NGÀNH HỌC NÀY PHÙ HỢP VỚI AI?

Ngành Phân tích dữ liệu phù hợp với học sinh:

• Có tư duy logic, hệ thống, thích làm việc với con số

• Quan tâm đến công nghệ, kinh doanh, dữ liệu

• Có khả năng phân tích, đặt câu hỏi và tìm quy luật

• Kiên nhẫn, cẩn thận, thích làm việc dựa trên bằng chứng

• Mong muốn theo đuổi nghề nghiệp ổn định, có tính ứng dụng cao

❗ Ngành này có thể chưa phù hợp nếu:

• Ngại làm việc với số liệu, bảng biểu

• Không thích phân tích hoặc xử lý vấn đề phức tạp

• Muốn công việc thiên về sáng tạo cảm xúc nhiều hơn logic

👉 Với học sinh còn phân vân, APLUS luôn đánh giá năng lực học tập – tư duy – mục tiêu nghề nghiệp trước khi tư vấn chọn ngành.

NỘI DUNG ĐÀO TẠO CỐT LÕI

Chương trình Data Analytics tại các trường quốc tế được thiết kế theo hướng ứng dụng – công cụ – dự án, bao gồm:

Kiến thức nền tảng

• Statistics & Probability
• Mathematics for Data Analysis
• Business Fundamentals

Công cụ & kỹ thuật phân tích

• Excel nâng cao cho phân tích dữ liệu
• SQL & Database Fundamentals
• Python hoặc R cho Data Analytics

Trực quan hóa & báo cáo

• Data Visualization
• Power BI / Tableau / Looker Studio
• Dashboard & Reporting

Phân tích ứng dụng

• Business Analytics
• Marketing Analytics
• Financial & Operational Analytics

Trải nghiệm thực tế

• Case study doanh nghiệp
• Capstone Project
• Internship / Co-op (tùy chương trình)

• TRIỂN VỌNG THỊ TRƯỜNG VIỆC LÀM TOÀN CẦU

  (Data Analytics)

  Số liệu tăng trưởng & nhu cầu nhân lực

  Trong kỷ nguyên kinh tế số, Phân tích dữ liệu (Data Analytics) được xem là kỹ năng nền tảng trong hầu hết các ngành nghề, từ công nghệ, tài chính, marketing đến y tế và giáo dục.

  Theo các báo cáo thị trường lao động quốc tế:

  • Hoa Kỳ:
    Nhóm nghề Data Analyst / Business Analyst / Market Research Analyst được dự báo tăng trưởng khoảng 7–10% trong giai đoạn 2024–2034, cao hơn mức trung bình của nhiều ngành nghề khác.
    Mỗi năm thị trường Mỹ cần hàng chục nghìn vị trí phân tích dữ liệu mới, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ, thương mại điện tử và tài chính.

  • Canada:
    Data Analytics nằm trong nhóm kỹ năng được doanh nghiệp tuyển dụng liên tục, đặc biệt tại các tỉnh bang như Ontario, British Columbia và Alberta – nơi tập trung nhiều trung tâm công nghệ, ngân hàng và doanh nghiệp dữ liệu.

  • Úc:
    Phân tích dữ liệu và Business Analytics được xếp vào nhóm nghề có nhu cầu ổn định và dài hạn, phục vụ cho chuyển đổi số trong doanh nghiệp, chính phủ và các tổ chức lớn.

  👉 Điểm quan trọng:
  Doanh nghiệp không thiếu dữ liệu, mà thiếu người biết đọc dữ liệu và biến dữ liệu thành quyết định. Đây chính là giá trị cốt lõi của ngành Data Analytics.

CƠ HỘI VIỆC LÀM SAU TỐT NGHIỆP

1️⃣ Sau tốt nghiệp sinh viên có thể làm việc ở đâu?

Sinh viên tốt nghiệp ngành Data Analytics có thể làm việc tại nhiều loại hình tổ chức:

🔹 Big Tech & công ty công nghệ

• Google
• Amazon
• Microsoft
• Meta

(Các vị trí liên quan đến phân tích dữ liệu, sản phẩm, marketing, vận hành)

🔹 Ngân hàng – tài chính – bảo hiểm

• Phân tích rủi ro
• Phân tích hành vi khách hàng
• Báo cáo và dự báo tài chính

🔹 Thương mại điện tử & bán lẻ

• Amazon, Shopify ecosystem
• Doanh nghiệp bán lẻ đa kênh (omnichannel)

🔹 Doanh nghiệp đa ngành & startup

• Giáo dục
• Y tế
• Logistics
• Sản xuất – vận hành

👉 Data Analytics là ngành có khả năng “đi ngang ngành” rất cao, không bị bó hẹp trong một lĩnh vực duy nhất.

2️⃣ Vị trí công việc & mô tả ngắn

Sinh viên Data Analytics thường đảm nhiệm các vị trí sau:

• Data Analyst:
  Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

• Business Analyst:
  Phân tích dữ liệu kinh doanh, đề xuất giải pháp tối ưu quy trình và chiến lược.

• Reporting / BI Analyst:
  Xây dựng dashboard, báo cáo và hệ thống đo lường hiệu quả.

• Marketing Data Analyst:
  Phân tích hành vi khách hàng, hiệu quả chiến dịch marketing.

• Operations Analyst:
  Phân tích dữ liệu vận hành, logistics, chuỗi cung ứng.

3️⃣ Mức lương trung bình theo khu vực (tham khảo)

Mức lương phụ thuộc vào:

• Kỹ năng công cụ (SQL, Python, Power BI, Tableau)
• Kinh nghiệm thực tập / dự án thực tế
• Ngành doanh nghiệp và khu vực làm việc

👉 Sinh viên có portfolio phân tích dữ liệu rõ ràng và kinh nghiệm internship thường có mức lương khởi điểm cao hơn mặt bằng chung.

BẢN ĐỒ KỸ NĂNG ĐỂ RA LƯƠNG CAO (DATA ANALYTICS)

Sinh viên Data Analytics muốn có lợi thế cạnh tranh cần tập trung vào:

1️⃣ Statistics & tư duy phân tích
2️⃣ SQL & quản lý dữ liệu
3️⃣ Excel nâng cao & Python/R cơ bản
4️⃣ Dashboard & Data Visualization (Power BI / Tableau)
5️⃣ Kỹ năng trình bày insight cho doanh nghiệp

👉 Sự khác biệt giữa Data Analyst mức lương trung bình và Data Analyst lương cao nằm ở khả năng biến dữ liệu thành quyết định kinh doanh.

CASE STUDY HỌC SINH APLUS

Xuất phát điểm:

• Học sinh Việt Nam, học lực khá
• Yêu thích toán nhưng chưa có nền tảng lập trình

Lộ trình học tập:

• Du học Canada chương trình Data Analytics (College → Pathway)
• Tập trung SQL, dashboard và business analytics

Portfolio:

• 2 dashboard phân tích doanh thu
• 1 dự án phân tích hành vi khách hàng
• 1 báo cáo đề xuất chiến lược kinh doanh

Internship:

• Thực tập tại doanh nghiệp logistics địa phương

Kết quả:

• Nhận offer Junior Data Analyst
• Mức lương khởi điểm ~58,000 CAD/năm
• Lộ trình thăng tiến rõ sau 2–3 năm

LỘ TRÌNH DU HỌC DATA ANALYTICS CÙNG APLUS

• Lớp 8–9: định hướng ngành – phát triển tư duy logic

• Lớp 10–11: chuẩn bị học thuật, chọn chương trình phù hợp

• Lớp 12: hoàn thiện hồ sơ – săn học bổng – xin visa

• Sau THPT: college / đại học / chuyển tiếp theo năng lực & ngân sách

APLUS xây dựng lộ trình du học cá nhân hóa dựa trên năng lực học tập, mục tiêu nghề nghiệp và điều kiện tài chính thực tế của từng học sinh.

Xây dựng lộ trình du học Phân Tích Dữ Liệu cùng APLUS

Tư vấn 1:1 – đúng ngành – đúng trường – đúng thời điểm

Du học APLUS – Your Global Pass
📍 56 Nguyễn Tri Phương, Thanh Khê, Đà Nẵng
📞 0901 944 977 – 0905 344 956
🌐 www.aplusduhoc.com

• Phân Tích Dữ Liệu
• Phân Tích Kinh Doanh
• Marketing
• Digital Marketing
• Thiết kế trải nghiệm UX