Bộ kỹ năng tối thiểu để vào nghề Data: Học gì trước khi làm Data Analyst/Data Engineer/Tester? (Cập nhật 2026)

Last updated on December 18th, 2025 at 04:30 pm

Nếu bạn đang muốn bước vào ngành Data hoặc Testing nhưng chưa biết nên học gì trước, bắt đầu từ đâu, hay cần “đủ” kỹ năng gì để có thể xin việc thực tập hoặc fresher – bài viết này dành cho bạn.

Mình sẽ tập trung vào những kỹ năng tối thiểu, thực tế nhất cho ba vị trí phổ biến:
Data Analyst (DA), Data Engineer (DE) và Tester (QA/QC).
Không vòng vo lý thuyết. Không công thức dài dòng. Chỉ những thứ bạn cần thật sự làm được.

Tổng quan ngắn: Bạn cần gì trước khi vào nghề?

Dù là DA, DE hay Tester, bạn sẽ cần 3 nền tảng chung:

1. Tư duy logic & giải quyết vấn đề – không phải “giỏi toán”, chỉ cần quen với việc phân tích vấn đề từng bước.
2. Kỹ năng thao tác máy tính – không cần cao siêu, chỉ cần tự tin với Excel/Google Sheets, file CSV, các thao tác cơ bản.
3. Khiếu học công cụ mới nhanh – ngành Tech đổi liên tục, bạn phải có khả năng làm quen công cụ trong 2–7 ngày.

Còn lại, mỗi nghề có một nhóm kỹ năng tối thiểu riêng—mình sẽ đi chi tiết ngay dưới đây.

Data Analyst: Học gì trước khi vào nghề?

Data Analyst phù hợp với người thích làm việc với bảng dữ liệu, biểu đồ và thích “kể chuyện từ dữ liệu”.
Để bắt đầu xin việc thực tập hoặc làm project thực tế, bạn chỉ cần làm được 4 nhóm kỹ năng sau.

Kỹ năng tối thiểu

1) Thành thạo Excel/Google Sheets

Không phải macro nâng cao. Chỉ cần:

• lọc, sort, pivot
• VLOOKUP / XLOOKUP
• hàm SUMIF, COUNTIF
• xử lý bảng dữ liệu 10.000 dòng không sợ “đơ”

Mức yêu cầu: Làm được 2–3 bài tập phân tích dữ liệu thật (business dataset).

2) Biết SQL cơ bản trong thực tế

Không cần JOIN phức tạp 5–6 bảng như trên mạng.
Chỉ cần:

• SELECT
• WHERE
• GROUP BY
• JOIN 2 bảng
• CASE WHEN

Mức yêu cầu: Viết được 10–20 câu SQL để trả lời câu hỏi về khách hàng, doanh thu, hành vi users.

3) Tạo dashboard trên Power BI hoặc Tableau

Không cần UI đẹp. Chỉ cần:

• import dữ liệu
• tạo 5–7 visual cơ bản
• tạo filter
• kể câu chuyện dữ liệu ngắn gọn

Mức yêu cầu: Làm được 1 dashboard phân tích marketing/sales/website.

4) Tư duy đặt câu hỏi và chuyển business thành dữ liệu

Ví dụ:
Thay vì “tạo dashboard doanh thu”, biết hỏi:

• Mục tiêu kinh doanh là gì?
• Đo lường bằng metric nào?
• Cần theo dõi theo thời gian/tệp khách nào?

Mức yêu cầu: Viết được một đoạn giải thích 5–7 dòng về kết quả phân tích.

Danh sách bài tập nên làm

• Phân tích doanh thu 3 tháng
• Dashboard theo dõi hành vi user
• SQL trả lời 10 câu hỏi về dữ liệu bán hàng

Data Engineer: Học gì trước khi vào nghề?

Data Engineer phù hợp với người thích xử lý luồng dữ liệu, tự động hóa, xây dựng hệ thống và làm việc với dữ liệu lớn.

Bạn không cần giỏi code để bắt đầu, nhưng cần nắm 4 kỹ năng nền tảng.

Kỹ năng tối thiểu

1) Python cơ bản cho xử lý dữ liệu

Không cần viết thuật toán.
Chỉ cần biết:

• đọc/ghi file CSV
• dùng pandas để lọc, group, join
• xử lý lỗi dữ liệu (null, sai format)

Mức yêu cầu: Viết được 3–5 script python để làm sạch dữ liệu thật.

2) SQL cơ bản (giống với Data Analyst)

Data Engineer cũng cần SQL, nhưng yêu cầu mạnh tay hơn về hiệu năng.
Nhưng với người mới chỉ cần:

• JOIN 3 bảng
• subquery cơ bản
• hiểu index là gì và khi nào dùng

3) Một công cụ ETL/ELT đơn giản

Bạn có thể bắt đầu bằng:

• Apache Airflow (dễ học)
• Prefect
• Luigi
• Hoặc cloud ETL như BigQuery Dataform hoặc AWS Glue

Mức yêu cầu: Tạo được 1 pipeline tự động chạy hàng ngày.

4) Kiến thức nền tảng về hệ thống dữ liệu

Giải thích được:

• Data Warehouse khác Data Lake chỗ nào
• Batch khác Stream ra sao
• Kiến trúc pipeline gồm những bước gì

Không cần chuyên sâu vào Spark, Hadoop hay Kubernetes khi mới bắt đầu.

Bài tập nên làm

• Pipeline trích dữ liệu từ API + lưu về warehouse
• Làm sạch dữ liệu bằng Python
• Tự động hóa pipeline chạy hàng ngày

Tester (QA/QC): Học gì trước khi vào nghề?

Tester là người đảm bảo sản phẩm không lỗi trước khi đến tay người dùng.
Không cần code nhiều. Không cần toán. Cần cấu trúc và chi tiết.

Kỹ năng tối thiểu

1) Hiểu quy trình phát triển phần mềm (SDLC)

Chỉ cần nắm được:

• requirement là gì
• test case là gì
• bug report là gì
• phân biệt UI/UX bugs, functional bugs

2) Viết test case thực tế

Một test case tối thiểu cần có:

• bước thực hiện
• dữ liệu test
• kết quả mong đợi
• mức độ ưu tiên

Mức yêu cầu: Viết được 20–30 test case cho 1 trang web đơn giản.

3) Biết cách dùng Postman để test API cơ bản

Không cần automation.
Chỉ cần:

• gửi GET/POST
• đọc JSON
• kiểm tra response đúng/ sai

Mức yêu cầu: Test 5 API thật.

4) Quan sát chi tiết + kỹ năng tái hiện lỗi

Người mới thường bỏ qua bước này, nhưng đây là kỹ năng Tester cần nhất.

Bài tập nên làm

• Viết 20 test case cho trang đăng ký
• Test API đăng nhập bằng Postman
• Viết 10 bug report có ảnh chụp màn hình

Lộ trình 30 ngày để bắt đầu (DA/DE/Tester chọn theo hướng bạn muốn)

Nếu bạn muốn có nền tảng đủ để bắt đầu thực tập hoặc làm project cá nhân, đây là lộ trình 30 ngày gợi ý.

Tuần 1: Nền tảng chung

• Excel/Sheets
• tư duy logic
• xử lý dữ liệu cơ bản
• làm quen bảng, file CSV, dữ liệu mẫu

Tuần 2: Chọn 1 nghề và học kỹ năng cốt lõi

• DA: SQL + Excel nâng cao
• DE: Python + SQL
• Tester: Test case + test quy trình

Tuần 3: Làm project nhỏ

• DA: dashboard doanh thu
• DE: pipeline nhỏ 1–2 bước
• Tester: test web + viết bug report

Tuần 4: Tập hợp thành portfolio

• viết mô tả project
• screenshot kết quả
• giải thích ngắn về bài học rút ra

Kết luận: Không cần học “cao siêu”, chỉ cần học đúng thứ cần thiết

Điều quan trọng nhất không phải là “học nhiều”, mà là học đúng và thực hành liên tục.
Bạn chỉ cần đủ kỹ năng tối thiểu để:

• làm được 1–2 project thật
• hiểu quy trình
• biết dùng công cụ ở mức cơ bản
• chứng minh rằng bạn học nhanh và giải quyết vấn đề tốt

Đó là những gì bạn cần để bước chân vào ngành Data hoặc Testing, dù bạn đang là sinh viên năm 3–4 hay người chuyển 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.