월 19,800원
5개월 할부 시
mgiwff2026-01-261756529안녕하세요 빅쿼리 기본편 보고 많은 도움이 되었습니다! 저는 프로덕트 데이터 분석가를 지망하는 취준생입니다. 1. 기본 편에 이어 활용 편을 들으려고 하는데 이 강의에 포함되어 있는 직접 제작하신 약 70만 Row 배달 서비스의 앱 데이터를 통해 프로젝트를 해서 포트폴리오에 사용하려고 하는데 가능한지 궁금합니다. 2. 데이터는 보통 ga4를 통해서 빅쿼리와 연동하여 사용하는 것으로 알고 있는데 이때 이상치나 null값 처리는 기존 데이터는 그대로 두고 view를 만들어서 만들 때마다 진행되는지 전체적인 빅쿼리 진행 플로우가 어떻게되는지 궁금합니다. 3. 데이터를 보면 항상 eda를 진행하라고 하는데 항상 데이터를 가공하고 분석하는 입장에서 eda를 진행하고 하시는지 궁금합니다. 공부를 진행하다보니 관련 궁금한게 있어서 답변 주시면 감사하겠습니다!!
JB_
2026-01-261756403안녕하세요! 이전 질문에 대한 추가 질문입니다. 우선 상세하게 답변해주신 점 감사합니다:) 답변에서 언급해주신대로 원래는 Big Query 환경 구축에 대한 목표가 우선이었습니다. 이미 PM은 Amplitude를 통해 유저 분석을 하고 있었는데, 점점 서비스가 커질수록 DB(Cloud SQL)에 있는 데이터와 함께 취합해서 보길 원했습니다. 그러다보니 Big Query라는 플랫폼을 알게 됐고, 다양한 소스로부터 데이터들을 적재하여 취합할 수 있다는 것을 알게 됐습니다. 그래서 개발자로서 환경을 잘 구축하고 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 궁금증이 컸습니다. (기획자/마케터뿐만 아니라 백엔드 개발자로서도 활용능력이 필요하다고 느낌) 우선 말씀해주신대로 "PM을 위한 데이터 리터러시" 강의를 선행하는게 좋겠다는 생각이 드네요. Amplitude에서 누락된 또는 부족한 데이터가 있다는 것은 지표나 문제정의가 잘못된 경우일 수 있으니까요! 백엔드 개발자라고 해도 리터러시 강의를 선 수강한 후에 이후 활용편을 익혀서 이후 PM이나 팀내 동료들에게 지식을 전달해주는 것이 좋은 생각일까요?
카일스쿨2026-01-26482440네 보통 백엔드 개발자가 데이터 엔지니어 역할을 할 때 말씀하신 부분을 하게 됩니다. 제가 경험한 바에 의하면 데이터 환경이 구축되어도 잘 해석하지 못하면 의미가 없더라구요. 그래서 데이터 리터러시 강의는 지표를 잘 파악해서 데이터 기반 사고하고 싶은 분들에게 추천을 드리곤 해요. JB_님이 데이터 기반 의사결정을 하고 싶다고 하시면 이 방향으로 해보시면 좋을 것 같아요. 근본적인 부분이라 이 강의를 제일 먼저 추천드리곤 해요..! 환경 같은 경우엔 제가 유튜브(카일스쿨)에 아키텍처 같은거 정리를 해보려고 하는데 추후에 올리면 살펴보셔도 좋을 것 같아요. 아키텍처는 정답보단 선택의 영역에 가까우니..!
