CV ĐÃ VIẾT LẠI THEO 1 JD MỤC TIÊU
Phần Project và Experience được viết lại ngay trong buổi 1. Mỗi bullet là một bằng chứng năng lực, không còn là danh sách đầu việc.
WORKSHOP 2 BUỔI LIVE ZOOM
BẠN KHÔNG THIẾU NĂNG LỰC.
BẠN KHÔNG THIẾU NĂNG LỰC.
HỒ SƠ CỦA BẠN CHƯA
CHỨNG MINH ĐƯỢC ĐIỀU ĐÓ.
Data Profile Lab: 2 buổi live cùng cựu Data Analyst Tiki để viết lại CV theo đúng JD bạn muốn apply và biến project thành Portfolio Case Study cho thấy bạn tư duy thế nào, không chỉ dùng công cụ gì.
200+ ứng viên đã hoàn thiện CV & Portfolio cùng UniGap và nhận offer Data Analyst tại Shopee, TikTok, MoMo, VNG... Xem danh sách
- Khai giảngĐIỀN: CONFIG.session1, session2
- Thời gian20h00 - 22h00, 2 tiếng mỗi buổi
- Hình thứcLive Zoom, có record xem lại
- Học phíStandard 199K | Premium 499K
SAU 2 BUỔI BẠN CÓ MỘT BỘ HỒ SƠ SẴN SÀNG APPLY
OUTLINE 1 PORTFOLIO CASE STUDY
Project của chính bạn được dựng lại theo mạch Business Problem, Data, Analysis, Insight, Recommendation để nhà tuyển dụng thấy cách bạn giải một bài toán.
BỘ CHECKLIST TỰ REVIEW CHO MỌI JD SAU NÀY
Gặp JD mới, bạn biết cần kiểm tra gì và tailor phần nào, không phải viết lại từ đầu hay đi hỏi từng người.
200+ ỨNG VIÊN ĐÃ HOÀN THIỆN CV & PORTFOLIO CÙNG UNIGAP VÀ NHẬN OFFER DATA ANALYST
Học viên UniGap đã trúng tuyển tại 100+ doanh nghiệp, trong đó có:
BẠN ĐÃ BỎ RA RẤT NHIỀU THỜI GIAN VÀ CÔNG SỨC HỌC DATA,
ĐỪNG ĐỂ BỘ HỒ SƠ CHƯA TỐT KHIẾN BẠN BỎ LỠ OFFER
Bạn đã học SQL, Excel, Power BI, Python, đã làm project và chuẩn bị nghiêm túc cho vị trí Data Analyst.
Nhưng đến lúc apply:
RẢI CV NHIỀU NƠI NHƯNG ÍT NƠI PHẢN HỒI
Bạn không biết vấn đề nằm ở năng lực, ở hồ sơ hay ở cách chọn JD, nên cũng không biết phải sửa từ đâu.
CV LÀ MỘT DANH SÁCH CÔNG CỤ VÀ ĐẦU VIỆC
Có project, có kỹ năng nhưng chưa biết phải viết thế nào để nhà tuyển dụng nhìn ra năng lực Data Analyst phía sau những trải nghiệm đó.
PORTFOLIO CÓ DASHBOARD NHƯNG KHÔNG CÓ CÂU CHUYỆN
Người xem thấy bạn “đã làm project”, nhưng chưa chắc nhìn thấy bạn đã đặt câu hỏi gì, phân tích ra sao, tìm được insight gì và đề xuất điều gì từ dữ liệu.
SỬA MÃI VẪN KHÔNG BIẾT ĐÃ ĐỦ TỐT CHƯA
Xem thêm template. Hỏi AI. Làm thêm project. Thậm chí quay lại học thêm một công cụ mới vì nghĩ: “Chắc mình vẫn chưa đủ để apply.”
Trong lúc đó, những JD phù hợp vẫn tiếp tục mở rồi đóng.
Trước khi bạn được ngồi xuống phỏng vấn để chứng minh năng lực, CV & Portfolio phải làm việc đó thay bạn.
NĂNG LỰC TỐT LÀ CHƯA ĐỦ, CV VÀ PORTFOLIO CỦA BẠN PHẢI CHỨNG MINH ĐƯỢC ĐIỀU ĐÓ.
CV ghi:
SQL • Excel • Power BI • Python
Nhưng nhà tuyển dụng cần biết:
Bạn đã dùng những công cụ đó để giải quyết bài toán gì?
