Học Data Analyst theo phương pháp Hybrid Learning là hình thức học tập tối ưu cho bất kỳ Fresher nào muốn gia nhập ngành DA. Phương pháp được chứng minh thực tế trong các khóa Data Analyst Fundamental của Smart Data. Rút ngắn thời gian học fullstack kỹ năng DA chỉ trong 3 tháng với các Fresher Non-IT. Hãy cùng Smart Data tìm hiểu tại sao phương pháp học này có thể đẩy nhanh tốc độ của các tấm chiếu mới nhé!
Phương pháp Hybrid Learning là gì?
Hybrid Learning là phương pháp học tập tích hợp, mang tới trải nghiệm học tập đa chiều thay vì giảng viên “thao thao bất tuyệt” về kiến thức, còn học viên chỉ chú tâm ghi chép. Phương pháp này giúp người học có thể tự cân chỉnh thời gian cá nhân linh hoạt hơn thay vì gò bó vào các buổi học cố định. Nguyên nhân là bởi các tài liệu, nội dung buổi học đã được số hóa. Họ có thể tự nghiên cứu độc lập mà không cần đến lớp. Khi cần được giải đáp, học viên sẽ tương tác với giảng viên qua các kênh phù hợp. Vì vậy, số lượng buổi học trực tiếp cùng giảng viên sẽ giảm xuống. Nhưng hiệu quả học tập vẫn không bị ảnh hưởng.
Các lớp học Hybrid Learning được miêu tả như một mô hình đảo ngược khi:
- Nội dung bài học và thực hành được cung cấp trước cho người học trước khi lên lớp.
- Trong thời gian lên lớp, giảng viên sẽ không giảng lại kiến thức. Thay vào đó là giải đáp thắc mắc và chữa bài tập.
Việc người học đã chuẩn bị trước kiến thức trước khi lên lớp với giảng viên sẽ giúp:
- Tăng sự tương tác trong lớp học
- Tối ưu thời gian học cùng giảng viên
- Tăng sự thảo luận và phát triển các ý tưởng mới
Trong tương lai, Hybrid Learning được dự đoán sẽ trở thành xu hướng học tập khi công nghệ được khai thác hiệu quả hơn cho việc đào tạo. Hybrid Learning cũng giúp giải bài toán “khoảng cách” trong học tập. Thay thế cho các lớp học trực tiếp vốn được nhiều người quan điểm là bắt buộc phải có trong giáo dục.
Học Data Analyst theo phương pháp Hybrid Learning như thế nào?
Khóa học Data Analyst Fundamental tại Smart Data được triển khai theo phương pháp Hybrid Learning. Cụ thể, thay vì sắp xếp lịch nhiều buổi hàng tuần để học cùng giảng viên qua Zoom như cách truyền thống. Học viên sẽ dành 8.5 giờ mỗi tuần để học theo thời lượng phân bổ như sau:
2.5 giờ huấn luyện trực tiếp cùng giảng viên qua Zoom
Huấn luyện, giải đáp thắc mắc: Để phù hợp với khả năng tiếp thu của học viên. Giảng viên tối ưu buổi huấn luyện dựa theo dữ liệu phân tích từ hệ thống eLearning. Như tiến trình học, kết quả thực hành,… Học viên cũng có thể đặt câu hỏi thắc mắc, đào sâu nội dung các bài đã học trên eLearning với giảng viên trong buổi học này để hiểu rõ vấn đề hơn.
Hướng dẫn project thực: Xuyên suốt khóa Data Analyst Fundamental, học viên sẽ làm project theo dữ liệu thực được Smart Data cung cấp. Làm việc với dữ liệu thực sẽ mang lại trải nghiệm thực tế cho học viên. Làm quen với những khó khăn mà học viên sẽ gặp phải khi làm Data Analyst. Khác với dữ liệu demo thường mượt mà và có thể giải quyết nhanh gọn. Trong buổi huấn luyện, giảng viên sẽ hướng dẫn và giải đáp thắc mắc của học viên khi làm project.
