안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다. 
이번 강좌에서는, 1-1. 왜 SQL을 공부해야 하는가를 진행 하겠습니다.

 

SQLER에서 진행되는, 챗GPT와 함께 배우는 SQL Server 강좌 목록

첫 번째 강좌는 SQL을 공부해야 하는 이유입니다. 데이터베이스 제품과 서비스를 제공하는 벤더와 상관없이, SQL을 공부해야 하는 이유를 천천히 살펴봅니다. 

 

 

 

TL;DR

SQL은 데이터 관리, 분석에 필수적이며, 구조적 프로그래밍과 이해하기 쉬운 언어로 쿼리 작성이 쉽습니다. 또한, 다양한 프로그래밍 언어와 연동가능하고, 인공지능/머신러닝에도 활용됩니다.
 

 

SQL을 공부해야 하는 이유는 무엇인가요?

 

SQL을 배우면 데이터를 효과적으로 다룰 수 있으며, 데이터베이스 시스템을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 

데이터베이스 교과서에서나 볼 것 같은 전형적인 답안입니다. 조금 더 상세하게 개발자의 시각에서 SQL을 배우면 어떤 점이 좋을지 살펴보도록 하겠습니다.

 

SQL은 배우기 쉬운 언어

SQL은 배우기 쉬운 언어입니다. 여러 가지 특징이 있지만, 아래와 같은 주요 특징을 살펴보겠습니다.

구조적 프로그래밍

SQL은 구조적 프로그래밍(structured programming) 개념을 기반으로 쿼리를 작성할 수 있습니다. 쿼리 구문 실행 흐름을 쉽게 이해할 수 있고, 직관적인 명령문으로 짜여 있어 코드를 쉽게 읽을 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: SQL 구조적 프로그래밍에 대해서 알려줘

 

이해하기 쉬운 언어

SQL은 사람이 쉽게 이해할 수 있는 언어입니다. SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 같은 간단한 키워드를 사용하여 데이터베이스 작업을 수행할 수 있고, 직관적으로 이해할 수 있어 원하는 목적에 맞춰 SQL 구문을 생성 가능합니다.

 

다양한 언어와 연동

SQL은 다양한 프로그래밍 언어와 쉽게 연동됩니다. 대부분의 프로그래밍 언어에서 SQL 쿼리를 실행하고 데이터베이스에 접근할 수 있는 API 또는 라이브러리를 제공합니다. 이런 라이브러리를 이용하면 데이터베이스에 쿼리하고 상호작용하는 애플리케이션을 빠르고 쉽게 개발할 수 있습니다.

예를 들어, Python 프로그래밍 언어에서 SQL Server 데이터베이스와 간단히 연동할 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: 데이터베이스 API 또는 라이브러리에 대해서 알려줘

 

머신러닝 연계

SQL은 데이터 분석과 예측 모델 생성에도 활용됩니다. 데이터를 추출하고 가공한 후, 머신러닝 알고리즘에서 사용할 트레이닝 데이터로 활용할 수 있습니다. SQL은 대용량 데이터를 처리하고 분석하는 핵심 도구입니다.

☑️ 챗GPT 활용: 머신러닝과 예측 모델에 대해서 알려줘

 

SQL 언어 특징

SQL은 직관적이고 배우기 쉬운 언어로 구조적 프로그래밍을 지원합니다. 다른 프로그래밍 언어와 연동이 쉽고, 데이터 분석뿐만 아니라, 머신러닝에도 활용됩니다. SQL을 배우면 데이터베이스 작업과 데이터 분석을 수행할 수 있어 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다.

 

 

SQL 표준(Standard) 데이터 처리 언어

SQL은 표준 데이터 처리 언어입니다.

 

지난 1974년부터 50년 가까이 사용된 표준 언어

SQL은 1974년에 발표된 이후, 현재까지 널리 사용되고 있는 언어입니다. 오랜 시간 동안 다양한 기업과 개발자들에 의해 사용하며 신뢰성이 검증되었으며, 데이터베이스 시스템과 호환성을 보장합니다.

