Sinh viên xuất sắc FPT Cranes Varsity Nguyễn Hoài Nam và tư duy học đi đôi với hành

Tốt nghiệp ngành Luật, có bằng thạc sĩ Luật quốc tế tại Hàn Quốc và từng làm việc tại một tập đoàn công nghệ lớn, điều gì khiến Nguyễn Hoài Nam lựa chọn Data Science ở thời điểm đã có nền tảng học vấn và kinh nghiệm nghề nghiệp riêng? Tại FPT Cranes Varsity, anh không chỉ chủ động bổ sung kiến thức phục vụ công việc kinh doanh mà còn bất ngờ được vinh danh Sinh viên xuất sắc kỳ SUMMER 2026. Cùng khám phá câu chuyện học tập của Hoài Nam, với cách tiếp cận kiến thức qua thực hành và những mục tiêu anh đang từng bước hiện thực hóa.

Lựa chọn Data Science để phục vụ mục tiêu 

Hoài Nam sinh năm 1993, đến từ Ninh Bình, trước khi theo đuổi lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo, anh đã có nền tảng học vấn về luật và kinh nghiệm làm việc tại một số doanh nghiệp. Sau thời gian làm việc tại một tập đoàn công nghệ lớn, Hoài Nam quyết định rời công việc để phát triển sự nghiệp riêng. Hiện tại, anh đang kinh doanh một thương hiệu bán lẻ thời trang Outdoor. Sự thay đổi trong công việc cũng khiến anh quan tâm hơn đến những kiến thức công nghệ có thể ứng dụng trực tiếp vào hoạt động kinh doanh.

Chia sẻ về quyết định này: “Có một điều gì đó thôi thúc mình nhảy ra ngoài làm chủ, tự do nhưng được cái lênh đênh hơn. Mình tự tìm hiểu và thấy ngành Data Science rất hay mà ở Việt Nam thì cũng chưa nhiều trường dạy sâu về ngành này, lại còn là bằng quốc tế thì lại càng hiếm. Mình có tìm hiểu cả chương trình bên khác nhưng bên đó yêu cầu khắt khe hơn, không open như chương trình của FPT Cranes Varsity nên mình đăng ký. Lại được khuyến khích bằng học bổng nữa nên mình thấy hoàn toàn bị thuyết phục khi theo học chương trình này”. Với anh, lựa chọn học Data Science không chỉ xuất phát từ sự yêu thích công nghệ mà còn gắn với những mục tiêu cụ thể trong công việc. Anh muốn có thêm kiến thức để hiểu và xử lý dữ liệu kinh doanh, đồng thời mở rộng cơ hội phát triển chuyên môn trong tương lai.

Đăng ký ngay

Đăng ký ngay

Với Hoài Nam, danh hiệu Sinh viên xuất sắc là một bất ngờ ngoài dự đoán. Anh vốn không nghĩ mình sẽ được vinh danh, bởi trong quá trình học, anh nhận thấy nhiều bạn cùng lớp cũng có năng lực và thành tích nổi bật. Khi nhìn lại kết quả này, Hoài Nam chia sẻ khá thoải mái về cảm xúc của mình: “Mình thực sự bất ngờ vì theo mình thấy thì trong lớp còn nhiều bạn rất xuất sắc. Nên khi biết mình được nhận danh hiệu Sinh viên xuất sắc, mình vừa vui vừa bất ngờ. Đây là một sự ghi nhận rất đáng quý đối với mình trong khoảng thời gian học tập tại Cranes FPT. Tuy nhiên, điều mình quan tâm hơn cả vẫn là những kiến thức đã học được và cách mình có thể vận dụng chúng vào công việc thực tế. Với mình, đó mới là giá trị lâu dài mà mình muốn đạt được sau khóa học.”

Học chủ động, hiểu kiến thức qua thực hành

Trước khi theo học Data Science, Hoài Nam từng làm quen với Pascal từ thời cấp hai và có cơ hội tham gia đội tuyển tin học của trường. Tuy nhiên, niềm yêu thích công nghệ khi ấy chưa đủ để anh theo đuổi đến cùng. Phải đến khi đăng ký chương trình tại Cranes FPT, anh mới thực sự quay lại với lĩnh vực này một cách bài bản. Đối với một người chưa có nền tảng chuyên sâu về công nghệ, việc tiếp cận kiến thức mới đòi hỏi sự chủ động và kiên trì. Hoài Nam lựa chọn đọc trước bài, tự viết code và chạy thử để hiểu cách chương trình vận hành trước khi đến lớp. Trong quá trình học, Hoài Nam duy trì thói quen hỏi ngay khi gặp nội dung chưa hiểu, thay vì để những thắc mắc bị bỏ qua. Anh cho rằng việc đọc trước bài, trao đổi với giảng viên và trực tiếp thực hành giúp bản thân tiếp cận kiến thức nhiều lần, từ đó hiểu sâu và ghi nhớ lâu hơn.

