What are the opening hours?

Monday 05:00 - 22:00 Tuesday 05:00 - 22:00 Wednesday 05:00 - 22:00 Thursday 05:00 - 22:00 Friday 05:00 - 22:00 Saturday 05:00 - 22:00 Sunday 05:00 - 22:00

https://www.facebook.com/101261719042526/

Dataholic, Hoàng Quốc Việt/Cầu Giấy, Hanoi (2026)

26/04/2025

CÁC HÌNH THỨC THI
Hiện nay có khá nhiều hình thức thi chứng chỉ. Để dễ phân loại và theo dõi, mình tạm chia làm 4 hình thức dưới đây.
Miễn phí
Đây là cách thức dễ nhất và không mất quá nhiều thời gian. Những chứng chỉ này thường là dạng sơ cấp, được các hãng/tổ chức đưa ra với mục đích giới thiệu các dịch vụ của họ. Cách thức đạt được chứng chỉ khá đơn giản, chỉ cần đăng ký tài khoản, tham gia khóa học online (thường là xem hết các video) và vượt qua bài kiểm tra.
Ví dụ:
Chứng chỉ Lakehouse Associate của Dremio.
Loạt chứng chỉ Accreditations của Databricks như Lakehouse Platform Fundamentals, Generative AI Fundamentals...
Các chứng chỉ trên Coursera cũng có thể xếp vào loại này, vì ngoài việc học thì tất cả các bài kiểm tra sẽ diễn ra online. Bạn hoàn toàn có thể thi phần lớn các chứng chỉ ở đây miễn phí nếu hoàn thành khóa học trong thời gian quy định.
Thi Online
Đa số các chứng chỉ đều hỗ trợ hình thức thi online vì tính tiện dụng. Cách thức đăng ký thi khá đơn giản, bạn chỉ cần vào trang chứng chỉ của hãng và đăng ký thi ngay tại đó.
Ví dụ Chứng chỉ Power BI của Microsoft
Sau khi chọn hình thức online, chọn ngày thi và thanh toán lệ phí, bạn chỉ cần chuẩn bị ôn tập thật tốt. Sẽ có một số điểm cần lưu ý với hình thức thi này:
Chuẩn bị các giấy tờ tùy thân đầy đủ, thường là hộ chiếu để xác thực trước khi tham gia làm bài.
Nếu môn thi có giám thị (proctor), họ sẽ yêu cầu bạn quay camera (trên laptop) để chắc chắn rằng trong phòng, ngăn kéo, bàn... không có bất kỳ thiết bị điện tử, tài liệu và người nào khác.
Phòng cần được khóa, cách âm cẩn thận. Trong quá trình làm bài nếu có người khác vào phòng hay có âm thanh lạ thì giám thị có quyền hủy bài thi và coi như bạn sẽ mất trắng tiền và công sức.
Cũng chính vì vậy, nhiều người ưa thích hình thức thi online tại văn phòng vì điều kiện phòng ốc và internet đảm bảo. Hoặc hình thức thi offline tại các trung tâm ủy quyền (thường là Pearson VUE).
Thi Offline
Với hình thức này, bạn sẽ đăng ký thi tại các trung tâm được hãng ủy quyền. Không có sự khác biệt về lệ phí thi hay độ khó so với thi online. Bạn sẽ đến thi ở trung tâm, nơi cung cấp phòng thi và giám sát trực tiếp quá trình làm bài. Lợi thế là bạn không phải lo lắng về chất lượng phòng hay các vấn đề phát sinh như mất điện, mất mạng Internet... vì trung tâm sẽ chịu trách nhiệm bảo lưu hoặc xử lý giúp bạn.
Nhược điểm là không phải nơi nào cũng có các trung tâm ủy quyền. Ở Việt Nam, các trung tâm này thường nằm ở các thành phố lớn như Hà Nội, Hồ Chí Minh, Đà Nẵng...
Ngoài ra, cần chú ý các điểm sau:
Chuẩn bị giấy tờ tùy thân. Thường là CCCD, hộ chiếu, giấy phép lái xe, thẻ ATM/Credit...
Một số hãng yêu cầu nhiều hơn một loại giấy tờ. Ví dụ, khi mình thi chứng chỉ của AWS, họ yêu cầu ít nhất 2 loại giấy tờ.
Một số hãng không có hình thức thi offline, ví dụ như DAMA, Databricks, dbt, Astronomer... Bạn bắt buộc phải lựa chọn hình thức thi online.
Bootcamp / Contributor
Chứng chỉ dạng này khá đặc biệt vì chi phí khá tốn kém và đòi hỏi rất nhiều kinh nghiệm. Thực tế, khi cần đến những chứng chỉ này, bạn đã là một chuyên gia “có số má” trong ngành, nên việc có những chứng chỉ này không còn quá quan trọng nữa. Tuy nhiên, vì nhiều lý do, việc sở hữu chúng cũng mang lại nhiều lợi ích vì số lượng người đạt được chúng ở Việt Nam và cả thế giới là không nhiều.
Ví dụ:
Chứng chỉ Oracle OCM Khoảng 15 năm trước, để đạt được chứng chỉ này, bạn bắt buộc phải sang Singapore để làm lab và vượt qua bài test, nên số lượng OCM tại thời điểm đó ở Việt Nam chỉ có khoảng 1-2 người.
Chứng chỉ Data Vault Khoảng 5-6 năm trước, bạn phải đóng tiền để tham gia các bootcamp ở một số nước nhất định (không có châu Á). Trong khoảng thời gian đó, bạn sẽ chỉ tập trung học và làm đủ loại lab, và nếu vượt qua bài test cuối cùng thì mới đạt được chứng chỉ.
Hiện tại, đa số các chứng chỉ như trên đã bắt đầu cung cấp các khóa học online nên chi phí giảm bớt rất nhiều. Nhưng để nghĩ đến chuyện chinh phục chúng, hãy chắc chắn rằng bạn đã có từ 5-10 năm kinh nghiệm làm việc trực tiếp với các công nghệ này.
Ngoài ra, một số chứng chỉ sẽ có yêu cầu khá đặc biệt, khi bắt buộc bạn phải có kiến thức và số năm kinh nghiệm tương ứng, có đóng góp cụ thể cho sản phẩm của họ. Ví dụ, chứng chỉ CDMP® Fellow sẽ có các yêu cầu sau:
Kinh nghiệm trong ngành: Trên 25 năm.
Được công nhận và tôn trọng toàn cầu về tư duy lãnh đạo.
Đóng góp đáng kể cho nghề quản lý dữ liệu.
Đóng góp cho CDMP® & DMBOK.
Đã có chứng chỉ CDMP® Master.
Được đề cử.

