인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

네, 물론입니다. 실무에서 SQL이 더 편하시면, SQL 가공후, 모델 적용을 하시는 것이 좋습니다. 실제로 데이터가 너무 크면 SQL 가공이 더 시간이 절약될 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

하하하하히님, SQL과 Python을 조화롭게 사용하는 접근 방식에 대해 질문해 주셨네요.

일반적으로 실무에서 데이터는 대량일 경우 SQL을 활용하여 데이터베이스에서 필요한 부분만 추출하여 Python으로 가져와서 모델링하는 경우가 많습니다. 이렇게 함으로써 데이터 처리의 효율성을 높이고, 필요한 부분만 추출하여 머신러닝 모델을 돌리는 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. SQL은 대용량 데이터베이스에서 데이터를 필터링하고 정리하는 데 매우 효과적입니다. 그 후 Python은 이러한 정리된 데이터를 바탕으로 머신러닝 알고리즘을 적용하여 예측 모델을 만드는 데 사용됩니다.

이를 통해 데이터 전처리의 무게를 SQL로 부분적으로 나눔으로써 데이터 분석 및 모델링의 효율성을 높일 수 있습니다. 하지만 결국 어떤 접근 방식이 적절한지는 프로젝트의 성격, 데이터의 크기 및 복잡도, 그리고 팀의 기술 스택에 따라 달라질 수 있습니다.

추가적으로 SQL과 Pandas의 조화로운 사용 사례에 대한 기존의 답변을 참조하시면, 더욱 자세한 비교와 사례를 확인하실 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.