데이터분석전문가

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개요
데이터분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.
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데이터분석전문가(이)란?

  • 자격증 연구소

    자격증 연구소

    데이터분석전문가, 취득하기 어려운 자격증일까?

     데이터분석에 대한 자격증은 데이터분석준전문가와 데이터분석전문가로 구분되어 있다. 데이터분석전문가에 대한 합격률만 보면 응시자 수가 적은 편이 아님에도 최근 3개년도 평균 합격률은 2.4% 정도로 매우 낮은 것을 알 수 있다. 데이터과학 분야에서 유일한 국가공인 자격증으로 데이터분석 업계에서 가장 권위 있는 자격증이라고 볼 수 있는데, 그만큼 난이도가 굉장히 높고 공식 기출문제를 제공하고 있지 않아 실제 수험생들의 기억에 의존한 문제들로 공부를 해야한다는 점에서 자격증 공부가 쉽지 않은 것으로 보인다.

    데이터분석전문가 자격증 국비지원을 받을 수 있을까?

     2022년 4월 현재 hrd-net(https://www.hrd.go.kr/)에 '데이터분석전문가로 검색했을 때정확한 자격증 이름으로 훈련을 지원하는 서비스는 없다대신 데이터분석준전문가(ADsP)에 대한 지원 프로그램은 아주 많으며, ‘딥러닝기반 데이터분석서비스 전문가 과정이나 머신러닝-딥러닝을 활용한 공공데이터 분석전문가 양성과정’ 등 데이터 분석에 관련한 내용을 지원하는 프로그램은 존재한다다만국비 지원을 받는다고 하더라도 자비부담액이 수백만원에 달하기 때문에 여건이 된다면 이를 활용하여 공부를 할 수 있을 것이다.

    데이터 관련된 자격증에는 어떤 것들이 있을까?

     4차산업의 도래로 데이터의 중요성은 매우 높아졌고 방대한 양의를 효율적이고 정확하게 관리할 수 있는 전문가의 필요성이 점점 높아졌다. 이로 인해 데이터를 관리할 수 있는 전문가를 양성하는 자격증이 점차 생겨났으며 이 중 유명한 것이 데이터분석전문가 및 데이터분석준전문가이다. 이 외에도 데이터와 관련한 자격증에는 빅데이터 분석기사, 데이터아키텍쳐전문가(준전문가), SQL전문가/개발자, 오라클 자격증(OCP) 등이 있다. 이 중, 데이터분석전문가의 난이도가 제일 높다고 알려져 있다. 

    파이썬과 R의 차이점은 무엇일까?

     데이터 분석에 필요한 프로그램으로 파이썬과 R을 이야기할 수 있다. 요즘에는 꼭 전문가나 전공자가 아니더라도 업무에 필요하기 때문에 이 두 가지 프로그램을 배우려는 사람들도 늘어나고 있다. 그렇다면 이 둘의 차이는 무엇일까? 둘 다 무료 오픈소스이고 데이터 분석을 위한 여러 패키지를 제공한다는 공통점이 있지만, R은 주로 통계 분석에 이용되는 반면 파이썬은 통계 분석 이외의 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 등을 제공한다.

    Python

    구분

    R

    무료(오픈소스)

    비용

    무료(오픈소스)

    범용 프로그래밍 언어

    이용

    통계 분석에 특화

    데이터 사이언스 외의 다양한 분야의 개발에 사용 가능

    R에 비해 빠른 속도

    개발용 알고리즘 구현에 탁월

    장점

    데이터 시각화의 용이

    풍부한 패키지와 활발한 커뮤니티로 정보 습득이 용이

    시각화 난해함

    데이터 분석에 있어 패키지 부족

    단점

    느린 속도

    초보자가 배우기 어려움

  • 기본정보

    기본정보

    데이터분석전문가란 무엇일까?

     데이터분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다. 

    데이터분석전문가의 직무

    직무

    세부내용

    데이터 기획

    비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이트분석과제 정의, 분석로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다.

