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오라클 SQL
오라클 SQL 전체 글
오라클 SQL을 눌렀을 때 바로 챕터 목록이 보이도록 첫 화면을 전체 목차 중심으로 구성했습니다. 앞에서부터 읽으면 수험서처럼 흐름이 이어집니다.
Chapter 01 · 오라클 SQL과 데이터베이스 기본 구조
오라클 SQL은 단순히 문장을 외우는 과목이 아니라, 데이터베이스가 어떤 구조로 저장되고 조회되는지 이해하는 과목이다. 첫 챕터에서는 스키마, 테이블, 행과 열, SQL 분류와 실행 순서를 통해 이후 학습의 바닥을 단단히 잡는다.
Chapter 02 · SELECT 문과 FROM 절의 핵심 구조
SELECT 문은 SQL 학습의 출발점이며, 시험과 실무 모두에서 가장 많이 쓰이는 문장이다. 이번 챕터에서는 컬럼 선택, 별칭, DISTINCT, FROM 절의 역할을 중심으로 조회문의 기본 골격을 정리한다.
Chapter 03 · WHERE 절과 비교 연산자 완전 정리
좋은 SQL은 필요한 행만 남기는 SQL이다. WHERE 절은 조회 결과의 품질을 결정하는 핵심 구간이며, 비교 연산자를 어떻게 쓰느냐에 따라 결과가 완전히 달라진다.
Chapter 04 · 논리 연산자와 BETWEEN, IN, LIKE
조건이 하나일 때보다 여러 조건이 섞일 때 실수가 많이 나온다. AND, OR, NOT과 BETWEEN, IN, LIKE를 이해하면 실제 업무형 SQL에 훨씬 가까워진다.
Chapter 05 · NULL 처리와 NVL, COALESCE, NULLIF
NULL은 값이 0인 것도, 빈 문자열인 것도 아닌 특별한 상태다. NULL을 제대로 이해하지 못하면 비교, 집계, 정렬, 함수 결과에서 계속 오답이 생긴다.
Chapter 06 · ORDER BY와 정렬, 별칭 활용
정렬은 결과를 해석하는 마지막 단계다. ORDER BY를 이해하면 보고서형 SQL을 더 읽기 쉽게 만들 수 있고, 여러 정렬 기준을 설계하는 감각도 생긴다.
Chapter 07 · 문자 함수: UPPER, LOWER, SUBSTR, INSTR
문자 함수는 텍스트 데이터를 다듬고 비교하는 데 필수적이다. 이름, 주소, 코드, 이메일처럼 문자열 중심 데이터가 많은 실무에서는 사용 빈도가 매우 높다.
Chapter 08 · 숫자 함수: ROUND, TRUNC, MOD, CEIL, FLOOR
숫자 함수는 계산 결과를 비즈니스 규칙에 맞게 다듬는 도구다. 반올림, 버림, 나머지 계산 같은 기본 기능만 정확히 익혀도 보고서와 통계형 SQL 품질이 높아진다.
Chapter 09 · 날짜 함수: SYSDATE, ADD_MONTHS, MONTHS_BETWEEN
날짜는 SQL에서 가장 자주 틀리는 데이터 타입 중 하나다. 오라클은 날짜 전용 함수가 풍부하기 때문에, 형 변환 대신 전용 함수를 정확히 쓰는 습관이 매우 중요하다.
Chapter 10 · 형 변환 함수와 일반 함수: TO_CHAR, TO_DATE, CASE
데이터 타입을 맞추는 일은 SQL 정확도의 기본이다. 오라클에서는 TO_CHAR, TO_DATE, TO_NUMBER 같은 명시적 변환 함수와 CASE 같은 일반 함수가 함께 자주 쓰인다.
Chapter 11 · 집계 함수: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
집계 함수는 여러 행을 하나의 요약값으로 압축한다. 개수, 합계, 평균, 최솟값, 최댓값을 정확히 다루면 데이터 요약 문제를 빠르게 풀 수 있다.
Chapter 12 · GROUP BY와 HAVING으로 그룹별 집계하기
집계 함수의 진짜 힘은 그룹 단위 요약에서 드러난다. GROUP BY는 데이터를 기준별로 묶고, HAVING은 집계 결과를 다시 필터링한다.
Chapter 13 · 조인의 출발점: ANSI INNER JOIN
관계형 데이터베이스의 핵심은 테이블을 연결해 의미를 복원하는 데 있다. INNER JOIN은 가장 기본적인 조인으로, 서로 매칭되는 데이터만 결합한다.
Chapter 14 · OUTER JOIN과 오라클 전통 조인 문법
실무에서는 매칭되지 않은 데이터도 보고 싶을 때가 많다. OUTER JOIN은 누락된 쪽을 NULL로 채워 결과에 남기며, 오라클 전통 `(+)` 문법도 시험에서 여전히 자주 등장한다.
Chapter 15 · SELF JOIN, CROSS JOIN, 비등가 조인
조인은 같은 테이블을 다시 붙일 수도 있고, 범위 조건으로 연결할 수도 있다. SELF JOIN, CROSS JOIN, 비등가 조인은 조인 개념을 깊게 이해했는지 확인하는 좋은 주제다.
Chapter 16 · 서브쿼리 기본: 단일행 서브쿼리 읽는 법
서브쿼리는 하나의 질의 안에서 다른 질의를 이용하는 문법이다. 먼저 한 값을 구하고, 그 값을 바탕으로 바깥 질의를 실행하는 단일행 서브쿼리부터 이해하면 전체 구조가 쉬워진다.
Chapter 17 · 다중행 서브쿼리와 IN, ANY, ALL
서브쿼리 결과가 여러 행이 되는 순간 비교 연산자 선택이 달라진다. IN, ANY, ALL을 정확히 구분하면 다중행 서브쿼리 문제를 안정적으로 풀 수 있다.
Chapter 18 · 상호연관 서브쿼리와 EXISTS
상호연관 서브쿼리는 바깥 질의의 각 행이 안쪽 질의에 영향을 준다. EXISTS와 함께 익히면 “관련 데이터가 있는가”를 검사하는 문제를 매우 자연스럽게 풀 수 있다.
Chapter 19 · SET 연산자: UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS
SET 연산자는 여러 SELECT 결과를 집합처럼 합치거나 비교하는 문법이다. 결과 구조가 같아야 하며, 중복 제거 여부를 정확히 구분하는 것이 핵심이다.
Chapter 20 · CASE와 DECODE로 조건 분기하기
조건 분기는 데이터를 사람이 읽기 좋은 형태로 바꾸는 핵심 기술이다. 표준 SQL의 CASE와 오라클 고유 함수 DECODE를 함께 익히면 문제 해석 폭이 넓어진다.
Chapter 21 · 분석 함수 기초: OVER와 PARTITION BY
분석 함수는 행을 줄이지 않고도 집계 결과를 각 행에 함께 보여준다. OVER 절과 PARTITION BY를 이해하면 집계와 분석의 차이가 선명해진다.
Chapter 22 · 순위 함수: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
순위 함수는 정렬된 데이터에 순서를 매긴다. 같은 값이 나왔을 때 번호가 어떻게 붙는지 이해하면 상위 N건 문제와 동점 처리 문제를 확실히 잡을 수 있다.
Chapter 23 · 계층형 질의: START WITH, CONNECT BY, LEVEL
오라클은 트리 구조 데이터를 위한 계층형 질의 문법을 제공한다. 조직도, 카테고리 트리, 부모-자식 관계를 SQL 한 문장으로 풀 수 있다는 점이 큰 장점이다.
Chapter 24 · PIVOT, UNPIVOT, WITH절 활용
데이터 형태를 회전시키거나 중간 결과를 이름 붙여 재사용하면 복잡한 SQL도 훨씬 읽기 쉬워진다. PIVOT, UNPIVOT, WITH절은 보고서형 SQL에서 특히 빛나는 도구다.
