고객 데이터를 활용한
SQL 데이터 분석
SQL, 2번의 프로젝트를 통해 인사이트 도출 포트폴리오 제작까지
SQL 을 하나도 몰랐던 분, 데이터사이언스에 입문하는 분
모두 이 강의를 통해 데이터 분석에 꼭 필요한 SQL만 배워갈 수 있습니다.
막상 내가 데이터를 조회할 수 있는 역량이 부족하다면?
이 강의 하나로 SQL을 활용한 데이터 조회 그리고 분석 모두 가능합니다.
고객 데이터, 제품 데이터를 이용한 고객 구매 지표 생성과 최종 프로젝트인 고객 이탈율 분석까지!
SQL 핵심 개념 학습과 2번의 프로젝트로 인사이트 도출을 통해 SQL의 실무 능력을 한번에 –
일정
정원 및 준비물
이제는 ‘SQL’ 을 통해 데이터를 활용해야 때!
그런데
막상 SQL을 배우고자 했더니..?



이 강의에서는
프로젝트를 통해 주요 지표를 추출한 뒤,
레포트를 직접 제작하여 현업을 경험해볼 수 있습니다.
단 7번의 강의로
SQL의 기초부터 분석 프로젝트까지 한번에 -
데이터 구조 파악
SQL 기초
데이터 추출 및 조회
실무 SQL
여러 데이터 조인 후 추출
분석을 통한 인사이트 도출
그렇다면, 우리는 어떤 프로젝트로 SQL을 배울까요?
고객 이탈율 분석
| 강의특징
쉽게 시작할 수 있도록
비전공자와 입문자 수준에 맞춰 기초부터 진행됩니다. 이 강의는 단 7주 만에 비전공자, 입문자도 업무에 SQL을 활용할 수 있도록 하는데 그 목표를 두고 있습니다. 본 과정은 강사님의 1:1 밀착지도를 통해서 SQL에 대해서 이 강의를 통해 처음 들어보신 분들도 따라갈 수 있습니다.
프로젝트로 배우는 분석
완벽히 습득할 수 있도록

데이터 분석을 활용하고 싶은 분들을 대상으로 합니다.
현재 쏘카에서 SQL을 통해 데이터 분석을 하고 있는
현업 전문가에게 직접 배웁니다.

– Pycon 한국 2018 어린이 코딩 교육
– 한국교통연구원 교통카드 데이터 이동 분석 세미나 발표
– 한남대학교 데이터 청년 캠퍼스 세미나 발표
– DLD(Deajeon Learning Day) 2020 세미나 발표
데이터 추출 및 보고서 작성까지 최종 프로젝트로
자신의 포트폴리오를 만들고 현업을 경험해볼 수 있습니다.
| 수강효과
다룰 수 있게 됩니다.
실무 SQL 노하우 습득
로드맵 제시
| 수강대상

데이터 분석을 위한 첫걸음,
데이터 활용 능력을 키우고 싶으신 분

EXCEL만으로는 힘든 분석,
'SQL'을 실무에 바로 적용하고 싶으신 분

SQL 데이터 분석 프로젝트를 통해
나만의 포트폴리오를 쌓고 싶은 분
"파이썬을 전혀 모르는 데 수강할 수 없는걸까?"

자신은 파이썬을 전혀 모르는
데.알.못이라고 걱정하지 마세요!

