Nắm trọn bí kíp apply thành công vị trí Data Analyst
Chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc thực tế nhưng vẫn muốn apply vị trí Intern/ fresher Data Analyst, vậy làm cách nào để bạn có thể ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng ngay trong lần ứng tuyển đầu tiên của mình?
 
380 lượt xem
Nội dung bài viết
Chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc thực tế nhưng vẫn muốn apply vị trí Intern/ fresher Data Analyst, vậy làm cách nào để bạn có thể ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng ngay trong lần ứng tuyển đầu tiên của mình?
Thư ứng tuyển cần thể hiện rõ sự cầu tiến, năng lực, kinh nghiệm
Đối với 1 nhà tuyển dụng, có thể CV của bạn không phải là 1 CV quá xuất sắc nhưng bạn phải thể hiện rõ tinh thần cầu tiến cũng như năng lực của mình để có thể lấy được cảm tình ban đầu đối với nhà tuyển dụng. Một email đủ gây ấn tượng cần phải có các mục: Thông tin cá nhân, tóm tắt kinh nghiệm, kỹ năng liên quan đến vị trí ứng tuyển, nguyện vọng của bản thân về vị trí công việc này,...
2. Tích lũy kinh nghiệm và tạo Portfolio khoa học
Để có thể tích lũy thêm kinh nghiệm cho bản thân, bạn có thể tham gia các chương trình Hackathon hay Datathon để có thể tư duy tốt hơn về các con số và hoàn thành sản phẩm trong thời gian ngắn. Bên cạnh đó, các tổ chức, câu lạc bộ hay cuộc thi về Data cũng sẽ giúp bạn tạo các mối quan hệ, làm dày thêm kinh nghiệm cá nhân của mình.
Sau đó, hãy dành thời gian tham gia các dự án nghiên cứu trong và ngoài trường Đại học. Hãy cố gắng làm tốt project của bạn và chia sẻ lên Github, LinkedIn và portfolio của bạn. Bên cạnh đó, học bổng/ giải thưởng của các cuộc thi cũng chính là điểm cộng trong CV của bạn.
Khi đã thành thạo thực hiện project từ các cuộc thi Hackathon, ở câu lạc bộ,.. thì cũng đến lúc bạn thử sức ở những project lớn hơn. Bạn có thể nghiên cứu các portfolio của các chuyên gia, đàn anh đàn chị đi trước để học hỏi các dự án của họ.
Một số blog khá hay giúp bạn có thể tham khảo:
Todd Schneider – Một nhà khoa học dữ liệu tại New York City với cực nhiều bài viết phân tích đi kèm hình ảnh chất lượng
Huyền Chíp – Một trong những cái tên đình đám nhất của AI và Machine Learning
The Pudding – Trang web tổng hợp các bài phân tích sử dụng hình ảnh đẹp và hay nhất mình biết.
Ngoài ra, đây là một số portfolio khá hay các bạn có thể tham khảo.
Khánh Trần – Incoming Data Scientist at a prominent Finance company
Thủy Nguyễn – Incoming Data Analyst at a Blockchain Company
3. Rèn luyện kỹ năng mềm
Không chỉ làm việc với con số, một Data Analyst cũng cần phải kết nối với các phòng ban khác như Product Manager, Developer, Product Design, BA,.. Chính vì vậy, bạn cần phải có thêm các kỹ năng mềm như giao tiếp, thương thảo, kỹ năng giải quyết vấn đề và đặc biệt là Tiếng Anh. Đây cũng những tiêu chí nhà tuyển dụng muốn có ở một ứng viên DA.
Chúc bạn apply thành công !!
Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín
nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Bạn có thể viết SQL nhanh, làm dashboard đẹp – nhưng sếp vẫn chưa xem bạn như “cố vấn chiến lược”?
💡 Nguyên nhân: Thiếu Business Acumen – khả năng hiểu và nói ngôn ngữ kinh doanh. Đây là kỹ năng giúp bạn không chỉ trả lời “số là bao nhiêu?” mà còn giải thích “vì sao số quan trọng”. Kỹ năng này không chỉ giúp bạn giao tiếp hiệu quả với các bộ phận khác, mà còn là chìa khóa để bạn được mời vào bàn quyết định, trở thành một phần quan trọng trong chiến lược của công ty.
Nghe “Data Analyst” có vẻ sang chảnh: ngồi mát, xem dashboard đẹp, phân tích insight.
Nhưng thực tế không ít người “vỡ mộng” khi đi làm: dữ liệu lộn xộn, yêu cầu thay đổi liên tục, báo cáo chạy sát giờ họp…
💡 Đây là 10 thách thức phổ biến nhất mà một Data Analyst gặp phải và giải pháp thực tế để bạn không bị choáng khi bước vào nghề.
Bạn đang cân nhắc trở thành Data Analyst, hoặc đang làm nhưng muốn biết mình có đang được trả lương đúng mặt bằng?
Hay bạn tò mò: “Năm 2025 rồi, Data Analyst còn hot không? Có bị AI thay thế chưa?”
💡 Đây chính là bức tranh toàn cảnh thị trường việc làm Data Analyst 2025 – từ lương, kỹ năng, đến cơ hội nghề nghiệp để bạn có thể quyết định đầu tư học tập và phát triển bản thân.
Bạn có thể viết SQL nhanh, làm dashboard đẹp – nhưng sếp vẫn chưa xem bạn như “cố vấn chiến lược”?
💡 Nguyên nhân: Thiếu Business Acumen – khả năng hiểu và nói ngôn ngữ kinh doanh. Đây là kỹ năng giúp bạn không chỉ trả lời “số là bao nhiêu?” mà còn giải thích “vì sao số quan trọng”. Kỹ năng này không chỉ giúp bạn giao tiếp hiệu quả với các bộ phận khác, mà còn là chìa khóa để bạn được mời vào bàn quyết định, trở thành một phần quan trọng trong chiến lược của công ty.
Nghe “Data Analyst” có vẻ sang chảnh: ngồi mát, xem dashboard đẹp, phân tích insight.
Nhưng thực tế không ít người “vỡ mộng” khi đi làm: dữ liệu lộn xộn, yêu cầu thay đổi liên tục, báo cáo chạy sát giờ họp…
💡 Đây là 10 thách thức phổ biến nhất mà một Data Analyst gặp phải và giải pháp thực tế để bạn không bị choáng khi bước vào nghề.
Bạn đang cân nhắc trở thành Data Analyst, hoặc đang làm nhưng muốn biết mình có đang được trả lương đúng mặt bằng?
Hay bạn tò mò: “Năm 2025 rồi, Data Analyst còn hot không? Có bị AI thay thế chưa?”
💡 Đây chính là bức tranh toàn cảnh thị trường việc làm Data Analyst 2025 – từ lương, kỹ năng, đến cơ hội nghề nghiệp để bạn có thể quyết định đầu tư học tập và phát triển bản thân.
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn địa điểm
học
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường
Xoá bình luận ?
Bạn có chắc chắn xoá bình luận này không?
CÔNG TY CỔ PHẦN GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ MCI. Mã số thuế: 0110397816. Địa chỉ: Tầng
5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, Phường Thanh Xuân, Hà
Nội.