Mình sinh ra và lớn lên ở một huyện ngoại thành của Hà Nội. Và mình cảm thấy rất là may mắn khi mà tuổi thơ của mình vẫn còn những nét tràn ngập cái “đồng quê”, hay còn được mọi người gọi vui bằng cái tên là “tuổi thơ dữ dội”, với sân đất đầu làng, cái ao cạn nơi chúng mình thường tụ tập, hay những cây xoài cây nhãn vừa ra quả còn xanh đã bị chúng mình vặt sạch, những buổi thả diều, bắn bi, đá bóng sau buổi tan trường. Tuy vậy nhưng thời đại công nghệ phát triển cùng với hoàn cảnh dịch covid-19 bùng lên làm chúng mình phải gắn liền với việc học online trong gần như suốt nửa quãng thời gian cấp ba, và điều đó khiến cho mình cùng các bạn trong lớp ép buộc phải làm quen, sử dụng những công nghệ mới, những ứng dụng mà trước đây mình còn chẳng nghe thấy tên bao giờ. Cũng là vì đó mà mình bỗng nhận ra xu thế của xã hội hiện nay đang ngày càng đổi mới, ngày càng hiện đại, những công cụ công nghệ sẽ ngày càng được áp dụng rộng rãi và sẽ trở thành nhân tố chủ chốt đóng góp phần lớn công lao trong việc xây dựng nền kinh tế thời đại 4.0 này. Điều đó khiến một thằng nhóc không mấy am hiểu về công nghệ quyết định đi một con đường mới, một con đường đầy lạ lẫm và mạo hiểm, vào một ngành học chỉ mới được đào tạo cách đây 2 năm mang tên Fintech.

     Với định hướng ban đầu của chính bản thân sau khi tìm tòi một chút thì mình quyết định sẽ học và tìm hiểu ngành Fintech này với mục tiêu là trở thành một Data Analyst, qua đó mình xác định được những gì mình cần phải làm, phải tìm hiểu để có đủ kiến thức cơ bản cho mục tiêu mà mình đã đề ra. Khi tìm hiểu về DA thì những cụm từ như SQL, Python, Power BI, hẳn bạn đã từng được nghe qua ít nhất một lần. Mình cũng không phải ngoại lệ. Nhưng tại thời điểm mới bắt đầu, mọi thứ khá mơ hồ và thậm chí mình không hiểu để có thể giúp mình trở thành DA trong một "vũ trụ" đầy những công cụ mới thì đâu mới là thứ mình cần để bắt đầu? Vậy nên mình đã thử tìm hiểu xem liệu một DA cần  phải làm những gì khi họ nhận được Data từ công ty và có thể xử lý lượng Data đó như thế nào để ra được kết quả cuối cùng như mong đợi. Và bùm, để trở thành một Data Analyst đạt yêu cầu, mình được yêu cầu phải có năng lực thực hiện các công việc từ giai đoạn preparation – exploratory - modeling – communication, là 4 trong 6 bước cơ bản để hoàn thành một chu trình xử lí Data.

    Với Data preparation mình được dạy rằng phải hiểu được kiến thức tổng quan về cơ sở dữ liệu cũng như thực hiện được việc querying, transforming, profiling Data từ database bằng một trong 2 công cụ là Python hoặc SQL. Và vốn là một người chưa có nhiều kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình lắm nên mình đã chọn SQL làm cơ sở cho giai đoạn này vì theo như bạn mình, người đã học qua cả hai ngôn ngữ này nhận xét, thì SQL có vẻ hợp với mình trong giai đoạn này hơn là Python, và mình cũng có thể học cả hai sau này nếu mình muốn. “Data exploratory là tiêu điểm”, đó là những gì mình đã được dạy ở phần tiếp theo trong bài viết, bởi vì giai đoạn này mục tiêu của chúng ta là phải “khai phá” ý nghĩa của Data để tìm ra insights của database. Vì thế mình cần có sự kết hợp hài hòa giữa kĩ năng thống kê, kiến thức về mảng Data (domain knowledge) mình đang phân tích, kĩ năng giải quyết vấn đề (problem solving skill) và kĩ năng hình dung. Đây cũng là bước với nhiều kiến thức nhất mà mình cần phải học, nó không chỉ yêu cầu mình học một thứ gì đó mới mà còn yêu cầu mình phải luyện tập và áp dụng thật nhiều để có được cách tư duy và giải quyết vấn đề hiệu quả đối với database mà mình được giao, đó cũng là điểm dừng mà bài viết khuyên mình nên dừng lại trước khi tìm hiểu đến hai bước cuối cùng vì đơn giản là mình cần phải thật sự nắm vững các kĩ năng EDA trước khi chuyển sang modeling hay communication Data.

     Mình đã hỏi ý kiến của ba mẹ sau khi trình bày cho họ những gì mình tìm hiểu được, và cũng xin ba mẹ đầu tư cho mình một khóa học về Data vì mình cảm thấy nếu để bản thân phải tự mò mẫn những kiến thức rời rạc trên mạng và thiếu những bài tập thực tế, thiếu một môi trường học tập, thiếu đi những người hướng dẫn thì mình sẽ không thể sớm chạm đến bước tiếp theo trong hành trình trở thành 1 Data Analyst được và thậm chí là trì hoãn và từ bỏ. Nên sau khi tìm hiểu một vài trung tâm uy tín tại hà Nội này, mình và ba mẹ đã quyết định chọn MCI là nơi bắt đầu hành trình bởi sự nhiệt huyết, tận tâm cũng như những kiến thức chuyên sâu mà các giảng viên tại trung tâm mang lại cho học viên các khóa trước đã làm cho mình yên tâm theo học.