[협찬][서평] 퀵스타트 SQL with 챗GPT/ 한빛미디어

퀵스타트 SQL with 챗GPT - AI와 협업해 빠르게 배우는 SQL 작성·최적화·튜닝 실전 가이드
정미나 지음 / 한빛미디어 / 2025년 12월

▶▶ 이 리뷰는 데이터 전문가 포럼을 통해 출판사로부터 책을 제공받아 직접읽고 작성한 리뷰입니다.

<퀵스타트 SQL with 챗GPT>는 

SQL을 처음 접하는 사람뿐 아니라, 

이미 업무에서 데이터를 다루고 있지만 한계를 느끼는 분들에게도 도움이 되는 책입니다.

이 책에서 특히 인상 깊었던 점은 SQL 문법을 나열하는 데 그치지 않고, 
AI를 활용해 SQL을 이해하고, 검증하며, 개선하는 전체 흐름을 단계적으로 제시한다는 점입니다. 
이 책의 핵심 메시지는 분명합니다.
"AI에게 SQL 작성을 맡기되, 결과데 대한 판단과 책임은 사람이 지는 구조를 만드는 것"입니다.
그럼으로써 AI에 완전히 의존하기 보다는 하나의 툴로써 사용하도록 합니다.
2부 "AI 똑똑하게 사용하는 법"는

AI를 무작정 활용하는 것이 아니라, 

사람이 주도권을 가진 상태에서 정확하게 질문하는 사고방식을 익히는 데 초점을 둡니다. 

이러한 방식은 SQL 이외에도 업무 전반에서 문제를 구조적으로 정의하는 능력을 기르는 데에도 큰 도움이 됩니다.

이 파트의 핵심은 AI를 자동화 도구가 아니라 협업 파트너로 이해하도록 만든다는 점입니다. 
챗GPT가 자연어를 어떻게 해석하고 SQL을 생성하는지, 
그리고 어떤 한계를 지니는지를 설명함으로써, 
생성된 쿼리가 불완전할 때 그 원인을 스스로 판단할 수 있도록 합니다.
이를 통해 독자는 AI의 결과를 그대로 받아들이는 사용자가 아니라, 검토하고 수정할 수 있는 판단 주체가 됩니다.

이 장에서는 챗GPT가 정답을 이해해서 제공하는 존재가 아니라, 
다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측해 문장을 생성하는 모델임을 명확히 설명합니다. 
이 특성을 이해하지 못하면 AI가 만든 SQL을 정답처럼 신뢰하게 되어, 
논리 오류나 성능 문제를 발견하지 못한 채 실무에 적용할 위험이 있습니다. 
반대로 이 원리를 이해하면, "문법은 맞지만 맥락이나 성능은 다시 검토해야겠다"라는 
비판적 시선을 가질 수 있습니다. 

또한 이 책은 프롬프트를 단순한 질문이 아니라, 
업무 요구사항을 구조화한 문서로 정의합니다. 
좋은 프롬프트란 목적, 조건, 데이터 구조, 결과 형태를 명확히 담은 질문이며, 
SQL 실력 이전에 요구사항을 정리하는 능력이 중요하다는 메시지로 이어집니다. 
이러한 관점은 기획, 데이터 분석, 보고서 작성 등 다양한 업무 영역에도 그대로 적용할 수 있습니다.

결국 2부에서 가장 중요한 점은 
AI가 무엇을 잘하고 무엇을 못하는지를 정확히 이해한 뒤, 
사람이 기대 수준과 판단 기준을 설정한 상태에서 질문하는 법을 배우는 것입니다. 
AI를 맹신하지도, 배척하지도 않고 도구로서 활용하기 위한 출발점이 바로 이 2부이며, 
이 전제 위에서 이후 모든 SQL 자동 생성과 튜닝 내용이 의미를 갖게 됩니다.
3부 "AI야, SQL을 작성해줘"는

실무 활용도가 가장 높은 파트 입니다.

여러 테이블의 데이터를 연결하고 요약하는 작업은 매우 빈번하게 발생하지만, 

SQL 초보자에게는 가장 난도가 높은 영역이기도 합니다. 

저자는 AI를 활용해 쿼리를 생성하되, 결과를 그대로 사용하는 방식이 아니라 

생성된 SQL의 의미를 이해하고 직접 수정과 검증하도록 유도한다는 점에서 차별성이 있습니다.

