Tắt Quảng Cáo [X] Đăng Nhập để ẩn Tất Cả Quảng Cáo **[HỌC DATA ANALYTICS NÊN BẮT ĐẦU TỪ ĐÂU?]** Bạn là người yêu thích những con số? Bạn đang là nhân viên văn phòng hay bất kì ngành nghề nào khác, muốn chuyển sang làm Data Analytics nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu? > Vậy thì đây là bài viết dành cho bạn. Hiện nay, Data Analytics được coi là một công việc giúp ta có thể kiếm thêm thu nhập, khám phá ra một lĩnh vực mới hoặc thậm chí nó còn có thể giúp ta phát triển những kỹ năng mới. Rất nhiều người đã từ bỏ công việc hiện tại để chuyển sang làm Data. Thế nhưng, không phải ai cũng đạt được những điều mong đợi Vậy trước khi chuyển sang làm Data Analytics, bạn hãy tìm hiểu những điều dưới đây nhé! **1. Lập trình SQL nền tảng, ứng dụng xử lý dữ liệu** **SQL** được sử dụng phổ biến vì nó có những ưu điểm sau: * Cho phép truy cập dữ liệu trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. * Cho phép mô tả dữ liệu. * Cho phép xác định dữ liệu trong cơ sở dữ liệu và thao tác dữ liệu đó. * Cho phép nhúng trong các ngôn ngữ khác sử dụng mô-đun SQL, thư viện và trình thư viện và trình biên dịch trước. * Cho phép tạo và thả các cơ sở dữ liệu và bảng. * Cho phép tạo chế độ view, thủ tục lưu trữ, chức năng trong cơ sở dữ liệu. * Cho phép thiết lập quyền trên các bảng, thủ tục và view. **SQL** sẽ giúp quản lý hiệu quả và truy vấn thông tin nhanh hơn, giúp bảo trì, bảo mật thông tin dễ dàng hơn. **2. Lập trình Python nền tảng, ứng dụng phân tích dữ liệu** Python là một trong 3 ngôn ngữ lập trình hàng đầu thế giới. Nó đang là ứng cử viên tiềm năng cho vị trí số 1 về mức độ phổ biến trên toàn cầu. Bởi vậy, học Python bạn có thể dễ dàng tìm kiếm các cơ hội làm việc cả trong nước lẫn quốc tế. Dưới đây là top 5 lý do vì sao bạn nên học ngôn ngữ lập trình đa dụng Python: * Cơ hội việc làm sẽ rộng mở hơn với ngôn ngữ Python. Bằng chứng là nhu cầu sử dụng Python ngày càng tăng. * Thị trường việc làm cho ngôn ngữ Python rất sôi động. Bởi rất nhiều công ty lớn phát triển dựa trên Python như Google, Amazon, Netflix,... * Python có ứng dụng rộng rãi ở nhiều ngành * Python dễ học và tốn ít thời gian học * Python có sự hỗ trợ từ cộng đồng người dùng **3. Trực quan hoá dữ liệu với Google Data Studio** **Google Data Studio **nằm trong hệ sinh thái của Google nên bạn sẽ dễ dàng kết nối với các công cụ hỗ trợ khác như Google Ads Search, Google Analytics, Google Sheet và hơn 160 nguồn dữ liệu khác,... Không chỉ vậy, công cụ này còn có những Template báo cáo mẫu giúp bạn tự tạo report cho doanh nghiệp một cách nhanh chóng. Google Data Studio sẽ tự động cập nhật số liệu, dễ sử dụng và dễ tuỳ chỉnh. Đặc biệt là một công cụ miễn phí. **4. Kỹ năng phân tích dữ liệu** Đối với nhiều doanh nghiệp, quá trình này dần đóng vai trò chủ chốt trong sự thành bại của doanh nghiệp. Bởi việc phân tích và thấu hiểu những dữ liệu sẵn có sẽ giúp doanh nghiệp hiểu được các sai lầm trong quá khứ và tìm ra phương hướng giải quyết, đồng thời khám phá ra những cơ hội mới để phát triển doanh nghiệp. Và thay vì chỉ đưa ra quyết định dựa trên cảm tính hay kinh nghiệm phán đoán, doanh nghiệp sẽ có thêm cơ sở rất trực quan và khoa học để đưa ra các quyết định đúng đắn hơn. > Bài viết trên nếu có sai sót gì thì mong mọi người góp ý cho mình biết với nha ^^ Cảm ơn mọi người đã đọc bài viết của mình, chúc mọi người một ngày tốt lành! #J2team_share