Analityk danych, programista lub administrator. Czy znajomość SQL i baz danych pomaga w znalezieniu pracy?

W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób znajomość języka SQL (Structured Query Language) oraz baz danych wpływa na szanse znalezienia pracy w różnych branżach. Przeanalizujemy, jakich umiejętności coraz częściej poszukują pracodawcy oraz jakie korzyści może przynieść zbudowanie kompetencji związanych z bazami danych w perspektywie długoterminowej kariery. Jak trudny jest język SQL? Czy naprawdę warto inwestować czas i wysiłek w naukę SQL? Czy warto inwestować w szkolenie? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz czytając nasz artykuł.

Czy znajomość SQL i baz danych pomaga w znalezieniu pracy?

Znajomość języka zapytań SQL i umiejętność zarządzania relacyjnymi bazami danych stanowią jedne z kluczowych kompetencji na obecnym rynku pracy. Dzieje się tak, gdyż firmy coraz bardziej automatyzują procesy, gromadzą coraz więcej danych i coraz częściej potrzebują ekspertów, którzy posiadają umiejętności z zakresu przetwarzania dużych zbiorów danych.

Z roku na rok rośnie liczba ofert pracy na stanowiska, takie jak analityk danych, programista baz danych, ekspert Big Data czy administrator. Jeśli poznasz query SQL i nauczysz się pobierać dane z baz, łatwiej będzie Ci znaleźć pracę ze względu na dużą ilość ofert.

Jeśli zdecydujesz, że interesuje Cię praca w IT i chcesz pracować z danymi, na początek zobacz, jakie są obszary biznesowe, w których można znaleźć pracę znając język SQL. Być może któryś z obszarów idealnie wpisze się w Twoje zainteresowania.

Obszary, w których można znaleźć pracę znając SQL i relacyjne bazy danych

Umiejętność pisania zapytań SQL oraz pracy z relacyjnymi bazami danych otwiera szeroki wachlarz możliwości zawodowych w różnych obszarach. Niezależnie od tego, w jakiej branży dana firma działa, jeśli potrzebuje ona gromadzić i przetwarzać dane, potrzebować będzie do tego narzędzi oraz specjalistów potrafiących te narzędzia obsługiwać.

W zależności od prowadzonego biznesu, firmy przechowują dane klientów, preferencje zakupowe, historię transakcji i zamówień, informacje o produktach i usługach, informacje o pracownikach itp.

Znając SQL możesz spróbować podjąć pracę np. w następujących obszarach:

odczytywanie danych z bazy i przygotowywanie raportów - aby samodzielnie odczytywać dane z baz i przekształcać je w raporty potrzebujesz poznać podstawowe polecenia SQL do "wyciągania" rekordów z baz danych oraz ich filtrowania i grupowania. Przyda Ci się również znajomość funkcji wbudowanych, aby wykonywać obliczenia.
projektowanie i programowanie baz danych - potrzebujesz wówczas poznać architekturę systemów bazodanowych i język SQL w stopniu zaawansowanym. W obszarze tym potrzebna jest również znajomość środowiska Microsoft SQL Server Management Studio lub SQL Developer, w zależności od wybranej technologii Microsoft lub Oracle. Dobrze jest też znać narzędzia programistyczne takie jak Visual Studio Code
administrowanie bazami danych - aby administrować bazami danych potrzebujesz bardzo dobrze poznać architekturę baz danych, podstawową składnię SQL oraz narzędzia administracyjne takie jak Navicat, Microsoft Azure Data Studio. To, jakie narzędzia będą Ci potrzebne oraz w jakim stopniu musisz opanować SQL zależy od firmy, dla której rozpoczniesz pracę
automatyzacja raportowania i analiz za pomocą narzędzi Business Intelligence (BI) -  przetwarzanie dużych ilości danych możesz zautomatyzować dzięki narzędziom BI, takim jak Power BI Desktop, Qlik Sense czy Tableau. Znajomość SQL będzie niezbędna przy odczytywaniu danych, ich czyszczeniu i tworzeniu raportów. W obszarze tym przyda Ci się też często znajomość programu MS Excel i narzędzia Power Query
projekty związane z obszarem Data Science i uczeniem maszynowym -  pracując w obszarze machine learning i tworząc modele predykcyjne przeważnie będziesz używał bibliotek języka Python takich jak Pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn. Jednak dane do analizy często odczytujemy z baz danych i aby je odczytać potrzebujemy do tego języka SQL
testowanie aplikacji i baz danych - znając język SQL testerzy mogą samodzielnie pobierać dane z bazy do testów oraz tworzyć skrypty i je uruchamiać w bazie.

