SQL vs Python: 데이터 분석 실무에서 무엇을 선택해야 할까?
데이터 분석을 공부하거나 실무에 적용하려 할 때 가장 많이 듣는 질문이 있습니다. 바로 “SQL이 더 중요한가요? Python이 더 유용한가요?”입니다.
결론부터 말씀드리면 분석 목적과 환경에 따라 다르다는 것이 정답입니다. 이번 글에서는 SQL과 Python의 차이, 실무 활용도, 장단점을 비교 분석하여 나에게 맞는 선택을 도와드립니다.
✅ SQL vs Python 기본 개념
| 항목 | SQL | Python |
|---|---|---|
| 정의 | Structured Query Language – 데이터베이스 질의 언어 | 범용 프로그래밍 언어 – 데이터 분석, AI, 웹 등 다목적 |
| 주 용도 | 데이터 조회, 정리, 집계 | 데이터 처리, 분석, 시각화, 모델링 |
| 실행 환경 | DB 서버 or 클라이언트 (MySQL, PostgreSQL 등) | Jupyter Notebook, Colab, VSCode 등 |
| 학습 난이도 | ★★☆☆☆ (쉽고 직관적) | ★★★☆☆ (기초 문법 필요) |
🎯 실무 활용도 비교
📌 SQL이 강한 영역
- 대용량 DB에서 조건 필터링, 집계, 그룹화 작업
- 실시간 대시보드용 쿼리 작성
- BI 툴(Tableau, Power BI)과 연동 시 필수
- 데이터 엔지니어, DBA, 분석 지원 직무
📌 Python이 강한 영역
- 복잡한 데이터 전처리 및 통계 분석
- 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Plotly 등)
- 머신러닝, 텍스트 마이닝, 모델링
- 데이터 분석가, AI 연구, 데이터 사이언티스트
🧪 예시 비교: 같은 작업, 다른 코드
🔹 목표: 고객 테이블에서 ‘20대 여성’의 평균 구매금액 구하기
SQL 예시:
SELECT AVG(purchase_amount)
FROM customers
WHERE gender = 'F' AND age BETWEEN 20 AND 29;Python (Pandas) 예시:
df = df[(df['gender'] == 'F') & (df['age'].between(20, 29))]
avg = df['purchase_amount'].mean()
print(avg)→ SQL은 집계 작업에 최적화되어 있으며, Python은 조건 필터 후 다양한 후속 분석 가능
📚 어떤 걸 먼저 배우는 게 좋을까?
- ✔️ SQL → Python 순 추천 (기초 분석 로직 → 고급 분석 흐름)
- ✔️ 비전공자도 SQL은 1~2주면 충분히 익힐 수 있음
- ✔️ Python은 기초 이후 다양한 라이브러리 학습 필요 (Pandas, Numpy 등)
📝 추천 학습 경로
- 1단계: SQL SELECT, JOIN, GROUP BY
- 2단계: Python 문법 + Pandas 기초
- 3단계: 시각화 → 머신러닝 기초 → 실전 프로젝트
- 보조: Excel, Tableau, Power BI 등 병행 학습
✅ 마무리
SQL과 Python은 대립되는 언어가 아니라, 서로를 보완하는 도구입니다. 실무에서는 SQL로 데이터를 추출하고, Python으로 분석과 시각화를 진행하는 방식이 가장 흔합니다.
“SQL만 잘해도 분석이 가능하고, Python까지 익히면 고급 분석이 가능해진다.” 이 원칙을 기억하세요!
다음 글에서는 “데이터 분석 관련 직무별 역할과 연봉 비교”를 다룰 예정입니다. 실제 커리어로 연결하고 싶다면 다음 글도 꼭 확인해보세요!