Posted on Leave a comment

SQL là gì? Tại sao bạn lại nên học SQL?

  1. SQL được sử dụng ở mọi nơi.
  2. Nhu cầu tuyển dụng ngày càng tăng vì nhiều công ty sử dụng SQL.
  3. Mặc dù có những lựa chọn khác, SQL sẽ không biến mất.

“SQL đã cũ. Đó, tôi đã nói rồi”

Lần đầu tôi nghe tới SQL là vào năm 1997. Tôi đang học cấp 3, và trong lớp tin học, chúng tôi làm việc với cơ sở dữ liệu trong Microsoft Access. Các máy tính chúng tôi sử dụng đã lỗi thời và lớp học thì thật nhàm chán. Ngay cả khi đó, SQL cũng có vẻ cổ lắm rồi.

SQL có từ khoảng 50 năm trước từ năm 1970 khi Edgar Codd, một nhà khoa học máy tính làm việc cho IBM, đã việc một bài báo mô tả một hệ thống mới dùng để quản trị dữ liệu trong những cơ sở dữ liệu. Trước cuối thập kỷ này, hệ thống của Codd đã có một vài mẫu thử nghiệm và một ngôn ngữ truy vấn – Ngôn Ngữ Truy Vấn Có Cấu Trúc (SQL) – đã ra đời để tương tác với những cơ sở dữ liệu này.

Nhiều năm sau đó, SQL đã được áp dụng rộng rãi. Việc học SQL (phát âm là “sequel” hoặc “S.Q.L”)  đã trở thành một nghi thức cho các nhà lập trình, những người cần làm việc với cơ sở dữ liệu trong thời gian dài.

Vậy tại sao một người muốn tìm được việc làm về dữ liệu nên dành thời gian học ngôn ngữ “cổ” này? Tại sao không dành toàn bộ thời gian để thuần thục Python/R, hay tập trung vào các kỹ năng về dữ liệu “hấp dẫn” hơn, như Deep Learning, Scala và Spark?

Mặc dù biết các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ đa năng hơn như Python hay R là rất quan trọng nhưng việc bỏ qua SQL sẽ khiến việc kiếm việc làm về dữ liệu trở nên khó khăn hơn. Và sau đây chính là ba lý do chính:

1. SQL được sử dụng ở khắp mọi nơi

Hầu như tất cả các tên tuổi lớn nhất trong ngành công nghệ đều sử dụng SQL. Uber, Netflix, Airbnb – và rất nhiều công ty khác. Kể cả trong những công ty như Facebook, Google, và Amazon, những công ty đã tự xây dựng các hệ thống cơ sở dữ liệu có hiệu suất cao của riêng họ, các đội làm về dữ liệu đều sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu và thực hiện phân tích.

Và không chỉ các công ty công nghệ: các công ty lớn và nhỏ đều sử dụng SQL. Ví dụ, chỉ cần tìm kiếm việc làm nhanh trên Linkedin sẽ chỉ cho bạn thấy rằng có nhiều công ty tìm kiếm kỹ năng SQL hơn là kỹ năng Python hay R. Mặc dù SQL có thể đã cũ, nhưng nó lại rất phổ biến.

Vicknesh, một data Scientist và là học viên cũ của Dataquest, đã có được công việc đầu tiên làm Data Analyst. Anh ấy nhanh chóng phát hiện ra mình sử dụng SQL hàng ngày: “SQL rất phổ biến, có có mặt ở mọi nơi. Như thể SQL tồn tại xuyên qua cả thời gian và không gian. Mọi thứ sử dụng SQL hoặc một ngôn ngữ phái sinh của SQL.”

2. SQL đang là nhu cầu

Nếu bạn muốn kiếm một công việc về dữ liệu, bạn nên tập trung vào các kỹ năng mà nhà tuyển dụng mong muốn. Để chứng minh tầm quan trọng của SQL đặc biệt là trong các công việc liên quan đến dữ liệu, tôi đã phân tích 25,000 công việc được đăng tuyển trên trang Indeed, xem xét các kỹ năng chính được đề cập trong những bài đăng tuyển có từ ‘dữ liệu’ trong tiêu đề:

Số lượng công việc về dữ liệu đề cập đến kỹ năng cụ thể

Dễ thấy SQL là kỹ năng được nhắc đến nhiều nhất, được đề cập tới trong 35.7% bài đăng tuyển, nhiều gấp 1.39 lần so với Python và gấp đôi số bài đăng tuyển so với R.

