“Học AI bao lâu thì đi làm được – 6 tháng, 1 năm hay 2 năm?”
Câu trả lời ngắn: không có con số chung, nhưng nếu bạn là Newbie/Non-Tech, thì 1–2 năm nghiêm túc mới là khung thời gian thực tế để đi làm ở mức entry-level.
Trong bài này, bạn sẽ:
Hiểu “đi làm được” trong Data/AI nghĩa là gì
Biết lộ trình 6 tháng – 1 năm – 2 năm phù hợp với ai
Tránh bị cuốn vào quảng cáo “6 tháng đổi đời”
Thấy AIO (chương trình 1 năm của AI VIET NAM) nằm ở đâu trong bức tranh này
Trước khi hỏi “bao lâu”, hãy hỏi: “Đi làm ở mức nào?”
Đi làm AI/DS có nhiều mức – bạn đang nhắm tới mức nào?
Mức 1 – Intern / Thực tập
Làm cleaning, query, report
Có mentor kèm
Có thể đạt được chỉ sau 6–12 tháng tùy nền tảng
Mức 2 – Fresher / Junior
Tự làm được một phần pipeline: EDA → model → evaluate
Cần review nhưng không “dắt tay từng bước”
Với Non-Tech → thường cần 1–2 năm
Mức 3 – Data Scientist / ML Engineer thật sự
Giải bài toán phức tạp
Thiết kế mô hình, tối ưu, triển khai
Cần nhiều năm trải nghiệm
Nếu không phân biệt rõ, bạn sẽ dễ bị “đòn marketing” kiểu:
“6 tháng thành Data Scientist lương nghìn đô”.
Những yếu tố quyết định bạn cần 6 tháng, 1 năm hay 2 năm
1. Xuất phát điểm
Dân IT/Toán/Kỹ thuật → học nhanh hơn
Newbie/Non-Tech → phải học Python, Toán, CS từ đầu
2. Thời gian mỗi tuần
5–7 giờ/tuần → chỉ đủ “nếm thử”, không lên nghề
15–20 giờ/tuần → 1–2 năm là hợp lý
≥ 25–30 giờ/tuần → có thể đi rất xa trong 1 năm
3. Mục tiêu nghề nghiệp
Chỉ muốn hiểu cơ bản → 6–9 tháng
Data Analyst/BI → 9–18 tháng
Data Scientist/ML Engineer → 1–3 năm
Lộ trình 6 tháng: Khi nào thực tế, khi nào là “chiêu marketing”?
6 tháng thực tế nếu bạn:
Là dev hoặc dân Toán/Kỹ thuật
Có thể học 30–40 giờ/tuần
Muốn chuyển từ vai trò kỹ thuật sang ML/DS
Khi đó bạn có thể:
Nắm ML/DL cơ bản
Làm 1–2 dự án
Apply vị trí gần domain cũ
6 tháng “ảo” nếu bạn là Non-Tech
Nếu bạn:
Đi làm full-time
Chỉ có 10–15 giờ/tuần
Xuất phát từ con số 0
→ 6 tháng không thể thành Data Scientist.
6 tháng lúc này chỉ hợp để:
Làm quen Python + Toán + Data
Xác định mình có hợp ngành hay không
Lộ trình 1 năm: Mốc thực tế cho Newbie & Non-Tech
Nếu bạn có thể dành ≥ 25–28 giờ/tuần, 1 năm có thể giúp bạn:
Trong 1 năm bạn có thể đạt được:
Biết toàn bộ pipeline: data → ML → DL cơ bản → GenAI/LLM
Làm dự án thực tế:
Airbnb
Dự báo ô nhiễm
OCR
Vision-Language
Mini-app dùng GenAI/RAG
Xây portfolio đúng chuẩn (GitHub + báo cáo)
Mức đi làm sau 1 năm (với người chăm chỉ):
Intern
Fresher
Junior tùy nền tảng
Hoặc chuyển vai trò nội bộ (từ nghiệp vụ → phân tích dữ liệu)
Khi nào 1 năm không đủ?
