– Bạn đã từng mở một khóa học SQL… rồi bỏ dở sau chương 3.
– Bạn từng mua trọn combo Python + Power BI… học được 2 tuần rồi “tạm nghỉ cho đỡ ngợp”.
– Portfolio thì “đang làm dở”, chờ xong visual rồi update.
Và cứ thế, mỗi lần định học lại bạn phải bắt đầu từ đầu. Vì lúc này đã quên và khá nản.
Cũng giống như trồng cây, nếu bạn chỉ gieo hạt và tưới nước được 3 ngày rồi dừng lại thì hạt mầm của bạn sẽ héo queo, những ngày sau đó lại phải gieo hạt mới!
Rồi có bạn thì học rất nhiều theo đúng nghĩa là “đụng cái gì cũng biết một chút”.
Nhưng hỏi: “Đã tạo ra được sản phẩm phân tích nào thực sự chưa?” … thì bạn im lặng.
Cái cây của bạn cũng có lúc trở thành cây non, nhưng èo oặt.
Nếu bạn thấy mình trong đoạn mở bài này có thể vấn đề không nằm ở chỗ bạn học quá ít. Mà là bạn chưa đi đến cuối cùng của bất kỳ điều gì.
LÝ DO NGẦM KHIẾN BẠN CHƯA BAO GIỜ ĐI ĐẾN CÙNG
Thực ra bạn không lười, bạn cũng khá siêng năng đó chứ!
Nhưng sau đó bạn vẫn không dám apply, vì thấy chưa đủ:
– Không có portfolio hoàn chỉnh.
– Không có dự án nào bạn đủ tự hào để show ra.
Cái bẫy là bạn đang học để hoàn thành video, nhưng không pause lại để tự thực hành thật sự (cảm giác này quen quen nha), làm bài tập đúng yêu cầu, nhưng không đặt câu hỏi: “Ứng dụng được vào đâu”, làm theo tutorial, nhưng không tự triển khai một thứ gì đó từ đầu.
Vấn đề nằm ở chỗ bạn đã quen với việc “học để biết”, nhưng chưa chuyển được sang “học để làm”.
Và khi không tạo ra kết quả thật, bạn mất động lực => Khi mất động lực, bạn lại tìm một khóa học mới => Và cứ thế, bạn quay lại từ đầu thêm một lần nữa.
Từ đó bạn mắc kẹt trong cái vòng lặp này:
Học => Bỏ dở => Quên => Học lại => Tiếp tục cảm thấy chưa đủ => Lại học => … Vẫn không ra nghề.
THÊM NỮA…
Bạn học kiến thức nhưng đang không đáp ứng được tiêu chuẩn của thị trường. Bạn đang học theo tiêu chuẩn của… chính mình.
Cảm thấy “chưa đủ”, “chưa tự tin”, “chưa sẵn sàng” là do bạn đang lấy cảm giác cá nhân làm thước đo.
Còn thị trường?
Thị trường không quan tâm bạn học bao nhiêu khóa. Nhà tuyển dụng không hỏi bạn đã hoàn thành mấy video.
Họ chỉ cần đúng 3 thứ:
1. Bạn có hiểu business không?
2. Bạn có biến data thành insight thật không?
3. Bạn có làm ra sản phẩm thể hiện được 2 thứ trên không?
Nghĩa là bạn không cần học quá nhiều mà cần học những gì đủ để làm ra thứ họ đang cần.
Cái cây của bạn cần được chăm bón đúng cách để thu hoạch chứ không phải theo cách bạn nghĩ.
VẬY THÌ GIỜ PHẢI LÀM GÌ?
1. Dừng học lý thuyết đơn thuần, thay vào đó bắt đầu tạo ra kết quả đầu ra thực sự
- Thay vì tiếp tục sưu tầm thêm một khóa học mới, hãy tạm dừng việc “nạp vào” để chuyển sang tạo ra.
- Chọn một chủ đề gắn với business thật (như tối ưu chiến dịch Facebook Ads, phân tích hành vi khách hàng, hiệu quả bán hàng theo vùng…)
- Làm một dự án chỉn chu từ A-Z: từ câu hỏi kinh doanh => xử lý dữ liệu => phân tích => trực quan hóa => đưa ra đề xuất
- Viết lại toàn bộ logic xử lý, thuyết minh insight, hoặc quay video giải thích như đang trình bày cho sếp.
