[Những Lời Thú Tội của Tuổi Trẻ] Phân Tích Dữ Liệu: Hành Trình của Một Người Mới Bắt Đầu Trong Lĩnh Vực Khác

Từ thời cấp 3 cho đến (hết) năm nhất đại học, việc lựa chọn ngành nghề cho tương lai đã là một thách thức lớn đối với mình. Sau khi làm một số bài kiểm tra về tính cách và hướng nghiệp, mình quyết định tạm thời hướng sự chú ý vào lĩnh vực Nhân Sự – Human Resources, đặc biệt là phần về tuyển dụng. Lúc đó, mình nghĩ rằng đó là (1) mình thích quan sát và phân loại mọi người thành nhóm dựa trên các đặc điểm chung của họ, (2) Human Resources là một lĩnh vực rộng lớn, mở ra nhiều mạng lưới và đòi hỏi nhiều kỹ năng xã hội – điều mà mình rất muốn học hỏi, và (3) việc tuyển dụng cung cấp cho mình cơ hội để tìm hiểu về các lĩnh vực công việc, để cuối cùng có thể xác định đam mê thực sự của mình. Vì vậy, trong suốt năm đầu tiên ở đại học, mình đã nộp đơn thực tập tại 2 công ty headhunt ở Hà Nội.

Trong thời gian thực tập làm headhunt (một khoảng thời gian đem lại cho mình nhiều kinh nghiệm quý báu), mô tả công việc kết hợp với việc học thêm kiến thức từ các môn học khác nhau trên lớp (ngành mình học là Quản Trị Kinh Doanh, vì vậy đã tiếp xúc khá nhiều với các vị trí công việc trong một doanh nghiệp), kết hợp với sự thay đổi, phát triển, và nhận ra đam mê và tính cách thực sự của bản thân, mình nhận ra rằng việc làm headhunt không phải là đam mê thực sự của mình, và sau một thời gian dài suy nghĩ và xem xét, mình bắt đầu quan tâm đến lĩnh vực phân tích dữ liệu – data analytics.

Khi bắt đầu tìm hiểu về lĩnh vực này, mình bắt đầu cảm thấy sốc vì không có nền tảng học về “Toán – Tin”, “Công Nghệ Thông Tin”, hoặc “Lập Trình”, và mình bắt đầu lo lắng vì có quá nhiều thứ để học và quá nhiều điều mâu thuẫn với hình ảnh về bản thân trước đây mà mình luôn gắn liền.

Trước hết, mình thực sự cảm thấy ‘quá tải’ vì có quá nhiều kiến thức cần học. Có quá nhiều kỹ năng kỹ thuật mới lạ, có quá nhiều lựa chọn con đường, và cả những kỹ năng nghiệp vụ cũng mới lạ. Một loạt các từ khóa như “SQL”, “Python”, “R Studio”,… Ngoài ra, còn có vô số khóa học, mỗi khóa đều hấp dẫn và cần thiết. May mắn là trong quá trình tự học, trường Đại học thông báo sắp mở một khóa học về Khoa học Dữ liệu với mục tiêu là đỗ được chứng chỉ Microsoft DA-100 (Data Analytics 100), điều này làm mình cảm thấy tự tin hơn. Mình tìm hiểu và tự học, dựa trên yêu cầu của một Data Analyst trong JD (job description), và bắt đầu học các kỹ năng đó: bắt đầu từ Excel, sau đó là xác suất thống kê, truy vấn dữ liệu với SQL, viết mã Python, sử dụng Power BI, SPSS,… và mình cũng nghe thêm kinh nghiệm từ những người trong nghề như chị Chi (The Present Writer), chị Hà (Ha Blogging),.. Hiện tại mình đã giảm bớt chút áp lực, nhưng vẫn phải cố gắng vì còn quá nhiều điều để học và làm. Mình sẽ tổng hợp những nguồn học và tham khảo mình tìm được cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu về ngành Data Analytics trong bài viết sau này. Mọi người có chia sẻ hay đề xuất gì về tài liệu học, hãy comment hoặc kết nối với mình để mình có thể tổng hợp lại luôn nhé.