Đọc thêm: 3 loại Dashboard Data Analyst mà Junior phải biết
6 giờ tự học Data Analyst trên hệ thống eLearning cùng mentor
Học lý thuyết: Hệ thống eLearning của Smart Data đã đăng tải các bài giảng Microlearning theo từng module SQL, BI tool, Python. Mỗi bài giảng thường kéo dài từ 5-10 phút. Nội dung bài học cô đọng mà Fresher và Non-IT cần để đạt trình độ Junior Data Analyst. Học viên có thể chủ động sắp xếp thời gian học mỗi ngày vào thời gian rảnh mà không cần học liền tù tì trong vài tiếng đồng hồ, sẽ khiến não bộ bị quá tải thông tin. Bài giảng Microlearning cũng giúp các bạn Fresher tránh bị căng thẳng khi tiếp xúc với một lĩnh vực mới.
Khái niệm Đường cong lãng quên (1880) của nhà Tâm lý học người Đức Hermann Ebbinghaus nói về việc con người thường quên kiến thức mới mà họ đã tiếp thu được nhanh như thế nào. Kết quả cho thấy chỉ sau 20 phút, chúng ta quên tới 58% lượng thông tin. Và mất 80% kiến thức đã học chỉ sau một tháng. Việc chia nội dung bài học thành các phần nhỏ Microlearning sẽ giúp cải thiện năng suất và khả năng lưu giữ kiến thức khi não bộ không bị quá tải.
Thực hành: Sau khi hoàn thành mỗi bài học Microlearning, học viên sẽ thực hành ngay với bài tập trắc nghiệm và thực hành. Điều này nhằm ghi nhớ kiến thức lại một lần nữa. Đồng thời tập vận dụng kiến thức vào bài tập. Các bài tập này đã được sắp xếp theo thứ tự từ dễ đến khó và gắn liền với nội dung bài giảng. Giảng viên chấm điểm, đánh giá, hướng dẫn chỉnh sửa bài tập trên hệ thống. Trong quá trình học, học viên có thể trao đổi với giảng viên trên hệ thống eLearning. Hoặc qua group chat để được giải đáp, hướng dẫn.
Ôn tập: Mỗi khi muốn ôn tập kiến thức, học viên có thể truy cập vào hệ thống eLearning. Sau đó chọn bài giảng bạn muốn xem lại một cách nhanh chóng, thuận tiện.
4 hiệu quả khi học Data Analyst theo phương pháp Hybrid Learning
Cá nhân hóa trải nghiệm học tập: Học viên chủ động quản lý thời gian học của mình. Học tập linh hoạt theo trạng thái tinh thần và khả năng tiếp nhận. Tránh gò bó và căng thẳng khi tiếp xúc với lĩnh vực mới. Hybrid Learning cũng đặc biệt phù hợp với nhân viên văn phòng vừa học vừa làm.
Ghi nhớ kiến thức lâu dài: Học Data Analyst cũng giống như việc học ngoại ngữ. Khi học đều đặn mỗi ngày cùng với sự đồng hành của mentor. Fresher và Non-IT sẽ được củng cố, bồi đắp và ghi nhớ kiến thức liên tục.
Tăng gấp 3 lần hiệu quả & thời gian: Học viên có thể tối ưu thời gian học vào các khoảng thời gian rảnh trong ngày nhờ hệ thống bài giảng eLearning. Các buổi huấn luyện tập trung tương tác với giảng viên để giải quyết những vấn đề vướng mắc. Không sa đà vào giảng lý thuyết suông. Do đó thay vì mất 6 hay 9 tháng. Fresher chỉ cần 3 tháng để đạt trình độ Junior Data Analyst.
Sở hữu kiến thức nền tảng gắn với kỹ năng thực chiến: Các bài tập thực hành được biên soạn và sắp xếp gắn liền với từng bài học Microlearning. Học viên được chấm điểm và hướng dẫn chỉnh sửa. Bên cạnh đó, các buổi huấn luyện hàng tuần cũng được tối ưu để hướng dẫn thực hành project cho học viên.
Kết luận về học Data Analyst theo phương pháp Hybrid Learning
Hybrid Learning giúp công nghệ được tận dụng tối đa để phát huy hiệu quả đào tạo. Đặc biệt với lĩnh vực được dự đoán sẽ trở thành xu thế của thời đại 4.0 như Data Analyst. Với phương pháp này, Fresher và Non-IT có thể sở hữu kỹ năng Data Analyst sau 3 tháng. Tự tin ứng tuyển vào công việc mình yêu thích hoặc up skill và thăng tiến trong công việc.
