Trong làn sóng chuyển đổi số, ngày càng nhiều bạn trẻ chọn con đường tự học để bước vào lĩnh vực phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, theo ghi nhận từ các chuyên gia đào tạo và tuyển dụng, phần lớn người tự học mất 4–6 tháng nhưng vẫn không thể làm một dự án hoàn chỉnh, thậm chí nản chí và bỏ cuộc.

Nguyên nhân không phải nằm ở độ khó của ngành, mà đến từ những sai lầm phổ biến trong quá trình tự học.

1. Học lan man quá nhiều công cụ mà không có lộ trình rõ ràng

Nhiều người bắt đầu bằng việc tải hàng chục khóa học miễn phí: Python, SQL, R, Power BI, Tableau… và chuyển liên tục từ công cụ này sang công cụ khác.

Kết quả:

•   Không công cụ nào học đến mức thành thạo
•   Không tạo được sản phẩm thực tế
•   Không hiểu thứ tự kiến thức cần học

Theo các chuyên gia, 70% người tự học thất bại vì thiếu lộ trình chuẩn, trong khi Data Analyst chỉ cần 3–4 công cụ cốt lõi.

2. Chỉ học lý thuyết, không làm dự án thực tế

Việc xem video, học qua web khiến người học tưởng rằng “mình đã hiểu”, nhưng khi bắt tay vào làm:

•   Gặp dữ liệu bẩn thì không biết xử lý
•   Không biết nên dùng mô hình dữ liệu nào
•   SQL chạy lỗi nhưng không biết cách debug
•   Làm dashboard nhưng không trả lời được câu hỏi kinh doanh

Dữ liệu thực tế không sạch – không đẹp – không theo mẫu, nên người tự học thiếu cơ hội va chạm thực chiến sẽ mất nhiều thời gian loay hoay.

3. Không biết doanh nghiệp thật sự cần gì ở một Data Analyst

Nhiều người nghĩ Data Analyst chỉ làm dashboard. Nhưng thực tế, doanh nghiệp cần:

•   Tư duy phân tích và kể chuyện bằng dữ liệu
•   Hiểu KPI, quy trình kinh doanh và insight khách hàng
•   SQL mạnh hơn là giao diện kéo thả
•   Khả năng dự báo, phân tích nguyên nhân và đưa ra đề xuất

Việc không hiểu nhu cầu tuyển dụng khiến người tự học học sai trọng tâm, dẫn đến lãng phí thời gian.

4. Không rèn kỹ năng mềm – yếu tố quyết định trong tuyển dụng

Những người tự học thường bỏ qua:

•   Kỹ năng trình bày
•   Kỹ năng giải thích insight ngắn gọn
•   Kỹ năng viết báo cáo
•   Kỹ năng trao đổi với các phòng ban

Nhiều doanh nghiệp chia sẻ: “Ứng viên biết làm nhưng không biết nói” – và đó là lý do bị loại dù kỹ thuật tốt.

5. Thiếu người hướng dẫn – không biết sai ở đâu để sửa

Tự học Data khó nhất không phải là kiến thức, mà là không biết thứ mình làm đã đúng hay chưa.

Một lỗi SQL nhỏ, một mô hình dữ liệu sai, một insight diễn giải không hợp lý… có thể khiến bạn mất hàng tuần để tìm cách sửa, trong khi một mentor có thể giải thích trong 5 phút.

Giải pháp: Học đúng lộ trình, có người dẫn dắt và thực chiến dự án

Để tránh mất 6 tháng không hiệu quả, người học cần:

•   Lộ trình rõ ràng từ cơ bản đến nâng cao
•   Hệ thống bài tập + dự án thực chiến
•   Mentor hỗ trợ khi gặp lỗi
•   Cơ hội tiếp cận bài toán doanh nghiệp thật

Đây là yếu tố giúp rút ngắn thời gian học xuống chỉ còn 2–3 tháng nhưng vẫn đủ năng lực làm việc.

Tại Việt Nam, IMIC Technology xây dựng chương trình đào tạo Data Analyst dựa trên nhu cầu tuyển dụng thực tế từ các ngân hàng, tập đoàn và công ty công nghệ đang hợp tác.

Chương trình giúp học viên không chỉ biết công cụ mà còn hiểu cách phân tích, trình bày và đưa ra đề xuất – đúng như những gì doanh nghiệp yêu cầu.

Tham khảo lộ trình: https://imic.edu.vn/lap-trinh-do-hoa/2188/lo-trinh-dao-tao-data-analyst-project-journey.html