2. Hiểu kỹ tiêu chuẩn nhà tuyển dụng đang cần và học trúng vào đó
- Dành 2 tiếng để đọc 20 job description từ các công ty thật.
Đừng chỉ đọc yêu cầu kỹ thuật hãy note lại:
- Họ đang tìm ai: analyst thiên kỹ thuật, hay thiên business?
- Họ dùng tool nào: SQL, Power BI, Looker hay Excel nâng cao?
- Họ quan tâm gì: “trình bày dữ liệu tốt”, “hiểu mục tiêu kinh doanh”, “biết đặt câu hỏi”?
Bạn sẽ nhận ra: nhiều cái bạn đang lo học thì họ không cần.
Nhưng những thứ bạn bỏ qua lại là điều khiến bạn bị loại ngay từ vòng đầu.
3. Ứng tuyển sớm hơn, để biết mình thiếu ở đâu thật sự
Đừng đợi “học xong hết rồi mới apply”.
Hãy coi ứng tuyển là một phần của quá trình học:
Gửi CV để test thị trường phản hồi gì, đi phỏng vấn để biết mình bị vướng ở đâu, nghe feedback thật từ nhà tuyển dụng, không phải từ cảm giác.
Apply sớm giúp bạn học có mục tiêu, không còn học lan man nữa.
4. Chia lại thời gian: 30% học – 70% làm – 100% ghi chép lại
Bạn không cần học 4 tiếng mỗi ngày.
=>> Bạn chỉ cần 1 tiếng học, 2 tiếng thực hành thật, và 1 tiếng để ghi lại & tối ưu kết quả.
Nếu bạn không biết viết báo cáo, hãy ghi video giải thích logic của bạn.
Portfolio không chỉ là “làm”, mà còn là “kể lại” sao cho người khác hiểu.
5. Nếu bị kẹt mãi, hãy tìm người có thể soi cho bạn đúng lỗi
Có thể bạn không cần thêm kiến thức. Bạn cần một người từng trải qua để chỉ ra:
Bạn bị sai ở đâu trong tư duy xử lý, cách kể chuyện dữ liệu của bạn đã logic chưa, portfolio của bạn thiếu gì để pass vòng đầu…
Mentor hoặc người review project có thể rút ngắn hàng tháng hoang mang của bạn chỉ trong 1 buổi trò chuyện.
————-
(1 phút quảng cáo)
Nếu bạn cần một người “kéo mình ra khỏi vòng lặp học mãi không ra nghề”
Chương trình Data Analyst Coaching 1 on 1 của mình thiết kế dành riêng cho những bạn:
– Đã học vài khóa, biết cơ bản nhưng vẫn loay hoay chưa ra nghề
– Muốn có người soi từng dòng portfolio, từng logic xử lý dữ liệu
– Cần 1 mentor thực chiến, giúp rút ngắn 6 tháng hoang mang thành 6 tuần có kết quả
Khoá coaching giúp bạn chuyển hoá những gì bạn đã học thành output thật sự.
Project thật, tư duy thật, định hướng thật.
Hãy tham khảo lộ trình coaching tại đây:
https://link.unigap.io/lo-trinh-hoc-data-analyst
———
Hãy thử bắt đầu từ những thứ nhỏ nhất như:
- Tạo một báo cáo phân tích 2 trang
- Xây một dashboard đơn giản từ file Excel cũ
- Có thể là quay một đoạn video giải thích insight của mình
Đừng đợi đủ kiến thức mới làm.
Chính việc làm mới giúp bạn biết mình đã đủ đến đâu.
Mình tin bạn làm được nếu tập trung làm đúng cách!
Nếu cần một người đi cùng, bạn biết mình có thể nhắn cho ai.
Hãy tự tin lên, sự tự tin được xây dựng dựa trên thực hành chứ không phải dựa trên việc học.
Tặng bạn 1 video về cách xây dựng sự tự tin mà mình rất tâm đắc
The skill of self confidence | Dr. Ivan Joseph | TEDxRyersonU
– 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
