0주차 | SQL 이해와 학습 준비 오리엔테이션
“첫 출근, 데이터팀에 오신 걸 환영합니다!” SQL 소개
“데이터는 어디에 저장될까요 ” 데이터베이스와 DBMS
“테이블 구조를 알려 줄게요.” 테이블, 행, 열, 데이터 타입
“SQL이 뭔지 알려 줄게요.” SQL 명령어의 종류
“드디어 첫 SQL을 실행해요!” 실습 환경 설정과 첫 쿼리

1주차 | 데이터 조회와 집계 기초
Day 1 신규 앨범 첫날 성과 추적 SELECT, FROM, LIMIT
Day 2 슈퍼팬 타깃 마케팅 대상 추출 WHERE
Day 3 포토카드 인기 순위와 시세 추적 ORDER BY
Day 4 플랫폼별 팬 분포 현황 GROUP BY
Day 5 월 100만 스트리밍 아티스트 선별 HAVING

2주차 | 테이블 연결과 분석 심화
Day 6 ‘팬 이탈 원인을 데이터로 증명하기’ JOIN
Day 7 “우리가 업계 평균보다 나은가 ” 서브쿼리
Day 8 “팬사인회, 투자 대비 정말 남는 장사일까 ” WITH(CTE)
Day 9 ‘차트 순위 변화, 숫자로 잡아내기’ 윈도우 함수
Day 10 ‘SNS 반응 데이터에서 인사이트 찾기’ JSON 데이터

3주차 | AI 프롬프팅과 SQL 생성
Day 11 “긴급 데이터 요청, AI에게 맡겨 봅시다.” Zero Shot & Few Shot
Day 12 “빨간 에러 메시지, AI가 해결해 줍니다.” 구문 및 의미 오류 검증
Day 13 “결과가 이상한데 에러가 없어요.” 논리 오류 검증
Day 14 “테이블이 17개인데 뭘 골라야 하죠 ”-Schema Linking, Prompt Chaining
Day 15 “같은 질문인데 AI 답변이 매번 달라요.” 쿼리 검증

4주차 | AI 실전 활용과 분석 완성
Day 16 “팀장님이 던진 숙제, 어디서부터 시작하지 ” 요구사항 및 문제 정의
Day 17 ‘17개 테이블, 3개만 남기기’ 메타데이터 활용부터 심화 질문 도출
Day 18 “이 쿼리, 더 좋게 만들 수 있을까 ” Query Refactoring
Day 19 “이 숫자, 뭘 더 알려 줄 수 있지 ” Exploratory Analysis
Day 20 “팀장님 발표 자료, 최종 점검” Output Format

심화·특별편 | 클로드 코드로 만드는 나의 데이터 분석 에이전트
나만의 데이터 분석 에이전트를 만드는 다섯 단계
환경 셋업 HARMONY 데이터셋과 query_history 실행 기록
Day 21 “AI가 답만 주고 멈추면, 실행은 누가 하죠 ” 에이전트와 클로드 코드
Day 22 “스키마, 매번 복사해 붙일 건가요 ” MCP로 데이터베이스 직접 연결
Day 23 “같은 설명을 매번 해야 하나요 ” CLAUDE.md와 Skills
Day 24 “위험한 쿼리를 실행 전에 막을 수 있을까요 ” Hooks와 서브에이전트
Day 25 “이 결과, 진짜 믿어도 될까요 ” 평가셋과 자동 실행

저자 : 조한성
업무의 흐름을 설계하는 엔지니어로 시작해 데이터를 지키는 DBA를 거쳐, 이제는 AI와 사람이 함께 일하는 방식을 만든다.
TmaxSoft에서 공공·제조·금융·통신 현장의 업무 프로세스를 워크플로로 구현하는 BPM 솔루션 BizMaster의 엔지니어로, TmaxData에서 기업용 RDBMS 티베로(Tibero)의 엔지니어로 일했다. 넥슨 코리아에서는 프로젝트별 요구사항에 맞춰 데이터 모델링, DBA, 데이터 엔지니어링을 아우르는 업무를 담당했다. 한국토지주택공사(LH) 국토도시 데이터 분석 경진대회에서 우수상을 받았으며, 『파이썬 딥러닝 케라 스』를 집필했다.
현재는 AI 스타트업 댓플라이(DatPly)를 창업해 기업의 AI 도입을 업무 성과로 연결하고 있다. 고객사의 업무 흐름과 데이터 환경을 분석하고, 기존 시스템과 데이터를 활용해 생성형 AI와 AI 에이전트를 설계·구현한다. 문제 정의부터 시제품 개발, 현장 적용, 운영 정착까지 함께하며 AI는 반복 업무를 맡고 사람은 검증과 판단에 집중하는 체계를 만든다.
업무 프로세스 설계부터 데이터 모델링, 데이터베이스 운영·관리, 데이터 분석까지 20년 넘게 경험을 쌓았다. 데이터 전문성과 AI 현장 적용 역량을 바탕으로 SQL과 프롬프팅, Claude Code를 결합한 실용적인 데이터 분석 방법을 이 책에 담았다.

AI가 만든 SQL, 검증할 줄 아는 사람이 이긴다!

"AI가 다 해주는데, SQL을 왜 배워야 하나?" 답은 직관과 반대다. AI를 제대로 쓰려면 오히려 SQL을 알아야 한다. AI는 빠르지만 완벽하지 않다. 존재하지 않는 칼럼명을 지어내거나, 조인 조건을 빠뜨려 숫자를 부풀리거나, 필터 조건 하나로 전혀 다른 통계를 진실인 양 내놓기도 한다. SQL을 모르면 이 오류를 알아챌 방법이 없다. 결국 검증은 사람의 몫이고, 그 힘은 SQL 실력에서 나온다. 이 책은 AI 시대에 오히려 더 필요해진 이 기초 체력을 처음부터 끝까지 다진다.
시중에 SQL 입문서도, AI 프롬프팅 책도 많지만 이 책은 그 둘을 하나의 목적으로 잇는다. SQL 실력이 있어야 AI의 실수를 잡아낼 수 있고, AI를 다룰 줄 알아야 반복되는 검증 작업을 자동화할 수 있다. 전반부의 SQL 기초 체력이 후반부에서는 AI를 검증하는 도구가 되고, 마지막에는 그 과정 전체가 하나의 시스템으로 완성된다.
이 책의 진짜 승부처는 심화·특별편이다. 대부분의 AI 활용서가 "AI에게 잘 물어보는 법"에서 멈출 때, 이 책은 검증 과정 자체가 자동으로 돌아가는 시스템을 직접 만들어보게 한다. 국내에 이 깊이로 다루는 책이 드문 클로드 코드, MCP, Hooks, 서브에이전트를 실습 수준으로 끌어내렸다는 점에서, AI와 함께 일하는 새로운 업무 방식을 제안하는 책이기도 하다. 처음엔 대여섯 번씩 주고받아야 끝나던 일이, 마지막엔 한 문장으로 끝난다. 반복은 시스템에 맡기고, 사람은 판단과 책임이 필요한 자리에 남는 것이다.