Khi đọc về kinh nghiệm của mọi người trong ngành, họ thường đã (và đang) làm việc ở một cấp độ cao và kể lại hành trình của họ từ trước đến nay. Tuy nhiên, mình muốn chia sẻ những gì mình đã học được trong 4 tháng ngắn ngủi học về phân tích dữ liệu, vì mình cảm thấy những điều này rất quan trọng, và muốn ghi lại những cột mốc này trong quá trình của mình. Mình sẽ không nói về kiến thức nghiệp vụ hay kỹ thuật mà mình đã học ở đây (những bài chia sẻ về nguồn học DA mình sẽ đăng trong bài viết khác), đây chỉ là những bài học mình rút ra từ việc thay đổi hướng đi của bản thân.

1. Làm thêm, tham gia câu lạc bộ, hoạt động ngoại khóa, tham gia cuộc thi từ cấp 3 và những năm đầu đại học sẽ mang lại lợi ích lớn trong việc định hướng nghề nghiệp.

2. Một mạng lưới quan hệ tốt và những mối quan hệ chặt chẽ sẽ giúp ích rất nhiều. Mình sẽ gặp nhiều khó khăn hơn nếu thiếu những người bạn, đồng nghiệp trong lĩnh vực IT hoặc Analytics để thảo luận và trao đổi (cũng như có những người bạn giúp đỡ khi cần, trong những thời điểm căng thẳng,...). Mình không phải là người giỏi giao tiếp, cũng không phải là người dễ kết bạn, nhưng mình sẽ cố gắng để mạng lưới quan hệ của mình có chất lượng, dù không quá nhiều.

Mình hi vọng các bạn, anh chị cùng đam mê và định hướng về Data Analytics có thể tương tác và kết nối với mình trong phần bình luận, để chúng ta cùng nhau học hỏi và tiến bộ trên con đường này^^

Học kỹ năng không bao giờ là lãng phí thời gian. Năm ngoái, khi tôi vẫn đang mơ mộng về định hướng nghề nghiệp, tôi đã đăng ký học thiết kế, học tư duy phản biện, tâm lý học xã hội,… Tôi không ngờ những kỹ năng đó lại giúp ích tôi rất nhiều trong việc phân tích dữ liệu ngày nay. Đặc biệt là tư duy phản biện và tâm lý học xã hội đã giúp tôi có nền tảng về tư duy theo nguyên lý thống kê – điều mà tôi rất ưa dùng trong học tập.

Đừng giữ nguyên vị trí hiện tại của bạn. Câu này tôi từng nghe trong một bài hát của “High School Musical” :) thấy rất phù hợp, ý nghĩa là đừng bám vào những gì bạn đã quen thuộc. Nếu tôi bám vào những nhãn hiệu mà tôi từng được gắn vào như “không thể học toán”, “thích làm việc xã hội hơn là kỹ thuật”, “chỉ thích môn Văn”,… thì chắc chắn tôi sẽ không đủ dũng cảm để thay đổi ngành nghề như vậy.

Hiểu rõ bản thân. Để hiểu bản thân, ngoài việc tự trả lời các câu hỏi, trải nghiệm cuộc sống hay tự phản biện để hiểu mình cần gì, muốn gì, và phù hợp với gì, thì hiện nay có rất nhiều bài kiểm tra về tính cách, định hướng nghề nghiệp như: 16personality.com, ennagraminstitute.com, hoặc 123test.com,…

Đó là hành trình những tháng đầu tiên “chân ướt chân ráo” học ngành dữ liệu của tôi. Hiện tại tôi không biết liệu ngành này có phù hợp với tôi không, nhưng tôi vẫn tiếp tục và sẽ tiếp tục trên hành trình của mình.

Nguồn: spiderum.com