Giới thiệu

Phân tích dữ liệu là một ngành có tiềm năng phát triển mạnh vì các doanh nghiệp thuộc mọi lĩnh vực đang đầu tư đáng kể vào dữ liệu lớn và mở rộng nhóm phân tích của họ. Công việc phân tích dữ liệu đặc biệt đang gia tăng trong các lĩnh vực dịch vụ điện thoại di động, chính sách bảo hiểm, tiếp thị, ngân hàng, chăm sóc y tế và công nghệ của Mỹ. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách trở thành nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ.

Nghề nghiệp của nhà phân tích dữ liệu tại Hoa Kỳ

Nhà phân tích dữ liệu có vai trò quản lý và sắp xếp dữ liệu liên quan đến số liệu bán hàng, nghiên cứu thị trường, nhiệm vụ hành chính, nghiên cứu ngôn ngữ hoặc các loại hành vi khác. Họ sử dụng chuyên môn công nghệ để đảm bảo rằng dữ liệu là xác thực và có chất lượng tuyệt vời.

Có một số cách để tham gia vào lĩnh vực cực kỳ cạnh tranh này, cho dù bạn đang chuyển sang một nghề nghiệp hoàn toàn khác hay chỉ mới bắt đầu công việc. Một tập hợp các kỹ năng kỹ thuật nhất định, bao gồm các ngôn ngữ mã hóa như Python, R, v.v., nghiên cứu thống kê, cơ sở dữ liệu quan hệ, truy vấn SQL, phần mềm trực quan cũng như thu thập và chuẩn bị dữ liệu, thường được chứng minh là cần thiết cho sự nghiệp phân tích dữ liệu.

Sự phát triển nghề nghiệp của các nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ

Kể từ đầu những năm 2000, chức năng thiết yếu của nhà phân tích dữ liệu đã phát triển về mức độ, với triển vọng công việc từ ngân hàng, quảng cáo đến các nền tảng truyền thông xã hội. Với sự phát triển của thị trường dựa trên dữ liệu, kể từ năm 2020, 65% tập đoàn đa quốc gia đã tăng cường đầu tư phân tích của họ một cách rộng rãi. Sự phát triển không ngừng của các công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng là một yếu tố khiến vai trò của nhà phân tích dữ liệu thay đổi.

Khoa học dữ liệu ngày càng trở nên tự chủ hơn trong một số lĩnh vực. Điều này có thể làm tăng hiệu quả phân tích dữ liệu và cho phép xuất hiện các chuyên gia có nền tảng định lượng đơn giản hơn.

Tăng lương của các nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ

Mức tăng trưởng lương của một nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ phụ thuộc đáng kể vào số năm kinh nghiệm.

Tăng trưởng nhu cầu việc làm đối với Nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ

Có nhu cầu về nhà phân tích dữ liệu không? Câu trả lời ngắn gọn chắc chắn là có. Nhu cầu về các nhà phân tích dữ liệu đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây. Số lượng cơ hội việc làm cho công việc phân tích được báo cáo là tăng lên 23% trong khoảng thời gian từ 2021 đến 2031 của Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ.

Trong 2021, thị trường phân tích dữ liệu lớn ước tính trị giá hơn 240 tỷ đô la. Thị trường toàn cầu có thể sẽ tăng trưởng đáng kể và sẽ có giá trị hơn 650 tỷ đô la vào năm 2029. Vì vậy, nếu bạn đang muốn bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phân tích dữ liệu vào năm 2023, hãy trang bị bộ kỹ năng sâu rộng, hướng đến dữ liệu, mạng lưới mạnh mẽ, kinh nghiệm trong ngành và danh mục đầu tư bắt mắt.