- 2026-01-261756004
안녕하세요. 저는 백엔드 개발자(5년차)로서 현재 스타트업에서 근무하고 있습니다. 최근들어서 Big Query 활용 능력이 필요하겠다는 생각이 들어서 관련 강의를 찾고 있었습니다. 기본적으로 저희 서비스 Google Cloud 기반으로 하여 운영하고 있으며 Database는 Cloud SQL(MySQL 8.0)을 사용하고 있습니다. 또한 유저 분석을 위해 Amplitude를 사용하고 있습니다. 그래서 현재 목표는 Big Query를 통해 Cloud SQL + Amplitude 데이터들을 조합하여 조회하고 분석하는 것입니다. 목표를 이루는데 있어서 해당 강의를 수강하는 것이 도움이 될까요? 그리고 직접 번역하신 서적 중에 "빅쿼리 완벽 가이드"가 있던데, 20년도 출판서적임에도 현재 유효한 내용들인지도 궁금합니다..!
카일스쿨2026-01-26482402JB님 안녕하세요. 현재 하시려고 하는 것이 데이터 분석 영역인지 데이터 엔지니어링 영역인지에 따라 다를 것 같아요. 데이터 분석 영역이라고 하면 제 강의 중에 PM을 위한 데이터 리터러시라는 강의가 지표 정의부터 로그 설계에 대해 다루어서 도움이 될 것 같아요. BigQuery 활용편은 데이터 리터러시 후속 강의로 BigQuery의 난이도 있는 문법을 다루면서 퍼널 분석과 리텐션 분석을 다루어요. 지금 작성해주신 것을 봤을 땐 데이터 환경 구축이 목적일 수 있는데, 지금 회사의 상황에 따라 다른 접근을 취할 것 같아요. 일반적인 사용자가 쓰기엔 Amplitude의 GUI 환경이 더 수월해서 그걸 더 많이 쓰게 할 것 같아요. SQL로 하는 것은 시간이 걸릴 수 있거든요. 데이터 환경 구축 관련해서는 현재 강의를 만들고 있긴 한데, 당장은 없다고 보시면 될 것 같아요. 빅쿼리 완벽 가이드 책은 최신 내용은 없더라도 빅쿼리의 근본적인 내용이 잘 나와있는 책이라고 생각해주시면 될 것 같아요. 정리하면 분석이 목적이시면 데이터 리터러시 강의를 통해 어떻게 데이터를 파악하고 해석할 것인가?가 선행되어야 활용편도 잘 들을 수 있을 거예요. 활용편 수강하신 분들이 데이터 리터러시를 나중에 듣고, 리터러시부터 들으면 더 좋았겠다라고 후기를 남기신 분들이 있어요. 참고해보셔요. BigQuery의 스킬적인 부분(배열, 윈도우 함수 등)과 퍼널 분석/리텐션 분석에 관심이 있다면 이 강의를 통해 궁금증을 해결할 수 있어요
- Rootree2025-10-021687754
안녕하세요. 저는 웹 개발 경력 5년차로, 현재 데이터 직군으로 이직을 고려하며 데이터 엔지니어를 목표로 공부 중입니다. 선생님 유튜브 영상을 시청한 후 이 강의에 관심을 가지게 되었고, 강의에서 다루는 데이터 분석 활용편이 데이터 분석 직무에는 도움이 된다고 느꼈습니다. 다만 제가 준비 중인 데이터 엔지니어 직무에도 이 강의가 실제로 도움이 될지 궁금합니다... : )
카일스쿨2025-10-05446437Rootree님 안녕하세요! 제가 이 강의를 만들 때, 데이터 분석가에게도 도움이 되지만 데이터 엔지니어가 알아야 할 SQL 문법을 다 담았어요. 데이터 엔지니어의 핵심 역량 중 하나는 SQL이라고 생각하는데, SQL을 깊게 이해하시지 못하는 경우가 있더라구요. 스파크도 SQL 쿼리문으로 작성할 수 있기에 SQL 쿼리문을 한번 다 아는 것이 꼭 필요하다 생각해요. 그래서 저는 데이터 엔지니어로 SQL 실력을 올리기 위해 들어보셔도 괜찮다고 생각하고, 실제로 데이터 엔지니어분들도 SQL 역량을 올리기 위해 수강하시기도 해요. 아래 후기도 참고해보셔요 https://donghae0230.tistory.com/173
- askare2025-07-011625844
안녕하세요, SQL 을 배우고 싶은데요~ 이 강의를 들어도 될지 지식이 없어서 문의 드려요! 저는 UX 디자이너입니다. UX 리서치의 경우 SQL 을 배워두면 좋다고 추천 받은 적이 있어서요. SQL을 배우고 싶은 상황입니다. UXUI, 프로덕트 디자이너에게도 데이터 기반 문제 정의 역량이 중요하다는 이야기를 많이 들어서요~ 데이터 관련 역량이 필요함을 느끼고 있습니다. SQL 강의를 찾는 저와 같은 상황에서 이 강의가 적합한지 아직 SQL이나 빅쿼리에 대한 지식이 없어서 질문 드립니다! - 카일스쿨님의 PM 강의는 수강했습니다. 또한 빅쿼리 초급 강의는 아직 수강 전입니다.
