Học Data Analysis sau giờ làm: Hành trình mở rộng giới hạn của một kỹ sư ngành điện

Là kỹ sư Cơ điện tử đang công tác tại Phòng Kỹ thuật và An toàn của Công ty Nhiệt điện Duyên Hải, anh Thanh Hải vốn không thuộc nhóm đối tượng thường được nhắc đến khi nói về nghề Phân tích dữ liệu (Data Analysis). Công việc hằng ngày của anh gắn với kỹ thuật, vận hành, khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trong lĩnh vực năng lượng.

Thế nhưng, chính những thay đổi mạnh mẽ của công nghệ và yêu cầu ngày càng cao về năng lực phân tích, ra quyết định dựa trên dữ liệu đã thôi thúc anh bước ra khỏi vùng an toàn, đăng ký theo học chương trình AI Data Analysis tại FUNiX.

Hành trình ấy không chỉ giúp anh tiếp cận một lĩnh vực mới mà còn thay đổi cách anh suy nghĩ, làm việc và nhìn nhận các vấn đề trong công việc hàng ngày.

Tìm kiếm một lộ trình học tập bài bản thay vì kiến thức rời rạc

Khi bắt đầu tìm hiểu về lĩnh vực dữ liệu, anh nhận thấy nguồn học liệu trên Internet vô cùng phong phú. Chỉ cần vài thao tác tìm kiếm là có thể tiếp cận hàng trăm video, bài viết hay khóa học miễn phí.

Tuy nhiên, với một người mới bước chân vào lĩnh vực này, sự phong phú đó đôi khi lại trở thành rào cản.

“Điều mình tìm kiếm không chỉ là một khóa học, mà là một hệ thống học tập bài bản, có lộ trình rõ ràng và có người đồng hành. Mình muốn xây nền tảng thật chắc thay vì học rời rạc từ nhiều nguồn khác nhau. Và mình đã bị thu hút bởi khóa học Data Analysis trên kênh tuyển sinh của FUNiX trên Facebook.”, anh chia sẻ.

Theo anh, khó khăn lớn nhất khi tự học một lĩnh vực hoàn toàn mới không phải là thiếu tài liệu mà là thiếu định hướng. Người học dễ rơi vào tình trạng học nhiều nhưng không biết đâu là kiến thức cốt lõi, đâu là nội dung cần ưu tiên trước.

Các nội dung được chia sẻ trên mạng xã hội, YouTube hay TikTok thường chỉ cung cấp những lát cắt ngắn, mang tính giới thiệu hoặc hướng dẫn thao tác. Trong khi đó, để xây dựng nền tảng nghề nghiệp, người học cần một hệ thống kiến thức đầy đủ, có tính liên kết và được sắp xếp theo trình tự phù hợp.

Trong quá trình tìm kiếm, anh biết đến chương trình Data Analysis của FUNiX thông qua các kênh truyền thông tuyển sinh. Điều khiến anh quyết định đăng ký không phải những lời quảng bá về cơ hội nghề nghiệp, mà là cách chương trình được thiết kế theo lộ trình rõ ràng, kết hợp giữa học liệu quốc tế, thực hành và sự đồng hành của mentor.

“Tôi muốn học một cách nghiêm túc và có hệ thống. Nếu chỉ học để biết thì có rất nhiều nơi có thể học, nhưng nếu muốn xây nền tảng vững chắc thì cần một chương trình được thiết kế bài bản.”

Những viên gạch đầu tiên cho tư duy dữ liệu

Điều khiến anh Thanh Hải bất ngờ nhất trong hành trình học Data Analysis lại không phải những môn học chuyên sâu về SQL, Power BI hay xây dựng kho dữ liệu, mà là môn học đầu tiên trong chương trình: Giới thiệu về Phân tích dữ liệu.

Theo anh Hải, đây giống như một “môn nhập môn về tư duy” hơn là một môn học kỹ thuật đơn thuần. Thay vì vội vàng đưa học viên tiếp cận các công cụ hay câu lệnh chuyên môn, môn học giúp người học hiểu bản chất của nghề Data Analyst, vai trò của dữ liệu trong doanh nghiệp và toàn bộ quy trình biến dữ liệu thành những thông tin có giá trị phục vụ ra quyết định.