25/04/2025

ÔN THI CHỨNG CHỈ
Ôn thi chứng chỉ là một quá trình dài và đòi hỏi sự kiên nhẫn. Thời gian ôn tập có thể thay đổi tùy thuộc vào cấp độ và mục tiêu của bạn. Điều này chắc chắn không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Ví dụ, nếu bạn là một Data Analyst đang làm việc với Power BI và muốn thi chứng chỉ này, bạn có thể nghĩ rằng: "OK, mình có hơn 2 năm kinh nghiệm và đã thực hiện nhiều dự án, nên chỉ cần đăng ký và thi thôi".
Tuy nhiên, kết quả cuối cùng là bạn thi trượt. Thực tế này không phải là hiếm, bản thân mình đã thi hơn 30 chứng chỉ lớn nhỏ và cũng đã trượt 3-4 lần.
Vậy lý do của việc này là gì? Làm thế nào để khắc phục nó? Bài viết số 5 trong Series này hy vọng sẽ giúp bạn giải đáp các câu hỏi trên. Dựa trên kinh nghiệm của tôi, việc ôn thi chứng chỉ có thể được tổng hợp thành 5 bước như sau
Bước 1: Xác định chứng chỉ phù hợp
Mục tiêu của bước này là giúp bạn giới hạn khối lượng kiến thức cần ôn tập. Nếu là chứng chỉ sơ cấp, yêu cầu về kinh nghiệm và kỹ năng sẽ thấp hơn so với các chứng chỉ trung cấp hoặc chuyên gia. Vì vậy, bạn cần đọc kỹ các yêu cầu để lựa chọn chứng chỉ phù hợp. Hãy nhớ rằng “trăm hay không bằng tay quen”; nếu bạn đã làm việc nhiều với một công cụ, thời gian để bạn tổng hợp và ôn tập chúng sẽ giảm đi đáng kể.
Bước 2: Lập kế hoạch học tập
Chia nhỏ nội dung: Nếu khối lượng kiến thức lớn, bạn cần có một thời gian biểu phù hợp. Ví dụ, mỗi ngày chỉ học không quá 2 giờ và học liên tục trong 2-4 tuần.
Chuẩn bị tài liệu: Thông thường, các hãng đều cung cấp nguồn tài liệu hỗ trợ ôn thi. Ví dụ, Microsoft có Microsoft Learn, AWS có Skill Builder… Tuy nhiên, theo ý kiến cá nhân, những kiến thức ở đây là chưa đủ.
Các nền tảng học online là một nguồn tài liệu rất phong phú, có thể bổ trợ phần lớn kiến thức trong việc ôn tập. Đặc biệt, có những khóa học tập trung chủ yếu vào việc ôn thi chứng chỉ nên đây là một lựa chọn khá hợp lý.
Có thể kể đến các trang như Udemy, Pluralsight, QA... Đặc biệt, với những bạn theo ngành Data thì Datacamp là một lựa chọn rất đáng giá.
Bạn nên ưu tiên lựa chọn khóa học của những tác giả có tên tuổi, feedback tốt... Hoặc nếu có nhu cầu mua subscription, hãy lựa chọn những thời điểm thích hợp để nhận được ưu đãi giảm giá lớn.
Bước 3: Thực hành
Trong ngành IT, không có gì hiệu quả bằng việc thực hành thực tế. Dù bạn đã có nhiều kinh nghiệm, điều này chỉ giúp bạn giảm bớt thời gian nghiên cứu lý thuyết và công cụ mới. Tuy nhiên, việc ứng dụng và làm việc trực tiếp mới là tiêu chí hàng đầu để bạn thực sự hiểu và nhớ rõ chúng.
Có nhiều cách để bạn tiếp cận các nguồn thực hành này. Nếu trên cloud, bạn có thể tìm hiểu và đăng ký tài khoản trial trên Azure, Free Tier trên AWS... Bạn sẽ nhận được một số ưu đãi nhất định để thực hành các bài lab. Tùy theo dịch vụ, bạn sẽ chỉ mất một khoản tiền rất nhỏ hoặc thậm chí miễn phí.
Tuy nhiên, cần đặc biệt chú ý khi sử dụng các dịch vụ trên cloud. Nếu không cẩn thận hoặc không cài đặt cảnh báo đầy đủ, hóa đơn hàng tháng có thể khiến bạn bị sốc vì có những dịch vụ rất đắt như Synapse, Redshift, BigQuery...
