2025년 최신 IT 자격증 카테고리별 완벽 정리: 4. 데이터/AI/빅데이터 분야

IT 자격증

4. 데이터/AI/빅데이터 분야

데이터/AI 분야는 빅데이터 분석과 인공지능 기술이 각광받으며 최근 신설된 자격증들도 많습니다. 데이터 분석가나 AI 개발자로서 역량을 보여주려는 분들이 주로 관심 가지는 분야로, 통계/분석 지식과 도구 활용 능력을 평가하는 자격증이 대부분입니다.

 

국내에는 정부에서 도입한 빅데이터 관련 국가자격이 있고, 민간/국제 영역에서는 데이터 분석 전문가 인증과 AI 엔지니어 인증 등이 존재합니다.

국내 주요 자격증 (데이터/AI)

빅데이터분석기사 (한국데이터산업진흥원 K-DATA):

2023년에 첫 시행된 신규 국가기술자격입니다.

*"빅데이터 분석 기획, 수집·저장·처리, 분석 및 시각화를 수행하는 실무자"*를 정의된 직무로 하여, 방대한 데이터를 다루는 능력을 체계적으로 검증합니다.

빅데이터분석기사 도입의 배경에는 빅데이터가 미래 핵심동력으로 부상하고 있으나 전문인력 공급이 수요 대비 부족하여, 정부 차원에서 공인된 역량 검증 수단을 마련한 측면이 있습니다.

 

필기시험은 빅데이터의 이해 및 기획, 데이터 수집·처리, 데이터 분석, 결과 시각화 등으로 구성되고,

실기시험에서는 파이썬 등 도구를 활용한 빅데이터 분석 과제 수행을 평가합니다.

 

응시자격에는 학력/경력 제한이 없지만, 시험 난이도가 있어서 관련 교육이나 실습 경험이 요구됩니다.

합격 시 데이터 분석 전문인력으로 공식 인정받아, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어 직무 지원 시 큰 강점이 됩니다.

 

데이터분석 준전문가/전문가 (ADsP/ADP) (한국데이터산업진흥원):

빅데이터분석기사 이전부터 데이터분석 분야에서 유명했던 민간 자격증입니다. 

ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional)는 *"데이터 이해에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 일부 분석 업무를 수행하는 실무자"*를 대상으로 하며,

 

필기시험으로 데이터 이해, 분석 기획, 결과 해석 등을 평가합니다. ADP(Advanced Data Analytics Professional)는 더 상위 단계로, *"데이터 처리 기술에 대한 지식을 바탕으로 데이터 분석 및 시각화 업무를 수행하고 의사결정을 지원하는 전문가"*를 의미합니다.

 

ADP는 필기 외에 **실기시험(주관식 또는 작업형)**이 추가되어 통계분석, 머신러닝, 데이터 시각화 능력을 종합 평가합니다.

 

두 자격 모두 과기정통부 공인 민간자격이며, 응시 자격 제한은 없음과 동시에 합격 기준이 높고 합격률이 낮은 편으로 유명합니다.

 

ADsP/ADP 취득자는 데이터 분석에 대한 체계적 지식 보유자로 인정되어, 데이터 분석가, BI 엔지니어 등의 취업에 유리하며 실제 많은 기업들이 우대하고 있습니다.

입문자는 ADsP부터 시작해 보는 것을 권장하며, 일정 경력을 쌓고 고급 분석 능력을 기르고 나서 ADP에 도전하는 흐름이 일반적입니다.

AICE (AI 역량 인증) (KT/한국경제신문): 

국내 최초의 AI 분야 공인자격인 AICE(AI Certificate for Everyone)가 2022년 말에 도입되어 2025년부터 본격 시행되고 있습니다.

AICE는 KT와 한국경제신문사가 공동 개발한 인공지능 활용능력 검정시험으로, AI를 업무에 누구나 활용할 수 있는 역량을 키우자는 취지로 만들어졌습니다. 

 

베이직(Basic), 어소시에이트(Associate), 프로페셔널(Professional) 3단계로 나뉘는데,

베이직은 AI의 기본 개념과 활용에 초점을 맞추며 코딩 대신 AIDU EZ라는 도구로 데이터 전처리부터 AI 모델 개발 과정을 수행하는 능력을 평가합니다. 

 

어소시에이트 단계는 데이터 기획·분석 실무자가 대상이며, Python 코딩 및 각종 라이브러리를 다룰 줄 알아야 하고 실무 분석 능력을 중점 평가합니다.

 

최상위 프로페셔널은 AI 전문가용으로, 표 형식 데이터뿐 아니라 이미지, 텍스트 등 다양한 데이터로 AI 서비스를 개발하는 역량까지 평가합니다.

 

특히 AICE Associate 단계는 2024년 12월 과학기술정보통신부로부터 공인 민간자격으로 승인받아, 2025년부터 해당 등급 합격자는 국가공인 자격 취득이 됩니다.

 

시험은 정기적으로 홀수 달마다 시행되고(연 6회 예정),

1회 차 기준으로 베이직/프로페셔널만 실시하고

2회 차부터 Associate도 시행하는 등 단계적으로 운영됩니다.

 

AICE 자격증은 이미 KT, 신한은행, 현대중공업 등 40여 개 기업에서 채용/인사에 우대요건으로 활용하고 있을 만큼 업계의 관심이 높습니다. AI 시대에 걸맞은 데이터 활용·AI 모델 개발 능력을 인증해 주는 자격으로, 신입~경력 개발자, 데이터 분석가, 기획자까지 폭넓게 활용할 수 있습니다.

국제 주요 자격증 (데이터/AI)

CAP (Certified Analytics Professional):

미국 INFORMS 협회에서 운영하는 벤더 중립적 데이터분석 국제 자격증입니다.

특정 소프트웨어에 국한되지 않은 종합적인 분석 역량을 보여줄 수 있어, 데이터 과학자에게 요구되는 복잡한 데이터를 가치 있는 인사이트와 액션으로 전환시키는 능력을 중점 평가합니다.

 

응시하려면 관련 석사 학위 소지 시 3년, 학사 소지 시 5년 등의 데이터 분석 경력을 요구하며, 윤리 서약 등도 필요합니다. 시험은 영어로 출제되므로 국내에서는 많지는 않지만, 글로벌 데이터 사이언티스트로 활동하거나 해외 취업을 노린다면 CAP 취득을 고려해 볼 수 있습니다.

 

참고로 경력이 부족한 이들을 위한 준전문가급인 aCAP(Associate CAP)도 있습니다. CAP 자격은 기업의 데이터 분석 실무 능력 검증에 유용하여, 합격자는 특정 툴에 종속되지 않고 폭넓은 분석 지식을 갖춘 전문가로 평가받습니다.

클라우드 벤더별 데이터/AI 자격증:

주요 클라우드 플랫폼 기업들도 데이터 및 AI 분야 자격증을 제공합니다. 

AWS의 경우 AWS Certified Data Analytics – Specialty (구 Big Data 자격)나 AWS Certified Machine Learning – Specialty 등이 있어 AWS 상에서의 데이터 파이프라인 구축, ML 모델 개발 역량을 검증합니다. 

 

구글 클라우드는 Professional Data Engineer 자격증을 통해 GCP 상에서의 데이터 처리 및 머신러닝 구현 능력을 평가하고, Professional ML Engineer 자격도 제공합니다. 

마이크로소프트 애저 역시 Azure Data Scientist Associate 등이 마련되어 있습니다.

 

이러한 자격들은 각 플랫폼별 데이터 분석 서비스, AI 서비스 활용 능력을 인증하기 때문에, 클라우드 환경에서 데이터를 다루는 직무(예: 데이터 엔지니어, ML엔지니어)에 지원할 때 큰 강점이 됩니다.

 

준비를 위해서는 해당 클라우드의 콘솔 사용 및 서비스 이해가 필수이며, 일반적으로 온라인 강의나 공인교재로 공부한 후 Pearson VUE에서 시험을 봅니다. (※ 각 자격증마다 **유효기간(보통 2~3년)**이 있으므로 주기적인 갱신에도 유의해야 합니다.)

 

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