Chỉ cần “lỡ tay” google về việc học Data/AI, 10 phút sau Facebook của bạn sẽ dày đặc quảng cáo các khoá học với những câu từ hoa mỹ nhất: Ngành hot nhất, tốp thu nhập cao nhất, cơ hội việc làm rất nhiều, lương nghìn đô, nghề trending,…. Nghe mà sướng trợn mắt 🤣
Nhưng bạn nào trái ngành học Data Analytics ra đi xin việc sẽ biết cái khổ khi tìm đỏ mắt không ai tuyển, có offer thì lương chưa được 10 triệu. Lúc đó bạn sẽ trở về mặt đất ngay lập tức.
Data Analytics là một ngành thú vị, nhưng hiện nay, người mới học rất khó xin việc làm và nó không có màu hồng như các trung tâm hay kể. Vì mọi người đổ xô đi học data nên vài nơi bất chấp sự thật về thị trường việc làm để bán khoá học. Họ dùng các bài báo ở Mỹ, phương tây, lấy mức lương và các số liệu thống kê ở chỗ khác về đánh lận người học.
Mình cũng là một người tự học chuyển ngành sang Data, nên muốn chia sẻ một chút với các bạn đang muốn dấn thân. Hy vọng cung cấp một góc nhìn khác để các bạn cân nhắc chính xác hơn.
Lưu ý:
- Công ty của mình đang làm là công ty của Mỹ, có chi nhánh ở Việt Nam, và mình cũng từng đi nộp loanh quanh khu vực ĐNA nên mình sẽ nói ở thị trường Mỹ và Việt Nam thôi.
- Bài viết này không có ý khuyên bạn đừng học Data Analytics, mình chỉ muốn cảnh bảo một tương lai không phải màu hồng như các trung tâm hay vẽ ra thôi
- Nếu bạn thấy bạn thực sự muốn làm và đam mềm ngành này => CHIẾN
Data Analyst là con đường nhẹ nhàng nhất để vào ngành Data ?
Khi các bạn chuyển ngành, luôn có những yêu cầu về chuyên môn và kỹ thuật, gọi chung là entry barrier (rào cản vào nghề).
Trong khi các vị trí Data Engineer, Data Scientist có những rào cản rất lớn về kỹ thuật và học thuật, thì Data Analyst lại dễ bước chân vào hơn, vì nó là sự giao thoa giữa công nghệ và một chuyên ngành nào đó (tài chính, retail, marketing, operation, SCM, ….)
Một vị trí Data Analyst cần các yếu tố cơ bản:
- Kỹ năng phân tích dữ liệu (bao gồm tư duy và kỹ năng công nghệ)
- Chuyên môn ở mảng mà bạn đang phân tích
- Kỹ năng giao tiếp
Việc chuyển qua làm Data Analyst dễ vì 2 trong số 3 yếu tố đó không thuộc ngành kỹ thuật mà thuộc về chuyên môn khác. Chính bản thân mình cũng chọn con đường này vì nó nhẹ nhàng, đỡ sốc hơn.
Nhưng đừng hiểu nhầm. Data Analyst có entry barrier thấp hơn các vị trí khác, không có nghĩa là nó dễ hơn các vị trí đó.
Vì sao Data Analyst dễ thất nghiệp?
1/ Việc đã ít, lại còn bị cạnh tranh
Vì tính chất giao thoa giữa chuyên môn và kỹ thuật, bạn sẽ không thể có việc nếu không rành chuyên môn mà công ty đang cần phân tích. Và bạn sẽ phải cạnh tranh với những người có chuyên môn mạnh.
Một xu hướng bây giờ là các công ty đang tìm cách phân phối chức năng Analytics về từng phòng ban cụ thể.
Phòng data (hoặc IT) vẫn sẽ có Data Analyst nhưng chỉ cần số lượng rất ít, chuyên setup data model, chuyên phân tích các vấn đề về bản chất của data thu thập được, sau đó các phòng ban khác sẽ tuyển người biết làm chuyên môn để query vào dạng ad-hoc. Ví dụ:
- Phòng marketing sẽ tuyển thêm Marketing Analyst, vừa biết marketing, vừa mạnh các kỹ năng về data.
- Phòng tài chính sẽ tuyển Financial Analyst ,….
- Hoặc cũng có các công ty lập nên các Analytics Department, sau đó tuyển Marketing Analyst, Financial Analyst, cho vào chung một bộ phận, và giảm bớt tuyển Data Analyst thuần tuý.