Excel, SQL, Python - wybrane technologie i narzędzia używane w analizie danych i obszarze Big Data

Obecnie do najpopularniejszych narzędzi w obszarze analizy danych należą:

notatnik Jupyter Notebook - jest to interaktywne środowisko programistyczne, które umożliwia tworzenie i udostępnianie dokumentów zawierających kod oraz notatki
biblioteki Pandas i NumPy - umożliwiają one wykonywanie operacji na danych np. filtrowanie, sortowanie, łączenie i rozdzielanie danych, obsługę brakujących wartości. Za pomocą biblioteki Pandas możemy również wczytywać dane z różnych źródeł np. z bazy danych lub z plików programu Excel oraz generować wykresy i wizualizacje
biblioteki Matlplotlib, Plotly i Seaborn - umożliwiają one wizualizowanie danych w formie wykresów, histogramów, map cieplnych itp.
SQL - służy do odczytywania danych z baz takich jak Oracle, MySQL, SQL Microsoft SQL Server, PostreSQL. Używając języka SQL możemy również analizować i przetwarzać dane np. zrobić na nich wyliczenia, złączyć lub rozdzielić teksty, uzupełnić brakujące wartości.

Microsoft Excel może być używany jako narzędzie pomocnicze do prostych analiz statystycznych czy wizualizacji danych. Jednak w obszarze Big Data oraz zaawansowanej analizie danych, główną rolę odgrywa SQL, Python i inne bardziej zaawansowane narzędzia.

Znajomość Excela jest przydatna dla osób pracujących w roli analityków oraz w trakcie procesu poznawania języka SQL. Jeśli znasz funkcje wbudowane w Excelu np. do wykonywania obliczeń, łatwiej Ci będzie opanować funkcje wbudowane języka SQL. Sposób działania wielu funkcji w obydwu rozwiązaniach jest podobny.

Big Data to termin, który odnosi się do obszaru związanego z analizą i przetwarzaniem ogromnej ilości danych, które są zbyt duże, zbyt złożone lub pochodzące ze zbyt różnych źródeł, aby mogły być przetworzone i analizowane przy użyciu prostych narzędzi analitycznych.

W obszarze Big Data popularne są narzędzia, takie jak Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Apache HBase, czy narzędzia do analizy danych w chmurze, które są projektowane specjalnie do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych w sposób efektywny i skalowalny.

Jeśli dopiero zaczynasz pracę z danymi oraz przygodę z analizą danych, rozpocznij od języka SQL, gdyż jest on łatwiejszy do opanowania niż Python. 

SQL Server, Oracle, MySQL - jak wybrać właściwe środowisko do nauki i odpowiedni dialekt SQL?

Serwery bazodanowe i bazy danych są kluczowymi elementami w zarządzaniu danymi.

Serwer bazodanowy to komputer lub program, który m.in. zarządza operacjami zapisu i odczytu danych, zapewnia integralność danych, a także kontroluje dostęp do baz danych. Różne serwery bazodanowe obsługują różne dialekty języka SQL.

Wśród popularnych dialektów SQL znajdują się:

T-SQL (MS SQL) używany na serwerze Microsoft SQL Server
PL/SQL używany na serwerze Oracle Database
MySQL
PostgreSQL
SQLite

To, w jakim środowisku będziesz pracował zależy głównie od firmy, w której znajdziesz pracę. Zaczynając naukę języka SQL od podstaw nie ma zbyt dużego znaczenia, od którego z dialektów SQL zaczniesz. Zaczynasz i tak od poznania podstawowej instrukcji SELECT do odczytywania danych z bazy.

