Bạn Nguyễn Quang Hưng - Học DATA là 1 quá trình và mình đã vượt qua nó như nào
Với sự tìm hiểu từ cấp 3, em thấy ngành công nghệ về phần mềm rất thú vị về những logic Toán học và các ngôn ngữ lập trình. Sau đó, em có đăng ký nguyện vọng thi đại học vào các ngành công nghệ thông tin trong các trường trên Hà Nội, tuy nhiên em lại không đủ điểm tiêu chí để được vào ngành công nghệ thông tin như mong muốn mà chỉ đỗ được vào ngành Điện Tử Viễn Thông.
Nội dung bài viết
Trong quá trình học tập trên Đại học, em có hỏi các bạn bè bên CNTT và được biết ngoài những ngành công nghệ phần mềm về các mảng dev, AI, Cloud… đang hot thì vẫn còn mảng data như Data Scientist, Data Architect, Data Engineer, Data Science Manager… cũng là những ngành nghề rất tiềm năng chưa có nhiều người hướng đến và nói về thu nhập cũng rất cao so với các mảng công nghệ phần mềm khác. Em cũng tìm hiểu các ngành DA, DE, DS và thấy mình cũng khá phù hợp với các ngành liên quan đến Data.
Sau đó, em tự tìm các nguồn học data trên các trang web và các ứng dụng như facebook, youtube, sách vở được bán trên thị trường. Khi mới bắt tay vào việc học tập với data, cũng vì em ham quá nhiều việc một lúc, vừa học các môn đại cương hay các môn cơ sở ngành khá nặng trên giảng đường, vừa tự học các kiến thức ban đầu của data nên em đạt kết quả khá kém trên giảng đường và cũng hoang mang với lộ trình học data của mình, không biết bắt đầu từ môn nào, ngôn ngữ nào. Có một khoảng thời gian em khá căng thẳng với bản thân, mất ý trí học tập từ cả 2 con đường, và cũng không được sự động viên hay hướng nghiệp nào từ mọi người xung quanh. Và em quyết định đi làm marketing để kiếm thêm thu nhập đáp ứng cuộc sống của em và ngừng lại việc học trên giảng đường đại học tuy em cũng rất tiếc nuối.
Đến đầu năm 2021, em đã dành một khoảng thời gian ngắn tự nhìn lại các định hướng và con đường đã chọn đánh giá xem liệu em có sai lầm khi học các ngành nghề mình không yêu thích trên đại học hay lựa chọn ngành data của mình là sai và thấy việc em sai là làm 2 việc cùng lúc, 1 việc học không đáp ứng đam mê mà với những môn đại cương và cơ sở ngành với lượng kiến thức rất nặng và cách học data không có lộ trình cụ thể, không biết định hình điểm xuất phát nên bắt đầu từ đâu. Tuy em thấy thời điểm hiện tại các bạn cũng đang theo đuổi ngành data khá nhiều nhưng nếu chọn được môi trường học tập tốt và thời gian học tập ngắn nhất thì cũng vẫn có thể tiếp tục theo đuổi việc lựa chọn ngành data của mình. Sau đó em có lên các trang web, tìm các trung tập hay thầy cô giảng dạy về các ngành data và có được giới thiệu MCI cũng là một trong những trung tâm giảng dạy với các thầy cô rất tâm huyết, có kinh nghiệm với các ngành Công nghệ phần mềm, đặc biệt là Data lâu năm, đặc biệt với lộ trình cụ thể nên tối ưu rất tốt về chi phí các khóa học, cũng như thời gian học, đồng thời nếu có các thắc mắc hay khó khan nào trên lớp đều được giải đáp cách dễ hiểu và ngắn gọn nhất.
Sau một vài môn học tập tại MCI, em thấy lượng kiến thức và khả năng làm việc của em cũng tăng lên khá nhiều tuy vẫn cần phải học tập và trau dồi hơi nữa. Hiện tại, em có đang học Data Engineer tại MCI và cũng có mong muốn được tham gia thực tập sớm nhất để có những kỹ năng nhất, kinh nghiệm và lượng kiến thức thực tế đầy đủ nhất để xin vào các công ty với thu nhập như mong muốn và cũng đáp ứng đam mê được làm việc trong ngành data của em.
Các khóa học
- Mastering AWS : From Basics to Applications Specialized
- Data Engineer Track (Updating) Specialized
- Combo Data Engineering Professional (Updating) Hot
- Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
- Business Intelligence Track Hot
- Data Science Track Bestseller
- Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller
- RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
- RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
- Business Analyst Fast Track Bestseller
- Business Analyst Bestseller
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường