ADSP 합격 이후는? ADP vs 빅데이터분석기사 vs SQLD, 어떤 걸 도전할까?

ADSP 합격 이후는? ADP vs 빅데이터분석기사 vs SQLD, 어떤 걸 도전할까?

"ADSP 합격! 그런데 이제 뭐 하지?" 🤔 데이터 분석의 첫 걸음을 뗀 당신, 다음 스텝이 고민이라면? ADP, 빅데이터분석기사, SQLD 중 나에게 맞는 자격증을 알아봅시다!

 

 

안녕하세요, 문과 직장인의 IT 도전기 🚀 문노베입니다!

저도 ADSP를 합격하고 나니 고민이 많았어요.

 

"이걸로 끝인가?", "ADP까지 가야 할까?", "SQLD도 좋다던데?" 🤷‍♂️

 

그래서 오늘은 ADP, 빅데이터분석기사, SQLD 중 어떤 걸 선택해야 할지 직접 비교해 볼까 합니다.

 

데이터 분석을 배우는 문과 직장인의 입장에서 현실적으로 고민해 볼 테니, 함께 확인해 봐요!

목차

ADSP 합격 후, 다음 스텝은? ADP (데이터 분석 전문가) - 난이도와 필요성 빅데이터분석기사 - 공인 자격증의 가치 SQLD (SQL 개발자) - 실무에서의 활용성 ADP vs 빅데이터분석기사 vs SQLD 비교 나에게 맞는 자격증은?

ADSP 합격 후, 다음 스텝은?

ADSP를 딴 순간, 나는 나 스스로에게 이렇게 말했다. "그래, 이제 나도 데이터 분석 좀 할 줄 아는 사람인가?"

 

그런데 기쁨도 잠시, 곧바로 새로운 고민이 찾아왔다.

 

"이걸로 충분할까?" "ADP까지 가야 하는 걸까?" "SQLD가 더 유용하다고 하던데?" 🤔 데이터 분석의 세계는 넓고도 깊다.

 

단순히 자격증 하나 땄다고 끝나는 게 아니라, 이걸 어떻게 활용하고, 어떻게 커리어를 쌓을 것인가가 중요하다는 걸 깨달았다.

 

그래서 직접 찾아봤다. ADP, 빅데이터분석기사, SQLD 중 나에게 맞는 자격증은 무엇일까?

 

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ADP (데이터 분석 전문가) - 난이도와 필요성

ADP는 말 그대로 "데이터 분석 전문가(Advanced Data Analytics Professional)"를 위한 자격증이다.

 

ADSP의 상위 단계라서, 좀 더 깊이 있는 분석을 배울 수 있다는데… 문제는 난이도다

항목	내용
응시 자격	데이터 분석 관련 경력 필요 (ADSP 소지 시 일부 면제)
시험 난이도	★★★★★ (실무 경험이 없으면 어려움)
주요 내용	데이터 마이닝, 통계 분석, 머신러닝 모델링

ADP를 준비한 사람들의 후기를 보면, 공통적으로 이렇게 말한다. "ADSP랑은 차원이 다르다."

 

실제 시험 범위도 머신러닝 모델링, 통계 분석, 빅데이터 분석 실무까지 들어가기 때문에, 데이터 분석 직무에서 일하지 않는다면 꽤 버거울 수 있다.

빅데이터분석기사 - 공인 자격증의 가치

한편, 빅데이터분석기사는 국가공인 자격증이다.

 

이게 무슨 뜻이냐면, 공공기관이나 정부기관 취업 시 "가산점"을 받을 수 있다는 거다.

• ✅ 국가기술자격으로 공신력 확보 가능
• ✅ 공기업, 공공기관 지원 시 가산점 부여
• ✅ SQL, Python 등 실무 데이터 분석 포함

만약 공기업 취업을 고려하고 있다면, ADP보다 빅데이터분석기사가 더 유리할 수도 있다. ADP처럼 어려운 통계 모델링이 아니라 데이터 처리 및 분석 실무 중심이기 때문에 접근성이 좋다는 장점도 있다.

SQLD (SQL 개발자) - 실무에서의 활용성

ADP와 빅데이터분석기사를 고민하다가 문득 이런 생각이 들었다.

 

"그런데… 실무에서 진짜 중요한 건 뭘까?"

 

데이터 분석을 배우면 결국 "실제 데이터를 어떻게 다룰 것인가?"가 가장 중요하다.

 

아무리 복잡한 통계 모델을 배워도, 데이터를 직접 추출하지 못하면 소용이 없다는 걸 알게 됐다.

 

그때 눈에 들어온 게 SQLD (SQL 개발자 자격증)였다.

 

SQLD는 개발자가 아니라도 실무에서 데이터를 직접 다루고 활용하는 능력을 키울 수 있는 자격증이다.

 

그리고 특히 비전공자(문과 직장인)들에게도 강력 추천되는 자격증이었다.

