#광고_스노우플레이크 #데이터모델링 #채용공고 🌴
안녕하세요 구독자님, 데이터리안 혜정입니다.
어느덧 장마가 지나고 무더위가 찾아왔네요.
매일매일 폭염 경보 문자가 오는데, 수분 섭취 자주 하시고 별 탈 없이 이번 여름 나시길 바랄게요!
오늘 8월 뉴스레터에는 데이터리안의 새로운 SQL 캠프 소식부터, 스노우플레이크의 무료 컨퍼런스 소식, 그리고 알찬 주니어 데이터 분석가 채용 공고까지 담아 보았습니다. 오늘 뉴스레터에는 스노우플레이크의 광고가 포함되어 있어요.
뉴스레터로 자주 찾아뵙지는 못하지만 매달 보러와 주셔서 감사드려요.
오늘 뉴스레터도 구독자님께 도움이 되길 바랍니다.
재밌게 읽어주시고 저는 9월 뉴스레터로 다시 찾아오겠습니다✨
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1. 블로그 | 알아두면 쓸 데 있는 데이터 모델링 : ER 모델의 구성 요소 3가지
2. 이벤트 | SQL 마스터반 사전 예약하고 50% 할인받기!
3. 이벤트 | (광고) AI Data Cloud 무료 컨퍼런스: Snowflake World Tour Seoul (9/10)
3. 유튜브 | 오랜만에 만난 알찬 채용 공고를 소개합니다: '모요' Data Analyst |
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알아두면 쓸 데 있는 데이터 모델링
: ER 모델의 구성 요소 3가지 |
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안녕하세요, 데이터 분석가 선미입니다.
오늘 뉴스레터의 첫 글로 데이터 모델링에 관한 글을 준비했습니다. 혹시 '엔티티(Entity)', '속성(Attribute)', '관계(Relationship)' 라는 용어를 들어보신 적 있나요? 데이터 생활을 하는데 알아두면 굉장히 유용한 모델링 용어인데요. 이 세 가지는 모델링 방법론인 ER 모델(Entity-Relationship Model)의 근간이 되는 구성 요소들입니다. ER 모델을 시각적으로 도식화한 ERD를 그리거나 읽을 때도 이 개념들을 정확하게 알고 있어야 해요.
만약 이 용어를 처음 들었다면, 이제부터 알아나가면 되고요! 만약 어디선가 들어보긴 했는데 모호하게 알고 있었다면 이번 기회에 개념들을 명확하게 정리해봅시다💪
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엔티티(Entity)
엔티티는 사람마다, 책마다 정의가 조금씩 다릅니다. 개인적으로는 정의부터 읽자면 너무 어렵더라고요. 예시를 먼저 보여드리겠습니다.
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위에서 <상품>, <회원>이 각각 엔티티입니다. 엔티티는 상품, 회원, 주문과 같이 업무를 구현하는데 근간이 되는 사물, 사람, 정보, 그리고 이것들을 기초로 해서 발생하는 계약이나 행위들을 성격이 유사한 것끼리 모아놓은 집합입니다.
강한(Strong) 엔티티와 약한(Weak) 엔티티
엔티티를 분류하는 방법은 다양한데요. 여기에서는 한 가지만 소개하고 넘어가겠습니다. 엔티티는 다른 엔티티에 의존하지 않고 독립적으로 존재할 수 있는 '강한 엔티티와', 다른 엔티티에 종속적인 '약한 엔티티'로 분류할 수 있습니다.
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대표적인 예가 <상품>과 <상품 가격>입니다. <상품>은 독립적으로 존재할 수 있기 때문에 강한 엔티티입니다. 하지만, <상품 가격>은 <상품>에 종속되어 있어 약한 엔티티라고 부릅니다. 어떤 상품이 삭제되면, 상품 가격도 의미가 없어지죠. 약한 엔티티인 <상품 가격>은 상품 번호라는 <상품>의 주 식별자(PK)를 상속받아 외래키(FK)로 사용합니다.
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블로그 글 전문에서 엔티티, 속성, 관계에 대해 더 알아보세요. 글에 있는 내용만 알아도 기본은 안다고 하기에 충분합니다. 앞으로 엔티티, 속성과 테이블, 컬럼 용어를 구분하여 사용할 수 있고, 관계 표기를 쉽고 정확하게 읽을 수 있을 거예요 :)
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SQL 마스터반
사전 예약하고 50% 할인받기
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앞의 데이터 모델링 글 잘 읽어보셨나요? 혹시 데이터 모델링을 더 배워보고 싶으신 분을 위해 데이터리안의 새로운 캠프 소식을 준비했습니다.
