Cử nhân Tài chính lạc lối ở Đại học Công nghệ: Những chuyện đã đưa anh ấy tới đây | Phần 2
Posted by Giang Son | Dec 19, 2024 | 5 min read
Trong thời gian học ở NEU, có một vài sự kiện tình cờ xảy ra nối tiếp nhau và tạo nên một bước ngoặt trong hành trình phát triển của tôi.
2020: Thống kê kinh doanh, giãn cách và học lập trình
Khoảng 1.5 năm đầu tiên của tôi ở NEU (2018 - cuối 2019) không có quá nhiều sự kiện đáng kể, do năm nhất tôi chỉ học các môn tiếng Anh và các môn Triết học, Đường lối, v.v... Ngoài ra tôi còn trượt 2 câu lạc bộ nữa nên càng không có gì để nói.
Tới nửa sau năm thứ 2 (đầu 2020), có một số sự kiện xảy ra nối tiếp, và dần dần đưa quá trình phát triển của tôi đi theo một hướng mà tôi chưa từng nghĩ tới.
Thứ nhất, tôi được học môn Thống kê kinh doanh (Business Statistics).
Kiến thức chủ đạo của môn này là: xác suất, thống kê mô tả, và tập trung hơn chút vào thống kê suy diễn (inferential statistics). Đây cũng là lần đầu tiên tôi được tiếp xúc với các khái niệm này, và cụ thể là áp dụng trong các vấn đề liên quan tới kinh tế. Tôi cũng không giải thích được vì sao nhưng tôi cảm thấy mình có thể tiếp thu kiến thức trong môn này một cách khá là tự nhiên. Trong kì tiếp theo, tôi được học thêm môn Kinh tế lượng (Econometrics) và học cũng rất vào. Đây cũng là hai trong những môn mà tôi thật sự thích cả về kiến thức lẫn quá trình học.
Về sau tôi mới biết, thống kê & xác suất là các công cụ quan trọng trong nhiều nhánh của tài chính. Và tình cờ, chúng còn là những viên gạch nền tảng xây dựng nên ngành khoa học dữ liệu (Data Science) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). Việc tìm được sự thích thú trong môn học này cũng là một động lực để sau này tôi theo đuổi công việc phân tích dữ liệu.
Thứ hai, trong lúc giãn cách vì đại dịch COVID-19, tôi dành thời gian rảnh (rất nhiều) của mình để tự học một số ngôn ngữ lập trình.
Thật ra từ nhỏ tôi đã có niềm đam mê với máy tính (nói cách khác: ham chơi game và hay nghịch với máy tính), và hồi còn nhỏ tôi đã tưởng mình sẽ theo đuổi khối chuyên Tin, nhưng rồi do duyên phận nên không theo đuổi hướng này (thật ra là cuối cấp 2 tôi lười học toán nên không theo kịp các bạn, sau đấy tôi ôn chuyên Anh vì nhàn hơn).
Quay lại mạch truyện chính, khi mới bắt đầu tôi chỉ tính học lập trình cho vui chứ không có mục tiêu cụ thể nào. Ngôn ngữ đầu tiên mà tôi chọn là HTML & CSS để lập trình web, với một khoá học trên Skillshare mà giờ tôi cũng không nhớ tên. Tôi muốn tạo ra một website vì suy nghĩ đơn giản rằng tôi muốn tạo ra một sản phẩm đẹp, sử dụng tốt và dễ dàng chia sẻ thành quả của mình (với blog này, tôi nghĩ tôi đã thành công một phần).
Tôi chỉ học HTML một thời gian rồi dừng, vì tôi thấy rằng mình không có đủ năng khiếu để làm được một website trông dễ nhìn. Tuy nhiên, trải nghiệm này giúp tôi nhận ra rằng việc lập trình không khó tới mức không tưởng như tôi nghĩ trước đây, chỉ cần tôi kiên nhẫn thì việc này trong tầm tay. Tôi cũng khá thích việc mở editor lên và gõ code (đây cũng là lần đầu tiên tôi được giới thiệu VSCode, editor mà tôi vẫn trung thành tới bây giờ).