Chính từ những khái niệm nền tảng ấy, anh bắt đầu nhìn công việc hàng ngày dưới một góc độ khác. Những báo cáo, số liệu hay đề xuất kỹ thuật không còn đơn thuần là các con số, mà trở thành nguồn thông tin giúp phân tích vấn đề và đưa ra quyết định có cơ sở hơn. Anh đánh giá cao cách chương trình được thiết kế theo một lộ trình logic, trong đó mỗi học phần đều đóng vai trò như một mắt xích trong bức tranh tổng thể. 

Bên cạnh hệ thống học liệu được chọn lọc từ các nguồn quốc tế uy tín, chương trình còn liên tục yêu cầu học viên thực hành và hoàn thành các bài đánh giá theo từng giai đoạn. Điều này giúp người học không chỉ tiếp thu kiến thức một chiều mà còn phải vận dụng ngay những gì vừa học được vào các tình huống cụ thể. Theo anh, đó cũng là lý do sau mỗi môn học, kiến thức không chỉ dừng lại ở mức “đã học qua” mà dần trở thành kỹ năng có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Học sau giờ làm và hành trình không chỉ cần sự quyết tâm

Là kỹ sư đang làm việc toàn thời gian tại Công ty Nhiệt điện Duyên Hải, anh Thanh Hải phải dành phần lớn quỹ thời gian trong ngày cho công việc chuyên môn. Việc theo học thêm một chương trình có khối lượng kiến thức lớn như Data Analysis vì thế không hề đơn giản.

Những buổi tối sau giờ làm và khoảng thời gian cuối tuần trở thành “ca học thứ hai” của anh. Có những giai đoạn công việc bận rộn, anh phải liên tục cân đối giữa tiến độ dự án ở cơ quan và các bài tập trong chương trình học. Khối lượng kiến thức lớn cùng nhiều nội dung mới khiến việc học đôi lúc trở thành một thử thách thực sự.

Để đảm bảo có thể hoàn thành chương trình với chất lượng tốt nhất, anh đã quyết định gia hạn thêm bốn tuần học tập. Tuy nhiên, anh chưa từng xem đó là một bước lùi. Ngược lại, với anh, việc dành thêm thời gian để hiểu sâu kiến thức còn quan trọng hơn việc hoàn thành chương trình đúng tiến độ.

“Mình không đặt mục tiêu học để lấy chứng nhận. Điều mình muốn là hiểu được bản chất vấn đề và có thể áp dụng vào công việc. Khi mục tiêu đủ rõ ràng thì khó khăn về thời gian chỉ là chuyện cần tìm cách sắp xếp.”

Làm sao để không bỏ cuộc giữa chừng khi học online?

Trong suốt hành trình học tập tại FUNiX, ngoài nỗ lực cá nhân, anh còn nhận được sự đồng hành từ đội ngũ hỗ trợ học tập của FUNiX.

Anh đặc biệt đánh giá cao vai trò của Hannah – những người luôn theo sát tiến độ học tập của học viên: “Trong quá trình học, Hannah thường xuyên nhắc lịch, theo dõi tiến độ và chủ động hỗ trợ khi mình gặp vướng mắc. Có những lúc công việc quá bận khiến mình bị chậm kế hoạch, Hannah vẫn liên tục động viên và hỗ trợ để mình không bị bỏ lại phía sau.”

Theo anh, sự đồng hành ấy giúp người học duy trì được động lực trong những giai đoạn áp lực nhất, đặc biệt với những người vừa học vừa làm như anh.

Nếu Hannah là người đồng hành trong suốt quá trình học tập, thì các mentor lại là những người giúp anh nhìn thấy những khoảng trống trong kiến thức và tư duy của mình. Điều khiến anh ấn tượng không phải là việc mentor trả lời được bao nhiêu câu hỏi, mà là cách họ dẫn dắt người học nhìn vào đúng trọng tâm của vấn đề.

“Mình cảm nhận các mentor đều rất thực chiến. Những câu hỏi mentor đặt ra thường hướng mình tới những kiến thức cốt lõi hoặc những điểm mình còn chưa thực sự hiểu.”

Một trong những trải nghiệm đáng nhớ nhất của anh diễn ra trong môn học về xây dựng kho dữ liệu. Khi thực hiện bài tập lớn, anh tập trung nhiều vào việc thiết kế Data Warehouse mà chưa chú trọng đến bước xây dựng sơ đồ thực thể ERD. Trong buổi review, mentor nhanh chóng chỉ ra thiếu sót này và yêu cầu anh thực hiện lại. “Lúc đó mình không vượt qua được buổi review. Nhưng thay vì thất vọng, mình thấy rất may vì được phát hiện lỗi trước khi hoàn thành dự án.”

Sau khi dành thời gian xây dựng lại sơ đồ ERD, anh nhận ra nhiều điểm chưa hợp lý trong thiết kế dữ liệu trước đó. Toàn bộ cách tiếp cận bài toán cũng thay đổi theo hướng bài bản và logic hơn. Đó cũng là điều anh đánh giá cao nhất ở đội ngũ mentor FUNiX. 

Chia sẻ về học viên Thanh Hải, Hannah Thu Thảo (cán bộ chăm sóc học viên tại FUNiX) bày tỏ niềm vui và tự hào khi được đồng hành cùng anh: ” Xuyên suốt hành trình học tập, anh luôn chủ động trau dồi kiến thức, tích cực trao đổi với Hannah và Mentor để hoàn thiện bản thân từng ngày. Điều Hannah ấn tượng nhất ở anh là sự kiên nhẫn, tinh thần bền bỉ theo đuổi mục tiêu và tính kỷ luật đáng ngưỡng mộ. Những nỗ lực ấy đã được đền đáp xứng đáng bằng những kết quả học tập vô cùng ấn tượng. Anh liên tục đạt điểm số cao trong các kỳ thi, thậm chí có nhiều môn còn đạt điểm tuyệt đối. Đó là thành quả hoàn toàn xứng đáng cho sự cố gắng và quyết tâm của anh.”

Giá trị nhất là thay đổi cách tư duy

Sau khi hoàn thành chương trình, điều khiến anh hài lòng nhất không phải là việc biết thêm SQL, Power BI hay các công cụ phân tích dữ liệu mà nằm ở cách anh tiếp cận và giải quyết vấn đề.

Trong công việc hiện tại, anh bắt đầu đặt nhiều câu hỏi hơn về nguồn gốc dữ liệu, độ tin cậy của dữ liệu và các căn cứ đứng sau mỗi quyết định. Khi xây dựng một bảng dữ liệu, anh chú ý hơn đến cấu trúc và tiêu chuẩn hóa thông tin. Khi thực hiện báo cáo, anh quan tâm nhiều hơn đến cách trực quan hóa và kể câu chuyện bằng dữ liệu. Khi tham mưu hoặc đề xuất giải pháp, anh ưu tiên các bằng chứng định lượng thay vì cảm tính.

Trong bối cảnh AI đang trở thành công cụ phổ biến trong học tập và làm việc, anh cũng thường xuyên sử dụng AI để hỗ trợ quá trình học.  Theo anh, AI có thể hỗ trợ rất tốt ở những công việc mang tính kỹ thuật như viết truy vấn SQL, gợi ý cách trực quan hóa dữ liệu hay giải thích một số khái niệm chuyên môn. Anh cho rằng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, kỹ năng quan trọng nhất vẫn là hiểu bài toán nghiệp vụ, hiểu nhu cầu của các bên liên quan và biết đặt đúng câu hỏi. Đây là những năng lực mà AI hiện nay chưa thể thay thế hoàn toàn.

Nhìn lại hành trình học tập sau giờ làm kéo dài nhiều tháng, anh cho rằng giá trị lớn nhất mình nhận được không nằm ở một công cụ hay kỹ năng cụ thể mà là tư duy và nền tảng cũng như nguồn cảm hứng để mình tiếp tục phát triển.

AI Data Analysis là chương trình đào tạo phân tích dữ liệu tích hợp AI tại FUNiX, giúp học viên xây dựng tư duy dữ liệu, làm chủ các công cụ phân tích hiện đại như Excel, SQL, Power BI, Python và ứng dụng AI để khai thác, trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong công việc. Chương trình được thiết kế theo định hướng thực tiễn, phù hợp cho cả người đi làm muốn nâng cao năng lực trong thời đại AI.