과정 소개
직업훈련과정 실무에 적용하는 데이터베이스 이해와 엔지니어링
과정상세
- 강좌명 : 실무에 적용하는 데이터베이스 이해와 엔지니어링
- 훈련 기간 : 30일, 20 시간
내용
본 강의는 데이터베이스의 탄생 배경과 관계형 모델의 기본 원리에서 출발하여, 현대의 분산·클라우드 환경에서 요구되는 최신 데이터 관리 기술과 트랜드에 이르기까지, 훈련생이 데이터베이스 전 주기를 체계적으로 통찰할 수 있도록 설계되었다.
그리고 이론·응용의 균형 잡힌 학습을 통해 훈련생은 데이터베이스 설계, 구현, 관리, 확장에 필요한 핵심 역량을 갖추고 다양한 산업 현장에서 데이터 기반 의사결정을 주도할 수 있는 전문성과 실무 감각을 함께 확보할 수 있다.
그리고 이론·응용의 균형 잡힌 학습을 통해 훈련생은 데이터베이스 설계, 구현, 관리, 확장에 필요한 핵심 역량을 갖추고 다양한 산업 현장에서 데이터 기반 의사결정을 주도할 수 있는 전문성과 실무 감각을 함께 확보할 수 있다.
사후취득지식
1. 데이터베이스의 개념, 파일 시스템 대비 DBMS의 장점, ER 모델을 통한 개념적 설계, 관계형 스키마 변환과 정규화, 그리고 SQL DDL·DML·DQL의 실용적 문법을 다루어, 학습자가 데이터 구조와 질의 언어가 어떻게 조화되어 일관된 정보를 제공하는지 이해하도록 한다. 이 과정에서 은행 계좌 관리, 온라인 쇼핑몰 주문 처리 등 생활 친화 사례와 함께, 간단한 SQL 실습 화면을 시연하여 설계·조작 과정을 직관적으로 체득할 수 있게 돕는다.
2. 오픈 소스 기반의 DBMS(MariaDB·PostgreSQL)와 상용(Oracle·SQL Server) DBMS의 특징을 비교하고, NoSQL·NewSQL·멀티모델 DB의 등장 배경과 선택 기준을 살피며, 클라우드 DBaaS·데이터 파이프라인·ETL·데이터 과학 활용 등 실무 지향 주제를 심화한다. 또한 트랜잭션 ACID, 병행 제어, 백업·복구, 권한 관리 같은 운영 핵심을 통해 안전하고 신뢰성 높은 데이터베이스 운용 원칙을 숙달하며, 빅데이터 시대의 자율운용 DB·AI 기반 튜닝 등 미래 지향 기술까지 탐구한다.
2. 오픈 소스 기반의 DBMS(MariaDB·PostgreSQL)와 상용(Oracle·SQL Server) DBMS의 특징을 비교하고, NoSQL·NewSQL·멀티모델 DB의 등장 배경과 선택 기준을 살피며, 클라우드 DBaaS·데이터 파이프라인·ETL·데이터 과학 활용 등 실무 지향 주제를 심화한다. 또한 트랜잭션 ACID, 병행 제어, 백업·복구, 권한 관리 같은 운영 핵심을 통해 안전하고 신뢰성 높은 데이터베이스 운용 원칙을 숙달하며, 빅데이터 시대의 자율운용 DB·AI 기반 튜닝 등 미래 지향 기술까지 탐구한다.
차시별 내용
| 차시 | 강의내용 |
|---|---|
| 1 | 데이터베이스란 무엇인가? - 개념과 필요성 [상세] 학습목표 데이터베이스 및 DBMS 개념 DBMS 기능(저장, 질의, 보안) 생활 속 데이터베이스 사례 학습내용 데이터베이스 정의와 목적을 이해할 수 있다. 파일 시스템 대비 DB 도입 이유를 설명할 수 있다. 일상 사례로 데이터베이스 활용을 인식할 수 있다. |
| 2 | 데이터베이스 시스템 구조 - 3계층 구조 [상세] 학습목표 DB 시스템 구성 요소 3계층 스키마 구조와 독립성 DDL·DML 개념, DBA 역할 개괄 학습내용 외부·개념·내부 스키마를 구분할 수 있다. 데이터 독립성 개념을 설명할 수 있다. DBA의 역할에 대해 이해하고 데이터베이스의 동작을 설명할 수 있다. |
| 3 | 데이터 모델링 기초 (Ⅰ) - ER 모델 개념 [상세] 학습목표 현실 세계와 추상화 엔티티·속성·관계 기본 용어 ER 다이어그램과 기본 기호 학습내용 개념적 모델링 필요성을 이해할 수 있다. 엔티티·속성·관계 정의법을 습득할 수 있다. ER 다이어그램을 그리기 위한 기본 기호에 대해 알 수 있다. |
| 4 | 데이터 모델링 기초 (Ⅱ) - ER 관계 심화 [상세] 학습목표 관계의 종류와 식별자 관계 속성·PK·FK 표시 간단한 도메인 예제 실습 학습내용 관계 유형과 제약조건을 표현할 수 있다. 사례 기반으로 ERD를 작성·검증할 수 있다. 연관 도메인에서 ER관계를 추상화할 수 있다. |
| 5 | 관계형 데이터 모델 - 릴레이션 설계 [상세] 학습목표 릴레이션 스키마 구조와 스키마 ↔ 인스턴스 구분 ERD → 릴레이션 매핑 실무 절차 무결성과 설계 전략 학습내용 ERD를 관계 스키마로 변환할 수 있다. 기본키·외래키·무결성을 이해할 수 있다. 현실 문제를 ERD를 통해 추상화할 수 있다. |
| 6 | SQL 기초 - DDL, DML, DCL[상세] 학습목표 SQL 언어 체계(DDL·DML·DCL) 테이블 생성과 제약 조건 조회구문(SELECT) 학습내용 데이터베이스에서 DML, DDL, DCL의 언어 체계에 대해 이해할 수 있다. CREATE TABLE, INSERT·UPDATE·DELETE를 작성할 수 있다. SELECT 기본 구문을 활용할 수 있다. |
| 7 | SQL 고급 - JOIN·집계·뷰 [상세] 학습목표 INNER·OUTER JOIN 구문 SQL의 집계처리 SQL 고급 기능 학습내용 다중 테이블 JOIN을 수행할 수 있다. GROUP BY와 집계 함수를 적용할 수 있다. SQL의 여러 고급 기능의 사용 방법에 대해 이해할 수 있다. |
| 8 | 정규화 - 1NF ~ 3NF [상세] 학습목표 데이터 이상현상 제 1, 2 정규화 제 3 정규화 학습내용 데이터 이상 현상을 설명할 수 있다. 1·2·3정규형 변환 절차를 적용할 수 있다. 데이터 정규화에 따른 트레이드오프를 이해할 수 있다. |
| 9 | 트랜잭션과 무결성 - ACID와 병행 제어 [상세] 학습목표 트랜잭션 정의와 예시 병행 제어 문제·락 기법 Commit·Rollback, Redo/Undo 로그 학습내용 트랜잭션의 정의를 이해할 수 있다. ACID 4속성을 이해할 수 있다. 로킹·로그 기반 복구 개념을 설명할 수 있다. |
| 10 | 데이터베이스 보안·운영 - 권한·백업 [상세] 학습목표 GRANT/REVOKE, 계정 관리 전체·차분·증분 백업 전략 성능 지표 및 인덱스 튜닝 개요 학습내용 데이터베이스에서의 관리 명령어를 알 수 있다. 사용자 권한 관리 절차를 파악할 수 있다. 백업/복구·모니터링 기본을 이해할 수 있다. |
| 11 | 데이터 통합과 이전의 이해 [상세] 학습목표 ETL 정의·필요성 Extract 단계 Transform 및 Load 단계 학습내용 다양한 시스템과 파일로 분산된 데이터를 수집하고 통합하는 개념을 이해할 수 있다. ETL(추출·변환·로드) 프로세스의 역할과 필요성을 알 수 있다. 실무 데이터 이전 도구(예: CSV/Excel, API 등)의 기본 원리를 이해할 수 있다. |
| 12 | 소규모 DBMS 사례 분석 - Microsoft Access [상세] 학습목표 Access 개요·역할 테이블·관계 설정 방법과 이해 폼·리포트 프론트엔드 학습내용 MS Office에 포함된 Access의 역할과 특징을 이해할 수 있다. Access 환경에서 테이블, 폼, 리포트 생성 등 기본 사용법을 익힐 수 있다. 소규모 업무(예: 재고 관리, 고객 관리)에서 Access 활용 사례를 통해 실무 적용 방안을 개략적으로 이해할 수 있다. |
| 13 | 대규모 DBMS 사례 분석 - 오픈 소스 및 상용 DBMS [상세] 학습목표 MYSQL 기반 DBMS 개요 및 도입 여건 PostgreSQL 전환과 고급 기능 상용 관리를 위한 Oracle DBMS 학습내용 MySQL/MariaDB, PostgreSQL 등 오픈소스 DBMS의 특징과 활용 분야를 이해할 수 있다. Oracle Database 등 상용 DBMS의 특징과 기업 환경에서의 역할을 파악할 수 있다. 각 DBMS의 장단점과 도입 시 고려사항을 비교하여 이해할 수 있다. |
| 14 | NoSQL - 비관계형 데이터베이스 [상세] 학습목표 NoSQL로의 전환과 개념 스키마 자유의 개념 유형별 NoSQL 데이터베이스 학습내용 전통적인 RDBMS의 한계를 이해하고 NoSQL의 정의와 등장 배경(비정형·대용량 데이터 처리) 개념을 이해할 수 있다. 키-값 저장소, 문서형, 그래프형 등 NoSQL의 주요 유형과 특성을 알 수 있다. SNS, IoT, 전자상거래 등 실제 사례를 통해 NoSQL 활용 사례를 파악할 수 있다. |
| 15 | 확장형 SQL 데이터베이스와 폴리글랏 퍼시스턴스 [상세] 학습목표 NewSQL 핵심 개념과 사례 멀티 노드 환경에서의 확장성 및 일관성 유지 폴리글랏 퍼시스턴스 학습내용 NoSQL에서 파생된 문제점을 이해하고, 이를 보완하는 NewSQL 개념을 파악할 수 있다. 대표 NewSQL 제품의 특징과 실제 도입 여건을 비교할 수 있다. 서비스 특성에 따라 관계형·문서형·캐시형 저장소를 적절히 혼합하는 설계 흐름을 이해할 수 있다. |
| 16 | 데이터 웨어하우스와 OLAP 의사결정 지원 아키텍처 [상세] 학습목표 OLTP vs DW 아키텍처 및 ETL·ELT 파이프라인 차원 모델링 스키마 설계와 SCD 처리 OLAP 큐브 구축과 다차원 분석 연산 적용 학습내용 운영 데이터베이스(OLTP)와 데이터 웨어하우스(DW)의 구조 차이와 도입 목적을 이해할 수 있다. 스타·스노우플레이크 스키마를 설계하고 사실·차원 테이블 및 SCD 유형을 구분할 수 있다. OLAP 큐브를 구축하고 Roll-up, Drill-down, Slice&Dice 연산으로 다차원 분석을 수행하는 방법을 알 수 있다. |
| 17 | 클라우드 DBMS(DBaaS) 개념과 실무 적용 [상세] 학습목표 DBaaS 개념·주요 서비스 자동 백업·스케일·Failover 실제 적용 사례와 구성 시나리오 예시 학습내용 클라우드 환경에서 제공되는 관리형 데이터베이스 서비스(DBaaS)의 개념을 이해할 수 있다. AWS RDS, Azure SQL, Google Cloud SQL 등 주요 서비스의 특징을 파악할 수 있다. 클라우드 DB의 확장성·자동화·비용 측면의 장점을 이해할 수 있다. |
| 18 | 고급 SQL 분석 기법과 이종 DBMS 데이터 통합 이슈[상세] 학습목표 고급 SQL 분석 패턴 Cross-DB 통합 기법 분석 결과 활용과 튜닝 학습내용 윈도우 함수, 재귀 CTE, PIVOT 등 고급 SQL 구문으로 순위·시계열·집단 통계를 산출할 수 있다. FDW, Federated Query, DB Link 등을 이용해 서로 다른 DBMS 데이터를 단일 쿼리로 통합·분석할 수 있다. SQL 결과를 BI 도구나 Python Pandas로 연계하여 리포트·대시보드를 제작하고, 인덱스·물리적 뷰의 개념을 이해할 수 있다. |
| 19 | 산업·공공 분야별 데이터베이스 구축·운용 사례[상세] 학습목표 의료·교육 도메인 DB 구조 기업·공공 도메인 DB 구조 도메인 통합·데이터 가치 창출 전략 학습내용 의료·교육·기업·공공 영역에서 요구되는 데이터베이스 구조와 규제·거버넌스 차이를 비교할 수 있다. 도메인 특성에 맞는 설계·보안·확장 고려사항을 파악할 수 있다. 이종 시스템 간 통합·데이터 개방을 통한 가치 창출 흐름을 이해할 수 있다. |
| 20 | 데이터베이스 기술의 미래와 전망 [상세] 학습목표 데이터베이스의 미래 과제 관련 직무 역량 분야별 진로·추가 학습 안내 학습내용 최신 데이터베이스 기술 트렌드(클라우드, AI/ML 연계, 그래프·벡터 DB 등)를 이해할 수 있다. DB 관련 주요 직무(예: 데이터베이스 관리자(DBA), 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등)와 역할을 파악할 수 있다. 향후 데이터베이스 분야의 시장 전망과 요구 역량(클라우드 네이티브 기술 등)을 파악할 수 있다. |
평가방법
진단평가
10%
출석율 50% 이상 응시 가능
최종평가
50%
출석율 80% 이상 응시 가능
과제
40%
출석율 80% 이상 응시 가능