녹호두

스파르타코딩클럽 엑셀보다쉬운 SQL (4주) 33기

4주차 - 수강일자 211003

Subquery

"쿼리안의 쿼리" 쿼리 여러 개가 포함관계로 구성되어 있다고 보면 편하다.

subquery는 select, from, where 모두에 들어갈 수 있다.

Select subquery

구조 예시

( subquery )를 하나의 column 처럼 사용

select column1, column2, ( subquery ) 
from table

주의 점🔥

( subquery ) 내의 where 절을 통해서 바깥 query와 ( subquery ) 간의 연결지점을 꼭 명시해야 한다.

From subquery

구조 예시

( subquery )를 하나의 table처럼 사용

select * from table t1
inner join ( subquery ) s1
on t1.column = s1.column

select * from ( subquery ) s1
inner join ( subquery ) s2
on s1.column = s2.column

주의 점🔥

( subquery ) 사용할 때마다, table 약어를 지정해줘야 한다!

Where subquery

구조 예시

where 칼럼명 in (subquery)

select * from table
where column in ( subquery )

주의 점🔥

( subquery )의 select 된 column과, 바깥 query의 column명을 동일하게 잡아줘야 연결이 된다.

강의 기록

👆SQL 국가공인 자격증 SQLD 정리 글입니다.

#MySQL #입문강의

1. 인프런 [백문이 불여일타] 

2. 인프런 [제코베]

3. 유튜브 [생활코딩]

- 데이터베이스 수업 1

- 데이터베이스 수업 2

SQLD 신청 전에 알아 둘 것

개인적으로 학교 수업시간에 진행한 빅데이터 및 스몰데이터 프로젝트입니다.
텍스 톰 Textom 및 UCINET을 주로 사용하였고 모든 주제와 로직은 자체적으로 구성했습니다.

해당 포스팅은 개인적으로 진행한 프로젝트에 대한 소개이자 아카이빙의 목적이며, 관련 내용에 대한 무단 배포 재가공 등을 모두 금합니다.

프로젝트의 메인 theme이 "밀레니얼 세대"와 "패션"이었습니다. 저는 건축 공부를 병행하면서, 공간에 대한 사람들의 인식에 관심이 많았기 때문에 밀레니얼 세대가 공간을 일종의 패션으로 소비하고 있다는 것을 유튜브와 인스타그램 등 SNS를 통해 관찰했고, 다음의 주제를 선정했습니다.

주제 선정, 로직, 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 분석, 인사이트 도출, 발표 준비까지 약 2달 동안 준비했습니다.

크게 네 가지 단계로 관찰 > 빅데이터 분석 > 스몰데이터 분석 > 결과 도출의 흐름으로 발표를 구성했습니다.

관찰

먼저 "패션"과 관련된 "밀레니얼 세대"의 특징을 발견하기 위한 관찰 단계입니다.

밀레니얼 세대를 효과적으로 관찰하기 위해서는 그들의 주요 활동공간에 침투해야 한다고 생각해, 온라인 공간 속 모습을 관찰했습니다.

다양한 SNS 중 오늘의 집, 유튜브, 인스타그램을 통해 밀레니얼 세대들은 '랜선 집들이'와 같은 키워드로 자신의 공간을 공개하는 것에 익숙하다는 것을 관찰했습니다.

또한, 뉴스 등 2차 자료 조사를 통해 밀레니얼 세대는 개인 정보에 대해 타 세대보다 민감하며, 자신의 삶이 침해받지 않기를 원한다는 것을 관찰했습니다. 이 내용은 택배를 집 주소가 아닌 무인 택배함으로 주문하거나, 택배기사 직접 대면을 피하기 위해 '문 앞에 두고 가주세요'를 남긴다거나, 온라인 거래 시 '안심번호 활용'등의 사례가 있었습니다.

이러한 두 가지 모습을 통해서 밀레니얼 세대는 내 삶의 공간과 공개라는 측면에서 이중성을 보인다는 점을 알게 되었습니다.

이중성이 발생하는 이유가 무엇인지 탐구하는 것을 주제로 설정하였습니다.

기성세대는 내 삶의 공간을 Private 하고 지켜야 하는 공간으로 인식하는 편으로 알려져 있습니다. 때문에 외국에선 유행하는 홈파티 같은 문화도 잘 없죠.

하지만 밀레니얼 세대는 어떨까요?
앞서 발견되었던 유튜브, 인스타그램 속 모습들을 통해 기성세대에 비해 Private 한 공간으로 여기는 성향이 덜하다는 것을 알 수 있습니다.

빅데이터 분석

그 원인을 찾기 위해 먼저 빅데이터 분석을 진행했습니다.

분석 설계단계에서 연구 주제를 "내 삶의 공간에 대한 이중성을 보이는 밀레니얼 세대"로 설정하였습니다.

수집도구로 TEXTOM을 사용했으며, 다음과 구글 유튜브 등 관련 모습을 찾을 수 있을 것으로 예상되는 채널들을 중심으로 수집을 진행했습니다.

* 분석 당시 TEXTOM이 네이버의 수집의 오류가 발생해 네이버 관련 채널은 수집하지 못하였고, 인스타그램 또한 수집하지 못한 점이 한계였습니다.

2019-11-19부터 1년의 기간을 설정해, 중심 키워드로 "랜선 집들이"를 선택했고 총 4,172건의 데이터를 수집했습니다.

분석 결과

키워드 빈도 분석 결과 중심 키워드인 랜선 집들이를 비롯한 인테리어, 공개, 집, 영상, 소개 등 집 공개 방식이나 관련 키워드들이 높은 빈도와 중요성을 갖는 것을 알 수 있었습니다.

상위 30위 단어 워드 클라우드를 통해 다음과 같이 랜선 집들이- 인테리어- 집들이- 집- 공개 등의 키워드가 중심을 이룸을 알 수 있었습니다.

네트워크 분석

위의 분석 결과를 바탕으로 UCINET을 활용해 Network 분석을 진행했습니다.

개략적으로, 우측 하단의 높은 빈도와 연결성을 가지는 단어들이 나타나는 것을 확인할 수 있었습니다.

군집분석

이를 그룹핑하는 CONCOR 분석을 진행했습니다. 유의미한 해석을 위해 4개의 군집으로 분석했습니다.

4개의 군집을 다음과 같이 분석했습니다.

먼저, 붉은 집단은 랜선 집들이, 인테리어, 집들이, 오늘의 집 등 랜선 집들이 랜선 집들이와 관련된 소재, 방법 등의 단어가 나타나 랜선 집들이를 보여주는 전반적인 단어의 집합으로 볼 수 있었고,

푸른 집단은, 랜선 집들이 전쟁 -홈스타 워즈-홈스타 워즈라는 예능 프로그램과 관련된 키워들이키워들이 나타나 있었습니다. 때문에 예능으로 소비되는 온라인 집 공개 집 공개로 명명했습니다.

노란색 집단은 편 스토랑 프로그램에서 연예인 한다감 씨 합류 당시 집 공개를 했던 사례로 인한 키워드가 나타나 있었습니다. 때문에 연예인의 집 공개 사례로 명명했습니다.

마지막으로 초록색 집단은,, 공개, 유튜브 영상 등의 단어가 주를 이루는 것을 통해, 온라인 집 공개의 방법 - 영상으로 명명했습니다.

4가지 집단을 다시 간략하게 정리하면, 내용 유사도와유사도와 네트워크 간 연결관계를 통해 파랑 노랑 / 빨강 초록 두 개의 집단으로 나눌 수 있었으며 각각 방송과 연예인들의 랜선 집들이 사례 증가와 영상으로 진행되는 랜선 집들이 문화로 나눌 수 있었습니다.

스몰 데이터 분석

빅데이터 분석에서 스몰데이터 분석을 진행했습니다.

유튜브, 오늘의 집 등 관련 채널에 랜선 집들이 관련 온라인 포스팅 경험이 있는 밀레니얼 세대 2인을 인터뷰 대상으로 설정했으며
카카오톡 zoom 등 비대면 매체로 명당 20분 내외의 질의응답을 진행했습니다.

질문 구성

하나. 온라인 집 공개를 하는 이유와 사용 매체는 무엇인가?
-> 온라인 집 공개를 하는 동기와 방법에 대해 확인하고자

둘. 온라인 집 공개 시 개인정보 공개에 대해 우려한 적은 없는가?
-> 밀레니얼 세대의 두 번째 특징인 개인정보 노출에 민감한 특성에 대해 확인하고자

셋. 자신에게 집, 내 삶의 공간이란 무엇인가?
-> 집에 대해 느끼는 태도를 조사하고자

분석 결과

온라인 집 공개를 하는 이유와 매체에 대해 물은 질문에 대해서

응답자 A, B 모두 SNS에 내삶의 공간을 공개하는 것에 대한 저항이 적음을 알 수 있었고 내 냄새가 많이 나는 공간으로 꾸미고 싶다 라는 응답을 통해 내가 사는 공간 속에 나 자신이 반영되기를 원함을 알 수 있었습니다.

