우문현답
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    問
    당당근마켓데이터 분석가경험·이력2026년 출제

    SQL과 Python을 사용해 데이터를 분석한 프로젝트 경험에 대해 이야기해 줄 수 있어?

    답변 미리보기

    데이터베이스 수업에서 MySQL로 학교 수강 신청 데이터를 분석하는 과제를 수행했습니다. 처음에는 SELECT와 WHERE만 알고 있었는데, GROUP BY를…

    예상 답변 시간
    60초
    예상 꼬리질문
    3회
    난이도
    난이도 중
    출제 빈도
    높음
    INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

    이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

    면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

    問
    01
    실제 쿼리 경험이 있는가?
    SELECT·JOIN·GROUP BY 등 특정 쿼리 구문을 짚어낸 흔적이 답에 있으면 통합니다. 없으면 면접관이 '어떤 쿼리를 써봤나요?'를 추가로 묻는 자리가 자주 보입니다.
    骨
    02
    데이터 분석 목적이 업무와 닿아 있는가?
    쿼리를 작성한 이유가 생산 현장 문제—재고·납기·불량 등—와 연결된 흔적이 답에 있어야 합니다. 없으면 면접관이 '그 분석 결과로 뭘 했나요?'를 되묻는 경우가 많습니다.
    語
    03
    까다로웠던 지점을 구체적으로 짚었는가?
    데이터 정합성·중복·누락 같은 실제 난관을 본인 언어로 풀어낸 흔적이 답에 있으면 결이 통합니다. '어렵다'는 표현만 남기면 면접관이 '어떤 부분이 어려웠나요?'를 재차 묻는 자리가 보입니다.
    本
    04
    생산관리 맥락에서 SQL을 쓸 수 있는가?
    ERP·MES 데이터 추출이나 현장 지표 집계에 SQL을 연결해 본 흔적이 답에 있으면 강하게 통합니다. 없으면 면접관이 '현장 데이터에 실제로 써본 적 있나요?'를 추가로 묻는 경우가 흔합니다.
    말로 해봐야 는다
    읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
    이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?
    당근마켓 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.
    음성으로 답해보기
    경험 중심 — SQL 기초를 배우면서 직접 데이터를 조회한 경험약 110초경험 중심 — 팀 과제에서 데이터를 조회해서 의사결정에 활용한 경험약 110초경험 중심 — 여러 테이블을 연결하는 쿼리를 처음 만든 경험약 100초
    처음 쿼리 경험 — 수업에서 SQL을 처음 써본 경험
    약 110초

    경험 중심 — SQL 기초를 배우면서 직접 데이터를 조회한 경험

    데이터베이스 수업에서 MySQL로 학교 수강 신청 데이터를 분석하는 과제를 수행했습니다.

    처음에는 SELECT와 WHERE만 알고 있었는데, GROUP BY를 사용해야 학과별 수강 인원을 집계할 수 있다는 것을 몰라서 한참 헤맸습니다. GROUP BY와 COUNT를 함께 사용하면 원하는 형태로 결과가 나온다는 것을 찾아서 해결했는데, 결과가 나왔을 때 직접 만든 표처럼 데이터가 정리되는 것이 신기했습니다. 수업 데이터 50만 건 중에서 신청 취소율이 가장 높은 강좌 5개를 찾아냈습니다.

    이 경험에서 SQL은 외워서 쓰는 것이 아니라 원하는 결과가 무엇인지 먼저 정하고 그에 맞는 쿼리를 조합하는 것이라는 것을 배웠습니다. 무엇을 보고 싶은지가 명확하면 어떤 함수를 사용해야 하는지도 보인다는 점도 깨달았습니다.

