select from역사적인 첫 쿼리문을 작성하신 것을 축하드립니다
SQL 첫걸음(코딩 스터디)
팀원들과 함께 '엑셀보다 쉽고 빠른 SQL' 1주차를 완강하였다
학습 내용은 다음과 같다;
-SQL 데이터 조회
-where를 이용한 필터링
-필터링에 쓰이는 표현
-여러 개 조건으로 필터링
-아, 그리고 띄어쓰기도 특수문자였다.
퀘스트 수행
"1) 돈을 벌기 위해 일을 합시다!" 퀘스트를 수행하였다.
어려웠던 점: 'sparta_employees 테이블에서 중복 없이 모든 직급(position)을 선택하는 쿼리를 작성해주세요'에서, '중복 없이' 라는 표현에 사용되는 DISTINCT 라는 필터링 조건을 강의에서는 듣지 못해 코드 작성에 어려움을 겪었다.
당연히 select position~으로 끝나는 줄 알았는데, select disticnt position을 써야 한다고 한다.
원인: 정말 제로베이스에서 시작하는 만큼, 모르는 게 많을 수밖에 없다고 생각한다.
앞으로 어떻게 할까?: 필요한 문법은 보일 때마다 외울 것.
데이터 분석이란?
[주제] 데이터 분석이란 무엇이며, 왜 필요한가?
- 데이터 분석이란?
- 데이터의 종류(정성vs정량)
- 데이터 분석이 왜 중요한가?
- 데이터 분석 프로세스
- 데이터 분석에 필요한 기술
[아티클 요약]
오늘날에는 방대한 양의 데이터가 있다. 크게 정성적/정량적 데이터로 구분되는데, 데이터는 모아두기만 하는 것이 아니라 분석을 통해 비로소 가치를 지닌다. 즉, 데이터 분석을 통해 기업은 타깃 고객층을 선정하고, 성과를 측정하면서 합리적인 의사 결정을 할 수 있다.
데이터 분석이란 데이터를 정리하고, 변환하고, 조작하고, 검사함으로써 원시 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하는 작업이다. 데이터에 관한 인사이트는 그래프, 차트 등으로 시각화할 수 있으며, 시각화된 자료는 데이터 분석 결과를 효과적으로 공유할 수 있다.
데이터 분석의 전반적인 프로세스는 [목표 설정-원시 데이터 수집-데이터 정제-데이터 분석-결과 해석]이다. 데이터 분석 기술 향상을 위해서는 수학/통계 지식, SQL 지식, 파이썬과 R 지식 등이 필요하다.
[인사이트]
정보가 범람하는 현대 사회에서, 내게 필요한 정보만을 얻는 것이 점점 어려워지고 있다. 개인이 이러한데, 하물며 방대한 정보를 다루는 기업은 이를 적절히 활용할 수 있는 기술이 무엇보다 중요할 것이다. 이렇게 ‘기업은 정보를 잘 활용해야 한다’는 추상적인 생각은 늘 하고 있었는데, ‘데이터 분석’이 이를 구체화하는 중요한 직무임을 알게 되었다.
데이터 분석은 성과를 명료한 수치와 시각적 자료로 보여줄 수 있으며, 문제 해결을 위해 꼭 필요한 작업이다. 이전에 데이터 분석가로 일하고 계신 분의 업무 현장을 보며, 팀원이 다함께 문제를 파악하고, 해결하고자 노력하는 모습에 감명을 받았던 기억이 난다. 데이터로 소통하는 모습이 이성적이었고, 데이터를 이용한 그들의 스토리텔링은 설득력이 있었다.
이번 아티클을 통해 데이터 분석 공부에 대한 열의를 더 다지게 되었다. 결국에는 계속 공부하고, 실습하면서 데이터 분석에 필요한 역량을 키워나가는 게 먼저일 것이다. 또한 이러한 수학적/프로그래밍적 지식뿐 아니라, 문제를 바라보는 눈을 기르기 위해 공부할 때 ‘왜 이런 결과가 나왔는가?’를 생각하는 습관을 들여야겠다는 생각이 들었다. 깊이 고민하는 과정은 분명 괴롭겠지만, 앞으로의 발전에 밑거름이 되어주리라 믿는다.