Chapter 25 · DDL 기초: CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE
DDL은 데이터 구조를 정의하고 바꾸는 문법이다. 테이블과 컬럼을 만드는 CREATE, 구조를 바꾸는 ALTER, 제거하는 DROP과 TRUNCATE를 정확히 구분해야 한다.
Chapter 26 · 제약조건과 데이터 무결성
좋은 데이터베이스는 잘못된 데이터를 애초에 받지 않는다. 제약조건은 데이터 무결성을 보장하는 핵심 장치이며, 오라클 SQL 시험에서도 매우 중요한 주제다.
Chapter 27 · DML: INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE
DML은 실제 데이터를 추가하고 바꾸고 삭제하는 문법이다. 테이블 구조보다 더 자주 다루게 되는 영역이므로 문장별 목적과 영향 범위를 명확히 이해해야 한다.
Chapter 28 · TCL과 DCL: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT, 권한
데이터를 바꾼 뒤에는 그 변경을 확정할지 되돌릴지 결정해야 한다. TCL은 트랜잭션을 제어하고, DCL은 사용자 권한을 관리한다.
Chapter 29 · 뷰, 시퀀스, 인덱스 이해하기
오라클 SQL 실무에서는 테이블만 다루지 않는다. 뷰로 조회를 추상화하고, 시퀀스로 번호를 만들고, 인덱스로 검색 속도를 높인다.
Chapter 30 · 실행 계획과 SQL 튜닝 기초
좋은 SQL은 정답만 맞는 SQL이 아니라, 같은 정답을 더 효율적으로 만드는 SQL이다. 실행 계획과 튜닝 기초를 이해하면 왜 어떤 문장이 느린지 읽을 수 있게 된다.
데이터 분석
데이터 분석 전체 글
데이터 분석 카테고리는 ADsP 학습 주제를 기준으로 글을 묶었습니다. 데이터 이해, 분석 기획, 통계, 모델링 흐름을 한 번에 따라갈 수 있습니다.
Article 01 · ADsP와 데이터 분석의 전체 지도
데이터 분석을 처음 시작할 때는 개별 기법보다 전체 지도를 먼저 보는 편이 훨씬 효율적이다. ADsP가 어떤 영역을 다루고, 데이터 분석이 조직 안에서 어떤 문제를 해결하는지 큰 구조부터 정리한다.
Article 02 · 데이터, 정보, 지식의 차이와 데이터 가치
ADsP에서는 데이터와 정보, 지식, 지혜의 차이를 자주 묻는다. 단어 정의를 암기하는 데서 멈추지 않고, 데이터가 왜 가치가 되고 비즈니스 자산이 되는지 함께 정리한다.
Article 03 · 데이터 산업과 데이터 기반 조직 이해
데이터 산업은 기술만으로 움직이지 않는다. 플랫폼, 서비스, 인프라, 인력, 거버넌스가 함께 맞물릴 때 조직이 데이터 기반으로 전환된다.
Article 04 · 데이터베이스, 메타데이터, ETL의 기초
데이터 분석가에게도 데이터베이스 기초는 필요하다. ADsP에서는 메타데이터, ETL, 데이터 웨어하우스 같은 기반 개념을 가볍지 않게 묻는다.
Article 05 · 표본과 모집단, 분석 단위의 감각 잡기
통계 파트로 넘어가기 전, 무엇을 전체로 보고 무엇을 일부로 보는지 감각을 먼저 잡아야 한다. 모집단과 표본, 분석 단위를 정확히 구분하는 것이 출발점이다.
Article 06 · 분석 과제 정의와 문제 재구성
좋은 분석은 좋은 질문에서 시작한다. 문제를 그대로 받는 것이 아니라, 데이터로 검증 가능한 질문으로 다시 정의하는 과정이 분석 기획의 핵심이다.
