* Dành cho các bạn vừa hoàn thành combo SQL + Python + Power BI trên mấy nền tảng online, học miệt mài suốt cả tháng nhưng càng học càng cảm thấy mông lung: “Mình đang học cái gì đây?”, “Học tới khi nào mới đi làm được?”
* Dành cho các bạn từng nghĩ rằng: chỉ cần học đủ các công cụ là có thể dễ dàng xin được việc. Nhưng rồi khi gửi CV thì chẳng ai gọi, hoặc có vào được phỏng vấn thì câu nào cũng trả lời kiểu thuộc lòng, thiếu thực tế.
* Dành cho các bạn đã làm vài project mini, từng nghĩ “mình cũng ổn rồi đấy”, nhưng khi được hỏi: “Bạn đã từng dùng dữ liệu để giúp ai ra quyết định chưa?” thì chỉ biết cười trừ, không biết bắt đầu từ đâu.
Nếu thấy mình đâu đó trong những dòng trên thì bài viết này là viết dành cho bạn.
Mình cũng từng như các bạn. Ai cũng phải bắt đầu từ đâu đó! ^^
Hồi mới bắt đầu, mình nghĩ muốn làm Data Analyst thì phải thật giỏi lập trình.
Thế là mình lao vào học như “trâu húc mả”: nào là Learn Python the Hard Way, DataCamp, rồi còn đăng ký cả chương trình Computer Science kéo dài… 2 năm.
Mình học rất chăm và cũng rất tự hào vì học được kha khá thứ. Nhưng cái giá mình phải trả là quá tốn thời gian và tiền bạc, mà rốt cuộc… vẫn không tự tin apply job.
Giờ nghĩ lại, nếu được làm lại từ đầu, mình sẽ chỉ dành 20%-30% thời gian đó cho việc học lập trình. Vì ở vị trí entry-level, nhà tuyển dụng không cần bạn viết được framework họ chỉ cần bạn hiểu code chạy thế nào, nắm được syntax cơ bản, biết cách xử lý data.
Điều quan trọng hơn là: kỹ năng lập trình sẽ phát triển nhanh hơn nhiều nếu bạn học thông qua project thực tế chứ không phải học hết khóa này tới khóa khác. Mình đã đi quá sâu vào technical, trong khi thứ mình thực sự thiếu là tư duy phân tích và trải nghiệm xử lý vấn đề thực tế.
Những sai lầm phổ biến khi mới học Data Analyst
1. Tưởng học công cụ là đủ
Nhiều bạn (trong đó có mình ngày trước) dành cả tháng cày SQL, Python, Power BI. Làm dashboard xịn, chạy code đẹp. Nhưng tới lúc làm bài test hoặc đi phỏng vấn vẫn… tạch.
Không phải vì thiếu kỹ thuật, mà vì không hiểu logic business đằng sau. Không biết bài toán là gì, không biết dữ liệu phục vụ mục tiêu gì, không trả lời được câu hỏi: “Kết quả này để làm gì?”
→ Data không tồn tại để “show kỹ năng”, mà để giải quyết vấn đề thật.
2. Học rời rạc, không có hệ thống
Hôm nay học SQL, mai học BI, mốt lại thử machine learning… nghe thì phong phú, nhưng thật ra là… loạn.
Vì không có roadmap rõ ràng, học xong cũng không biết nối mấy kỹ năng đó vào đâu trong một quy trình phân tích thực tế.
→ Thiếu tư duy end-to-end trong project nên học càng nhiều lại càng mông lung.
3. Không luyện phản xạ tình huống thực tế
Nhiều bạn (mình cũng từng vậy) làm xong project thì để đó không viết lại, không tóm tắt, không luyện thuyết trình.
Tới khi phỏng vấn bị hỏi: “Dự án đó giúp gì cho người dùng / cho business?” thì ú ớ, vì chưa bao giờ luyện tư duy trả lời như một Analyst thực thụ.
→ Biết làm mà không kể được thì cũng không giúp nhà tuyển dụng hiểu bạn giỏi thế nào.
4. Không có portfolio nên thiếu tự tin khi apply
Đây là sai lầm đau nhất mình từng mắc. Học thì nhiều, nhưng không gom lại thành project tử tế. Không có Github, không có bài viết, không có gì để cho nhà tuyển dụng xem.
→ Biết mà không show được = như chưa học gì.
Portfolio chính là “bằng chứng sống” bạn đã biết áp dụng. Nó không cần hoành tráng, nhưng phải thật và phải kể được câu chuyện giá trị bạn tạo ra.
5. Xem nhẹ Excel – công cụ được dùng nhiều nhất
Nhiều bạn cứ nghĩ làm Data Analyst là phải Python, SQL các kiểu. Nhưng đi làm thực tế rồi mới thấy: Excel mới là thứ dùng hàng ngày.
PivotTable, VLOOKUP, Data Validation,… là những công cụ bạn phải dùng tốt trước khi đụng tới BI hay code.
→ Đừng học thứ hào nhoáng mà quên mất thứ thực dụng.
6. Không luyện kỹ năng “nói chuyện bằng dữ liệu”
Phân tích xong! Rồi sao? Gửi dashboard? Đính kèm notebook? Không đủ.
Bạn cần biết cách giải thích + kết nối + thuyết phục bằng dữ liệu. Nghĩa là trình bày logic phân tích, mô tả insight, khuyến nghị rõ ràng, ngắn gọn.
→ Data không tự nói. Analyst mới là người kể chuyện.
Nếu được bắt đầu lại, mình sẽ học khác thế này
Sau tất cả những sai lầm ở trên, nếu được quay lại từ đầu, mình sẽ học theo cách nhanh hơn, thực tế hơn, đỡ tốn xèng hơn như sau:
1. Học kỹ năng theo logic “dòng chảy dữ liệu”
Thay vì học rời rạc, mình sẽ học theo quy trình thực tế:
– Bắt đầu từ SQL (truy xuất, xử lý dữ liệu)
– Sau đó là Excel / PowerBI (phân tích & trình bày insight)
– Cuối cùng là Python (khi cần xử lý nâng cao, tự động hóa)
→ Học để hiểu toàn bộ luồng xử lý thay vì học từng phần rồi… loay hoay ghép.
2. Làm ít project thôi nhưng làm tới nơi tới chốn
Mỗi project nên có:
– Câu hỏi rõ ràng (để biết đang giải quyết vấn đề gì)
– Dữ liệu thật (hoặc tương đối thực tế)
– Kết quả rõ ràng (insight, đề xuất hoặc báo cáo)
→ Làm 4-5 project end-to-end tốt còn hơn 10 project hời hợt.
3. Ghi chép & kể lại quá trình học
Viết blog, trình bày slide, hoặc ghi lại quá trình xử lý từng project: mình học gì, sai chỗ nào, rút ra điều gì.
→ Vừa giúp bản thân hệ thống kiến thức, vừa có cái để đưa vào portfolio.
4. Luyện kỹ năng phỏng vấn càng sớm càng tốt
Đừng chờ “học xong hết” mới luyện phỏng vấn. Hãy luyện dần từ khi bắt đầu:
Tự tập trả lời các câu hỏi “Tell me about a time…”
– Tham gia mock interview
– Ghi âm phần tự giới thiệu & luyện lại
→ Phỏng vấn là kỹ năng, không luyện thì sẽ ngợp.
5. Tìm mentor, đi sau thì nên hỏi người đi trước
Tự học thì tốt, nhưng không nên tự mò mãi. Một người mentor tốt sẽ giúp bạn:
– Rút ngắn thời gian
– Tránh sai lầm lớn
– Định hướng đúng lộ trình
→ Một buổi 1:1 đúng người có thể tiết kiệm cho bạn… 6 tháng tự loay hoay.
Nếu bạn đang thấy mình mắc 2-3 (hoặc hết cả 6) sai lầm ở trên, và không muốn tiếp tục loay hoay tự học trong mơ hồ…
Thì mình có thiết kế chương trình Data Analyst Coaching 1 on 1, nơi mình sẽ cùng bạn xây dựng lại lộ trình học đúng hướng, phù hợp năng lực và mục tiêu. Hướng dẫn thực chiến từ project, portfolio, tới CV – phỏng vấn.
Và đặc biệt: đồng hành tới khi bạn nhận được offer thành công
(Không phải học vài buổi rồi ai về nhà nấy.)
→ Nếu bạn không có offer mình hoàn tiền. Không vòng vo!
Vì mình hiểu cảm giác học hoài mà không ra kết quả nên mình cam kết làm tới nơi tới chốn, không làm “cho có”.
Link lộ trình chi tiết: https://link.unigap.io/lo-trinh-hoc-data-analyst
Ai mới vào ngành cũng từng mơ hồ, từng học sai cách, từng loay hoay không biết phải bắt đầu từ đâu và mình cũng vậy.
Quan trọng không phải bạn từng sai mấy lần, mà là bạn có đủ tỉnh táo để dừng lại, chỉnh hướng và đi tiếp hay không.
Hành trình trở thành một Data Analyst không cần bạn quá thông minh, chỉ cần bạn đủ kiên trì, đủ đúng hướng, và có người đồng hành khi cần.
Nếu hôm nay bạn vẫn đang hoang mang thì có thể đây chính là điểm bắt đầu đúng đắn đầu tiên.
Chúc bạn không chỉ học Data, mà còn làm được nghề, sống được bằng nghề và tự tin vững bước.
Cheers! 
Ngô Vinh Data
– Xem ngay Lộ trình học Data Analyst chuyển ngành thành công trong vòng 6 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