Để khắc phục nhược điểm này, bạn có thể tìm đến các nền tảng học online khác có hỗ trợ môi trường sandbox để làm lab. Ưu điểm là bạn sẽ không mất thêm chi phí khi làm các bài lab trên cloud. Nhược điểm là phí hàng tháng sẽ khá đắt, khoảng 30-50 USD tùy nền tảng, và các dịch vụ cũng sẽ không đầy đủ 100%.
Có thể kể đến các nền tảng như: Whizlab, Acloudguru, Datacamp, QA, Educative... Trong đó, riêng về sandbox, mình đánh giá cao Whizlab vì hỗ trợ đầy đủ 3 cloud AWS, Azure và Google Cloud. Ngoài ra, sandbox của trang này cho phép bạn làm các bài lab tùy chỉnh
Bước 4: Tham gia cộng đồng
Bước này có thể không bắt buộc, nhưng bạn sẽ có rất nhiều lợi thế như sau:
Có nhiều thành viên tham gia ôn tập, chia sẻ kiến thức và hỗ trợ lẫn nhau.
Cơ hội mở rộng network, đặc biệt khi tham gia các khóa học ở trung tâm. Đây là một điểm cộng lớn, không chỉ liên quan đến việc ôn thi chứng chỉ mà còn tạo ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.
Nhận được sự hỗ trợ từ những người có kinh nghiệm, giúp bạn giải đáp các vấn đề còn vướng mắc trong quá trình học tập.
Tăng động lực để ôn tập. Thay vì tự học một mình, việc tham gia cộng đồng giúp bạn duy trì mạch ôn tập tốt hơn nếu bạn không đủ kiên trì và tự giác.
Bước 5 Luyện đề thi thử
Đây gần như là bước cuối cùng trước khi vào bài thi thật. Thực tế cũng giống như khi đi thi đại học, bạn nên trải qua nhiều kì thi thử để làm quen với các dạng bài tập, câu hỏi và ước lượng được thời gian làm bài.
Sẽ có khá nhiều nguồn để bạn tham khảo các bộ đề này, tuy nhiên có thể được gộp thành 3 loại sau.
Chính hãng: Các hãng thường sẽ cung cấp những bộ đề thi thử (mất phí), giúp bạn làm quen với cấu trúc đề thi và cách thức làm bài. Ví dụ Azure sẽ có Practical Exam, bạn có thể mua chúng khi đăng ký thi.
Các nền tảng e-learning: Các trang như Udemy, Dojo cũng cung cấp khóa học hoặc bộ đề thi cho từng chứng chỉ. Đặc điểm là khá sát đề nhưng hoàn toàn không giống 100% vì nhiều lý do.
Các trang chuyên “leak” đề thi như examtopic. Đây có thể coi là nguồn ưa thích của những bạn chuyên cày chứng chỉ, vì đa số đề thi của các chứng chỉ sẽ xuất hiện trên trang này.
Tất nhiên, có rất nhiều bạn vì mục tiêu chỉ là lấy chứng chỉ, nên sẽ tập trung vào việc luyện đề thi và bỏ qua hoàn toàn các bước trước. Điều này có thể hiểu được vì mục đích ngắn hạn chỉ là cần có chứng chỉ, nhưng về lâu dài sẽ có rất nhiều nhược điểm như mình đã chia sẻ ở các bài viết trước. Ngoài ra, cách thi chứng chỉ chỉ bằng cách luyện đề sẽ có nhiều rủi ro như:
- Không có bộ đề nào là chính xác 100%. Tỷ lệ có thể chỉ ở khoảng 40-60% tùy môn và hãng thi. Đa số các chứng chỉ đều yêu cầu pass trên 70% nên bạn vẫn cần có thực lực nhất định trong trường hợp lệch tủ
- Khá nhiều môn thi vì mới xuất hiện, hoặc chứng chỉ mới ra nên hoàn toàn không có bộ đề tham khảo
- Chứng chỉ đã cập nhật, nhưng các bộ đề thi chưa cập nhật theo, dẫn đến việc “lệch tủ”.
- Dễ bị hãng audit và thu hồi chứng chỉ nếu phát hiện gian lận. Vì việc học và luyện theo các trang “leak” đề được coi là vi phạm.
S: Data Architecture Community

