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데이터가 중심이 되는 시대, 이젠 필요한 데이터를 직접 추출하고
가공하는 역량까지 갖춘 인재만이 살아남습니다.

입문자도 어렵지 않게 배우는 모두를 위한 SQL/DB 올인원 패키지로 지금 시작하세요!

다양한 분야에서 활용되는 데이터베이스와 SQL

데이터베이스(DB)를 활용하지 않는 기업을 찾는 것이 더 힘들 정도로 활용 범위가 넓습니다.

데이터를 활용하여 사용자 반응을 살피고,
사용자 경험을 지속적으로 개선해야 하는 커머스 산업

객관적인 지표인 데이터를 확인하여 우리 회사 서비스에 대한 시장 반응을 확인하고, 문제점을 개선해나갈 수 있느냐가 서비스의 시장지속성을 결정짓습니다. 때문에 웹과 모바일 환경에서 다양한 서비스를 제공하는 커머스 산업 분야에서도 SQL/DB 역량을 가진 인재를 꾸준히 찾는 추세입니다.

방대한 고객 데이터를 활용해야 하는
B2C 마케팅 분야

시장변화에 민감하게 대응하고, 시장으로부터 오는 피드백을 반영하여 수시로 전략을 변경해야 하는 마케팅에서도 데이터를 추출하고 분석하는 역량은 필수적입니다. 다양한 채널을 통해 유입되는 고객데이터에서 필요한 데이터만 추출하고 그안에 담긴 의미를 파악하고자 많은 기업에서 데이터 분석 역량을 기본적으로 요구하고 있습니다.

고객 분석 및 행동 예측에 빅데이터를 활용하는 금융권

금융권에서 빅데이터를 활용하는 비중은 점차 큰폭으로 증가하고 있습니다. 대표적 사례는 맞춤형 마케팅을 위한 고객 분석과 트렌드 예측, 기업 리스크 및 운영 관리 분야에서의 활용입니다. 이처럼 개별 고객 중심 전략이 비즈니스의 핵심이 되는 금융권에서 데이터 추출 및 분석 역량의 중요성은 당연히 커지고 있습니다.

프로그래밍 분야에서 필수적으로 요구되는 핵심역량

프로그래머로서 어떤 개발을 하더라도 기본이 중요합니다. 그 기본적인 자질 중에 하나는 SQL을 활용하여 DB를 관리하는 일입니다. 전사적으로 사용되는 데이터베이스를 관리하고 활용하기 위해서, SQL은 DBMS(DataBase Management System)와의 유일한 통신수단이기 때문에 선택의 여지없이 잘 수행해야합니다.

그러나

실제로 우리가 하는 고민들은 이런 것입니다.

그래서

막상 데이터 추출을 하려고 하니, 쉬운 것이 하나도 없습니다.

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데이터를 가져오는 것부터
어떻게 해야 할지 막막합니다.

기본적으로 데이터를 떠올리면 엑셀 파일 무더기나 구글 스프레드시트가 떠오릅니다. 하지만 이 많은 데이터 더미 안에서 회사에서 원하는 데이터만 딱 뽑아내려니 하나부터 열까지 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.

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개발자에게 데이터 추출을 요청하자니,
커뮤니케이션 과정부터 쉽지 않습니다.

내가 필요한 데이터가 무엇인지에 관해 최대한 친절하게 표현하여 개발자에게 협조 요청을 합니다. 하지만 이미 다른 일로 바쁜 개발자에게 매번 요청하는 것이 번거롭고 불편합니다.

그.런.데.

요청한 데이터를 막상 받아보니 내가 계획한 것과는 방향성이 많이 다르거나, 수시로 변경되는 계획에 맞춰 원하는 만큼 데이터를 추출하기 어렵습니다.

결국, 데이터는 내가 원하는 때에 원하는 만큼 추출하고 분석할 수 있어야 쓸모가 있습니다.

데이터 엔지니어가 아닌 직무에서도 SQL/DB 역량을 길러야 하는 이유는 여기에 있습니다.

그렇다면 왜 SQL을 학습해야 할까요?

R, 파이썬 등 데이터 분석을 위한 툴은 많습니다. 하지만 실무에서는 SQL만 제대로 해도 충분합니다.

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잠깐!

무슨 말인지 하나도 모르겠다면 차근차근 알려드릴게요.

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데이터베이스를 뜻하는 DB란 ‘데이터를 보관하는 도서관’의 개념으로 이해할 수 있습니다. 도서관에서는 문학, 철학, 과학, 외국어 등 다양한 분야의 책(Data)를 보관하고, 우리가 필요할 때마다 해당 책들을 열람할 수 있죠.

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그렇다면 도서관(DB)에 있는 책(Data)을 꺼내보려면 어떻게 해야 할까요? “나는 문학 코너에 있는 OO작가의 책들만 꺼내보고 싶어”라고 말하듯 원하는 데이터를 추출하기 위해서는 사용자가 직접 명령을 내려야 합니다. 바로 이때 사용되는 컴퓨터 언어를 SQL이라고 부릅니다.

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그런데 우리는 언어(SQL)만 알아서는 원하는 책을 직접 꺼내오기 어렵습니다. 도서관에는 셀 수 없이 많은 책이 있으니까요. 이때 필요한 것이 사서(DBMS)입니다. DBMS란 Database Management System으로, 다수의 사용자가 도서관(DB)에 접근할 수 있도록 해주는 도구의 집합이라고 할 수 있습니다. 이곳의 역할은 우리가 필요한 데이터를 적절하게 이용할 수 있도록 돕는 것입니다.

그렇다면 기존의 SQL/DB 강의는 무엇이 문제였을까요?

여러분의 학습고민을 해결해드립니다.

모두를 위한 SQL/DB 올인원 패키지는 이렇게 다릅니다.

수강대상

이런 분들에게 모두를 위한 SQL/DB 올인원 패키지를 추천합니다.

“데이터는 물론이고, 숫자나 프로그래밍과도 친하지 않아요. 그런 저도 데이터를 자유자재로 추출하고 가공할 수 있을까요?”

DB의 기초를 탄탄히 하고, 데이터 분석 분야로 입문하고자 하는 사람

“엑셀로 커버할 수 없는 대용량 데이터를 내가 원하는 대로 추출할 수 있었으면 좋겠어요.”

회사에서 실제로 필요로 하는 데이터를 상황에 맞게 원하는 만큼 추출하고 분석해야 하는 사람

“SQL이 필요하다고 해서 이것저것 많이 들어봤는데, 정작 실무에서 쿼리문을 쓰려면 잘 생각이 안 나요.”

기본적인 SQL 쿼리문을 학습한 경험은 있지만, 실무 응용에 어려움을 겪는 사람

“나한테 당장 필요한 데이터를 필요할 때마다 뽑아 쓰고, 감이 아닌 데이터로 승부하는 마케터가 되고 싶어요.”

회사에서 보유하고 있는 고객 DB를 바탕으로 원하는 데이터만 추출해, 마케팅 전략을 짜고 싶은 사람

“제가 기획한 서비스가 실제 사용자에게 어떤 편익을 가져다주고, 매출에 얼마나 기여하고 있는지 데이터로 확인할 수 있음 좋겠어요.”

서비스 기획 단계에서 실제 사용자 데이터를 확인하여, 문제점을 개선하고 실제 성과를 측정하고 싶은 사람

“단순히 SQL 쿼리문을 작성하는 수준을 넘어서서, DB 관련된 실무 분야를 통합적으로 이해하고 싶어요.”

DB 관련 직무에 대해 폭넓게 이해하고, 해당 직무로 취업 또는 이직하고 싶은 사람

이벤트 메인 섹션 (CTA 상단으로1)

이벤트 참여방법 소개 섹션 (CTA 상단으로2)

여기까지 ♥

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이런 고민을 하고 있다면

모두를 위한 SQL/DB 올인원 패키지로 해결하세요.

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“실무에서 SQL을 활용하고는 있지만, 새로운 업무가 들어올 때마다 쿼리문 작성이 어려워요.”

데이터 모델링 및 아키텍처에 대한 통합적 이해를 길러주는 커리큘럼으로, 실습한 것과 다르게 설계된 DB 환경에서도 어려움 없이 쿼리문을 작성할 수 있도록 실력을 향상시켜 드립니다.

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“회사마다 사용하는 DB가 다른데, 효과적으로 SQL을 학습할 순 없나요?”

올인원 패키지는 국내에서 가장 많이 활용되는 DBMS의 핵심 기능들을 중점적으로 학습하여, 각기 다른 DB 환경에서도 배운 내용을 실무에 바로 적용할 수 있습니다.

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“데이터 전처리 속도를 더 높이고 싶어요.”

파이썬으로는 같은 데이터도 Row by Row로 처리해야 하지만, SQL을 활용하면 같은 데이터를 한 번에 처리하여 더 빠른 데이터 전처리가 가능해집니다.

체계적인 학습 가이드

유기적인 SQL/DB 학습을 위해 이렇게 구성됩니다.

강사 인터뷰

SQL부터 데이터베이스에 대한 통합적인 이해의 중요성까지, 영상을 통해 만나보세요!

상세한 커리큘럼을 확인해보세요.

SQL/DB의 기초를 탄탄히 하고, 실무에 활용가능한 수준까지 만들어 드립니다.

SQL과 데이터베이스

PART 1. 시작하기

  • 데이터베이스 설치 및 접속
  • 샘플 DB 설치

PART 2. 데이터 조회와 필터링

  • SELECT 문
  • ORDER BY 문
  • SELECT DISTINCT 문
  • WHERE 절
  • LIMIT 절
  • FETCH 절
  • IN 연산자
  • BETWEEN 연산자
  • LIKE 연산자
  • IS NULL 연산자

PART 3. 조인과 집계 데이터

  • 조인이란?
  • INNER 조인
  • LEFT 조인
  • SELF 조인
  • FULL OUTER 조인
  • CROSS 조인
  • NATURAL 조인
  • GROUP BY절
  • HAVING 절
  • 그룹핑 셋이란?
  • CUBE 절
  • ROLLUP 절

PART 4. 집합 연산자와 서브쿼리

  • UNION 연산
  • INTERSECT 연산
  • EXCEPT 연산
  • 서브쿼리란
  • ANY 연산자
  • ALL 연산자
  • EXISTS 연산자

PART 5. 데이터 수정/추출/삽입 및 테이블 관리

  • INSERT 문
  • UPDATE 문
  • UPDATE JOIN 문
  • DELETE 문
  • UPSERT 문
  • EXPERT 작업
  • IMPORT 작업
  • 데이터 타입
  • 테이블 생성
  • CTAS
  • 테이블 구조 변경
  • 컬럼 추가
  • 컬럼 제거
  • 컬럼 데이터 타입 변경
  • 컬럼 이름 변경
  • 컬럼 데이터 타입 변경
  • 테이블 제거
  • 임시 테이블
  • TRUNCATE 테이블

PART 6. 데이터 타입과 제약조건

  • BOOLEAN
  • CHAR, VARCHAR, TEXT
  • NUMERIC
  • INTEGER
  • SERIAL
  • DATE, TIMESTAMP, TIME
  • 기본키
  • 외래키
  • 체크 제약 조건
  • UNIQUE 제약 조건
  • NOT NULL 제약 조건

PART 7. 조건 연산자 / WITH문 / 트랜잭션

  • CASE
  • COALESCE
  • NULLIF
  • CAST
  • WITH문의 활용
  • 재귀 쿼리
  • BEGIN, COMMIT, ROLLBACK

SQL을 활용한 데이터 전처리

PART 1. SQL을 활용한 데이터 전처리

  • 데이터 전처리란?
  • 데이터 전처리의 단계
  • 데이터 전처리에서 SQL 과 ER Model 은 어떻게 활용되는 것인지
  • SQL과 데이터 모델의 관계

PART 2. 데이터 아키텍처

  • 엔터프라이즈 정보 아키텍처
  • 데이터/업무활동/상호작용 아키텍처
  • 데이터 아키텍처에서 데이터베이스

데이터베이스 모델링 및 아키텍처

PART 1. 엔터프라이즈 데이터 관리

  • 엔터프라이즈 데이터란 무엇인가?
  • 엔터프라이즈 데이터베이스와 DBMS
  • 엔터프라이즈 데이터에서 정보로

PART 2. Movie Lens 데이터를 활용한 데이터 전처리

  • 데이터 의미 파악하기
  • 데이터 정상화(Normalization) 시키기
  • 데이터 분석 데이터 셋 만들기

PART 3. 데이터 모델링

  • 데이터 모델링 개념
  • 데이터 모델 구성요소
  • 개념, 논리, 물리 데이터 모델
  • 정규화와 데이터 모델 검증
  • 엔터프라이즈 통합 데이터 모델

PART 4. 데이터베이스 설계

  • 데이터 모델을 데이터베이스 변환
  • 데이터베이스 성능설계
  • 역정규화

다양한 DBMS 활용하기

MySQL

  • 초기환경 구축
  • MySQL 소개 및 Architecture 개요
  • 효율적인 Server Configration
  • 간단한 System Administration
  • 다양한 MySQL Log 관리
  • Metadata 활용한 서버 이해와 성능관리
  • 간단한 사용자, 테이블 관리
  • 일반적인 환경에서의 백업 및 복구

Oracle

  • Oracle Database 소개
  • Oracle Architecture 개요
  • Client 와 Server
  • 간단한 System Administration
  • 데이터 파일에 대한 종류와 소개
  • Server Configration file
  • 간단한 계정의 권한과 역할관리
  • 오브젝트의 종류와 이해
  • 일반적인 환경에서의 백업 및 복구

PostgreSQL

  • PostgreSQL 소개
  • PostgreSQL Architecture 개요
  • 효율적인 Server Configration
  • 간단한 System Administration
  • pgAdmin 활용한 간단한 관리
  • 오브젝트의 종류와 이해
  • 간단한 사용자 관리
  • Vacuuming의 이해와 활용
  • 일반적인 환경에서의 백업 및 복구

Microsoft SQL Server

  • SQL Server 소개
  • Microsoft SQL Server Architecture 개요
  • 효율적인 Server Configration
  • 간단한 System Administration
  • SQL Server 관리도구 이해와 손쉬운 활용
  • 오브젝트의 종류와 이해
  • 간단한 사용자 관리
  • Metedata 활용한 서버 이해와 성능관리
  • 일반적인 환경에서의 백업 및 복구

챕터별 강의 공짜로 맛보기

패캠만의 강의 커리큘럼을 잠깐 맛보고 가세요!

데이터 모델 표기법
SQL 파트 - ORDER BY 문
데이터 타입과 제약조건 (실습 문제)
SQL을 활용한 데이터 전처리 파트 - 분석 변수
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입문자의 눈높이에서
SQL 작성의 기본을 탄탄하게

문법만 익히고 끝나는 수업이 아니라, 상황에 맞춰 원하는 데이터를 쿼리문으로 구현할 수 있어야 합니다. 올인원 패키지에는 실제 DB를 활용하여 실습하는 강의가 함께 포함되어 있습니다.

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인지도 높은 DBMS를 통해
실습하는 깊이 있는 커리큘럼

SQL 학습 파트에서는 실무에 활용 가능한 기능을 다량 보유하여, 사용자로부터 높은 인기를 얻고 있는 PostgreSQL를 활용하여 실습이 진행됩니다.

올인원 패키지만의 특징

올인원 패키지는 타 온라인 강의와 다릅니다.

강사소개

여러분의 SQL/DB 학습을 도와줄 강사진을 소개합니다.

데이터베이스 모델링 & 아키텍처 Part.