    데이터 분석

    분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건 실무담당자와 합의 하는 요건정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다.

    데이터 시각화

    다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화 해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인 구축, 배포 및 유지보수 등을 수행한다.

    자격증명

    시행기관

    데이터분석전문가

    한국데이터산업진흥원

  • 응시자격

    응시자격

    데이터분석전문가의 응시자격

    응시자격

    학력 및 경력기준

    박사학위를 취득한 자

    석사학위를 취득하고 해당 분야의 실무경력 1년 이상인자

    학사학위를 취득하고 해당 분야의 실무경령 3년 이상인자

    전문대학 졸업후 해당 분야의 실무경력 6년 이상인자

    고등학교 졸업후 해당 분야의 실무경력 9년 이상인자

    자격보유기준

    데이터준석 준전문가 자격을 취득한 자

    실기

    필기시험 합격자 발표일로부터 2년의 유효기간을 가지며, 2년 이내에 시행되는(시행일 기준) 실기 검정에 응시 가능

  • 시험내용

    시험내용

    데이터분석전문가의 시험과목

    과목명

    데이터이해

    데이터의 이해

    데이터 가치와 미래

    가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

    데이터 처리

    기술 이해

    데이터 처리 프로세스

    데이터 처리 기술

    데이터분석기획

    데이터분석 기획의 이해

    분석 마스터 플랜

    데이터분석

    R기초와 데이터 마트

    통계분석

    정형 데이터 마이닝

    비정형 데이터 마이닝

    데이터 시각화

    시각화 인사이트 프로세스

    시각화 디자인

    시각화 구현

    데이터분석전문가의 세부내용

    과목명

    데이터이해

    데이터의 이해

    데이터와 정보

    데이터베이스의 정이와 특징

    데이터베이스 활용

    데이터 가치와 미래

    빅데이터의 이해

    빅데이터 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 사이언스 미래

    데이터 처리

    기술 이해

    데이터 처리 프로세스

    ETL(Extraction, Tansformation and Load)

    CDC(Change Data Capture)

    EAI(Enterprise Application Integration)

    데이터 연계 및 통합 기법 요약

    대용량 비정형 데이터 처리

    데이터 처리 기술

    분산 데이터 저장 기술

    분산 컴퓨팅 기술

    클라우드 인프라 기술

    데이터분석기획

    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

    결츠값 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)

    비정형 데이터 마이닝

    텍스트 마이닝

    사회연결망 분석

    데이터 시각화

    시각화 인사이트 프로세스

    시각화 인사이트 프로세스 의미

    탐색(1단계)

    분석(2단계)

    활용(3단계)

    시각화 디자인

    시각화의 정의

    시각화 프로세스

    시각화 방법

    빅데이터와 시각화 디자인

    시각화 구현

    시각화 구현 개요

    분석 도구를 이용한 시각화 구현 : R

    라이브러리 기반의 시각화 구현 : D3.js

    데이터분석전문가 시험 과목 및 시간

    구분

    과목명

    문항수

    배점

    검정시험시간

    객관식

    서술형

    객관식

    서술형

    필기

    데이터 이해

    10

    1

    80

    (1)

    20

    180(3시간)

    데이터 처리 기술 이해

    10

    데이터 분석 기획

    10

    데이터 분석

    40

    데이터 시각화

    10

    80

    1

    100

    실기

    데이터 분석실무

    100

    240(4시간)

    데이터분석전문가 합격 기준

    합격기준

    과락기준

    필기합격

    총점 100점 기준 70점 이상

    과목별 40% 미만 취득

    실기합격

    실기 총점 100점 기준 75점 이상

    데이터분석전문가 응시료

    ■ 필기 : 80,000

    ■ 실기 : 70,000

  • 시험일정

    시험일정

    시험일정명 접수일 시험일 합격자발표일
  • 합격 TIP

    합격 TIP

    데이터분석전문가 필기 과목별 Tip

    (1) 데이터이해 

     데이터 이해 과목은 기출 변형이 많이 일어나는 과목이기 때문에 데이터 산업의 발전에 대해 이해하는 것이 도움이 된다. 기본서를 통해 개념을 다지고 많은 기출문제를 풀면서 새로운 문제에 당황하지 않고 개념을 응용하여 푸는 방법을 익히는 것이 좋다. 경영 정보를 배웠던 사람이라면 겹치는 용어들이 있어 수월하게 공부할 수 있다. 

    (2) 데이터 분석기획

     데이터 분석기획은 데이터분석 기획의 이해나 분석 마스터 플랜 등 실무에 대한 내용이 집중되어 있는 파트라고 생각하면 쉽다. 따라서 실무에 대한 경험이 없다면 조금 어려울 수 있다. 데이터를 분석할 때, 필요한 결정등에 대한 이슈를 다루는 데, 어떻게 분석할 것인지, 분석 대상은 어떻게 선정할지, 분석 결과는 어떻게 평가할지 등에 대한 이슈를 주로 다루게 된다. DB 툴에 대한 내용들이 헷갈리게 출제가 될 수 있어 기본서로 공부해도 모르는 부분은 인터넷에 검색해가면서 공부할 수 있다

    (3) 데이터 분석 

     데이터 분석 과목은 ADsP에 비정형데이터마이닝이 추가가 된 파트인데 통계에 대한 내용과 R 프로그램에 대한 내용이 출제되는 과목이다. 너무 깊은 패키지까지 공부하지는 않아도 되며 반복문이나 조건문을 보고 결과를 예측하거나 결측값 처리 등 기초적인 핸들링에 대한 내용이 주로 출제된다. 이 과목의 통계분석파트는 생각보다 기출변형이 적고 쉽게 출제되기 때문에 꾸준히 기출문제를 풀어보는 것이 좋다. , 다른 과목과 달리 40문항이 출제되고 서술형이 데이터 분석 과목에서 출제되기 때문에 기출문제를 풀고 데이터 분석에 대한 지식을 차분히 쌓는 것이 중요하다.

    (4)데이터 처리 기술 이해 

     데이터처리기술이해 과목은 데이터 처리 프로세스와 데이터 처리 기술에 대해 출제가 되는 파트인데 주로 암기를 요하는 문제들이다. 따라서 전체 내용을 이해하고 사전적으로 요약하여 기출문제를 풀면서 데이터 처리 프로세스와 기술을 익히는 것이 필요하다.

    (5) 데이터 시각화 과목

     데이터 시각화 과목은 다른 과목들에 비해 상대적으로 쉬울 수 있다. 교재에 R 코딩에 대해 주로 설명되어 있는데, 이처럼 모의고사와 기출문제에 나온 코딩으로 공부하면 공부 시간을 줄일 수 있다. 시각화 디자인에 대한 정의는 교재를 완독하고 요점정리하여 공부하면 된다.

    데이터 이해데이터분석기획데이터 분석 과목은 데이터분석준전문가(ADsP)와 겹치기 때문에 이를 공부했던 사람이라면 수월하게 공부할 수 있다 

    데이터분석전문가의 실기시험 Tip

     필기시험에 합격한 사람은 2년 내에 실기 시험에서 합격해야 최종 자격증을 발급 받을 수 있다. 실기시험은 데이터분석 실무에 대한 내용이며 240분간 응시하여 75점이상 획득하면 된다. R 또는 Python을 이용하여 실제 데이터를 다루게 되는데 오픈북임에도 불구하고 실기 시험의 난이도가 높기 때문에 평소에 꾸준히 공부하는 것이 중요하다. 데이터 전처리, 모델링, 시각화 등을 포함한 2~4개의 소문제가 주어지는데 기계학습, 통계분석 전반에 대해 문제가 출제되고, 주어지는 자료의 형식을 미리 알기 힘들어 실기 시험을 포기하려는 사람들이 많다. 그래도 실기 합격자가 꾸준히 배출되는 만큼 열심히 공부하면 합격을 할 수 있는데, 일단 기계학습과 통계분석에 대해 폭넓게 학습하고 오픈북을 준비하는 것이 좋다. 또 다양한 형식의 데이터를 가지고 데이터 분석을 수행하고 내용을 정리해 순서에 대한 흐름을 정리해 놓는 것이 좋다.

  • 합격 후 정보

    합격 후 정보

    데이터분석전문가의 전망은?

     4차산업의 영향이 미치는 산업 규모가 굉장히 넓어지고 있으며 모든 것이 데이터화되고 있다이런 환경에서 데이터를 처리하고 분석하는 활동은 필수적인 활동이며이를 잘 처리할수록 소속 기관지역 더 나아가 국가의 경제적 가치 창출에 도움을 줄 수 있다데이터 분석은 과학적 의사 결정에 꼭 필요하기 때문에 기업체들은 경영 전략에 도입해 수익 실현에 영향을 줄 수 있으며 공공 영역에 도입할 경우 높은 사회경제적 영향을 미칠 수 있다이러한 데이터 분석의 전문가를 확보하는 일이 필수적인 일이 되었으며 국내에서 앞으로 데이터 전문가 인력 양성에 힘을 쏟을 것으로 보인다즉 전망은 매우 밝은 것으로 볼 수 있다. 

    데이터분석전문가취득 시 얻을 수 있는 우대사항이 있을까?

     국가통계포털 KOSIS의 자료를 통해 2017년 데이터분석전문가(ADP) 취득자를 우대해주는 기업을 확인해보았을 때데이터 서비스 산업 내 31개 응답 기업 중 16.1%만이 취업 우대를 해주며 일반 산업에서는 27개 기업 중 88.9%가 우대를 해준다고 밝혔다하지만 이는 5년 전 데이터이며, 2022년까지의 기간 사이데이터에 대한 중요성과 분석 및 관리에 대한 필요성이 더욱 대두됨에 따라 데이터분석전문가에 대한 우대가 훨씬 더 늘어났을 것으로 추측된다

    데이터분석전문가의 연봉은 얼마나 될까?

     20224월 현재, 워크넷에 데이터분석전문가라는 키워드로 일자리를 검색해보았을 때, 75건의 일자리가 검색되었다. 이 중 경력직 구인공고가 34건이었으며 나머지가 경력무관 혹은 신입 공고였다. 이들의 연봉은 소속 기관이나 개인의 능력, 경력에 따라 다르지만 3,500만원~6,000만원으로 매우 다양하다.

    데이터분석전문가 취득 후 어떤 업무를 수행하게 될까?

     데이터분석전문가는 어느 조직에 속해 해당 조직의 비즈니스 목표 달성을 위해 다양한 데이터를 수집분석하여 시각화하는 일을 수행하게 된다데이터 분석에 대한 대상과 결과 활용에 대한 시나리오를 정의하고 분석 과제를 체계화하는 기획업무를 수행하고실제 분석을 통해 분석된 데이터를 시각화하여 조직의 프로세스 혁신이나 전략 결정 등 다양한 의사결정에 지원을 하게 된다.

    데이터분석전문가의 유효기간은?

     데이터분석전문가 자격증의 유효기간은 별도로 없다. 만료되지 않는 자격증이다. 

  • 접수방법

    접수방법

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자격증정보

빅데이터분석기사, 정보통신기사, DAP(데이터아키텍처 전문가), 정보처리기사, ADSP(데이터분석 준전문가), 디지털정보활용능력(DIAT), DASP(데이터아키텍처 준전문가), 데이터분석전문가, SQLD, OCP

직업정보

IT기술지원전문가, 데이터베이스관리자, 데이터베이스개발자, 빅데이터전문가(SNS분석가), 빅데이터분석가, 정보시스템운영자, 정보통신관리자, 정보통신컨설턴트, 컴퓨터보안전문가, 컴퓨터시스템설계분석가

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