Ngành Data đang bùng nổ – Nhưng sinh viên cần gì hơn ngoài Excel và SQL?

159

1. Ngành Data: “Cơn sóng” đang cuốn mọi lĩnh vực

Nếu vài năm trước, “làm Data” nghe hơi xa xỉ thì bây giờ, đi đâu cũng thấy tuyển Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist. Lý do rất đơn giản: Dữ liệu là vàng – và ai biết khai thác thì giàu… kỹ năng lẫn thu nhập.
Tuy nhiên, không ít sinh viên (và cả người đi làm muốn chuyển ngành) lại nghĩ:

“Mình biết Excel, biết SQL rồi là đủ để làm Data.”

Thực tế thì Excel và SQL chỉ là tấm vé vào cửa. Bước vào bên trong, bạn sẽ cần nhiều “vũ khí” hơn nếu muốn tồn tại và thăng tiến.

2. Ngoài Excel và SQL, sinh viên cần gì để sống khỏe trong ngành

2.1. Tư duy phân tích (Analytical Thinking)

  • Excel/SQL giúp bạn lấy dữ liệu, nhưng phân tích và rút ra insight mới là thứ quyết định giá trị.
  • Bạn cần biết:

    • Đặt câu hỏi đúng: “Vì sao doanh số tháng 7 giảm 20%?” thay vì “Doanh số tháng 7 là bao nhiêu?”

    • Chọn phương pháp phân tích phù hợp: so sánh theo thời gian, phân nhóm khách hàng, hay tìm mối tương quan.

  • Cách luyện:

    • Tham gia các dự án phân tích dữ liệu giả lập.

    • Đọc báo cáo phân tích của các công ty lớn (Google Trends, Nielsen, McKinsey) để học cách kể câu chuyện bằng dữ liệu.

2.2. Kỹ năng lập trình với Python hoặc R

  • SQL giỏi nhưng vẫn “đứng hình” nếu cần làm:

    • Phân tích thống kê phức tạp.

    • Xử lý dữ liệu lớn hơn hàng triệu dòng.

    • Trực quan hóa dữ liệu tự động.

  • Python:

    • Thư viện phổ biến: Pandas (xử lý dữ liệu), Matplotlib/Seaborn (vẽ biểu đồ), Scikit-learn (machine learning cơ bản).

    • Ưu điểm: Dễ học, cộng đồng đông đảo, ứng dụng rộng.

  • R:

    • Mạnh về phân tích thống kê và vẽ biểu đồ chuyên sâu.

    • Được ưa chuộng trong nghiên cứu, y tế, khoa học xã hội.

  • Lời khuyên: Nếu định hướng làm Data Analyst → Python là lựa chọn an toàn; nếu làm nghiên cứu khoa học → R là “chân ái”.

2.3. Kiến thức về Business & Domain

  • Bạn phân tích dữ liệu không phải để đẹp, mà để giải quyết vấn đề của doanh nghiệp.

  • Ví dụ:

    • Ngành bán lẻ: Cần biết khái niệm như “tỷ lệ chuyển đổi”, “giỏ hàng trung bình”.

    • Ngành ngân hàng: Hiểu “tín dụng”, “nợ xấu”.

  • Không hiểu business → báo cáo của bạn có thể… vô nghĩa với sếp.

  • Cách nâng cấp:

    • Đọc báo cáo ngành (Statista, Vietnam Report).

    • Hỏi đồng nghiệp hoặc mentor trong ngành.

2.4. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu

  • Báo cáo đẹp giúp sếp hiểu nhanh – bạn thăng tiến nhanh.

  • Công cụ:

    • Power BI (Microsoft): Kết nối dữ liệu mạnh, dễ học, tích hợp với Excel.

    • Tableau: Giao diện trực quan, mạnh về biểu đồ tương tác.

  • Mẹo:

    • Không nhồi nhét 100 biểu đồ trong 1 dashboard.

    • Dùng màu sắc để dẫn dắt người xem (VD: đỏ cho cảnh báo, xanh cho tích cực).

  • Đừng quên: Visualization cũng là nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling).

2.5. Kỹ năng làm việc với Big Data & Cloud

  • Dữ liệu bây giờ không chỉ vài MB, mà là hàng GB – TB, đôi khi ở dạng streaming real-time.

  • Kỹ năng cần:

    • Làm việc với Hadoop, Spark.

    • Biết các dịch vụ Cloud như AWS (Athena, Redshift), Google BigQuery, Azure.

  • Lý do nên học:

    • Công ty đang dịch chuyển dữ liệu lên Cloud.

    • Biết dùng Cloud = cơ hội làm ở các tập đoàn lớn tăng mạnh.

2.6. Kiến thức về Machine Learning cơ bản

  • Không phải ai cũng làm Data Scientist, nhưng hiểu ML giúp bạn phân tích sâu hơn:

    • Dự đoán doanh số.

    • Phân nhóm khách hàng tự động.

  • Công cụ dễ tiếp cận:

    • Scikit-learn (Python).

    • AutoML của Google/Azure.

  • Mức cần thiết với sinh viên:

    • Hiểu khái niệm mô hình hồi quy, phân loại, clustering.

    • Biết cách đánh giá mô hình (accuracy, recall, F1-score).

2.7. Kỹ năng mềm (Soft Skills)

Dữ liệu giỏi mà giao tiếp kém → khó thăng tiến.
Các kỹ năng mềm quan trọng:

  • Communication: Giải thích dữ liệu phức tạp bằng ngôn ngữ đơn giản.

  • Teamwork: Làm việc với IT, marketing, sales.

  • Problem-solving: Không chỉ nêu số liệu, mà còn đề xuất giải pháp.

3. Lộ trình gợi ý cho sinh viên muốn bứt tốc

  • 3 tháng đầu: Nắm vững Excel, SQL → Làm dự án nhỏ (phân tích dữ liệu bán hàng, khảo sát).

  • 6 tháng tiếp: Học Python hoặc R + Visualization (Power BI/Tableau).

  • 1 năm trở lên: Bổ sung kiến thức Business, Big Data, Cloud.

  • Song song: Tham gia cộng đồng Data, hackathon, dự án thực tế.

4. Kết

Excel và SQL là nền tảng, nhưng để bơi xa trong “biển dữ liệu”, bạn cần thêm kỹ năng phân tích, lập trình, trực quan hóa, kiến thức ngành và cả kỹ năng mềm. Ngành Data đang bùng nổ – nhưng người thành công là người không dừng lại ở công cụ, mà biết kết hợp kỹ năng để tạo giá trị thực cho doanh nghiệp.

“Biết nhiều không bằng biết đúng – và Data chính là nghệ thuật tìm cái đúng từ đống thông tin hỗn độn.”

Bài viết liên quan: