Cùng với sự phát triển vượt bậc của công nghệ Big Data và Machine Learning trong thời đại 4.0, công việc xử lý dữ liệu đang trở nên cần thiết hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp, cho dù là startup hay các doanh nghiệp, tập đoàn lớn, vì vậy yêu cầu về nhân lực trong lĩnh vực phân tích và xử lý dữ liệu đang trở nên nóng hơn bao giờ hết.

Chính vì độ khan hiếm trên thị trường lao động, cơ hội việc làm và mức thu nhập cho các công việc liên quan đến xử lý dữ liệu tăng cao nhanh chóng. Nắm bắt được nhu cầu này, các bạn sinh viên thế hệ Z (hay còn gọi là gen Z - những bạn được sinh ra từ 1995 đến 2012) trở thành những nhân lực tiềm năng cho các công việc liên quan đến xử lý dữ liệu nói chung

Sự lựa chọn của cô nàng gen Z

Chi - sinh năm 1997 - là cô sinh viên chuyên ngành Tài chính của trường Đại học Hà Nội. Chi luôn được các bạn và thầy cô nhận xét là năng động, hoạt bát và được mọi người yêu quý. Tuy nhiên sau khi tốt nghiệp đại học, cô nàng vẫn khá là mông lung với lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai.

Vì có mối quan hệ tốt với các thầy cô, Chi quyết định xin các thầy cô tư vấn nghề nghiệp và đó cũng là lần đầu tiên Chi biết tới các vị trí công việc liên quan tới Data Science và bắt đầu tự tìm hiểu thêm về vị trí Data Scientist. “Ngay từ lúc được thầy cô nói về Khoa học dữ liệu là em đã thấy thích rồi, giống như kiểu tình yêu sét đánh vậy chị ạ, em cảm thấy đây chính là công việc dành cho em” - Chi chia sẻ.

Hành trình khó khăn

Khó khăn chỉ thực sự bắt đầu khi Chi tìm hiểu sâu hơn về Data Science và các kiến thức kĩ năng mà vị trí công việc yêu cầu. Vì học chuyên ngành không liên quan nên Chi phải tìm hiểu toàn bộ về Data Science từ nhiều nguồn khác nhau và bị choáng ngợp bởi khối lượng đồ sộ về kiến thức và kỹ năng mà công việc yêu cầu.

Thấy rằng không thể chỉ học lý thuyết là xong, Chi quyết định xin làm thực tập sinh ở một công ty startup để học hỏi, tuy nhiên cũng không có kết quả gì vì mọi người ai cũng bận rộn với công việc của mình nên Chi chỉ được giao làm vài việc vặt về giấy tờ vì cô nàng không có tí kiến thức nào về Data Analytics.

Sau một tháng thực tập chỉ được làm đóng dấu và sắp xếp giấy tờ, Chi xin nghỉ để quyết định đi học nâng cao kỹ năng.

Khóa học Data Science

Chi bắt đầu đi tìm hiểu về các khóa học về Data Science: các kiến thức cần có, cách tư duy như một Data Scientist, các công cụ cần thiết để có thể xử lý dữ liệu...Sau khi tìm hiểu và tham khảo từ nhiều người bạn và thầy cô, Chi biết đến khóa học Data Science Track của Học viện đào tạo lập trình MCI.

Khóa học Data Science Track của MCI cung cấp đầy đủ kiến thức và kỹ năng cần thiết cho vị trí Data Scientist mà Chi mong muốn:

1. Python For Data Analytics And Risk Analytics

Lớp học đầu tiên trong khóa Data Science Track, giúp Chi bước đầu làm quen với ngôn ngữ lập trình Python và Big Data, cũng như ứng dụng vào lĩnh vực Phân tích Dữ liệu và Rủi ro.

2. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners

Khóa học SQL cơ bản cung cấp cho Chi các công cụ và tư duy về cơ sở dữ liệu cũng như cách phân tích, xử lý và tối ưu hóa dữ liệu.

3. Powerful Dashboard in Excel

Khóa học Excel cung cấp cho Chi các kiến thức về phần mềm này nhằm tạo ra những báo cáo đầy đủ và chi tiết.

4. Python for Machine Learning & Deep Learning:

Sau khi đã có kiến thức Python và Big Data cơ bản, Chi được hướng dẫn sâu hơn vào lĩnh vực Machine Learning và Deep Learning

5. Database and SQL for Data Science

Module này hướng tới việc sử dụng SQL trong tối ưu xử lý dữ liệu lớn và quản trị cơ sở dữ liệu. Đây là module có tính ứng dụng cao trong các ngành tài chính, kế toán, ngân hàng…

Sau thời gian tham gia vào khóa học, Chi nhận được bằng chứng nhận hoàn thành và cũng được Học viện MCI hỗ trợ tìm kiếm việc làm thông qua các đối tác đã và đang sử dụng dịch vụ của MCI. Vì vậy chỉ 1 tuần sau khi hoàn thành, Chi đã có được cuộc gọi phỏng vấn nhận được offer vào vị trí Data Scientist Intern của một công ty trong lĩnh vực Tài chính.

Sau đó là 6 tháng liền liên tục vừa làm vừa học để nâng cao tư duy và kỹ năng xử lý, quản trị dữ liệu để có thể phối hợp công việc nhịp nhàng giữa các phòng ban với mục tiêu của doanh nghiệp.

Hiện tại, sau 3 tháng làm việc ở vị trí Data Scientist Intern và 3 tháng làm ở vị trí chính thức, Chi có một vài chia sẻ cho các bạn trẻ đang có mong muốn tìm hiểu và theo đuổi nghề Data Scientist:

• Khi bắt đầu đừng quá tập trung vào kỹ năng, thứ quan trọng nhất đối với một Data Scientist là tư duy và mindset
• Kiên trì là tất yếu, các kiến thức và công việc trong lĩnh vực Data Analytics đều rất rộng lớn và cần rất nhiều thời gian để nâng cao kiến thức và kỹ năng
• Vì Data Analytics rất rộng lớn, các bạn nên xác định vị trí công việc cụ thể sẽ theo đuổi và nghiên cứu theo đuổi đến cùng.

Data Scientist được bầu chọn là nghề “hot” nhất thế kỷ 21 vì sự cần thiết và mức thu nhập ấn tượng mà công việc mang lại. Tuy nhiên trước khi có thể trở thành một Data Scientist, bạn cần chuẩn bị hành trang cho mình về kiến thức cũng như kỹ năng một cách đồng đều. Bạn có thể tham khảo khóa học Data Science Track của Học viện đào tạo lập trình MCI, giúp bạn có được kiến thức, cách tư duy cũng như các kỹ năng cần thiết phục vụ cho vị trí Data Scientist