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…
Câu hỏi đặt ra là?
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:
Những lợi ích khi có chứng chỉ Data
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.
>>> Tham gia cộng đồng Data Architecture Community: Tại đây
Thảo luận
Đăng nhập để bình luậnAnh có thể đặt câu hỏi, góp ý hoặc lưu lại insight quan trọng sau khi đọc bài.