SELECT, JOIN, GROUP BY 등 
SQL의 핵심 요소를 AI와 함께 단계별로 생성하고 해석하는 구성은, 
SQL을 암기 대상이 아니라 판단하며 사용하는 도구로 인식하게 만듭니다. 
이를 통해 구조와 의도를 이해하고 상황에 맞게 응용할 수 있는 실전 감각을 기를 수 있습니다.

이 파트의 핵심은 SQL을 대신 작성받는 데 있지 않고, 
AI가 만든 결과를 사람이 어떻게 점검하고 판단해야 하는가를 배우는 데 있습니다. 
결과를 검증하는 책임은 여전히 사용자에게 있기 때문입니다.

SELECT, WHERE, NULL, CASE와 같은 기본 개념을 이해하지 못하면, 
SQL이 무엇을 의미하는지 판단할 수 없고 결과의 정확성 또한 검증할 수 없습니다. 
계산기를 사용하면서 계산 결과가 맞는지 전혀 확인하지 못하는 상황과 다르지 않습니다. 
결국 3부는 AI 시대에도 반드시 요구되는 
최소한의 SQL 문해력과 사고력을 길러주는 핵심 챕터입니다.
4부 "AI야, SQL을 튜닝해줘"은 

이 책의 가장 뚜렷한 차별점이라 할 수 있습니다.

일반적으로 SQL 튜닝은 경험 많은 개발자나 DBA의 영역으로 인식되어 왔으며, 
실행 계획이나 인덱스 구조는 초보자와 일반 직장인에게 높은 진입 장벽을 가진 분야입니다.

저자는 이러한 장벽을 AI라는 보조 도구를 통해 낮춥니다. 
실행 계획, 인덱스, 옵티마이저와 같은 복잡한 개념을 AI와의 협업이라는 방식으로 풀어내어, 
독자가 성능 개선의 기본 원리를 단계적으로 이해하도록 유도합니다. 

특히 이 부의 핵심은 실행 계획과 인덱스 관점에서 검증하고 판단하는 능력을 기르는 것에 있습니다. 
AI에게 실행 계획을 설명하게 하거나 인덱스를 추천받는 방식 역시, 
튜닝을 자동화하기 위한 목적이 아니라 이해를 돕기 위한 학습 도구로 활용됩니다. 

그중에서도 "10장"이 중요합니다.
실행 계획은 DB가 SQL을 어떤 순서와 방식으로 실행하는지를 보여주는 설계도와 같으며, 
SQL 튜닝은 결국 이 실행 계획을 해석하는 작업입니다. 
목적지가 같더라도, 어떤 경로로 실행되느냐에 따라 성능은 전혀 달라질 수 있습니다.

AI가 "이렇게 바꾸면 빨라집니다"라고 제안하더라도, 
실제로 DB가 어떻게 실행하는지는 실행 계획을 보지 않으면 알 수 없습니다. 
실행 계획을 이해하지 못한 상태에서의 튜닝은 결국 운에 맡기는 일에 가깝습니다. 
이 장은 SQL 튜닝을 판단 가능한 작업으로 바꾸어 줍니다.

이 부는 AI를 '튜닝 도구'로 쓰는 방법이 아니라, 
AI의 튜닝 결과를 검증하고 판단할 수 있는 능력을 기르는 데 초점을 둔 파트입니다.

<퀵스타트 SQL with 챗GPT>의 진짜 목적은

"AI에게 SQL 제작을 맡기는 법"을 알려주는 데 있지 않습니다.
오히려 AI가 생성한 SQL 결과를 스스로 판단하고 개선할 수 있는 사람을 만드는 것에 있습니다.
SQL과 AI를 처음 접하는 독자들에게도 중요하지만,
SQL을 이미 사용하고 있는 사람들에게는 사고의 범위를 확장해 주기 때문에 더욱 추천합니다.


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[100자평] 굿 아이디어! : 창의적 사고를 학습하는 7단계 법칙

굿 아이디어! : 창의적 사고를 학습하는 7단계 법칙
마틴 코르테.개비 미케타 지음, 이지윤 옮김 / 청담출판사 / 2025년 9월

〈굿 아이디어!〉는 창의성을 타고난 재능이 아닌 훈련 가능한 사고 과정으로 설명합니다.
뇌과학과 일상 연습을 통해 사무직의 반복 업무 속에서도 창의력을 길러주는 실용적인 책입니다.

[협찬][서평] 굿 아이디어!/ 청담출판사

굿 아이디어! : 창의적 사고를 학습하는 7단계 법칙
마틴 코르테.개비 미케타 지음, 이지윤 옮김 / 청담출판사 / 2025년 9월

▶▶ 이 리뷰는 리뷰어스클럽을 통해 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

<굿 아이디어!>는 창의성은 타고난 재능이라는 고정관념을 깨는 책입니다. 