Nói về bí quyết học tập, Hoài Nam cho biết: “Mình nghĩ có lẽ mình có mục tiêu học tập khá rõ ràng là để phục vụ công việc hiện tại của mình, ngoài ra mình cũng hình dung thêm 5-7 đường mình có thể đi nếu theo học chương trình này. Có mục tiêu rõ ràng rồi thì cố gắng chuyển hóa thành hành động cụ thể. Cái gì không hiểu thì mình hỏi ngay chứ không để thắc mắc chìm vào quên lãng. Cuối cùng là tích cực làm bài thực hành. Như vậy mình sẽ có 3 lần đọc đi đọc lại để hiểu và nhớ vấn đề. Học mà hiểu thì mình thấy học khá là nhẹ nhàng thôi, không có áp lực gì cả”. Dù vậy, việc cân bằng giữa công việc và học tập vẫn là một thử thách đáng kể. Nơi làm việc cách trường khoảng 10 km, Hoài Nam thường tan làm lúc 17 giờ nhưng phải đến khoảng 18 giờ mới có mặt tại lớp. Những buổi học kéo dài đến 21 giờ hoặc 21 giờ 30 khiến anh trở về nhà khá muộn.

Lịch trình bận rộn đôi khi khiến Hoài Nam không kịp chuẩn bị bài trước khi đến lớp. Anh thừa nhận những hôm như vậy, việc theo dõi bài giảng trở nên khó khăn hơn. “Sắp xếp thời gian là rào cản lớn trong việc theo học nhưng mình trót đâm lao rồi nên đành phải cố gắng hết sức có thể thôi. Có hôm mình bận công việc nên không xem trước bài được, lên lớp thầy giảng không hiểu gì làm mình khá khó chịu. Chắc cũng tại tính mình hơi kỹ nên áp lực chủ yếu đến từ bản thân mình”, Hoài Nam chia sẻ.

Đưa kiến thức vào thực tiễn qua đồ án tại  FPT Cranes

Trong quá trình học Data Science tại Cranes FPT, đồ án Air Quality Analysis và AQI Prediction là một trong những dự án giúp Hoài Nam vận dụng kiến thức đã học vào thực hành. Cùng các thành viên trong nhóm, anh tham gia xây dựng quy trình xử lý, phân tích dữ liệu chất lượng không khí và dự đoán chỉ số chất lượng không khí (AQI) bằng Machine Learning.

Giới thiệu về dự án, Hoài Nam cho biết: “Nhóm xây dựng một pipeline từ làm sạch dữ liệu, EDA, xử lý outliers, thiết kế MySQL database, trực quan hóa trên Streamlit đến dự đoán AQI bằng Machine Learning.” Trong vai trò nhóm trưởng, anh phụ trách kiểm thử, tích hợp các thành phần, xây dựng ứng dụng Streamlit, triển khai phần Machine Learning, đồng thời thực hiện báo cáo và slide thuyết trình. Nhóm sử dụng Python, Pandas, Seaborn/Plotly, scikit-learn, MySQL và Streamlit để phát triển sản phẩm.

Quá trình triển khai đặt ra nhiều yêu cầu về khả năng phối hợp giữa các thành phần. Dữ liệu sau xử lý phải phù hợp với cấu trúc cơ sở dữ liệu, đầu vào của mô hình cần được chuẩn hóa, trong khi ứng dụng phải kết nối được với các phần còn lại. “Khó khăn đáng nhớ nhất là tích hợp các module sao cho dữ liệu, database, model và app khớp với nhau, đặc biệt là các lỗi schema MySQL, đường dẫn file và input model”, Hoài Nam cho biết.