Công ty mình cũng nhận nhiều project thiết kế và tạo Data Model để các phòng ban khác query vào rồi kéo thả trong PowerBI. Có nhiều doanh nghiệp họ outsourcing luôn phần Data Analytics ra ngoài như vậy, đôi khi sẽ rẻ vừa hiệu quả hơn là xây dựng đội ngũ nội bộ.
Với xu hướng này, việc làm Data Analyst thuần kỹ thuật sẽ ngày càng ít đi.
Bạn – những người mới – sẽ chịu sự cạnh tranh khốc liệt từ các senior ở các ngành khác nhảy qua. Họ chỉ cần bổ sung thêm skill về Data, kết hợp các yếu tố có sẵn như chuyên môn tốt, leadership, communication skills,…
Họ không có cái mác Intern hay Fresher. Cạnh tranh với nhóm này thì hụt hơi!
2/ Cơ hội việc làm nhiều nhưng không dành cho Data Analyst và cũng ít tuyển fresher/intern
Các bạn có thể đọc thấy ngành Data đang rất HOT và nhiều cơ hội việc làm. Nhưng có thứ những quảng cáo khoá học không bao giờ nói với bạn. …
- Nhiều ở mảng nào? Ngành data có rất nhiều vị trí: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, Data Analytics Engineer, Database Administrator, AI Engineer…
- Nhiều ở đâu? Ở Mỹ hay ở Việt Nam? Hay ở Châu Âu
- Nhiều lúc nào? Cách đây 5 năm? 10 năm? Hay khi nào?
Hiện tại ở Việt Nam, thị trường việc làm ngành data cũng khá sôi động. Nhưng trong khi thị trường Mỹ luôn có chỗ cho intern, chương trình hợp tác để nuôi dưỡng tài năng, thị trường Việt Nam lại chỉ muốn tuyển người làm được việc ngay.
Vì thế thị trường việc làm Data ở Việt Nam bị lệch hẳn sang hướng từ Associate level trở lên. Hiếm khi nào tuyển fresher, intern, vì không nhiều doanh nghiệp có đủ nguồn lực tài chính, thời gian để training và chờ nhóm này phát triển.
Đó là về level, còn về vị trí, trong 3 vị trí chính Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist thì thực tế tuyển dụng Data Analyst là hiếm nhất.
Doanh nghiệp chủ yếu tuyển Data Engineer (DE) vì nhóm này có thể tạo tác động trực tiếp lên hệ thống một cách tức thì. Chỉ cần có một bạn DE setup và migrate được hệ thống data cũ chậm chạp của công ty lên Cloud hoặc số hoá nó thành các hệ thống On-premise là thấy công ty khác hẳn liền. (Lưu ý là Data Engineer cũng hiếm khi tuyển fresher và intern nhé). Cái nào có tác dụng liền thì tất nhiên sẽ được ưu tiên.
Data Scientist thì mình chỉ thấy tuyển từ Middle hoặc từ 1 năm kinh nghiệm trở lên, và cũng là làm cho các dự án nước ngoài chứ không phải Việt Nam.
Các công ty về AI tại Việt Nam thì toàn tuyển người top thôi, hoặc bạn phải theo các chương trình residency (ươm mầm tài năng) từ rất lâu trước chứ không phải cứ học vài khoá học là xong. Mà AI đang cao trào nên các vị trí cho Data Scientist mở cũng nhiều lắm.
3/ Kinh tế suy thoái
Kinh tế suy thoái khiến cho các công ty cắt giảm ngân sách của team data lại vì không phải team nào cũng đem lại hiệu quả ngay. Vì thế họ sẽ có xu hướng tuyển người biết nhiều thứ.
Data Analyst mà biết thêm chút Machine learning thì càng hiệu quả để làm việc với Data Scientist. Data Analyst mà thêm kiến thức Data Engineer thì chúng ta sẽ có role Data Analytics Engineer, làm được nhiều thứ hơn, cần thì ETL luôn, biết xài Spark Airflow này nọ, giảm tải cho team, giảm gánh nặng tài chính cho công ty nữa.
Từ các ý trên, ai còn nghĩ ngành Data này học xong có việc luôn thì nên cẩn thận coi lại background của mình đã.
4/ Chưa kể giờ còn có AI!
Chính trong PowerBI đã có AI thể tự generate DAX function để vẽ chart chỉ bằng cách nhập yêu cầu theo ngôn ngữ tự nhiên, các module dự đoán, và khả năng gắn với các predictive model,…. Có sẵn hết. Gắn là chạy. Có thể các công nghệ này chưa chín tới, nhưng bạn sẽ thấy mọi thứ thay đổi nhanh thôi.
