국비 데이터분석 과정 SQL·파이썬·프로젝트 체크

아래 체크를 과정 A 과정 B 과정 C에 각각 반영하면 핵심이 거의 드러난다. SQL 체크로는 SELECT/WHERE부터 시작해 정렬, LIMIT, NULL 처리의 기본이 다져지며 GROUP BY/HAVING와 집계(합/평균/카운트)도 핵심이다. JOIN은 최소 INNER/LEFT 정도로 이해하고 중복의 카디널리티를 설명하는 능력이 필요하다. 날짜 필터와 기간 집계 주간·월간의 처리도 권장 항목으로 실무형 감각을 기르는 데 도움이 된다. 서브쿼리 또는 CTE의 활용, 윈도우 함수 ROW_NUMBER SUM OVER 등 맛보기 수준의 지식도 중요하다. 과제에는 “지표 정의 문장 + 쿼리 + 결과 검증”이 포함되어 가산되는 신호가 된다. 모델링 기초인 키와 정규화 개념 혹은 성능 측면의 인덱스 실행계획 언급도 함께 요구된다.

파이썬 체크는 필수로 판다스의 결측/중복/형변환/그룹 집계/merge를 다룬다. EDA 흐름은 질문에서 지표로, 지표에서 시각화로, 해석까지 이어지는 흐름을 이해하고 그래프마다 해석 한 줄을 남기는 훈련이 필요하다. 시각화는 최소 5종으로 막대/선/히스토그램/박스/산점도를 권장한다. 통계 기초인 상관/가설검정 개념 정도나 모델 평가(정확도/MAE 등)의 이해도 중요하다. 데이터 전처리 기준을 문장으로 남기는 훈련도 필수에 가깝고, 자동 리포트/대시보드 간단한 Streamlit 등이나 문서화(README 규칙) 포함도 가산 요소로 꼽힌다.

프로젝트 체크는 필수 항목으로, 프로젝트가 실재로 존재하는지 여부를 판단하는 구간이다. 주차가 시간표에 고정되어 있고 산출물 형태가 README 코드/노트북 결과물 보고서나 대시보드처럼 명확하게 제시되는지가 관건이다. 평가 기준의 공개 여부도 중요한 점이다. 권장 사항으로 팀프로젝트의 경우 역할 분담과 협업 방식 Git 이슈 회의록 등 안내가 포함되며 중간 피드백(중간발표 코드리뷰 멘토링)이 최소 2회 이상 가산된다. 포트폴리오 첨삭이나 면접 대비 기업 과제형 연계 지원, 데이터 출처 저작권 익명화 등 컴플라이언스에 대한 언급도 필요하다.