엑셀만 쓰던 비전공자가 7일 안에 실무 SQL을 자유롭게 다루는 7일 커리큘럼. 매일 7~8개 실전 쿼리로 SELECT·JOIN·GROUP BY·서브쿼리·윈도우 함수까지.
📊 "SQL은 데이터 직군만?" — 아니, 마케터·기획자·PM 표준
2026년 한국 기업 채용 공고의 약 40%가 SQL을 우대 또는 필수로 명시합니다. 7일이면 입문 끝.
💡 7일 커리큘럼
1일차 — SELECT·WHERE·ORDER BY (7개 쿼리)
- 특정 컬럼만 조회
- 조건 필터 (=, >, BETWEEN, LIKE)
- 정렬 (ASC/DESC)
- LIMIT 행 수 제한
2일차 — 집계 함수·GROUP BY (7개)
- COUNT·SUM·AVG·MIN·MAX
- GROUP BY 그룹별 집계
- HAVING 그룹 조건
- 월별·카테고리별 매출 집계
3일차 — JOIN (8개)
- INNER JOIN
- LEFT JOIN·RIGHT JOIN
- 3개 테이블 JOIN
- SELF JOIN
4일차 — 서브쿼리·CTE (7개)
- IN·EXISTS 서브쿼리
- FROM 절 서브쿼리
- WITH 절 (CTE)
- 재귀 CTE 맛보기
5일차 — 윈도우 함수 (7개)
- ROW_NUMBER·RANK·DENSE_RANK
- SUM OVER·AVG OVER
- LEAD·LAG (이전·다음 행)
- PARTITION BY
6일차 — 날짜·문자열·CASE (7개)
- DATE_TRUNC·EXTRACT·DATE_DIFF
- SUBSTRING·CONCAT·LIKE
- CASE WHEN (조건 분기)
- NULL 처리 (COALESCE·NULLIF)
7일차 — 종합 실무 (7개)
- 월별 신규·재방문·이탈 유저
- 코호트 분석 (가입 월별 잔존)
- 퍼널 분석 (단계별 전환율)
- A/B 테스트 결과 집계
- RFM 분석 (최근·빈도·금액)
📚 학습 환경
- SQLZoo·HackerRank·LeetCode SQL 무료 풀기
- 로컬 PostgreSQL 또는 SQLite + DBeaver
- 회사 데이터 → BigQuery·Redshift·Snowflake
💡 실무 적용 — 직무별
마케터
퍼널 전환율·코호트 잔존·캠페인별 ROAS·UTM 분석
PM·기획자
기능별 사용자 수·이탈 지점·핵심 지표 대시보드
운영·CS
일별·시간대별 문의·VIP 고객 식별·환불율
💡 흔한 함정 4가지
- 이론만 — 매일 손으로 쿼리 작성 필수
- SELECT * 남발 — 컬럼 명시 습관
- JOIN 조건 빠뜨림 → 데이터 폭증
- NULL 무시 → 집계 결과 왜곡
💡 FAQ
Q1. PostgreSQL·MySQL·BigQuery 어디부터?
실무는 PostgreSQL·BigQuery가 표준. MySQL은 옛 시스템. 7일 입문은 어느 것이든 OK.
Q2. 이력서 어필?
"SQL 실무 쿼리 작성·코호트 분석·BigQuery 운영" 형태로 직무 + 도구 + 분석 명시.
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📌 안내 · 본 글의 사례·통계는 공개 자료와 NUGUNA 학습 데이터를 종합한 예시이며, 일부 수치는 시장 패턴을 일반화한 가상 시나리오입니다. 세제·금리·법제 정보는 시점에 따라 변동되므로, 실제 의사결정은 공식 자료와 전문가 상담을 함께 활용해 주세요.