업무와 일상에서는 "새로운 아이디어가 필요하다"는 요구가 반복되지만, 

정작 창의성이 무엇이며 어떻게 작동하는지에 대해서는 막연하게 받아들이는 경우가 많습니다. 

저자는 이러한 막연함을 감각적인 조언이 아니라, 개념과 근거를 통해 차분하게 설명합니다.

대부분의 직장인은 자신이 창의적인 직무를 맡고 있지 않다고 느끼거나, 
아이디어는 일부 특별한 사람의 몫이라고 생각합니다. 
그러나 저자는 아이디어를 번뜩이는 순간이 아니라 사고의 과정으로 정의합니다. 
이 관점 덕분에 독자는 "지금 당장 좋은 생각이 없으면 무능하다"는 압박에서 벗어날 수 있습니다.
비슷한 보고서와 메일, 반복되는 회의와 문제 해결 방식으로 이루어진 사무직의 일상 속에서도, 
질문을 조금 바꾸고 순서와 관점을 달리하는 작은 변화가 충분히 의미를 가질 수 있음을 이 책은 보여 줍니다. 
그 결과, 같은 일을 하더라도 사고가 덜 막히고 피로감 역시 줄어들게 됩니다.

이 책의 가장 큰 장점은 창의성을 타고난 재능이 아니라, 

배울 수 있고 훈련을 통해 키울 수 있는 능력으로 정의한다는 점입니다. 

흔히 예술가나 독창적인 사람들은 선천적인 재능을 가졌다고 생각하기 쉽지만, 

저자는 창의성을 기술에 가깝게 바라보며 반복적인 연습을 통해 누구나 발전시킬 수 있다고 설명합니다. 

특히 1장에서는 창의성이 예술적 산출물에만 국한되지 않으며, 

문제를 바라보는 관점과 질문을 던지는 방식에서 출발한다는 점을 강조합니다. 

이러한 설명을 통해 독자는 "나는 원래 창의적이지 않다"는 자기 비판에서 벗어날 수 있습니다. 

이 책이 전제하는 명확한 출발점은, 누구나 지금보다 더 창의적으로 생각할 수 있다는 가능성입니다.

이러한 관점은 창의성을 결과가 아닌 과정으로 이해하게 만듭니다. 

창의성이란 멋진 아이디어 하나를 떠올리는 능력이 아니라, 
계속해서 생각하고 시도하며 때로는 틀려보는 사고의 축적 과정입니다. 
이 인식이 중요한 이유는 실패를 두려워하지 않게 만들고, 
아직 아이디어가 떠오르지 않은 상태를 무능으로 오해하지 않게 하기 때문입니다. 
창의성을 과정으로 인정하는 순간, 사람은 생각을 멈추지 않고 다시 시도할 수 있게 됩니다.

2장 "이해하라: 뇌는 언제, 어떻게 창의적으로 일하는가"는 

이러한 관점을 뇌과학적으로 설명하며 설득력을 더합니다. 

창의성은 계속해서 집중하기만 할 때도, 

완전히 이완된 상태에 머물 때도 충분히 발휘되지 않습니다. 

오히려 집중과 이완, 몰입과 휴식이 번갈아 이루어질 때 

뇌는 기존의 사고 경로에서 벗어나 새로운 연결을 만들어 냅니다. 

샤워하거나 산책을 하거나, 멍하니 있을 때 갑자기 아이디어가 떠오르는 이유도 바로 이 때문입니다. 

이러한 원리를 이해하면 멍 때리는 시간을 단순한 게으름이 아니라, 

사고를 정리하고 확장하는 필수적인 과정으로 받아들일 수 있게 됩니다.

5장 "연습하라: 모두를 위한 일상 훈련법"은

이 책을 이론서에 머무르지 않게 만드는 핵심 장입니다. 

창의성은 거창한 프로젝트나 특별한 워크숍에서 시작되지 않습니다. 

하루 5분 생각해 보기, 질문을 다르게 던져 보기, 

산책하거나 생각을 글로 적어보는 아주 작은 행동에서 시작됩니다. 

근육이나 공부와 마찬가지로, 창의성 역시 단기간의 몰입보다 꾸준한 반복이 중요합니다. 

며칠 해보고 효과가 없다고 그만두기보다, 일상의 습관으로 만드는 것이 핵심입니다.

