Leetcode SQL 문제를 풀이하면서, 짧은 시간 안에 문제 유형 파악 및 SQL 구현 실력을 키울 수 있습니다.
이런 걸
배워요!
SQL 로직 구현
SQL 함수 활용
SQL 문법 전체적으로 빠르게 살피기
SQL 코딩테스트 문제 풀이,
로직 구현 + 다양한 함수를 강의 하나로!
SQL은 방대한 데이터에 숨어 있는 인사이트와 트렌드를 찾을 수 있도록 도와주는 프로그래밍 언어예요. 내가 원하는 부분만 데이터에서 쏙 뽑아서 확인할 수도 있구요. SQL은 한정적인 문법을 사용하기 때문에, SQL 로직을 구현하고 올바른 함수를 사용하는 게 관건입니다. 그렇기 때문에 IT 회사에 들어오기 전, 특히 데이터와 관련된 직종이라면 코딩테스트 첫 관문부터 마주치는 언어입니다. 입사 후에도 필수적인 언어이고요.
하지만 어디서부터 준비해야 할지 모르겠나요? 데이터베이스 원리와 같은 기본적인 것부터 시작해야 되나 부담감이 크게 다가오나요? 일단은 코딩테스트용 SQL 문제 풀이를 목표로 시작해 봅시다!
🙋♀️ 코딩테스트 준비 중인 취준생
🙋♀️ SQL 풀이를 참고해서 실무에 적용하고 싶은 분
🙋♀️ 이론보다 예제를 통한 학습이 더 와닿는 분
짧은 시간 안에 전반적인 SQL 문제 풀이를 할 수 있도록, 이 강의에서는 Leetcode의 SQL Easy 난이도 문제(한글번역 제공)를 따라갑니다.
지식의 기반을 닦은 후 실력을 키우고 싶을 때, 저는 더 어려운 이론을 보기보다는 먼저 가벼운 문제 풀이로 시작해요. 그러면 자연스럽게 개념을 복습하고, 문제를 직접 풀니까 머리 속에도 더 오랫동안 기억에 남아요. 수학을 이론만 공부하고 문제 풀이를 안 하면 이해되지 않는 것처럼요.
SQL 문제를 한 번에 못 풀었다고 해서 걱정하지 마세요. 문법을 아는 것과 문제를 풀 수 있는 것 사이에 간극이 있기 때문에, 저도 처음에는 문제를 한 번에 못 풀었고, 시간도 오래 걸렸어요. 유형을 익히는 훈련이 필요하기 때문에, 차근차근 가벼운 마음으로 다가갈 수 있도록 이 강의를 기획했습니다. 올해 SQL 코딩테스트를 향해 첫걸음을 떼어보세요!
MySQL Workbench에서 직접 SQL 조회 + Github 연동을 통한 SQL 백업
Leetcode 프롬프트에서 조회할 수 있는 SQL는 한정적입니다. 자기가 작성한 SQL이 어떤 데이터를 출력하는지 직접 확인해 보는 게 실력 향상에 필수인데요. 그래서 문제 풀이에 앞서서, MySQL를 설치해서 Workbench에서 SQL를 조회할 수 있게 환경 세팅을 같이 해볼 거예요.
그 외에도 Github과 연동하는 환경 세팅도 진행합니다. Github에 자신의 코드를 올려놓으면, 언제나 어디서나 어떤 디바이스이든(핸드폰이든 다른 컴퓨터이든) 확인할 수 있기 때문에 백업 용도로 큰 도움이 됩니다. Github 연동은 이번 SQL뿐만 아니라, 다른 프로그래밍 언어에도 활용할 수 있으니 매우 유용할 거예요!
세분화한 SQL 문제 유형 + 숙제 제공
Leetcode의 Easy 난이도 중에서도 쉬운 난이도와 어려운 난이도가 존재합니다. 초반에는 더 쉬운 난이도를 통해서 가볍게 시작할 겁니다. 난이도 이외에도, SQL 문제들을 유형별로 나누었습니다. CASE WHEN, GROUP BY와 같은 로직 관련 유형도 있고, LAG, LEAD, RANK와 같은 함수 관련 유형도 있습니다. 나누어진 유형을 통해서, 각 유형이 어떤 형태로 출제가 되는지 한눈에 확인할 수 있어요.
개념 설명이 추가적으로 필요한 부분은, 수강생을 위한 이론 수업 PPT도 제공됩니다. 아울러 혼자서 추가 연습할 수 있도록 중간중간 숙제 및 솔루션을 제공합니다. 여러분의 SQL 실력을 직접 점검해 보세요!
강의는 크게 3가지 Part로 나뉩니다.
Leetcode의 Easy 난이도 중에서 더 쉬운 난이도 문제들을 먼저 풀면서, SQL 코딩테스트에 입문할 준비를 합니다.
로직 관련 문제를 유형별(예: join, group by, not in, case when 등)로 풀어봅니다.
MySQL Workbench로 SQL를 단계별로 조회한 후에, 최종 쿼리를 도출합니다.
함수 관련 문제를 유형별(예: rank, dense_rank, row_number, lag, lead 등)로 풀어봅니다.
MySQL Workbench로 SQL를 단계별로 조회한 후에, 최종 쿼리를 도출합니다.
Q. 이 강의의 차별점이 무엇인가요?
Q. 비전공자도 들을 수 있는 강의인가요?
아니요, 이 강의는 기본적인 SQL을 아는 분들을 대상으로 합니다. SQL 코딩테스트를 준비 중인 취준생이나, 막 데이터 직종으로 취업하신 분들께 효율적인 강의입니다.
Q. 이 강의를 다 듣고 나면 수강생인 저는 어느 수준까지 올라갈 수 있나요?
실제 코딩테스트는 알고리즘 문제, SQL 문제 (+가끔 Pandas DataFrame 처리 문제)가 섞여 있는데, SQL 문제들은 그렇게 어렵지 않아요! (알고리즘 문제에서 변별력 있는 문제가 나옵니다.)
강의를 잘 따라오시고, 코딩테스트 예정일 이전에 Github에 올려놓은 코드를 복습 후에 시험을 본다면, SQL 부분에서는 무리 없이 문제를 풀 수 있는 수준이 됩니다.
학습 대상은
누구일까요?
컴퓨터공학 전공자
코딩테스트 준비 중인 취준생
데이터 분석가
선수 지식,
필요할까요?
SQL
수강생 수
551
수강평 수
73
강의 평점
4.8
강의 수
4
수학으로 시작하여 개발자 커리어 이후, 통계 공부를 통해 현재는 데이터 분석가로 정착한 Gemma 입니다. 데이터 분석은 흐르고 넘치는 빅데이터 안에서 참신한 인사이트와 트렌드를 파악하는게 가장 중요합니다. 말이야 쉽죠? 하지만 적절한 분석툴과 방법을 활용할 수 있다면 충분히 누구나 귀중한 보석을 발견할 수 있어요. 이러한 방법론을 여러분에게 공유하고자 합니다.
(현) 데이터 분석가
학사 수학과 졸업, 석사 통계학 졸업
https://blog.naver.com/italian-lesson
(개인 블로그)
전체
40개 ∙ (2시간 10분)
가 제공되는 강의입니다.