12/28 - SQL 심화학습 3일차 & 데이터 관련 자격증 정보 및 일정 & 국민취업제도 간략 설명

[기억할 개념] - SQLD 자격증 대비반, Data~Database~Data 모델링

 

1. 데이터(Data)

• 데이터는 ‘정보(information)’ / 단, 저장이나  처리에  효율적인  형태로  변환된  정보
• 전 세계의 모든 데이터의 90%는 2015년 이후 생성된 것 (IBM)
• 2025년 전 세계 데이터 생성량은 175ZB에 이를 것(Seagate)
• 단위
  1 Tera == 1000 Giga 
  1 Peta == 1000 Tera 
  1 Exa == 1000 Peta 
  1 Zeta == 1000 Exa

 

2. 데이터베이스(Database)와 DBMS

• “A database is an organized collection of data”
  데이터베이스는  잘  조직화된  데이터의  모음이다.
• 이렇게  모아놓은  데이터들을  관리하는  프로그램 ==> DBMS(Database 조작하는  프로그램)

 

 

3-1. 모델링이란?

• 데이터 모델은 데이터를 기반으로 한 모델링의 과정
• 모델링은 현실 세계를 얼마만큼 추상화시켜 표현할 것인지 그림을 그리는 과정

◎ 데이터  모델링의  정의
○ 정보  시스템  구축을  위해  데이터  관점의  업무를  분석하는  과정 
○ 현실  세계의  데이터를  약속된  표기법에  의해  표현하는  과정 
○ 데이터베이스를  구축하기  위한  분석  및  설계의  과정

 

 

3-2. 모델링의 특징

특징	설명
추상화(Abstraction)	○ 현실 세계를 일정한 형식에 맞춰 표현 ○ 수많은 요소를 하나의 문장, 단어, 개념으로 표현하는 과정     => 모델링을 통한 추상화 과정
단순화(Simplification)	○ 복잡한 현실 세계를 약속된 규칙에 기반하여 제한된 표기법이나 언어로 표현 ○ 모델링은 복잡한 세상을 단순화 및 구조화
명확화(Clarity)	○ 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 현상을 정확하게 기술

 

 

3-3. 데이터모델링의 단계

데이터 모델링의 구조도

데이터 모델링 단계	설명
개념적 데이터 모델링 (Conceptual Data Modeling)	○ 데이터의 요구사항을 찾고 분석하는 과정 ○ 추상화 수준이 가장 높고 업무 중심적인 모델링 ○ 전사적 관점에서 기업의 데이터 모델링
논리적 데이터 모델링 (Logical Data Modeling)	○ 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 과정 ○ 정규화를 수행하여 데이터 모델의 독립성 확보    *정규화: 논리데이터 모델의 일관성을 확보 / 중복을 제거하여 신뢰성 있는 데이터 구조를 만듦
물리적 데이터 모델링 (Physical Data Modeling)	○ 데이터 저장소 ○ 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인지를 다루는 과정 ○ 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계 ○ 성능 / 보안 / 기용성을 고려하여 구축

 

 

3-4. 데이터모델링의 관점

관점	설명
데이터 관점 (What)	○ 업무가 어떤 데이터와 관련 있는지 고민하는 관점 ○ 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터
프로세스 관점 (How)	○ 실제로 하는 업무가 무엇인지, 무엇을 해야 하는지 대해 고민    하는 관점  ○ 도메인 분석, 시나리오 분석
데이터와 프로세스의 상관 관점 (Intersection)	○ 업무에 의해 데이터가 어떤 변화가 일어나는지에 초점을    맞춘 관점 ○ CRUD(Create, Read, Update, Delete) 분석

 

 

3-5. 데이터 모델링의 중요성

 

1) 파급효과: 시스템 전체의 관점에서 바라볼 수 있어야 한다. 구체적인 내용은 변해도 큰 구조는 변하지 않아야 한다.

2) 간결한 표현: 데이터 모델은 가장 명확하고 간결하게 표현하는 도구. 정보 요구 사항이 간결하게 표현되어야 한다.

3) 데이터 품질: 모델링하는 시점에서 아래 3가지의 기준을 가지고 "저품질"을 고민해야 한다.

    ① 중복(Duplication): 여러 곳에 같은 정보를 중복해서 저장
    ② 비유연성 (Inflexibility): 사소한 업무의 변화에도 데이터 모델의 유지 보수가 쉬울 수도 있고 어려울 수 있다.
    ③ 비일관성 (Inconsistency): 일관적인 데이터가 나타날 가능성 有, 
                                                  데이터와 데이터 간의 상호 연관계에 대한 명확한 정의를 해야 한다.

    

 

※ 프로젝트 라이프 사이클이란?

   프로젝트의 시작부터 완료에 이르기까지 거치는 일련의 단계. 방법론으로는 애자일 모델(Agile) / 폭포수 방법론(Waterfall)이 있음.