이재관 강사님

現 DAMA Korea Chapter President
現 이위키드(유한) 대표이사


 

[주요 경력 사항]
전 충주대학교 산업경영공학과 겸임교수
엔터프라이즈 데이터/정보/지식 매니지먼트 컨설팅 수행
기업, 정부기관 정보전략기획 및 정보시스템 구축 방법론 컨설팅 수행

[주요 강의 이력]
DAMA Korea eDM 프레임워크 세미나 강의
데이터 거버넌스, 데이터 아키텍처 등
한국 생산성본부 정보전략기획 및 정보모델링 과정 강의
충주대학교 산업경영공학과 겸임교수로 ERP 강의

SQL과 데이터베이스 Part.

이경오 강사님

現 Oracle DBMS 전문 튜너 / 국가공인 SQL전문가 자격 보유


 

[주요 경력 사항]

(주) 비투엔 데이터 컨설턴트
(주) 큐브리드 컨설팅 업무수행
KG모빌리언스 차세대 프로젝트 참여
키움증권 로그인 시스템 개발

[주요 강의 이력]

OO그룹 Oracle SQL 튜닝 2일 과정

[저서]
개발자를 위한 오라클 SQL 튜닝 – 한빛미디어
C#과 데이터베이스로 누구나 쉽게 자동매매시스템만들기 – 한빛미디어

SQL을 활용한 데이터 전처리 Part.

신광철 강사님

現 DAMA Korea Vice President
現 국민대 BIT 박사과정
(연구 분야 : Enterprise Data Management, Reverse Database Engineering)


 

[주요 경력 사항]
국방부 합참 KJCCS : Oracle DBA (2003.09 ~ 2005.08)
비투엔 컨설팅: Senior Data Architect (2008.04 ~ 2015.09)
로엔엔터테인먼트: Big Data Architect & Data Analyst (2015.10 ~ 2017.01)

[주요 강의 이력]
오라클 데이터베이스를 클라우드에서 사용하기 https://talkit.tv/Event/1524/ (2017.03)
About Database Design in Big Data Era “How can we design database in polyglot persistence?”, 국민대 경영정보학부 특강, 2017,10.24
Data Preparation for SQL, 국민대 경영정보학부 특강, 2017,12
About Data Modeling in NoSQL, Real 생생 데이터베이스 세미나,(2017. 11. 30)

[저서]
전직 데이터베이스 컨설턴트의 C사 생존기 (Data Architecture Practice 적용 실패담)
데이터 세상, 데이터 현실을 공감하다-DB 이야기, (2018 12. 27)

다양한 DBMS 활용하기 Part.

윤이상 강사님

현 DB 전문회사 OpenSource DB 기술 리더
Oracle/MySQL DBMS Database Engineer
PostgreSQL DBMS Database Engineer


[주요 경력 사항]
우리은행 차세대 대외연계 펌뱅킹 DBA 업무 수행
CHEMTOPIA 글로벌 화학 물성제공 PostgrsSQL DBA참여
Micros Systems, Inc R그룹 호텔체인 Oracle DB 컨설팅 및 구축
Stanford Inn & Suites MSSQL DBA 근무
미니스톱 Oracle DB Tuning
한화그룹 Oracle DB 전담 엔지니어 수행

[주요 강의 이력]
H그룹 DBA대상 MySQL Admin 강의
N기업 DBA대상 PostgreSQL Admin 강의

 

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올인원 패키지로 SQL/DB을 편하게 공부하세요.

최강의 가성비

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– 총 학습기간
빅쓰리패스의 학습기간은 개별 올인원 패키지의 정책을 따릅니다.
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– 빅쓰리패스 환불규정
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정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 1개월(30일), 무료수강기간은 31일차 이후로 무제한이며, 수강기간과 무료수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
본 패키지는 약 40시간 분량으로, 일 1시간 30분 내외의 학습 시간을 통해 정상수강기간(=유료수강기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일 : 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. (사전 예약 강의의 경우 1차 강의 오픈일) 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
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패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내

아이디 공유란? 1개의 아이디로 여러명이 공유하여 수강하는 형태를 말합니다.

패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다. 동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.