Kinh nghiệm chuyển ngành thành công sang Data Analyst chỉ sau 10 tháng từ cựu học viên của MindX

Mình là Bùi Thu Uyên (22 tuổi) là sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh, trường Đại học Ngoại Thương. Khi còn đi học, mình có cơ hội được làm trợ lý cho một chị COO tại Ladipage Builder. Trong quá trình thực tập tại đây, mình thấy rằng “Để các cấp lãnh của một công ty có thể đưa ra quyết định chính xác thì cần rất nhiều đến dữ liệu, phân tích nó để tìm ra được insight cho doanh nghiệp". Mình cảm thấy công việc này rất thú vị và muốn đào hiểu sâu hơn về nó. Và khi biết rằng bản thân muốn theo đuổi nghề phân tích dữ liệu, mình quyết định nghỉ việc tại Ladipage và được nhận offer vị trí Data Analyst tại Baemin sau 10 tháng. 

Mình thực sự gặp rất nhiều khó khăn khi mới đầu tìm hiểu về Data Analysis. Khi gõ từ khóa “làm thế nào để trở thành Data Analyst" thì cho ra rất nhiều thông tin mà trước đó mình không hiểu là gì. Ví dụ như các ngôn ngữ lập trình mà người làm phân tích dữ liệu hay sử dụng như: SQL, Python, R,.. Mình thấy khủng hoảng vì không bao giờ nghĩ là bản thân sẽ theo đuổi ngành nghề gì liên quan đến technical quá. Cộng thêm ở thời điểm mình tìm hiểu thì ngành này quá mới và xung quanh chưa có ai theo đuổi ngành này cả. 

Nhưng sau khi tìm hiểu 1 thời gian, thậm chí ngồi lướt hết tất cả thông tin tuyển dụng nhân viên phân tích dữ liệu trên các trang tuyển dụng tìm việc và đọc các yêu cầu của họ để xem công việc mà mình muốn theo đuổi cần có những điều kiện nào. Sau đó, mình lọc và chia ra thành 2 mảng chính. 

Technical Skill: Yêu cầu phải biết 1 số công cụ trích xuất, làm sạch và chuyển hoá dữ liệu như SQL, Python,... Thứ 2 là phải biết một công cụ để trực quan hoá dữ liệu ấy thành bảng biểu. Có thể là PowerBI, Google Data Studio hay Tableau,... 

Domain Knowledge: Kiến thức về một chuyên ngành mà mình làm. Ví dụ như tài chính, ngân hàng, kinh doanh,.. 

Tiếp đó, mình mới tìm hiểu với những kiến thức như vậy thì sẽ học ở đâu. Và sau khi tìm hiểu một số trung tâm thì mình thấy lộ trình Data Analyst tại MindX rất phù hợp. Mình được bao trọn hết tất cả technical skill trong 4 kỳ học bao gồm SQL, PowerBI, Python và đặc biệt là mình được làm project xuyên suốt 4 khoá. 

Mình thấy thời gian học và có được công việc Data Analyst đầu tiên tại Baemin là cả 1 quá trình mình đã cố gắng rất nhiều, từ việc làm CV, quá trình xin việc và phỏng vấn. 

Khi đã có một lượng kiến thức vừa đủ, mình bắt đầu làm CV từ việc thấy CV của mình đang khuyết chỗ nào thì sẽ đi lấp đầu chỗ đó. Cá nhân mình là Non-IT Background, không có bằng cấp của các trường đại học về ngành phân tích dữ liệu. Mình sẽ bù lại bằng cách show ra những kinh nghiệm mình đã có về DA. Ví dụ như những project đã làm khi học tại MindX, có sử dụng technical skill như SQL, Python, Power BI,... Ngoài ra, mình cũng thêm các chứng chỉ của những khoá học khác học trên mạng hoặc chứng nhận từ các cuộc thi giải case liên quan đến phân tích kinh doanh và dữ liệu mà mình đã tham gia. 

Bước 2, sau khi đã có 1 CV ổn áp thì mình bắt đầu rải CV trên các trang tuyển dụng việc làm. Tất cả những công việc nào tuyển Data Analyst hoặc Business Intelligence thì mình đều apply hết, không quan tâm nhà tuyển dụng yêu cầu bao nhiêu năm kinh nghiệm mà chỉ quan tâm đến các yêu cầu về kỹ năng, chuyên môn mà thôi. Và mình may mắn khi được nhận vào vòng phỏng vấn tại Baemin. 

