데이터 분석가 자격증

데이터 분석가 자격증,
정말로 취업에 도움이 되나요?

글 미리보기

1. 점점 더 커져가는 데이터 분석의 중요성
2. 국내 데이터 분석 자격증의 종류
3. 데이터 분석 자격증, 어디에 얼마나 쓸모가 있을까?

1. 점점 더 커져가는 데이터 분석의 중요성

산업 전반에서 빅데이터와 인공지능이 활용되면서 기업들에게는 데이터 기반으로 정확하게 의사결정을 내리는 일이 더욱 중요해졌습니다. 취업을 준비하는 사람들 역시 데이터를 다루는 직무에 점점 더 많은 관심을 갖게 되었고요. 데이터를 다루는 인재임을 증명하기 위해 관련 자격증 역시 많은 인기를 끌고 있습니다. 오늘은 데이터 분석과 관련해 국내에서 진행되는 다양한 국가자격을 알아보고, 실제 취업 과정에서 내가 취득한 자격증을 더욱 매력적으로 어필할 수 있는 지름길에 대해 알아보겠습니다.

2. 국내 데이터 분석 자격증의 종류

현재 국내에서는 한국데이터산업진흥원 관리 아래와 같이 4가지 주요 데이터분석 자격증을 운영하고 있습니다.

1) 빅데이터분석기사 시험

빅데이터분석기사(Big Data Analytics Engineer) 시험은 응시자가 대용량의 데이터 집합으로부터 찾아낸 정보를 목적에 맞게 활용할 수 있는지 검증하는 시험입니다. 응시자는 빅데이터 분석기술과 방법론을 활용해 주어진 데이터를 분석하고 시각화를 수행할 수 있어야 합니다.

빅데이터분석기사 시험은 필기/실기 별도로 시행됩니다. 필기시험에는 빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석 등 4과목이 출제됩니다. 과목당 객관식 20문제씩 총 80문제이며, 시험시간은 120분입니다. 과목별 40점 이상, 평균 60점 이상을 통과해야 합격할 수 있습니다.

실기시험은 필기시험 합격자에 한해 응시할 수 있습니다. R 또는 Python 중에서 수험자가 직접 프로그래밍 언어를 선택할 수 있는데요. 실제시험은 ‘구름’이라는 클라우드 기반 코딩 플랫폼(IDE) 환경에서 180분간 진행합니다.

실기시험은 기존 코랩이나 주피터 노트북과 달리 셀 혹은 줄 단위로 실행시킬 수 없으며 자동완성 기능도 제공하지 않습니다. 따라서 평소에 실기 시험 예시 사이트를 통해 생소할 수 있는 시험 환경을 자주 접하는 것을 권장합니다. 실기에서 100점 만점 60점 이상을 받으면 빅데이터분석기사 자격을 취득할 수 있습니다.

2) 데이터분석 시험 (ADP, ADsP)

데이터 분석(Advanced Data Analytics) 시험은 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 응시자가 향후 기업의 과학적 의사 결정을 지원하는 직무를 어느 정도 수행할 수 있는지 검증하는 시험입니다. 데이터분석 시험은 응시 난이도에 따라 전문가(ADP)와 준전문가(ADsP) 2가지로 자격 수준을 구분하고 있습니다.

<표1> ADP와 ADsP 응시내용

ADP

데이터 분석 전문가(Advanced Data Analytics Professional) 시험은 공식 영어 표기를 줄여서 ADP라고 부릅니다. ADP은 학력, 경력, 자격 기준 등 주어진 응시자격을 충족한 사람에 한해 응시할 수 있습니다. ADP의 2022년 말 기준 누적합격자 수는 255명, 최종합격률은 3% 미만으로 데이터 분석 시험들 가운데에서도 난이도가 가장 높다고 알려져 있습니다.

ADP는 필기/실기 별도로 진행됩니다. ADP 필기시험은 5과목이며 과목별 40점 이상, 평균 70점 이상을 통과하면 필기에 합격할 수 있습니다.

ADP 실기시험은 필기시험 합격자에 한해 응시할 수 있습니다. 응시자는 R 또는 Python 중 하나를 선택해 시험을 진행합니다. 시험문제는 보통 대문제 안에 데이터 전처리, 모델링, 시각화 등을 포함한 고난이도 소문제가 주어집니다. 실기에서 100점 기준 75점 이상을 받으면 ADP를 취득할 수 있습니다.

ADsP

한편 ADP보다 난이도가 낮은 데이터 분석 준전문가 시험을 ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional) 라고 부릅니다. ADsP를 보유하면 데이터 관련 학력이나 경력이 없어도 ADP에 응시할 자격을 얻을 수 있습니다. ADsP 시험은 필기만으로 진행되며 시험과목은 3과목입니다. 과목별 40점 이상, 평균 60점 이상을 통과하면 ADsP를 취득할 수 있습니다.

3) SQL 시험 (SQLP, SQLD)

SQL 시험은 응시자가 데이터베이스와 데이터모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서 어느 정도까지 정확하고 적절하게 SQL(Structured Query Language)을 작성할 수 있는지 검증하는 시험입니다. SQL 시험은 정보처리기사와 함께 꾸준히 주목받는 인기 자격증입니다. SQL 시험은 난이도에 따라 전문가(SQLP)와 개발자(SQLD) 2가지로 자격 수준을 구분하고 있습니다. 2가지 자격 모두 취득한 자격은 2년까지 유효하며, 취득 이후 1년 6개월이 지나면 일정 시간 온라인 보수교육을 이수해야 자격을 영구히 인정받을 수 있습니다.

