Search
By
Chào mừng bạn đến với SumoTech! Bạn đang "vật vã" tìm việc Data Analyst mà mãi chưa thấy "ánh sáng cuối đường hầm"? Bạn nghĩ rằng cứ có resume đẹp, portfolio "khủng" và giải hết bài LeetCode là sẽ "auto" có việc? Sai lầm rồi bạn ơi!
Hôm nay, chúng ta sẽ "mổ xẻ" một video cực hay từ Christine, một cựu Data Analyst (từng làm đến Director of Data đấy!) và là người mentor cho hơn 150 bạn trẻ trên con đường trở thành Data Analyst. Christine đã rút ra được 4 yếu tố then chốt giúp các học trò của mình "hạ cánh" thành công vào các vị trí Data Analyst mơ ước. Hãy cùng SumoTech khám phá bí mật này nhé!
Thực tế phũ phàng là, nhà tuyển dụng không chỉ quan tâm đến kỹ năng cứng của bạn đâu. Họ muốn thấy bạn có thể mang lại giá trị thực sự cho công ty như thế nào. Nếu bạn đang gặp phải tình trạng:
Thì bài viết này chính là "phao cứu sinh" dành cho bạn! Đừng bỏ lỡ nhé!
Đây là kỹ năng quan trọng nhất! Nhà tuyển dụng muốn biết bạn hiểu rõ dữ liệu của mình, và quan trọng hơn, bạn có thể dùng dữ liệu đó để giúp công ty đưa ra quyết định tốt hơn như thế nào. Đừng chỉ nói về kỹ thuật, hãy nói về kết quả!
Ví dụ:
Cách diễn đạt "dở tệ": "Tôi dùng Excel để làm sạch dữ liệu, dùng XLOOKUP, IF, filter, pivot table. Sau đó tôi chuyển sang BigQuery, dùng SQL, wear statement, join, window function. Cuối cùng tôi dùng Tableau để tạo bar chart, line chart, pie chart."
Cách diễn đạt "chuẩn đét": "Tôi làm việc với một công ty thương mại điện tử. Đội sales và marketing muốn hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa ngân sách marketing, các kênh marketing khác nhau và doanh số bán hàng ở các khu vực và sản phẩm khác nhau. Tôi bắt đầu với dữ liệu trong Excel để làm sạch và tìm ra các xu hướng chính. Sau đó, tôi chuyển dữ liệu sang BigQuery để tính toán doanh số hàng tháng theo sản phẩm và khu vực. Cuối cùng, tôi dùng Tableau để tạo dashboard cho đội marketing và sales. Chúng tôi phát hiện ra rằng có những khu vực chi tiêu marketing rất cao nhưng doanh số lại không tăng. Vì vậy, tôi đề xuất điều tra kỹ hơn các khu vực này."
Mẹo:
Bạn chưa có kinh nghiệm làm Data Analyst? Đừng lo! Hãy tìm kiếm những công việc liên quan đến dữ liệu, dù là nhỏ nhất. Đó có thể là:
Mục tiêu là làm quen với các công cụ, kỹ thuật và quy trình làm việc liên quan đến dữ liệu. Quan trọng hơn, bạn sẽ có cơ hội làm việc với dữ liệu thực tế và giải quyết các vấn đề thực tế.
Ví dụ: Bạn làm việc trong lĩnh vực âm nhạc? Hãy tìm hiểu cách phân tích dữ liệu về lượt nghe, doanh thu,... Bạn làm trong lĩnh vực marketing? Hãy tìm hiểu về phân tích hiệu quả chiến dịch, phân khúc khách hàng,...
Lưu ý: Đừng cố gắng "nhảy" quá xa! Hãy di chuyển từng bước một, và tập trung vào việc học hỏi và tích lũy kinh nghiệm.
Đừng chỉ ngồi nhà "cày" CV! Hãy ra ngoài và kết nối với những người trong ngành. Networking không đáng sợ như bạn nghĩ đâu!
Cách Networking hiệu quả:
Mẹo: Hãy chân thành, cởi mở và nhiệt tình. Networking không chỉ là việc xin việc, mà còn là cơ hội để học hỏi và mở rộng mối quan hệ.
Trong hành trình tìm việc, bài test về nhà (Take-Home Assessment) là “thử thách âm thầm” nhưng cực kỳ quan trọng, đặc biệt với các vị trí chuyên môn như Data Analyst, Product Designer hay Software Engineer. Khác với phỏng vấn trực tiếp, test về nhà cho bạn thời gian để suy nghĩ, thể hiện kỹ năng phân tích, tư duy logic và cách giải quyết vấn đề một cách trọn vẹn. Nhưng nếu không “nghiền ngẫm” đúng cách, bạn có thể bỏ lỡ cơ hội dù kỹ năng tốt.
Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu về cách tiếp cận take-home test hiệu quả: từ việc đọc kỹ đề bài, phân tích yêu cầu ngầm, đến cách trình bày đáp án sao cho sáng sủa, chuyên nghiệp và đúng trọng tâm nhà tuyển dụng cần. Đồng thời, bạn cũng sẽ học được cách quản lý thời gian, tránh những lỗi sai phổ biến như “làm quá” hoặc “làm cho có”.
Hơn cả kỹ thuật, bài test về nhà là dịp để bạn kể câu chuyện logic của chính mình. Đó là nơi bạn thể hiện tư duy, quy trình làm việc, cách sử dụng công cụ và thái độ chuyên nghiệp – những điều không thể hiện hết qua CV. Nắm được chiến lược đúng, bạn không chỉ vượt qua bài test, mà còn ghi điểm mạnh trong mắt nhà tuyển dụng. Đừng chỉ “làm xong”, hãy học cách “nghiền ngẫm để bứt phá”!
Để trở thành một ứng viên nổi bật trong lĩnh vực phân tích dữ liệu hay bất kỳ vai trò nào liên quan đến data, bạn cần nhiều hơn là kiến thức kỹ thuật. Khả năng truyền đạt tác động kinh doanh một cách rõ ràng và tự tin giúp bạn biến insight thành hành động. Kinh nghiệm “data adjacent” mở rộng góc nhìn và giúp bạn làm việc hiệu quả hơn với các phòng ban khác. Networking đúng cách không chỉ mở ra cơ hội nghề nghiệp mà còn giúp bạn học hỏi từ cộng đồng chuyên môn. Và cuối cùng, bài test về nhà là cơ hội để bạn thể hiện toàn diện cả tư duy, kỹ năng và phong cách làm việc.
Hành trình nghề nghiệp không chỉ là cuộc đua kỹ thuật – mà là sự tổng hòa giữa chuyên môn, giao tiếp, chiến lược và mối quan hệ. Khi bạn đầu tư nghiêm túc vào 4 yếu tố này, bạn không chỉ tìm được việc, mà còn xây dựng được sự nghiệp có chiều sâu, bền vững và đầy tiềm năng phát triển.
Hãy nhớ: dữ liệu chỉ có giá trị khi được truyền tải đúng cách – bởi một người hiểu rõ tác động của nó, có tư duy kết nối, và luôn sẵn sàng học hỏi từ mọi thử thách!