Mình cũng dùng ChatGPT rất nhiều, vì nó thực sự giảm rất nhiều khối lượng công việc. Tất nhiên là dùng phải cẩn thận, mình phải hiểu rõ kết quả, mình chỉ nhờ nó làm bớt việc tay chân thôi. Sự tiện dụng của ChatGPT trong lập trình là không thể chối cãi.
Trong Tinh Tế có anh Thầy Giáo Sang có thể solo viết nguyên cái web app để ảnh dạy học nhờ ChatGPT.
Chat GPT không thay thế được một Data Analyst, nhưng nó cho công ty một lý do để không tuyển thêm người mới, mà nâng cấp team của họ lên với công cụ tốt hơn. Chuyện entry level data analyst thiếu việc vì AI theo mình là không thể tránh khỏi.
Những thắc mắc về nghề Data Analyst
1/ Phải cực giỏi Python mới gọi là dân data???
Các bạn nhìn vào giáo trình Data Analyst của vài trung tâm thấy dạy Python là chính. Lên các hội nhóm thấy vài anh chị lâu năm “gatekeeping” cái ngành này. Kiểu data analyst thì phải thế này thế kia, tech stack phải cỡ này, data phải cỡ trăm triệu dòng,… blah blah
Mình không nghĩ vậy. Tuỳ thị trường và công ty mà họ sẽ có những khái niệm rất khác nhau về một Data Analyst.
- Có công ty thì cần bạn giỏi SQL là đủ, data infrastructure có đội Data Engineer lo rồi. Clean data này họ cũng có DE lo luôn ròi.
- Có công ty thì đòi bạn phải giỏi cả Python.
- Có chỗ Data xấu quá mà không có DE thì tuyển DA rành pandas, chỗ có DE thì tuyển DA mạnh về phân tích.
- Có công ty đòi bạn phải master PowerBI, có công ty lại cần người giỏi Excel + VBA,…
Muôn hình vạn trạng. Mỗi quốc gia, mỗi ngành mỗi khác.
Miễn là bạn phân tích được dữ liệu, dù chỉ 1000 dòng thôi, nhưng tìm ra được các thông tin quan trọng và tạo sự tác động tích cực cho công ty, bạn chính là data analyst.
Tuỳ năng lực và độ phức tạp mà mức lương sẽ khác nhau. Nhưng phân tích dữ liệu thì không nhất thiết phải phức tạp.
2/ Mới học Data Analytics ra có được lương nghìn đô không?
Mình khẳng định luôn là được nhưng chuyện lương nghìn USD nó không hoàn toàn thuộc phạm trù bạn giỏi kỹ năng Data cỡ nào (vì như đã nói ở trên, Data Analyst không chỉ biết mỗi data). Vấn đề còn nằm ở chỗ bạn có biết tiếng anh hay không và công ty của bạn làm thế nào.
Đôi khi bạn không giỏi kỹ thuật lắm, nhưng bạn giao tiếp tốt, bạn rành chuyên môn, bạn có kỹ năng về leadership, làm việc với client được. Thì những giá trị đó sẽ bù lại. Quan trọng là các kỹ năng của bạn có thể kiếm tiền về cho công ty cỡ nào.
Các trung tâm hay nói học ra lương nghìn đô, nhưng công ty VN sẵn sàng bỏ ra nghìn USD cho một vị trí entry, cho một người mới là rất khó.
Còn nếu chỗ bạn apply một công ty Mỹ hay một công ty làm outsourcing các dự án tính bằng tiền đô thì chi ra $1,000 lại rất đơn giản với họ vì số tiền đó chả bao nhiêu so với quy mô dự án. Nhưng mà những kèo này thì … không nhiều.
Một thực trạng chung của ngành IT mà mình quan sát được: Không tiếng anh = lương thấp dù nhiều năm kinh nghiệm. Úp to chứ lúc deal thấp hơn nữa. Nhiều công ty lợi dụng việc bạn ko biết tiếng anh để ép giá.
3/ Tự học trên mạng có ra làm Data Analyst được không
Chắc chắn là được, nhưng còn tuỳ người. Bạn hoàn toàn có thể tự học kỹ năng data nhưng chuyên môn thì mình không chắc. Tuỳ xuất phát điểm và chuyên môn làm việc trước đó mà mỗi người mỗi khác. Rồi cách học nữa. Có người chỉ học mỗi 1 khoá data analyst, có người sẽ học thêm các thứ râu ria,….
Từ lý thuyết học ra làm việc thực tế nó rất khác các bạn ạ.