 

ANSI SQL

SQL은 ANSI (American National Standards Institute)에서 표준으로 지정되었습니다. ANSI SQL은 SQL의 표준 버전으로, 대부분의 데이터베이스 시스템에서 공통적으로 사용되는 일반적인 기능과 문법을 제공합니다. ANSI SQL은 여러 데이터베이스 간 이식성을 높이고, 개발자들이 다양한 데이터베이스 시스템에서 동일한 SQL 코드를 사용할 수 있도록 지원합니다.

☑️ 챗GPT 활용: ANSI 표준에 대해서 알려줘

 

모든 클라우드 벤더에서 SQL 제품 제공

대부분의 클라우드 서비스 제공업체(CSP - Cloud Service Provider)는 SQL 데이터베이스를 지원하고 있습니다. AWS의 Amazon RDS, Microsoft Azure의 Azure SQL Database, Google Cloud의 Cloud SQL 등, 거의 모든 CSP가 SQL 기반 데이터베이스 서비스(DaaS - Database-as-a-Service)를 제공하고 있습니다. 바꿔 말하면, 클라우드 환경에서도 하나의 SQL을 사용해 데이터를 관리하고 쿼리 할 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: 클라우드 서비스와 클라우드 서비스 제공자에 대해서 알려줘

 

다양한 데이터베이스에서 SQL 표준 지원

대부분의 주요 데이터베이스 시스템은 ANSI SQL 표준을 준수하며, ANSI SQL 문법과 기능을 지원합니다. MS SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL 등의 데이터베이스 시스템은 ANSI SQL 표준을 따르기 때문에, 개발자는 특정 데이터베이스 벤더에 종속되지 않고 표준 SQL을 사용하여 다양한 데이터베이스에서 작업할 수 있습니다.

 

SQL은 표준화된 데이터 처리 언어

SQL은 표준화된 데이터 처리 언어로 ANSI SQL 표준을 준수하며, 거의 모든 클라우드 벤더와 다양한 데이터베이스 시스템에서 지원됩니다. 이 표준 SQL은 데이터베이스 간의 호환성을 높이고 개발자들이 효율적으로 데이터를 관리하고 쿼리 할 수 있게 해 주며, 데이터베이스 개발과 관리에 있어서 큰 혜택과 장점을 제공합니다.

 

 

SQL 개발자는 높은 연봉을 받는 직업

SQL 개발자는 높은 연봉을 받는 직업입니다. 2023년 거의 모든 비즈니스에서 데이터 관리와 분석은 매우 중요한 역할을 하며, 이를 위한 핵심 역량이 바로 SQL 전문 지식과 능력입니다. 따라서 SQL 개발자에 대한 수요가 지속적으로 높아지고 있는 것은 당연한 현상이며, 데이터베이스 분야에서 경력을 쌓는 것은 장기적으로 유망한 선택입니다.

 

높은 평균 연봉

SQL 개발자는 데이터베이스 관리, SQL 쿼리 생성, 성능 튜닝 등의 전문적인 업무를 수행하며, 이러한 전문 기술은 높은 부가가치를 제공합니다. 그 결과로, SQL 개발자는 다른 직업군에 비해 평균 연봉이 높습니다. 특히, 경력과 기술 수준이 높은 SQL 개발자의 가치는 지속적으로 상승하고 있으며, 데이터 중심 비즈니스와 인공지능 서비스가 성장하면서 더욱 가치가 높아질 것으로 기대됩니다. 이는 SQL 개발자 커리어를 선택하는 데 있어 큰 장점 중 하나입니다.

☑️ 챗GPT 활용: 데이터 중심 비즈니스에 대해서 알려줘

 

개발자가 아니더라도 SQL은 경력에 도움

SQL은 데이터베이스와 상호작용 가능한 언어로, 개발자뿐만 아니라 데이터 분석가(Data Analyst), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 전문가, 데이터 엔지니어(Data Engineer) 등 다양한 분야에서 필요한 기술입니다. SQL을 이해하고 사용할 수 있는 능력은 데이터 관리와 분석 업무를 수행하는 데에 큰 도움이 되며, 경력 측면에서도 가치 있는 기술로 인정받고 있습니다. 이러한 능력은 조직 내에서 데이터와 정보를 효율적으로 다룰 수 있는 능력을 갖춘 인재로 더욱더 귀중하게 여겨집니다. 데이터 기반 의사결정이 더욱 중요해지는  비즈니스 환경에서 SQL 능력은 커리어 개발에 많은 도움이 됩니다.

