toringuyen0509
Well-known member
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, lên đỉnh giựt giựt luôn
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 không thích điều đó.
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. Các nơi khác như Châu Âu thì mình chịu
- 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
Khi các bạn chuyển ngành, luôn có những yêu cầu về chuyên môn và kỹ thuật, gọi chung là entry barrier, dịch nôm na là rào cản để 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 dễ thất nghiệp?
1/ Việc càng ngày càng ít, mà 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 build team inhouse.
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?
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 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 liền
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 từ rất lâu trước chứ ko phải cứ học vài khoá học là xong. Mà đang hype AI nên các vacancy DS mở cũng nhiều lắm.