경험 기반 구체화
SAS를 직접 사용한 경험은 없지만, SQL과 Python을 활용한 프로젝트 중 가장 기억에 남는 것은 학교 수업에서 대용량 주문 데이터 분석 파이프라인을 구현한 것입니다. 100만 건 이상의 데이터를 SQL로 집계하고, Python으로 시각화·리포트 자동화까지 연결하는 전 과정을 혼자 설계했습니다. 가장 인상적인 경험은 순수 Python 루프로 처리하던 집계를 SQL의 GROUP BY와 window function으로 전환했을 때 처리 시간이 20분에서 10초로 줄어든 것이었습니다. 이 경험으로 도구 선택 자체가 성능을 결정한다는 것을 배웠는데, 같은 목적이라도 데이터베이스 엔진 안에서 처리하는 것이 훨씬 빠른 경우가 많습니다. SAS는 주로 통계 분석과 금융·의료 규제 환경에서 많이 쓰이는데, 표준화된 출력 포맷과 감사 추적이 강점이라고 이해하고 있습니다.