빅데이터 자격증 종류 및 2025년 시험 일정

스마트폰이 보급되면서 가장 큰 변화라면, 빅데이터 출현일 것입니다.

 

플랫폼을 중심으로 쌓여가는 정보뿐 아니라 개개인이 스마트폰에 입력하는 갖은 정보들이 산업의 방향을 바꾸고 있으니, 이제는 정보를 처리하는 기술이 가장 핵심 기술이라고 봐야 할 정도입니다. 그래서일까요? 최근 젊은층을 중심으로 빅데이터 관련 자격증이 인기가 있다는데, 그 종류와 선택에 도움이 될만한 내용을 정리해 보겠습니다.

 

 

 

 

빅데이터 자격증은 공공기관, 민간기관, 글로벌 IT기업 등에서 다양하게 발급하고 있는데, 목적에 따라 선택이 달라질 수 있어서 아래에 인기 자격증을 중싱으로 분야별로 정리해보겠습니다.

 

 

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1. 국내 자격증 (공인/공공기관 인정)

 

① 빅데이터 분석기사 (국가기술자격, 한국산업인력공단)

• 응시 자격: 기사 응시 요건 (관련 전공 졸업자 또는 실무 경력자)
• 시험 과목: 데이터 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화 등
• 장점: 공신력 높고 공공기관/대기업 채용 시 가점
• 난이도: 중상 (SQL, 파이썬, R 등 실무 능력 요구)

 

 

 

 

② 데이터분석 준전문가(ADsP) (한국데이터산업진흥원)

• 응시 자격: 제한 없음 (누구나 가능)
• 내용: 데이터 분석 기초 이론 + 통계 + 데이터 이해력
• 적합 대상: 데이터 분석 입문자
• 다음 단계: 데이터분석 전문가(ADP) 자격으로 연계

 

 

 

③ SQLD (SQL 개발자 자격증) (한국데이터산업진흥원)

• 핵심: 데이터베이스 구조 및 SQL 쿼리 작성 능력 검증
• 난이도: 중
• 활용도: 빅데이터 분석의 전처리, 쿼리 작성 역량 평가

 

 

 

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2. 민간 & 글로벌 자격증

④ Google Cloud – Professional Data Engineer

• 출제기관: Google
• 역량 검증: 데이터 파이프라인 구축, 머신러닝 모델 적용, 보안 등
• 언어: 영어
• 형태: 실무 중심, 클라우드 기반 분석 활용 능력 강조
• 추천 대상: GCP 활용 기업이나 외국계 취업 준비자

📌 시험 개요

시험명: Google Cloud Professional Data Engineer​
시험 형식: 객관식 및 다중 선택형 문제 50~60문항​
시험 시간: 120분​
응시료: 200달러 (세금 별도)​
언어: 영어, 일본어​ (한국어 미지원)
응시 방법: 온라인(원격 감독) 또는 오프라인(지정 시험 센터)​
유효 기간: 2년 (만료 60일 전부터 재응시 가능)​


📌 시험 일정 및 예약

Google Cloud Professional Data Engineer 시험은 연중 상시로 제공되며, 특정한 연간 시험 일정은 없습니다. 응시자는 본인의 일정에 맞춰 온라인 또는 오프라인 시험을 예약하여 응시할 수 있습니다. 시험 예약은 Pearson VUE를 통해 진행됩니다. 예약 시, 본인의 위치와 시간대에 따라 가능한 시험 날짜와 시간을 선택할 수 있습니다.​


📌시험 준비 자료

효과적인 시험 준비를 위해 다음과 같은 자료를 활용하실 수 있습니다:​

공식 학습 경로: Google Cloud에서 제공하는 학습 경로를 통해 시험에 필요한 지식과 기술을 습득할 수 있습니다.​
샘플 문제: 공식 웹사이트에서 제공하는 샘플 문제를 통해 시험 형식과 문제 유형을 익힐 수 있습니다.​
온라인 강의: Coursera, Udemy 등에서 제공하는 Google Cloud 관련 강의를 통해 실습과 이론을 병행하여 학습할 수 있습니다.​

 

 

⑤ Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

• 출제기관: Microsoft
• 강조 역량: 데이터 탐색, 모델 구축, MLOps
• 추천 대상: Azure 기반 머신러닝 플랫폼 사용자

📌 시험 개요

시험 코드: DP-100​
시험 제목: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure​
시험 시간: 100분​
언어 지원: 한국어, 영어, 일본어, 중국어(간체/번체), 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어(브라질), 러시아어, 아랍어(사우디아라비아), 이탈리아어, 인도네시아어
시험 형식: 객관식 및 다중 선택형 문제​
응시 방법: 온라인(원격 감독) 또는 오프라인(Pearson VUE 시험 센터)​
응시료: 국가 및 통화에 따라 다름​
인증 유효 기간: 12개월​


