데이터 분석은 오늘날 데이터사이언티스트뿐만 아니라 기획자, 마케터, 운영팀에게도 필수적인 역량이 되었습니다. 많은 데이터를 기반으로 효율적인 업무를 하기 위함인 것 같은데요. 그래서 저 또한 데이터 분석 역량을 강화하기 위해 다양한 자격증을 알아보았지만, 많은 종류의 자격증 중 어떤 자격증을 따는 것이 좋을지 몰라 난이도를 보고 우선 도전을 했던 경험이 있습니다. 이 글을 보시는 분은 보다 쓸모 있는 자격증을 취득하시기 바라며 제가 실제로 준비해 본 자격증과 준비할까 고민해 보았던 데이터 분석 관련 자격증 5가지를 소개하고, 각 자격증을 어떤 사람이 따면 좋을지 특징과 준비 기간 등을 소개해 드리겠습니다.
ADSP(데이터분석 준전문가)
"ADSP는 데이터 과학의 고급 기술을 인증하는 자격증으로, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 시각화 등 고급 데이터 과학 기술을 포괄합니다. 복잡한 데이터 문제를 해결하고, 고급 분석 모델을 개발하여 서비스 기획에 필요한 깊이 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 고급 데이터 분석 기술을 통해 서비스 전략을 보다 정교하게 세울 수 있습니다."라고 하는데요. 제가 생각하기에 R을 기반으로 데이터를 분석하고 관리의 효율성을 높이는데 중점을 둔 자격증이라고 요약할 수 있을 것 같습니다.
ADSP는 R을 통한 실무 중심의 프로젝트 기반 실습이 포함되어 있기 때문에 금융업계나 공공기관, 학술 연구에서 많이 사용될 것 같습니다. 하지만 데이터 분석의 기초를 갖추기 위해 공부하는 기획자에게도 기본 베이스가 되는 지식을 쌓아줄 순 있는 것 같다고 생각합니다. 따라서 만일 굳이 따고 싶다면 이직을 준비할 때 보다는 첫 취업을 준비하며 따는 것을 추천합니다.
ADSP자격증은 3과목의 최소 점수를 넘기지 못하면 과락을 할 수 있기 때문에 보다 꼼꼼한 준비가 필요하다고 생각됩니다. 하지만 데이터 관련 자격증 중에서는 크게 복잡하지 않고 암기를 많이 요구하기 때문에 한달 정도의 준비 기간이 필요할 것 같습니다.
사회조사분석사 2급
사회조사분석사는 사회 조사 및 연구에 필요한 데이터 분석 및 조사 방법론을 인증하는 자격증으로, 사회조사분석사 2급은 기본적인 분석 기법을 포함합니다. 사회 조사 및 연구 프로젝트에서 데이터 분석과 조사 방법론을 활용하여 서비스 기획에 필요한 사용자 행동 분석, 시장 조사를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 통계적 기법과 조사 방법론을 깊이 있게 다루며, 실제 조사 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.
사회 조사 및 연구 분야에서의 데이터 분석을 배우고 싶은 기획자에게는 반드시 취득해야 하는 자격증으로 보이나 일반 IT기업의 취업을 희망하는 사람이 굳이 그렇게 까지 싶은 지식을 알고 있을 필요가 있을까 하는 생각도 듭니다. 하지만 분명 설문조사나 인터뷰에 있어서 큰 도움이 되는 내용을 다루고 있기 때문에 B2C상품을 만드는 기획자가 될 것이라면 해당 자격증을 취득하는 것을 추천합니다.
사회조사 분석사 자격증 시험은 총 2회로 이루어지며(필기, 실기) 계산기를 통해 문제를 해결해야 하는 경우도 있기 때문에 거리를 쌓고 지내왔던 수학의 감각을 끌어올릴 시간이 필요합니다. 그렇기 때문에 각 시험마다 한달 반 정도의 준비 기간이 필요할 것 같습니다.
SQLD (SQL Developer)
SQLD는 SQL 기반의 데이터베이스 관리 및 개발 능력을 인증하는 자격증으로, SQL 언어의 기본부터 고급 기능까지를 포괄합니다. 데이터베이스에서 필요한 데이터를 효율적으로 추출하고 분석하여, 서비스 기획 시 데이터 기반의 의사결정을 지원할 수 있습니다. SQL 기술을 통해 데이터 분석의 기반을 마련할 수 있습니다. 저 같은 경우는 GA4를 공부하다가 Looker Studio를 알게 되었고 Looker Studio와 Big Query를 연동하면 실시간으로 데이터를 분석할 수 있고 또 대규모 데이터 처리에 더욱 도움이 된다는 것을 느끼고 SQLD에 관심을 갖게 되었습니다.