☑️ 챗GPT 활용: 데이터 기반 의사결정에 대해서 알려줘
☑️ 챗GPT 활용: 데이터 분석가, 비즈니스 인텔리전스 전문가, 데이터 엔지니어에 대해서 알려줘

 

지난 50년간 사용, 앞으로도 오랜 시간 사용

SQL은 이미 지난 50년간 데이터베이스 시스템의 핵심 언어로 사용되었고, 현재에도 널리 사용되고 있습니다. 앞으로도 데이터 중심 비즈니스 성장과 함께 SQL의 중요성도 지속 성장할 것으로 예상됩니다. 즉, 앞으로도 SQL에 대한 수요는 계속해서 증가할 것으로 예측되며, 이는 SQL 개발자에게 다양한 기회와 연봉 상승 등 여러 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대됩니다.

 

SQL은 데이터베이스와의 상호작용을 가능하게 해주는 강력한 언어로, SQL 개발자는 높은 연봉을 받는 직업으로 알려져 있습니다. 뿐만 아니라, SQL을 이해하고 사용할 수 있는 능력은 다양한 직업 분야에서 경력에 도움이 되며, 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 SQL 개발자 수요는 계속 증가할 것으로 전망되며, SQL 능력을 보유한 인재는 더 많은 기회를 얻을 것으로 예상됩니다.

 

이미지 - Glassdoor.com의 북미 지역 SQL 개발자 연봉

 

 

SQL 데이터 조작

SQL은 저장된 데이터를 다양한 툴과 SQL 구문을 사용하여 조작할 수 있어 매우 유용합니다. 

 

필터링(Filter), 정렬(Order), 집계(Aggregation) 등 대규모 데이터 조작

SQL을 사용하면 저장된 데이터에 원하는 조건을 설정해 필터링하거나 정렬할 수 있습니다. 다양한 SQL 구문이 이러한 작업에 최적화되어 있으며, 여러 함수와 부가기능으로 개발자는 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

다양한 시각화 도구와 SQL 연동 

SQL은 다양한 시각화 도구와 연동해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다. SQL 쿼리 결과를 시각화 도구로 전달하면, 그래프, 차트, 대시보드 등을 생성해 데이터의 특성을 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 작업을 더욱 직관적으로 수행할 수 있습니다.

 

SQL을 사용하여 데이터를 조작하면 데이터를 유연하게 다룰 수 있으며, 원하는 결과를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있습니다. 또한 다양한 시각화 도구와의 연동으로 데이터를 시각적으로 표현하여 더 쉽게 분석하고 이해할 수 있습니다. 

☑️ 챗GPT 활용: SQL과 데이터 시각화 도구 관계에 대해서 알려줘

 

 

SQL 데이터 분석

이미지 - Power BI 데이터 분석 및 정보 시각화

 

대규모 데이터에서 정보를 구조화

SQL 구문으로 대규모 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 정보를 구조화할 수 있습니다. SQL로 데이터베이스에 저장된 데이터를 쉽게 필터링, 정렬, 그룹화, 집계 등을 할 수 있어 분석에 필요한 정보를 추출해 원하는 형태로 구조화할 수 있습니다. 

 

의사 결정 지원

SQL을 이용해 데이터를 분석하면 비즈니스 통찰(Business insight)을 얻을 수 있고, 의사 결정 지원도 받을 수 있습니다. 데이터 트렌드와 패턴을 파악하고, 데이터 사이의 관계를 분석해 비즈니스 전략, 마케팅, 운영 개선 등의 데이터 기반 의사 결정에서 활용할 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: 데이터 분석, 비즈니스 통찰(Business insight), 의사 결정 지원에 대해서 알려줘

 

데이터 분석가는 SQL을 사용

많은 데이터 분석가들이 SQL을 선호하는 이유는, 간결하고 직관적인 SQL 구문을 제공해 분석에 필요한 데이터 쿼리 및 조작 작업을 쉽게 수행할 수 있기 때문입니다.

 

분석, 데이터 마이닝, 예측 등 확장된 SQL을 지원 

몇몇 상용 데이터베이스는 데이터 분석에 필요한 고급 기능과 도구를 함께 제공합니다. 예를 들어, 데이터 마이닝 및 예측 모델 생성을 위한 함수, 통계 기능, 머신러닝 알고리즘 등을 확장된 SQL에 내장하고 있어 데이터 분석 작업 및 예측 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.

