Học song song Đại học Bách khoa và FUNiX: Câu chuyện về sự kỷ luật và tinh thần học tập không ngừng

Nguyễn Trung Nghĩa hiện đang là sinh viên năm hai ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) thuộc Chương trình Quốc tế của Đại học Bách khoa TP.HCM. Song song với việc học tại trường, em đã hoàn thành xuất sắc chương trình Data Analysis tại FUNiX với nhiều kết quả nổi bật. Hành trình ấy không chỉ cho thấy năng lực học tập đáng nể của một sinh viên trẻ mà còn là minh chứng cho tinh thần chủ động, kỷ luật và không ngừng học hỏi.

Không chờ đợi, chủ động bắt đầu từ sớm

Trong khi nhiều học sinh sau kỳ thi THPT lựa chọn nghỉ ngơi hoặc chờ đến khi nhập học đại học mới bắt đầu tìm hiểu về ngành nghề tương lai, Nguyễn Trung Nghĩa lại có một lựa chọn khác. Ngay khi còn đang chờ kết quả xét tuyển đại học, em đã đăng ký chương trình Data Analysis trực tuyến tại FUNiX với mong muốn tận dụng khoảng thời gian này để học thêm một kỹ năng thực tế.

Thời điểm đó, Nghĩa đã có sự quan tâm nhất định đến lĩnh vực công nghệ và dữ liệu. Thay vì đợi đến khi trở thành sinh viên mới bắt đầu khám phá ngành nghề, em muốn chủ động trải nghiệm trước để hiểu bản thân có thực sự phù hợp với Data Analysis hay không.

“Em nghĩ thay vì chờ đến khi vào đại học rồi mới bắt đầu tìm hiểu thì mình có thể tận dụng thời gian để học trước một kỹ năng thực tế. Sau khi học, em nhận ra mình khá hợp với cách tư duy của Data nên quyết định tiếp tục theo đuổi.”

Chính quyết định tưởng chừng đơn giản ấy đã mở đầu cho một hành trình học tập kéo dài hơn một năm, song hành cùng chương trình đại học sau này.

Học AI ở đại học, xây nền tảng Data tại FUNiX

Sau khi trúng tuyển ngành Trí tuệ nhân tạo thuộc Chương trình Quốc tế của Đại học Bách khoa TP.HCM, Nghĩa vẫn quyết định tiếp tục theo học Data Analysis tại FUNiX.

Theo em, AI và Data Analysis không phải hai lĩnh vực tách biệt mà có sự liên kết chặt chẽ với nhau. Nếu chương trình đại học giúp em xây dựng nền tảng về toán học, lập trình và trí tuệ nhân tạo thì chương trình Data Analysis lại bổ sung góc nhìn thực tiễn về dữ liệu, cơ sở dữ liệu, SQL, Power BI, Data Warehouse hay Machine Learning ứng dụng.

Trong quá trình học, Nghĩa lần lượt hoàn thành các học phần từ nền tảng đến nâng cao, qua đó hình thành bức tranh tương đối đầy đủ về quy trình làm việc với dữ liệu. Việc học song song hai chương trình giúp em hiểu sâu hơn những kiến thức chuyên ngành khi có cơ hội tiếp cận cùng một vấn đề dưới nhiều góc nhìn khác nhau.

Ở đại học, em xây dựng nền tảng rộng hơn về AI, toán và lập trình; còn khi học Data Analysis tại FUNiX, em được tiếp xúc thêm với SQL, cơ sở dữ liệu, Power BI, Data Warehouse và cách làm việc với dữ liệu. Sau này em thấy quyết định học song song khá có ích, vì có những kiến thức em gặp ở một chương trình thì khi gặp lại ở chương trình còn lại, em hiểu nhanh hơn và có thêm một góc nhìn khác

Vượt qua áp lực học song song bằng sự kỷ luật

Việc theo học cùng lúc chương trình đại học và một khóa học chuyên môn không phải lúc nào cũng dễ dàng. Những giai đoạn lịch học trên trường dày đặc hoặc các môn học mới đòi hỏi nhiều thời gian nghiên cứu từng khiến Nghĩa cảm thấy áp lực. Đặc biệt trong giai đoạn đầu, khi mới tiếp cận Data Analysis, em gặp không ít khó khăn với các nội dung liên quan đến cơ sở dữ liệu và SQL. Có những thời điểm tiến độ học tập chậm hơn dự kiến, thậm chí em cũng từng cảm thấy khá ngợp trước lượng kiến thức cần tiếp thu.