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đang tìm kiếm công việc đầu tiên về dữ liệu? Liệu SQL sẽ được yêu cầu ngay cả với các vị trí mức entry-level? Hầu hết các công việc ở mức entry-level về dữ liệu là các vị trí Data Analyst, vì vậy tôi đã xem các bài tuyển dụng có từ ‘data analyst’ trong tên vị trí, và những con số này thậm chí còn thuyết phục hơn:

Số lượng công việc có từ khóa ‘data analyst’ đề cập đến kỹ năng cụ thể

Đối với các vị trí Data Analyst, SQL được đề cập trong phần lớn các bài tuyển dụng, nhiều gấp 3 lần so với Python và R. Tóm lại là: Đúng vậy, bạn cần phải học SQL. Nó sẽ không chỉ giúp bạn đủ điều kiện cho những công việc này, hơn nữa còn làm bạn khác biệt với những ứng viên khác, những người chỉ tập trung vào những thứ “hấp dẫn”.

3. SQL sẽ không biến mất

Với các data scientist và data engineer SQL phổ biến hơn Python và R. Việc SQL là ngôn ngữ được lựa chọn là vô cũng quan trọng. Trong biểu đồ dưới đây, từ khảo sát developer năm 2017 của StackOverflow, chúng ta có thể thấy rằng SQL làm lu mờ cả Python lẫn R về mức độ phổ biến.

Khảo sát Developer của StackOverflow năm 2017

Trong khảo sát năm 2018 của StackOverflow, kết quả vẫn tương tự. Tôi đã thực hiện một phân tích ngắn về dữ liệu khảo sát thô và với các dev làm Data Analyst hoặc Data Scientist, SQL được sử dụng phổ biến hơn Python, R hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào khác.

Các ngôn ngữ được các Data Scientist và Data Analyst sử dụng, Khảo sát năm 2018 của StackOverflow

Mặc dù có rất nhiều sự thổi phồng xung quanh NOSQL, Hadoop và các công nghệ khác, SQL vẫn là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất không chỉ với những người trong lĩnh vực dữ liệu mà còn với cả developer ở tất cả lĩnh vực khác. Trong nghiên cứu năm 2019 của StackOverflow, SQL là ngôn ngữ phổ biến thứ ba nói chung và mặc dù dữ liệu thô từ khảo sát đó chưa được phát hành, nhưng có lẽ năm nay SQL vẫn giữ được vị trí quan trọng trong số các ngôn ngữ khoa học dữ liệu.

Điều này mang đến cho những người thực hành dữ liệu đầy tham vọng sự tự tin là họ không học một ngôn ngữ đang chết dần mà thay vào đó là học ngôn ngữ chung của dữ liệu.

4. Vậy Datapot có thể giúp gì cho bạn?

Khóa học SQL for Data Analytics của Datapot được thiết kế để cung cấp các khái niệm và ứng dụng cơ bản trong phân tích dữ liệu của ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc  SQL (Structured Query Language).

Chúng mình hy vọng rằng, sau khi kết thúc khóa học, các bạn sẽ hiểu được các nguyên tắc cơ bản của Cơ sở dữ liệu quan hệ và Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL), sử dụng các câu lệnh SQL để thiết kế và tùy chỉnh cơ sở dữ liệu cũng như lưu trữ, truy xuất và thao tác với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ và có thể ứng dụng SQL trong phân tích dữ liệu.

Datapot hẹn gặp các bạn trong các khóa đào tạo SQL for Data Analytics của Datapot.
Để tìm hiểu lịch khai giảng gần nhất các bạn truy cập đường link tại đây nhé: Lịch Khai Giảng