 

데이터 과학(Data Science) 분야에서 SQL 활용

데이터 과학 분야에서 SQL은 중요한 역할을 합니다. 데이터 조인(join), 집계(aggregation), 필터링(filtering) 등의 SQL 기본 콘셉트를 활용하여 데이터 처리 및 분석 작업을 수행합니다. 

SQL을 잘 이해하고 사용할 수 있다면, 데이터 과학 패키지의 기능 역시 어렵지 않게 사용할 수 있으며, SQL을 다른 데이터 과학 도구와 통합하여 전체 분석 작업에 효율적으로 사용할 수 있습니다.

예를 들어, SQL에 익숙하다면 머신러닝 등에서 사용되는 대표적인 Python 데이터 분석 패키지 라이브러리인 pandas에서도 SQL과 비교하면서 빠르게 기능을 이해할 수 있습니다.
Comparison with SQL — pandas 2.0.3 documentation

SQL은 데이터 분석에 필수적인 도구로서 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 데이터 분석 역량을 갖추기 위해 SQL의 기본 개념과 구문을 공부하면, 다양한 데이터 분석 분야에서 활용할 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: Python pandas 데이터 분석 패키지 라이브러리에 대해서 알려줘

 

 

대량 데이터 처리

SQL은 대규모 데이터 처리에 특화되어 있어 많은 양의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있습니다. 

대규모 데이터 저장과 처리에 특화된 SQL

SQL 데이터베이스 시스템은 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 기능을 제공합니다. 인덱스(Index), 파티셔닝(Partitioning), 클러스터링(Clustering) 등의 기술을 사용하여 빠른 데이터 액세스와 효율적인 쿼리 실행이 가능합니다.

 

처리 용량 제한이 무의미 - 확장성

SQL 데이터베이스 시스템은 처리 용량에 대한 제한이 거의 없습니다. 데이터의 크기가 커져도 여러 방법으로 데이터베이스 시스템을 확장해 대응할 수 있습니다. 일반적으로, 수평 적 확장(scale-out)을 이용해 여러 데이터베이스 시스템으로 작업을 분산시킬 수 있어 처리 능력을 쉽게 확장할 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: 시스템 수평적 확장(scale out)과 작업 분산에 대해서 알려줘

 

클라우드 플랫폼을 사용하면 처리 성능과 용량은 무제한에 가까움

SQL 데이터베이스를 클라우드 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 클라우드 서비스 제공자(예: Azure SQL Database, Google Spanner 등)에서는 거의 무제한의 스토리지와 처리 능력을 제공하여 대규모 데이터 처리에 대한 확장성을 쉽게 구축 가능합니다.

☑️ 챗GPT 활용: Google Spanner 에 대해서 알려줘

 

SQL을 사용하여 대규모 데이터를 처리하는 것은 오늘날의 비즈니스에 있어서 필수적인 요소입니다. 데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 머신러닝, 인공 지능 등 다양한 분야에서 SQL을 통해 대규모 데이터를 다루고 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

 

 

SQL로 다양한 플랫폼에서 쿼리 수행이 가능

SQL은 다양한 플랫폼에서 쿼리 수행이 가능한 언어로서 활용됩니다.

 

빅데이터 분석 시스템인 Hadoop/Spark과 SQL

Hadoop과 Spark는 대량의 데이터를 처리하고 분석하기 위한 빅데이터 분석 플랫폼으로 폭넓게 사용됩니다. SQL을 이용해 Hadoop 및 Spark의 데이터를 직접 쿼리하고 처리할 수 있으며, 대규모 데이터의 필터링, 집계, 조인 등 다양한 연산을 익숙한 SQL로 수행할 수 있습니다.

☑️ 챗GPT 활용: 빅데이터 분석 시스템 Hadoop과 Spark 차이점을 알려줘

 

NoSQL인 MongoDB

대표적인 NoSQL 데이터베이스인 MongoDB는 비관계형 데이터 모델을 사용합니다. 하지만, MongoDB는 SQL과 유사한 MQL(MongoDB Query Language) 데이터 쿼리 언어를 지원하며, 데이터를 검색하고 조작할 수 있는 기능을 제공합니다. 즉, SQL에 익숙하다면 MongoDB에서도 유사한 SQL을 사용해 데이터를 조작할 수 있습니다.

 

Embedded SQL인 SQLite

SQLite는 가벼운 관계형 데이터베이스 엔진으로, 다양한 플랫폼에서 사용되고 있습니다. SQLite는 소스 코드에 직접 포함되어(Embedded) 별도의 서버나 프로세스 없이 사용 가능한 소규모 데이터베이스로 사용됩니다. SQLite에서도 SQL을 사용하여 데이터를 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 할 수 있습니다. SQL은 이렇게 SQLite와 같은 경량의 데이터베이스 엔진에서도 그대로 사용 가능합니다.

☑️ 챗GPT 활용: SQLite를 Python에서 사용하는 예제 코드를 알려줘

 

SQL은 표준화된 언어로 다양한 데이터 플랫폼에서 지원됩니다. 즉, SQL을 배우면 다양한 데이터 플랫폼에서 데이터 조작과 분석을 수행할 수 있고, 여러 플랫폼 간 데이터 통합이 쉬워지고, 데이터 관리와 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

 

반드시 MS SQL Server을 배워야 하나요?

MS SQL Server는 30년 가까이 지속적으로 지원되고 있으며 여전히 최신 제품이 발표되고 있는 데이터베이스 제품입니다. MS SQL Server 판매량과 개발자 만족도는 모두 최상위권을 유지하고 있으며, 수많은 개발자가 사용하고 활성화된 커뮤니티가 존재해 필요할 경우 빠르게 여러 개발자와 소통하면서 개발/이슈를 해결할 수 있습니다.

MS SQL Server는 이미 전 세계 수많은 기업에서 사용되고 있고, 앞으로도 그럴 것입니다. 즉, 데이터베이스 경력으로 취업에 도움이 될 수 있습니다.

클라우드와 On-premise 양쪽에서 MS SQL Server를 이용할 수 있습니다. 하나를 배우면 On-premise와 클라우드 모두에서 활용 가능합니다.

SQL을 배울 때 가장 중요한 것은 데이터베이스의 기본 개념과 원리를 이해하는 것입니다. 한 데이터베이스 시스템을 배우면 다른 시스템으로의 전환이 비교적 용이해집니다. 또한, 클라우드 환경에서 데이터베이스 관리가 중요해지는 추세이기 때문에 클라우드 데이터베이스와 관련된 지식도 함께 고려하는 것이 좋습니다.

 

 

MS SQL Server가 아니라 우선은 SQL을 배운다고 생각.

학습하기 좋은 여러 도구와 표준 SQL 지원

SQL은 데이터베이스와 관련된 기본적인 개념과 쿼리 작성 방법을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. SQL을 통해 데이터베이스의 구조와 데이터를 조작하는 방법을 익히면 데이터 처리 및 분석 작업에 필요한 기초를 다질 수 있습니다.

 

표준 ANSI SQL에 초점

SQL을 잘 공부해 두면 MS SQL Server 뿐만 아니라, 필요하면 Oracle, MySQL, PostgreSQL 등에서도 사용 가능하니 하나의 제품이나 플랫폼에 종속될 필요가 없습니다. SQL은 다양한 데이터베이스 시스템에서 사용되는 표준화된 언어입니다. MS SQL Server뿐만 아니라 Oracle, MySQL, PostgreSQL 등의 다른 데이터베이스 시스템에서도 SQL을 사용할 수 있습니다. 어떤 제품이든 상관없이 하나의 SQL을 학습해 두면, 특정 데이터베이스 시스템에 종속되지 않고 필요한 시스템에서 유연하게 작업할 수 있습니다.

 

MS SQL Server는 훌륭한 애플리케이션 도구와 시각화 기능 제공 

MS SQL Server는 훌륭한 애플리케이션 도구와 및 시각화 기능을 제공합니다. MS SQL Server를 다룰 수 있다면 데이터베이스 관리 및 분석 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

학습 목적의 무료로 사용 가능한 개발자용 SQL Server 제품을 제공

MS SQL Server Developer 에디션을 무료로 제공해 처음 SQL 공부하는 분에게 큰 혜택을 제공합니다. MS SQL Server의 거의 모든 기능을 제공해 다양한 데이터베이스 기능을 학습할 수 있고, 이 강좌의 실습 과정도 모두 있는 그대로 활용할 수 있습니다.

