5 nghề nghiệp tiềm năng dành cho người học SQL
Trong thực tế, cho dù bạn chỉ mới bắt đầu học SQL hoặc đã đồng hành cùng với nó trong nhiều năm, có một số vai trò cho phép bạn sử dụng các kỹ năng SQL của mình để trau dồi. Để giúp bạn tìm thấy những cơ hội phù hợp, đây là năm nghề nghiệp thường tìm kiếm tài năng về SQL, cộng với các yêu cầu công việc điển hình cho mỗi vai trò. Cùng với mức lương được tìm hiểu trên các trang mạng tìm việc IT tại Mỹ
Bạn không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu để hiểu rằng sự trì trệ kẻ thù của một công ty. Ngày nay, để ngăn chặn sự rối loạn vì sự tăng trưởng các bộ phận chức năng trong một doanh nghiệp và khách hàng, do đó chúng ta luôn cần những cách mới để thu hút người dùng và đưa ra quyết định thông minh hơn để thúc đẩy lợi nhuận.
Vì vậy trong việc quản lý dữ liệu mà nhiều công ty đang sử dụng, các chuyên gia SQL là chìa khóa để thực hiện nhiệm vụ này. Nếu bạn có hứng thú với nghề nghiệp bằng SQL, thì bạn không bị giới hạn chỉ với một con đường sự nghiệp hay mức lương để lựa chọn.
Kỹ sư cơ sở dữ liệu (Database Engineer)
Các kỹ sư cơ sở dữ liệu tạo và quản lý cơ sở dữ liệu có thể chứa cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, chẳng hạn như thông tin tài chính hoặc hồ sơ khách hàng. Là một kỹ sư cơ sở dữ liệu, bạn sẽ phát triển các bài kiểm tra và khai thác khả năng giải quyết vấn đề của mình để tối ưu hóa hiệu quả hệ thống và đảm bảo bảo mật dữ liệu tối đa, thường xuyên hợp tác với kỹ thuật khác để cải thiện các ứng dụng.
SQL tương tác với các mối liên hệ các cơ sở dữ liệu, do đó, dễ dàng thấy rằng các kỹ sư cơ sở dữ liệu có thể sử dụng nó rộng rãi để truy xuất và thao tác (ví dụ: cập nhật, xóa) dữ liệu. Và bởi vì các kỹ sư cơ sở dữ liệu đôi khi làm việc với hàng triệu hàng dữ liệu, chuyên môn về SQL có nghĩa là họ có thể trích xuất dữ liệu nhanh với các quy trình như phân vùng bảng và các thủ tục được lưu trữ.
Yêu cầu công việc điển hình: Bằng đại học hoặc thạc sĩ về khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm hoặc một lĩnh vực liên quan. Kinh nghiệm trước đây với các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (ví dụ: SQL Server, Oracle). Thành thạo SQL, cộng với ngôn ngữ lập trình dành riêng cho cơ sở dữ liệu (ví dụ: PL / SQL, T-SQL). Hiểu về quy trình ETL và các nguyên tắc cơ sở dữ liệu quan hệ (ví dụ: chỉ mục, trình kích hoạt, không gian bảng) và kiến thức về các ngôn ngữ lập trình lệnh, chẳng hạn như shell, Bash và PHP.
Mức lương trung bình tại Mỹ: $121,321
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Các nhà khoa học dữ liệu sắp xếp dữ liệu lộn xộn để tìm cơ hội thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh. Trong vai trò nhà khoa học dữ liệu, hãy lên kế hoạch kết hợp các kỹ năng phân tích và giao tiếp của bạn để không chỉ thu thập và hiểu dữ liệu mà còn biến những phát hiện của bạn thành những hiểu biết có thể hành động cho các bên liên quan.
Khám phá những kỹ năng khoa học dữ liệu mà nhà tuyển dụng muốn nhất: 5 kỹ năng công nghệ hàng đầu cho các nhà khoa học dữ liệu
Kiến thức SQL là khá nhiều phải cho các nhà khoa học dữ liệu. Hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu nắm bắt được các khái niệm SQL như tổng hợp và lọc có thể đạt được dữ liệu được nhắm mục tiêu, tóm tắt trong khi tránh các lỗi cơ sở dữ liệu và thời gian chờ đáng sợ.
Yêu cầu công việc điển hình: Bằng đại học/thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính, toán, thống kê, kỹ thuật hoặc một lĩnh vực liên quan. Nắm vững về learning machine, phương pháp thống kê (ví dụ: hồi quy, phân cụm) và các nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu. Thành thạo lập trình Java, Scala, Python và SQL, cùng với kinh nghiệm về công nghệ dữ liệu lớn (ví dụ: Hadoop, Spark).
Mức lương trung bình tại Mỹ: $120,675
Nhà phát triển giải pháp phần mềm kinh doanh (Business intelligence developer)
Gọi tắt là các nhà phát triển BI, họ hiểu về xu hướng và nhu cầu kinh doanh một cách chuyên sâu. Sử dụng hỗn hợp các công cụ phân tích Business Intelligence (ví dụ: Power BI, Tableau, Oracle BI) và các quy trình, như truy vấn và trực quan hóa dữ liệu, bạn sẽ biến data warehouse thành kiến thức để giúp các nhóm kinh doanh đưa ra quyết định sáng suốt tác động đến hướng hoạt động thương mại của công ty.
Đương nhiên, sự thành công của nhà phát triển BI phụ thuộc vào khả năng phân tích dữ liệu của họ, đôi khi từ các hệ thống khác nhau, do đó, một người trong vai trò này thường tạo ra và duy trì các đường ống ETL bằng mã SQL. Nhà phát triển BI cũng có thể viết các truy vấn SQL để phát triển bảng điều khiển và tối ưu hóa báo cáo.