Na poziomie podstawowej składni poszczególne dialekty SQL różnią się między sobą głównie słowami kluczowymi, których używamy w zapytaniach. Przykładowo do ograniczenia liczby wierszy w wyniku zapytania, w języku MS SQL użyjesz klauzuli TOP, a w języku Oracle klauzuli FETCH FIRST.

Dialekty SQL różnią się również narzędziami, w których piszesz zapytania. Jeśli zdecydujesz się uczyć języka MS SQL, możesz używać środowiska SQL Server Management Studio. Z kolei instrukcje języka PL/SQL możesz uruchamiać w środowisku SQL Developer.

Większe znaczenie ma wybór środowiska, jeśli chcesz zostać administratorem baz danych, gdyż architektura i konfiguracja poszczególnych serwerów jest różna.

Analityk danych, programista czy administrator - jak wybrać swoją ścieżkę kariery w branży IT?

Wybór między ścieżką kariery analityka danych, programisty czy administratora w branży IT zależy m.in. od Twoich zainteresowań oraz ilości czasu, który możesz poświęcić na naukę. Każda z tych ról ma specyficzne dla siebie zadania i wymaga różnych umiejętności.

Analityk biznesowy (analityk danych, inżynier danych) zajmuje się przeważnie zbieraniem, analizą i interpretacją danych, aby:

wyszukiwać w bazie potrzebne informacje
sprawdzać dane i je poprawiać w przypadku pojawienia się błędów
identyfikować trendy
przygotowywać raporty i wizualizacje danych
proponować optymalizację procesów

Informacje dostarczane przez analityków mają często kluczowe znaczenie dla podejmowania decyzji biznesowych w organizacji.

Programista baz danych zajmuje się najczęściej:

modelowaniem struktury baz np. określaniem jakie tabele i kolumny mają zostać utworzone
implementacją baz oraz ich utrzymaniem
optymalizacją baz danych
tworzeniem skryptów i procedur składowanych potrzebnych np. do raportowania

Programiści przeważnie współpracują z analitykami i innymi specjalistami w celu np. zebrania wymagań, jakie informacje mają być w bazie przechowywane oraz w jaki sposób bazy będą wykorzystywane po ich utworzeniu.

Administrator baz danych jest przeważnie odpowiedzialny za:

zarządzanie infrastrukturą baz danych
wdrażanie, monitorowanie i optymalizację baz danych
dbanie o bezpieczeństwo i dostępność danych
nadzorowanie wydajności systemów bazodanowych
tworzenie kopii zapasowych oraz zarządzanie uprawnieniami dostępu do bazy przez użytkowników
monitorowanie zdarzeń i rozwiązywanie problemów

Administracja bazą danych obejmuje także, w większości firm, planowanie pojemności bazy, aktualizacje oprogramowania bazodanowego oraz współpracę z zespołami deweloperskimi i analitykami w celu  dostosowania baz i aplikacji do wymagań biznesowych.

Zanim zdecydujesz się na konkretną ścieżkę kariery jako analityk, administrator lub programista, warto abyś poświęcił trochę czasu na zrozumienie specyfiki każdej z tych specjalizacji. Możesz np.:

przejrzeć oferty pracy i zobaczyć, jakie wymagania stawiane są osobom na tych stanowiskach
odwiedzić fora internetowe i porozmawiać z osobami, które już pracują w rolach, nad którymi się zastanawiasz
zdobyć na początek ogólną, podstawową wiedzę związaną z bazami NoSQL i SQL oraz analizą danych i programowaniem. Możesz zacząć od kursów online, podręczników lub bezpłatnych tutoriali.

Poświęcenie kilku dni na zapoznanie się z obowiązkami na różnych stanowiskach pracy związanych z językiem SQL, umożliwi Ci podjęcie bardziej świadomej decyzji odnośnie wyboru ścieżki kariery.

