brownzebra848
New member
#data #DataAnalysis #datascience #itskills #DecisionMaking ## từ dữ liệu đến quyết định: Kỹ năng CNTT cho các nhà phân tích dữ liệu
Dữ liệu là điều cần thiết cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.Nhưng biến dữ liệu thành những hiểu biết có thể hành động là một câu chuyện khác.Đó là nơi các nhà phân tích dữ liệu đến. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ năng của họ về toán học, thống kê và lập trình để trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu.Sau đó, họ sử dụng thông tin này để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn.
Để thành công, các nhà phân tích dữ liệu cần nhiều kỹ năng CNTT.Những kỹ năng này bao gồm:
*** Khai thác dữ liệu: ** Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất các mẫu và xu hướng từ các bộ dữ liệu lớn.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để tìm hiểu biết có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hoạt động của họ.
*** Học máy: ** Học máy là việc sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng học máy để phát triển các mô hình có thể giúp các doanh nghiệp dự báo xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định tốt hơn.
*** Dữ liệu lớn: ** Dữ liệu lớn là thuật ngữ được sử dụng để mô tả các bộ dữ liệu quá lớn để được xử lý bằng các phương thức truyền thống.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn để lưu trữ và phân tích các bộ dữ liệu lớn.
*** Điện toán đám mây: ** Điện toán đám mây là một mô hình để cung cấp các dịch vụ điện toán, bao gồm các máy chủ, lưu trữ, cơ sở dữ liệu, mạng, phần mềm, phân tích và trí thông minh trên Internet (trên mạng đám mây).Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các nền tảng điện toán đám mây để lưu trữ và phân tích dữ liệu.
*** Trực quan hóa: ** Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu ở định dạng đồ họa.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng trực quan hóa dữ liệu để truyền đạt thông tin chi tiết cho các bên liên quan.
Ngoài các kỹ năng kỹ thuật này, các nhà phân tích dữ liệu cũng cần kỹ năng giao tiếp và giải quyết vấn đề mạnh mẽ.Họ cần có khả năng truyền đạt những phát hiện của họ cho các bên liên quan một cách rõ ràng và súc tích.Họ cũng cần có khả năng xác định và giải quyết các vấn đề liên quan đến thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
Các nhà phân tích dữ liệu đang có nhu cầu cao.Theo Cục Thống kê Lao động, nhu cầu các nhà phân tích dữ liệu dự kiến sẽ tăng 22% từ năm 2020 đến 2030. Sự tăng trưởng này đang được thúc đẩy bởi lượng dữ liệu ngày càng tăng mà các doanh nghiệp đang thu thập và nhu cầu của các doanh nghiệp để đưa ra quyết định tốt hơnTrên dữ liệu này.
Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp phân tích dữ liệu, có một số điều bạn có thể làm để chuẩn bị.Bạn có thể kiếm được bằng về khoa học máy tính, thống kê hoặc một lĩnh vực liên quan.Bạn cũng có thể tham gia các khóa học về khai thác dữ liệu, học máy, dữ liệu lớn và điện toán đám mây.Bạn cũng có thể có được kinh nghiệm bằng cách làm việc như một nhà phân tích dữ liệu thực tập hoặc bằng cách tình nguyện cho một dự án liên quan đến dữ liệu.
Với các kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp, bạn có thể có một sự nghiệp bổ ích như một nhà phân tích dữ liệu.Bạn sẽ giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn và bạn sẽ tạo ra sự khác biệt trên thế giới.
## 5 hashtags
* #dữ liệu
* #phân tích dữ liệu
* #khoa học dữ liệu
* #Kĩ năng công nghệ thông tin
* #Quyết định
=======================================
#data #DataAnalysis #datascience #itskills #DecisionMaking ## From Data to Decisions: IT Skills for Data Analysts
Data is essential for businesses of all sizes. But turning data into actionable insights is another story. That's where data analysts come in. Data analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to extract meaning from data. They then use this information to help businesses make better decisions.
In order to be successful, data analysts need a variety of IT skills. These skills include:
* **Data mining:** Data mining is the process of extracting patterns and trends from large datasets. Data analysts use data mining techniques to find insights that can help businesses improve their operations.
* **Machine learning:** Machine learning is the use of algorithms to learn from data and make predictions. Data analysts use machine learning to develop models that can help businesses forecast future trends and make better decisions.
* **Big data:** Big data is the term used to describe datasets that are too large to be processed using traditional methods. Data analysts use big data technologies to store and analyze large datasets.
* **Cloud computing:** Cloud computing is a model for delivering computing services—including servers, storage, databases, networking, software, analytics, and intelligence—over the Internet (“the cloud”). Data analysts use cloud computing platforms to store and analyze data.
* **Visualization:** Data visualization is the process of representing data in a graphical format. Data analysts use data visualization to communicate insights to stakeholders.
In addition to these technical skills, data analysts also need strong communication and problem-solving skills. They need to be able to communicate their findings to stakeholders in a clear and concise way. They also need to be able to identify and solve problems related to data collection, processing, and analysis.
Data analysts are in high demand. According to the Bureau of Labor Statistics, the demand for data analysts is expected to grow by 22% from 2020 to 2030. This growth is being driven by the increasing amount of data that businesses are collecting and the need for businesses to make better decisions based on this data.
If you're interested in a career in data analysis, there are a number of things you can do to prepare. You can earn a degree in computer science, statistics, or a related field. You can also take courses in data mining, machine learning, big data, and cloud computing. You can also gain experience by working as a data analyst intern or by volunteering for a data-related project.
With the right skills and experience, you can have a rewarding career as a data analyst. You'll be helping businesses make better decisions, and you'll be making a difference in the world.
## 5 Hashtags
* #data
* #DataAnalysis
* #datascience
* #itskills
* #DecisionMaking
Dữ liệu là điều cần thiết cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.Nhưng biến dữ liệu thành những hiểu biết có thể hành động là một câu chuyện khác.Đó là nơi các nhà phân tích dữ liệu đến. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ năng của họ về toán học, thống kê và lập trình để trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu.Sau đó, họ sử dụng thông tin này để giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn.
Để thành công, các nhà phân tích dữ liệu cần nhiều kỹ năng CNTT.Những kỹ năng này bao gồm:
*** Khai thác dữ liệu: ** Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất các mẫu và xu hướng từ các bộ dữ liệu lớn.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để tìm hiểu biết có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hoạt động của họ.
*** Học máy: ** Học máy là việc sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng học máy để phát triển các mô hình có thể giúp các doanh nghiệp dự báo xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định tốt hơn.
*** Dữ liệu lớn: ** Dữ liệu lớn là thuật ngữ được sử dụng để mô tả các bộ dữ liệu quá lớn để được xử lý bằng các phương thức truyền thống.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các công nghệ dữ liệu lớn để lưu trữ và phân tích các bộ dữ liệu lớn.
*** Điện toán đám mây: ** Điện toán đám mây là một mô hình để cung cấp các dịch vụ điện toán, bao gồm các máy chủ, lưu trữ, cơ sở dữ liệu, mạng, phần mềm, phân tích và trí thông minh trên Internet (trên mạng đám mây).Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng các nền tảng điện toán đám mây để lưu trữ và phân tích dữ liệu.
*** Trực quan hóa: ** Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu ở định dạng đồ họa.Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng trực quan hóa dữ liệu để truyền đạt thông tin chi tiết cho các bên liên quan.
Ngoài các kỹ năng kỹ thuật này, các nhà phân tích dữ liệu cũng cần kỹ năng giao tiếp và giải quyết vấn đề mạnh mẽ.Họ cần có khả năng truyền đạt những phát hiện của họ cho các bên liên quan một cách rõ ràng và súc tích.Họ cũng cần có khả năng xác định và giải quyết các vấn đề liên quan đến thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
Các nhà phân tích dữ liệu đang có nhu cầu cao.Theo Cục Thống kê Lao động, nhu cầu các nhà phân tích dữ liệu dự kiến sẽ tăng 22% từ năm 2020 đến 2030. Sự tăng trưởng này đang được thúc đẩy bởi lượng dữ liệu ngày càng tăng mà các doanh nghiệp đang thu thập và nhu cầu của các doanh nghiệp để đưa ra quyết định tốt hơnTrên dữ liệu này.
Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp phân tích dữ liệu, có một số điều bạn có thể làm để chuẩn bị.Bạn có thể kiếm được bằng về khoa học máy tính, thống kê hoặc một lĩnh vực liên quan.Bạn cũng có thể tham gia các khóa học về khai thác dữ liệu, học máy, dữ liệu lớn và điện toán đám mây.Bạn cũng có thể có được kinh nghiệm bằng cách làm việc như một nhà phân tích dữ liệu thực tập hoặc bằng cách tình nguyện cho một dự án liên quan đến dữ liệu.
Với các kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp, bạn có thể có một sự nghiệp bổ ích như một nhà phân tích dữ liệu.Bạn sẽ giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn và bạn sẽ tạo ra sự khác biệt trên thế giới.
## 5 hashtags
* #dữ liệu
* #phân tích dữ liệu
* #khoa học dữ liệu
* #Kĩ năng công nghệ thông tin
* #Quyết định
=======================================
#data #DataAnalysis #datascience #itskills #DecisionMaking ## From Data to Decisions: IT Skills for Data Analysts
Data is essential for businesses of all sizes. But turning data into actionable insights is another story. That's where data analysts come in. Data analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to extract meaning from data. They then use this information to help businesses make better decisions.
In order to be successful, data analysts need a variety of IT skills. These skills include:
* **Data mining:** Data mining is the process of extracting patterns and trends from large datasets. Data analysts use data mining techniques to find insights that can help businesses improve their operations.
* **Machine learning:** Machine learning is the use of algorithms to learn from data and make predictions. Data analysts use machine learning to develop models that can help businesses forecast future trends and make better decisions.
* **Big data:** Big data is the term used to describe datasets that are too large to be processed using traditional methods. Data analysts use big data technologies to store and analyze large datasets.
* **Cloud computing:** Cloud computing is a model for delivering computing services—including servers, storage, databases, networking, software, analytics, and intelligence—over the Internet (“the cloud”). Data analysts use cloud computing platforms to store and analyze data.
* **Visualization:** Data visualization is the process of representing data in a graphical format. Data analysts use data visualization to communicate insights to stakeholders.
In addition to these technical skills, data analysts also need strong communication and problem-solving skills. They need to be able to communicate their findings to stakeholders in a clear and concise way. They also need to be able to identify and solve problems related to data collection, processing, and analysis.
Data analysts are in high demand. According to the Bureau of Labor Statistics, the demand for data analysts is expected to grow by 22% from 2020 to 2030. This growth is being driven by the increasing amount of data that businesses are collecting and the need for businesses to make better decisions based on this data.
If you're interested in a career in data analysis, there are a number of things you can do to prepare. You can earn a degree in computer science, statistics, or a related field. You can also take courses in data mining, machine learning, big data, and cloud computing. You can also gain experience by working as a data analyst intern or by volunteering for a data-related project.
With the right skills and experience, you can have a rewarding career as a data analyst. You'll be helping businesses make better decisions, and you'll be making a difference in the world.
## 5 Hashtags
* #data
* #DataAnalysis
* #datascience
* #itskills
* #DecisionMaking