    이 결의 특징
    MySQL로 학교 수강 신청 데이터를 분석하는 과제의 실제 행동과 그 변화가 명확하게 드러납니다. 상황 속의 구체적 대응이 보입니다.
    이 결이 통하는 자리
    다양한 직군과의 협력 능력을 중시하는 면접에서 살아나는 결입니다.
    분석 목적 경험 — 실무 맥락에서 SQL로 문제를 해결한 경험
    약 110초

    경험 중심 — 팀 과제에서 데이터를 조회해서 의사결정에 활용한 경험

    학교 프로젝트에서 공공 데이터 포털의 교통사고 데이터를 SQL로 분석해서 사고 다발 지점을 찾는 과제를 진행했어요.

    시·구별 사고 건수를 집계하니 특정 3개 구가 전체 40%를 차지한다는 걸 찾았어요. 더 들어가서 사고 유형별로 쪼개니 그 구에서 야간 보행자 사고 비율이 유독 높다는 게 나왔습니다. GROUP BY를 중첩으로 쓰는 데 시간이 걸렸지만 결과가 나왔을 때 '이게 데이터 분석이구나'라는 느낌이 들었어요.

    이 경험에서 SQL 분석은 쿼리 하나로 끝나는 게 아니라 결과를 보면서 다음 질문을 만드는 과정이라는 걸 배웠어요. 집계가 나오면 그 안에서 다시 쪼개야 의미 있는 인사이트가 나온다는 것도요.

    이 결의 특징
    공공 데이터 포털의 교통사고 데이터를 SQL로 분석해서 사고 다발 지점을 찾는 과제을 더욱 정밀하게 분석한 깊이감이 있습니다. 심화된 성찰이 드러납니다.
    이 결이 통하는 자리
    정량적 근거로 결정하는 실무자를 평가하는 면접에서 통합니다.
    까다로운 쿼리 — JOIN을 처음 써본 경험
    약 100초

    경험 중심 — 여러 테이블을 연결하는 쿼리를 처음 만든 경험

    수업 프로젝트에서 주문 테이블과 고객 테이블을 JOIN해서 구매 이력을 분석하는 쿼리를 처음 작성했어요.

    INNER JOIN을 쓰면 되는 줄 알았는데 LEFT JOIN과 INNER JOIN 결과가 다르다는 걸 처음 알았어요. INNER JOIN을 쓰니 주문은 했는데 고객 정보가 없는 행이 빠졌고, LEFT JOIN을 쓰니 전체 주문이 포함됐습니다. 처음엔 왜 결과가 다른지 몰라서 30분 동안 헤맸어요.

    이 경험에서 JOIN 종류마다 결과가 달라지기 때문에 어떤 데이터가 빠지는지를 먼저 생각해야 한다는 걸 배웠어요. 쿼리를 실행하기 전에 기대하는 행 수를 먼저 예측하면 오류를 빠르게 찾을 수 있다는 것도요.

    이 결의 특징
    주문 테이블과 고객 테이블을 JOIN해서 구매 이력을 분석하는 쿼리을 수치로 확인한 객관적 입증 방식입니다. 정량적 검증으로 판단합니다.
    이 결이 통하는 자리
    정량적 근거로 결정하는 실무자를 평가하는 면접에서 통합니다.
    !
    위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.
    ✕자주 빠지는 자리

    같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

    • ✕떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
    • ✕선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
    • ✕결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
    • ✕지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
    ▶이어질 꼬리질문

    진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

    壹가장 자주 쓴 쿼리 패턴이 무엇이었나요?
    貳데이터 정합성 문제를 어떻게 처리했나요?
    參분석 결과를 현장 의사결정에 어떻게 연결했나요?
    이제, 직접 답해볼 차례예요.
    눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 당근마켓 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.
    이 질문으로 모의면접 해보기
    또는, 다음 질문으로

    같은 흐름에서 자주 이어지는 질문들이에요.

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    당근마켓 · 데이터 분석가
    SQL이나 Python을 사용해 데이터를 분석한 프로젝트 경험에 대해 말씀해 주세요.
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    01면접관의 의도02답변의 결03실수·꼬리질문04관련 질문
    말로 해봐야 는다
    이 질문, 당근마켓 면접관과
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