Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  CAREER PATHS CHUẨN CHỈNH CHO DATA ANALYST

CAREER PATHS CHUẨN CHỈNH CHO DATA ANALYST


Khi apply vào vị trí Data Analyst, bạn có từng nghĩ mình sẽ gắn bó với vị trí này từ 10 - 20 năm không? Hay bạn có những lộ trình thăng tiến khác nhau để tạo ra sự thú vị và hứng khởi trong công việc. Theo MCI, dù bất kỳ ở ngành nghề nào, từ Tài chính, Marketing hay Sales cũng cần có lộ trình thăng tiến phù hợp và rõ ràng. 5 năm nữa bạn đang ở đâu? 10 năm nữa bạn đang ở vị trí nào? Nếu còn lấn cấn hay vẫn còn băn khoăn hướng đi của mình thì MCI sẽ giúp bạn gỡ rối trong bài viết này nhé!

  989 lượt xem

Nội dung bài viết

LỘ TRÌNH PHÁT TRIỂN SỰ NGHIỆP CHO DÂN DATA ANALYST

Data Scientist

Data Science được hiểu là công việc thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Các công việc này thường thực hiện theo quy trình gồm 3 bước: Preparation - Experimentation - Distribution. Bên cạnh các kỹ năng về Data Analyst, DS yêu cầu bạn phải có nền background vững chắc về Toán học và Thống kê. Ngoài ra, programming skills như Python, R, pySpark cũng là 1 trong những kỹ năng quan trọng. Đồng thời, bạn nên thành thạo xây dựng và tối ưu được các machine learning models. Chính vì vậy, đa số các DS hiện nay thường có xuất phát điểm từ DA.

 

Analysis Specialist

Không phải ai cũng đi con đường trở thành DS khi đã có vài năm kinh nghiệm ở vị trí DA. Vậy không trở thành DS thì bước tiếp theo của lộ trình sự nghiệp của bạn là ở đâu. Đó chính là trở thành Analysis Specialist. Ở vị trí này, bạn không cần học thêm nhiều kỹ năng chuyên môn về data mà cần tìm hiểu về lĩnh vực bạn thích. Bạn có thể trở thành Marketing Analyst, HR Analyst hay Finance Analyst hay Operation Analyst,.. Đây là bước đi khá an toàn nếu bạn đang ở vị trí DA và có kinh nghiệm vài năm

 

Business Strategy

Nếu đã lỡ “see tình” với các công việc về phân tích thì MCI chắc chắn rằng “bến đỗ” tiếp theo trong sự nghiệp của bạn sẽ là Business Strategy. Ở vị trí này, công việc của bạn sẽ bao gồm lập chiến lược kinh doanh (từ lúc lên kế hoạch, xây dựng, triển khai và tối ưu), chiến lược sản phẩm ( product life cycle ). Vị trí này khá hợp với các bạn gen Z hoặc hướng ngoại vì bạn sẽ làm việc chung với clients và tiếp xúc nhiều lĩnh vực khác nhau.

 

Management

Khi đã làm ở vị trí DA gần 10 năm cũng là lúc bạn nên cân nhắc trở thành manager. Vì ở thời điểm này, bạn đã có đầy đủ kiến thức về data, cách sử dụng tools phù hợp,  giải quyết các vấn đề hay dựa vào con số lên plan hoàn chỉnh. Hãy thiết kế lộ trình sự nghiệp của bạn từ intern - fresher - junior - senior - leader - manager - director để có thêm động lực phát triển mỗi ngày. Bên cạnh các kỹ năng cũng như kiến thức chuyên môn, hãy rèn luyện cho mình kỹ năng quản lý từ vị trí senior để có thể hỗ trợ, điều hành các thành viên trong team khi bạn trở thành manager.

Đừng quên truy cập nhóm: Data Analytics VietNam để tham khảo các kiến thức về data, thảo luận và cùng chia sẻ về ngành nghề đang được săn đón nhiều nhất hiện nay. 

 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học



Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Mô hình DIKW: Nền tảng của tri thức doanh nghiệp trong thời đại số

Trong thời đại số, dữ liệu trở thành một loại tài sản quý giá của mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu chỉ là dữ liệu thô thì nó có thể sẽ không mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp. Để biến dữ liệu thành tri thức có giá trị và lên được chiến lược đúng đắn, mô hình DIKW (Data - Information - Knowledge - Wisdom) đã trở thành một mô hình được những nhà chiến lược thông thái sử dụng rộng rãi. Mô hình này giúp doanh nghiệp hiểu rõ bản chất của tri thức, cách thức hình thành và khai thác tri thức từ dữ liệu, từ đó xây dựng nên nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững trong thời đại số.

Phân tích Dữ liệu và Hiểu biết Khách hàng: Tối ưu hóa Trải nghiệm Người dùng

Phân tích dữ liệu là quá trình tổng hợp, xử lý, đánh giá và giải thích các dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, hoạt động trên trang web, tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá về chất lượng và sự hài lòng, và nhiều yếu tố khác. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng. Chúng tôi hy vọng rằng bài viết này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển doanh nghiệp của bạn.

Câu chuyện học về data của mình - Chia sẻ của bạn Phạm Thu An, lớp MA03A2

Mình bắt đầu tìm hiểu về ngành Data Analyst và thấy rằng đây là một lĩnh vực đầy tiềm năng, có vai trò rất quan trọng trong các doanh nghiệp

Các bài viết liên quan