온라인 집 공개 시 개인정보 공개에 대해 우려한 적은 없냐는 질문에 대해서

A, B, 재밌는 게 더 많다는 응답을 통해 개인정보 공개에 대한 우려는 있으나 통제가 가능하다고 믿으며 얻는 것이 더 많고 중요하다고 여김을 알 수 있었습니다.

자신에게 집, 내 삶의 공간이란 어떤 의미를 갖는지에 대해서

내 삶의 공간이란 내 삶의 배경을 의미하기도 하고 패션의 일부와 자기표현의 수단으로 인식된다는 것과 유튜브 인스타그램인스타그램 등 SNS에 공유하는 것은 일종의 기록에 불과하지 않는다는 것을 알 수 있었습니다.

* 이 부분에서 추가적으로 밀레니얼 세대들의 SNS에 대한 태도를 알 수 있었습니다. 모두에게 공개된 온라인이라는 점보다는 자신의 삶의 영역 중 하나라고 느끼는 경향이 강한 것으로 생각됩니다.

결과 도출

빅데이터와 스몰데이터 분석을 통해 다음과 같은 결과를 도출했습니다.

먼저 밀레니얼 세대가 SNS를 통한 일상 공개에 익숙하다는 점과 자기표현의 욕구가 강하고 내 삶의 공간에 노출에 대한 저항이 낮다는 특징이 랜선 집들이라는 하나의 표현방식으로 나타났습니다.

이는 표현하고자 하는 욕구는 물론, SNS의 성장과 미디어를 통한 자극으로 인해 SNS 업로드로 이어져 일종의 주류문화로 형성되었을 것으로 예상됩니다.

또한, SNS 문화를 통해 랜선 집들이 문화가 주류로 자리 잡게 되자 매스미디어로 역전파 되었고 빅데이터 분석에서 보았던 랜선 집들이 전쟁- 홈스타 워즈 홈스타 워즈, 편 스토랑 등 예능 방송을 통한 연예인들의 집 공개 사례가 증가했습니다.

결과적으로 다시 외부 환경 및 자극으로 이어져 positive feedback을 형성해 지속적인 문화로 자리 잡은 것을 알 수 있었습니다.

결론적으로 관찰을 통해 알아보고자 했던 내 삶의 공간에 대한 밀레니얼 세대의 이중성은

하나. 자신의 삶의 공간을 일종의 패션, 자기 표출의 수단으로 여긴다

둘. 자신의 삶의 영역이 침해받지 않기 위해 SHOWING은, 정보는 제공하지 않는 것으로 나타난다

따라서, 기존 기성세대에게 private place로 여겨졌던 내 삶의 공간이 밀레니얼 세대에게는 보여주고 싶지만 알려주고 싶진 않은 공간,
"showing but not informing"한 의미를 가짐을 연구를 통해 알 수 있었습니다.

프로젝트를 통해서 TEXTOM, UCINET 등 새로운 프로그램을 배웠을 뿐 아니라 빅데이터와 스몰데이터 등 어떻게 데이터를 수집하고 처리하고 의미를 도출하는지 기초적인 흐름을 습득할 수 있었습니다.

뿐 아니라, 프로젝트 전 단계에 밀레니얼 세대에 대한 특성을 공부하면서 우리 세대만이 가지고 있는 특성과 타 세대와의 차이점에 대해서 고민할 수 있는 시간이었습니다.

평소 관심 있었던 주제에 대해서 연구하는 과정을 통해서, 문제를 해결하는 과정 혹은 호기심을 유의미하고 생산적으로 해결해가는 새로운 방법을 습득했다고 생각합니다.

[총정리] SQLD (SQL개발자) 자격증 공부기간 시험일정 난이도 디지털 마케팅 자격증

SQLD란 무엇인가?