Nếu bạn chỉ có 5–10 giờ/tuần
Nếu bạn học theo kiểu “xem cho biết”
Nếu bạn kỳ vọng quá cao (nhảy ngay vào AI Engineer lương ngàn đô)
Lộ trình 2 năm: Chậm mà chắc cho người bận rộn hoặc trái ngành hoàn toàn
2 năm phù hợp với:
Người đi làm full-time
Người chỉ có 10–15 giờ/tuần
Người muốn đi lâu dài nhưng không muốn quá áp lực
Lộ trình 2 năm điển hình:
Năm 1:
Python → SQL → EDA → ML cơ bản
Làm 3–6 project nhỏ
Năm 2:
Chọn 1 nhánh để đào sâu:
Computer Vision
NLP
Time-Series
GenAI/LLM
MLOps
Làm 2–3 project chất lượng cao
➡️ Đây là lộ trình rất phù hợp với người trên 27–30 tuổi đang có gia đình, công việc ổn định nhưng muốn “xoay trục”.
Case thực tế – bạn nên chọn lộ trình nào?
Case 1 – Kế toán 27 tuổi, trái ngành, đi làm full-time
6 tháng thành Data Scientist? ❌ Không thực tế
6 tháng đầu → Python + Toán
1 năm học nghiêm túc → đủ kiến thức + dự án
Tổng: 1–2 năm để đủ tự tin apply
Case 2 – Dev backend 2–3 năm kinh nghiệm
Đã biết code → học nhanh
6 tháng full-time learning có thể chuyển nghề
1 năm → cực kỳ vững
Case 3 – Sinh viên năm 2 ngành kinh tế
1 năm học AI song song
Năm sau đi intern
Ra trường có lợi thế kép → domain + AI
AIO của AI VIET NAM nằm ở đâu trong bài toán “bao lâu?”
AIO = Chương trình 1 năm, thiết kế cho Newbie & Non-Tech
Học live online buổi tối
Yêu cầu cam kết ≥ 28h/tuần
Không hứa việc làm
Cam kết: kiến thức thật, project thật, mentor thật
Cấu trúc:
Pre-AIO: Python + Toán + CS nền
AIO chính: 12 module
Data → SQL → ML → DL
Computer Vision
NLP
Time Series
GenAI, LLM, Vision-Language
GNN, Mamba
22+ dự án thực tế
AIO phù hợp nếu bạn:
Nghiêm túc muốn đổi nghề hoặc nâng cấp nghề
Có thể dành thời gian đủ nhiều
Muốn học bài bản từ 0 → làm được project thực
Nếu bạn đang phân vân: 3–6 tháng tới nên làm gì?
Gợi ý:
1–3 tháng đầu
Python cơ bản
Pandas
Toán nền AI
3–6 tháng tiếp theo
Làm 1–2 mini-project
Xem mình có hợp không
Sau 6 tháng
Nếu bạn còn hứng & sẵn sàng commit → hãy bước vào chương trình 1 năm (như AIO) để đi tới mức fresher/junior.
FAQ – Câu hỏi hay gặp về thời gian học AI
1. Trái ngành hoàn toàn, 1 năm có đi làm được không?
Có thể – nhưng không ai đảm bảo 100%.
1 năm học nghiêm túc → đủ để bắt đầu apply intern/fresher.
2. 6 tháng có đủ để nhập môn AI không?
Đủ để biết nền tảng.
Không đủ để trở thành Data Scientist thật sự.
3. Không giỏi Toán có học AI chậm hơn không?
Có, nhưng không cản được bạn.
Chỉ cần dành 2–3 tháng ôn lại Toán nền.
4. Học xong AIO có chắc chắn có việc?
Không.
AIO không cam kết việc làm.
AIO cam kết:
Nền tảng thật
Project thật
Mentor thật
Portfolio thật
5. Chỉ có 10–15h/tuần, có nên học AIO không?
Có thể học được, nhưng khó theo kịp tiến độ.
Nếu bận, hãy chọn lộ trình 2 năm thay vì 1 năm.
📌 Đây là nội dung thuộc AIO – khóa học AI & Khoa học dữ liệu 1 năm của AI VIET NAM, dành cho Newbie & Non-Tech muốn học AI bài bản.
