빅데이터 자격증 종류

빅데이터란 무엇일까

 

 빅데이터(Big Date)란 말을 들어보지 못한 분은 아마도 없을 것입니다. 하지만 빅데이터가 무엇인지에 대해서 정확히 아는 사람은 많지 않습니다. 그만큼 다소 추상적이고 손에 쉽게 잡히지 않는 개념이기 때문입니다.

 

 

 IT 기술이 발달하면서 데이터라는 말이 일상적인 용어가 되었습니다. 우리의 모든 생활은 데이터로 표현, 축적, 전송됩니다. 빅데이터는 과거 데이터와 비교하여 오늘날 무지막지하게 방대하고 거대한 양의 데이터를 의미합니다. 과거 인터넷이 별로 발달하지 않았던 때와 비교하여 하루에 얼마나 많은 인터넷 블로그, SNS, 뉴스 등이 생산, 배포되는지 감히 상상조차 할 수 없습니다.

 

이러한 빅데이터는 중요한 자원으로 각광받고 있습니다. 단순히 축적하는 것에 머물러 활용을 어떻게 하느냐에 따라 새로운 부가가치를 창출하는 수단이 될 수 있습니다. 따라서 빅데이터는 단순히 빅데이터의 방대한 양에 초점을 맞추기 보다 어떻게 활용하느냐에 더욱 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 하둡이나 R과 같은 프로그램을 활용하여 얼마나 많은 데이터를 빨리, 그리고 효율적으로 처리할수 있느냐가 오늘날 빅데이터의 접근방향이라고 할 수 있습니다.

 

 

 

 빅데이터 자격증 종류

 앞서 설명드린 것처럼 빅데이터라는 개념 자체는 거대한 양의 데이터를 어떻게 효율적으로 활용하느냐 하는 개념입니다. 따라서 용어 자체만 놓고 보면 굉장히 확장적이고, 범위가 매우 넓습니다. 많은 사람들이 빅데이터라는 개념을 매우 추상적이라고 생각하는 것도 바로 이 때문입니다.

 

 

 

 

 따라서 빅데이터를 공부한다는 것은 데이터를 어떻게 분석하고 처리하느냐에 대한 기술적인 관점에 보다 초점이 맞춰져 있습니다. 그리하여 우리나라의 대부분 빅데이터 자격증이나 교육과정들은 데이터를 분석하는 소프트웨어를 공부하거나 프로그래밍 언어를 활용하는 것에 주로 초점을 맞추고 있습니다. 이것은 장점이자 단점이 될 수도 있는데, 기술적인 방법을 효율적으로 학습가능하게 하지만 빅데이터라는 영역 자체를 굉장히 협소하게 만드는 부분이기도 합니다.

 

 

 그래서 우리나라 빅데이터 자격증들은 대부분 R을 어떻게 활용하는지, 그리고 통계분석을 어떻게 하는지, 파이썬을 활용해 머신러닝을 하는 방법 등에 주로 초점을 맞추고 있습니다. 물론 이러한 것들을 학습함으로써 할 수 있는 영역은 무궁무진합니다. 그러나 중요한 것은 빅데이터라는 거대한 바다 속에서 이것은 아주 미시적인 부분에 불과하다는 겁니다. 따라서 R과 파이썬을 공부하는 것은 빅데이터의 극히 일부분일뿐 절대 전부가 아님을 명심해야 합니다. 

 

 

 이처럼 빅데이터에 대한 관심이 급증함에 따라 빅데이터 관련 자격증들도 많이 생겨나고 있습니다. 아직 그 종류가 많지는 않지만 빅데이터를 공부하는 분들은 동기부여 차원에서 취득할만한 자격증입니다. 이제부터는 우리나라에서 시행하고 있는 주요 빅데이터 자격증에 대해 소개해드리도록 하겠습니다.

 

 

 

 1. ADSP(데이터분석준전문가)

 

 

 

  o 한국데이터분석진흥원에서 주관하며 빅데이터에 관한 기본적인 자격시험입니다.

 

 

  o 응시자격에는 제한이 없으며 과목은 1)데이터 이해 2)데이터 분석 기획 3)데이터 분석으로 구성되어 있습니다.

 

 

  o 과목별 40% 이상, 총점 60% 이상시 합격입니다.