Bên cạnh những vấn đề kỹ thuật, nhóm cũng dành nhiều thời gian thảo luận để thống nhất bộ dữ liệu sử dụng cho bài toán. Dù đồ án được thực hiện ở quy mô mô phỏng, quá trình làm việc giúp các thành viên hiểu rõ hơn cách tổ chức một dự án dữ liệu, từ khâu xử lý phía sau đến giao diện trực tiếp phục vụ người dùng. Kết quả, nhóm hoàn thiện bộ dữ liệu đã làm sạch, cơ sở dữ liệu quan hệ, dashboard tương tác và mô hình RandomForestRegressor đạt hệ số xác định R² khoảng 0,968 trên tập kiểm thử.

Nhắc đến những nội dung học tập khiến mình hứng thú nhất, Hoài Nam lựa chọn Data Mining and Processing (DMP) và Exploratory Data Analysis (EDA). Theo anh, hai môn học giúp kết hợp tư duy phân tích, lập trình và giải quyết các bài toán thực tế. “Qua các môn học, mình thấy tiến bộ rõ nhất ở khả năng xử lý và làm sạch dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu, feature engineering, lựa chọn mô hình và đánh giá kết quả bằng các metrics. Những kiến thức này được mình áp dụng trực tiếp vào project Air Quality, từ xử lý dữ liệu thô đến xây dựng mô hình dự đoán AQI và tích hợp lên Streamlit.”

Điều Hoài Nam đánh giá cao nhất là khả năng vận dụng kiến thức vào một quy trình hoàn chỉnh, thay vì chỉ dừng lại ở việc xử lý các bảng số liệu riêng lẻ. “Điều mình thấy giá trị nhất là mình không còn chỉ nhìn dữ liệu như một bảng số liệu, mà đã biết cách biến dữ liệu thành insight và xây dựng thành một quy trình phân tích hoàn chỉnh”, anh chia sẻ.

Sự đồng hành từ giảng viên 

Trong quá trình học tập tại Cranes FPT, giảng viên Nguyễn Duy Hoàng là người để lại ấn tượng sâu sắc với Hoài Nam. Được thầy hướng dẫn xuyên suốt nhiều môn học, anh có cơ hội trao đổi về các vấn đề chuyên môn và nhận được sự hỗ trợ trong quá trình tiếp cận kiến thức mới. “Thầy có kinh nghiệm phong phú trong các lĩnh vực chuyên môn cũng như trong cuộc sống nên có thể giải đáp hầu như mọi thắc mắc của mình liên quan đến bài học. Cách giảng của thầy cũng dễ hiểu và dễ đi vào lòng người khiến một newbie như mình cảm thấy lập trình hay data cũng không khó khăn gì mấy”, Hoài Nam chia sẻ.

Sau khi hoàn thành chương trình Data Science, anh hướng đến cơ hội làm việc từ xa ở vị trí Data Scientist cho các công ty nước ngoài. Song song với đó, Hoài Nam mong muốn ứng dụng kiến thức đã học để xử lý dữ liệu kinh doanh trong chính doanh nghiệp của mình. Đối với anh, đây là hai hướng phát triển có thể song hành, giúp kiến thức chuyên môn gắn với nhu cầu thực tế và những mục tiêu đã xác định.

Gửi lời nhắn đến các bạn sinh viên đang theo học tại Cranes FPT, Hoài Nam cho rằng mỗi người cần xác định rõ mục tiêu và duy trì sự kiên trì trong suốt quá trình học tập. Anh chia sẻ: “Mình không giỏi trong việc khuyên nhủ lắm nhưng có lẽ là mình sẽ khuyên các bạn nhận định rõ mục tiêu học tập và kiên trì đến cùng để hiện thực hóa mục tiêu đó. Bên cạnh đó cần rèn luyện sự kỷ luật để duy trì được nhịp độ học tập, giống như việc chạy bộ vậy, vấn đề không phải bạn chạy nhanh bao nhiêu mà là bạn duy trì được tốc độ đấy trong quãng đường bao xa.”

Với Hoài Nam, danh hiệu Sinh viên xuất sắc là sự ghi nhận đáng nhớ trong quá trình học tập tại FPT Cranes Varsity. Những kiến thức và trải nghiệm tích lũy trong chương trình sẽ là nền tảng để anh tiếp tục phát triển chuyên môn, ứng dụng Data Science vào hoạt động kinh doanh và theo đuổi mục tiêu trở thành Data Scientist tại các công ty nước ngoài. Chúc Hoài Nam luôn giữ vững tinh thần học hỏi, sự kiên trì và chủ động nắm bắt những cơ hội mới trên chặng đường phía trước nhé.

Huyền Tomato – Ngọc Anh – Phòng Quan hệ doanh nghiệp