Yêu cầu công việc điển hình: Bằng đại học Khoa học máy tính, hệ thống thông tin hoặc một lĩnh vực liên quan, với hơn 3 năm trong vai trò tương tự. Môi trường giữa phân tích dữ liệu và kinh doanh được thực hiện dựa trên các công cụ như Power BI hoặc Tableau và kiến thức chuyên sâu về cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu (Data warehouse). Đã từng sử dụng các truy vấn SQL, SSRS và SSIS, cộng với một số kinh nghiệm phát triển phần mềm.
Mức lương trung bình tại Mỹ: $ 93,491
Quản trị cơ sở dữ liệu (Data administrator)
Một số người có thể nói rằng các quản trị cơ sở dữ liệu là người giữ dữ liệu cuối cùng. Là quản trị viên cơ sở dữ liệu (DBA), bạn dĩ nhiên làm việc với dữ liệu chẳng hạn như lưu trữ và sắp xếp dữ liệu của công ty và đảm bảo chúng chúng chính xác và bảo mật. Ngoài việc bảo mật dữ liệu, các DBA còn có nhiệm vụ gỡ lỗi mã, nâng cấp phần mềm, khôi phục dữ liệu bị mất và theo dõi hiệu suất. Hỗ trợ mặt kỹ thuật để đảm bảo các hệ thống cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa và không có lỗi.
Bởi vì các DBA liên quan đến cơ sở dữ liệu nên SQL là một phần rất lớn trong việc tiếp xúc với cơ sở dữ liệu. Nó không phải là hiếm khi thấy họ hỗ trợ việc triển khai các hệ thống SQL mới hoặc xem xét mã SQL để đề xuất thay đổi cải tiến.
Yêu cầu công việc điển hình: Bằng đại học về khoa học máy tính, hệ thống thông tin quản lý hoặc một lĩnh vực liên quan. Có kinh nghiệm với các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (ví dụ: SQL Server, Oracle), cộng với kiến thức vững chắc về thực hành sao lưu dữ liệu, khôi phục và bảo mật.
Mức lương trung bình tại Mỹ: $91,333
Phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Giống như các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển BI, các nhà phân tích dữ liệu thu thập và sắp xếp dữ liệu để tạo điều kiện cho việc ra quyết định của công ty. Tuy nhiên việc truyền dữ liệu và tạo báo cáo để phát hiện ra những kết luận có giá trị là trách nhiệm của một nhà phân tích dữ liệu cuối cùng (ví dụ như trái với một nhà khoa học dữ liệu, người sau đó tiếp tục đưa ra dự đoán và xây dựng thuật toán).
Tìm hiểu thêm về sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, cộng với chỉ số tiền lương và nhu cầu: Nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu: Dữ liệu đằng sau sự khác biệt
Bạn khó có thể tìm được một nhà phân tích dữ liệu mà không dựa vào SQL bằng cách này hay cách khác. Một vài cách mà một nhà phân tích dữ liệu có thể kết hợp SQL vào hàng ngày của họ: viết các truy vấn trên các tập dữ liệu lớn, tối ưu hóa cấu trúc bảng, loại bỏ các tệp dữ liệu chết và tạo các kích hoạt.
Yêu cầu công việc điển hình: Bằng đại học kinh doanh hoặc một lĩnh vực liên quan. Chuyên môn về SQL và Excel, cộng với kinh nghiệm làm việc với các ngôn ngữ thống kê (ví dụ: Python, R, Perl). Trải nghiệm thực tế với cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc NoQuery, cũng như kiến thức làm việc về đường ống dữ liệu và các công cụ BI (ví dụ: Power BI, Google Analytics, Sisense) để báo cáo và phân tích dữ liệu.
Mức lương trung bình tại Mỹ: $64,771
Các giá trị khi vận dụng SQL cho dữ liệu của tổ chức
Nó ảnh hưởng mật thiết đến việc sử dụng dữ liệu để thực hiện các động thái kinh doanh đúng đắn, và rõ là cực kỳ quan trọng. Chính vì thế lựa chọn nên ưu tiên nhất hiện tại là SQL. Một trong lý do thúc đẩy bạn phải nghiên cứu về SQL chính là bạn có thể sử dụng nó ở bất kỳ giai đoạn nào trong sự nghiệp IT của mình, cho dù chọn lọc dữ liệu để phát hiện các mẫu hành vi của khách hàng hoặc xây dựng các giải pháp thuật toán phức tạp để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn để biến chúng về đơn giản và giá trị.
Song, mặc dù bạn sẽ tìm thấy năm vai trò này để sử dụng SQL khá thường xuyên nếu không phải là hàng ngày nhưng cũng cần phối hợp với các kỹ năng IT khác. Bất cứ ai tiếp xúc "gần gũi" với dữ liệu, từ các nhà phát triển phần mềm đến các nhà phân tích Marketing đều có thể sử dụng ngôn ngữ và tận dụng nó thật hiệu quả.
Có thể bạn quan tâm: Gợi ý các cơ hội việc làm
Tin tức liên quan
Lộ trình học Java Developer dành cho mọi lứa tuổi
Tương lai ngành lập trình game liệu còn đủ tốt để theo đuổi?
Phân biệt nghề nghiệp: AI Developer và AI Engineer
Machine Learning Engineer Là Gì? Tiềm năng và thách thức của ML Engineer
IT start-up là gì? những ví dụ và lời khuyên để startup thành công?
IT Manager là gì? Cách để bạn trở thành một IT Manager giỏi
