이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
SQL과 Python을 활용한 데이터 분석은 수업 공공데이터 활용 프로젝트에서 처음 본격적으로 했습니다. 공공 교통 이용 데이터베이스에서 SQL로 조건별 데이터를 추출하고, Python의 pandas와 matplotlib으로 시각화하는 작업이었습니다. SQL에서는 시간대·노선·환승 여부를 조합한 조건 필터링을 쓸 때 쿼리 성능이 중요하다는 걸 배웠습니다. 처음에는 서브쿼리를 중첩해서 쓰다가 속도가 느려지는 경험을 하고, 조인 방식으로 재구성했습니다. Python에서는 데이터 정제 단계에서 결측치와 이상치를 처리하는 방식이 분석 결과에 가장 큰 영향을 줬습니다.
어떤 기준으로 결측치를 처리할지 먼저 결정하고 코드에 주석으로 남기는 습관을 이 프로젝트에서 들였습니다. 분석 결과를 재현 가능하게 만드는 것이 공공 분야 데이터 작업에서 특히 중요하다고 느꼈습니다.
SQL과 Python으로 데이터 분석을 본격적으로 한 건 수업 공공데이터 활용 프로젝트에서였습니다. 공공 교통 이용 데이터베이스에서 SQL로 조건별 데이터를 추출하고 Python으로 시각화하는 작업이었습니다. 제가 직접 부딪힌 건 쿼리 성능이었습니다. 시간대·노선·환승 여부를 조합해 필터링할 때, 처음엔 서브쿼리를 중첩해 쓰다 속도가 너무 느려졌습니다. 그래서 저는 그걸 조인 방식으로 재구성해 속도를 끌어올렸습니다. Python에선 결측치와 이상치를 어떻게 처리하느냐가 결과에 가장 크게 영향을 줘, 어떤 기준으로 처리할지 먼저 정하고 코드에 주석으로 남기는 습관을 들였습니다. 분석을 재현 가능하게 만드는 게 공공 분야 데이터 작업에서 특히 중요하다고 느꼈습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 수업 프로젝트 수준이라, 대규모 데이터에서 쿼리를 최적화하거나 통계적으로 엄밀한 분석을 해 본 경험은 적습니다. 또 결측치 처리 기준이 결과를 좌우하는데 그 판단이 늘 옳진 않았습니다. 그래서 쿼리 재구성과 재현 가능성을 챙기는 토대 위에, 분석 깊이를 더 키우려 합니다.
SQL과 Python으로 데이터를 분석할 때 제가 특히 챙긴 건, 분석을 재현 가능하게 만드는 일입니다. 공공 분야 데이터는 누가 다시 돌려도 같은 결과가 나와야 신뢰가 서기 때문입니다. 그래서 저는 결측치나 이상치를 어떤 기준으로 처리할지 먼저 정하고, 그 판단을 코드에 주석으로 남기는 절차를 들였습니다. 나중에 다른 사람이 봐도 왜 이렇게 처리했는지 알 수 있게 한 셈입니다. 결측치 처리 방식이 결과에 가장 크게 영향을 줘서 더 그랬습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 수업 프로젝트로 SQL 추출과 Python 시각화를 한 수준이라, 대규모 데이터의 성능 최적화나 통계 모델을 깊이 다뤄 본 경험은 부족합니다. 또 결측치를 어떻게 처리하는 게 가장 옳은지는 도메인 지식이 있어야 정확한데 그 부분도 더 익혀야 합니다. 그래서 재현 가능성을 절차로 남기는 습관을 토대로, 분석의 깊이와 도메인 이해를 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오모빌리티 정책·연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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