1️⃣ Tại Sao SQL Quan Trọng Đến Vậy? 🤔

SQL là nền tảng mà mọi Data Scientist thực chiến đều cần thành thạo 👇

• 🧰 Truy xuất dữ liệu gốc: 90% dữ liệu nằm trong RDBMS, Data Warehouse hoặc Data Lake (Snowflake, BigQuery, Redshift…).

• 🧠 Chuẩn bị dataset & feature nhanh: SQL cực mạnh cho aggregation, join, filter – nhanh và rõ ràng hơn code vòng lặp.

• ⚡ Hiệu năng cao: Database xử lý tối ưu hơn Python loop rất nhiều.

• 🔄 Dễ tích hợp pipeline: Query có thể gắn vào dbt, Airflow, Feature Store → chạy tự động.

• 📌 Thực tế: Data Scientist senior viết SQL như “thở” — build cohort, check hypothesis, tạo feature trực tiếp trong warehouse mà không cần mở Excel hay pandas sớm.

2️⃣ 4 Nhóm Kỹ Năng SQL Cốt Lõi Cho Data Scientist 🧭

2.1 Data Exploration & Filtering 🔍

“Hiểu dữ liệu bằng SQL nhanh hơn mở notebook.”

• SELECT + WHERE → lọc dữ liệu theo điều kiện

• DISTINCT → đếm unique

• GROUP BY + COUNT/SUM/AVG → thống kê mô tả nhanh

• LIKE / REGEXP → lọc pattern (log text cực hữu dụng)

📌 Ví dụ: Top thành phố theo số đơn hàng kể từ đầu năm 🏙️

2.2 Data Transformation & Aggregation 🧱

“SQL không chỉ để lấy data — mà còn để biến đổi data.”

• CASE WHEN → tạo biến phân loại logic

• JOIN → ghép dữ liệu từ nhiều bảng

• Subquery / CTE (WITH) → chia nhỏ logic, dễ đọc

• Aggregate functions (SUM, AVG...)

• HAVING → lọc sau khi group

📌 Ví dụ: Phân khúc khách hàng dựa vào tổng chi tiêu 🧍‍♂️💰

→ Feature customer_segment sẵn sàng cho churn prediction 🚀

2.3 Window Functions 🧠⚡

“Đòn bẩy để viết SQL như senior analyst.”

• ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() → xác định thứ tự

• LAG(), LEAD() → so sánh giá trị giữa các dòng liên tiếp

• SUM() OVER(), AVG() OVER() → rolling / cumulative

• Partition theo nhóm + order by thời gian → feature động

📌 Ví dụ: Tính doanh số cộng dồn theo khách hàng ⏳

→ Feature “cumulative_spend” cực hữu ích cho CLV & churn modeling.

2.4 Cohort Analysis & Advanced Use Cases 📊

“Cohort = SQL + thời gian + partition magic ✨”

• Gán user vào cohort theo hành vi đầu tiên

• Tính retention bằng join cohort với hành vi sau

• Churn windowing → xác định user rời sau N ngày

• Tạo bảng feature store cho ML pipeline

📌 Ví dụ: Tính retention 30 ngày theo cohort đăng ký 🧮

→ Retention table này có thể đem vào Power BI/Tableau để vẽ retention curve 📈

3️⃣ Star Schema – Bí Quyết Viết SQL Dễ Mở Rộng 🌟

Junior thường query từ bảng raw → join lung tung → query nát bét 😅
Cách chuẩn là dùng Star Schema:

• Fact Table: lưu transaction, event

• Dimension Table: mô tả thuộc tính

👉 Viết query theo star schema → dễ đọc, join ít lỗi, dễ mở rộng → chính là nền cho feature store ML sau này.

4️⃣ Những Sai Lầm SQL Junior Hay Mắc ❌

🚫 Join sai điều kiện → nhân bản dữ liệu
🚫 Không filter rõ → quét toàn bảng → query siêu chậm
🚫 Quên yếu tố thời gian → gây data leakage
🚫 Viết query spaghetti không có CTE
🚫 Không kiểm tra null → kết quả lệch ngầm 😵

5️⃣ Best Practices Cho Data Scientist ✅

• ✍️ Viết query rõ ràng, dùng CTE (WITH) để chia logic

• 🧠 Hiểu rõ mô hình dữ liệu, đặc biệt star schema

• ⏱️ Tối ưu truy vấn: chỉ chọn cột cần, filter sớm

• 🧪 Test từng bước để tránh lỗi ngầm

• 🔄 Reuse query trong pipeline bằng dbt hoặc views

6️⃣ Case Study – Xây Dataset ML Cho Bài Toán Churn 📈

Mục tiêu: tạo dataset churn prediction cho e-commerce.
Nguồn dữ liệu:

• orders → giao dịch

• customers → thông tin KH

• email_logs → hành vi marketing

Feature SQL tạo:

• Tổng số đơn 30 ngày gần nhất

• Tổng chi tiêu cộng dồn

• Thành phố (one-hot top city)

• Tỷ lệ mở email, click rate

👉 Sau khi tạo bảng feature bằng SQL → Logistic Regression train nhanh, ROC-AUC đạt 0.85, không cần code Python dài dòng 🧠⚡

📝 Kết Luận

SQL không phải “kỹ năng phụ” mà là công cụ xương sống của Data Scientist:

• 🚀 Truy xuất & xử lý dữ liệu hiệu quả hơn

• 🧠 Hiểu sâu cấu trúc dữ liệu

• 🧰 Xây pipeline ML & BI bền vững, dễ scale

👉 Thành thạo SQL = bạn đã vượt 70% DS junior trên thị trường 😎

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn