AI/데이터 분석/머신러닝 자격증 비교 가이드

데이터 분석과 AI 분야의 대표 자격증 5종을 한눈에 비교하여, 자신에게 맞는 자격증을 선택하고 준비할 수 있도록 정리했습니다.

 

1. 5종 자격증 한눈에 비교

자격증	주요 내용	시험 구성	응시 자격	활용 분야
ADsP	데이터 분석 기초, 통계, 시각화, 업무 활용 사례	객관식 100문항, 90분, CBT	제한 없음, 누구나 응시 가능	데이터 분석 보조, 마케팅 분석, 공공기관 데이터 관리
빅데이터 분석기사	빅데이터 분석 기초, Hadoop, Spark, 데이터 모델링, 실무 적용	필기(객관식/주관식), 실기(프로젝트형)	학력/경력 제한 없음	빅데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 기반 의사결정
TensorFlow Developer Certificate	TensorFlow 기반 딥러닝/머신러닝 모델 설계 및 구현	실기 중심, 실제 코딩 문제 해결	Python과 ML 기초 지식 필요	AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 딥러닝 프로젝트
Microsoft AI-900	AI 기본 개념, 머신러닝, 딥러닝, Azure AI 서비스 활용	객관식/드래그앤드롭, CBT, 60~75분	제한 없음, IT 기본 지식 필요	AI 입문자, 클라우드 AI 프로젝트, 교육/연구
AWS ML Specialty	AWS 환경에서 ML 모델 설계·개발·배포·운영	객관식/사례 문제, 180분, CBT	AWS 기본 지식 및 ML 기초 경험 필요	클라우드 ML 개발, AI 솔루션 구축, 데이터 분석 프로젝트

 

2. 난이도 및 추천 대상

• ADsP: 데이터 분석 입문자, 실무 초년생 추천
• 빅데이터 분석기사: 빅데이터 실무 지식 습득 및 프로젝트 경험 필요
• TensorFlow Developer: Python과 딥러닝 경험이 있는 개발자 추천
• Microsoft AI-900: AI 기초 개념과 Azure 이해를 원하는 입문자 추천
• AWS ML Specialty: AWS 환경 ML 경험자, 전문 엔지니어 추천

3. 준비 전략 요약

• ADsP: 공식 교재 + 통계 실습 + 문제집 반복
• 빅데이터 분석기사: 필기 대비 + 실기 프로젝트 실습
• TensorFlow Developer: TensorFlow 실습 프로젝트 + Python 코딩
• Microsoft AI-900: Microsoft Learn 활용 + Azure 실습
• AWS ML Specialty: AWS 실습 + SageMaker, 데이터 전처리, 모델 배포 실습

4. 마무리

위 5종 자격증은 각기 다른 수준과 목적을 가지고 있으며, 데이터 분석, AI, 머신러닝 분야에서 커리어를 쌓고자 하는 분들에게 선택지가 됩니다. 입문자는 ADsP와 AI-900부터 시작하고, 전문성을 강화하고 싶다면 TensorFlow Developer 또는 AWS ML Specialty, 빅데이터 분석기사까지 단계적으로 준비할 수 있습니다.