Từ định hướng làm Headhunt…

Từ cấp 3 đến (hết) năm nhất đại học, mình cảm thấy khá khó khăn trong việc lựa chọn ngành nghề tương lai. Sau một số bài test tính cách và hướng nghiệp, mình quyết định đặt ra định hướng tạm thời là Nhân Sự – Human Resources mảng Headhunt. Hồi đó mình nghĩ rất đơn giản, đó là (1) mình thích quan sát mọi người và thích categorize những người có chung những đặc điểm nhất định thành những nhóm khác nhau, (2) Human Resources là một ngành khá rộng, mang lại nhiều network, yêu cầu nhiều kỹ năng xã hội – thứ mà mình cực kỳ mong muốn học hỏi, và (3) Headhunt cho mình cơ hội tìm hiểu đặc điểm của những ngành nghề, công việc, và đặc tính của nhiều ngạch công việc, để có thể tìm thấy đam mê bản thân thực sự ở đâu. Thế là cả năm nhất đại học, mình apply intern ngay tại 2 headhunt firm ở Hà Nội.
Trong 1 năm làm intern headhunt (một thời gian mang lại cho mình rất nhiều trải nghiệm đáng giá), đặc tính công việc kết hợp với học hỏi thêm kiến thức các chuyên ngành khác nhau ở trên lớp (ngành mình học là Quản trị kinh doanh nên được tiếp xúc khá cơ bản với hầu hết các position khác nhau trong 1 business), kết hợp với sự thay đổi, phát triển, và nhận diện tính cách và đam mê thực sự của bản thân, mình nhận ra headhunt không thực sự là đam mê của mình, và sau một thời gian dài tìm hiểu, cân nhắc, mình bắt đầu có sự quan tâm đặc biệt tới công việc phân tích dữ liệu – data analytics.

Bắt đầu từ con số 0

Khi tìm hiểu về ngành này, mình bắt đầu giật mình vì background học tập của mình không hề có “Toán – Tin”, “IT”, hay “Programming”, và mình bắt đầu “freak-out” vì có quá nhiều thứ để học và có quá nhiều thứ trái ngược hẳn với cái label về bản thân trước đây mà bản thân mình luôn được gán.
Trước hết, mình thực sự ‘overwhelmed’ vì có quá nhiều thứ để học. Có quá nhiều technical skill (kĩ năng kỹ thuật) mới lạ, có quá nhiều con đường để đi, và kỹ năng nghiệp vụ cũng quá mới mẻ. Một loạt những từ khóa “SQL”, “Python”, “R Studio”. “Matplotlib”,… Bên cạnh đó, cũng có vô số khóa học, khóa nào cũng hay, khóa nào xem cũng thấy cần thiết. Cũng may mắn thay, trong thời gian mình tìm hiểu và tự học, trường Đại học của mình có thông báo chuẩn bị mở một course về Data Science với target là sẽ đỗ được chứng chỉ Microsoft DA-100 (Data Analytics 100), nên mình cũng thấy khá yên tâm trở lại. Mình tự tìm hiểu, khám phá trong JD (job description) của một Data Analyst yêu cầu những gì, và bắt đầu tự học những cái đó: bắt đầu từ việc học Excel, rồi xác suất thống kê, truy vấn dữ liệu với SQL, bắt đầu lạch cạch gõ những dòng code đầu tiên với Python, dùng Power BI, SPSS,… và mình nghe thêm những sharing từ người trong nghề như chị Chi (The Present Writer), chị Hà (Ha Blogging),.. Hiện tại mình đã bớt chút nào đó overwhelmed, nhưng vẫn phải cố ‘chạy dài’ vì có nhiều thứ để học, nhiều việc để làm quá. Mình sẽ tổng hợp các nguồn học tập và tham khảo mà mình tìm được cho bất cứ ai có mong muốn tìm hiểu về ngành Data Analytics này trong bài viết tới. Mọi người có chia sẻ gì hay recommend nào về nguồn tài liệu có thể comment hoặc kết nối với mình để mình tổng hợp lại luôn nhé.

 Là một newbie của data field, mình học được những gì?

