Hầu hết ứng viên Data Analyst đều dành rất nhiều thời gian học kỹ năng: SQL, Python, Dashboard… Nhưng khi đến bước nộp hồ sơ, nhiều người lại lúng túng, thiếu tự tin và… trượt ngay từ vòng gửi portfolio.
Vấn đề không nằm ở việc bạn giỏi đến đâu, mà ở chỗ portfolio có “nói đúng ngôn ngữ” mà HR và Hiring Manager cần hay không.
Rất nhiều bạn xây dựng portfolio quá thiên về kỹ thuật như thể người xem là một Data Scientist kỳ cựu. Nhưng thực tế, người đầu tiên đọc portfolio không phải Data Manager, mà là HR. Và họ chỉ dành 6-10 giây để “scan” hồ sơ, tìm những tín hiệu như: business impact, công cụ quen thuộc (SQL, Power BI…), kỹ năng trình bày…
Portfolio, về bản chất, là “sản phẩm bán bạn” với vai trò ứng viên Data Analyst. Muốn được chọn, bạn phải biết trình bày sao cho dễ hiểu, rõ ràng, có giá trị ngay cả với người không có nền tảng phân tích dữ liệu.
Vinh sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng portfolio vừa thân thiện với HR, vừa thể hiện rõ năng lực phân tích thực chiến.
———–
PORTFOLIO QUAN TRỌNG THẾ NÀO
Và vì sao nhiều bạn “fail từ vòng gửi xe”?
Khi nhắc đến hồ sơ ứng tuyển việc, phần lớn ứng viên Data Analyst nghĩ ngay đến CV. Nhưng trong thực tế tuyển dụng, chính portfolio mới là yếu tố quyết định bạn có được shortlist hay không.
Nếu CV giúp nhà tuyển dụng biết bạn đã học gì, thì portfolio cho họ thấy bạn làm được gì với những gì đã học.
Vì sao portfolio cần thiết?
Thị trường Data hiện nay rất cạnh tranh, đặc biệt ở cấp độ fresher hoặc những bạn chuyển ngành. Nhà tuyển dụng có thể nhận hàng trăm CV. Điều họ cần là một cách nhanh chóng để xác định: ứng viên này có tư duy thực tế, biết áp dụng vào bài toán kinh doanh, hay chỉ dừng ở lý thuyết?
Portfolio là công cụ để bạn chứng minh rằng:
– Bạn không chỉ “biết công cụ”, mà còn dùng chúng để giải quyết vấn đề cụ thể.
– Bạn không chỉ giỏi kỹ thuật, mà còn hiểu mục tiêu kinh doanh và biết truyền đạt insight một cách rõ ràng.
– Bạn không chỉ học cho biết, mà học để làm và sẵn sàng đóng góp giá trị cho tổ chức.
———–
VẤN ĐỀ THƯỜNG GẶP KHI XÂY DỰNG PORTFOLIO
Dù hiểu được tầm quan trọng của portfolio, nhiều bạn vẫn xây dựng theo cách khiến nhà tuyển dụng khó hiểu hoặc không nhớ được.
Một số lỗi phổ biến gồm:
– Quá kỹ thuật: toàn code và thuật toán, khiến HR – vốn không có background data – bị “ngợp”.
– Dự án không khác biệt: chỉ dùng toy dataset quen thuộc như Titanic, Netflix, Superstore… nên khó gây ấn tượng.
– Trình bày rối rắm: thiếu bố cục, không nhấn mạnh kết quả phân tích hay insight.
– Thiếu tư duy kinh doanh: phân tích xong mà không nêu rõ giá trị thực tế: tăng doanh thu? giảm chi phí? hỗ trợ quyết định gì?
– Chỉ dump code, thiếu storytelling: không cho người đọc thấy vấn đề bạn đang giải quyết.
– Thông tin liên hệ lỗi: link GitHub không truy cập được, LinkedIn bỏ trống, link portfolio hỏng.
Kết quả: một hồ sơ công phu về kỹ thuật vẫn có thể bị loại chỉ sau 10 giây, vì không nói đúng ngôn ngữ mà HR tìm.
Hãy nhớ: HR chỉ scan hồ sơ trong 6-10 giây. Họ tìm từ khóa như SQL, Power BI, Business insight, communication skills… chứ không đọc kỹ từng dòng code.
Nếu portfolio rối rắm, thiên về kỹ thuật, thiếu điểm nhấn → bạn mất cơ hội ngay lập tức.
VẬY GIẢI PHÁP LÀ GÌ?
Hãy:
– Viết dễ hiểu, hạn chế thuật ngữ phức tạp.
– Tập trung vào kết quả & giá trị kinh doanh thay vì chi tiết kỹ thuật.
– Bố cục rõ ràng, dễ scan nhanh.
– Với mỗi dự án: nêu rõ bài toán, cách tiếp cận, insight, tác động kinh doanh.
HR không cần hiểu thuật toán, nhưng họ cần thấy bạn có tư duy giải quyết vấn đề thực tế.
————-
CÁC THÀNH PHẦN BẮT BUỘC TRONG PORTFOLIO DATA ANALYST
Một portfolio tốt không cần quá “hoành tráng”, nhưng phải trả lời được 3 câu hỏi: Bạn là ai? Bạn biết làm gì? Bạn đã làm được gì?