Ví dụ như các bạn học trên Datacamp cẳng hạn. Họ dạy SQL cũng gọi là ổn. Nhưng nếu bạn học theo track DA của họ thì lại thiếu mất phần setup một cái database SQL hay dùng các database client hay các tính năng như Store Procedure, các kỹ thuật Partition, Indexing,…. Thành ra các bạn bị giới hạn ở chỗ chỉ biết query, trong khi thực tế đi làm thì phải tương tác với database ở mức cao hơn vậy.
Nên các bạn cần chuẩn bị thêm các “giá trị khác” của bản thân để bù lại trong thời gian đầu.
4/ Học trung tâm có ổn không?
Chất lượng trung tâm thế nào thì mình không không nói được vì mình chưa bao giờ học ở đó. Nhưng rất khó để 1 khoá học có thể đáp ứng được nhu cầu, vì thị trường bây giờ đòi hỏi rất đa dạng như đã kể ở trên.
Mình có coi giáo trình của một trung tâm rất lớn thấy họ dạy rất sát thực tế việc làm DA ở Việt Nam, nhưng coi phản hồi học viên thấy quá trình dạy không ổn lắm. Có trong tâm khác cũng nổi tiếng thì dạy toàn Python với Machine Learning.
Nói chung cái này thì tuỳ mỗi người thôi. Có người cầm tay chỉ việc thì lúc nào cũng nhanh. Nhưng phải lựa các chỗ uy tín. Với mình thấy các khoá học giờ đắt quá.
Đừng học IT hay Data chỉ vì nghe trung tâm quảng cáo
Trung tâm nói lương cao
Không có gì sai khi chọn học một ngành nghề vì tiền cả. Là người Châu Á, chúng ta quá quen với kiểu muốn con cái học bác sỹ, kỹ sư để mong con cái có thu nhập tốt, công danh sáng lạng. Nhưng lương IT ở Việt Nam không cao như nước ngoài hay trên internet hay nói đâu các bạn.
Mình thấy ở Việt Nam có nhiều cách kiếm tiền khoẻ hơn đi làm IT.
Trước đây mình có công ty riêng, biz riêng. Và mình thấy với cùng mức độ nỗ lực thì kinh doanh đem lại cho mình nhiều tiền hơn. Tuy nhiên vì mình có mục tiêu rất cụ thể, không phải vì tiền, nên mình chấp nhận và có thể bền bỉ học tiếp.
Có một câu chuyện khá hay mình đọc được trên Reddit, đó là người giàu có ở thung lũng Silicon không phải là mấy anh lập trình, mà là bà bán mì Ramen góc đường, net worth hàng chục triệu USD. Các anh dev luôn vui vẻ chi tiền khủng ở đây để bù lại những áp lực công việc của họ.
- Nếu vấn đề của bạn là muốn kiếm tiền thì mình tin là có nhiều con đường khác nhanh hơn và dễ hơn, đỡ nhức đầu hơn. Không nhất thiết phải đâm đầu vào đây nếu bạn không thích nó.
- Nếu bạn muốn theo đuổi vì cảm thấy nó hợp, sống với con số, biểu đồ nó làm bạn thoải mái, bạn muốn tạo giá trị bằng con đường này…. Thì mình ủng hộ bạn hết cỡ.
Trung tâm nói học ra có việc hoặc hỗ trợ việc làm
Khi các trung tâm nói là hỗ trợ việc làm, tức là họ đang lấp liếm. Thực ra họ chỉ hỗ trợ các bạn TÌM VIỆC cho đến khi có việc thì thôi. Còn bao lâu có việc thì họ không nói và mức độ hỗ trợ tới đâu cũng vô cùng mơ hồ.
Mình nằm vùng trong hàng chục group tuyển dụng việc data, mình kết nối với nhiều HR trên Linkedln và theo dõi việc làm Linkedin rất nhiều. Nhưng chả có chỗ nào cho thấy cái sự “HOT” “ nhu cầu cao” như các khoá học nói cả. Toàn bán khoá học với cả lừa đảo nhập liệu thôi.
Mình tin là những người dạy học ở các trung tâm đều là các anh chị có chuyên môn cao và biết thực tế thị trường, những quảng cáo kia là do team marketing dựa trên “truyền thông ở một vũ trụ song song nào đó” viết nên. Nên nếu các trung tâm có đọc được bài này thì hy vọng mọi người điều chỉnh lại cho đúng hơn
Data analytics là một kỹ năng quan trọng và ai cũng cần. Không theo chuyên nghiệp về data cũng nên học để nâng cấp skillset, tư duy,…
Nhưng chốt lại là không có chuyện cứ học data analyst ra là sẽ có việc, offer nghìn đô liền nhé anh em. Phải có các yếu tố khác nữa.