러닝스푼즈가 최선을 다해 도와드리겠습니다.
| 커리큘럼
이론
– 데이터, DBMS, RDBMS 개념 이해하기
– 관계형 데이터베이스의 특징
– Table, Row, Columns 개념
– 스키마와 데이터 형(Type)
– SQL의 종류(DDL, DML) 개념 정리
실습
– 실습환경 셋팅 DBMS 설치 (MySQL, MySQL Workbench 설치)
– Database Table 구성 (스키마, 데이터 타입 구성)
– Table에 Data 추가, 조회, 수정, 삭제
– excel로 구성되어있는 Data 적재
SQL을 이용해 테이블을 지정하여(FROM) 데이터를 조회(SELECT)하는 쿼리의 기본 뼈대를 만드는 방법에 대해 알아봅니다. DB에 저장된 수많은 데이터 중에서 조건을 주어 데이터를 필터링하고 특정 필드에 대한 데이터를 정렬하는 방법과 여러 연산자를 통해 조건을 세부적으로 주는 방법을 학습합니다. 예를들어 “A 고객이 구매한 제품”과 같은 특정 데이터를 추출할 때 어떤식으로 필터링을 거쳐야 원하는 데이터를 추출할 수 있는지에 대한 내용을 다룹니다. 데이터 양이 많은 실무에서는 한번에 원하는 결과를 보기 편하게 추출하는 것이 중요합니다.
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이론
– 쿼리문 작성 SELECT, FROM
– 데이터 필터링 (Where)
– 특정 필드에 대한 데이터 정렬하기 (ORDER BY)
– As, Wildcard
– 논리연산자 (AND, OR ,LIKE, ALL 등)
– 비교연산자 (=, <, >, != 등)
실습
– Sample Data 적재
– SELECT문을 사용한 데이터 조회
– Where절을 통해 조건에 맞는 데이터 필터링
– 담당직원이 같은 고객 필터링
– 고객의 카드한도 비교
– 제품 주문 날짜 기준 3일 이내 배송건
이론
– 조건문 활용하기(CASE Statement)
– NULL 데이터 처리하기
– 동일한 범주의 데이터 그룹화(GROUP BY)
– 간단한 집계함수
– 중복제거하기(DISTINCT)
– 그룹핑된 데이터 조건주기(HAVING)
– Constraints(PK, Unique key, not null, check, FK)
실습
– 데이터 그룹화 후 집계처리
– 가장 많이 배송된 제품의 제품코드
– 1000개 이상의 재고가 남아있는 제품 확인하기
이론
– ERD 이해하기
– PK, FK
– INNER JOIN
– OUTER JOIN (LEFT, RIGTH)
– UNION
– WITH으로 임시테이블 만들기
– 테이블 생성없이 출력결과 보여주기(View)
실습
– 여러개의 테이블 조인하여 다양한 데이터 추출해보기
– 특정 고객이 주문한 제품명 확인
– 상품의 재고 파악
이론
– 서브쿼리의 원리 및 방식
– 집계함수 다루기(Sum, Avg, Min, Max, Count, Round, Floor 등)
– 순위함수 다루기(RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 등)
– 날짜 관련 함수 다루기(DATE, TIMESTAMP, DATEDIFF 등)
– 그 외 다양한 함수들(Substring, Concat 등)
실습
[분석프로젝트 연습] – 고객 구매 지표 생성
– 연도별, 월별 매출 및 현황
– 매출 Top3 도시의 매출액
– 연도별 재구매율 파악하기
– 매출 Performance 비교
이론
– kaggle이란?
– kaggle 내 신용카드 데이터를 활용하여 고객 이탈율 분석
– 신용카드 데이터 구조 파악
– 분석 지표 정리 : 신용카드 데이터로 어떤걸 분석할 수 있을까?
– 가설을 통한 검증 : 신용카드를 쓰다가 해지하는 고객은 어떤 유형일까?
실습
– 신용카드 고객 데이터 이탈율 분석 지표 생성
– 지표에 맞는 데이터 추출하여 검증
– 정리한 지표를 토대로 SQL을 활용하여 원하는 데이터 자유롭게 조회 및 추출
이론
– 분석하던 신용카드 고객 이탈률 마무리
– 다양한 시각화 방법 : 경우에 따른 그래프 표현 상세 내용
– 분석 결과 보고서 가시화 : 보고서를 어떻게 작성해야 보기 좋을까?
– 데이터분석 준비와 방향
실습
– 분석을 통한 인사이트 도출 : 비즈니스 측면의 인사이트 이끌어내기
– 추출한 데이터 기반으로 시각화 차트 만들기
– 수강생들의 레포트 리뷰
| 강사소개 및 인터뷰

– Pycon 한국 2018 어린이 코딩 교육
– 한국교통연구원 교통카드 데이터 이동 분석 세미나 발표
– 한남대학교 데이터 청년 캠퍼스 세미나 발표
– DLD(Deajeon Learning Day) 2020 세미나 발표
– SQL 기초 문법 기본기 다지기
– 추출 및 가공한 데이터 활용
– 캐글 데이터를 통한 데이터 프로젝트
– 나만의 데이터 분석 포토폴리오 생성
본 강의를 수강한 이후에는 수많은 데이터 중 얻고자하는 데이터를 직접 추출할 수 있게 되며 추출한 데이터를 바탕으로 목적에 따라 다양한 분석과 검증을 통해 리포트를 직접 작성할 수 있는 능력을 갖출 수 있게 됩니다.
두번째, 모든 이론을 주입식으로 알려드리는 것이 아니라 실무에서 자주 사용되고 꼭 필요한 핵심내용을 실습을 통해 몸소 익히게 됩니다.
마지막으로 매 강의가 끝날때마다 수강생분들의 다양한 피드백을 받아 다음 강의에서 적극 반영하며 만족하실 수 있는 좋은 강의를 만들어가려고 합니다.