Навыки администратора баз данных: что требуют работодатели
На основе 32 вакансий — частотность навыков, разбивка по грейдам, связки технологий.
Какие навыки чаще всего требуют от администратора баз данных
Частота упоминания в 32 активных вакансиях. Клик по заголовку колонки — сортировка.
| # | Навык | Частота | Доля | Вакансий |
|---|---|---|---|---|
| 1 | SQL | | 75% | 24 |
| 2 | Linux | | 71.9% | 23 |
| 3 | PostgreSQL | | 71.9% | 23 |
| 4 | Ansible | | 56.2% | 18 |
| 5 | Grafana | | 50% | 16 |
| 6 | Python | | 50% | 16 |
| 7 | Bash | | 40.6% | 13 |
| 8 | Prometheus | | 40.6% | 13 |
| 9 | Zabbix | | 40.6% | 13 |
| 10 | Oracle | | 34.4% | 11 |
| 11 | ClickHouse | | 31.2% | 10 |
| 12 | CI/CD | | 28.1% | 9 |
| 13 | Kubernetes | | 28.1% | 9 |
| 14 | Docker | | 21.9% | 7 |
| 15 | Git | | 21.9% | 7 |
| 16 | GitLab | | 18.8% | 6 |
| 17 | Java | | 18.8% | 6 |
| 18 | MySQL | | 18.8% | 6 |
| 19 | Apache Kafka | | 12.5% | 4 |
| 20 | Elasticsearch | | 12.5% | 4 |
Доля = процент вакансий администратора баз данных, в которых упоминается навык. Одна вакансия может содержать несколько навыков. На основе 32 вакансий, 23 июня 2026.
Навыки по грейдам: Junior, Middle, Senior
Доля вакансий каждого грейда, в которых встречается навык. Фильтр — кнопки ниже. Ячейки с «≈» — оценка по выборке менее 20 вакансий.
| Навык | Intern | Junior | Middle | Senior | Lead |
|---|---|---|---|---|---|
| SQL | — | ≈100% | ≈87.5% | ≈64.7% | ≈100% |
| Linux | — | ≈100% | ≈75% | ≈58.8% | ≈100% |
| PostgreSQL | — | ≈50% | ≈100% | ≈58.8% | ≈100% |
| Ansible | — | ≈50% | ≈62.5% | ≈47.1% | ≈100% |
| Grafana | — | — | ≈37.5% | ≈58.8% | ≈100% |
| Python | — | ≈50% | ≈50% | ≈41.2% | ≈100% |
| Bash | — | ≈50% | ≈75% | ≈23.5% | — |
| Prometheus | — | — | ≈37.5% | ≈41.2% | ≈100% |
| Zabbix | — | — | ≈12.5% | ≈58.8% | ≈100% |
| Oracle | — | — | ≈25% | ≈52.9% | — |
| ClickHouse | — | — | ≈25% | ≈29.4% | ≈100% |
| CI/CD | — | — | — | ≈29.4% | ≈100% |
| Kubernetes | — | — | ≈50% | ≈11.8% | ≈100% |
| Docker | — | ≈50% | ≈37.5% | — | ≈100% |
| Git | — | ≈50% | ≈12.5% | ≈17.6% | — |
| GitLab | — | — | ≈12.5% | ≈5.9% | ≈100% |
| Java | — | — | — | ≈23.5% | ≈100% |
| MySQL | — | — | ≈37.5% | — | — |
| Apache Kafka | — | — | — | ≈5.9% | ≈100% |
| Elasticsearch | — | — | ≈12.5% | ≈11.8% | ≈100% |
Значение = % вакансий данного уровня, требующих навык. «≈» — оценка (выборка <20 вакансий). «—» — нет данных. Уровень определяется по требованиям вакансии.
Стек по категориям
Навыки сгруппированы по типу технологий. Цифры — частота в вакансиях.
Какие навыки идут в связке
Пары навыков, которые чаще всего встречаются в одной вакансии. Доля — % вакансий администратора баз данных с обоими навыками.
| Навык A | + | Навык B | Вакансий | Доля |
|---|---|---|---|---|
| SQL | + | Linux | 18 | 56.2% |
| Linux | + | PostgreSQL | 17 | 53.1% |
| Linux | + | Ansible | 15 | 46.9% |
| SQL | + | PostgreSQL | 15 | 46.9% |
| PostgreSQL | + | Ansible | 14 | 43.8% |
| Linux | + | Python | 13 | 40.6% |
| Linux | + | Grafana | 12 | 37.5% |
| Grafana | + | Prometheus | 12 | 37.5% |
| SQL | + | Python | 12 | 37.5% |
| Linux | + | Bash | 12 | 37.5% |
| PostgreSQL | + | Grafana | 12 | 37.5% |
| Ansible | + | Grafana | 12 | 37.5% |
| Linux | + | Prometheus | 11 | 34.4% |
| PostgreSQL | + | Python | 11 | 34.4% |
| PostgreSQL | + | Prometheus | 11 | 34.4% |
На основе 32 вакансий, 23 июня 2026. Показаны пары с ≥10 совместными упоминаниями.
Как мы считаем навыки
Источник данных: 32 вакансии в московском сегменте. Навыки извлечены автоматически из текста каждой вакансии. Все значения рассчитываются на основе реальных данных — без ручной редакции.
Доля (share %): доля вакансий профессии, в которых упомянут навык. Одна вакансия может упоминать несколько навыков — суммарная доля может превышать 100%.
Данные по грейдам: грейд определяется по требованиям каждой вакансии (уровень опыта). Ячейки с «≈» — оценка: выборка менее 20 вакансий. Ячейки «—» — данных нет.
Связки навыков: пары, встречающиеся вместе в ≥10 вакансиях (порог надёжности данных).
Зарплатная премия: разница медианы вакансий с навыком к медиане профессии. Показывается при наличии ≥20 вакансий с зарплатой. «Оценка» — 20–29 вакансий.
Обновлено: 23 июня 2026 · 32 вакансии
Что учить администратору баз данных первым
Порядок опирается на частотность навыков по данным вакансий и логику освоения специализации. Список — ориентир, не жёсткое правило.
- 1SQL (75%)Основа работы с данными: выборки, агрегации, JOIN, оконные функции.
- 2Python для данных (50%)Pandas, NumPy — базовая обработка и трансформация датасетов.
- 3ETL и пайплайныПостроение потоков данных, оркестрация: Airflow, dbt.
- 4Хранилища данных (DWH) (71.9%)Аналитические СУБД и хранилища: PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery, Redshift.
- 5Распределённые системы (12.5%)Spark, Kafka — обработка больших объёмов данных и стриминг.
- 6ML-фреймворкиScikit-learn, PyTorch, TensorFlow — для ML/AI-инженеров.
- 7MLOps и деплой моделей (21.9%)Versioning (MLflow), сервинг моделей, мониторинг дрейфа — для ML-инженеров.
- 8Облака и управляемые сервисыAWS/GCP/Azure: managed warehouses, ML-платформы, объектные хранилища.