Tuy nhiên, thay vì bỏ cuộc, Nghĩa lựa chọn điều chỉnh phương pháp học tập. Em tận dụng các khoảng thời gian rảnh sau giờ học hoặc cuối tuần để học FUNiX, đồng thời xây dựng cho mình thói quen tự học và tự quản lý tiến độ.

Cũng có những lúc em cảm thấy khá mệt và nản vì phải cân bằng việc học ở trường và tại FUNiX. Tuy nhiên, mỗi khi gặp khó khăn, em đều có thể trao đổi với Mentor để được giải đáp, định hướng thêm. . Mentor cũng hỗ trợ em thông qua việc chấm bài và feedback để em biết mình còn thiếu ở đâu. Bên cạnh đó, chị Hannah thường xuyên theo dõi tiến độ và hỗ trợ khi cần. Sự đồng hành đó giúp em có thêm động lực để tiếp tục, nhưng quan trọng nhất vẫn là tinh thần tự học và sự chủ động của bản thân. 

Là người đồng hành cùng Nghĩa từ những ngày đầu tìm hiểu chương trình, chị Đặng Thị Huyền – Chuyên viên Tư vấn tuyển sinh FUNiX – cho biết điều khiến chị ấn tượng nhất ở nam sinh này không chỉ là kết quả học tập mà là tinh thần chủ động. Theo chị Huyền, ngay từ khi còn chờ kết quả xét tuyển đại học, Nghĩa đã chủ động tìm hiểu chương trình Data Analysis để chuẩn bị cho tương lai. Trong suốt quá trình học, em luôn duy trì thái độ nghiêm túc, bám sát mục tiêu và kiên trì với lựa chọn của mình.

“Điều tôi đánh giá cao ở Nghĩa là tinh thần học hỏi và sự chủ động từ rất sớm. Đây là những phẩm chất rất quan trọng đối với những người muốn phát triển lâu dài trong lĩnh vực công nghệ.” – chị Huyền chia sẻ

Thành tích ấn tượng từ sự chuẩn bị nghiêm túc

Sau hơn một năm học tập, Nghĩa đã hoàn thành 5 học phần của chương trình Data Analysis tại FUNiX với nhiều kết quả nổi bật, trong đó có các môn đạt trên 9 điểm như Data Analysis with Power BI, Machine Learning Applications in Data Analysis và Advanced Relational Database & Data Warehouse Building.

Đằng sau những điểm số ấy là một phương pháp học tập nhất quán. Thay vì học dồn trước kỳ thi, Nghĩa luôn cố gắng nắm chắc kiến thức ngay sau mỗi bài học. Trước các kỳ Final Exam, em sử dụng AI để mô phỏng những câu hỏi và tình huống tương tự bài thi thực tế nhằm đánh giá lại mức độ hiểu bài của bản thân. Nhờ đó, em có thể tập trung vào những phần kiến thức còn thiếu thay vì phải ôn tập lại toàn bộ từ đầu.

Tuy nhiên, theo Nghĩa, giá trị lớn nhất em nhận được không nằm ở điểm số mà ở tư duy học tập.

Điều em thấy thay đổi nhiều nhất là tư duy tự học và giải quyết vấn đề. Bây giờ khi gặp một bài toán hoặc kiến thức mới, em biết cách tự tìm hiểu, chia nhỏ vấn đề và lựa chọn công cụ phù hợp để xử lý, thay vì cảm thấy khá mơ hồ như lúc mới bắt đầu.

Từ học viên đến hành trình lan tỏa giá trị tại FUNiX

Sau khi hoàn thành chương trình với kết quả xuất sắc, Nghĩa tiếp tục tạo thêm một dấu mốc đặc biệt trên hành trình học tập của mình khi mong muốn ứng tuyển vị trí Tutor tại FUNiX. Là người từng trải qua toàn bộ quá trình học tập tại đây, em hiểu rõ những khó khăn mà một học viên có thể gặp phải khi tiếp cận các kiến thức mới. Chính vì vậy, em muốn trở thành người đồng hành để hỗ trợ những học viên khác vượt qua những trở ngại tương tự.

“Em muốn giúp các bạn hiểu kiến thức theo cách dễ tiếp cận hơn, đặc biệt ở những phần mà trước đây em cũng từng gặp khó khăn. Em nghĩ một Tutor không chỉ đưa ra đáp án mà còn giúp người học hiểu bản chất và tìm được cách tự giải quyết vấn đề.”

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.

Ngọc Nguyễn

Đọc thêm: 

• Từ con số 0 đến thực tập sinh Data Analyst: Hành trình chinh phục dữ liệu của học viên FUNiX
• Học Data Analysis sau giờ làm: Hành trình mở rộng giới hạn của một kỹ sư ngành điện