Article 07 · KPI와 성공 기준 설정하기
분석 프로젝트는 결과가 아니라 변화로 평가된다. 무엇을 좋아졌다고 볼 것인지, 어떤 지표를 성공 기준으로 삼을 것인지 정하는 일이 매우 중요하다.
Article 08 · 분석 과제 도출과 우선순위 평가
아이디어가 많다고 좋은 기획이 되는 것은 아니다. 효과와 난이도, 데이터 확보 가능성을 기준으로 과제를 고르고 우선순위를 정하는 과정이 필요하다.
Article 09 · CRISP-DM과 데이터 분석 방법론
방법론은 형식이 아니라 팀의 사고 순서를 맞추는 도구다. ADsP에서 가장 자주 등장하는 CRISP-DM과 KDD 흐름을 비교하며 정리한다.
Article 10 · 데이터 수집 전략과 표본 추출
좋은 분석은 좋은 데이터에서 시작한다. 어떤 데이터를, 어떤 방식으로, 얼마나 수집할지 정하는 일은 기획과 통계가 만나는 핵심 구간이다.
Article 11 · 기술 통계의 핵심: 평균, 중앙값, 분산, 왜도
기술 통계는 데이터를 요약하는 가장 기본적인 언어다. ADsP에서는 수식 암기보다 각 지표가 언제 유용한지를 이해하는 문제가 더 중요하다.
Article 12 · 확률분포와 중심극한정리 이해하기
정규분포, 이항분포, 포아송분포처럼 이름이 많은 파트지만, 핵심은 언제 어떤 분포를 쓰는지 구분하는 감각이다. 중심극한정리는 그 연결을 잡아 주는 핵심 개념이다.
Article 13 · 가설검정, 유의수준, p-value 한 번에 정리
가설검정은 통계 파트에서 가장 많이 헷갈리는 주제다. 귀무가설과 대립가설, 유의수준과 p-value 관계를 문장으로 설명할 수 있을 정도로 정리해야 한다.
Article 14 · 상관분석과 회귀분석의 차이
상관과 인과를 구분하지 못하면 분석 해석이 쉽게 흔들린다. ADsP에서는 상관계수와 회귀모형의 의미, 활용 목적 차이를 분명히 물어본다.
Article 15 · 분류분석과 평가 지표: 정확도, 정밀도, 재현율
분류 모델은 맞혔는지 여부만 보는 것이 아니다. 어떤 오류를 더 줄여야 하는지에 따라 정밀도와 재현율 해석이 달라진다.
Article 16 · 군집분석의 기본: K-means와 세그먼트 이해
군집분석은 답이 이미 있는 문제를 맞히는 것이 아니라, 닮은 대상을 묶어 구조를 찾는 과정이다. 세그먼트 분석의 기초 감각을 여기서 잡는다.
Article 17 · 연관규칙 분석: 지지도, 신뢰도, 향상도
연관규칙은 함께 발생하는 패턴을 찾는 대표적인 데이터 마이닝 기법이다. 지지도, 신뢰도, 향상도 해석을 정확히 이해하는 것이 핵심이다.
Article 18 · 시계열 분석의 기초: 추세, 계절성, 자기상관
시간 순서가 있는 데이터는 일반 표본과 다르게 읽어야 한다. 시계열 분석의 핵심은 추세와 계절성, 자기상관을 구분하는 데 있다.
Article 19 · 데이터 시각화와 스토리텔링의 원칙
분석 결과는 잘 계산하는 것만큼 잘 전달하는 것도 중요하다. 좋은 시각화는 예쁜 차트가 아니라, 핵심 메시지를 빠르게 이해하게 만드는 차트다.
Article 20 · ADsP 합격 전략과 문제풀이 루틴
마지막 단계에서는 무엇을 더 외울지보다 무엇을 반복할지 정하는 편이 중요하다. ADsP 합격을 위한 영역별 복습 루틴과 문제풀이 전략을 정리한다.