이 책의 내용들은 공부에도 적용할 수 있습니다. 

"나는 수학 머리가 없다", "영어는 안 된다"는 생각 대신, 

"아직 다른 방식으로 생각해 보지 않았을 뿐"이라는 관점으로 바꿀 수 있습니다. 

이해가 막힐 때 억지로 붙잡기보다 잠시 쉬며 사고를 정리하고, 

틀린 문제를 실패가 아닌 힌트로 받아들이게 되면 

공부는 스트레스가 아니라 탐색의 과정이 됩니다.

인간관계에서도 마찬가지입니다. 

"저 사람은 원래 저렇다"는 판단 대신, 

"왜 저렇게 행동할까?"라고 질문으로 바꾸는 것만으로도 대화의 방향은 달라집니다. 

즉각적인 비판을 유보하고, 다른 관점을 가정하며 듣는 태도는 

갈등을 줄이고 관계를 훨씬 편안하게 만듭니다.

이처럼 <굿 아이디어!>는 

창의성을 요구받는 특정 직군만을 위한 책이 아닙니다. 

이 책은 사고의 유연함을 회복하고, 

생각이 막히는 순간 자신의 사고 방식을 점검할 기준이 필요한 

모든 독자에게 의미 있는 안내서입니다. 

특히 창의성을 키우고자하는 사람들에게 추천합니다.

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[100자평] 개발자를 위한 AI 알고리즘

개발자를 위한 AI 알고리즘 - 정렬·탐색·그래프부터 LSTM·GRU·RNN, 트랜스포머까지 50가지 알고리즘
임란 아마드 지음, 박지윤 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2025년 12월

알고리즘과 AI를 개별 기술이 아닌 하나의 사고 체계로 연결해 설명하는 책입니다.
정렬·탐색과 빅오 표기법을 통해 성능과 확장성을 기준으로 판단하는 법을 익히게 하고,
그래프 알고리즘으로 현실의 연결 문제를 구조화하는 시각을 제시합니다.
IT 입문자와 직장인 개발자에게 추천합니다.

[협찬][서평] 개발자를 위한 AI 알고리즘/ 영진닷컴

개발자를 위한 AI 알고리즘 - 정렬·탐색·그래프부터 LSTM·GRU·RNN, 트랜스포머까지 50가지 알고리즘
임란 아마드 지음, 박지윤 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2025년 12월

▶▶ 이 리뷰는 리뷰어스클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 솔직하게 작성한 서평입니다.

<개발자를 위한 AI 알고리즘>은 

AI 시대의 신입 또는 IT를 공부하려는 분들에게

“무엇을 어디까지 이해해야 하는가”에 대한 기준점을 제시해 주는 책입니다. 

알고리즘과 인공지능이라는 용어는 일상처럼 사용되지만,

실제 학습 과정에서는 개념이 조각난 채로 소비되는 경우가 많습니다.
이 책은 기초 알고리즘부터 최신 트랜스포머 모델까지를
하나의 흐름으로 연결해 설명하며,
알고리즘을 단순한 기술이 아니라 사고 체계로 이해하도록 돕습니다.

특히 1부 전반과 5장, 10~11장이 핵심입니다.

1부는 문제를 구조적으로 바라보고 생각을 정리하는 기본기에 해당하며,
그중 5장은 '연결'을 중심으로 현실 문제에 바로 적용할 수 있는
그래프 알고리즘의 중요성을 보여줍니다.
또한 10~11장은 순차 모델과 트랜스포머를 통해
AI가 말과 시간의 흐름을 이해하는 방식을 설명하는 핵심 파트입니다.

먼저, 1부의 전반적인 내용이 중요하지만,
특히, 빅오 표기법이 중요합니다.

1부의 핵심 가치는 알고리즘을 "구현 대상"이 아니라 

"판단 대상"으로 바꾸는 데 있습니다.

알고리즘 학습이 어려운 이유는 기법이 복잡해서가 아니라,
왜 이 방식을 선택해야 하는지를 가늠하기 힘들어서 입니다.
저자는 1부는 정렬과 탐색을 통해
같은 문제라도 선택에 따라 성능이 얼마나 달라지는지를 보여 주며,
알고리즘을 실무적 의사결정의 도구로 인식하게 만듭니다.

이 모든 판단의 중심에는 빅오 표기법이 있습니다.
빅오는 "지금 빠른가"가 아니라
"데이터가 커졌을 때도 유지 가능한가"를 판단할 수 있습니다.
정렬 방식의 비교, 탐색 전략의 선택, 알고리즘 설계의 방향성은
모두 이 질문에 답하기 위한 과정입니다.

