Dự báo thị trường nhân sự Data & AI năm 2026: Cơ hội nào cho người trái ngành?

Sapo: Data & AI bước vào giai đoạn chọn lọc nhân sự. Khi doanh nghiệp ưu tiên năng lực ứng dụng hơn bằng cấp, người trái ngành vẫn còn cơ hội nếu đi đúng lộ trình.

1. Thị trường nhân sự Data & AI năm 2026: Tăng trưởng nhưng chọn lọc hơn

Bước sang năm 2026, Data & AI không còn là “cuộc chơi riêng” của các công ty công nghệ. Nhu cầu nhân sự lan rộng sang nhiều lĩnh vực như tài chính, bán lẻ, logistics, sản xuất và marketing, khi dữ liệu trở thành nền tảng cho vận hành và ra quyết định. Tuy nhiên, cùng với sự mở rộng đó là quá trình chọn lọc khắt khe hơn. Doanh nghiệp không tìm kiếm người học nhiều, mà tìm người làm được việc, hiểu dữ liệu và có khả năng áp dụng vào bài toán thực tế.

2. Doanh nghiệp đang cần kiểu nhân sự Data & AI nào?

Thay vì ưu tiên xuất thân IT hay nền tảng học thuật chuyên sâu, nhiều doanh nghiệp hiện nay tập trung vào năng lực triển khai. Trong năm 2026, các vị trí như Data Analyst, Data Engineer hay AI Engineer theo hướng ứng dụng vẫn sẽ là nhóm vai trò được doanh nghiệp quan tâm. Điểm chung của các vị trí này nằm ở yêu cầu kỹ năng rõ ràng, gắn với công cụ và hệ thống cụ thể, đồng thời đặt nặng khả năng giải quyết bài toán thực tế hơn là nghiên cứu học thuật.

3. Người trái ngành trước cơ hội và thách thức khi bước vào Data & AI

Cơ hội của người trái ngành trong lĩnh vực Data & AI đến từ chính khoảng trống nhân sự ứng dụng mà thị trường đang thiếu. Nhiều doanh nghiệp không chỉ cần người biết làm dữ liệu, mà cần nhân sự hiểu bối cảnh kinh doanh và có khả năng áp dụng dữ liệu vào bài toán thực tế. Đây là lợi thế mà những người xuất thân từ các lĩnh vực như tài chính, kinh doanh, marketing hay vận hành có thể tận dụng khi chuyển hướng sang Data & AI. 

Tuy nhiên, cơ hội này không dành cho tất cả. Thực tế cho thấy không ít người trái ngành gặp khó khăn do học thiếu định hướng, chạy theo xu hướng hoặc tập trung quá nhiều công cụ cùng lúc mà không gắn với một vị trí cụ thể. Trong bối cảnh thị trường nhân sự ngày càng chọn lọc, rào cản lớn nhất không nằm ở nền tảng xuất phát, mà ở việc lựa chọn sai lộ trình học và thiếu thực hành gắn với nhu cầu doanh nghiệp. 

4. Học Data & AI thế nào để sẵn sàng cho thị trường 2026?

Đối với người trái ngành, cách tiếp cận hiệu quả là học theo lộ trình từ nền tảng tư duy dữ liệu, công cụ cốt lõi đến thực hành dự án gắn với nhu cầu doanh nghiệp. Các chương trình đào tạo theo track nghề nghiệp sẽ giúp người học tiết kiệm thời gian, tránh học thừa, học sai và tập trung phát triển năng lực có thể ứng dụng khi đi làm.

Đăng ký học Data & AI tại MCI để sẵn sàng cho thị trường 2026

Nhận thấy nhu cầu ứng dụng dữ liệu và AI ngày càng rõ ràng từ phía doanh nghiệp, Học viện Công nghệ MCI xây dựng các chương trình đào tạo Data Analyst, Data Engineer và AI theo hướng ứng dụng, với định hướng thực tế và bài bản.

Các chương trình tập trung giúp học viên:

• Hiểu đúng về dữ liệu và AI trong bối cảnh vận hành doanh nghiệp
• Nắm được cách thu thập, xử lý và xây dựng hệ thống dữ liệu phục vụ phân tích và AI
• Ứng dụng SQL, Python và các công cụ dữ liệu vào bài toán thực tế
• Tiếp cận AI theo hướng triển khai và tự động hóa, không thuần lý thuyết
• Hình thành tư duy hệ thống để làm việc với dữ liệu và AI một cách bền vững

Với lộ trình học rõ ràng và nội dung được thiết kế theo từng vị trí cụ thể, các chương trình Data & AI tại MCI giúp người học xây dựng nền tảng dữ liệu, kỹ năng công cụ và tư duy ứng dụng cần thiết cho thị trường lao động trong giai đoạn tới.

-----------------------------------------------------------------

MCI Academy - Thúc đẩy một Việt Nam số

Hotline: 0352.433.233

Website: https://mcivietnam.com/

youtube.com/@HocVienMCI

Trụ sở chính: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, Phường Thanh Xuân, Hà Nội

#MCI #TrungLonCungMCI #QuaTangGiaTri #SuKienMCI #n8n #TuDongHoa #HocTapThongMinh