카일스쿨2025-07-01425995askare님 안녕하세요. 강의 수강 전에 질문해주셔서 감사합니다. PM을 위한 데이터 리터러시의 후속 강의로 BigQuery 활용편을 만들어서, PM을 위한 데이터 리터러시를 수강하시고 활용편을 수강하시면 더 학습 효과가 좋아집니다. 데이터 리터러시에 나오는 Foodie Express의 로그 데이터를 70만 Row로 만들어서 데이터 리터러시에서 나온 내용을 직접 활용하면서, 퍼널 분석/리텐션 분석을 할 수 있게 되어요. SQL을 처음 하신다면 BigQuery 입문 강의 들으신 후에 활용편 들으시면 더욱 효과가 높아지고 만약 SQL을 조금 다뤄보셨다면 입문편에 있는 내용 중 모르는 것만 가볍게 보시고 활용편을 수강하셔도 좋을 것 같아요. BigQuery 입문 강의도 정성을 다해서 만든 강의라 보시면서 SQL에 익숙해지면서 => 활용편을 통해 실무적인 활용 과정도 배워가시면 좋을 것 같아요!
- p901042025-04-231575150
안녕하세요. 강의 관련 문의 드립니다! Mysql 사용하면서 관련 문법이나 join, 윈도우함수 등 활용 가능 한데, 단순히 코테 준비했던거랑 다르게 이번에 과제테스트를 준비하면서 사용자 분석 (퍼널, 리텐션 등) 쪽을 공부해야할 것 같은데 BigQuery 기반이라 많이 다를지 고민이 됩니다ㅠ.ㅠ sql 코드 풀이보다는 사용자 분석 접근 방식이나 방향? 쪽을 배우고 싶다면 플랫폼이 다르더라도 수강하면 도움이 될까요 ?
카일스쿨2025-04-23411615안녕하세요. SQL의 큰 틀은 거의 다 비슷해서 해당 이슈는 없다고 보셔도 될 것 같아요. 만약 보다가 좀 어려우시면 입문편을 보고 오시면 된답니다. 제 강의는 프로덕트 제품 분석 관점으로 다루는 강의라 말씀하신 방향으로 전개를 진행합니다. 다만 이 강의들을 잘 이해하려면 문제 정의하는 과정을 잘 알고 있으면 좋습니다. 문제 정의나 어떤 데이터를 봐야하는가?에 대한 부분은 PM을 위한 데이터 리터러시(https://inf.run/jfWT)에 정리를 해두었어요. BigQuery 활용편을 듣고 PM을 위한 데이터 리터러시를 듣는 분들도 있는데, PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 먼저 들으면 어떤 관점으로 데이터를 해석해야 할지에 대한 큰 틀을 이해할 수 있게 됩니다. 수강하신 분들의 수강평을 첨부합니다 https://inf.run/eB2pF https://inf.run/bkDUe
- 김태희2025-03-161546597
안녕하세요! 혹시 더이상 스터디 계획은 없으신지 여쭤봅니다..!!
카일스쿨2025-03-18404745태희님 안녕하세요. 질문주셔서 감사합니다. 스터디는 인프런과 같이 진행했어요. 아직 계획은 없지만 현재 이런 프로그램이 진행되는 것 같네요..! https://www.inflearn.com/course/offline/datasuperjump2503
- 최승원2024-10-111402337
안녕하세요! 당장의 BigQuery보다는 전반적인 SQL 기반 분석 능력을 키우고 싶은데, 이 강의가 적합할 지 궁금합니다! (현직 기획자입니다.) 현재 직장에서는 Posgresql 활용중입니다.
카일스쿨2024-10-11372610안녕하세요. SQL을 학습하는 과정에서 어떤 DB, DW여도 SQL의 큰 구조는 유사합니다. 오라클, MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Spark, Redshift 등 다양한 DB, DW가 있지만 문법 큰 구조는 유사합니다. 이 강의는 그 중에서 DW인 BigQuery에 초점을 맞춘 강의입니다. BigQuery는 데이터 분석에 특화된 문법들이 존재하는데, PostgreSQL도 비슷한 기능들이 많이 있습니다. BigQuery와 PostgreSQL의 차이는 시간 데이터를 다루는 과정의 차이가 있는데 이 부분은 문법 형태만 살짝 다르다는 것 정도만 인지하면 될 것 같네요. 활용편 강의는 앱 로그, 웹 로그 데이터를 분석하는 강의로 SQL을 처음 접하는 분을 위한 강의는 아닙니다. 처음 접하는 분들을 위한 강의로 초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 강의를 무료로 공개해두었으니 이 강의를 보시는 것도 방법일 것 같아요. https://inf.run/p121d 정리하면 - BigQuery나 PostgreSQL이나 큰 차이는 존재하지 않아 괜찮을 것 - 다만 이 강의는 기본적인 것을 설명하지 않는 중급 이상의 강의이므로 입문편 강의를 보시고 선택하는 것을 추천드려요 - 추가로 분석 역량, 데이터 해석 역량은 지표 정의나 실험 설계 등의 지식이 필요한데 이 지식들은 PM을 위한 데이터 리터러시 강의에 담아두었어요. 제 강의의 커리큘럼은 PM을 위한 데이터 리터러시 -> 초보자를 위한 BigQuery -> BigQuery 활용편 순서로 수강하는 것을 추천드리고 있어요. 문제 정의에 대한 과정 후에 SQL을 배우는 것이 효과적인 것을 확인해서 이 순서대로 강의를 출시했어요. PM을 위한 데이터 리터러시 : https://inf.run/jfWT
- yoonji2024-10-031396455
안녕하세요! 카일스쿨님 초보자를 위한 입문 bigquery 에서 data warehouse/ data mart 구축에 대해서 잠깐 언급하셨는데 이 강의에서는 위의 내용이 포함되지 않은 거 맞나요?
