Vì sao học Data không giống các môn khác ở trường?

Nhiều sinh viên khi bắt đầu học Data thường có chung một cảm giác: “Môn này không giống bất kỳ môn nào mình từng học trước đây.”
Không hẳn là quá khó, cũng không phải hoàn toàn không hiểu, nhưng cảm giác “nắm bắt được toàn bộ” rất hiếm khi xuất hiện.

Cảm giác này khiến không ít người bối rối, thậm chí tự hỏi liệu mình có đang học sai cách hay không. Trên thực tế, vấn đề không nằm ở năng lực của người học, mà nằm ở bản chất rất khác của việc học Data so với các môn học truyền thống trong trường.

Data không được thiết kế để học theo kiểu tuyến tính

Phần lớn các môn học ở trường được xây dựng theo cấu trúc tuyến tính khá rõ ràng: học chương 1, hiểu xong thì chuyển sang chương 2, sau đó là chương 3. Kiến thức mới thường dựa trực tiếp trên kiến thức cũ, và nếu bỏ lỡ một phần, người học sẽ nhận ra ngay.

Với Data, cấu trúc này gần như không tồn tại. Người học thường tiếp cận các khái niệm theo nhiều hướng khác nhau, không theo một “đường thẳng” rõ ràng. Có những khái niệm được giới thiệu rất sớm nhưng phải sau một thời gian dài, khi đặt vào bối cảnh cụ thể, chúng mới thực sự có ý nghĩa.

Điều này khiến nhiều sinh viên cảm thấy việc học Data thiếu một “lộ trình rõ ràng” như những môn khác, dù thực chất đây là đặc điểm cố hữu của lĩnh vực này.

Học Data là quá trình ghép mảnh, không phải tích lũy từng khối

Một điểm khác biệt lớn nữa là Data không phải là một môn học đơn lẻ, mà là sự kết hợp của nhiều mảng kiến thức: tư duy logic, thống kê, hiểu dữ liệu, và khả năng đặt câu hỏi. Mỗi mảng này, khi đứng riêng lẻ, thường chưa tạo ra nhiều ý nghĩa.

Ở các môn truyền thống, mỗi bài học thường mang lại một “đơn vị kiến thức hoàn chỉnh”. Còn với Data, từng mảnh kiến thức chỉ thực sự có giá trị khi được đặt cạnh những mảnh khác. Trong giai đoạn đầu, sinh viên thường chỉ đang thu thập các mảnh ghép rời rạc, nên cảm giác “chưa hiểu rõ mình đang học gì” là điều rất bình thường.

Sự khác biệt này khiến việc học Data không mang lại cảm giác tiến bộ rõ rệt sau từng buổi học, dù trên thực tế người học vẫn đang tích lũy nền tảng cần thiết.

Vì sao sinh viên thường chỉ “hiểu” Data sau một thời gian?

Không ít sinh viên chia sẻ rằng họ chỉ thực sự hiểu một khái niệm Data sau khi gặp lại nó lần thứ hai, thứ ba, hoặc thậm chí muộn hơn. Điều này dễ tạo ra cảm giác mình học chậm hoặc tiếp thu kém.

Tuy nhiên, đây không phải là dấu hiệu của việc học không hiệu quả. Data là lĩnh vực đòi hỏi người học phải quay lại cùng một khái niệm ở nhiều mức độ khác nhau. Mỗi lần quay lại, khái niệm đó được nhìn từ một góc khác, gắn với một bối cảnh mới, và dần dần trở nên rõ ràng hơn.

Khác với những môn học mà “hiểu” thường đến ngay sau khi học, việc hiểu trong Data là kết quả của quá trình tích lũy và kết nối, không phải của một bài giảng riêng lẻ.

Data không có nhiều “đúng – sai” tuyệt đối

Một nguyên nhân khác khiến việc học Data trở nên khác biệt là tính tương đối cao của nó. Trong nhiều môn học ở trường, câu trả lời thường rõ ràng: đúng hoặc sai, đạt hoặc không đạt. Điều này giúp sinh viên dễ đánh giá mức độ hiểu bài của mình.

Trong Data, rất nhiều câu hỏi không có một đáp án duy nhất. Một vấn đề có thể được tiếp cận theo nhiều cách, và mỗi cách lại phù hợp với một ngữ cảnh khác nhau. Khi chưa quen với điều này, sinh viên dễ cảm thấy mơ hồ, vì không biết đâu là “cách làm đúng nhất”.

Thực tế, sự mơ hồ này không phải là thiếu sót của người học, mà là một phần bản chất của lĩnh vực Data.

Học Data nhẹ hơn khi chấp nhận cách học theo vòng lặp

Một khi hiểu rằng Data không được thiết kế để học tuyến tính, người học sẽ dễ chấp nhận hơn việc học theo vòng lặp: học – quên – gặp lại – hiểu sâu hơn. Mỗi vòng lặp không phải là lãng phí thời gian, mà là một bước cần thiết để các mảnh kiến thức dần khớp với nhau.

Thay vì kỳ vọng phải hiểu trọn vẹn mọi thứ ngay từ đầu, sinh viên học Data sẽ học nhẹ nhàng hơn nếu coi mỗi giai đoạn là một lần tiếp cận, chứ không phải là một lần hoàn tất.

Kết luận: hiểu bản chất giúp việc học Data trở nên bình tĩnh hơn

Học Data không giống các môn khác ở trường không phải vì nó khó hơn, mà vì nó được xây dựng trên một cách tiếp cận khác. Việc thiếu cảm giác “nắm chắc” trong giai đoạn đầu không phản ánh năng lực của người học, mà phản ánh đặc điểm của lĩnh vực.

Khi hiểu rằng Data là quá trình ghép mảnh và học theo vòng lặp, sinh viên có thể học với tâm thế bình tĩnh hơn, không tự tạo áp lực phải hiểu ngay lập tức. Việc học khi đó không còn là chạy theo cảm giác hoàn thành, mà là một quá trình tích lũy dần dần, đúng với bản chất của ngành.

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:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp