배우는 내용
- Use AI를 활용해 자연어 설명을 정확한 SQL 쿼리로 변환하기 — 주요 데이터베이스 시스템 대응
- Design AI 지원으로 실제 애플리케이션을 위한 정규화된 데이터베이스 스키마 설계하기
- Analyze 쿼리 실행 계획을 분석하고 AI 추천 최적화를 적용해 성능 개선하기
- Build AI 생성 스크립트로 자동화된 데이터 클리닝·변환 파이프라인 구축하기
- Create AI 작성 쿼리와 시각화 도구를 결합해 인터랙티브 대시보드·리포트 만들기
- Evaluate 데이터베이스 보안 관행을 평가하고 AI 지원 접근 제어·백업 전략 구현하기
커리큘럼
데이터베이스 전문가라면 누구나 아는 패턴이 있어요: 쿼리 작성에 몇 시간, JOIN 디버깅에 또 시간, 느린 리포트 최적화에 또 시간. AI가 이 방정식을 극적으로 바꿔요 — 자연어 설명을 작동하는 SQL로 변환하고, 스키마 개선을 제안하고, 성능 병목을 몇 초 만에 찾아줘요.
하지만 AI 생성 SQL이 항상 정확하진 않아요. 이 코스는 AI와 함께 데이터베이스를 다루는 핵심 스킬을 가르쳐요: 정확한 쿼리를 위한 프롬프트 방법, 결과 검증, 성능 최적화, 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축. AI 속도와 프로덕션 데이터베이스가 요구하는 판단력을 결합하는 법을 배워요.
한국에서도 NL2SQL(자연어→SQL 변환) 솔루션이 기업 현장에 도입되고, 데이터바우처 사업에 4,699개 기업이 신청(경쟁률 10.2:1)할 만큼 데이터 분석 수요가 폭발하고 있어요. 데이터 분석가든 개발자든 비즈니스 전문가든 — 이 코스가 데이터베이스 작업을 극적으로 빠르고 유능하게 만들어줘요.
관련 스킬
자주 묻는 질문
SQL을 이미 알아야 하나요?
기본 SQL(SELECT, WHERE, JOIN)을 알면 도움이 되지만, 이 코스는 AI로 지식 격차를 메우는 방법을 알려줘요. 쿼리를 몇 번 써본 적 있으면 시작할 준비가 된 거예요.
어떤 데이터베이스를 다루나요?
PostgreSQL, MySQL, SQLite, SQL Server를 포함한 모든 주요 데이터베이스에 적용돼요. Supabase, BigQuery, Snowflake 같은 클라우드 데이터베이스도 포함. AI가 어떤 시스템이든 맞춰줘요.
AI가 정말 프로덕션급 SQL을 쓸 수 있나요?
AI는 훌륭한 초안을 써요. 이 코스에서는 AI 생성 SQL을 검증하고, 최적화하고, 프로덕션에 맞게 조정하는 방법을 배워요 — AI 속도와 사람의 판단을 결합해 신뢰할 수 있는 결과를 만들어요.
데이터 분석가용인가요, 개발자용인가요?
둘 다예요. 데이터 분석가는 복잡한 쿼리를 더 빠르게 작성하는 법을, 개발자는 더 나은 스키마 설계와 성능 최적화를 배워요. AI가 양쪽 워크플로를 가속화해요.