-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
Trong bối cảnh bùng nổ dữ liệu, nhiều người học phân tích dữ liệu (Data Analyst) đang đặt câu hỏi: “Liệu Python có bắt buộc không? Hay chỉ cần Excel, SQL và Power BI là đủ?”
Câu hỏi này đang gây tranh luận lớn, bởi mỗi doanh nghiệp lại có kỳ vọng khác nhau. Tuy nhiên, thị trường Việt Nam năm 2025 đang dần cho thấy một xu hướng rõ ràng hơn.
Tự học Data đang trở thành lựa chọn của rất nhiều bạn trẻ, nhưng không ít người mất tới 6 tháng – thậm chí lâu hơn – mà vẫn không đạt được kết quả như mong muốn. Lý do không phải vì Data quá khó, mà vì bạn đang mắc những sai lầm phổ biến khiến lộ trình học trở nên dài hơn và kém hiệu quả. Bài viết này sẽ giúp bạn nhận diện những lỗi thường gặp và cách khắc phục, để hành trình chinh phục Data của bạn trở nên rõ ràng, tiết kiệm thời gian và đạt kết quả tốt hơn.
Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu để ra quyết định, Data Analyst không còn chỉ được đánh giá dựa trên khả năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Các chuyên gia tuyển dụng cho rằng từ năm 2025 trở đi, những kỹ năng mềm mới chính là yếu tố quyết định để một Data Analyst được trọng dụng, thăng tiến và tham gia sâu hơn vào chiến lược kinh doanh.
Trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam bước vào giai đoạn tăng tốc chuyển đổi số, nhu cầu tuyển dụng Data Analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu) tiếp tục tăng mạnh. Tuy nhiên, để thích nghi với yêu cầu mới về tốc độ, công cụ và tư duy phân tích, các chuyên gia cho rằng năm 2025 sẽ là thời điểm vai trò này trở nên “toàn diện” hơn bao giờ hết.
Lập trình nhúng đang trở thành một trong những ngành “hot” nhất hiện nay nhờ sự phát triển của IoT, xe điện, thiết bị thông minh, công nghiệp 4.0… Nhưng nhiều bạn sinh viên hoặc người trái ngành vẫn băn khoăn: Liệu tự học lập trình nhúng có khả thi không? Cần bắt đầu từ đâu để không bị lạc hướng?
Trong bất kỳ dự án lập trình nhúng nào, việc lựa chọn vi điều khiển (microcontroller) hoặc máy tính nhúng (embedded computer) phù hợp luôn là bước quan trọng nhất. Mỗi dòng chip, mỗi nền tảng đều có ưu – nhược điểm riêng, phù hợp cho từng mục đích từ học tập, nghiên cứu đến sản phẩm công nghiệp.
Trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ, lập trình không còn là khái niệm xa lạ với sinh viên khối kỹ thuật. Tuy nhiên, khi bắt đầu tìm hiểu sâu hơn, nhiều bạn thường băn khoăn giữa hai hướng đi phổ biến: lập trình nhúng (Embedded Programming) và lập trình phần mềm thông thường (Software Development).
Một Data Analyst giỏi không chỉ biết phân tích dữ liệu mà còn luôn cẩn trọng trong từng bước trước khi gửi báo cáo cuối cùng. Những thói quen nhỏ nhưng quan trọng như kiểm tra tính chính xác của dữ liệu, đảm bảo trực quan hóa rõ ràng, và trình bày insight dễ hiểu giúp họ tạo nên những report chuyên nghiệp và đáng tin cậy.
Bạn đã bao giờ tung ra một tính năng mới, háo hức chờ phản hồi… rồi nhận lại sự im lặng đến đáng sợ chưa?
Hoặc tệ hơn — vài tuần sau, nhận được những lời phàn nàn rằng “chức năng này không như kỳ vọng”?
Đó không phải vì bạn làm sản phẩm tệ, mà vì bạn chưa thực sự thiết lập được một vòng lặp phản hồi khách hàng hiệu quả.
