hiểu biết sâu về các công nghệ, quy trình và chính sách liên quan đến dữ liệu lớn.

Những kỹ năng cần có trong Phân tích dữ liệu lớn

Phân tích dữ liệu lớn, hay còn gọi là big data, là một công nghệ đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau, từ kinh doanh, marketing, tài chính tới y tế và giáo dục. Đây là quá trình thu thập, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu để tìm ra thông tin hữu ích và có giá trị cho doanh nghiệp hoặc tổ chức.

Tuy nhiên, để có thể thực hiện phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả, người ta cần phải có những kỹ năng và kiến thức chuyên môn cần thiết. Dưới đây là một số kỹ năng cần có trong phân tích dữ liệu lớn:

Kiến thức về khoa học dữ liệu (Data Science)

Đây là nền tảng vững chắc để bắt đầu học tập và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn. Khoa học dữ liệu cung cấp các kỹ năng về thu thập, xử lý, lưu trữ, truy xuất và phân tích dữ liệu. Nó cũng giúp người phân tích dữ liệu hiểu và đánh giá chính xác các kết quả phân tích.

Kỹ năng về lập trình

Để có thể làm việc với dữ liệu lớn, người ta cần có kỹ năng lập trình. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu lớn như Python, R, SQL, Scala, Java, và Hadoop đều cần được hiểu rõ và sử dụng thành thạo. Bằng cách sử dụng các công cụ lập trình này, người phân tích dữ liệu có thể xử lý và phân tích tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Kỹ năng về cơ sở dữ liệu (Database)

Để có thể quản lý và truy xuất dữ liệu lớn, người phân tích cần phải hiểu và làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) như MySQL, Oracle, MongoDB, Cassandra, và Redis. Kiến thức về cơ sở dữ liệu cũng giúp người phân tích hiểu về cấu trúc dữ liệu và cách lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả.

Kỹ năng về kỹ thuật số (Digital Literacy)

Với sự phát triển của công nghệ, việc hiểu và biết sử dụng các công nghệ kỹ thuật số là rất quan trọng trong phân tích dữ liệu lớn. Nó bao gồm việc hiểu về các công nghệ như Cloud Computing, Internet of Things (IoT), Machine Learning, và Artificial Intelligence (AI). Việc sử dụng các công nghệ này sẽ giúp người phân tích có thể xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách chính xác và đáng tin cậy.

Kỹ năng về trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là một phần quan trọng trong phân tích dữ liệu lớn. Nó giúp người phân tích dữ liệu hiển thị các kết quả phân tích dưới dạng biểu đồ hoặc đồ thị để dễ dàng hiểu và tìm ra các mô hình và xu hướng trong dữ liệu. Điều này cũng giúp người phân tích dữ liệu trình bày và giải thích các kết quả phân tích một cách trực quan và dễ hiểu cho người khác.

Khả năng tư duy phân tích và logic

Phân tích dữ liệu lớn yêu cầu người ta có khả năng tư duy phân tích và logic tốt. Điều này bao gồm khả năng tìm ra mô hình và xu hướng trong dữ liệu, đưa ra những giải pháp và kế hoạch để giải quyết vấn đề dựa trên các kết quả phân tích.

Tinh thần cầu toàn và kiên trì

Phân tích dữ liệu lớn là một quá trình phức tạp và đòi hỏi sự cầu toàn và kiên trì. Người phân tích cần phải có khả năng xử lý và giải quyết các thách thức và vấn đề trong quá trình phân tích dữ liệu một cách chính xác và có hệ thống.

Những điều bạn cần biết khi theo học Phân tích dữ liệu lớn

Để bạn có thể thành công khi theo học Phân tích dữ liệu lớn, có một số điều cần biết và áp dụng như sau:

Hiểu rõ về khái niệm “Big Data”

Trước khi bắt đầu học tập, bạn cần hiểu rõ về khái niệm “Big Data” và những khía cạnh quan trọng của nó. Big Data là thuật ngữ thường được sử dụng để miêu tả một lượng lớn các dữ liệu phức tạp và đa dạng, có xu hướng tăng nhanh chóng theo thời gian và không thể được xử lý bằng các công cụ phn tích thông thường.

