생각대로 코딩하는
SQL CAMP

당신의 SQL에는 ‘의도’가 담겨 있나요?
Python으로 구현하는 코딩 효율화 프로젝트!

#생각 구현#실무 적용#추출자동화

기간 & 일정

2019.09.28 ~ 10.26
매주 토요일 14:00 ~ 17:00
주 1회, 총 15시간

장소 & 준비물

패스트캠퍼스 강남강의장
강남역 4번 출구, 미왕빌딩
개인 노트북

담당자 & 문의

윤형진 매니저
02-517-0641
help-ds@fastcampus.co.kr

“당신의 SQL에는 당신의 생각이 담겨있나요?”

SQL 기본 쿼리 문법을 배우는 것에서 벗어나 주어진 상황에 따른
자신의 의도, 즉 ‘생각’을 SQL로 구현하는 역량을 길러가세요!
Python을 활용한 자동화 구현은 물론, 반복적인 DB 추출까지 가능해집니다.

회사에서 매주 각각의 요일별 매출을 파악해야 한다고 할 때,
당신이라면 어떤 쿼리를 선택하시겠어요?

① 책으로 Join을 배웠으니까!

일별 고객들의 주문금액을 추출하고, 엑셀 피벗으로 마무리해야지! 앗, 그런데 이제 겨우 1일 완성…? 31일까지는 언제 다 구하지…?

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② Union 정도는 알아야지!

일/월별 자료를 이렇게 한 번에 보여주면 간단하지!그런데…뭔가 아쉬운건 기분 탓인가…?

③ Analytic function이라면…!

쿼리도 한 번에! 일/월별 데이터도 한 번에!교과서 내용대로 짤 필요가 있나? 내 생각대로 구현하니까 이렇게 간단한데!

영어 문법을 잘 안다고 회화나 작문까지 잘 하나요?

SQL 기본 문법을 아는 것만으로는 실무 경쟁력을 갖추기 어렵습니다.
당신의 실무 경쟁력, 내 생각을 내 의도대로 구현하는 것부터 시작하세요!

코스특징.

01

실무에서 즉각 활용
가능한 내용을 배웁니다.

강의를 수강할 당시에만 기억나는 학습은 아무 의미가 없습니다. 강의가 끝난 후 현업에 돌아가도 배운 내용을 기억하고, 즉각 활용할 수 있도록 코스를 구성했습니다.

02

이론 공부가 아닌
‘생각’ 방법을 배웁니다.

DB의 구조를 이해하고 상황에 맞춰 ‘생각’하는 힘을 기르는 법을 가르쳐드립니다. 과제를 통해 생각을 SQL Query로 간결하게 표현하는 연습을 해보세요!

03

데이터의 추출/정제
원리를 배웁니다.

과제를 해결하는 과정을 통해 어떤 테이블에서 데이터가 조합되고, 어떻게 추출되며 정제되는지 스스로 확인하고 이해할 수 있습니다.

수강대상.

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기본적인 SQL Query 사용법은 알지만,
업무에서는 제대로 활용하지 못하는 분

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내 생각을 SQL Query로 표현하는데
어려움을 겪고 있는 분

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SQL Query를 자동화해 리포팅하지 못해
업무량이 계속 늘어나는 분

SQL이라는 방대한 체계 속에서도 데이터 분석을 위해 알아야 하는 지식의 양은 극히 일부입니다. 또 여러 문법들을 한 번에 모두 배워야 할 필요도 없기 때문에 공통 문법부터 차근차근 시작하면 학습에 큰 어려움이 없습니다. 파이썬이라는 언어를 마주하기가 두려우신가요? 파이썬은 문법도 쉽고 처리 속도도 빠른 아주 명쾌한 언어입니다. 마음만 먹으면 여러분도 충분히 SQL을 배울 수 있어요!

커리큘럼.

1회차 | 주문 데이터를 활용한 기본 SQL 학습

실제 실무에서 쉽게 찾아볼 수 있는 주문 데이터를 통해 데이터베이스의 전체적인 구조를 살펴보고 해당 데이터를 이용해 비즈니스를 이해해 보고자 합니다. 실습을 진행하기 위한 도구들을 설치하고 여러 테이블에 흩어져 있는 데이터를 원하는 형태로 보여주도록 하는 핵심 기능인 기초 함수들과 JOIN에 대해 학습합니다.

1회차 강의 미리보기

“헬멧과 자전거를 동시에 구입한 고객을 알려주세요.”
“자전거를 구입한 사람 중 헬멧도 구입한 비율을 계산해 주세요.”

  • 데이터 분석 환경 Setting 및 Tool 사용법 (Mac: DBeaver, Window: Aginity)
  • Relation Data Model에 대한 이해
  • 주문 데이터에 대한 도메인 지식 학습 및 주문 데이터 Model의 이해
  • Data Schema 확인
  • 기본 SQL Query문 복습 (COUNT / SUM / AVG / WHERE / GROUP BY / HAVING, LEFT OUTER JOIN / INNER JOIN / SELF JOIN / CROSS JOIN)

2회차 | SQL을 활용한 데이터 전처리

데이터 분석의 시작은 데이터 전처리와 데이터를 세분화하는 것에 있습니다. SQL로 순위/집계 데이터 및 지표 데이터를 전처리하고 추출하는 방법을 학습합니다.

2회차 강의 미리보기

“주문을 많이 한 고객을 순서대로 나열해 주세요.”

“각 State에서 가장 주문량이 많은 City는 어디인가요? City 별로 가장 많이 주문한 고객은 누구인가요?”