24/04/2025

NÊN THI NHỮNG CHỨNG CHỈ NÀO?
Qua hai bài viết đầu tiên, chắc nhiều bạn đã có thêm góc nhìn về việc trang bị những chứng chỉ có giá trị. Tiếp theo, mình muốn chia sẻ về việc lựa chọn thời điểm thích hợp để bắt đầu có chứng chỉ và cách tối ưu hóa, sắp xếp chúng trong CV. Những chia sẻ này hoàn toàn dưới góc độ cá nhân, vì vậy rất mong các bạn đóng góp ý kiến ở phần bình luận nhé
Thời điểm còn là sinh viên: Bạn sẽ bắt đầu sự nghiệp của mình bằng việc học các kiến thức nền tảng và thực tập tại các doanh nghiệp. Hơn 20 năm trước, các vị trí IT ở Việt Nam chưa nhiều, chứng chỉ cũng không phổ biến và đa dạng. Đa số chỉ có các chứng chỉ như CCNA, CCNP, MCSA... Tất nhiên hiện tại ngànhIT đã thay đổi rất nhiều, bạn sẽ có rất nhiều sự lựa chọn.
Như đã đề cập ở bài viết thứ hai, bạn nên tìm những chứng chỉ phù hợp với khả năng kinh tế và kinh nghiệm thực tập của mình hơn là những chứng chỉ dạng chuyên gia. Ví dụ, bạn có thể lựa chọn các chứng chỉ sau:
Loạt chứng chỉ Fundamental của Azure: Nếu bạn muốn tìm hiểu và có định hướng làm việc với Cloud trên Azure thì đây là sự lựa chọn hợp lý. Điểm nổi bật của các chứng chỉ này là chi phí thấp, yêu cầu nền tảng về IT khá ít, phù hợp với các bạn sinh viên hoặc quản lý muốn có cái nhìn tổng quát. Nhược điểm là không đi sâu vào cách sử dụng và giá trị không lớn.
Loạt chứng chỉ Practitioner của AWS: Tương tự như chứng chỉ của Azure.
Loạt chứng chỉ của IBM, Google... trên Coursera: Đây là một trong số những chứng chỉ hiếm hoi của chính hãng, được cung cấp trên các trang học trực tuyến. Bạn hoàn toàn có thể lấy được những chứng chỉ này nếu học tập trung và hoàn thành các bài test trong thời gian 1 tuần. Gần như không có điểm gì để chê về những chứng chỉ này ngoại trừ: IBM thường hướng bạn sử dụng các dịch vụ của họ trong bài lab, còn chứng chỉ Google ở đây chỉ thiên về Data Analytics.
Giai đoạn đi làm 5 năm đầu tiên Đây là thời điểm bạn cần định hình vị trí và lộ trình sự nghiệp của mình, vì vậy cần chuẩn bị những chứng chỉ phù hợp với định hướng và công nghệ mà bạn theo đuổi. Giả sử bạn là một Data Analyst, công việc hàng ngày là làm việc với Power BI và SQL, bạn có thể cân nhắc chứng chỉ Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate. Bước tiếp theo có thể là Microsoft Certified: Power Platform Solution Architect Expert nếu bạn thực sự muốn gắn bó lâu dài với Azure.
Tất nhiên, nhiều bạn không muốn bị giới hạn bởi một công cụ BI duy nhất và mong muốn có cơ hội làm việc với Looker, Tableau... để trở thành một Data Analyst toàn diện. Vì vậy, bạn có thể tìm hiểu và sở hữu chứng chỉ DA của các hãng này.
Việc chủ động nghiên cứu và sở hữu chứng chỉ có thể giúp bạn nắm bắt cơ hội. Ví dụ, khi công ty quyết định thay đổi công nghệ, có dự án cần chuyển đổi hệ thống, hoặc bạn trúng tuyển một công việc ưu tiên những người thành thạo 2-3 công cụ BI chẳng hạn.
Còn nếu bạn là một Data Warehouse Engineer, nhưng hệ thống làm việc chủ yếu là on-prem với những techstack thuộc dạng “legacy”, có thể chứng chỉ sẽ không quá phù hợp. Trừ khi bạn xác định công ty tiếp theo cũng có những hệ thống như vậy, nếu không hãy cân nhắc học thêm một công nghệ và chứng chỉ phù hợp với lộ trình sự nghiệp của mình. Nó có thể là Lakehouse (Databricks, Dremio...) hoặc Cloud Datawarehouse như Snowflake, Redshift...
Giai đoạn 5 năm tiếp theo 25-35 tuổi có thể coi là khoảng thời gian “vàng” để nhảy việc, đặc biệt là với dân IT, vì nhiều lý do. Với bản thân mình, thường sẽ do những nguyên nhân sau:
Lương: Không có gì tăng lương nhanh nhất bằng cách nhảy việc!
Cơ hội phát triển: Để được thăng tiến, đi nước ngoài...
Cơ hội tiếp cận và làm việc với công nghệ mới: Đây là một trong những lý do quan trọng nhất, đặc biệt với các bạn theo ngành data. Chỉ có thay đổi công ty, dự án... thì chúng ta mới có thể gặp các bài toán và công nghệ mới, được tiếp xúc với những hệ thống khác nhau và cách thức hoạt động của chúng.
Hãy lấy một ví dụ bằng cách tìm kiếm các từ khóa "Data Architect" trên các trang tuyển dụng, bạn sẽ thấy vị trí này yêu cầurất khắt khe về kinh nghiệm và số lượng kiến thức mà doanh nghiệp đòi hỏi là khá lớn. Họ có thể yêu cầu kiến thức, kinh nghiệm về Data Architecture, Database, NoSQL, Data Warehouse, Data Lake, Data Ops, Cloud, Data Governance, DA, AI, ML... Và chắc hẳn chúng ta sẽ thấy rằng thật sự không có nhiều cơ hội để bản thân có thể đáp ứng được tất cả các tiêu chí trên nếu chỉ tập trung làm việc tại một doanh nghiệp duy nhất.
Tại thời điểm này thì thi chứng chỉ sẽ thường có mục đích cụ thể, và sẽ cần cân nhắc những điểm sau:
Nâng cấp các chứng chỉ sẵn có lên cấp độ cao hơn. Ví dụ từ Associate lên Professional/Speciality/Expert/Master tùy hệ thống chứng chỉ.
Chủ động tìm kiếm các cơ hội làm việc với công nghệ mới qua việc tìm hiểu, ôn tập và thi chứng chỉ sơ cấp (nếu có). Sau khi có kinh nghiệm thực tế thì có thể nâng cấp chứng chỉ.
Loại bỏ bớt các chứng chỉ không cần thiết, outdate hoặc ít giá trị. Ví dụ mình đã có cả chứng chỉ Associate & Professional DE của Databricks. Sẽ không cần thiết phải để cả hai trong CV vì chỉ cần Professional là đủ. Nhưng nếu số lượng chứng chỉ còn ít, mình vẫn giữ cả hai để tăng “sức nặng” cho CV.
Highlight các chứng chỉ phù hợp với vị trí tuyển dụng, sắp xếp chúng lên đầu hơn là để mặc định theo dòng thời gian.
Tất nhiên, mình vẫn khẳng định rằng trong ngành IT, đặc biệt là với Data, chứng chỉ không phải là quan trọng nhất. Nhưng chắc chắn, nó là một điểm cộng không nhỏ 🙂
S: Data Architecture Community

