비전공자 SQL 7일 완성 — 실무 쿼리 50개로 끝내는 입문

📊 "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.