시작하기

이 Cookbook을 시작하기 전에 환경을 설정해야 합니다. SQL 트랙과 Pandas 트랙 중 하나를 선택하거나, 두 가지 모두 설정할 수 있습니다.

트랙 선택 가이드

🗄️ SQL 트랙을 선택해야 하는 경우

• 이미 SQL에 익숙한 경우
• BigQuery나 다른 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하는 환경에서 일하는 경우
• 대용량 데이터(GB~TB 규모)를 다뤄야 하는 경우
• 로컬에 Python 환경을 설치하기 어려운 경우

🐼 Pandas 트랙을 선택해야 하는 경우

• Python에 익숙하거나 Python을 배우고 싶은 경우
• 데이터 전처리 후 머신러닝 모델링까지 연결하고 싶은 경우
• 로컬 환경에서 자유롭게 실험하고 싶은 경우
• Jupyter Notebook으로 분석 리포트를 작성하고 싶은 경우

🔄 두 트랙 모두 권장하는 경우

실무에서는 SQL과 Pandas를 함께 사용하는 경우가 많습니다:

1. 데이터 추출: SQL로 필요한 데이터를 BigQuery에서 추출
2. 데이터 분석: Pandas로 세부 분석 및 시각화
3. 결과 저장: 다시 BigQuery에 저장하거나 리포트 생성

이 Cookbook의 각 레시피는 SQL과 Pandas 두 가지 버전을 모두 제공하므로, 같은 문제를 두 가지 방식으로 해결하는 방법을 비교하며 학습할 수 있습니다.

환경 설정

데이터 이해하기

환경 설정이 완료되면 데이터 구조 이해 페이지에서 이 Cookbook에서 사용하는 데이터셋에 대해 알아보세요.