Trang giới thiệu (About Me)
Giúp HR nhanh chóng hiểu bạn là ai, xuất phát điểm thế nào, định hướng ra sao.
– Viết ngắn gọn, không quá 5 dòng.
– Tránh từ sáo rỗng như “tư duy logic”, “chịu áp lực cao”.
Hãy trả lời: Background? Định hướng? Thế mạnh liên quan đến phân tích dữ liệu?
Ví dụ:
“Mình xuất phát từ ngành tài chính, hiện chuyển hướng sang Data Analyst với tập trung vào phân tích nghiệp vụ & trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu là ứng tuyển vào các vị trí Data Analyst trong lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng.”
Kỹ năng & công cụ
Liệt kê theo nhóm, có chọn lọc.
– Excel / Google Sheets
– SQL
– Power BI / Tableau
– Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn…)
– Machine Learning cơ bản (nếu có)
Lưu ý: chỉ ghi công cụ bạn từng áp dụng trong ít nhất một dự án. Đừng “kể cho đủ”, hãy “kể cho đúng”.
Dự án tiêu biểu
Đây là “linh hồn” của portfolio. Mỗi dự án là một minh chứng rõ ràng cho năng lực của bạn.
Nên có 6-8 dự án, chia đều theo công cụ (1-2 Excel, 1-2 SQL, 1-2 Power BI, 1-2 Python…).
Trình bày theo format: Problem – Approach – Insight – Impact.
Excel / Google Sheets (1-2 dự án)
– Báo cáo chi tiêu cá nhân có dashboard
– Theo dõi doanh số theo tuần/tháng
– Template chấm công, theo dõi hiệu suất nhân viên
Lưu ý: tận dụng conditional formatting, pivot table, slicer để thể hiện khả năng làm chủ công cụ cơ bản.
SQL (1-2 dự án)
– Phân tích hành vi khách hàng: “Ai mua nhiều nhưng giá trị thấp?”
– Phân tích giỏ hàng: “Sản phẩm nào thường được mua kèm?”, “Top 10 sản phẩm theo doanh thu?”
– Theo dõi funnel chuyển đổi: “Bao nhiêu người thêm giỏ → thanh toán thành công?”
Lưu ý: không dump query dài. Hãy nhấn vào câu hỏi kinh doanh và insight rút ra.
Power BI / Tableau (1-2 dự án)
– Dashboard doanh thu theo khu vực, kênh bán hàng
– Dashboard nhân sự: tỷ lệ nghỉ việc, hiệu suất phòng ban
– So sánh KPI thực tế vs. mục tiêu theo thời gian
Lưu ý: screenshot phải rõ, màu sắc dễ nhìn. Insight viết ngắn gọn, ví dụ: “Tỷ lệ nghỉ việc cao nhất ở nhóm nhân sự dưới 6 tháng.”
Python (1-2 dự án)
– EDA trên dữ liệu kinh doanh hoặc khách hàng
– Làm sạch & chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn
– Tự động hóa báo cáo hằng tuần (Pandas + Matplotlib)
Lưu ý: không cần show hết code. Chỉ highlight logic, visualization chính và insight.
Machine Learning (tuỳ chọn 1 dự án)
– Churn prediction (dự đoán khách hàng rời bỏ)
– Phân loại review sản phẩm (positive/negative)
– Dự đoán doanh thu hoặc thời gian giao hàng
Lưu ý: không cần mô hình phức tạp. Quan trọng là thể hiện cách kết quả model hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Mỗi dự án gọn trong 200-300 từ, đi thẳng vào giá trị.
Ưu tiên dự án mang hơi hướng business real-world, tránh toy project quá phổ biến.
TÓM LẠI
Portfolio không phải là nơi bạn “show kỹ thuật” để gây ấn tượng với Data Manager. Mục tiêu thực sự là: thuyết phục HR cho bạn cơ hội phỏng vấn.
Muốn vậy, hãy tư duy như một người kể chuyện: rõ ràng, dễ hiểu, logic và nhấn mạnh giá trị.
Đừng chờ đến khi “thật giỏi mới làm portfolio”. Bạn sẽ luôn cảm thấy mình chưa đủ.
Hãy bắt đầu với những gì bạn có. Làm từng bước, cải thiện dần.
Một portfolio trung bình nhưng rõ ràng luôn tốt hơn một bản “hoàn hảo nhưng chưa hoàn thành”.
Hãy làm ngay hôm nay, cập nhật liên tục và để portfolio trở thành người đại diện tốt nhất cho bạn.
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 5-8 tháng
– Xem ngay Lộ trình Khóa Power BI Mastery để bắt đầu học Power BI và nâng cấp kỹ năng phân tích (dành cho người mới bắt đầu)
– Tham gia Vietnam Data Analyst Forum – #1 Informative Group để học hỏi và chia sẻ kiến thức về Data Analytics
– Cập nhật lịch khai giảng, chương trình ưu đãi và nhận tư vấn chuyển ngành miễn phí tại Data Coaching 1 on 1 – UniGap
