데이터 분석 준전문가(ADsP) (범위, 가치, 합격률, 빅데이터 분석기사 차이점 등)
- 자격증정보
- 2022. 3. 13.
데이터 분석 준전문가(ADsP)는 데이터베이스 진흥원에서 운영되며, 이는 국가에서 운영하는 자격증이라 생각하면 된다. ADsP는 한번만 취득하면, 갱신을 할 필요가 없으며 비전공자 혹은 해당 경력이 없는 사람들(ex: 학생)이 ADP를 따기 위해서 취득을 하는 경우도 많다.
ADsP의 범위는 데이터 사이언티스트부터 딥러닝 및 머신러닝 개발자에 이르기까지 다양한 업무를 수행하며, 그만큼 넓은 범위를 공부해야 한다. 사실 시험의 범위는 오로지 분석까지만 있고 모델을 활용하여 서비스를 하는 머신러닝 개발에 대한 범위는 없지만, 데이터 분석을 하는 사람들은 머신러닝 및 딥러닝 개발자를 할 수 있기 때문에 범위로 보면 데이터 분석가 > 머신러닝 개발자라고 볼 수 있다.
물론 데이터 분석가도 종류가 있어서 SAS나 스프레드 시트, 간단한 통계를 하는 사람도 분석가로 볼 수 있지만, 시험 범위는 사실상 데이터 사이언티스트를 기반으로 내기 때문에 머신러닝 개발자 이상의 범위를 가진다.
데이터분석 준전문가(ADsP)의 범위와 직무
ADsP의 범위
| 시험과목 | 과목별 세부 항목 |
| 데이터 이해 | - 데이터의 이해 - 데이터의 가치와 미래 - 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 |
| 데이터분석 기획 | - 데이터분석 기획의 이해 - 분석 마스터 플랜 |
| 데이터분석 | - R기초와 데이터 마트 - 통계분석 - 정형 데이터 마이닝 |
ADsP의 직무
| 직무 | 세부내용 |
| 데이터 기획 | - 비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석 기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터 분석과제 정의, 분석로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행 |
| 데이터 분석 | - 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석 과정을 설계하고, 요건을 실무 담당자와 합의하는 요건 정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행 |
ADsP의 가치
ADP의 합격률이 워낙 극악이기 때문에 현업인 사람들도 ADsP까지만 딴 사람들이 상당히 많다. 현업들이 ADP를 못따는 이유는 다음과 같다.
- 워낙 범위가 방대하다
- 현업에서 분석하는 방법과 프로세스가 다를 수 있다
- 이미 현업이라 따야겠단 생각을 못한다
결국 ADsP에서 머무르는 분석가 및 머신러닝 개발자들이 상당히 많으며, ADsP를 완벽히 이해만 한다면 현업일 경우 ADP와 차이가 없다. 게다가 도서의 경우 현업과 괴리감이 있는 내용들이 꽤 많아서, 오히려 현업들이 불리한 경우들도 꽤 있다. 최근에는 R 대신 파이썬으로 실기를 볼수도 있고 필기에서 R에 대한 비중을 많이 줄이면서, 최근 트렌드를 따라갈려는 모습을 많이 보이고 있지만, 아직도 도서는 R로만 만들어지는 등 여전히 수정해야 될 것이 많다.
특히 데이터 분석 전문가 가이드는 도대체 누가 썼는지 집필자에게 따지고 싶을 정도로 엉터리 내용들이 많아서 혼란을 가중시키는 경우가 많다.
ADsP의 진정한 가치는 신입들이 해당 직무를 할 때 어느정도 도움을 줄 수 있고, 사람을 뽑을때 도움을 줄 수 있다. 그리고 개발자들이 데이터 분석을 하고 싶을 경우 ADsP를 땄을 때 데이터 분석에 대한 업무를 맡길 수도 있을 것이다.
빅데이터 분석 기사와 차이점
최근에는 같은 기관(데이터베이스 진흥원)에서 빅데이터 분석 기사라는 자격증을 내놨는데 둘이 차이는 크게 없고 단지 빅데이터 분석 기사가 ADsP보다 약간 더 어렵다는 차이가 있을 뿐이다.
ADsP는 자격 요건이 없으며, 빅데이터 분석 기사는 기사이기 때문에 ADsP보다 자격 요건이 더 까다롭기 때문에 그럴 수 있다. 일반적으로 ADP > 빅데이터 분석 기사 > ADsP 순으로 보고 있으며, 기사가 필요한 사람들은 빅데이터 분석 기사를 따는 것이 더 낫겠지만(국가에서 하는 프로젝트의 경우 기사가 있을 경우 경력에서 유리할 수 있음) 기사가 필요 없는 사람들의 경우 ADsP에서 ADP로 가는 것이 가장 무난하다.
ADsP의 합격률
| 검정연도 | 접수자수 | 응시자수 | 취득자수 | 응시대비 합격률 | 접수대비 합격률 |
| 2021 | 29,508 | 23,346 | 12,340 | 52.85% | 41.81% |
| 2020 | 14,708 | 11,396 | 7,089 | 62.20% | 48.19% |
| 2019 | 13,188 | 10,349 | 4,590 | 44.35% | 34.80% |
| 2018 | 7,753 | 6,177 | 2,696 | 43.64% | 34.77% |
| 2017 | 5,043 | 4,146 | 1,543 | 37.21% | 30.59% |
| 2016 | 3,441 | 2,776 | 1,078 | 38.83% | 31.32% |
| 2015 | 2,687 | 1,922 | 584 | 30.38% | 21.73% |
| 2014 | 1,404 | 1,081 | 264 | 24.42% | 18.80% |
2022년 시험일정
References
[1] 데이터자격검정, https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do
[2] 민간자격기본정보, https://www.pqi.or.kr/inf/qul/infQulBasDetail.do