따라서 1부의 목적은 특정 알고리즘을 외우는 것보다는
성능과 확장성을 기준으로 
알고리즘을 평가하는 사고 체계를 만드는 데 있습니다.
이런 기준이 있어야 이후의 그래프 알고리즘,
머신러닝과 딥러닝 모델 역시
"사용 가능한가"가 아니라 "현실적으로 선택할 수 있는가"의 관점에서 읽을 수 있습니다.

두 번째로 주목할 부분은 5장의 그래프 알고리즘입니다.

그래프 알고리즘이 중요한 이유는 
현실 세계를 지배하는 '관계와 연결'을 이해하는 방법을 제공하기 때문입니다.
저자는 소셜 네트워크 분석과 사기 탐지 사례를 통해, 
그래프가 이러한 현실 문제를 어떻게 구조화하고 분석하는지를 구체적으로 보여 줍니다. 
BFS와 DFS 같은 기본 순회 개념부터 
중심성, 최단 경로까지를 단계적으로 설명함으로써, 
데이터가 왜 '연결된 형태'로 다뤄져야 하는지를 자연스럽게 이해하게 합니다.

특히,"5.5.1 최단 경로 이해하기"가 중요합니다. 
그래프 알고리즘은 연결을 다루지만, 현실의 문제는 대부분 다음 질문으로 수렴합니다.
"A에서 B로 가는 가장 좋은 방법은 무엇인가?"
가장 빠른 길, 가장 적은 비용, 가장 안전한 경로를 찾는 문제는 모두 이 질문의 변형이며, 
이를 수학적으로 해결하는 핵심 개념이 바로 최단 경로 문제입니다.
최단 경로는 교통, 물류, 보안, 추천 시스템, SNS 분석 등 다양한 분야의 공통 기반이 됩니다.

이 장은 알고리즘이 현실의 판단 문제를 해결하는 도구임을 가장 분명하게 보여 줍니다. 
동시에 AI 이전의 전통적 알고리즘이 오늘날에도 여전히 중요한 이유를 설명하며, 
"알고리즘은 현실과 분리된 이론이 아니라, 현실을 이해하는 언어"임을 설득력 있게 증명합니다.

마지막, 2부에서 가장 중요한 부분은 
10장과 11장의 순차 모델과 트랜스포머입니다.
이 부는 단순히 여러 모델을 소개하는 것이 아니라, 
AI가 '순서 있는 정보'를 어떻게 이해하게 되었는가라는 사고 방식의 변화를 다룹니다.
특히, "11.5.1 어텐션 가중치"가 중요합니다.
RNN, LSTM은 문장과 시간처럼 순서가 중요한 데이터를 처리하려 했지만, 
긴 문맥을 제대로 기억하지 못하는 한계가 있었습니다. 
이 한계를 넘기 위해 등장한 개념이 어텐션이며, 
그 핵심이 어텐션 가중치입니다.

어텐션 가중치는 모든 정보를 똑같이 보지 않고, 
중요한 정보에 더 집중하도록 만드는 원리입니다. 
이는 "모든 정보를 같은 비중으로 봐야 하는가?"라는 질문에 대한 해답이며, 
트랜스포머, GPT, BERT의 수학적 중심이 됩니다. 

구조는 복잡하지만 핵심 아이디어는 단순합니다.
"중요한 것에 집중하자."
이 개념을 통해 AI는 인간처럼 핵심을 골라 판단하는 단계로 나아갑니다. 
또한 어떤 정보에 집중했는지를 설명할 수 있어, 
설명 가능한 AI와 윤리 문제로 이어지는 출발점이 됩니다.
따라서, 어텐션 가중치는
AI가 처음으로 '선택적으로 생각하기 시작한 순간'을 보여주는 지점이며,
2부 전체에서 가장 중요한 절이라 할 수 있습니다.

<개발자를 위한 AI 알고리즘>은 

AI 알고리즘 전반을 한눈에 조망할 수 있는 지도를 제시합니다.

모든 내용을 완벽히 이해하지 않더라도, 
각 알고리즘이 어떤 문제를 해결하며 어디에 활용되는지 
큰 흐름을 파악하는 것만으로도 충분한 가치가 있습니다.
알고리즘과 AI 사이에서 방향을 잃기 쉬운 직장인 개발자에게 
이 책은 신뢰할 수 있는 나침반이 되어 줍니다. 
AI에 관심 있는 분들에게 추천합니다.

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