Tổng hợp các nguồn học Data Analyst
Rất nhiều bạn thắc mắc với mình nên bắt đầu từ đâu để trở thành Data Analyst. Mình đã từng làm một vlog nói thêm về vấn đề này.
Để bổ sung thêm cho vlog này, sau đây là bài tổng hợp những nguồn học giúp bạn rẽ hướng trở thành Data Analyst, và nâng cao hơn kỹ năng phân tích của bản thân nhé.
Danh sách tham khảo này sẽ được mình bổ sung thêm nếu sau này mình biết thêm các nguồn hữu ích khác.
SQL
Không biết học gì trước thì bắt đầu từ SQL nha!
- W3 Schools
- Mode Analytics tutorials
- Luyện phỏng vấn SQL:
Python/R
Bạn không cần học cả hai, chỉ cần biết một ngôn ngữ thì học một ngôn ngữ khác dễ dàng hơn rất nhiều.
Tuy nhiên, lưu ý sẽ có những công ty chỉ dùng Python, những công ty khác chỉ dùng R. Bạn hãy tham khảo thêm mô tả công việc của một số công ty bạn mong muốn ứng tuyển để đưa ra lựa chọn phù hợp.
- Python for everybody on Coursera, by University of Michigan
- Python for Data Analysis
- Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
- R for Data Science
Statistics
- Beginner level: The cartoon guide to statistics. Xác suất thống kê là một bộ môn khô khan. Bởi vậy nếu bạn thích có nhiều hình ảnh minh hoạ để nhớ bài dễ hơn, mình rất thích quyển sách này.
- Học sâu hơn về statistical inference và regression qua quyển sách Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse. Cuốn sách này dạy cách sử dụng R cho xác suất thống kê và regression. Nếu bạn không dùng R, mình vẫn rất khuyến khích đọc vì mình thấy họ giải thích, bóc tách và xây dựng kiến thức rất dễ hiểu
Những quyển sách khác:
- Học sâu hơn về A/B testing: Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing
- Học sâu hơn về causal inference: Causal Inference in Statistics: A Primer, The Book of Why
Data visualization foundation
- Quyển sách được nhiều người trong ngành giới thiệu - Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
- Edward Tufte là một trong những người tiên phong cho data visualization. Những quyển sách của ông giúp ta có nền tảng tốt cho data/information visualization. Đây là hai trong những quyển sách của ông: Envisioning Information, The Visual Display of Quantitative Information
BI tool
Mỗi công ty có thể có lựa chọn BI tool khác nhau. Chỉ cần bạn có cái nền data visualization tốt thì tool nào bạn cũng có thể dễ dàng học để tạo ra visualization. Sau đây là một số tool mình thấy mọi người hay dùng, nhưng cũng có rất nhiều các tool khác nhé!
Nguồn dữ liệu mở
Nếu bạn cần tìm dữ liệu để luyện tập, làm project, hay cho công việc, bạn có thể tham khảo thêm các nguồn sau:
- Kaggle
- Google public data directory
- Các website chính phủ, tổ chức quốc tế (World Bank, United Nations, vân vân)
- API hay web scrapping những trang được cho phép
Những nguồn hữu ích khác
Sau đây là tổng hợp một số nguồn học khác giúp bạn nâng cao kỹ năng phân tích hoặc trở thành người Data Analyst tốt hơn:
Certificate:
- 💻 Google Data Analytics Certificate. Mình thấy khoá học này rất hay vì nó dạy mình cách đặt câu hỏi và trả lời câu hỏi sử dụng phân tích dữ liệu
- 💻 Học về People Analytics
Sách:
- 📖 Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster
- 📖 Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World
- 📖 Học thêm về data warehouse: The Data Warehouse Toolkit, Third Edition: The Definitive Guide to Dimensional Modeling
- 📖 Tổng quan về Machine Learning: The Hundred-Page Machine Learning Book
Tổng hợp các tin tức về công nghệ hay data nói riêng:
Kênh Youtube: