Góc nhìn từ INDA Academy – học viện đào tạo Data
Tự học Data hay học theo lộ trình là câu hỏi mà hầu hết học viên đặt ra ngay từ thời điểm bắt đầu tìm hiểu về ngành dữ liệu. Trong bối cảnh Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist liên tục được nhắc đến như những nghề có nhu cầu tuyển dụng cao, không ít người tiếp cận Data với kỳ vọng đổi nghề nhanh, thu nhập tốt và cơ hội phát triển dài hạn.
Từ kinh nghiệm đào tạo và đồng hành cùng nhiều thế hệ học viên, INDA Academy nhận thấy: phần lớn khó khăn trong quá trình học Data không đến từ việc thiếu năng lực, mà đến từ việc chọn sai phương pháp học Data ở sai thời điểm. Có người tự học rất nhiều nhưng vẫn không làm được việc. Ngược lại, có người học theo lộ trình bài bản nhưng lại phụ thuộc và thiếu khả năng tự giải quyết vấn đề.
Vì vậy, câu hỏi đúng không phải là nên tự học Data hay học theo lộ trình, mà là:
Khi nào mỗi cách trở thành sai lầm, và làm sao để chọn đúng phương pháp học Data cho từng giai đoạn phát triển nghề nghiệp?
Mục lục
Vì sao “tự học Data hay học theo lộ trình” không thể có một đáp án chung?
Data không phải là một kỹ năng đơn lẻ có thể học theo kiểu “xem xong là áp dụng ngay”. Từ góc nhìn đào tạo của INDA, người học Data cần phát triển đồng thời nhiều lớp năng lực:
- Tư duy logic và tư duy phân tích dữ liệu
- Nền tảng toán – thống kê đủ để hiểu bản chất, không học máy móc
- Kỹ năng lập trình (SQL, Python…) để xử lý dữ liệu
- Công cụ phân tích và trực quan hóa
- Khả năng hiểu bài toán kinh doanh và giao tiếp với stakeholder
Chính vì Data là một hệ sinh thái kỹ năng, nên cùng một phương pháp học, nhưng với người này là đòn bẩy, với người khác lại trở thành rào cản. Đây là lý do vì sao tranh luận tự học Data hay học theo lộ trình luôn tồn tại nhưng hiếm khi có câu trả lời đúng cho tất cả mọi người.
Tự học Data sai khi nào? Những sai lầm INDA Academy thường gặp ở người mới
Tự học Data có nhiều ưu điểm như linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, trong quá trình đánh giá năng lực học viên đầu vào, INDA Academy thường xuyên nhận thấy tự học Data trở nên kém hiệu quả trong ba trường hợp sau.
1. Tự học Data sai khi chưa hình thành tư duy dữ liệu
Nhiều người bắt đầu tự học Data bằng cách:
- Học SQL vì “ai cũng nói phải biết”
- Học Python vì “nghe nói lương cao”
- Học Power BI hoặc Tableau nhưng không hiểu vai trò trong quy trình phân tích
Theo quan sát từ học viện, hệ quả phổ biến là:
- Kiến thức rời rạc, thiếu kết nối
- Không hiểu thứ tự học hợp lý
- Dễ nản vì cảm giác học nhiều nhưng không tiến bộ
Trong trường hợp này, tự học Data sai không phải vì thiếu tài nguyên, mà vì thiếu khung tư duy và lộ trình tổng thể.
2. Tự học Data sai khi mục tiêu là chuyển ngành và đi làm sớm
Với những người đặt mục tiêu:
- Chuyển ngành sang Data
- Có việc làm trong vòng 6–12 tháng
- Cần CV, portfolio và dự án sát thực tế doanh nghiệp
Theo kinh nghiệm tư vấn của INDA, việc tự học Data hoàn toàn tự phát thường dẫn đến:
- Không nắm được tiêu chí tuyển dụng thực tế
- Làm project theo hướng dẫn nhưng không hiểu tư duy
- Khó trả lời câu hỏi “vì sao lại làm như vậy” khi phỏng vấn
Ở đây, tự học Data không sai về mặt kiến thức, mà sai về chiến lược nghề nghiệp.
3. Tự học Data sai khi thiếu kỷ luật và phản hồi chuyên môn
Trong quá trình đào tạo, INDA Academy nhận thấy rất nhiều học viên từng tự học Data nhưng:
- Không có deadline rõ ràng
- Không có người phản biện
- Không biết mình đang học đúng hay sai
Data là lĩnh vực đòi hỏi học sâu và liên tục điều chỉnh. Khi thiếu phản hồi chuyên môn, tự học Data rất dễ bị gián đoạn và bỏ dở.
Học theo lộ trình Data có sai không? Những “bẫy” người học thường không nhận ra
Học theo lộ trình thường được xem là lựa chọn an toàn cho người mới. Tuy nhiên, từ góc nhìn đào tạo của INDA, phương pháp này cũng có thể phản tác dụng nếu rơi vào các tình huống sau.
1. Học theo lộ trình sai khi người học đã có nền tảng tốt
Nếu bạn đã:
- Có nền tảng IT, kỹ thuật, tài chính hoặc phân tích
- Có khả năng tự nghiên cứu
- Biết rõ mục tiêu học Data để phục vụ công việc
Một lộ trình quá cứng nhắc có thể khiến:
- Tốc độ phát triển chậm lại
- Kiến thức bị lặp
- Chi phí và thời gian bị lãng phí
Trong trường hợp này, INDA thường khuyến nghị học viên chuyển sang tự học Data có định hướng hoặc lộ trình cá nhân hóa.
2. Học theo lộ trình Data sai khi chương trình không bám sát thực tế
Theo đánh giá chuyên môn từ học viện, một số lộ trình học Data trên thị trường:
- Quá nặng công cụ, thiếu tư duy
- Học theo xu hướng nhưng không hiểu bản chất
- Không cập nhật yêu cầu tuyển dụng
Điều này khiến người học:
- Có chứng chỉ nhưng không làm được việc
- Gặp khó khăn với dữ liệu thật
- Thiếu khả năng phân tích và giải thích kết quả
3. Học theo lộ trình sai khi người học phụ thuộc hoàn toàn
INDA Academy luôn nhấn mạnh:
Không có lộ trình nào có thể thay thế tư duy tự học.
Nếu người học chỉ làm theo hướng dẫn mà không chủ động đào sâu, thì dù học theo lộ trình bài bản, khả năng phát triển dài hạn vẫn rất hạn chế.
So sánh thực tế: Tự học Data hay học theo lộ trình?
| Tiêu chí | Tự học Data | Học theo lộ trình Data |
|---|---|---|
| Phù hợp với | Người có nền tảng, tự chủ cao | Người mới, chuyển ngành |
| Rủi ro chính | Mất phương hướng | Phụ thuộc chương trình |
| Tốc độ | Nhanh nếu có định hướng | Ổn định, có cấu trúc |
| Cá nhân hóa | Rất cao | Phụ thuộc học viện |
| Áp lực hoàn thành | Thấp | Cao (mentor, deadline) |
Bảng so sánh này phản ánh đúng thực tế mà INDA quan sát được trong quá trình đào tạo.
Góc nhìn từ INDA Academy: Chọn phương pháp học Data theo từng giai đoạn
Giai đoạn 1: Người mới hoàn toàn
Khuyến nghị từ học viện: Học theo lộ trình nền tảng + tự học bổ trợ
Giai đoạn 2: Đã có kiến thức cơ bản
Định hướng từ INDA: Tự học Data có mục tiêu, bám sát bài toán thực tế
Giai đoạn 3: Chuẩn bị đi làm hoặc nâng cấp nghề nghiệp
Giải pháp từ INDA Academy: Lộ trình chuyên sâu + mentor có kinh nghiệm thực tế
Kết luận
Từ kinh nghiệm đào tạo của INDA Academy, có thể khẳng định rằng: tự học Data hay học theo lộ trình đều có thể trở thành sai lầm nếu không phù hợp với giai đoạn phát triển của người học.
Người học Data hiệu quả là người biết chuyển đổi linh hoạt giữa tự học và học theo lộ trình, thay vì cố bám vào một cách học duy nhất.
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.
