ADsP 자격증 따면 데이터 분석 할 수 있나?

ADsP 자격증과는 무관한 데이터 분석 경진대회 사이트, 데이콘

2010년대 후반부터 알파고 열풍이 불면서 인공지능 관련 직종, 그리고 데이터 분석에 대한 전망이 떡상하는 경향이 보였고 지금도 유효한 듯 하다. 대학들도 보통 상과대학에 있던 통계학과나 자연과학대학에 있던 진학경쟁률이 비교적 저조했던 수학과를 통폐합해서 학부 단위에서 데이터사이언스학과들을 창설하거나, 석박 단위에서 데이터 사이언스 대학원을 만드는 경우가 많았다. 

 

그러면서 여러 가지 자격증들이 생겨났다. 빅데분도 있고 여러 가지가 있지만 ADsP라는 비교적 진입장벽이 낮은? 자격증에 대한 질문글들이 꽤 많더라.

 

일단 데이터 분석 준전문가라고 하는 ADsP 자격증의 조건을 살펴보자.

 

0. 데이터분석 준전문가 정의

데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.

데이터분석 자격검정의 필요성

오늘날 데이터 처리 및 분석을 통한 데이터 활용은 생산성 향상, 고부가가치 및 고용 창출 등 국가 경제적 가치 창출의 핵심동력으로 급부상하고 있다.

특히, 과학적 의사 결정의 토대가 되는 데이터분석은 기업과 국가의 생산성 향상에 기여하는 혁신 도구로 각광을 받고 있다. 기업체들은 자사의 경영 전략에 데이터분석을 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 데이터분석을 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적‧경제적 효과가 발생할 것으로 예상된다. 이러한 데이터분석의 가능성을 실현하기 위해서는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략방향을 제시하는 우수한 역량을 갖춘 데이터분석 준전문가의 확보가 필수적이다.

미국과 유럽을 비롯한 세계 각국은 데이터분석 시장 선점을 위해 데이터분석 준전문가 확보와 양성에 집중하고 있는 실정이다. 반면, 국내 상황은 데이터 전문가 인력양성 체계 미흡 등으로 데이터 관련 신규 비즈니스의 고부가가치 창출 등 연계 효과 저하가 우려되며, 사회 전반의 데이터 활용에 필수적인 데이터분석 능력을 객관적으로 검증, 공공․민간 분야의 실무형 데이터분석 준전문가 양성이 필요한 시점이다.

 

이에 한국데이터산업진흥원은 전문인력의 실질적 수요자인 사업주를 대변하여 데이터분석 준전문가 자격검정을 실시하고자 한다. 이를 통해 산업 현장에 부응하는 민간자격을 부여하고, 자격취득자에게 직무 수행에 대한 자신감 고취와 함께 보다 나은 직무 수행 기회 제공 및 사회적 지위의 향상은 물론 기업의 국제 경쟁력 제고에도 기여할 것이다.

>>이게 주무처에서 밝히는 목적이다... 기업체와 공공 분야에서 필요할 데이터 인력의 공급을 위한 자격증으로 해석이 된다.

1. 시험 개요

데이터분석 준전문가 자격검정 시험의 과목은 총 3과목으로 구성되어 있으며 데이터 이해 과목을 바탕으로 데이터를 분석하는 능력을 검정한다.

필기

과목명	장	절
데이터 이해	데이터의 이해	데이터와 정보 데이터베이스의 정의와 특징 데이터베이스 활용
	데이터의 가치와 미래	빅데이터의 이해 빅데이터의 가치와 영향 비즈니스 모델 위기 요인과 통제 방안 미래의 빅데이터
	가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트	빅데이터분석과 전략 인사이트 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
데이터분석 기획	데이터분석 기획의 이해	분석 기획 방향성 도출 분석 방법론 분석 과제 발굴 분석 프로젝트 관리 방안
	분석 마스터 플랜	마스터 플랜 수립 분석 거버넌스 체계 수립
데이터분석	R기초와 데이터 마트	R기초 데이터 마트 결측값 처리와 이상값 검색
	통계분석	통계학 개론 기초 통계분석 다변량 분석 시계열 예측
	정형 데이터 마이닝	데이터 마이닝 개요 분류분석(Classification) 군집분석(Clustering) 연관분석(Association Analysis)

 

데이터분석 준전문가 필기시험(총 문항수:50문항 - 객관식40문항, 단답형 10문항)

구분	과목명	문항수		배점		검정시험시간
		객관식	단답형	객관식	단답형
필기	데이터 이해	8	2	80 (각 2점)	20 (각 2점)	90분 (1시간30분)
	데이터분석 기획	8	2
	데이터분석	24	6
	계	40	10	100

그 외에 과락 기준도 있다. 각 과목 별로 40% 미만 취득 시 과락이다.

 

정리를 하면 데이터베이스, 경영전략에서 사용하는 결정전략, R프로그래밍, 수리통게학에서 사용하는 분석방법론 정도를 얕고 넓게 다루는 시험으로 보인다.

 

2. 그래서 결론적으로 취업에 도움됨?

이라는 질문이 글을 읽으면서 떠오를 텐데 아직까지는 "글쎄?" 라는 찝찝한 생각이다. 일단, 데이터 분석 쪽으로 job을 구하려면, 차라리 데이터 분석 경진대회나 대학원 과정을 밟는 것이 더 좋을 것 같다.

 

사실 IT 분야에서 그나마 인지도 있는 자격증이 정처기 정도인데 그것도 거의 대부분 공공입찰로 인한 단가 때문에 요구되는 경우가 대다수이긴 하다. 포폴이랑 코테로 승부를 보는 경우가 대다수이다. 물론, 데이터 분석은 개발자와는 또 다른 성질을 가지고 있기 때문에 조금 다른 얘기다.

 

그럼 연구직인데 연구직은 사실 석박에서 어떤 연구실에서 어떤 연구를 하고 졸업했는지를 더 중요하게 보니까? 부트캠프나 이런 자격증보다는 대학원이 낫다는 것이 현업 종사자들의 강력한 의견이다. 데이터 엔지니어면 모르지만...

 

단, 데이터 분석에 대해 짧은 시간 내에 공부한 지식을 정리해서 IT 회사의 비개발직 지원에 컴활처럼 어떤 부가적인 무기로 사용하겠다면 나쁘지는 않을 것 같다. 전기나 토목 등의 분야나 법률 전문직을 제외하면 사실 자격이 중요도가 낮은 것이 대부분의 직업세계에서의 현실이긴 하니까.