Możesz też spróbować porozmawiać ze specjalistami z branży. W niektórych szkołach programowania np. w Avendi w Warszawie znajdziesz bezpłatne konsultacje, w trakcie których porozmawiasz z ekspertami na temat kompetencji potrzebnych na różnych ścieżkach kariery w IT.

Czy przetwarzanie danych za pomocą zapytań SQL jest trudne?

Trudność przetwarzania danych za pomocą zapytań SQL zależy od tego, jakie zadania musisz wykonywać.

Jeśli potrzebujesz jedynie odczytywać "surowe" dane z bazy, bez ich analizy i przetwarzania, wystarczające będzie zrozumienie podstawowych koncepcji SQL, takich jak tabele, klucze, relacje, sortowanie i filtrowanie danych.

Przetwarzanie danych za pomocą zapytań SQL jest uważane za dosyć proste, gdyż:

podstawowa składnia języka SQL jest intuicyjna i w miarę prosta do zrozumienia
istnieje duża społeczność wsparcia i dostępność zasobów edukacyjnych, co powoduje, że jest łatwo znaleźć informacje na temat zapytań
narzędzia z interfejsem graficznym takie jak SQL Developer lub SQL Server Management Studio ułatwiają pracę z zapytaniami SQL

Standardowe, proste operacje SQL są zazwyczaj wystarczające do wielu zastosowań, co sprawia, że nauka bardziej zaawansowanych elementów języka nie jest wymagana na początkowym etapie. Dodatkowo podstawowe zapytania SQL są zwykle krótkie i czytelne, co ułatwia zrozumienie ich działania.

Temat staje się trudniejszy, jeśli do przetwarzania danych potrzebne są bardziej zaawansowane elementy języka SQL, takie jak pętle, instrukcje warunkowe lub własne funkcje. Często jednak na stanowiskach związanych z analizą danych, znajomość zaawansowanych struktur SQL nie jest potrzebna.

Ile czasu standardowo zajmuje poznanie baz danych, tabel i zapytań SQL?

Czas potrzebny na poznanie baz danych, tabel i składni SQL jest zróżnicowany i zależy od czynników, takich jak wcześniejsze doświadczenie w analizie danych lub programowaniu, jakość dostępnych materiałów edukacyjnych, intensywność nauki, a także indywidualne zdolności i motywacja do nauki.

Kursy online, podręczniki, platformy edukacyjne i projekty praktyczne mogą znacznie przyspieszyć proces nauki.

Jeśli Twoim celem jest uzyskanie podstawowych umiejętności, zwykle kurs SQL zawierający około 15-20 godzin intensywnej nauki wystarcza do poznania klauzul języka SQL umożliwiających:

odczytywanie wybranych kolumn z jednej tabeli lub z kilku tabel
filtrowanie rekordów według jednego lub kilku kryteriów
grupowanie rekordów i robienie podsumowań dla grup np. wyliczanie sumy, średniej
używanie funkcji wbudowanych, aby np. sprawdzić długość tekstu, złączyć lub rozdzielić teksty, wykonać wyliczenia arytmetyczne
dodawanie, usuwanie i modyfikowanie rekordów.

Do pozyskania bardziej zaawansowanych umiejętności takich jak optymalizacja zapytań czy projektowanie baz danych, potrzebujesz znacznie więcej czasu, nawet kilku miesięcy regularnej nauki. Kluczowe jest regularne praktykowanie, tworzenie własnych projektów i rozwiązywanie rzeczywistych problemów, aby utrwalić zdobytą wiedzę.

Najczęściej zadawane pytania?

Jak trudny jest SQL?

SQL jest językiem zapytań i jest uważany za jeden z najprostszych języków. Jego podstawowa składnia jest rzeczywiście dosyć prosta do opanowania. Potrzebujesz poznać siedem klauzul, aby móc odczytywać dane z tabel, grupować je i przetwarzać za pomocą funkcji wbudowanych.