6개월간 고심하여 SQL 데이터 분석 캠프 | 마스터반을 기획했습니다. 마스터반에서 데이터 모델링부터 SQL 성능 최적화까지 마스터해 보세요. 마스터반에 데이터리안 멘토들의 모든 SQL 지식과 실무 노하우를 담았기 때문에 앞으로 더 이상의 SQL 강의는 없습니다. 지금 무료로 사전 예약할 수 있고, 사전 예약을 하셨다면 1기 오픈 시 50% 할인 금액으로 신청할 수 있어요.
이런 분들에게 마스터반이 필요합니다
- A 쿼리와 B 쿼리 중에 뭐가 더 좋은지 고민하는 분
- 실무에서 꼭 필요한 데이터 분석 방법론을 경험하고 싶은 분
- 데이터를 설계하는 방법이 궁금한 분
- SQL 실력을 더욱 업그레이드하고 싶은 분
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메인 강사의 한마디!
💬 윤선미
현) 데이터리안 분석가 / 전) 카카오, 하이퍼커넥트, 쿠팡 데이터 분석가
"이 강의는 데이터 모델링, SQL 성능 최적화 지식이 필요한 분들을 위해 만들어졌습니다. 업계의 모든 데이터 분석가가 이 과정을 수강할 필요는 없다고 생각합니다. SQL이 결과물을 내놓지 않아 야근을 밥 먹듯이 하고 있거나 방치된 분석용 DB의 교통 정리를 해야 하는, 데이터 분석 이외에도 다각도로 성장할 것을 강요받고 있는 (특히 스타트업의) 분석가라면 이 강의가 업무의 바이블이 되어줄 것입니다."
💬 송혜정
현) 데이터리안 분석가 / 전) 리디 데이터 분석가
"실무에서 분석을 위해 SQL을 작성하거나, 데이터 분석가 취업 준비를 위해 SQL 코딩테스트를 준비하는 분들에게 SQL 실전반이면 충분합니다. 하지만 ‘데이터는 어떻게 저장되는 걸까?’, ‘어떻게 해야 더 빠르고 효율적인 SQL 쿼리를 작성할 수 있을까?’ 하는 고민을 시작하셨다면, 마스터반을 수강해 보세요. 여러분의 SQL 실력에 날개를 달아줄 내용을 가득 담았습니다."
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SQL 마스터반을 무료로 사전 예약해 보세요. 1기가 오픈되면 50% 할인 금액으로 신청할 수 있습니다.
마스터반을 완강한 후에 우리는 더 이상 멘티, 멘토 관계가 아니라 업계에서 함께 고민하고 성과를 만들어 나가는 동료 관계가 될 거예요. 업계 동료가 될 여러분들을 기다리고 있겠습니다 🙌
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(광고)
AI Data Cloud 무료 컨퍼런스
: Snowflake World Tour Seoul (9/10)
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안녕하세요, 데이터 분석가 혜정입니다.
이제 AI는 일상생활 어디에나 자연스럽게 녹아든 키워드가 된 것 같습니다. 기업에서도 예외가 아닌데요. AI를 비즈니스에 활용해 전략을 수립하고 업무 효율성을 높이는 등, ‘엔터프라이즈 AI’ 시대로의 전환이 화두가 되고 있습니다. 이렇게 AI 전략을 고민할 때는, 무엇보다도 조직 내의 장벽, 즉 사일로 없이 통합된 데이터 기반을 탄탄하게 다지는 것이 중요합니다.
이런 엔터프라이즈 AI와 데이터 클라우드 활용에 관심 있는 분들을 위해 스노우플레이크의 무료 컨퍼런스 소식을 준비했어요. 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 최신 기능 및 사례가 궁금하신 분, 우리 회사의 엔터프라이즈 AI 전략에 힌트를 얻고 싶으신 분이라면 이번 컨퍼런스를 주목해 주세요👀
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스노우플레이크는
전 세계에 고객을 확보한 AI 데이터 클라우드 플랫폼입니다. 생소한 내용일 수도 있어 예를 들어 설명해 드릴게요. 기업에서 한 서비스를 운영하면서 고객 데이터, 결제 데이터, 고객 행동 데이터 등 여러 데이터를 수집하고 저장하여 활용합니다. 이때 데이터를 분석하여 가치를 창출하려면, 흩어져있는 여러 데이터를 한곳으로 연결해 사일로 없이 관리하는 게 중요한데요. 이런 데이터 환경을 구축하기 위해 스노우플레이크와 같은 클라우드 데이터 플랫폼을 사용하는 경우가 많습니다. 특히 스노우플레이크는 하나의 데이터 플랫폼을 통해 통합된 데이터 관리를 가능하게 하고, 뛰어난 확장성과 성능, 보안, 협업 기능과 더불어 AI 및 머신러닝까지 활용할 수 있도록 지원하고 있어요.