23/04/2025

NHIỀU CHỨNG CHỈ CHƯA HẲN ĐÃ TỐT
Khi còn làm Oracle DBA cho một công ty HealthCare tại Mỹ, hai chứng chỉ duy nhất mà tôi có lúc bấy giờ là OCA và OCP. Vì thế tôi khá ngạc nhiên khi hầu hết đồng nghiệp trong team minh không có những chứng chỉ này. Tại thời điểm đó, theo quan điểm của tôi, khi đã làm việc với Oracle, tức là một trong những hệ Quản trị CSDL mạnh nhất, lại đảm nhiêm vị trí quan trọng như DBA, thì chứng chỉ là một trong những yêu cầu không thể thiếu. Tôi trò chuyện với một bạn và bạn ấy trả lời rằng “Tôi đã làm việc với nhiều người có chứng chỉ, nhưng họ chỉ giỏi lý thuyết. Chứng chỉ không quá quan trọng đâu, chỉ cần chứng tỏ được năng lực và kinh nghiệm thực tế là đủ”.
Điều này không hẳn là sai, bở trên thực tế những trường hợp như vậy có khá nhiều. Khi một nhân viên quá chú trọng vào bằng cấp, chứng chỉ mà thiếu đi kinh nghiệm thực chiến, vô hình chung họ đang tự làm giảm giá trị của bản thân và cả bằng cấp mà họ sở hữu. Tuy nhiên, không phủ nhận rằng khi tình hình lao động IT trong nước và cả thế giới đang ở mức khó khăn, việc một job có quá nhiều ứng viên thì rất khó để có cơ hội chứng tỏ năng lực thực tế tại buổi phỏng vấn nếu bạn không vượt qua được vòng đầu tiên là scan CV.
Vì vậy, kinh nghiệm thực tế rất quan trọng, chứng chỉ cũng quan trọng không kém. Thay vì việc tranh cãi cái nào quan trọng hơn, tại sao chúng ta không sở hữu cả hai?
Vậy, những rào cản, yếu tố nào bạn cần cân nhắc, đánh giá trước khi sở hữu những chứng chỉ đầu tiên?
Chi phí Phần lớn các chứng chỉ không miễn phí. Một số chứng chỉ quan trọng nhưng chưa phổ biên ở Việt Nam có thể lên tới hàng nghìn USD, bao gồm các khóa học tập trung bootcamp diễn ra vài ngày. Nhưng đa số lệ phí thi chứng chỉ sẽ dao động trong khoảng 50-300$, tùy vào hãng và cấp độ.
Những chi phí này chưa bao gồm tài liệu ôn thi, lệ phí học (nếu có). Chưa kể thi trượt bạn sẽ phải thi lại và nộp lệ phí như bình thường.
Thời gian học Trung bình mất khoảng 1-3 tháng hoặc nhiều hơn. Rất nhiều bạn không thể dành đủ thời gian học vì nhiều lý do: Mất tập trung vì công việc, thời gian rảnh eo hẹp, không có đủ động lực để tự học trong một khoảng thời gian dài...
Chưa kể một chứng chỉ thường có thời hạn nhất định (Khoảng 1-2 năm), khi chứng chỉ hết hạn bạn có thể phải ôn tập lại để cập nhật thêm các kiến thức mới.
Không liên quan đến Career Path Trường hợp này thường xảy ra với những bạn chưa định hình rõ được role hay career path, nên việc thi chứng chỉ thường mang tính tự phát: Thi vì chứng chỉ này đang hot, vì bạn bè cũng thi, hay công ty tài trợ... Biết thêm một kiến thức không bao giờ là thừa, tuy nhiên nếu role hay career path không có nhiều liên quan, bạn chỉ nên dừng ở mức tự học. Trừ trường hợp full-stack hay có lý do đặc biệt, sở hữu quá nhiều chứng chỉ không liên quan vô hình chung làm giảm sự nổi bật, cũng như cho thấy sự định hương chưa rõ ràng.
Không có kinh nghiệm thực tế Câu chuyên chia sẻ ở ngay đầu bài là một ví dụ. Nhưng vẫn còn rất nhiều trường hợp khác mà việc sở hữu chứng chỉ khi thiếu kinh nghiệm thực tiễn dẫn đến những kết quả rất đáng buồn.
Lấy ví dụ một bạn mới ra trường khoảng 2 năm, đã sở hữu chứng chỉ Azure Solutions Architect Expert. Đây là một trong những chứng chỉ cao cấp nhất về Cloud, vì thế CV của bạn có vẻ rất sáng. Những nhà tuyển dụng có sẽ xu hướng đặt ra các yêu cầu cao hơn với ứng viên này.
Bởi họ tin rằng bạn đó đã có đủ kinh nghiệm thực tế và hiểu biết rất sâu về các giải pháp trên Azure. Tuy nhiên trong buổi phỏng vấn, khi hỏi sâu vào các kiến thức thực tế thì ứng viên lại không trả lời được. Vì bạn chưa/hoặc làm rất ít trên Azure, đa số chỉ làm pet project hoặc lab nên kiến thức thực tế không nhiều.
Như vậy, vô hình chung bạn đã tự nâng độ khó của buổi phỏng vấn và kết quả dĩ nhiên là không thể vượt qua được vòng này.
Chứng chỉ không có giá trị Rất nhiều nền tảng học trực tuyến có thể cung cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học, như Data Camp, FreeCodeCamp, Udemy hay LinkedIn Learning... Tuy nhiên phần lớn chúng hoàn toàn không phải là những chứng chỉ có giá trị. Với những công ty hàng đầu, việc sở hữu những chứng chỉ dạng này hoàn toàn không có giá trị vì những lí do sau:
- Không có tính xác thực
- Chất lượng học không đảm bảo
- Không có tính hệ thống
- Không được công nhận bởi chính hãng

22/04/2025

Chứng chỉ có quan trọng hay không?
Chắc hẳn chúng ta ai cũng từng trải qua quá trình đi xin việc. Và không ít bạn đã ở các vị trí tuyển dụng, đăng bài tìm ứng viên. Các bạn sẽ thấy ngoài những yêu cầu cụ thể về kĩ năng chuyên môn, ngoại ngữ, số năm kinh nghiệm... khá nhiều vị trí tuyển dụng còn yêu cầu các chứng chỉ (Certificates) nhất định, hoặc ưu tiên ứng viên có chứng chỉ liên quan. Ví dụ như: AWS Solutions Architect, Azure Data Engineer, Oracle Database Administrator Certification (OCA, OCP), Power BI, CCNP...
Như vậy, những chứng chỉ trên có thật sự quan trọng không? Bạn sẽ có những lợi thế gì khi sở hữu chúng? Có cách nào khác để chứng tỏ được năng lực bản thân và trúng tuyển khi thiếu chứng chỉ hay không?
Hy vọng loạt bài về Chứng chỉ sẽ giúp các bạn tìm được câu trả lời phù hợp.
Đầu tiên phải khẳng định rằng nếu sở hữu chứng chỉ, bạn sẽ có rất nhiều ưu thế:
Làm đẹp CV, gây ấn tượng với nhà tuyển dụng: Điều này đặc biệt quan trọng, nhất là với các bạn sinh viên mới tốt nghiệp, các bạn chuyển ngành... Phần lớn các bạn chưa có nhiều kinh nghiệm thực tế, CV chưa đủ sáng để trở nên nổi bật giữa một “rừng” CV khác. Vì thế sở hữu những chứng chỉ quốc tế sẽ là một điểm cộng lớn, bên cạnh các yếu tố khác như khả năng ngoại ngữ, sample project...
Khẳng định trình độ, kĩ năng: Ngoài việc trải qua nhiều kinh nghiệm qua các dự án, đảm nhiệm các vị trí khác nhau thì sở hữu chứng chỉ liên quan càng khẳng định trình độ, kĩ năng của bạn với một công nghệ nhất định, đã được xác thực bới các tổ chức uy tín như Microsoft, Amazon, Google, Oracle... Lấy một ví dụ đơn giản, khi muốn tuyển dụng vị trí quản lý dự án, những ứng viên đã đảm nhiêm vị trí này và có thêm chứng chỉ PMP (Project Management Professional) hay PgMP sẽ là một ứng viên vô cùng sáng giá.
Hay khi bạn tìm kiếm một vị trí DBA, đa số doanh nghiệp sẽ ưu tiên ứng viên sở hữu chứng chỉ Oracle OCA, OCP nếu họ sử dụng Oracle
Hệ thống hóa kiến thức Đã có lúc trong quá trình làm việc, bản thân mình bị choáng ngợp bởi khối lượng kiến thức khổng lồ, và có cảm giác có học cả đời cũng không thể nào năm vứng được. Tuy nhiên, nếu nắm bắt được một số “mẹo”, chúng ta hoàn toàn có thể chủ động hiểu biết kha khá về một công nghệ, cũng như các tính năng của nó thông qua việc học theo “chứng chỉ”.
Hãy lấy ví dụ, bạn muốn trở thành một Data Engineer, và mong muốn được làm việc trên AWS Cloud. Nếu chỉ tự học, hoặc làm việc trong dự án, bạn sẽ gặp khá nhiều khó khăn như:
- Chỉ nắm được tech stack sử dụng trong dự án
- Không có cái nhìn tổng quan, khó đánh giá được kiến trúc hiện tại có phù hợp và theo đúng các best practices hay không?
- Liệu nếu có thêm yêu cầu mới, thì nên sử dụng services gì? Giả sử hiện tại dự án đang dùng MWAA nhưng chi phí khá đắt, liệu tôi có thể sử dụng Glue Worflow hay Step Functions?
Như thế, việc theo học và ôn thi chứng chỉ AWS Data Engineer sẽ là một hướng tham khảo rất phù hợp. Bởi khi AWS giới thiệu chứng chỉ này, họ đã tóm tắt và cung cấp tài liệu chi tiết giúp các bạn hệ thống được kiến thức và các công nghệ liên quan trên AWS dành riêng cho vị trí Data Engineer.
Nắm bắt các công nghệ mới Để không lạc hậu và dính “lời nguyền layoff”, một trong số tiêu chí hàng đầu dành cho dân IT, đặc biệt là dân data, đó là liên tục cập nhật công nghệ. Có thể thấy trong 10 năm gần đây, các công nghệ mới xuất hiện liên tục, các từ khóa công nghệ mới thay đổi chóng mặt, dẫn đến rất nhiều bạn cảm thấy hoang mang và không biết nên học những gì để tránh bị tụt hậu.
Nhưng bằng cách kiểm tra xem công nghệ này có chứng chỉ hay không, độ nhận diện, số lượng yêu cầu có cao hay không cũng là một cách đánh giá. Vì khi công nghệ này trở trành “trend”, thì nhu cầu có chứng chỉ cho nó càng cao. Có thể kể đến một số chứng chỉ mới ra như Databricks, AWS ML, Azure Fabric, dbt, Astronomer...
Tất nhiên, một số công nghệ tuy rất phổ biến sẽ không có cert, vì nhiều lý do như open source, programming language...
Cơ hội thăng tiến và làm việc ở các big tech trong và ngoài nước
Mặc dù có khá nhiều ưu điểm, tuy nhiên sở hữu chứng chỉ cũng có khá nhiều nhược điểm. Nếu bạn không tin hãy chờ đón bài tiếp theo nhé.
s: Data Architecture Community

21/04/2025

▲ Nếu bạn đang phân tích dữ liệu từ khảo sát, bài test hoặc feedback người dùng... nhưng vẫn chỉ trình bày bằng bảng (table)

→ Hãy thử ngay 4 cách trực quan hóa cực hiệu quả này – giúp bạn tóm tắt nhanh, kể chuyện dễ, và làm báo cáo xịn hơn hẳn!