자격증안내
자격증안내 전체 글
자격증안내 카테고리는 공식 시험 구조와 실제 합격 수기에서 반복된 전략을 바탕으로 SQLP와 SQLD 합격 방법을 함께 정리했습니다.
Article 01 · SQLP 시험 구조와 합격 기준부터 정확히 잡기
SQLP는 막연히 어려운 시험이 아니라, 무엇을 얼마나 요구하는지부터 분명히 파악해야 방향이 잡힌다. 공식 시험 안내 기준으로 과목, 문항 수, 실기 비중, 응시자격, 합격 기준을 먼저 정리한다.
Article 02 · 합격 수기에서 공통으로 보인 SQLP 공부 순서
최근 합격 수기들을 보면 사용하는 책 이름은 조금 달라도 공부 순서는 놀랄 만큼 비슷하다. 공식 가이드로 뼈대를 잡고, 튜닝 책으로 3과목을 밀어 올리고, 문제풀이와 실기 기출로 마감하는 흐름이 반복된다.
Article 03 · SQLP 당락은 왜 3과목과 실기에서 갈리는가
공식 배점 구조만 봐도 SQL 고급활용 및 튜닝과 실기가 압도적으로 크다. 합격 수기에서 반복해서 강조하는 실행계획, 인덱스, 조인, 힌트 감각이 왜 중요한지 시험 구조와 함께 풀어본다.
Article 04 · SQLP 8주 공부 계획: 직장인 기준으로 압축하기
SQLP는 장기전이 되는 경우가 많지만, 일정이 잡혀 있으면 주차별 우선순위를 명확히 해야 흔들리지 않는다. 직장인 수험생을 기준으로 8주 플랜을 제안한다.
Article 05 · 시험 직전 2주, SQLP 합격률을 올리는 마지막 루틴
시험 막판에는 새로운 책보다 약점 재학습과 문제풀이 루틴이 더 중요하다. SQLP 직전 2주 동안 무엇을 버리고 무엇을 남겨야 하는지, 실제 문제은행 활용까지 포함해 정리한다.
Article 06 · SQLD 시험 구조, 일정, 합격 기준을 먼저 정리하자
SQLD는 처음 준비하는 사람이 가장 많이 보는 데이터베이스 자격증이지만, 시험 구조를 정확히 모르면 공부 방향이 흐려지기 쉽다. 공식 일정과 과목 구성, 합격 기준부터 먼저 정리한다.
Article 07 · 비전공자 기준 SQLD 공부 순서: 1과목보다 2과목을 먼저 설계하자
SQLD 합격 후기들을 보면 1과목을 먼저 암기하기보다 2과목 SQL 문장을 반복해서 읽고, 그 위에 1과목 모델링 개념을 얹는 방식이 훨씬 효율적이라는 패턴이 많다.
Article 08 · SQLD 문제은행 www.sqld.kr, 이렇게 쓰면 훨씬 효율적이다
문제은행은 많이 푸는 것보다 어떻게 반복하느냐가 중요하다. www.sqld.kr의 무한문제, OX 퀴즈, 모의고사, 오답노트 기능을 SQLD 준비 루틴에 맞춰 정리한다.
Article 09 · SQLD 인강이 필요할까? 이패스코리아 강의 페이지 기준으로 고르는 법
SQLD는 독학도 가능하지만, 비전공자나 첫 회독이 막히는 사람에게는 강의가 시간을 줄여 주기도 한다. 이패스코리아 SQLD 강의 페이지에 올라온 구성 기준으로 어떤 선택이 맞는지 정리한다.
Article 10 · SQLD 시험 직전 2주, 합격권으로 올리는 마지막 루틴
SQLD는 막판 2주 운영이 생각보다 중요하다. 새로운 책을 추가하기보다 오답과 빈출 주제를 압축하고, 문제은행과 강의를 어떻게 섞어 마무리할지 정리한다.