카일스쿨2024-10-03370926yoonji님 안녕하세요! 빅쿼리 입문편 이후에 활용편을 들으시면 되어요. 입문편에서 다루지 않은 빅쿼리 함수들을 더 다루는 강의입니다. BigQuery가 데이터 웨어하우스인데, 입문편에선 간단한 SQL 문법 위주로 공유드렸다면 활용편엔 BigQuery(데이터 웨어하우스)에서 사용되는 문법들을 담았습니다. 데이터 마트에 대한 개념적인 부분은 없긴 하지만, 마트의 핵심이 어떤 데이터를 집계한 후에 스케줄링하는 것이에요. 스케줄링하는 과정 중에 하나로 스케줄 쿼리를 소개드리고 있어요. 데이터 마트 강의를 추후(아마 6개월이나 그 이후?)에 낼 때는 BigQuery의 심화적인 문법은 다루지 않을거라 활용편을 듣고 추후 강의를 보시는 것이 흐름 상 맞을 것 같아요. 정리하면 - 데이터 웨어하우스인 BigQuery의 내용을 더 자세히 다룹니다 - 마트 구축에 대한 구체적인 이론은 없긴 하지만, 강의를 들으시다가 궁금하신 점이 있으면 활용편에 있는 디스코드에 오셔서 질문해주시면 제가 도움을 드리는 방향으로 답변 드려볼게요 - 마트만 특화된 강의는 추후에 만들 예정이에요
- V Kim2024-07-211328516
안녕하세요 카일님. 기다리던 활용편 강의가 나와서 기쁩니다! 저는 현업에서 firebase, GA 등은 사용하지 않고 Hive에 적재되는 테이블을 DBeaver에서 쿼리문을 쓰고 추출합니다. (Presto SQL입니다. 이 때 테이블에 따라 json 컬럼은 종종 있습니다.) 추출결과를 csv형태로 저장하여 엑셀이나 구글 스프레드시트에 raw를 넣고 표로 시각화하거나 Power BI로 시각화하는 편인데요. Big query, firebase, GA 등 수업에서의 환경과 달라서 강의 수강 후 현업에 적용하기엔 좀 어려울까요? 어떤 점은 비슷하고 어떤 점은 다르다는 걸 숙지하고 수강하면 좋을까요?
카일스쿨2024-07-21355184안녕하세요 :) PM을 위한 데이터 리터러시 강의 코칭 후에도 시간이 꽤 흘렀네요. 요즘 어떻게 지내고 계실지 궁금하네요. 우선 제 강의는 BigQuery 기반으로 진행하기 때문에 Hive, Spark를 사용하는 분들이 고민을 하시는 경우가 존재해요. 이럴 때는 수강의 목적에 따라 다르게 접근하면 어떨까 싶어요. BigQuery를 메인으로 알려드리지만, 강의에서는 퍼널 분석, 리텐션 분석을 기반으로 어떻게 생각해야 하는지를 공유드려요. PM을 위한 데이터 리터러시 강의를 실제로 쿼리로 분석한다고 보셔도 좋을 것 같네요. 이 때 윈도우 함수나 ARRAY 등을 공유드리는데 이 부분은 Presto SQL에서도 겹치는 부분이 존재합니다. Presto에도 배열 타입이 존재하고, 배열을 풀 때 UNNEST를 사용하는데 이 부분이 BigQuery 강의와 동일합니다. Presto 윈도우 함수도 BigQuery의 윈도우 함수와 유사합니다. V Kim님의 SQL 역량을 고민해보시고 윈도우 함수나 배열을 다루는 방법을 알고 싶다고 하시면 이 강의를 수강하시면서 Presto 기반으로 수정해서 사용하실 수 있을거에요. 윈도우 함수나 배열은 회사에 입사하기 전엔 알기 어려운데(데이터가 없기에) 이 부분에 대해 학습하면서 어떤 문법이 언제 필요하구나를 익힐 수 있을거에요. 현재 회사에서 데이터 분석을 비즈니스 관점으로 하는지, 제품 관점으로 하는지에 따라 접근 방법이 다를 수 있는데, 활용편은 제품 관점의 분석을 보여드립니다. 많은 곳에서 언급되는 퍼널, 리테션을 어떻게 해석해야 하는지 이해할 수 있지요. 그 부분을 기반으로 비즈니스 관점으로도 생각할 수 있습니다. 