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🗓️ Snowflake World Tour Seoul | 9월 10일(화)
비즈니스 전략에 AI가 필수가 된 요즘! 성공적인 엔터프라이즈 AI 전략 수립을 위해 고민 중이시라면, 9월 10일(화) 코엑스 컨벤션센터에서 개최되는 Snowflake World Tour Seoul❄️에서 그 해답을 찾아보세요.
AI 데이터 클라우드를 활용해 복잡한 데이터와 비즈니스 프로세스를 처리하며, 여러 부서 간 사일로 없이 안전하게 데이터를 공유할 방법을 이번 행사에서 알아가실 수 있어요.
💡 이번 Snowflake World Tour Seoul의 3가지 Key Points
- 업그레이드된 Snowflake AI 데이터 클라우드 소개부터 국내외 전문가 세션 및 교육까지 들어보기
- 고객 성공스토리와 레퍼런스에서 비즈니스 혁신 아이디어 얻기
- 네트워킹을 통해 데이터 고민 해결하기
이런 분들께 추천합니다
Snowflake AI 데이터 클라우드와 고객 사례가 궁금한 데이터 엔지니어/분석가, 엔터프라이즈 데이터 아키텍트, 기술 및 비즈니스 리더, AI/ML 책임자, 개발자라면 꼭 참석해 보세요!
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신청서 작성은 약 30초 정도 소요되며, 사전 신청이 많을 경우 등록이 조기 마감될 수 있다고 해요. 지금 바로 아래 버튼을 클릭해 무료로 등록해 보세요💌
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오랜만에 만난
알찬 채용 공고를 소개합니다
: '모요' Data Analyst
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오늘 뉴스레터의 마지막 소식으로 데이터 분석가 채용 공고를 준비했어요.
데이터리안 유튜브 채널에는 현업 분석가들이 데이터 분석가 채용 공고를 읽어보는 콘텐츠를 업로드하고 있습니다. 어떤 회사에서 데이터 분석가를 채용하는지 소개하고, 입사를 위해 어떤 자격을 갖추면 좋을지 등 여러 팁을 공유하고 있어요.
주니어 채용 공고가 많지 않은 요즘, 경력 3년 이내의 주니어를 채용하는 '모요'의 분석가 채용 공고를 읽어봤습니다. (광고 아님!) 시니어 공고와는 어떤 차이가 있는지도 이야기 나눠봤습니다🎤
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주니어 vs 시니어 | 자격 요건 공통점
: 데이터를 전처리하고 시각화하는 데 필요한 SQL 역량을 갖춘 분
→ 서류 전형 이후 SQL 코딩 테스트가 있음!
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💬 데이터 분석가 | 선미
"주니어는 AARRR, Funnel, Cohort Analysis와 같은 기본적인 데이터 분석 방법론을 적용해서 이미 있는 문제, 누군가가 정의해 놓은 문제를 해결할 수 있는가를 보는 것 같아요. '이미 정의된 문제를 잘 풀기만 해도 주니어로서는 충분하다' 이런 뉘앙스라고 생각이 들어요."
💬 데이터 분석가 | 보민
주니어한테는 명확하게 기대하는 업무들이 정해져 있는 반면에, 시니어의 업무란 자기가 하기 나름인 거라서 딱 '이런 거를 잘하는 사람을 뽑아요' 이렇게 얘기하기가 어렵겠다는 생각이 들었어요. 주니어보다 시니어는 의사 결정권도 어느 정도 가질 테니까 다른 부서 팀원들이랑도 커뮤니케이션을 더 많이 하고, 비즈니스 임팩트를 실제로 도출하는 역할까지 하게 될 거잖아요. 그래서 '실험 결과를 비롯한 데이터 인사이트를 동료들에게 설명해 본 분'과 같은 요건도 들어 있는 게 아닐까 싶습니다.
💬 데이터 분석가 | 혜정
주니어 공고의 우대 사항을 보면 처음 두 개가 시니어 공고의 자격 요건에 있는 내용이에요. 시니어에게는 기본적으로 요구하지만, '혹시 주니어가 이거 할 줄 알면 너무 좋다.' 이런 느낌이지 않을까 싶네요. 주니어여도 주도적으로 굴러갈 수 있는 분이면 더욱 좋다!
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모요의 조직 구조는 어떤지, 데이터 분석가들은 어떤 일을 하고, 지원할 때 어떤 부분을 어필하며녀 좋을지, 현업 데이터 분석가들이 이야기를 나눠봤습니다. 더 많은 내용은 데이터리안 유튜브 채널에서 확인해 주세요👀
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✨ 구독자님! 데이터리안 콘텐츠와 함께 데이터 분석 능력을 업그레이드 해봐요
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데이터리안
데이터 분석, 데이터리안과 시작하세요
contact@datarian.io
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