Sau đó, tôi thử học môn ngôn ngữ mới: Python. Lần này tôi chọn Python vì ai cũng bảo nó dễ học. Và nó dễ học thật, ít nhất là với những khái niệm cơ bản (variable, if else, …). Tuy nhiên, tôi không thật sự hiểu việc xử lý logic với mấy con số và con chữ thì liên quan gì đến lập trình máy tính, và tôi không biết rằng những bài tập tôi đang làm sẽ hướng tới thành quả gì. Lúc này tôi tìm được một video trên Youtube (What Can You Do with Python?), trong đó nói rằng Python có 3 ứng dụng chính: phát triển web, học máy, và phân tích dữ liệu. Khái niệm đầu tôi đã biết. Hai khái niệm sau là lần đầu tiên tôi nghe thấy, nhưng tôi cảm thấy ở chúng có chút gì đó thú vị. Hmm...
Thứ ba, tôi bắt đầu được nghe về dữ liệu như là một ngành nghề vào mùa hè 2020.
Lúc này là khoảng đầu năm 3 ĐH và các suy nghĩ về công việc sau này bắt đầu tới với tôi. Với chuyên ngành Tài chính, số môn học càng tăng lên thì hứng thú của tôi với ngành càng ít đi. Tôi không nghĩ rằng mình học quá tệ, chỉ là tôi cảm thấy mình không thực sự với những công việc trong ngành.
Trong thời gian này, tôi tình cờ thấy nhiều tư liệu về công việc “phân tích dữ liệu” (data analytics). Mặc dù tôi vẫn còn khá mù mờ về công việc này, nhưng qua các bài viết thì tôi thấy một vài mẫu số chung. Yêu cầu: có khả năng về toán, thống kê; biết sử dụng Excel và ngôn ngữ lập trình (Python, SQL), công cụ trực quan hoá… Công việc: làm việc với dữ liệu, bảng biểu và những con số. Ưu điểm: ngành mới và nhiều thử thách thú vị, lương cao. Nhược điểm: (không thấy ai nói gì). Trong tiềm thức của tôi, những từ khoá này khá phù hợp với những kiến thức mà tôi đang có (về tài chính và kinh tế) hoặc những thứ mà tôi thích học (về thống kê, lập trình,...). “Cũng ngầu đấy chứ, tại sao không”, tôi nghĩ.
Từ đó, phân tích dữ liệu (data analyst) và phân tích kinh doanh (business analyst) bắt đầu mập mờ xuất hiện trong radar tìm kiếm công việc của tôi. Tất nhiên, do tôi vẫn còn khá mù mờ về ngành này, và tôi cũng hiểu khả năng kỹ thuật của mình còn yếu (mới bập bẹ học lập trình) nên tôi chỉ dám coi đây là một phương án dự phòng xa vời trong trường hợp tôi muốn một công việc ngoài ngành Tài chính. Tôi bắt đầu dành ngày càng nhiều thời gian để tìm hiểu thêm về việc phân tích dữ liệu và các kĩ năng liên quan. Càng học tôi càng thấy sự yêu thích của mình tăng lên.
Về cuối năm 2020, tôi học thêm về SQL, một ngôn ngữ gắn liền với kỹ thuật dữ liệu (data engineering) và phân tích dữ liệu. Đây cũng là một ngôn ngữ cũng dễ học, tuy nhiên tương tự như Python, tôi không thực sự hiểu ngôn ngữ này áp dụng vào phân tích như thế nào. Những thắc mắc này của tôi sẽ chỉ được giải đáp vào thời gian sau đó.
Trong cái rủi có cái may, tuy COVID-19 để lại ảnh hưởng quá lớn với thế giới, nhưng thời gian rảnh rỗi do giãn cách cũng đã giúp tôi tranh thủ học thêm điều mình thích. Vô tình, đó là những bước đầu tiên trong hành trình đến với khoa học dữ liệu của tôi.
(còn tiếp)