Portfolio ghi:
Sales Analysis Dashboard
Nhưng điều cần nhìn thấy là:
Bạn đặt Business Question gì? Phân tích dữ liệu ra sao? Phát hiện insight nào?
CÙNG MỘT PROJECT, HAI CÁCH VIẾT
Dòng mô tả project trong CV
“Cleaned data, analyzed data and created dashboard.”
Tên project trong Portfolio
“Sales Analysis Dashboard”
Người đọc chỉ biết bạn đã dùng công cụ. Không thấy bài toán, không thấy kết quả.
Dòng mô tả project trong CV
“Phân tích 12 tháng dữ liệu bán hàng của một chuỗi bán lẻ bằng SQL và Power BI để tìm nguyên nhân doanh thu miền Trung giảm 15%. Xác định 2 nhóm sản phẩm chiếm 70% mức giảm và đề xuất điều chỉnh tồn kho theo mùa.”
ContextActionToolResult
Tên project trong Portfolio
“Vì sao doanh thu miền Trung giảm 15% trong Q3, và nên xử lý từ đâu?”
Cùng một project, cùng một năng lực. Khác ở chỗ người đọc nhìn thấy bạn nghĩ gì và tạo ra gì.
Ví dụ minh hoạ. Trong workshop, bạn làm đúng việc này trên project của chính mình.
KHÔNG DẠY THÊM CÔNG CỤ.
2 BUỔI NÀY DẠY BẠN CHỨNG MINH NHỮNG GÌ BẠN ĐÃ CÓ.
Bạn đã có skill và project. Thứ còn thiếu là cách đưa chúng lên hồ sơ để nhà tuyển dụng đọc ra năng lực.
Từ“Tôi đã làm gì?”“Tôi có thể chứng minh năng lực gì?”
Bạn học cách đọc JD, xác định nhà tuyển dụng đang tìm kiếm điều gì và mapping những yêu cầu đó với skill - project - experience bạn đang có. Từ đó, viết lại CV để mỗi phần không chỉ cung cấp thông tin mà còn đóng vai trò như một bằng chứng năng lực.
Từ“Tôi có một dashboard”“Đây là cách tôi giải quyết một bài toán Data.”
Bạn học cách biến project thành một Case Study có logic:
Business Problem→Data→Analysis→Insight→Recommendation
MỤC TIÊU KHÔNG PHẢI LÀ LÀM HỒ SƠ “ĐẸP HƠN”.
Mà là giúp CV & Portfolio thể hiện rõ hơn những năng lực bạn thực sự có.
TẠI SAO BẠN NÊN THAM GIA DATA PROFILE LAB?
01.
BẮT ĐẦU TỪ JD, KHÔNG BẮT ĐẦU TỪ TEMPLATE
Không có một CV Data Analyst phù hợp với mọi vị trí. Bạn học cách bóc tách JD để hiểu doanh nghiệp đang tìm kiếm business/domain - analytical thinking - technical skills - communication, sau đó quyết định hồ sơ cần ưu tiên bằng chứng nào.
02.
PORTFOLIO “SHOW THINKING”, KHÔNG CHỈ “SHOW TOOL”
Portfolio phải giúp người xem hiểu: Bạn gặp bài toán gì → đặt câu hỏi gì → phân tích thế nào → phát hiện gì → đề xuất gì.
03.
HỌC TRÊN CÁC LỖI HỒ SƠ THƯỜNG GẶP
Trong Live Zoom, Coach audit ví dụ CV/Portfolio và chỉ rõ: đang có vấn đề gì → vì sao chưa thuyết phục → có thể cải thiện theo hướng nào.
04.
AI LÀ REVIEWER, KHÔNG PHẢI NGƯỜI “VIẾT HỘ”
Dùng AI để đối chiếu CV với JD, challenge bullet point và phản biện logic Portfolio nhưng vẫn kiểm soát để tránh nội dung chung chung, phóng đại hoặc “AI hóa” hồ sơ.
XÂY CV DATA ANALYST THỂ HIỆN ĐÚNG NĂNG LỰC
SAU BUỔI 1:Bạn có bản CV đã viết lại phần Project và Experience theo 1 JD mục tiêu, kèm checklist để tự kiểm tra trước mỗi lần nhấn Apply.
- 1
ĐỌC JD TRƯỚC KHI VIẾT CV
Bóc tách JD thành những nhóm năng lực doanh nghiệp đang tìm kiếm và xác định bằng chứng trong trải nghiệm của bạn có thể đáp ứng từng yêu cầu.
- 2
CHỌN ĐÚNG THỨ CẦN ĐƯA VÀO CV
Biết kinh nghiệm nào nên ưu tiên, project nào đáng đưa vào, Technical Skills nên trình bày đến đâu. Với sinh viên/người chuyển ngành, tận dụng project, internship, môn học và kinh nghiệm cũ mà không thổi phồng hồ sơ.
- 3
BIẾN “TASK” THÀNH “EVIDENCE”
Viết theo Context → Action → Tool → Result để recruiter hiểu bạn đã dùng kỹ năng để tạo ra giá trị gì.
- 4
TAILOR CV MÀ KHÔNG PHẢI VIẾT LẠI TỪ ĐẦU
Biết phần nào cần thay đổi theo JD và phần nào nên giữ ổn định.
- 5
DÙNG AI ĐỂ REVIEW - KHÔNG DÙNG AI ĐỂ “BỊA” CV
Đối chiếu CV ↔ JD, tìm evidence còn thiếu và challenge cách diễn đạt nhưng vẫn giữ hồ sơ đúng với năng lực thực tế.
- 6
THỰC HÀNH: VIẾT LẠI BULLET CỦA CHÍNH BẠN
Cuối buổi, bạn áp dụng framework lên CV của mình. Coach chọn một số bài để góp ý trực tiếp trước cả lớp.
BIẾN PROJECT THÀNH PORTFOLIO CASE STUDY THỂ HIỆN TƯ DUY DATA ANALYST
SAU BUỔI 2:Bạn có outline hoàn chỉnh cho 1 Portfolio Case Study từ project của chính mình, cho thấy không chỉ “Tôi biết dùng công cụ” mà còn “Đây là cách tôi tư duy với dữ liệu”.
- 1
CHỌN PROJECT ĐÁNG ĐỂ NHÀ TUYỂN DỤNG XEM
Lựa chọn project dựa trên business problem - kỹ năng phân tích - công cụ - độ phức tạp - mức độ liên quan với vị trí mục tiêu.
- 2
BẮT ĐẦU TỪ BUSINESS QUESTION, KHÔNG BẮT ĐẦU TỪ DASHBOARD
Xác định doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì, dữ liệu cần trả lời câu hỏi nào và phân tích phục vụ quyết định gì.
- 3
BIẾN PROJECT THÀNH MỘT CÂU CHUYỆN PHÂN TÍCH
Business Problem → Data → Analysis → Insight → Recommendation.
- 4
PHÂN BIỆT CHART - OBSERVATION - INSIGHT - RECOMMENDATION
Không dừng ở mô tả số liệu; đi tiếp đến điều đáng chú ý, giả thuyết cần kiểm tra và hành động business có thể cân nhắc.
- 5
ĐÓNG GÓI PORTFOLIO ĐỂ RECRUITER CÓ THỂ SCAN NHANH
Tổ chức Case Study trên Notion/PDF/GitHub theo hierarchy rõ ràng.
- 6
THỰC HÀNH: DỰNG OUTLINE CASE STUDY CỦA BẠN
Bạn chọn 1 project và dựng outline theo đúng mạch 5 bước. Coach chọn một số bài để góp ý trực tiếp.
WORKSHOP NÀY CÓ DÀNH CHO BẠN KHÔNG?
Phù hợp nếu bạn
- Đã học xong ít nhất một trong các công cụ SQL, Excel, Power BI, Python và có ít nhất 1 project, kể cả project trong khoá học.
- Là sinh viên năm cuối, fresher hoặc người chuyển ngành đang chuẩn bị apply Data Analyst, BI Analyst hoặc Data Intern.
- Đã apply nhưng ít được gọi phỏng vấn và không rõ hồ sơ đang sai ở đâu.
- Muốn tự tailor hồ sơ cho từng JD thay vì dùng một bản cho mọi nơi.
Chưa phù hợp nếu bạn
- Chưa học công cụ data nào và chưa có project. Bạn cần xây năng lực trước, hồ sơ sau.
- Chỉ cần một template đẹp để điền vào cho nhanh.
- Muốn có người viết hộ CV. Workshop dạy bạn tự viết, để bạn bảo vệ được từng dòng khi vào interview.
