Học SQL đến mức nào là đủ để làm việc trong các dự án Data Science thực tế?

“Học SQL đến mức nào là đủ?” – Câu hỏi quen thuộc của Newbie & Non-Tech khi bắt đầu hành trình Data Science/AI.
Câu trả lời đúng: không cần giỏi đến mức DBA, nhưng phải thành thạo mức Data Analyst/Scientist, tức là:

Join được nhiều bảng
Aggregate (tổng hợp) chuẩn
Dùng window function cơ bản
Viết query rõ ràng, dễ đọc, chạy trên dữ liệu thật (100k–5M dòng)
Không phụ thuộc hoàn toàn vào Data Engineer

Dưới đây là bản hướng dẫn đầy đủ, thực dụng, chuẩn “dùng được ngay trong dự án”.

Ai hay hỏi “học SQL đến mức nào là đủ?” – và vì sao?

Thường là:

Người trái ngành học AI/Data nhưng sợ học thiếu
Người mới lo “học SQL nhiều quá” sẽ chệch khỏi ML
Những bạn đã vào AIO nhưng lo SQL khó, dễ lan man

Tâm lý chung:

Sợ học thiếu → đi làm không query được
Sợ học thừa → mất thời gian, không còn sức cho ML/DL

Vì vậy, bài này giúp bạn xác định mức SQL đúng chuẩn cho Data Science thực tế.

“Đủ SQL” cho Data Science nghĩa là gì?

Bạn cần làm được:

Lấy đúng dữ liệu mình cần
Join nhiều bảng tự tin, không “nhân bản dòng”
Viết query phục vụ EDA, feature engineering, đánh giá model
Hiểu logic dữ liệu qua query
Tránh query mù mờ/copy-paste

Bạn không cần phải:

Tối ưu index phức tạp
Thiết kế schema
Admin database
Làm partition/sharding
Tuning query ở scale hàng trăm TB

Nói ngắn: bạn là người phân tích – không phải DBA.

3 nhóm kỹ năng SQL cốt lõi cho Data Science

1) Kỹ năng nền tảng (bắt buộc 100%)

Nếu thiếu những thứ này, bạn gần như không thể làm Data Science thực tế:

SELECT
,
WHERE
,
ORDER BY
,
LIMIT
JOIN:
- INNER JOIN
- LEFT JOIN
  (quan trọng nhất)
GROUP BY
+ hàm tổng hợp:
- COUNT
  ,
  SUM
  ,
  AVG
  ,
  MIN
  ,
  MAX
CASE WHEN
để tạo cột logic

Bạn phải làm được:

Đếm user active theo ngày
Tính doanh thu từng khách
Join 3–4 bảng mà không nhân dòng

2) Kỹ năng thực chiến (cần để làm dự án thật)

Subquery & CTE (WITH)

Chia query phức tạp thành từng phần dễ đọc
Tạo bảng tạm, pipeline logic rõ ràng

Window Function (bắt buộc ở mức cơ bản):

ROW_NUMBER
,
RANK
,
DENSE_RANK
LAG
,
LEAD
(so sánh bản ghi trước/sau)
SUM() OVER
,
COUNT() OVER
(tổng/trung bình trượt)

Xử lý thời gian:

Extract year/month/day
Tính số ngày từ lần hoạt động gần nhất

Dùng cho:

RFM segmentation
Phân tích cohort/retention
Tạo feature cho churn, recommendation
Time-series feature

3) Kỹ năng “nice-to-have” (nâng độ chuyên nghiệp)

Format query sạch, dễ đọc
Viết alias rõ ràng
Comment những đoạn tricky
Tránh SELECT * khi bảng lớn
Filter sớm để giảm tải cho query

Những điểm này giúp bạn được “tin tưởng hơn” khi làm dự án thực tế.

Data Analyst – Data Scientist – ML Engineer cần SQL đến đâu?

Data Analyst (DA)

SQL là vũ khí chính.
Cần mức cao nhất trong ba vai trò.

JOIN, GROUP BY, window function: dùng hằng ngày
Query dài vài trăm dòng: bình thường
Làm dashboard, phân tích hành vi: liên tục

Data Scientist (DS)

SQL là nền tảng, không phải trọng tâm – nhưng bắt buộc phải vững.

Cần mức:

Nền tảng: chắc
Thực chiến: dùng được
Nice-to-have: nên biết

DS không giỏi SQL → không làm chủ dự án end-to-end.

ML Engineer (MLE)

Cần SQL ở mức:

Lấy data từ DB
Kiểm tra dữ liệu online/offline
Debug model

Không cần chuyên sâu như DA, nhưng không thể không biết SQL.

Những phần SQL Data Science không cần học ngay

Để bạn bớt lo:

Index, partition, shard
Tối ưu query cấp hệ thống
Thiết kế schema database
Backup/restore, replication
Stored procedure phức tạp

Muốn chuyển sang Data Engineer → học thêm sau.

Lộ trình SQL 0 → đủ dùng cho Data Science trong 3–6 tháng

Tháng 1 – Nền tảng

Học:

SELECT
WHERE
GROUP BY
JOIN 2 bảng
CASE WHEN

Bài tập:

Đếm user
Revenue by day
Join order + customer

Tháng 2 – Thực chiến

Học:

JOIN nhiều bảng
Subquery
CTE (WITH)
Window function: RANK, LAG, LEAD

Bài tập:

RFM
Cohort analysis
Retention
Feature logic cho churn

Tháng 3–6 – Dự án thật

Lấy dữ liệu từ DB → Pandas
Viết query dùng cho training model
Tạo bảng trung gian
Review query với mentor/team

Sau giai đoạn này, bạn đạt mức:
“Nhìn database không sợ. Biết hỏi đúng câu hỏi bằng SQL.”

SQL trong AIO – học đến mức nào?

AIO2026 – Lộ trình AI & Data Science 1 năm (Newbie & Non-Tech)

AIO đào tạo SQL đến mức:

Dùng được cho Data Analysis
Tự lấy data training cho ML
Viết query rõ ràng, chạy trên database thật
Sử dụng SQL trong toàn bộ pipeline dự án

SQL gắn với từng module:

Data & EDA → Ai cũng phải dùng SQL
Machine Learning → tạo feature bằng SQL
Time-Series → tính rolling window, lag features
Project (Airbnb, churn, ô nhiễm môi trường…) → SQL xuất hiện liên tục

AIO không hứa việc làm nhưng cam kết:

Kiến thức thật
Mentor thật
Dự án thật (22+ case study)

SQL là kỹ năng xương sống xuyên suốt 1 năm học.

FAQ – Câu hỏi nhanh về SQL cho Data Science

1. Học SQL trước hay Python trước?

Nếu bạn là Non-Tech → SQL thường dễ nuốt hơn.
Trong AIO, SQL và Python được xen kẽ hợp lý.

2. Học xong khóa SQL cơ bản là đủ chưa?

Không.
Muốn “đủ dùng cho Data Science” → phải làm dự án có SQL + Python.

3. Có nghề Data nào né được SQL không?

Gần như không – trừ Researcher.

4. Học SQL có làm lệch khỏi mục tiêu AI/ML không?

Không.
Ngược lại: hiểu SQL → hiểu dữ liệu → mô hình tốt.

5. AIO dạy SQL có nặng không?

Không nặng như Data Engineer.
Dừng ở mức thực chiến cho Data Analyst/Scientist.