서비스추천
서비스추천 전체 글
서비스추천 카테고리는 BLACK SQL을 실제로 써 본 흐름, 화면, 추천 이유를 후기형 글로 정리했습니다. 오라클 SQL 실습을 손에 가깝게 두고 싶은 사람에게 맞는 포인트를 중심으로 읽을 수 있습니다.
Article 01 · 처음 써본 blacksql.sqld.kr, 로그인 없이 바로 오라클 SQL 실습이 되는 점이 좋았다
BLACK SQL을 처음 열었을 때 가장 먼저 좋았던 점은 설치와 환경설정이 거의 없다는 점이었다. 접속 직후 문제를 보고, 곧바로 SQL을 실행할 수 있어서 진입 장벽이 확실히 낮았다.
Article 02 · 문제를 풀자마자 바로 실행하는 구조가 SQL 실력을 올려주는 이유
BLACK SQL을 추천하는 이유를 한 줄로 말하면 문제와 실행이 붙어 있다는 점이다. 문제를 보고 머리로만 답을 생각하는 것이 아니라, 바로 쿼리를 써 보고 결과를 확인하게 만든다.
Article 03 · TABLE TREE와 샘플 데이터가 있어서 초보자도 덜 막막하다
처음 SQL을 실습할 때 가장 답답한 부분은 테이블 구조를 모른다는 점이다. BLACK SQL은 TABLE TREE와 선택된 테이블 안내를 같이 보여줘서 막막함이 훨씬 덜했다.
Article 04 · 에러가 나도 덜 무섭다: 큐엘이가 힌트와 가이드를 이어주는 점
SQL 실습에서 가장 중요한 순간은 틀렸을 때다. BLACK SQL은 큐엘이가 힌트와 오류 포인트를 같이 알려주는 구조라서, 에러를 두려워하지 않고 실습하게 만드는 힘이 있다.
Article 05 · 패드나 노트북으로 언제든 꺼내 쓰는 오라클 SQL 연습장이라는 점
BLACK SQL을 추천하는 가장 현실적인 이유 중 하나는 접근성이다. 무겁게 세팅하지 않아도 패드나 노트북에서 바로 열어 짧게 실습할 수 있어서, SQL을 몸 가까이에 두기 좋다.
Article 06 · WHITE부터 BLACK까지 단계형 문제풀이가 반복 학습에 잘 맞는다
난이도 단계가 있는 문제은행은 초보자에게 특히 중요하다. BLACK SQL은 WHITE부터 BLACK까지 단계 선택 흐름이 보여서, 오늘 내 상태에 맞는 문제를 고르기 쉽다.
Article 07 · 설치 없는 오라클 SQL 실습 서비스로 blacksql을 추천하는 이유
오라클 SQL을 연습하고 싶은데 로컬 환경 세팅이 부담스럽다면 BLACK SQL이 꽤 좋은 대안이 된다. 설치 부담이 없고, 실습 흐름이 명확해서 학습 도구로 추천하기 편하다.
Article 08 · SQLD 준비생에게 blacksql이 특히 잘 맞는 순간
BLACK SQL은 오라클 SQL 실습 서비스이면서 동시에 SQLD 감각을 키우는 도구로도 잘 맞는다. 기본 조회, JOIN, 집계, 서브쿼리, 윈도우 함수 같은 반복 구간이 특히 그렇다.
Article 09 · 오라클 SQL 실습 습관을 만들고 싶다면 blacksql을 추천하는 이유
좋은 학습 도구의 기준은 화려함보다 반복성이다. BLACK SQL은 오라클 SQL 실습을 일상 루틴으로 붙이기 좋은 구조라서, 습관 만들기 서비스로 추천할 만하다.
Article 10 · 정리 후기: blacksql.sqld.kr은 이런 사람에게 특히 추천하고 싶다
BLACK SQL을 실제로 살펴보고 정리해 보니, 이 서비스는 단순 문제풀이 사이트보다 오라클 SQL을 손에 붙게 만드는 실습 도구에 더 가까웠다. 어떤 사람에게 특히 잘 맞는지 마지막으로 정리한다.