Tìm kiếm hồ sơ học viên

Trong vài năm trở lại đây, Data Analyst trở thành một trong những lựa chọn chuyển ngành phổ biến nhất của người đi làm. Tuy nhiên, câu hỏi lớn nhất mà bất kỳ ai cũng phải đối mặt là: Làm thế nào để vừa hoàn thành công việc hiện tại, vừa học hiệu quả để bắt kịp một lĩnh vực hoàn toàn mới?

Một khảo sát của Coursera cho thấy hơn 62% người học phân tích dữ liệu là người đi làm, và phần lớn đều gặp khó khăn trong việc quản lý thời gian, áp lực công việc và duy trì động lực.

Vậy làm sao để cân bằng? Dưới đây là góc nhìn thực tế.

1. Xác định rõ mục tiêu – học để làm gì?

Sai lầm lớn nhất của người đang đi làm khi học Data Analyst là… học theo phong trào.

Không có mục tiêu rõ ràng sẽ khiến việc học trở nên mơ hồ và dễ bỏ dở.

Bạn nên xác định rõ:

•   Bạn học để thăng chức hay chuyển nghề?
•   Bạn muốn làm Data Analyst trong ngành nào?
•   Bạn muốn học trong 3 tháng, 6 tháng hay 1 năm?

Mục tiêu càng rõ, lộ trình càng dễ đi.

2. Chia nhỏ thời gian học – 90 phút mỗi ngày là đủ

Người đang đi làm rất khó dành 3–4 tiếng mỗi ngày để học. Nhưng bạn không cần nhiều như vậy.

Bạn có thể áp dụng phương pháp:

•   Pomodoro 45–10–45 (học 45 phút – nghỉ 10 phút – học 45 phút)
•   Học vào 3 khung giờ “vàng”: sáng sớm, giờ nghỉ trưa hoặc buổi tối cố định
•   Sử dụng thời gian “chết”: khi chờ xe bus, xếp hàng, nghỉ giữa giờ để đọc tài liệu hoặc xem video ngắn

Điều quan trọng không phải là học nhiều, mà là học đều.

3. Học đúng thứ cần thiết – tránh lan man

Một trong những lý do khiến người đi làm mất động lực là cố gắng học quá nhiều thứ cùng lúc: Python, SQL, Power BI, Tableau, kiến thức thống kê, mô hình dữ liệu…

Thực tế, lộ trình chuẩn chỉ cần:

   1. Excel
   2. SQL
   3. Power BI hoặc Tableau
   4. Tư duy phân tích & trực quan hóa dữ liệu
   5. Portfolio 3–5 dự án thực tế

Không cần học tràn lan. Học quá rộng sẽ khiến bạn mất thời gian và không áp dụng được.

4. Ứng dụng ngay vào công việc hiện tại

Bạn không cần phải trở thành Data Analyst mới được làm phân tích.

Ngược lại, chính công việc hiện tại là “sân tập” tốt nhất.

Bạn có thể áp dụng:

•   Dùng Excel hoặc Power BI để tự phân tích số liệu của team
•   Thiết kế dashboard nhỏ cho bộ phận
•   Viết các truy vấn SQL đơn giản nếu công ty có database
•   Tối ưu báo cáo định kỳ để rút ngắn 30–50% thời gian xử lý dữ liệu

Khi bạn áp dụng được vào thực tế, kỹ năng tăng nhanh hơn gấp nhiều lần.

5. Tìm cộng đồng hoặc mentor để được định hướng

Người đi làm cần học thông minh, không phải học “cày cuốc”.

Một mentor hoặc cộng đồng sẽ giúp bạn:

•   Chọn đúng lộ trình
•   Giải đáp các bế tắc kỹ thuật
•   Định hướng dự án portfolio phù hợp với CV
•   Giữ động lực khi bận hoặc muốn bỏ cuộc

Theo khảo sát của DataCamp, người có mentor có tỷ lệ hoàn thành lộ trình cao hơn 33% so với tự học.

6. Đặt kỳ vọng phù hợp – chuyển nghề không phải chuyện 1–2 tháng

Nhiều bạn kỳ vọng “học 2 tháng là đi làm được”.

 Điều đó chỉ đúng khi:

•   Bạn có nền tảng tốt
•   Có thời gian học liên tục
•   Được huấn luyện đúng cách

Còn với người đang đi làm, 4–6 tháng là tốc độ hợp lý để hoàn tất lộ trình và xây portfolio đủ mạnh.

Đi chậm nhưng chắc, quan trọng hơn đi nhanh nhưng bỏ cuộc giữa chừng.

Lời khuyên cuối cùng: Người đi làm học Data — không cần giỏi nhất, chỉ cần bền bỉ nhất

Cân bằng không đến từ việc rảnh rỗi, mà đến từ cách bạn sắp xếp cuộc sống.

Những người thành công chuyển ngành Data Analyst phần lớn đều có điểm chung: kỷ luật, kiên trì và biết ưu tiên đúng việc.

IMIC xây dựng chương trình đặc biệt phù hợp cho người bận rộn:

•   Học ngoài giờ (tối hoặc cuối tuần)
•   Hỗ trợ bài tập 1–1
•   Dự án thực tế từ doanh nghiệp đối tác (ngân hàng, F&B, thương mại điện tử…)
•   Hỗ trợ việc làm sau khóa học
•   Lộ trình cá nhân hóa tùy theo thời gian của học viên.