Khi mình đọc về trải nghiệm của mọi người trong chuyên ngành của mình, thường thì họ đều đã (và đang) làm ở một level cao nhất định và kể lại khoảng thời gian từ trước đến giờ của họ như thế nào. Tuy nhiên, mình xin mạn phép chia sẻ những gì mình đã học được trong 4 tháng ngắn ngủi học về phân tích dữ liệu, vì mình cảm thấy mình học được khá nhiều thứ quan trọng, và mình muốn lưu giữ lại những cột mốc này trên hành trình của mình. Mình sẽ không nói về những kiến thức nghiệp vụ hay kỹ thuật mình học được ở đây (những bài dành riêng về chia sẻ nguồn học DA mình sẽ up trong bài mới), đây sẽ chỉ là những bài học mình rút ra được trong giai đoạn đổi định hướng bản thân thôi.
1. Đi làm thêm, tham gia câu lạc bộ, hoạt động ngoại khóa, cuộc thi ở cấp 3 và những năm đầu đại học sẽ mang lại lợi ích rất lớn trong việc định hướng nghề nghiệp. Một số câu lạc bộ hay tổ chức có cấu trúc như một công ty nhỏ vậy, vì thế, chúng ta có thể quan sát và trải nghiệm phần nào công việc của những chuyên ngành khác nhau, …, đồng thời đừng ngại đăng ký intern một công việc ở ngành mình thích, vì khi đi làm, tiếp xúc trực tiếp với công việc thì mới thực sự hiểu được công việc đó như thế nào. Đại học là khoảng thời gian tốt nhất để trải nghiệm và thay đổi định hướng nghề nghiệp của mình, vì vậy, hãy cố gắng trải nghiệm.
2. Một network tốt và những mối quan hệ tốt sẽ giúp chúng ta rất nhiều. Mình thực sự sẽ gặp nhiều khó khăn hơn nữa nếu như không có những người bạn, anh chị trong ngành IT hay Analytics để giải đáp những thắc mắc và trao đổi (chưa kể là có những người bạn “đỡ” chúng ta những lúc stressful, …). Thực sự việc networking không phải là thế mạnh của mình vì mình không giỏi giao tiếp, cũng không phải người hoạt náo có thể kết bạn dễ dàng, tuy nhiên mình sẽ cố gắng để network của mình có thể không nhiều về số lượng, nhưng phải thực sự chất lượng. 
Mình hy vọng là những bạn, anh, chị có cùng đam mê và định hướng về Data Analytics có thể tương tác và kết nối với mình ở phần comment, để có thể cùng nhau học tập và cùng tiến bước trên con đường này^^
3. Học kỹ năng chưa bao giờ là thừa. Năm ngoái, khi mình vẫn đang mông lung về định hướng nghề nghiệp, mình đã đăng ký học thiết kế, học tư duy phản biện, tâm lý học xã hội,… Mình không hề ngờ những kỹ năng đó có thể giúp mình rất nhiều trong hiện tại với việc phân tích dữ liệu. Đặc biệt là tư duy phản biện và tâm lý học xã hội đã giúp mình bắt đầu có nền tảng về tư duy theo nguyên lý thống kê (statistical mindset) – thứ mà bây giờ mình vận dụng rất nhiều trong học tập.
4. Don’t stick to your status quo. Câu này ở trong một bài hát ngày xưa mình nghe ở “High School Musical” :)  thấy hợp lý quá, dịch nôm na ra là đừng gắn liền vào thực tại của mình (tức là đừng thay đổi những gì mình đang gắn với). Nếu như mình stick to những cái label mình được gán từ trước đến giờ là “không học được toán”, “hợp làm nghề social-oriented hơn là technical-oriented”, “hợp chuyên Văn thôi”,… thì mình chắc chắn sẽ không đủ can đảm chuyển ngành như vậy.
5. Hiểu rõ bản thân. Để hiểu được bản thân mình, bên cạnh việc tự vấn bản thân, đi trải nghiệm nhiều hay tự self-reflect để hiểu mình muốn gì, cần gì, và hợp với gì, thì hiện tại có rất nhiều bài test tính cách, định hướng nghề nghiệp như: 16personality.com, ennagraminstitute.com, hay 123test.com,…
Đó là hành trình những tháng đầu tiên “chân ướt chân ráo” học ngành dữ liệu của mình. Hiện tại mình không biết liệu ngành có chọn mình không, nhưng mình vẫn đang và sẽ đi tiếp trong hành trình tới.
Ngành IT Cuộc sống đi làm