Vì Sao Học Data 6-12 Tháng Vẫn Khó Xin Việc – Góc Nhìn Của Một Mentor Đã Gặp Rất Nhiều Người Giống Bạn

Tôi còn nhớ rất rõ một buổi mentoring cách đây không lâu.

Bạn ấy mở laptop, cho tôi xem một folder project khá đầy đủ: SQL, Power BI, vài notebook Python. Học hơn nửa năm. Làm bài tập đều. Nhưng khi tôi hỏi một câu rất đơn giản:

“Nếu mai đi phỏng vấn, em sẽ ứng tuyển vị trí Data gì?”

Bạn im lặng khá lâu.

Cuối cùng, bạn trả lời: “Em nghĩ là… Data Analyst ạ. Nhưng nếu công ty cần Data Engineer junior thì em cũng học thêm được.”

Ở thời điểm đó, tôi biết ngay vấn đề không nằm ở năng lực, mà nằm ở cách bạn ấy đang đi trên con đường học Data. Và bạn ấy không phải trường hợp cá biệt.

Học Data 6-12 tháng khó xin việc không phải vì bạn học kém

Trong quá trình mentoring, tôi gặp rất nhiều sinh viên năm 3-4 và cả người chuyển ngành. Điểm chung của họ không phải là lười, mà là học rất nghiêm túc.

Họ học theo những lộ trình phổ biến nhất trên mạng. Họ tin rằng chỉ cần đủ SQL, đủ dashboard, đủ Python thì sẽ “đủ chuẩn đi làm”. Nhưng sau 6-12 tháng, cảm giác thường là:

“Em biết nhiều hơn trước, nhưng càng học càng không chắc mình có thể làm được việc gì trong công ty.”

Ở góc nhìn của một mentor, tôi có thể nói thẳng: Học Data không khó. Học Data mơ hồ mới là rủi ro.

Người học Data thường hiểu sai vấn đề ngay từ đầu

Điều đầu tiên tôi hay phải làm khi mentoring không phải là dạy thêm kiến thức, mà là tháo một hiểu lầm rất lớn: Data không phải là một nghề chung chung.

Khi bạn nói “em học Data”, với doanh nghiệp, câu đó gần như chưa có ý nghĩa gì. Họ cần biết bạn sẽ đóng vai trò nào trong hệ thống của họ. Phân tích? Xây pipeline? Kiểm soát chất lượng dữ liệu?

Nhưng rất nhiều người học lại đi theo hướng ngược lại. Họ học công cụ trước, rồi mới mong sau này “tính tiếp xem mình hợp với gì”. Cách học này nghe có vẻ linh hoạt, nhưng thực tế lại khiến bạn đi chậm hơn rất nhiều.

Cùng học Data 6-12 tháng, nhưng mỗi hướng nghề lại “mắc kẹt” vì lý do khác nhau

Khi ngồi nói chuyện đủ lâu với người học, bạn sẽ thấy một điều rất rõ: không có một lý do duy nhất khiến mọi người khó xin việc. Mỗi hướng nghề Data có một “điểm nghẽn” rất riêng.

Với những bạn định hướng Data Analyst, tôi thường thấy các bạn làm dashboard khá tốt. Nhưng khi hỏi sâu hơn về insight, về việc con số đó giúp business quyết định điều gì, nhiều bạn bắt đầu lúng túng. Các bạn học rất nhiều SQL, nhưng lại chưa từng đứng trong bối cảnh của một phòng ban kinh doanh thực sự.

Với những bạn theo Data Engineer, vấn đề thường không nằm ở việc không biết code. Các bạn code được, hiểu pipeline ở mức cơ bản, nhưng chưa từng làm việc với hệ thống dữ liệu “sống” trong doanh nghiệp. Khi phỏng vấn, chỉ cần nhà tuyển dụng hỏi về data quality, monitoring, hay xử lý sự cố, khoảng cách giữa “học” và “làm” lộ ra rất nhanh.

Còn với Data Tester, tôi gặp một vấn đề khác. Nhiều bạn chọn hướng này vì nghĩ đây là con đường dễ hơn để vào ngành Data. Nhưng thực tế, đây lại là vai trò khá đặc thù, không phải công ty nào cũng có, và mô tả công việc giữa các doanh nghiệp rất khác nhau. Nếu không hiểu rõ thị trường ngay từ đầu, người học rất dễ đi nhầm hướng mà không nhận ra.

Vậy người học Data đang thiếu điều gì sau 6-12 tháng?

Sau rất nhiều buổi mentoring, tôi rút ra một kết luận khá đơn giản: Phần lớn người học Data không thiếu kiến thức, mà thiếu bối cảnh và phản biện.

Khi bạn tự học, rất khó để biết mình đang học đúng hay sai. Bạn hoàn thành khóa học, làm xong project, nhưng không ai nói cho bạn biết: “Nếu đi làm thật, phần này chưa đủ” hay “Cách em làm chưa đúng kỳ vọng doanh nghiệp”.

Chính vì thế, rất nhiều người cố gắng hơn, học thêm tool, học thêm khóa, nhưng lại càng rối hơn.

Nếu được quay lại, tôi sẽ khuyên người học Data điều gì sớm hơn?

Nếu bạn hỏi tôi, với vai trò mentor, đâu là cách học Data ít rủi ro hơn, thì câu trả lời không nằm ở việc học thêm bao nhiêu công cụ.

Tôi luôn khuyên học viên bắt đầu bằng việc trả lời một câu hỏi rất cụ thể:
“Mình muốn trở thành ai trong hệ thống dữ liệu của doanh nghiệp?”

Khi bạn đã có câu trả lời đó, mọi thứ phía sau sẽ rõ ràng hơn rất nhiều. Bạn biết nên học sâu phần nào, nên bỏ qua phần nào, và quan trọng nhất là biết mình đang tiến gần hơn hay xa hơn mục tiêu xin việc.

Lời kết từ một người đã gặp rất nhiều “bản sao” của bạn

Nếu bạn đang học Data được 6-12 tháng và cảm thấy mình vẫn chưa sẵn sàng đi xin việc, tôi muốn bạn hiểu một điều: Cảm giác đó không có nghĩa là bạn thất bại.

Nó chỉ cho thấy bạn đang đứng ở một ngã rẽ cần được định hướng rõ hơn.

Học Data không phải là cuộc đua xem ai học nhiều tool hơn. Đó là quá trình học cách đặt mình vào đúng vai trò mà doanh nghiệp cần.

Nếu bạn muốn hiểu sâu hơn vì sao từng hướng như Data Analyst, Data Engineer hay Data Tester lại gặp những rào cản rất khác nhau, bạn có thể đọc tiếp các bài phân tích chi tiết theo từng vai trò. Mỗi bài là một lát cắt rất cụ thể, được viết từ chính những gì tôi đã thấy trong quá trình mentoring người học Data ngoài đời thực.

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