Vai trò công việc của Nhà phân tích dữ liệu tại Hoa Kỳ

Ở Hoa Kỳ, nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách thu thập, xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu. Trách nhiệm của họ bao gồm các khía cạnh khác nhau của quản lý và phân tích dữ liệu:

• Thu thập dữ liệu: Nhà phân tích dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, bảng tính và API. Chúng đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và độ tin cậy của dữ liệu.
• Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu: Họ làm sạch và xử lý trước dữ liệu thô, giải quyết các giá trị còn thiếu, các giá trị ngoại lệ và sự không nhất quán để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu: Nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê và công cụ phân tích dữ liệu để khám phá các xu hướng, mô hình và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. Họ sử dụng phần mềm như Python, R, SQL và các công cụ trực quan hóa dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: Họ tạo ra các biểu diễn dữ liệu trực quan thông qua biểu đồ, đồ thị và trang tổng quan để làm cho thông tin phức tạp dễ tiếp cận hơn đối với các bên liên quan phi kỹ thuật.
• Báo cáo: Họ tạo ra các báo cáo và tóm tắt những phát hiện của mình, thường trình bày những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để thông báo cho những người ra quyết định.
• Mô hình dự đoán: Một số nhà phân tích dữ liệu sử dụng thuật toán và học máy để dự báo xu hướng hoặc kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Thử nghiệm A / B: Họ thiết kế và tiến hành thử nghiệm A/B để đánh giá tác động của những thay đổi hoặc can thiệp, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược.
• Quản trị dữ liệu: Đảm bảo bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tuân thủ các quy định liên quan là một phần vai trò của họ, đặc biệt là trong các ngành như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
• Cộng tác: Nhà phân tích dữ liệu cộng tác với các nhóm đa chức năng, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và các bên liên quan trong kinh doanh, để điều chỉnh phân tích dữ liệu phù hợp với mục tiêu của tổ chức.
• Học liên tục: Luôn cập nhật các kỹ thuật, công cụ phân tích dữ liệu mới nhất và xu hướng ngành là điều quan trọng để các nhà phân tích dữ liệu duy trì hiệu quả.

Làm thế nào để trở thành Nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ?

Bắt tay vào sự nghiệp nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ bao gồm một hành trình rõ ràng, từng bước một. Lĩnh vực có nhu cầu cao này mang lại cơ hội đa dạng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Cho dù bạn là người mới bước vào thế giới chuyên nghiệp hay đang chuyển đổi nghề nghiệp, hãy làm theo các bước cần thiết sau để trở thành nhà phân tích dữ liệu:

1. Giáo dục cơ bản: Bắt đầu bằng việc tiếp thu kiến ​​thức nền tảng về phân tích dữ liệu. Mặc dù theo truyền thống, bằng cử nhân được yêu cầu cho các vị trí cấp đầu vào, nhưng các con đường thay thế như chương trình chứng chỉ chuyên nghiệp, chương trình đào tạo hoặc các khóa học tự học hiện là những lựa chọn khả thi.
2. Xây dựng kỹ năng kỹ thuật: Phát triển các kỹ năng kỹ thuật cụ thể cần thiết để phân tích dữ liệu, bao gồm thống kê, lập trình bằng R hoặc Python, SQL, trực quan hóa dữ liệu và làm sạch dữ liệu. Điều chỉnh việc học của bạn để phù hợp với yêu cầu công việc.
3. Dự án dữ liệu thực: Có được kinh nghiệm thực tế bằng cách làm việc trên các dự án với dữ liệu thực tế. Tìm kiếm các chương trình hoặc khóa học có dự án thực hành hoặc khám phá bộ dữ liệu công cộng miễn phí cho các dự án tự khởi xướng trong các lĩnh vực mà bạn quan tâm.
4. Phát triển danh mục đầu tư: Sắp xếp một danh mục đầu tư giới thiệu công việc tốt nhất của bạn. Bao gồm các dự án thể hiện khả năng của bạn trong việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, tạo trực quan hóa và rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Làm nổi bật tinh thần đồng đội nếu bạn đã cộng tác trong các dự án nhóm.
5. Những kĩ năng thuyết trình: Nâng cao kỹ năng giao tiếp của bạn, một khía cạnh quan trọng của phân tích dữ liệu. Hãy thực hành trình bày những phát hiện của bạn một cách hiệu quả, vì việc ra quyết định dựa trên dữ liệu phụ thuộc vào khả năng truyền đạt thông tin chuyên sâu của bạn cho các bên liên quan.
6. Công việc ở cấp độ đầu vào: Bắt đầu ứng tuyển vào các vị trí nhà phân tích dữ liệu cấp độ đầu vào khi bạn đã xây dựng được nền tảng vững chắc và danh mục đầu tư hấp dẫn. Đừng ngần ngại ứng tuyển vào những vị trí mà bạn đáp ứng được nhiều nhất, nhưng không phải tất cả, bằng cấp.
7. Xem xét Chứng chỉ hoặc Bằng cấp Cao cấp: Khi bạn thăng tiến trong sự nghiệp, hãy cân nhắc việc theo đuổi các chứng chỉ như Chương trình đai đen AI/ML của chúng tôi. Ngoài ra, hãy cân nhắc các bằng cấp cao như thạc sĩ về khoa học dữ liệu để có thêm cơ hội.