NGƯỜI DẪN DẮT WORKSHOP LÀ DATA ANALYST CÓ KINH NGHIỆM LÀM VIỆC TẠI CÁC CÔNG TY TOP
COACHNGÔ VINH
Từng là Data Analyst tại Tiki
Founder & CEO Học viện UniGap
COACH NGÔ VINH
5+ năm kinh nghiệm thực chiến trong lĩnh vực Data
Coach Ngô Vinh từng là Data Analyst tại Tiki, nơi anh xây model CAC/CLV payback, đo marketing ROI và làm dashboard điều hành cho CMO và VP Growth. Trước đó anh làm Business Analyst tại FPT Software và Merlion Clicks. Hiện anh là Founder & CEO Học viện UniGap.
COACHLAN ANH
Data Analyst tại MoMo
Data Scientist tại VietinBank
COACH LAN ANH
Kinh nghiệm thực chiến đa dạng trong lĩnh vực Data
Coach Lan Anh từng đảm nhiệm vị trí Data Analyst tại MoMo và Data Scientist tại VietinBank, trực tiếp làm việc với dữ liệu trong các môi trường doanh nghiệp lớn. Hiện chị đảm nhiệm vai trò Data Analyst & Business Owner tại GSM.
COACH NHÌN MỘT CV DATA ANALYST
NHƯ THẾ NÀO
Đây là CV mẫu, tổng hợp từ những lỗi UniGap gặp nhiều nhất khi review hồ sơ Data Analyst. Bấm vào từng số để xem Coach sẽ nói gì.
CV mẫu
NGUYEN VAN A
Data Analyst
[email protected] | 09xx xxx xxx | Ho Chi Minh City
CV này gửi cho JD nào cũng được
- Vấn đề
- Tiêu đề chỉ ghi “Data Analyst” và toàn bộ nội dung không nhắc tới bất kỳ yêu cầu nào của một JD cụ thể.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Một bản CV dùng chung. Hồ sơ không có từ khoá nào khớp với JD của họ, nên bị lọc ngay từ vòng scan đầu.
- Sửa theo hướng
- Chọn 1 JD mục tiêu, bóc ra 4-5 yêu cầu chính, rồi kiểm tra từng yêu cầu đã có bằng chứng tương ứng trong CV chưa. Đây là việc đầu tiên của buổi 1.
Objective
A hardworking and detail-oriented fresh graduate seeking a Data Analyst position to apply my skills and grow with the company.
Objective không nói được điều gì
- Vấn đề
- “Hardworking, detail-oriented, seeking a position to grow” là câu mà ứng viên nào cũng viết được.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Ba dòng đầu, vị trí đắt giá nhất của CV, không cho họ thêm một thông tin nào về bạn.
- Sửa theo hướng
- Thay bằng 2 dòng Summary: bạn là ai, đã làm gì với dữ liệu, đang nhắm tới vai trò nào.
Viết lại thử
Final-year Economics student with 3 analytics projects in retail and telecom (SQL, Power BI, Python). Looking for a Data Analyst Intern role in growth or marketing analytics.
Education
Bachelor of International Economics, ABC University (2022 - 2026). GPA 3.2/4.0
Relevant coursework: Microeconomics, Macroeconomics, Statistics, Principles of Marketing, Accounting, International Trade, Business Law
Thứ mạnh nhất lại nằm cuối trang
- Vấn đề
- Education và danh sách môn học chiếm nửa trên của CV, còn Project bị đẩy xuống cuối.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Người đọc scan từ trên xuống trong khoảng 30 giây. Nhiều người dừng trước khi tới phần project.
- Sửa theo hướng
- Với fresher và người chuyển ngành, thứ tự nên là Summary, Projects, Experience, Skills, Education. Danh sách môn học có thể bỏ hẳn.
Skills
Tableau, R, SPSS, Machine Learning, Communication, Teamwork
Skills là danh sách công cụ kèm thanh tự chấm điểm
- Vấn đề
- 10 kỹ năng xếp ngang hàng, Power BI tự chấm 90%. Không có gì để kiểm chứng.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Họ không tin thanh phần trăm. Họ muốn biết bạn đã dùng SQL để làm gì, ở mức nào.
- Sửa theo hướng
- Giữ những công cụ JD yêu cầu, bỏ thanh điểm, và gắn mỗi công cụ với nơi bạn đã dùng nó.
Viết lại thử
SQL (CTE, window functions): dùng trong Project 1 và 2. Power BI (DAX, data modeling): dùng trong Project 2.