SQL 개발자(SQLD*, SQL Developer)란 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 응용 소프트웨어를 개발하면서 데이터를 조작하고 추출하는 데 있어서 정확하고 최적의 성능을 발휘하는 SQL을 작성할 수 있는 개발자를 말한다.
(출처 : dataq.or.kr)

국가공인 SQL 개발자 자격으로 SQL에 대한 기본적인 역량을 평가하는 시험이다.

최근 데이터 IT 직종 수요 증가에 따라서 신설된 자격증이다. 

관련 분야를 준비하는 경영학과, 통계학과, 데이터학과, 컴퓨터공학과 등의 학생과 이직을 준비하는 직장인 수요가 많다.

-난이도, 응시자격, 응시료

Kdata에서 시행하는 국가자격 시험중 가장 낮은 난이도로 평가받는다.

입문 수준의 시험으로 실기 없이 필기시험으로만 구성된다.

별도의 자격요건은 없어 모두가 응시할 수 있다.

응시료는 1회 4만원이다.(비싸다)

-과목 구성

별도의 필기시험을 운영하지 않지만, SQL에 대한 활용능력을 객관식으로 평가한다. 컴퓨터 활용능력 필기에 엑셀 문제가 나오는 것과 비슷한 방식이다.

매년 접수기간, 시험일정

2월 중순 접수 👉 3월 중순 시험

5월 초 접수 👉 5월 말 시험

8월 초중순 접수 👉 9월 초 시험

10월 중순 말 접수 👉 11월 중순 시험

✔ 시험은 매년 4회 시행

- 2021년 올해 시험일정

평균 공부기간

전공 여부에 관계없이 1-2주 미만의 공부기간으로 합격한다.

짧게는 2-3일 만의 벼락치기로 합격하는 경우도 있다.

SQLD 자격증 쓸모 

- 데이터에 대한 기초적인 이해를 쌓고 싶은 사람들

- SQL에 대한 역량을 어필하고 싶은 사람들 (특히 비전공자)

- SQLP를 준비하는 사람들

*통계나 컴공보다는, 비전공자들이 데이터 분야에 대한 관심을 표현하기 위한 자격증으로 사용되는 것이 더 효과적이다.

*실력이 아니라 관심을 표현하는 수준의 수단이다. SQL 실력을 표하고 싶다면 상위 자격증인 SQLP가 적합하다.

*실제적으로 데이터 관련 분야는 자격증보다는 실력이 더 중요하므로 SQLD만으로 취업이 결정되는 것은 아니다.

*극 소수 기관에서 취업 시 가점을 부여한다.

인강, 교재 필요 여부

- 인강

난이도가 매우 낮아 별도의 인강 없이도 충분히 합격 가능한 자격증이다.

- 교재

개념서와 문제집 두 가지가 출시되어있으나, 개념서 없이 문제집만으로도 합격하는 사례가 많다. 

아직까진 개정이 없어 과년도 교재를 사용하여도 무리 없다.

👉 빠르게 자격증이 필요한 경우엔 문제집만 여러 회 독해 합격할 수 있다.

SQLD 교재

문제집

1. 한국 데이터 산업 진흥원 - SQL 자격검정 실전문제

노랑이 노랑이로 불리는 책이다. 문제집으로 가장 많이 사용한다. 

✔ 1.8만 원

👉 일반적인 공부방법은 SQLD 요약자료로 개념을 공부하고 노랑이 책을 사서 푸는 것이다.

2. 한국데이터산업진흥원 - SQL 전문가 가이드

SQLP, SQLD를 준비하기 위해 자격증 주관사에서 출판한 책이지만, 실제 수험과 거리가 멀다는 평이 많다. 가격도 매우 비싸 추천하지 않는다.

✔ 5만 원

3. 영진닷컴 - 2020 이기적 SQL 이론서 + 기출문제

이론과 기출문제를 한 권으로 다뤘다는 장점과 오탈자가 매우 많다는 단점이 있다.

✔ 2.2만 원

간단 요약

SQL 관련 기초 자격증이다.

1년에 4번 시행하고 1-2주면 딸 수 있다.

교재는 개념서+문제집 혹은 문제집만 사면 된다.

인강은 필요 없다.

총 준비 비용은 5.8만원 이하 (응시료 4만 원 + 교재 1.8만원 이하)

국가공인 자격증으로 인정받을 수 있지만 이것 만으로 취업하는 것은 아니다.

+ SQLP, ADP 등 자료가 많은 사이트 데이터 전문가 포럼

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