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?
 
408 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
Convolutional Neural Network (CNN) là nền tảng cốt lõi giúp AI nhận diện khuôn mặt, đọc biển số xe, phân biệt chó và mèo, cũng như xử lý hàng triệu hình ảnh mỗi ngày. Đây là một trong những mô hình Deep Learning quan trọng nhất trong lĩnh vực Computer Vision (Thị giác máy tính).
Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu về AI, đừng lo vì CNN không hề khó hiểu như bạn nghĩ. Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá cách một bức ảnh được Convolutional Neural Network xử lý từng bước, từ việc trích xuất đặc trưng đến đưa ra dự đoán chính xác, theo cách đơn giản và dễ hình dung nhất.
Azure Databricks tiếp tục khẳng định vị thế là một trong những nền tảng Data & AI hàng đầu khi công bố hàng loạt tính năng mới trong bản cập nhật tháng 6/2026. Những cải tiến lần này không chỉ tập trung vào AI Agents mà còn mở rộng khả năng tích hợp với Microsoft Fabric, OneLake, Unity Catalog và nhiều nguồn dữ liệu doanh nghiệp.
Nếu doanh nghiệp đang triển khai Modern Data Platform hoặc xây dựng hệ thống AI nội bộ, đây là những cập nhật đáng để theo dõi.
Data Analyst là một trong những vị trí được nhiều người quan tâm khi muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu. Tuy nhiên, người mới thường gặp khó khăn trong việc xác định nên học gì trước, học công cụ nào và thực hành ra sao. Bài viết này sẽ giúp bạn nắm rõ lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu theo từng giai đoạn, từ nền tảng đến chuẩn bị ứng tuyển.
Convolutional Neural Network (CNN) là nền tảng cốt lõi giúp AI nhận diện khuôn mặt, đọc biển số xe, phân biệt chó và mèo, cũng như xử lý hàng triệu hình ảnh mỗi ngày. Đây là một trong những mô hình Deep Learning quan trọng nhất trong lĩnh vực Computer Vision (Thị giác máy tính).
Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu về AI, đừng lo vì CNN không hề khó hiểu như bạn nghĩ. Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá cách một bức ảnh được Convolutional Neural Network xử lý từng bước, từ việc trích xuất đặc trưng đến đưa ra dự đoán chính xác, theo cách đơn giản và dễ hình dung nhất.
Azure Databricks tiếp tục khẳng định vị thế là một trong những nền tảng Data & AI hàng đầu khi công bố hàng loạt tính năng mới trong bản cập nhật tháng 6/2026. Những cải tiến lần này không chỉ tập trung vào AI Agents mà còn mở rộng khả năng tích hợp với Microsoft Fabric, OneLake, Unity Catalog và nhiều nguồn dữ liệu doanh nghiệp.
Nếu doanh nghiệp đang triển khai Modern Data Platform hoặc xây dựng hệ thống AI nội bộ, đây là những cập nhật đáng để theo dõi.
Data Analyst là một trong những vị trí được nhiều người quan tâm khi muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu. Tuy nhiên, người mới thường gặp khó khăn trong việc xác định nên học gì trước, học công cụ nào và thực hành ra sao. Bài viết này sẽ giúp bạn nắm rõ lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu theo từng giai đoạn, từ nền tảng đến chuẩn bị ứng tuyển.
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.