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실무 데이터 분석에서 데이터는 대부분 관계형 데이터베이스에 저장되어 있습니다. Python에서 SQL을 실행하고 결과를 Pandas DataFrame으로 변환하면, 익숙한 Pandas 기능으로 바로 분석할 수 있습니다.
주제핵심 내용유형
Pandas-SQLpd.read_sql, to_sql로 직접 연동Tutorial
SQLAlchemy 기초엔진 생성, 연결 관리, 실무 패턴Tutorial
SQL 문법(SELECT, JOIN, GROUP BY 등)은 IT Essentials의 SQL 기초 문서에서 다룹니다. 이 섹션에서는 SQL 문법보다 Python과의 연동에 집중합니다.
Pandas가 익숙하다면 Pandas-SQL부터 시작합니다. 대규모 프로젝트나 ORM이 필요한 경우 SQLAlchemy 기초로 넘어가세요.

Pandas-SQL

pd.read_sql, to_sql로 데이터베이스 연동

SQLAlchemy 기초

SQLAlchemy 엔진, 연결 관리, 실무 패턴

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학습 목표

  • 이 문서의 핵심 개념을 실제 프로젝트 시나리오로 연결할 수 있습니다.
  • 최소 1개 실습 과제를 수행하고 결과를 비교할 수 있습니다.
  • 다음 단계에서 필요한 입력 데이터/도구를 준비할 수 있습니다.

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실무 적용 체크리스트

  • 실험/운영에서 사용할 평가 지표를 먼저 정했습니다.
  • 베이스라인과 비교할 기준 조건을 고정했습니다.
  • 실패 시 복구 또는 롤백 기준을 문서화했습니다.
  • 팀 공유 문서에 적용 결과를 기록했습니다.

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다음 문서

다음: Pandas-SQL

학습 흐름을 이어서 진행합니다.
분석 SQL은 재사용성을 위해 공통 CTE 패턴과 검증 쿼리를 템플릿으로 운영하는 것을 권장합니다.