공부하게 된 계기
SQLD는 23년 3월에 취득했다.
당시 나는 웹 시스템을 개발 중에 있었는데,
CS에 대한 기초지식 없이 업무를 추진하는 데에 막막함을 갖고 있었다.
내가 의사결정해야할 사항들이 잔재한 상태에서, 다들 나를 기다리고 있었다.
화면 설계과정에서는 프런트를 공부했고,
인프라 결정단계에서는 클라우드를 공부하면서, 어떻게든 진전을 시킬 수 있었다.
하지만, 백엔드만큼은 어디부터 손대고 공부해야할지 좀 막막했다.
그렇게 고민 중에 시작한 게, SQLD이였다.
데이터에 대한 이해부터 늘린다면 커뮤니케이션 범위가 한결 확대될 거라는
확신없는 기대가 있었다.
23년 새해가 되자마자 시작할 생각이었는데,
뜻하지 않게 22년 연말에 듣던 강의 혜택을 받아서, 강의가 연장되었다.
그래서 22년 1월까지 프런트 강의를 마저 들었다.
23년 인프런에서 새해 이벤트가 있었는데,
몇 개의 강의를 공짜로 풀어주는 내용이었다.
내가 수강했던 SQLD 강의는 총 4개 강좌로 나뉘어져 있었고,
내가 들을 지 안들을 지 당시에는 자신이 없었으므로, 1/2개의 강좌만 무료 신청했었다.
공부 방법
설연휴가 지나고나서야 SQLD 공부를 시작할 수 있었다.
2주간 강의를 들었고, 1주간 기출문제를 풀어보며 내용을 보완했다.
CS 비전공자 + 비개발자인 내 기준에서 어려운 내용은 딱히 없었다.
SQLD 같은 경우, 시험에서 쿼리를 특별하게 어렵게 치는 내용도 없음을 확인했으므로
준비하는데 부담도 없었다.
매일 강의를 듣는데, 1-2시간을 꼬박 사용했다.
3/4번째 강의는 유료 결제를 그냥 박았다.
시험보기 1주일 전부터 기출을 풀고 점검하는데도 1-2시간 정도 투자했던 것 같다.
시험
대부분의 문제가 객관식이었고,
주관식도 생각보다 많이 나와서 다소 당황스러웠다.
쿼리를 직접 작성하는 문제가 많이 안나오겠지 방심한 터였다.
기억에, 결과는 2주 정도 뒤에 나왔는데, 턱걸이로 아슬하게 붙었다는 느낌이었다.
아마 떨어졌다면, 키에 대한 부분을 좀 더 집중적으로 보고,
쿼리를 분명하게 칠 수 있게 준비해야지라는 다짐을 했던 걸로 기억난다.
공부한 후기
관계형 DB만을 공부하는 시험인데도,
관계형 DB라는 개념을 이해하기 위해서
개념적인 레벨에서 다른 NoSQL DB에 대해서도 접근하게 되기 마련이다.
그러니까 관계형 DB만을 수학했음에도, DB 전반에 대한 기본적인 지식을 쌓기에 꽤 유용하다.
SQLD 공부는 정말 많은 도움이 되었다.
클라우드 서비스를 이해하고,
AI를 이해하고,
더 나아가 웹 시스템을 운영/관리하는 데도 도움이 되었다.
어떤 문제사항에 있어서, 테이블이 잘못 정의된 게 아닌지 의심할 수 있게 되었고,
빠른 문제 진단은 빠른 문제 해결로 이어졌다.
어떤 사항이 조치가 어렵다는 개발 파트의 피드백을,
테이블과 관계 레벨에서 수긍하고 이해할 수 있었다.
이런 이해는 내가 불필요한 논쟁을 만들지 않게 하였으며
동시에 오히려 내가 역제안을 할 수 있는 유연성을 갖게 해주었다.
머신러닝에 대한 기초지식과
AI, 특히 LLM 관련 학습데이터를 다루는 일에도 도움이 되었음은 물론이다.
분명한 학습로직과 분명한 결과에 대한 기대치 만큼이나
데이터의 분명성이 중요함을 직관적으로 이해하고
그 방향에 맞게 업무를 추진할 수 있었다.
가령 최근에 진행하고 있는 AI 관련 프로젝트에서의 일이다.
데이터 엔지니어가, 학습 데이터에 문제가 많아요라는 불만을 표했다.
솔직히, 내가 격무가 많아서 데이터를 일일히 검토하지 못했다.
일일히 검토가 불가능했으므로, 나는 오버럴한 상황 파악이 필요했다.
어떤 예시가 있죠? 라는 요청을 보냈는데,
데이터 엔지니어는 대표적인 오류 사항 몇개를 정리해서 보내주었다.
나는 그 요약본만 보고서도 어떤 상황인지 이해할 수 있었다.
요청사항에 100% 부합한 테스트 데이터의 비율에 문제가 있었다.
어떻게 데이터를 다시 정제하고 전달할 것인지 다음 단계의 대화로 바로 넘어갈 수 있었다.
이런 유연하고 빠른 커뮤니케이션은 내가 SQLD 공부하지 않았다면,
그래서 데이터가 어떻게 다뤄지는지 몰랐다면
획득하기 어려운 것이었다.