• 📌 SQLD는 개발자가 아니어도 유용하다.
• 📌 데이터를 직접 추출하고 다룰 수 있다.
• 📌 기업에서 가장 많이 요구하는 데이터 관련 자격 중 하나.

특히, 마케터나 기획자, 경영 직군에서도 SQL을 다룰 줄 알면 데이터 기반 의사결정에 강해진다는 게 핵심이었다.

 

그래서 나는 SQLD가 단순한 개발자 자격증이 아니라, 데이터 분석의 기본을 다지는 실전 자격증이라는 걸 깨달았다.

ADP vs 빅데이터분석기사 vs SQLD 비교

자, 이제 3가지 자격증을 한눈에 비교해 보자. ADP, 빅데이터분석기사, SQLD를 각각 정리하면 이런 느낌이다.

자격증	특징	추천 대상
ADP	데이터 분석 전문가 과정, 통계/머신러닝 심화	데이터 분석 직군 취업/이직 희망자
빅데이터분석기사	국가기술자격, 공공기관 가산점 가능	공공기관/정부기관 취업 희망자
SQLD	SQL 실무, 데이터베이스 활용	실무에서 데이터 다루고 싶은 사람

이제 선택지는 정리됐다. 그렇다면, 문노베는 어떤 선택을 해야 할까요~? 🤔

자주 묻는 질문 (FAQ)

ADSP를 땄는데, 이걸로 충분할까요?

솔직히 말하면… ADSP만으로는 부족해요. 😅

 

ADSP는 데이터 분석의 기초 개념을 배우는 과정이라, 실무에서 바로 활용하기엔 애매해요.

 

예를 들어, "SQL로 데이터 뽑아와!"라고 하면, 'ADSP만으로는 못 한다'는 게 현실이에요.

 

그래서 ADSP 이후에는 ADP, 빅데이터분석기사, SQLD 같은 실전형 자격증을 추가로 고민하는 게 좋아요.

 

제가 직접 경험해 본 바로는, SQLD가 가장 실용적이고, ADP는 난이도가 높고, 빅데이터분석기사는 공공기관 취업에 유리한 선택지였어요.

ADP와 빅데이터분석기사 중 어떤 게 더 좋나요?

둘 다 데이터 분석 관련 자격증이긴 한데, 방향성이 달라요.

 

ADP는 머신러닝, 통계 모델링 같은 심화된 데이터 분석 기법을 다뤄요.

 

반면 빅데이터분석기사는 공공기관/기업에서 인정하는 공인 자격증이라, 공공기관 취업 시 가산점을 받을 수 있어요.

 

✅ 데이터 분석 직군 취업을 목표로 한다면 → ADP ✅ 공기업/공공기관 취업이 목표라면 → 빅데이터분석기사

SQLD는 개발자가 아니어도 도움이 될까요?

완전 도움이 돼요. 저는 마케터지만, SQL을 몰랐을 때와 배운 후가 완전히 달라요.

 

SQLD는 개발자뿐만 아니라 기획자, 마케터, 데이터 분석가, 심지어 스타트업 대표까지도 필수적으로 익혀야 할 스킬이에요.

 

제가 SQLD를 공부하면서 가장 크게 느낀 점은, "데이터를 자유롭게 다룰 수 있으면, 보고서 하나 만들 때도 남한테 의존하지 않아도 된다."

 

SQLD는 실무에서 가장 빨리 효과를 볼 수 있는 자격증이에요.

마무리 - 나에게 맞는 자격증은?

이 글을 시작할 때만 해도, 저 역시 "ADSP 이후에 뭘 해야 하지?"라는 고민이 컸어요.

 

그리고 이렇게 정리하고 보니, 결국 답은 "내가 어디로 가고 싶은지"에 따라 달라진다는 걸 깨달았어요.

 

✅ 데이터 분석 전문가를 꿈꾼다면 → ADP

✅ 공공기관/기업 취업이 목표라면 → 빅데이터분석기사

✅ 실무에서 데이터 다루는 능력을 키우고 싶다면 → SQLD

 

하지만 한 가지 확실한 건, 자격증 자체가 목표가 되어선 안 된다는 거예요.

 

자격증은 단순히 "내가 이 정도의 역량을 갖추고 있다"는 걸 증명하는 도구일 뿐, 진짜 중요한 건, 이걸 실무에서 어떻게 활용할 것인가라는 점이에요.

 

그래서 저는 이렇게 생각하기로 했어요. "일단 한 가지라도 실무에 적용해 보자."

 

SQL을 배워서 직접 데이터를 뽑아본다든가, 머신러닝 모델을 하나라도 만들어본다든가.

 

그렇게 하나씩 해보다 보면, 어느 순간 자격증보다 더 중요한 걸 얻게 될지도 몰라요. 🚀

 

여러분도 같은 고민을 하고 있다면, 자격증을 목표로 삼기보다는 "어떻게 활용할 것인가?"를 먼저 고민해 보세요.

 

그리고, 지금 가장 필요한 걸 선택해 보는 건 어떨까요?

 

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