Experience
Sales Intern, XYZ Company (06/2025 - 09/2025)
- Supported the sales team with daily tasks
- Made weekly reports in Excel
- Entered customer data into the system
Kinh nghiệm trái ngành viết thành đầu việc
- Vấn đề
- “Supported the sales team”, “Made weekly reports” là mô tả công việc, không phải việc bạn đã tạo ra.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Một kỳ thực tập Sales không liên quan tới vị trí Data Analyst, nên họ lướt qua.
- Sửa theo hướng
- Tìm phần việc có chạm vào dữ liệu và viết nó theo Context, Action, Tool, Result. Không có kinh nghiệm data không có nghĩa là không có bằng chứng về tư duy dữ liệu.
Viết lại thử
Built the weekly sales report in Excel (Pivot, XLOOKUP) for a 5-person team, cutting preparation time from 3 hours to 1 hour.
Projects
Customer Churn Prediction (Python)
- Used pandas and scikit-learn to build a machine learning model
- Achieved 85% accuracy
Accuracy 85% chưa nói lên điều gì
- Vấn đề
- Con số đứng một mình: không có quy mô dữ liệu, không có tỉ lệ churn, không có quyết định kinh doanh nào đi kèm.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Nếu tỉ lệ churn thật là 15% thì đoán “không ai rời đi” cũng đúng 85%. Người làm nghề sẽ hỏi câu này ngay trong interview.
- Sửa theo hướng
- Nêu bài toán, quy mô dữ liệu, chỉ số phù hợp với bài toán, insight chính và đề xuất hành động.
Viết lại thử
Predicted churn on a telecom dataset (7K customers, 27% churn). Logistic regression reached 0.78 recall on churners. Top drivers: contract type, tenure, support calls. Proposed a retention offer for month-to-month customers in their first 6 months.
Sales Analysis Dashboard (Power BI)
- Cleaned data, analyzed data and created dashboard
- Dashboard includes 12 charts and 5 KPIs
Portfolio: github.com/nguyenvana
Đếm chart không phải thành tựu, link Portfolio dẫn vào ngõ cụt
- Vấn đề
- “12 charts and 5 KPIs” mô tả sản phẩm chứ không mô tả tư duy. Link Portfolio trỏ về trang GitHub gốc với các repo tên project1, project2.
- Nhà tuyển dụng thấy gì
- Họ sẽ không tự mở từng repo để tìm hiểu. Một lần bấm mà không thấy câu chuyện là họ rời đi.
- Sửa theo hướng
- Đổi tên project thành câu hỏi business, và trỏ link thẳng tới 1 trang Case Study đọc hiểu được trong 60 giây. Đây là nội dung của buổi 2.
Viết lại thử
Why did Central-region revenue drop 15% in Q3? (Power BI case study, 1 page)
Gói Premium là đúng trải nghiệm này, trên CV và Portfolio của chính bạn.
Gói Standard dạy bạn bộ tiêu chí để tự chấm như vậy.
ĐĂNG KÝ HÔM NAY, NHẬN NGAY BỘ TÀI LIỆU LUYỆN BÀI TEST TUYỂN DỤNG
Hồ sơ tốt đưa bạn vào vòng trong. Ở vòng trong, thứ chờ bạn thường là một bài test Data Analyst. Bạn nhận bộ tài liệu này ngay sau khi thanh toán, không cần chờ đến ngày học.
BỘ 5 BÀI TEST TUYỂN DỤNG DATA ANALYST
5 đề được xây lại từ bài test tuyển dụng thật ở nhiều ngành, đã ẩn danh doanh nghiệp, kèm dataset để bạn tự làm.
VIDEO CHIẾN LƯỢC GIẢI BÀI TEST
Hướng dẫn cách Đọc đề → Xác định yêu cầu → Phân bổ thời gian → Trình bày tư duy → Kiểm tra kết quả.
Áp dụng cho cả hai gói Standard và Premium.