<표2> SQLP와 SQLD 응시내용

SQLP

SQL 전문가(Professional) 시험은 SQLP라고도 부릅니다. SQLP는 학력, 경력, 자격 기준 등 주어진 응시자격을 충족한 사람에 한해 응시할 수 있습니다. SQLP는 필기/실기 시험을 동시에 실시하며 시험과목은 3과목입니다. 과목별 40점 이상, 평균 75점 이상을 통과해야 획득할 수 있습니다.

SQLD

반면 SQL 전문가 시험보다 난이도가 낮은 시험을 SQL 개발자 시험은 SQLD라고 부릅니다. SQLD을 보유한 사람은 관련 학력이나 경력이 없어도 SQLP에 응시할 자격을 얻을 수 있습니다. SQLD 시험은 필기만으로 실시되며 과목은 2과목입니다. 과목별 40점 이상, 평균 60점 이상을 통과하면 SQLD를 취득할 수 있습니다.

4) 데이터 아키텍처 시험

데이터 아키텍처(Data Architecture) 시험은 효과적인 데이터 아키텍처 구축을 위해 전사아키텍처와 데이터품질관리에 대한 지식을 바탕으로 직무를 어느 정도 수행할 수 있는지 검증하는 시험입니다. 데이터 아키텍처 시험은 응시 난이도에 따라 전문가(DAP)와 준전문가(DAsP) 2가지로 자격 수준을 구분하고 있습니다.

<표3> DAP와 DAsP 응시내용 차이

DAP

데이터 아키텍처 전문가(DAP, Data Architecture Professional) 시험은 학력, 경력, 자격 기준 등 주어진 응시자격을 충족한 사람에 한해 응시할 수 있습니다. 시험과목은 총 6과목이며, 필기 100문제와 논리데이터 모델 및 표준화 정의서를 작성하는 실기 1문제로 구성되어 있습니다. 과목별 40점 이상, 전체 평균 75점 이상을 받아야 DAP를 취득할 수 있습니다.

DAsP

데이터 아키텍처 전문가(DAP, Data Architecture Professional) 시험은 학력, 경력, 자격 기준 등 주어진 응시자격을 충족한 사람에 한해 응시할 수 있습니다. 시험과목은 총 6과목이며, 필기 100문제와 논리데이터 모델 및 표준화 정의서를 작성하는 실기 1문제로 구성되어 있습니다. 과목별 40점 이상, 전체 평균 75점 이상을 받아야 DAP를 취득할 수 있습니다.

3. 데이터 분석 자격증, 어디에 얼마나 쓸모가 있을까?

그렇다면 데이터 분석 자격증을 취득하는 것은 실제 취업에서 얼마나 도움이 될 수 있을까요? 실무에서 자격증이 과연 얼마나 효과적으로 작용하는지에 대한 의견은 다음 글에도 엿볼 수 있습니다. 즉 어떤 지원자의 역량을 판단할 때 ‘관련 자격증을 소유했는가?’ 여부만으로 채용을 결정하기는 어렵습니다. 응시자가 자격증을 준비하면서 취득한 내용들이 실무에서 동일하게 활용되지 않는 경우가 많기 때문입니다.

예를 들어 데이터 분석 자격증 시험에서 제시되는 데이터들은 오류로 표시된 데이터에도 해결에 대한 실마리가 담겨 있는 경우가 많습니다. 반면 실무 데이터들은 오류가 발생하면 원인 파악만 해도 많은 사람들의 노력과 시간이 필요합니다. 양적으로도, 질적으로도 정제되거나 정형화되지 않은 데이터와 마주할 때가 많기도 하고요. 자격증 준비나 취득이 실무에서 반드시 효과적이라고 단정짓긴 어렵습니다.

다만 데이터 분석 자격증을 활용하면 기초 역량을 갖추기 위해 성실히 노력해 왔다는 점은 충분히 어필할 수 있습니다. 데이터 분석 과정에 대해 이론적으로 폭넓게 이해하고 있음을 강조할 수도 있고요. 앞서 살펴본 자격증들 대부분이 응시생들을 위해 난이도를 구분하고 있다는 점을 적절하게 활용할 수 있겠죠. 준전문가 또는 개발자 등 난이도가 평이한 자격증을 먼저 취득하면 학력이나 경력과 무관하게 상위수준 시험에 응시할 자격을 얻을 수 있으니까요.

무엇보다 데이터 분석 자격을 제대로 어필하기 위해서는 데이터분석 부트캠프에 참여해 실무와 비슷한 다양한 케이스를 함께 쌓는 것이 중요합니다. 최근에는 온라인 강의를 통해서도 기초 수학, 통계학, SQL 및 Python, 데이터 시각화 등의 데이터 분석 지식을 기업의 실제 데이터에 적용해 수 있습니다. 전문 강의진으로부터 실무에서 데이터 분석에 활용할 수 있는 꿀팁도 배울 수 있습니다.

커널 아카데미는 다양한 분야에서 데이터 분석을 실무에 접목할 수 있도록, 체계적이고 실용적인 부트캠프 커리큘럼을 운영하고 있습니다. 데이터 분석가를 전문적으로 노리는 지원자가 아니더라도, 실무의 수많은 분야에 데이터 분석이 필요한 만큼 다양한 직무에서 일하는 실무자들이 보다 효율적으로 데이터 분석 스킬을 배울 수 있는 기회인데요.

부트캠프를 활용하면 빠르게 변화하는 개발 환경 속에서 정형화되지 않은 다양한 커리큘럼으로 기업이 원하는 문제 해결 역량과 자가 학습 역량을 키울 수 있습니다. 특히 부트캠프에 참여하면 시험으로는 증명할 수 없는 다양한 프로젝트 경험을 한 번에 쌓을 수 있다는 사실! 자격증이 문장 한 줄로 끝나지 않도록 커널 아카데미 부트캠프에서 다양한 경험을 쌓아 보세요.