Trong quá trình phỏng vấn, ngoài việc nhà tuyển dụng phỏng vấn thì mình cũng chuẩn bị những câu hỏi để trao đổi với nhà tuyển dụng. Mục đích là mình có thể kiểm tra xem bản thân có phù hợp với công việc, với môi trường hay người quản lý hay không. Thêm nữa, đây cũng là cách mà mình muốn gây ấn tượng với nhà tuyển dụng. Vì là lần phỏng vấn đầu tiên cho công việc mới nên bản thân mình cũng không coi đó là buổi phỏng vấn mà là cơ hội để được nói chuyện với các anh chị Manager. Vì những cơ hội như thế thì rất hiếm. Nhưng cũng may mắn là mình đã được nhận và làm tại Baemin đến bây giờ. 

Như ở trên mình có chia sẻ, giai đoạn ban đầu khi tìm hiểu với một người chưa biết gì về phân tích dữ liệu, không có nền tảng về IT rất khó khăn. Như không biết những cái kiến thức ấy là gì và phải bắt đầu học từ đâu vì có quá nhiều thông tin. Nhưng may mắn là mình có định hướng đúng đắn từ đầu.

Một khó khăn nữa là các kiến thức bạn được và khi áp dụng thực tế rất khác nhau. Nếu chỉ học lý thuyết thôi thì sẽ rất khó làm việc. Vì thế, ngay trong quá trình học, rất cần có những case study, project thực hành  để có thể biết được nên dùng công cụ nào và để làm gì. 

Một điều mình rất thích tại MindX là giảng viên rất nhiệt tình. Trong mỗi phần, học viên nào chưa hiểu thì các anh chị giảng viên, mentor rất kiên nhẫn để giảng lại. Ai không hiểu vẫn có thể hỏi thêm ngoài giờ. 

Trong quá trình học, mình thấy rất ấn tượng với project cuối mỗi kỳ. Vì nó tổng hợp lại những kiến thức mà từ trước đến nay mình học, áp dụng nó để giải case và vận dụng vào công việc thực tế như thế nào. Ngoài ra, mình được làm việc nhóm với những người đến từ nhiều background khác nhau, những người học để chuyển ngành hoặc học để bổ trợ công việc. Đó cũng là cơ hội để mình có nhiều góc nhìn mới mẻ hơn. Bên cạnh đó, khi làm project, thấy bế tắc phần nào thì sẽ được hỗ trợ phần đấy và sẽ có những feedback rất sát khi mình thực hiện từng phần trong project. 

>>> Tham khảo KHOÁ HỌC DATA ANALYST TẠI MINDX 

Để có thể khẳng định chắc chắn là bản thân thích nghề Data Analyst, mình đã làm qua hết các mảng của công việc này rồi. Từ việc kéo số, trích xuất dữ liệu, tìm insight, tạo dashboard,... Mình đã làm hết những cái như thế để xem có công việc nào mà bản thân không thích hay không. Nhưng may mắn là tất cả mình đều thích. 

Mình thấy ngành Data Analyst đang rất phát triển. Về lâu dài thì DA sẽ được mở rộng và chuyên môn hoá hơn. Ví dụ, ban đầu mình chỉ biết trong 1 team có Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst,... Nhưng đó là những vai trò chính. Ngoài ra sẽ có những role nhỏ khác như Analytics Engineer.. Và mình thấy ngành này sẽ còn rất nhiều mảng và ngách để mình phát triển hơn. 

Khi đi học, mọi người được khuyên "đừng quan tâm công cụ, hãy quan tâm xem mình giải quyết vấn đề như thế nào". Vì công cụ mà các doanh nghiệp sử dụng rất là khác nhau và rất nhiều, nên mình  chỉ cần hiểu bản chất là đủ. Điều này giúp cho mọi người dễ dàng đi hơn, không bị lệch hướng và không bị nản chí. 

—----

Bùi Thu Uyên - Cựu học viên Data Analyst đã nỗ lực và chuyển ngành thành công chỉ sau 10 tháng. 

Nếu bạn cũng muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu, hãy tham khảo ngay KHOÁ HỌC DATA ANALYST - LỘ TRÌNH 8 THÁNG HỖ TRỢ GIỚI THIỆU VIỆC LÀM TRỌN ĐỜI

NHẬN TƯ VẤN LỘ TRÌNH HỌC TẬP PHÙ HỢP