How I Would Become a Data Analyst In 2025 (if I had to start over again)
Tóm tắt ngắn:
- Video trình bày phương pháp SPN (Skills, Projects, Networking) giúp người xem trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) năm 2025 một cách nhanh chóng và hiệu quả nhất, ngay cả khi bắt đầu lại từ đầu.
- Các điểm chính bao gồm: xác định các vai trò phân tích dữ liệu khác nhau; tập trung vào các kỹ năng cốt lõi dễ học và hữu ích (Excel, Tableau, SQL - "Every Turtle Swims"); xây dựng các dự án thực tế để chứng minh kỹ năng; tạo portfolio trên LinkedIn, GitHub Pages hoặc Carrd; tối ưu hóa hồ sơ LinkedIn và CV; tích cực ứng tuyển việc làm; và xây dựng mạng lưới quan hệ. Python được đề cập nhưng được khuyến nghị học sau khi có việc làm đầu tiên.
- Phương pháp này giúp người xem vượt qua "vòng luẩn quẩn" thiếu kinh nghiệm – không có việc làm, ứng dụng thực tiễn vào việc tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
- Phương pháp SPN được mô tả chi tiết qua 9 bước, từ xác định mục tiêu đến phỏng vấn xin việc.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành 9 phần chính, mỗi phần mô tả một bước trong phương pháp SPN:
Phần 1: Xác định vai trò: Người nói nhấn mạnh sự đa dạng của các vai trò liên quan đến phân tích dữ liệu (Business Intelligence Analyst, Business Analyst, Healthcare Analyst, v.v.), khuyến khích người xem tận dụng kinh nghiệm trước đây để lựa chọn vai trò phù hợp. Ví dụ, người lái xe tải có thể trở thành chuyên viên phân tích logistics.
Phần 2: Kỹ năng cần thiết: Thay vì học tất cả các kỹ năng, người nói đề xuất tập trung vào các kỹ năng dễ học và được sử dụng rộng rãi nhất: Excel, Tableau, và SQL ("Every Turtle Swims"). Python được xem là quan trọng nhưng không cần thiết cho việc xin việc đầu tiên.
Phần 3: Chứng minh năng lực: Xây dựng các dự án thực tế là cách hiệu quả nhất để chứng minh kỹ năng. Người nói đề xuất sử dụng Kaggle để tìm dữ liệu và xây dựng dự án dựa trên lĩnh vực quan tâm hoặc đa dạng hóa dự án để mở rộng cơ hội việc làm.
Phần 4: Học tập thông qua dự án: Học tập hiệu quả nhất là thông qua việc xây dựng dự án thực tế, giúp người học đối mặt với dữ liệu thực tế, phức tạp và rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề.
Phần 5: Tạo portfolio: Người nói giới thiệu các nền tảng tạo portfolio như LinkedIn (phần "Featured"), GitHub Pages, và Carrd, khuyến nghị tránh sử dụng GitHub như một portfolio chính trừ khi có README chất lượng cao.
Phần 6: Tối ưu hóa LinkedIn và CV: Cập nhật và tối ưu hóa hồ sơ LinkedIn và CV là rất quan trọng để thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng và vượt qua hệ thống sàng lọc ứng viên (ATS). Cần sử dụng từ khóa phù hợp và tránh sử dụng bảng biểu trong CV.
Phần 7: Bắt đầu ứng tuyển: Khuyến khích người xem bắt đầu ứng tuyển ngay cả khi chưa cảm thấy hoàn toàn sẵn sàng. Đa dạng hóa nguồn ứng tuyển, không chỉ dựa vào LinkedIn Jobs.
Phần 8: Xây dựng mạng lưới: Mạng lưới quan hệ đóng vai trò quan trọng trong việc tìm việc. Người nói khuyến khích người xem chủ động trò chuyện với bạn bè, người thân để tìm kiếm cơ hội.
Phần 9: Chuẩn bị phỏng vấn: Chia phỏng vấn thành hai phần: kỹ thuật (câu hỏi về kỹ năng) và hành vi (câu hỏi về tính cách và kinh nghiệm). Người nói giới thiệu một số nguồn tài nguyên để chuẩn bị cho phỏng vấn kỹ thuật và đề xuất phương pháp STAR để trả lời câu hỏi hành vi.
Video kết thúc bằng việc quảng bá khóa học Data Analytics Accelerator của người nói, nhấn mạnh lợi ích của việc học tập có hướng dẫn và trong cộng đồng. "Tôi lười biếng, tôi muốn làm điều này theo cách dễ nhất có thể" là một câu nói đáng chú ý thể hiện triết lý của phương pháp SPN.