Data Analyst cần học gì? - Câu hỏi đang khiến nhiều bạn trẻ đắn đo khi đứng trước ngưỡng cửa chọn ngành, chọn trường. Bài viết này sẽ giúp bạn gỡ rối và định hình con đường trở thành Data Analyst một cách rõ ràng.

Để trở thành data analyst cần học gì?

Excel, SQL, Python là bộ ba công cụ cốt lõi mà mọi Data Analyst đều cần nắm vững khi bắt đầu sự nghiệp phân tích dữ liệu:

- Excel: Là công cụ quen thuộc và dễ tiếp cận nhất cho người mới học phân tích dữ liệu. Biết cách sử dụng các hàm nâng cao như VLOOKUP, INDEX-MATCH, IF, SUMIFS,... sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu hiệu quả. Pivottable và vẽ biểu đồ dùng để phân tích, trực quan hóa thông tin.

- SQL (Structured Query Language): Là công cụ bắt buộc phải thành thạo nếu bạn làm việc với dữ liệu lớn trong hệ thống doanh nghiệp. Ví dụ: lấy danh sách đơn hàng từ tháng trước, lọc khách hàng có chi tiêu trên 10 triệu. Ngoài ra, nắm được cách dùng JOIN, GROUP BY, HAVING, CTE (Common Table Expression),... bạn sẽ viết được những câu truy vấn phức tạp.

- Python: Là ngôn ngữ lập trình hiện đại, phù hợp để xử lý dữ liệu chuyên sâu và tự động hóa. Trong đó:

• Pandas dùng để đọc file dữ liệu (CSV, Excel, SQL), lọc, nhóm, tổng hợp, xử lý dữ liệu hiệu quả.

• NumPy: Hỗ trợ tính toán số học và xử lý ma trận, rất mạnh khi làm việc với dữ liệu dạng số.

• Matplotlib/Seaborn: Tạo biểu đồ nâng cao như heatmap, scatter plot, boxplot để thể hiện mối quan hệ và phân phối dữ liệu.

Sau khi nắm vững 3 công cụ trên, bổ sung một số kỹ năng nâng cao dưới đây sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn:

- Thống kê và xác suất: Đây là kiến thức cốt lõi giúp bạn hiểu bản chất của dữ liệu và đưa ra kết luận chính xác.

Ví dụ: Tính trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn để biết xu hướng và độ phân tán của dữ liệu; dùng kiểm định giả thuyết (hypothesis testing) để so sánh hai nhóm dữ liệu (chẳng hạn như mức độ hài lòng của khách hàng trước và sau chiến dịch khuyến mãi); ứng dụng phân phối xác suất để dự đoán xu hướng hoặc hành vi trong tương lai.

- Trực quan hóa dữ liệu với công cụ BI: Power BI và Tableau là hai công cụ phổ biến giúp bạn tạo biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) dễ nhìn, đẹp mắt và có tính tương tác cao. Ví dụ: Vẽ biểu đồ cột để so sánh doanh thu theo tháng, hoặc biểu đồ tròn để thể hiện tỷ lệ khách hàng theo khu vực.

- Tư duy phân tích & kể chuyện với dữ liệu (Data storytelling): Giúp bạn diễn giải kết quả phân tích một cách thuyết phục, có tính ứng dụng thực tế.

Data analyst học ngành gì? - Các lựa chọn ngành học phù hợp

1. Ngành khoa học máy tính

Đây là một trong những ngành nền tảng cho nghề phân tích dữ liệu. Sinh viên được học các môn như lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán, cơ sở dữ liệu, giúp xây dựng tư duy logic và khả năng xử lý dữ liệu phức tạp.

2. Ngành toán - thống kê - khoa học dữ liệu

Toán, Thống kê và Khoa học dữ liệu là bộ ba ngành cốt lõi giúp bạn hiểu sâu về số liệu.

- Toán học ứng dụng: Phân tích số liệu, tối ưu hóa vấn đề.

