데이터·AI
데이터 분석·데이터 엔지니어
데이터를 정리해 의사결정을 돕거나 안정적인 데이터 흐름을 만듭니다.
어떤 일을 하나요?
분석가는 질문·지표·해석을, 엔지니어는 수집·변환·저장·품질을 중심으로 일합니다.
이런 관심이 있다면 살펴보세요
숫자에서 질문을 발견하거나 데이터 처리 과정을 자동화하는 일이 즐거운 사람
회사와 팀에 따라 같은 직무 이름의 담당 업무가 다를 수 있습니다.
학교 공부와 연결하기
확률·통계, 함수, 사회·과학 탐구의 질문을 실제 데이터와 연결하세요.
처음 시작한다면 IT 공통 기초를 함께 보세요. 대학생은 관련 과목의 개념을 프로젝트로 확인하고, 주니어는 각 단계의 완료 기준에서 부족한 부분을 찾으세요.
YOUR LEARNING PATH
배우고, 만들어 보고, 확인하기
기간보다 직접 할 수 있는 일을 기준으로 이동하세요. 이미 할 수 있다면 다음 단계로 넘어가도 좋습니다.
- 01
데이터 읽기
스프레드시트, 통계 기초, SQL 조회·집계
다음 단계로 가기 전공개 데이터의 단위·결측치·수집 기간을 설명한다.
- 02
정리와 분석
Python, 테이블 조인, 분포, 시각화
다음 단계로 가기 전질문 하나에 대해 표와 그래프로 근거를 제시한다.
- 03
반복 가능한 처리
ETL, 스키마, 중복 제거, 품질 검사
다음 단계로 가기 전같은 데이터를 다시 처리해도 중복되지 않는 흐름을 만든다.
- 04
분야 선택
분석: 실험·지표 / 엔지니어링: 파이프라인·운영
다음 단계로 가기 전분석 보고서 또는 데이터 파이프라인을 골라 완성한다.
MAKE IT YOURS
첫 프로젝트
공개 교통·날씨 데이터 분석 또는 수집 파이프라인
출처와 사용 조건, 결측치 처리, 재실행 방법, 해석의 한계를 함께 적으세요.
결과물에 함께 남길 것
- 무엇을 해결하려 했는지, 어떤 제약이 있었는지
- 실행 방법과 정상·오류 상황의 검증 결과
- 내가 결정한 부분, 참고한 자료, AI를 활용한 부분
- 실패에서 배운 점과 다음에 개선할 한 가지
직접 연습하고 더 읽기
공식 기술 참고 문서
PostgreSQL 데이터 질의 입문학습 순서와 완료 기준은 Devin.KR의 편집 제안입니다. 공식 문서는 기술을 더 확인하기 위한 자료이며, 제품 버전과 실습 환경은 문서에서 확인하세요.
함께 비교할 경로
2026-09-20 검토 · 이 경로는 학습을 돕는 안내이며 취업이나 자격 취득을 보장하는 과정은 아닙니다.