Học các kỹ năng cần thiết

Trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu lớn, bạn cần có kiến thức và kỹ năng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học dữ liệu, toán học, thống kê, lập trình và cơ sở dữ liệu. Bạn cần học các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn như Hadoop, Spark, NoSQL databases, R và Python.

Tham gia vào các khóa học và chứng chỉ

Để nắm vững các kỹ năng cần thiết, bạn cần tham gia vào các khóa học và chứng chỉ. Các khóa học này sẽ giúp bạn tìm hiểu về các công cụ và kỹ thuật mới nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu lớn. Nếu bạn muốn theo đuổi một công việc cụ thể trong lĩnh vực này, hãy tìm các chứng chỉ và khóa học liên quan để cập nhật kiến thức và kỹ năng của mình.

Học cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn

Khi bạn đã có kiến thức và kỹ năng cần thiết, thì việc tiếp theo là học cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn. Như đã đề cập ở trên, các công cụ phổ biến hiện nay là Hadoop, Spark, NoSQL databases, R và Python. Bạn cần phải nắm vững cách sử dụng chúng để có thể xử lý và phân tích dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Thực hành và áp dụng vào thực tế

Như bất kỳ lĩnh vực công nghệ nào khác, thực hành là yếu tố quan trọng để thành công trong việc học Phân tích dữ liệu lớn. Bạn cần thực hành và áp dụng những gì đã học vào thực tế để cải thiện các kỹ năng của mình. Ngoài ra, bạn cũng nên tham gia vào các dự án và thực hiện các bài tập để rèn luyện kỹ năng và có thêm kinh nghiệm.

Luôn cập nhật và học tập liên tục

Lĩnh vực Phân tích dữ liệu lớn là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh, do đó bạn cần luôn cập nhật và học tập liên tục để không bị tụt lại. Bạn có thể đọc sách, tham khảo các bài viết trên các trang web uy tín hoặc tham gia vào các diễn đàn để chia sẻ kinh nghiệm và học hỏi từ những người đang làm việc trong lĩnh vực này.

Mức lương nhà Phân tích dữ liệu lớn sau khi ra trường

Khi nói về mức lương của nhà phân tích dữ liệu lớn sau khi ra trường, điều quan trọng cần được đề cập đến là các yếu tố ảnh hưởng đến mức lương này bao gồm trình độ học vấn, kinh nghiệm làm việc, năng lực và khả năng thực hiện nhiệm vụ. Bên cạnh đó, còn có yếu tố về thị trường lao động và chính sách của các doanh nghiệp trong ngành công nghệ thông tin và dữ liệu lớn.

Mức lương của nhà phân tích dữ liệu lớn sau khi ra trường thường dao động từ 12 triệu đến 30 triệu đồng một tháng tại Việt Nam. Tuy nhiên, đây là mức lương trung bình và có thể tăng hay giảm tùy thuộc vào các yếu tố đã được đề cập ở trên.

> Xem thêm: Học Phân tích dữ liệu trong marketing ra làm gì? Xu hướng phát triển

Kết luận

Tóm lại, việc học phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp và xã hội. Nó giúp cho các tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng và xu hướng thị trường, từ đó tăng cường khả năng cạnh tranh và đưa ra các quyết định đúng đắn. Đồng thời, nó còn giúp cho việc nghiên cứu và phát triển khoa học, y học có được những tiến bộ mới. Vì vậy, học phân tích dữ liệu lớn là một kỹ năng thiết yếu cho tất cả các ngành nghề và là xu hướng không thể tránh khỏi trong thời đại số hóa hiện nay.