- Thống kê: Là nền tảng để đưa ra dự báo, kiểm định, phân tích xu hướng.

- Khoa học dữ liệu: Tích hợp lập trình, thống kê và mô hình hóa dữ liệu trong thực tế.

3. Ngành hệ thống thông tin quản lý

Hệ thống thông tin quản lý kết hợp giữa công nghệ và kinh doanh. Sinh viên sẽ được đào tạo chuyên sâu về hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu, phân tích nghiệp vụ,... rất phù hợp với vai trò Data Analyst trong môi trường doanh nghiệp.

4. Ngành kinh tế - tài chính - marketing (có định hướng phân tích)

Đây là lựa chọn phù hợp nếu bạn muốn trở thành Data Analyst làm việc trong môi trường doanh nghiệp, đặc biệt ở các mảng như tài chính, kinh doanh, tiếp thị.

5. Các ngành có thể chuyển đổi sang Data Analyst

Một số ngành ngoài khối kỹ thuật như ngôn ngữ, truyền thông, sư phạm,... vẫn có thể theo đuổi nghề Data Analyst nếu học thêm các kỹ năng bổ sung như Excel, SQL, Python, trực quan hóa dữ liệu.

Ngành data analyst học trường nào tốt? - Gợi ý các trường đại học uy tín (Việt Nam & Quốc tế)

Dưới đây là danh sách các trường đại học top đầu tại Việt Nam và quốc tế đào tạo chuyên sâu về phân tích dữ liệu:

Một số câu hỏi thường gặp

Học data analyst có khó không?

Không khó nếu có lộ trình học rõ ràng

Nếu theo học ngành khoa học dữ liệu, hệ thống thông tin, công nghệ thông tin tại các trường trọng điểm như đại học công nghệ - ĐHQGHN (UET), Bách khoa Hà Nội,... bạn sẽ được tiếp cận kiến thức nền tảng một cách hệ thống:

- Được học Excel, SQL, Python ngay từ những năm đầu.

- Được học xác suất - thống kê, kinh tế lượng, hệ thống thông tin, giúp hiểu bản chất dữ liệu và cách khai thác dữ liệu.

- Được thực hành qua bài tập nhóm, nghiên cứu khoa học, đồ án, giúp xây nền tư duy phân tích logic vững chắc.

Sẽ khó nếu tự học nhưng không có định hướng

Nếu muốn chuyển hướng sang Data Analyst bằng con đường tự học, bạn vẫn có thể làm được, nhưng sẽ vất vả hơn nếu:

- Không biết bắt đầu từ đâu. Nhiều người sẽ bối rối không biết học Python trước hay học Excel, học phân tích hay trực quan hóa trước?

- Thiếu kiến thức nền về thống kê, mơ hồ về dữ liệu và kiểm định.

- Dễ bị ngợp trước quá nhiều công cụ và tài nguyên học, dẫn đến mất phương hướng, bỏ dở giữa chừng.

Có thể tự học Data Analyst không?

Tự học Data Analyst hoàn toàn khả thi nếu bạn có đủ đam mê và kiên trì. Các kỹ năng cơ bản như Excel, SQL, Python đều có rất nhiều tài liệu, khóa học trực tuyến miễn phí hoặc trả phí chất lượng để bạn chủ động tiếp cận. Tuy nhiên, tự học cũng đồng nghĩa với việc bạn phải tự tạo kỷ luật, lên kế hoạch rõ ràng và kiên nhẫn vượt qua những thử thách.

Nếu muốn có lộ trình bài bản, được hướng dẫn từ đội ngũ giảng viên chất lượng cao và môi trường học tập uy tín, thì chương trình đào tạo tại đại học công nghệ - ĐHQGHN (UET) là lựa chọn bạn nên cân nhắc.

Qua bài viết, hy vọng bạn đã có cái nhìn rõ về Data Analyst cần học gì, nên chọn ngành nào và học trường nào để bắt đầu đúng hướng và phát triển lâu dài trong lĩnh vực này.