 

클라우드 데이터베이스 호환성과 포괄적 지원

2023년 현재, 기업의 IT 인프라스트럭처는 점차 On-Premise 환경에서 클라우드 환경으로 전환되고 있습니다. 이런 추세는 데이터베이스 제품도 마찬가지입니다. Azure SQL Database는 MS SQL Server의 클라우드 버전 데이터베이스 서비스로, 클라우드의 여러 확장성과 효율성 같은 장점을 그대로 제공하며 거의 AWS나 Google Cloud 등 거의 모든 클라우드 서비스 제공자(CSP)들이 SQL Server를 지원합니다. 이런 클라우드 호환성과 포괄적 지원은 기업이나 조직이 데이터베이스 전략을 수립할 때 매우 중요하며, 앞으로도 MS SQL Server를 선택할 중요한 이유 중 하나입니다.

☑️ 챗GPT 활용: 데이터베이스 플랫폼 클라우드 전환에 대해서 알려줘

 

MS SQL Server는 이렇게 SQL을 학습하기 좋은 여러 장점을 제공합니다. 표준 ANSI SQL을 제공해 공부해 두면 다른 데이터베이스에서도 SQL 작업이 가능하며, 무료로 사용 가능한 개발자용 버전으로 시작할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 훌륭한 관리 도구를 제공해 SQL을 공부할 때 많은 도움을 받을 수 있으며, 클라우드 역시 같은 SQL Server 엔진을 사용하는 여러 클라우드 서비스가 존재해 클라우드 벤더에 상관없이 SQL Server를 그대로 이용할 수 있는 장점을 제공합니다.

 

SQLER의 강좌가 처음 데이터베이스를 공부하는 개발자에게 도움 되길 바랍니다.

 

챗GPT를 SQL 학습에 활용 시 주의사항

챗GPT와 같은, 생성형 AI를 교육에 활용할 경우 발생하는 영향은 2023년 현재 진행형입니다. 학생의 학습 개인화를 위한 맞춤형 도구로 활용할지, 아니면 학생의 편향되거나 잘못된 행동 습관에 영향을 줄 수도 있는 문제이기 때문입니다. 하지만 확실한 것은 이런 기술의 보편화가 동등한 학습 기회를 얻고, 효과적으로 활용할 수 있는 기회라는 점입니다. 

인공지능 기술이 교육의 미래에 어떤 형태로든 영향을 끼칠 것이라는 것은 자명합니다. 특히 프로그래밍 학습 분야에서는 다양한 활용 방법이 이미 논의되고 있으며, 이 책에서도 코딩 보조(coding assist)를 받는 방법에 대해 설명하고 실행합니다.

만약 이 책에서 챗GPT의 보조를 받는 부분이 불편하거나 영향을 제한하기 원한다면, 사용하지 않아도 SQL 학습 진행과 상관없으니 선호하는 방법을 선택하시기 바랍니다.

 

챗GPT 가입과 설정

로그인에 사용할 계정 이메일과 가입 인증에 사용할 전화번호가 필요합니다.

• 챗GPT 사이트(https://chat.openai.com/)에 접속
• “Sign up”을 클릭하고 이메일 주소를 넣거나 구글, 마이크로소프트, 애플 계정을 이용해 인증
• 인증 후 전화번호 입력 화면에서 전화번호 입력 후 전달된 인증번호를 입력

위 과정을 수행하면 가입과 사용 준비가 완료됩니다. 챗GPT사이트에 재접속하고 채팅창에 프롬프트(prompt)를 입력하면 됩니다. 설정의 “Custom instructions”를 작성해 더 전문적인 응답을 받을 수도 있습니다.

그럼 계속해서 SQL 강좌를 진행하겠습니다.
 

 

 

SQL 강좌 책 구매

강좌가 도움이 되셨다면, 책으로 구매 가능합니다. 책 판매 수익금은 전액 코딩 교육 사회공헌 활동에 기부되며, 아래 링크에서 구매하시면 더 많은 금액이 기부됩니다. 

 

책구매 링크: 챗GPT와 함께하는 마이크로소프트 SQL Server 2022