Ai Không Nên Học Data Dù Ngành Đang Rất Hot?

Data đang rất hot – nhưng không phải ai học cũng hợp

Nếu bạn là sinh viên năm 3 hoặc năm 4, khả năng cao bạn đã từng:

• Nghe bạn bè nói về nghề Data
• Thấy các bài viết về lương cao, nhiều cơ hội
• Hoặc bắt đầu phân vân: “Có nên học Data không?”

Sau bài “Nghề Data có phù hợp với người mới hay chỉ dành cho dân kỹ thuật?”, một câu hỏi tiếp theo rất thực tế là:

“Vậy những ai KHÔNG nên học Data, dù ngành này đang hot?”

Câu hỏi này quan trọng, nhưng ít khi được nói thẳng, nhất là với sinh viên sắp ra trường.

Ai KHÔNG nên học Data?

Data không phù hợp với những bạn không sẵn sàng học kỹ thuật, thiếu kiên nhẫn với quá trình học dài hạn, hoặc chọn ngành này chỉ vì nghe nói lương cao.

Nếu bạn đọc đến đây và thấy mình có vài điểm giống, đừng vội lo.
Phần dưới đây sẽ giúp bạn tự soi lại bản thân một cách rõ ràng hơn.

1. Học Data chỉ vì “nghe nói lương cao”

Rất nhiều sinh viên bắt đầu học Data vì:

• Thấy bài đăng lương trên mạng
• Nghe anh chị khóa trên nói “ngành này đang cần người”
• Sợ ra trường khó xin việc nên chọn Data như “phao cứu sinh”

Vấn đề là:

• Giai đoạn đầu học Data không dễ
• Học khá nhiều thứ mới, dễ nản
• Không phải học xong là có việc ngay

👉 Nếu động lực duy nhất của bạn là tiền, bạn sẽ rất dễ bỏ giữa chừng khi gặp khó.

2. Không thích kỹ thuật, ngại code, ngại logic

Một số bạn chọn Data vì nghĩ:

• Không cần code nhiều
• Chỉ làm dashboard cho đẹp
• Chỉ cần dùng tool là đủ

Thực tế thì:

• Data Analyst vẫn cần SQL, hiểu dữ liệu
• Data Engineer thì chắc chắn phải code
• Dữ liệu ngoài đời không “sạch” và dễ dùng như trong bài giảng

👉 Nếu bạn thực sự không muốn học kỹ thuật, Data sẽ khiến bạn rất áp lực.

3. Muốn học nhanh – ra trường có việc ngay

Sinh viên năm cuối thường rất sốt ruột:

• Sắp ra trường
• Thấy bạn bè đi thực tập
• Muốn “học gấp để kịp xin việc”

Nhưng Data là ngành:

• Cần thời gian để hiểu bản chất
• Không thể giỏi chỉ sau vài tháng
• Học vội rất dễ… học sai

👉 Nếu bạn muốn kết quả nhanh, Data không phải lựa chọn phù hợp lúc này.

4. Không sẵn sàng học lại từ nền tảng

Nhiều bạn gặp khó khi học Data vì:

• Ngại học lại từ đầu
• Nghĩ mình học IT rồi thì không cần học lại logic
• Không quen với việc “chưa hiểu là phải học lại”

Trong khi đó:

• Data rất cần nền tảng vững
• Học hổng từ đầu sẽ càng học càng rối

👉 Nếu bạn không chấp nhận mình đang là người mới, học Data sẽ rất mệt.

5. Học theo phong trào, chưa biết mình muốn làm gì

Một sai lầm phổ biến của sinh viên là:

• Thấy bạn học Data thì mình cũng học
• Học đủ thứ: SQL, Python, Power BI… nhưng không rõ để làm gì
• Không biết mình hợp Data Analyst hay Data Engineer

Hệ quả:

• Kiến thức rời rạc
• CV khó nổi bật
• Đi phỏng vấn không trả lời được câu hỏi cơ bản

👉 Data không phù hợp với người học mà không có mục tiêu rõ ràng.

Bảng tổng hợp: Những trường hợp sinh viên nên cân nhắc trước khi học Data

Trường hợp	Mức độ rủi ro khi học Data
Học chỉ vì lương cao	Rất cao
Ngại code, ngại logic	Rất cao
Muốn học nhanh để kịp ra trường	Cao
Không muốn học lại từ nền tảng	Cao
Học theo phong trào	Cao

Vậy sinh viên có nên bỏ ý định học Data không?

Không nhất thiết.

Quan trọng là:

• Có thể bạn chưa phù hợp ở thời điểm này
• Nhưng bạn có thể phù hợp hơn nếu chuẩn bị tốt hơn

Nếu bạn:

• Điều chỉnh lại kỳ vọng
• Chấp nhận học từ nền tảng
• Xác định rõ mình muốn đi theo hướng nào

👉 Data vẫn là lựa chọn đáng cân nhắc.

Trước khi quyết định học Data, sinh viên nên tự hỏi gì?

Trước khi đăng ký bất kỳ khóa học nào, hãy tự hỏi:

• Mình muốn làm Data Analyst hay Data Engineer?
• Mình có sẵn sàng học kỹ thuật không?
• Mình có đủ thời gian và kỷ luật để học song song với việc học đại học không?

Những câu hỏi này quan trọng hơn việc chọn học công cụ gì trước.

Kết luận: Không học Data không phải là “tụt hậu”

Với sinh viên năm 3–4:

• Data là một lựa chọn tốt, nhưng không phải lựa chọn duy nhất
• Không học Data không có nghĩa là thất bại
• Chọn sai ngành mới là điều đáng tiếc nhất

Nếu bạn thấy Data không phù hợp với mình, việc dừng lại sớm là quyết định tỉnh táo, không phải bỏ cuộc.

Nhưng nếu bạn cảm thấy hứng thú với Data và muốn tìm mentor để hỗ trợ phát triển bản thân trong ngành này thì INDA Academy sẽ là sự lựa chọn phù hợp.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học tại đây.