Mức lương của nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ

Mức lương của một nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như vị trí, ngành và số năm kinh nghiệm bạn có.

Dựa trên kinh nghiệm

nguồn: https://www.indeed.com/career/data-analyst/salaries

Dựa trên vị trí

Dựa trên ngành

nguồn: https://www.payscale.com/research/US/Job=Data_Analyst/Salary

Chương trình AI/ML BlackBelt Plus có thể giúp bạn như thế nào?

Sản phẩm Chương trình BlackBelt Plus AI/ML cung cấp một lộ trình toàn diện cho những cá nhân mong muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ. Chương trình này bao gồm một chương trình giảng dạy toàn diện bao gồm mọi khía cạnh thiết yếu của phân tích dữ liệu, từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến phân tích, trực quan hóa và trình bày. Nó đảm bảo rằng những người tham gia hiểu sâu về phân tích dữ liệu, giúp họ sẵn sàng làm việc trong lĩnh vực có nhu cầu cao này.

Một trong những điểm mạnh của chương trình nằm ở chỗ nhấn mạnh vào trải nghiệm thực tế. Những người tham gia làm việc với các bộ dữ liệu trong thế giới thực và tham gia vào các dự án thực hành, thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng. Sự tiếp xúc thực tế này là vô giá để mài giũa kỹ năng phân tích của họ và chuẩn bị cho họ giải quyết những thách thức thực sự tại nơi làm việc.

Trình độ kỹ thuật là nền tảng của phân tích dữ liệu và chương trình trang bị cho người học những kỹ năng cần thiết, bao gồm các ngôn ngữ lập trình như Python và R, SQL để thao tác dữ liệu và các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Hơn nữa, nó không chỉ dừng lại ở kỹ năng kỹ thuật mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của giao tiếp hiệu quả.

Cuối cùng, Chương trình AI/ML BlackBelt Plus cung cấp một môi trường có cấu trúc và hỗ trợ nhằm trang bị cho các cá nhân những kỹ năng, kiến ​​thức và nguồn lực cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu xuất sắc ở Hoa Kỳ.

Kết luận

Để trở thành nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ, hãy bắt đầu với nền tảng giáo dục cơ bản về phân tích dữ liệu. Sau đó, xây dựng các kỹ năng kỹ thuật về lập trình, thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Tích lũy kinh nghiệm thực tế thông qua các dự án dữ liệu thực tế và tạo ra một danh mục đầu tư vững chắc. Phát triển kỹ năng giao tiếp để trình bày dữ liệu hiệu quả. Bắt đầu tìm kiếm việc làm bằng cách ứng tuyển vào các vị trí cấp đầu vào và thực tập, ngay cả khi bạn không đáp ứng được tất cả các bằng cấp. Tiếp tục học hỏi và cập nhật các xu hướng trong ngành, đồng thời xem xét các chứng chỉ hoặc bằng cấp cao để phát triển nghề nghiệp. Cách tiếp cận có cấu trúc này sẽ mở đường cho sự nghiệp thành công với tư cách là nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ.

Chúng tôi chúc bạn may mắn khi trở thành nhà phân tích dữ liệu ở Hoa Kỳ!

Những câu hỏi thường gặp

Sản phẩm liên quan

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/10/how-to-become-a-data-analyst-in-the-usa/