Jeśli jednak zechcesz tworzyć własne funkcje, używać zmiennych lub przetwarzać dane za pomocą pętli i instrukcji warunkowych, powinieneś traktować SQL tak, jak inne języki programowania. Trudność opanowania zmiennych, pętli czy instrukcji warunkowych jest w SQL zbliżona do tej, która jest np. w Pythonie.

Czym zajmuje się analityk danych?

Zadania analityka danych zależą od organizacji, w której jest on zatrudniony. Zwykle analityk danych jest odpowiedzialny za analizę, interpretację i zrozumienie danych. Zadania osoby na tym stanowisku mogą obejmować następujące czynności:

zbieranie danych z różnych źródeł np. z plików programu MS Excel, z plików tekstowych lub .csv
weryfikowanie danych i ich czyszczenie np. znajdowanie braków w danych lub błędów i nieścisłości
importowanie danych do baz lub narzędzi analitycznych typu Power BI
przygotowywanie raportów i wizualizacji danych
przygotowywanie prezentacji
analiza danych w celu identyfikacji trendów i wzorców
współpraca z zespołami biznesowymi, dla których przygotowywane są raporty, analizy i prezentacje
współpraca z zespołami w IT w celu rozwoju narzędzi do przetwarzania i analizy danych

Gdzie jest wykorzystywany SQL?

SQL jest używany wszędzie tam, gdzie dane są przechowywane w relacyjnych bazach danych. Potrzebujemy języka SQL, aby odczytać dane z bazy i je zmodyfikować lub w jakiś inny sposób przetworzyć. Używamy go w w obszarach takich jak:

e-commerce, aby obsłużyć transakcje zakupów, zarządzać magazynem i śledzić zamówienia
na stronach internetowych, aby pobierać dane, takie jak profile użytkowników, informacje o produktach, informacje o usługach i wydarzeniach
w systemach zarządzania relacjami z klientami (CRM) do gromadzenia i odczytywania danych o klientach, ich opiniach i preferencjach zakupowych oraz ich historii zakupów
w systemach firm z sektora finansowego do przechowywania i analizy danych związanych z transakcjami, kontami bankowymi i portfelami inwestycyjnymi
w systemach służby zdrowia do przechowywania i odczytywania informacji o pacjentach, wynikach badań i historii chorób
w aplikacjach logistycznych i magazynowych, aby śledzić stan zapasów, zarządzać dostawami i monitorować przesyłki
w systemach rezerwacji w hotelach, liniach lotniczych, lokalach gastronomicznych czy innych usługach do zarządzania dostępnością usług oraz rezerwacjami
w przemyśle telekomunikacyjnym do zarządzania danymi dotyczącymi abonentów, planów taryfowych i historii połączeń
w sektorze energetycznym do monitorowania i analizy danych dotyczących produkcji energii, zużycia oraz konserwacji urządzeń
w branży reklamowej do analizy efektywności kampanii, zarządzania danymi dotyczącymi odbiorców i personalizacji treści
w systemach bezpieczeństwa do odczytywania logów, monitorowania działań i analizy zdarzeń związanych z bezpieczeństwem.

SQL jest kluczowym narzędziem w korzystaniu z baz danych, umożliwiając efektywne i skuteczne odczytywanie danych oraz zarządzanie nimi. Używany jest we wszystkich przedsiębiorstwach, które przechowują dane w uporządkowany sposób w tabelach relacyjnych baz danych.

Kto powinien się nauczyć SQL?

Język SQL powinna poznać każda osoba, która pracuje lub planuje pracować z bazami danych, gdyż jest to kluczowa umiejętność w obszarze zarządzania danymi. Jest to język, który przyda się osobom pełniącym następujące role:

programiści, zwłaszcza deweloperzy tworzący bazy danych oraz zajmujący się budowaniem stron internetowych i aplikacji webowych, w których konieczna jest interakcja z bazą danych
analitycy biznesowi
eksperci z obszaru Data Science
administratorzy baz danych
testerzy systemów i aplikacji
przedsiębiorcy i właściciele małych firm, którzy korzystają z baz danych, a nie chcą lub nie mogą zatrudnić ekspertów z tego obszaru.