❶ Word Cloud – Tóm tắt nhanh keyword nổi bật
- Dùng để lướt nhanh những từ khóa được nhắc đến nhiều nhất
- Dễ dùng – hiệu quả tức thì – giúp team không chuyên cũng hiểu được nội dung chung

▷ Tip: phân màu các nhóm từ tích cực / tiêu cực / trung lập để tạo ấn tượng hơn

❷ Theme Analysis – Phân tích các chủ đề phổ biến
- Gom các ý kiến giống nhau lại theo cụm (ví dụ: location, staff, wifi…)
- Giúp thấy rõ những điều khách hàng hài lòng và chưa hài lòng nhất là gì

▷ Tip: để % ngoài thanh bar để tránh đè text và làm rõ insight

❸ Sentiment Analysis – Theo dõi cảm xúc theo thời gian
- Phân loại ý kiến thành Positive / Neutral / Negative
- Rất hữu ích để theo dõi sự thay đổi tâm lý người dùng theo từng quý/tháng

▷ Tip: chọn đúng đơn vị thời gian (tháng/quý) và thêm ví dụ thực tế từ bình luận giúp báo cáo sinh động hơn

❹ Segment Comparison – So sánh theo nhóm/địa điểm
- Phân tích sự khác biệt theo nhóm khách hàng, địa điểm hoặc team vận hành
- Từ đó tìm ra segment đang làm tốt – và chia sẻ cách làm với các nhóm còn lại

▷ Tip: thêm rating, icon cảm xúc hoặc ghi chú highlight để nhấn mạnh điểm cần cải thiện

Học phân tích không chỉ là biết số liệu – mà là trình bày để người khác cũng hiểu được insight bạn tìm ra.

20/04/2025

HƯỚNG DẪN CỤ THỂ PHỎNG VẤN SQL CHO DATA ANALYST 📢
💻 SQL (Structured Query Language) là một trong những kỹ năng quan trọng nhất với Data Analyst. Trong buổi phỏng vấn, bạn sẽ được kiểm tra khả năng sử dụng SQL qua các bài tập thực tế. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết từng phần giúp bạn chuẩn bị tốt hơn!
1. Các dạng bài kiểm tra kỹ năng SQL và cách chuẩn bị
a. Whiteboard Test (Viết tay trên bảng)
Mô tả: Bạn sẽ viết truy vấn SQL trên bảng trắng hoặc giấy mà không được kiểm tra trên máy tính.
Cách chuẩn bị:Tập viết tay các câu lệnh cơ bản như SELECT, JOIN, GROUP BY, ORDER BY.
Hiểu rõ logic của câu lệnh thay vì phụ thuộc vào thông báo lỗi từ phần mềm.
Tập trung trình bày rõ ràng, giải thích ý tưởng khi viết câu lệnh.
b. Live Coding (Lập trình trực tiếp)
Mô tả: Bạn sẽ giải bài toán SQL trong môi trường thực tế, sử dụng các công cụ như MySQL, PostgreSQL, hoặc công cụ tùy chỉnh của công ty.
Cách chuẩn bị:Luyện tập viết truy vấn trên các nền tảng như LeetCode hoặc HackerRank.
Làm quen với các lỗi cú pháp thường gặp và cách sửa chúng nhanh chóng.
c. Take-home Assignment (Bài tập tại nhà)
Mô tả: Bạn được giao bài tập để hoàn thành trong thời gian quy định (thường từ 1-3 ngày).
Cách chuẩn bị:Hiểu rõ yêu cầu bài toán trước khi bắt đầu viết mã.
Tạo truy vấn sạch, rõ ràng, thêm chú thích (comments) nếu cần.
Kiểm tra kỹ kết quả đầu ra trước khi nộp bài.
2. Các loại câu hỏi SQL thường gặp và cách trả lời
a. Câu hỏi định nghĩa
Bạn sẽ được yêu cầu giải thích các khái niệm trong SQL, ví dụ:
Index:
Cách trả lời: "Index là bảng tra cứu đặc biệt giúp tăng tốc độ truy xuất dữ liệu. Có hai loại chính:Clustered Index: Dữ liệu được sắp xếp và lưu trữ theo key.
Non-clustered Index: Key và dữ liệu được lưu riêng biệt."
HAVING vs. WHERE:Cách trả lời: "WHERE lọc dữ liệu trước khi nhóm, HAVING lọc dữ liệu sau khi nhóm."
Trigger:Cách trả lời: "Trigger là thủ tục tự động được thực thi khi một sự kiện cụ thể xảy ra trong database, như thêm hoặc xóa dữ liệu."
b. Câu hỏi phân tích truy vấn
Bạn sẽ được cung cấp một đoạn mã SQL và phải:
Xác định lỗi:Ví dụ: SELECT * FROM table WHERE COUNT(*) > 10;