퍼널은 사실 비즈니스에서도 생각할 수 있는 부분이기 때문이에요. 앱 로그 데이터가 이렇게 생겼구나도 알고 계시면 장기적으로 DB나 앱 로그 등의 데이터가 이런 식으로 저장될 수 있구나를 알 수 있게 될거에요. 정리하면 - 지금 당장의 환경에 100% 맞진 않을 수 있어요. 현재는 Hive에 저장된 데이터를 Presto SQL로 실행하고, 그것을 가공하는 과정이기 때문이에요. 그러나 데이터 처리하는 도구는 도구일 뿐이라, 경력이 쌓일수록 Presto나, BigQuery나 Spark나 어떤 것이든 필요하면 하게 되는 것 같네요 - 그러나 Presto나 BigQuery나 문법이 유사하기 때문에 도움이 될 수 있음(약간의 문법 차이가 존재할 뿐) - 데이터를 어떻게 처리할 것인가, 분석하는 과정에 대해 익히는 것은 현재의 분석 역량에 도움이 될 것 이정도로 생각할 수 있을 것 같네요. 개인적으론 제가 여태까지 냈던 PM을 위한 데이터 리터러시 -> BigQuery 입문 -> BigQuery 활용편이 제가 생각한 데이터 분석 과정의 핵심입니다. 그래서 이 부분까지 해보시는 것도 어떨까 싶네요. 다만 지금 업무가 너무 많으시면 천천히 수강하거나 나중에 이런 부분이 필요한 경우에 들어보시는 것도 가능할 것 같아요. 참고로 그 후에 나올 강의들은 BigQuery를 기반으로 데이터 엔지니어링을 해볼 예정이에요(강의가 계속 이어지는 구조로 앞선 내용을 알아야 뒤에 부분이 더 잘 이해가 될거에요) 또 궁금한 내용이 있으시면 말씀해주셔요! 감사합니다
안녕하세요. 여태까지 활용편을 들으신 분들을 봤을 때, 데이터 리터러시 강의를 듣는 것이 더 유리한 경우가 많았습니다. 빅쿼리 활용편의 경우에 SQL과 퍼널분석, 리텐션 분석에 대해 학습하는데, 데이터를 어떻게 해석할 것인가에 대해 약한 분들이 많았어요. 이런 분들이 데이터 리터러시 강의로 다시 돌아가는 경우가 많았습니다. 수강생 후기를 보면 리터러시 강의가 조금 더 좋다는 의견이 나오는데, 그 이유는 어떻게 데이터를 바라볼 것인가?라는 관점이 먼저 있고, 그 후에 지표 정의, 실험 방법론을 안 후에 퍼널이나 리텐션 분석이 필요합니다. 수강생 후기 : https://www.inflearn.com/community/reviews/173794 포트폴리오로 쓰는 분들이 있는 것 같은데, 회사에서는 강의의 데이터보단 실제 데이터로 쓰는 것을 더 선호합니다. 그래서 저는 강의 내용을 토대로 실제로 데이터 수집을 직접 해보라고 권합니다. 그러면 나만의 이야기가 되거든요. https://youtu.be/oeC8yQXjaBg?si=PWU32-QQ3n0xNppo 위 영상의 고정 댓글을 보시면 이런 맥락을 더 잘 이해할 수 있을 거예요. 포트폴리오로 사용하는 것은 개인의 자유지만, 분석을 얼마나 잘했는가가 중요합니다(데이터를 넓게 드렸기 때문에 자기가 하기 나름이란 의미에요) 2번은 강의에 대한 문의보다는 데이터 관련 질문으로 보이는데, 이상치나 NULL값도 의미가 있기 때문에 저는 따로 처리하지 않습니다. 이상치를 처리하는 것은 모델링하는 관점에서는 할 수 있지만, 데이터를 바라볼 때는 이상치도 의미가 있을 수 있습니다(이유가 있기 때문에 발생함) 3번은 데이터 리터러시 강의를 보시면 제가 어떤 식으로 데이터를 바라보는지 알 수 있게 될 것 같아요. EDA가 중요한 것이 아니고 어떤 문제를 풀려고 하는 것인지 목적을 잡는 것이 더 중요합니다. EDA는 그 과정에 있는 것이구요. EDA에 대한 내용보다 회사들이 원하는 것은 본질적으로 어떤 문제를 푸는지를 더 살펴봅니다.