📌 측정되는 기술 영역

기계 학습 솔루션 설계 및 준비: 데이터 과학 워크로드에 적합한 작업 환경 설계 및 생성​
데이터 탐색 및 실험 실행: 데이터 탐색 및 기계 학습 모델 훈련
모델 학습 및 배포: 파이프라인 구현 및 프로덕션을 준비하기 위한 작업 실
AI 애플리케이션에 대한 언어 모델 최적화: 확장 가능한 기계 학습 솔루션 관리, 배포 및 모니터링


📌 시험 준비 자료

공식 학습 경로: Microsoft Learn에서 제공하는 시험 DP-100 학습 가이드를 통해 시험에 필요한 지식과 기술을 습득​
실습 평가: 시험에서 경험할 수 있는 질문의 스타일, 표현, 난이도에 대한 개요를 제공하는 실습 평가를 통해 준비 상태를 평가
시험 샌드박스: 시험에 응시하기 전에 시험의 형태와 느낌을 경험해 볼 수 있는 데모 환경을 제공
준비 동영상: 시험 DP-100 준비 동영상을 통해 시험 준비에 대한 팁, 요령 및 전략을 얻을 수 있습니다


📌 인증 갱신

이 인증은 12개월마다 갱신해야 하며, Microsoft Learn에서 제공하는 무료 온라인 평가를 통해 갱신할 수 있습니다


📌 시험 일정 및 예약

시험은 연중 상시로 제공되며, Pearson VUE 웹사이트를 통해 본인의 일정에 맞춰 온라인 또는 오프라인으로 예약할 수 있습니다.

 

 

⑥ IBM Data Science Professional Certificate (Coursera 기반)

• 구성: 총 9개의 온라인 코스 (파이썬, pandas, 머신러닝 기초 포함)
• 특징: 온라인으로 수료하면 IBM 자격증 발급
• 장점: 초보자 친화적, 실무 프로젝트 포함

IBM 데이터 과학은 데이터를 수집, 저장, 분석하는 프로세스입니다. 데이터 과학자는 데이터를 사용하여 설득력 있는 스토리를 만들어 비즈니스 의사결정에 정보를 제공합니다. - IBM 공식 사이트 -

 

 

📌 프로그램 개요

제공 기관: IBM (Coursera 플랫폼을 통해 제공)​
구성: 총 10개의 모듈로 구성​
학습 시간: 약 162시간 (자기 주도 학습)​
수강료: 월 $39 (수강 기간에 따라 총비용 변동)​
언어 지원: 영어 (자막 제공)​
수료 시 인증: IBM에서 발급하는 디지털 배지 및 수료증​


📌 커리큘럼 구성

What is Data Science?: 데이터 과학의 개념과 역할 이해​
Tools for Data Science: Jupyter, RStudio, Git 등 주요 도구 소개​
Data Science Methodology: 데이터 과학 프로젝트의 전반적인 방법론​
Python for Data Science, AI & Development: Python 기초 문법과 데이터 처리
​ Python Project for Data Science: 실제 프로젝트를 통한 Python 활용​
Databases and SQL for Data Science: SQL기초 및 데이터베이스 활용​
Data Analysis with Python: Pandas, Numpy를 활용한 데이터 분석​
Data Visualization with Python: Matplotlib, Seaborn을 이용한 시각화​
Machine Learning with Python: 기계 학습의 기본 개념과 모델링​
Applied Data Science Capstone: 종합 프로젝트를 통한 실전 경험​


📌
 수료 후 기대 효과

실무 역량 강화: Python, SQL, 데이터 시각화, 기계 학습 등 핵심 기술 습득​
포트폴리오 구축: Capstone 프로젝트를 통해 실전 경험을 포트폴리오로 활용 가능​
경력 전환 지원: 비전공자도 데이터 과학 분야로의 진입 가능성 확대​


📌
수강생 후기 및 평가

많은 수강생들이 이 프로그램을 통해 데이터 과학의 기초를 탄탄히 다질 수 있었다고 평가합니다. 특히 실습 중심의 커리큘럼과 IBM의 브랜드 가치가 긍정적으로 작용한다고 합니다. 다만, 일부 수강생은 이 인증만으로 취업이 보장되지는 않으며, 추가적인 프로젝트 경험과 실무 능력 향상이 필요하다고 언급합니다. ​


📌 추가 정보 및 등록

자세한 정보와 등록은 Coursera 공식 페이지에서 확인하실 수 있습니다:

 

3. 추천 조합 (학습 경로)

단계	추천	자격증 특징
입문	ADsP, SQLD	개념+기초 통계/DB 역량
중급	빅데이터 분석기사, ADP	분석 툴, 데이터 시각화, 실무 능력
고급	Google/IBM/Microsoft 자격증	클라우드 기반 실무, 머신러닝 포함

 

 

부가 정보

 

• 학습 도구 추천:
  • 파이썬(Python), R, SQL
  • Jupyter Notebook, Power BI, Tableau 등

 

• 진로에 따른 자격증 선택 팁은 다음 글에 이어서 정리해 두었습니다.