 

 

  o 우리나라 컴퓨터 자격증의 대부분이 그렇듯이 깊은 내용을 모르더라도 적당한 수준의 이론과 문제풀이를 반복하면 쉽게 합격할 수 있습니다. 따라서 전략적으로 공부한다면 R을 전혀 다루지 못하더라도 자격증 취득에는 큰 어려움이 없습니다.

 

 

 

2. ADP(데이터분석전문가)

 

 

 

 o ADSP와 마찬가지로 한국데이터분석진흥원에서 주관하며 ADSP의 다음 단계 자격증이라고 할 수 있습니다.

 

 

 o 국내 최초의 빅데이터분야 국가공인 민간자격증으로 상당한 난이도를 자랑합니다. ADSP와 달리 단순히 이론으로 합격할 수 있는 수준이 아니며 꽤 깊이있는 수준의 학습이 요구됩니다.

 

 

  o 필기는 과목별 40% 이상, 총점 70% 이상 득점시 합격하며 1) 데이터 이해 2) 데이터 처리 기술 이해 3) 데이터 분석 기획 4) 데이터 기획 5) 데이터 시각화로 구성되어 있습니다. 실기는 4시간 동안 진행되며 100점 만점에 75점 이상 득점하여야 합니다.

 

 

 o 데이터분석전문가를 취득하기 위해서는 1) 데이터분석준전문가를 취득한자 2) 박사학위 소지자 3) 석사학위 취득후 실무경력 1년 이상인자 4) 학사학위 취득후 실무경력 3년 이상인 자 4) 전문대학 졸업후 실무경력 6년 이상인자 5) 고등학교 졸업후 실무경력 9년 이상인 자이어야 합니다.

 

o 합격율이 10% 내외인 매우 어려운 시험입니다.

 

 

3. 경영 빅데이터 분석사

 

 o 난이도에 따라 1급과 2급으로 구성되어 있으며 한국경제에서 주관합니다.

 

 o 비공인 민간자격으로 adsp와 adp보다 공신력이 떨어집니다.

 

 o 1,2급 모두 5지선다 객관식으로 구성되며 1급은 45문항 80분, 2급은 75문항 80분으로 과목당 40% 이상, 총점 70% 이상이 합격대상이 됩니다.

 

 o adsp와 adp에 비해 난이도가 전반적으로 쉽고 필기만으로 구성되어 있어 자격증을 취득하더라도 큰 도움이 되지 못합니다. 반대로 말해 자격증 취득 자체 난이도는 수월합니다.

 

 

 

 4. 빅데이터분석기사

 

 o 한국데이터산업진흥원에서 주관하며 필기와 실기로 구성되어 있습니다. 각각 평균 60점 이상 취득해야 합격대상이 됩니다.

 

 o 2020년 말 최초 시행을 앞두고 있으며 아직까지 시행된 적이 없기 때문에 난이도 자체에 대해서는 쉽게 말씀드리기 쉽지 않습니다. 다만 adsp와 adp 사이 정도의 난이도가 될 것이라고 예측하고 있습니다.

 

 

 

빅데이터 자격증이 꼭 필요할까

 사실 빅데이터 자격증이 반드시 필요하진 않습니다. 만약 빅데이터 쪽으로 취업을 준비한다면 단웹 크롤링이나 순히 자격증을 보유한다고 해서 크게 메리트가 있지는 않습니다. 물론 이력서에 한두줄 써넣는 명분은 될수 있지만 중요한 것은 정말로 빅데이터에 대한 개인의 역량이 얼마나 뛰어난가에 있습니다.

 

 

 따라서 단순히 자격증을 취득하기보다 R을 얼마나 자유자재로 이용하고 통계분석을 얼마나 깊이있게 할 수 있는지, 파이썬을 활용하여 웹 크롤링이나 머신러닝, 딥러닝을 얼마나 잘 구현할 수 있는지가 핵심이라고 할 수 있습니다. 자격증은 어디까지나 겉으로 보이는 하드웨어에 불과합니다. 소프트웨어가 탄탄하지 않으면 부실한 하드웨어는 금방 드러나기 마련입니다. 따라서 빅데이터에 대해 정말 관심이 있다면 꾸준히 깊이있는 공부를 하기를 권해드립니다.