Cách trả lời: "Câu lệnh COUNT(*) cần sử dụng trong HAVING, không phải WHERE. Sửa lại:
sqlCopy codeSELECT * FROM table GROUP BY column_name HAVING COUNT(*) > 10;
```"
Dự đoán kết quả:Đọc kỹ logic truy vấn, kiểm tra các bảng hoặc cột được sử dụng.
c. Câu hỏi viết truy vấn
Yêu cầu viết truy vấn để giải bài toán cụ thể, ví dụ:
Bài toán: "Liệt kê 3 cửa hàng có số lượng giao dịch nhiều nhất."
Truy vấn mẫu:
sqlCopy codeSELECT store_id, COUNT(transaction_id) AS transaction_count
FROM transactions
GROUP BY store_id
ORDER BY transaction_count DESC
LIMIT 3;
Bài toán: "Tìm các bản ghi chung giữa hai bảng."
Truy vấn mẫu:
sqlCopy codeSELECT a.*
FROM table_a a
INNER JOIN table_b b ON a.common_column = b.common_column;
3. Kỹ năng cần luyện tập và mẹo thành công
Kỹ năng cần luyện:
Viết truy vấn cơ bản: Luyện SELECT, JOIN, GROUP BY, ORDER BY.
Thao tác dữ liệu: Hiểu và sử dụng INSERT, UPDATE, DELETE.
Xử lý nâng cao: Tìm hiểu về WINDOW FUNCTIONS, SUBQUERIES, và xử lý dữ liệu trùng lặp.
Mẹo thành công:
Hiểu đề bài trước khi viết: Đọc kỹ yêu cầu, xác định dữ liệu và kết quả mong muốn.
Viết logic từng bước: Nếu câu hỏi phức tạp, chia nhỏ thành từng phần để xử lý.
Giải thích rõ ràng: Khi viết tay hoặc live coding, hãy giải thích cách bạn tư duy.
Thực hành thực tế: Dùng dữ liệu mẫu để luyện tập, thử nghiệm với các bảng có cấu trúc tương tự bài toán thực tế.

19/04/2025

🔥 SQL vs Excel: Lựa chọn công cụ nào cho công việc của bạn? 🔥
SQL và Excel là hai công cụ cực kỳ phổ biến trong quản lý và phân tích dữ liệu. Nhưng bạn có biết chúng khác nhau như thế nào và khi nào nên chọn công cụ nào?
1. Kiểu dữ liệu và cấu trúc dữ liệu
📊 Excel:
Là một ứng dụng bảng tính dành cho các dữ liệu dạng bảng, gồm ô chứa số, văn bản, ngày tháng, và công thức.
Tự do trong nhập liệu, không giới hạn kiểu dữ liệu trong từng ô.
🗃️ SQL Database:
Dữ liệu được lưu trữ theo cấu trúc bảng, hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu phức tạp hơn như số nguyên, số thực, chuỗi, ngày tháng và cả kiểu dữ liệu tùy chỉnh.
Các bảng thường liên kết chặt chẽ với nhau để tạo nên hệ thống dữ liệu có tổ chức hơn.
2. Tính đồng nhất và kiểm soát dữ liệu
⚠️ Excel:
Người dùng có thể nhập bất kỳ giá trị nào vào ô, dễ gây ra lỗi nhập liệu hoặc sai sót.
Không tự động kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu.
✅ SQL Database:
Áp dụng ràng buộc dữ liệu: kiểm tra tính hợp lệ và đảm bảo tính đồng nhất của dữ liệu.
Giảm thiểu lỗi nhập liệu và giúp duy trì tính chính xác.
3. Khả năng truy vấn và xử lý dữ liệu
🖩 Excel:
Hỗ trợ phép tính toán cơ bản và truy vấn dữ liệu, nhưng bị giới hạn bởi hiệu năng máy tính và kích thước file.
Thích hợp cho các phép tính đơn giản, trực quan hóa nhanh.
⚡ SQL Database:
Hệ thống mạnh mẽ, hỗ trợ các truy vấn SQL phức tạp.
Xử lý dữ liệu lớn hơn rất nhiều, lên đến hàng triệu hoặc hàng tỷ bản ghi với hiệu suất cao.
4. Điều khiển phiên bản và bảo mật
🔓 Excel:
Khó quản lý phiên bản, các tệp dễ bị ghi đè nếu không sao lưu.
Bảo mật dữ liệu phụ thuộc vào cấu hình hệ thống cá nhân, dễ bị lộ.
🔒 SQL Database:
Cung cấp các công cụ quản lý phiên bản, quyền truy cập cụ thể cho từng người dùng.
An toàn hơn: Dữ liệu có thể được kiểm tra và khôi phục nếu xảy ra thay đổi ngoài ý muốn.
5. Quy mô và hiệu suất
📈 Excel:
Thích hợp cho dữ liệu nhỏ đến trung bình, nhưng có thể chậm và không ổn định khi xử lý dữ liệu lớn (>100.000 hàng).
Chủ yếu dành cho phân tích cá nhân hoặc dự án nhỏ.
🚀 SQL Database:
Mạnh mẽ, linh hoạt khi quản lý dữ liệu lớn và phức tạp.
Khả năng mở rộng tốt, hiệu suất ổn định kể cả khi xử lý dữ liệu hàng tỷ bản ghi.
Tóm lại, chọn công cụ nào?
Excel phù hợp nếu bạn cần nhập liệu nhanh, làm việc độc lập, và trực quan hóa dữ liệu.
SQL là lựa chọn lý tưởng nếu bạn xử lý dữ liệu lớn, làm việc nhóm, cần hiệu suất cao và quản lý dữ liệu an toàn

Dataholic

26/04/2025

25/04/2025

24/04/2025

23/04/2025

22/04/2025

21/04/2025

20/04/2025

19/04/2025

Address

Opening Hours

Telephone

Website

Alerts

Shortcuts

Share

Category

Monday	05:00 - 22:00
Tuesday	05:00 - 22:00
Wednesday	05:00 - 22:00
Thursday	05:00 - 22:00
Friday	05:00 - 22:00
Saturday	05:00 - 22:00
Sunday	05:00 - 22:00