CHỌN GÓI PHÙ HỢP VỚI BẠN
Cả hai gói đều học đủ 2 buổi live và nhận đủ bonus. Premium có thêm Coach review hồ sơ của riêng bạn. Hạn đăng ký còn
STANDARD
Tự làm đúng với framework
199.000 VNĐ
chưa tới 100K mỗi buổi
- 2 buổi Live Zoom: CV + Portfolio
- 2 framework: CV theo JD, Portfolio Case Study
- 2 checklist tự audit CV và Portfolio
- Bộ prompt AI để tự review hồ sơ
- Live review hồ sơ mẫu ngay trong buổi học
- Record 2 buổi để xem lại khi cần
Tặng ngay: 5 bài test DA + video giải test
ĐĂNG KÝ STANDARD 199KPREMIUM
Coach soi hồ sơ của bạn
499.000 VNĐ
Standard + 300K để được review riêng
Toàn bộ gói Standard, cộng thêm:
Coach review CV + Portfolio của chính bạnTừ cấu trúc, JD matching, từng bullet point đến case study
- Feedback rõ: vấn đề ở đâu, vì sao, sửa theo hướng nào
- Thứ tự ưu tiên sửa, để bạn không chỉnh hồ sơ lan man
Tặng ngay: 5 bài test DA + video giải test
ĐĂNG KÝ PREMIUM 499KLÀM CÁCH NÀO ĐỂ ĐĂNG KÝ?
- Chọn gói và điền form
Mất khoảng 1 phút, ngay trên trang này: họ tên, số Zalo và email.
- Quét mã QR để chuyển khoản
Mã QR có sẵn số tiền và nội dung. Sau khi UniGap xác nhận, bộ 5 bài test và video chiến lược được gửi qua email.
- Vào nhóm lớp, nhận link Zoom
UniGap gửi link nhóm Zalo của lớp sau khi xác nhận học phí, để bạn nhận link Zoom và thông báo. Học viên Premium nhận hướng dẫn nộp CV và Portfolio để Coach review.
CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Tôi chưa có project hoặc chưa có CV hoàn chỉnh thì tham gia được không?
Được, nếu bạn đã học xong ít nhất một công cụ và có bài tập hoặc project trong khoá học. Buổi 2 có phần riêng về cách chọn project đáng đưa vào Portfolio. Nếu bạn chưa học gì về data, workshop này chưa phù hợp: hãy xây năng lực trước.
Tôi là sinh viên hoặc người trái ngành, chưa có kinh nghiệm data thì viết gì vào CV?
Buổi 1 có phần dành cho đúng trường hợp này: cách tận dụng project, internship, môn học và kinh nghiệm ở ngành cũ để làm bằng chứng cho năng lực phân tích, mà không thổi phồng hồ sơ.
Workshop khác gì so với việc nhờ ChatGPT sửa CV?
AI viết câu chữ trơn tru nhưng thường chung chung và dễ phóng đại. Thứ AI không làm thay bạn được là đọc JD để biết nhà tuyển dụng cần gì, và chọn đúng bằng chứng từ trải nghiệm thật của bạn. Workshop dạy phần đó, rồi đưa bạn bộ prompt để dùng AI như một reviewer.
Có record để xem lại không?
Có. Cả 2 buổi đều có record để bạn xem lại.
Gói Premium review diễn ra thế nào?
Bạn nộp CV và Portfolio theo hướng dẫn. Coach review trên chính hồ sơ của bạn và trả feedback theo 3 câu hỏi: vấn đề ở đâu, vì sao cần sửa, nên sửa theo hướng nào, kèm thứ tự ưu tiên.
Tôi đăng ký Standard rồi có nâng lên Premium được không?
Được. Bạn chỉ cần thanh toán thêm phần chênh lệch 300K, nếu gói Premium vẫn còn suất.
Học xong có đảm bảo có offer không?
Không. Workshop giải quyết đúng một khâu: giúp hồ sơ thể hiện rõ năng lực bạn đang có, để bạn có nhiều cơ hội vào vòng phỏng vấn hơn. Offer còn phụ thuộc vào năng lực thật, vòng test, vòng phỏng vấn và thị trường tại thời điểm bạn apply.
Còn câu hỏi khác? Nhắn UniGap qua fanpage, Zalo 0974 26 01 08 hoặc email [email protected]
Bạn đã bỏ hàng tháng để xây năng lực Data
ĐỪNG ĐỂ CV & PORTFOLIO
TRỞ THÀNH ĐIỂM NGHẼN
GIỮA BẠN VÀ CƠ HỘI TIẾP THEO.
Bạn không cần một CV “nghe thật hay”. Bạn cần bộ hồ sơ để nhà tuyển dụng nhìn thấy đúng những gì bạn đã học, đã làm và có thể làm.
Sau 2 buổi bạn có một bộ hồ sơ sẵn sàng apply
- CV đã viết lại theo 1 JD mục tiêu
- Outline 1 Portfolio Case Study từ project của bạn
- Bộ checklist tự review cho mọi JD sau này
200+ ứng viên đã hoàn thiện CV & Portfolio cùng UniGap và nhận offer Data Analyst.