•  애자일 모델(Agile): 프로젝트의 방향성이 명확하지 않을 때 사용. 단위로 쪼개어 결과가 나타날 때마다 단위를 하나씩 크게 키우는 개념
• 폭포수 방법론(Waterfall): 프로젝트의 범위가 명확할 때 사용. 구조부터 설계까지 한 큐에 끝내는 방법.

프로젝트 라이프 사이클 (Waterfall 기반)	정보공학, 구조적 방법론	개발
분석	논리 및 개념 데이터 모델링	프로세스 모델링
설계	물리 데이터 모델링	AP 설계
개발	DB 구축, 변경, 관리	AP 개발
테스트	DB 튜닝	AP 테스트
전환/이행	DB 전환	AP 설치

 

 

[고민사항]

• 나는 본래 광고대행사 AE(account executive, 광고기획자) 출신으로, 중간 직급 대리까지 올라온 상황.
• 근래 대기업 구인 공고를 보면서 느낀 점: 퍼포먼스 마케터에게 데이터 분석까지 요구함.
• 이는 개발자와 소통할 수 있도록 or 직접 기획하고 틀을 구현할 수 있도록 코딩 기초 지식을 요구하는 의미.
• 따라서 SQLD 취득을 목표로 하고 있었으나, 부트캠프에 참여하면서 ADsP까지 욕심나게 됨.
• 이에 따라 현업 종사자인, 정현석 튜터님께 의논드림.

튜터님 답변) 퍼포먼스 마케터라면 SQLD 자격증은 기본 베이스다.
본인이 현재 IT회사 내 데이터분석팀 팀장으로서, 이력서를 검토한 결과 ADsP도 기본적으로 갖고 있더라.
그래서 개인적으로 SQLD와 ADsP도 동시에 취득했으면 좋겠다.
Q. 다만, 전직이 AE라고 하셨는데 데이터 분석을 하려는 이유가 무엇인지?
     사실 마케팅으로 가고자 한다면, 검색기능분석 자격증이라던가, 관련된 자격증을 취득해도 충분하다.
A. 사실 AE로 근무하면서 가공된 데이터로 인사이트를 뽑아내려고 하니, 한계점이 명확하더라.
    그 데이터 내에서 의미를 뽑기에 너무 힘들었다. 애초에 데이터 가공부터 참여한다면
    더 많은 인사이트와 심도 깊은 마케팅 전략을 뽑아낼 수 있을 것 같다.

※ 결론
    ○ 2024년 4월까지 SQLD / ADsP / GAC(Google Analytics Certi) 자격증 3개 취득
    ○ 중간에 시간이 괜찮다면 해커스 토익 주말 집중반으로 950점 목표로 공부
    ○ 체력 관리를 위해 킥복싱 1개월분 등록

 

 

[자격증 정보 및 일정]
*K-Data 자격검정 공식 사이트: 바로가기

 

    1. SQLD

 

 

   2. ADsP

 

[고용노동부 첫 번째 상담]

• 이전에 ERP 시스템 직업훈련과정 경험이 있어, 취업제도에 관한 전반적인 시스템을 알고 있음.
• 빠르게 서류를 작성하고, 이전 직업은 무엇이었는지, 현재 어떤 직업으로 취업할 생각인지를 물어보심.
• 나는 목표와 계획이 명확하여 그대로 말씀 드렸고,
  상담사분께서는 퍼포먼스 마케터&데이터 분석가 이렇게 두 가지로 등록해 주신다고 하심.
• 기본 30분~1시간 정도 상담을 하는 것 같은데, 내가 다 알고 있어서 20분 내에 끝나서 상담사 분이 좋아하심.
• 새롭게 알게 된 사실 1: 취업장려금 30여만원 + 취업지원금 50만 원 = 약 82만 원 상당을 1개월 단위로 6회 차까지 받을 수 있음. (*단, 4회 차 이전에 취업한다면 취업지원금 미지급)
• 새롭게 알게 된 사실 2: 취업 이후, 3개월 유지한다면 50만 원, 12개월은 100만 원을 취업성공수당으로 받을 수 있음.
  다만, 정부지원제도에 참여한다면 성공 수당금을 받을 수 없음. (≒청년도약계좌, 서울시청년계좌 등등)
  ∴ 사실 정부지원제도의 혜택이 더 크기 때문에 취업성공 수당을 포기하는 것이 이득임.

 

[배운 점]

• 생각보다 내년도 1분기 일정이 빡세다.
• ADsP와 SQLD, 그리고 GAC까지 따야 한다.
  GAC는 3~4일 독학하고, 시험 합격하면 Google에서 바로 증명서를 준다고 함.
• 국가공인자격증을 2개나 따야 하고, 초반에 몰려 있어서 체력 관리가 필수!
• 킥복싱을 우선 욕심내지 말고 1개월 분만 끊고 다녀봐야겠다. 시간이 없어서 자주 못 갈 것 같은 불길한 예감.
• 생각보다 국가에서 취업지원을 많이 해준다. 2016년에 했을 때는 최대가 42만 원 정도였는데 2배가 늘어남.