  • RANK/ DENSE RANK/ ROW_NUMBER를 활용한 순위/ 집계 처리
  • Missing Value Imputation (결측치 처리): CASE, NVL
  • Outliner Removal (이상치 제거): RANK, AVG, STDDEV
  • Data Transformation (데이터 변환): CASE, SUBSTRING, CONCAT, DATADIFF, DATAADD

3회차 | SQL을 활용한 데이터 추출

SQL로 데이터를 추출하는 방법은 여러 가지가 있습니다. BETWEEN JOIN을 통해 비교 컬럼이 정확하게 일치하지 않는 경우에도 사용할 수 있는 방법과 함께, 데이터의 발생 시점과 종료 시점을 고려하여 관리해야 하는 선분 이력 데이터를 다루는 방법을 학습합니다.

3회차 강의 미리보기

“지난 달 대량 구매를 한 고객에 대해 10% 할인 쿠폰을 발송하려고 합니다. 고객의 구매 총액을 기준으로 지급해야 하는 쿠폰 수량을 알려주세요.”
“구매 총액이 가장 높은 5명의 고객에게는 추가로 10만원 상당의 쿠폰을 지급하려 합니다. 고객의 이름과 ID 를 알려주세요.”

  • 서브 쿼리: IN, EXIST, NOT
  • UNION ALL과 UNION의 활용법
  • BETWEEN JOIN을 활용한 선분 이력 데이터 처리
  • LEAD, LAG, LISTAGG, POSITION 등 분석 함수의 활용

4회차 | 보다 간결한 Query 변형 및 그룹 함수의 활용

보다 간결하고 이해하기 쉬운 형태의 Query로 변형하는 방법과 함께, 그룹 함수를 활용하는 방법을 학습합니다.

4회차 강의 미리보기

“Category 별 월 판매량과 월 매출을 정리해 주세요.”

“위 내용을 전체 판매량과 전체 매출과 함께 보여 주세요.”

  • 다양한 환경에서의 처리 방법: WITH 구문, Data Split, Random Sampling
  • 그룹 함수의 활용: UNION 활용, JOIN 활용

5회차 | Python을 활용한 SQL 자동화

실무에서는 주 별, 월 별, 분기 별 등 주기적으로 데이터 추출이 반복되는 경우가 많습니다. 간단한 Python 코드를 통해 여러 데이터베이스에 분산되어 있는 데이터를 손쉽게 병합하고 추출하는 작업을 자동화 할 수 있는 방법에 대해 학습합니다.

5회차 강의 미리보기

  • 여러 데이터베이스에 분산되어 있는 데이터의 병합
  • 추출한 데이터와 새로운 파일을 결합하는 방법
  • 반복적인 데이터 추출을 자동화 하는 방법

본 강의는 다음의 내용을 이해하고 있는 분들께 적합한 실전 강의입니다.

ⓐ 데이터베이스 스키마(구조)를 정의 하거나 조작하기 위한 DDL(Data Definition Language)
– CREATE / ALTER / DROP

ⓑ 조회, 추가, 변경, 삭제 등 데이터를 조작하기 위한 DML(Data Manipulation Language)
– SELECT / INSERT / DELETE / UPDATE

코스와 관련한 문의는 담당매니저(02-517-0641)에게 언제든 연락해주세요🙂

강사소개.

서일희 강사님

현재 쿠팡에서 FC/TRANS BA팀에서 Business Analyst로 일하고 있습니다. 데이터 분석가로서 일하며 익힌 SQL 활용 경험과 방법을 이야기하고, SQL을 통해 직장 내 데이터와 비즈니스를 손쉽게 이해하고, 직접 원하는 형태의 데이터로 빠르게 가공할 수 있도록 하는 방법을 전달하고자 합니다.

[약력]
– 現 쿠팡 FC & Transportation BA팀 분석가
– 前 위즈도메인, 특허 데이터 분석팀 연구원

수강후기.

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수강생 최호정님

강의 수강의 목적은 고급 쿼리 함수를 배우고 SQL을 활용해 데이터를 전처리 및 추출하는 방법을 배우는 것이었는데요. 기대한 부분은 물론이고, left outer join과 inner join의 차이 등 기존에 알고 있었지만 헷갈리거나 명확히 이해하지 못했던 부분들까지 채워갈 수 있었습니다. 특히 파이썬을 이용해서 DB에 연결하고 쿼리 결과를 csv로 내보내기 하는 방법 같은 것들은 업무에 유용하게 쓰일 것 같습니다.

자주 묻는 질문.

실습은 무엇으로 진행되나요?

본 코스는 PostgreSQL을 기반으로 한 Amazon Redshift와 DBeaver를 사용하여 진행됩니다.

기초적인 SQL 쿼리 작성을 학습하고 싶습니다. 본 강의가 적합할까요?

본 코스는 SQL의 DDL(Data Definition Language)과 DML(Data Manipulation Language)이 수강 선수 지식으로 요구됩니다. 기초적인 내용 학습을 희망하시는 분들께는 [데이터베이스 왕초보를 위한 SQL CAMP]를 추천 드립니다.

Oracle과 MySQL 모두 적용 가능한 내용을 다루나요?

커리큘럼 내용은 Oracle에는 적용 가능하나, analytic function이 구현되지 않는 MySQL에는 적용되지 않습니다.

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오직 멤버들만을 위한 비공개 스터디클럽, 네트워킹행사, 세미나 등 비정기적 행사에 모실 예정입니다.

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기 간 : 2019. 9. 28 ~ 2019. 10. 26 (총 5주)
일 정 : 토요일 14:00 ~ 17:00 (주 1회, 3시간)
준비물 : 개인 노트북 권장
장 소 : 패스트캠퍼스 강의장


59만원 70만원

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