Skip to main content

Lộ trình học Python cho người muốn làm Data Analyst

· 3 min read

Python là công cụ mạnh mẽ và phổ biến nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (Data Analysis). Dưới đây là lộ trình học Python chi tiết dành cho người muốn trở thành Data Analyst:

1. Nền tảng Python cơ bản​

  • Cú pháp cơ bản: Biến, kiểu dữ liệu, toán tử, if/else, for/while, hàm, module.
  • Xử lý file: Đọc/ghi file CSV, Excel, TXT.
  • Làm việc với list, dict, tuple: Thành thạo thao tác dữ liệu dạng bảng, danh sách.

2. Thư viện phân tích dữ liệu quan trọng​

  • pandas: Xử lý, làm sạch, phân tích dữ liệu dạng bảng (DataFrame).
  • numpy: Tính toán số học, thao tác mảng.
  • matplotlib, seaborn: Vẽ biểu đồ, trực quan hóa dữ liệu.
  • openpyxl, xlrd: Làm việc với file Excel.

3. Kỹ năng SQL & kết nối cơ sở dữ liệu​

  • Học cú pháp SQL cơ bản: SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN.
  • Kết nối Python với SQL: Sử dụng thư viện sqlite3, sqlalchemy, pymysql.
  • Thực hành truy vấn dữ liệu thực tế từ database.

4. Kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu​

  • Làm sạch dữ liệu: Xử lý missing value, duplicate, định dạng dữ liệu.
  • Phân tích mô tả: Thống kê cơ bản (mean, median, mode, std, min, max).
  • Vẽ biểu đồ: Bar chart, line chart, pie chart, boxplot, heatmap.
  • Thực hành với bộ dữ liệu thực tế (Kaggle, UCI, v.v.).

5. Kỹ năng báo cáo & tự động hóa​

  • Tạo báo cáo tự động: Xuất file Excel, PDF, gửi email báo cáo bằng Python.
  • Tạo dashboard đơn giản: Sử dụng Streamlit, Dash, Plotly.
  • Tích hợp Python với Google Sheets, Google Data Studio.

6. Kỹ năng mềm & phát triển nghề nghiệp​

  • Git/GitHub: Quản lý phiên bản, chia sẻ project.
  • Portfolio: Xây dựng hồ sơ cá nhân với các project phân tích dữ liệu.
  • Tham gia cộng đồng: Group Data Analyst Việt Nam, Kaggle, LinkedIn.
  • Chuẩn bị phỏng vấn: Ôn tập SQL, Python, case study thực tế.

7. Tài nguyên học tập gợi ý​

8. Lộ trình phát triển tiếp theo​

  • Học thêm về Data Visualization nâng cao (Plotly, Tableau).
  • Làm quen với Machine Learning cơ bản (scikit-learn).
  • Tham gia các dự án thực tế, đóng góp open source.