Người ta vẫn hay nói, “dữ liệu là dầu mỏ của thế kỉ 21”, nhưng nếu không có bàn tay ma thuật của những nhà phân tích dữ liệu biến thứ dầu thô ấy thành xăng dầu dùng trong sản xuất thì dầu thô mãi chỉ là thứ chất lỏng màu đen vô nghĩa.
Vậy hãy cùng tìm hiểu về công việc được coi như “phù thủy của những con số” trong bài viết cuối cùng của chùm bài viết về các nghề trong lĩnh vực Big Data của mình dưới đây nhé:
Phân tích dữ liệu (Data Analyst): Phân tích dữ liệu là môn khoa học giúp tra soát dữ liệu thô nhằm đưa ra kết luận về những thông tin mà Big Data đưa ra.
Phân tích dữ liệu liên quan đến việc áp dụng một hoặc nhiều thuật toán, cũng có thể là quy trình cơ học để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ nguồn dữ liệu, như là: Tìm ra ý nghĩa và mối tương quan lẫn nhau giữa các dòng số liệu.
Nhìn chung, nó được áp dụng chủ yếu trong một số ngành công nghiệp để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn cũng như chứng minh minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện hữu.
Trọng tâm của Công việc Phân tích dữ liệu nằm ở suy luận, đó là quá trình rút ra kết luận chỉ dựa trên những kiến thức sẵn có và số liệu cụ thể.
Ứng dụng phân tích dữ liệu:
• Chăm sóc sức khỏe: Thách thức chính đối với các bệnh viện là điều trị càng nhiều bệnh nhân càng tốt với nguồn chi phí ngày càng hạn hẹp mà vẫn phải đảm bảo việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe. Giải pháp cho vấn đề là là tối ưu hóa lưu lượng bệnh nhân, quy trình điều trị và cắt giảm lãng phí thông qua phân tích dữ liệu về máy móc và dụng cụ được sử dụng trong các bệnh viện. Người ta ước tính rằng, nếu quy trình khám chữa bệnh hiện nay tăng hiệu quả lên chỉ 1% thôi cũng có thể đem lại khoản tiết kiệm hơn 63 tỷ USD cho việc đầu tư chăm sóc sức khỏe toàn cầu.
• Du lịch: Phân tích dữ liệu có thể tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua thiết bị di động / weblog và phân tích dữ liệu truyền thông xã hội. Điều này giúp các doanh nghiệp lữ hành đưa ra gói sản phẩm được cá nhân hóa dưa trên thị hiếu và hành vi của khách hàng. Mặc khác, trong quá trình tương tác online của khách hàng, doanh nghiệp cũng có thể chủ động đưa ra combo hoặc ưu đãi tùy biến riêng dành cho từng khách hàng dựa trên doanh số thực tế và phân tích, dự đoán nhu cầu của khách để up sell sản phẩm.
• Game: Thuật toán phân tích dữ liệu giúp nhà phát triển game thu thập và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa mức độ chi tiêu trong game của người chơi. Thông qua nhiều phương pháp đo đạc, nhà phát triển sẽ có được cái nhìn sâu sắc vềthị hiếu của người dùng, từ đó có sự điều chỉnh phù hợp.
• Quản lý nguồn năng lượng: Hầu hết các xưởng sản xuất công nghiệp đang ứng dụng phân tích dữ liệu để quản lý năng lượng, bao gồm quản lý lưới điện thông minh, tối ưu hóa năng lượng, phân phối năng lượng và tự động hóa tòa. Ứng dụng ở đây tập trung vào việc kiểm soát và giám sát các thiết bị mạng, bộ phận điều phối và quản lý sự cố ngừng cung ứng điện. Các đầu nối được tích hợp hàng triệu điểm dữ liệu trong quá trình sử dụng mạng để cho phép các kỹ sư theo dõi, kiểm soát và sử dụng các phân tích để giám sát mạng
Học gì để trở thành Nhà phân tích dữ liệu?
• Kỹ năng lập trình: Nhà phân tích dữ liệu bắt buộc phải biết 2 ngôn ngữ lập trình là R và Python.
• Kỹ năng thống kê và toán học: Các thuật toán thống kê mô tả và kỹ năng suy luận và thiết kế thử nghiệm là kiến thức không thể thiếu dành cho một nhà phân tích dữ liệu.
• Kỹ năng học máy
• Kỹ năng sắp xếp dữ liệu: Cụ thể là khả năng chuyển đổi từ dữ liệu thô và sang định dạng khác cho phép phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.
• Kỹ năng giao tiếp và trực quan hóa dữ liệu
• Trực giác dữ liệu: Nhiều nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và có nhiều kinh nghiêm sẽ tạo được cho mình một thứ “ trực giác dữ liệu”, ngay lập tức biết được phải làm gì để tìm ra được bí mật đằng sau những con số.
Thu nhập:
Mức lương trung bình cho một nhà phân tích dữ liệu theo Glassdoor là $60.476 mỗi năm.