SQL은 사실 데이터 엔지니어링 팀, BI팀 등 많은 팀이 사용하고 있기 때문에 취득을 하면 다양한 분야에서 도움이 되지 않을까 싶은데요. 공부를 하다보면 개발에 대한 이해도도 조금은 높일 수가 있어서 기획자가 프로젝트 커뮤니케이션을 하는데 도움이 될 것 같다는 생각이 들었습니다. 따라서 데이터베이스와 SQL에 대한 이해를 높이고 싶은 기획자나 PM에게 추천합니다.
보통 SQLD자격증 시험을 2주만에 준비했다는 블로그 후기를 많이 볼 수 있습니다. 하지만 그건 개발에 대해 친숙함을 갖고 있는 사람들이 이야기가 아닐까 하는 생각이 들고, 아예 노베이스 입문자라면 개발적인 언어와 친숙해지는 시간을 갖기 위해 한 달 정도는 여유롭게 공부해야 할 것 같습니다.
CSTS (Certified Statistical and Data Science Technician)
CSTS는 통계학과 데이터 과학의 기초부터 고급 기술까지를 인증하는 자격증입니다. 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화, 해석 등의 기술을 포괄합니다. 통계적 분석 기법과 데이터 과학의 기초를 통해 데이터 기반의 전략을 수립하고, 서비스 기획에 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 데이터를 분석하고 해석하여 비즈니스 문제를 해결하는 데 유용합니다.
결국 해당 자격증은 QA직무 희망자가 SW기업에 취업하기 위한 IT직무 능력 향상을 위해 따는 경우가 많습니다. QA직무 희망자에게 아주 딱 들어맞는 이 자격증은 실무에서 바로 적용 가능한 실습 중심의 교육이 포함되어 있기 때문에 QA팀이 없지만 QA의 필요성을 알고 있는 기획자에게도 도움이 될 것 같습니다.
해당 자격증은 일반 등급과 고급 등급으로 나누어져 있으며 기본적인 테스트 설계 및 기법에 대한 일반 등급과 달리 고급 등급은 테스트를 자동화하고 심화된 수준의 기술을 알려주기 때문에 QA직무 희망자가 아니라면 일반 등급 정도의 자격증 취득을 도전해 봐도 좋을 것 같습니다. 고급 등급을 위해선 조건이 필요하기도 합니다. 해당 자격증은 현업에 대한 감각이 있다면 3주 안에도 딸 수 있는 자격증이라고 생각되지만 인터넷 강의가 별로 없고 과락이 있는 자격증인 만큼 꼼꼼한 준비가 필요할 것 같습니다.
GAIQ
지금까지 소개 드린 자격증 중 가장 간단하게 취득할 수 있는 GAIQ는 Google Analytics를 활용한 데이터 분석 및 웹 분석 기술을 인증하는 자격증입니다. 집에서도 쉽게 취득을 할 수 있기 때문에 급하게 이력서에 한 줄이라도 더 넣고 싶은 분들이 많이 따는 자격증이지 않을까 싶습니다. 해당 자격증은 웹사이트의 트래픽 분석, 사용자 행동 추적, 성과 측정 등을 포함합니다. 웹사이트와 앱의 데이터를 분석하여 사용자 행동과 트렌드를 파악하고, 이를 기반으로 서비스 개선 전략을 수립할 수 있습니다.
웹 분석 및 디지털 마케팅에 관심이 있는 기획자나 마케터 없이 개발을 시작한 소규모 팀에 있는 기획자에게 추천합니다. GA처럼 구글링으로도 충분히 업무를 할 수 있는데 이러한 형태로 시험을 보는 것이 저는 오히려 효율적이라고 생각합니다.
해당 자격증은 구글링도 사실 가능하기 때문에 GA를 이용해본 경험이 있다면 2주 안에도 딸 수 있는 자격증이라고 생각됩니다. 또 만일 불합격한 경우 24시간 이내에 다시 도전을 해볼 수 있으니 도전해 보시기 바랍니다.
어떤 자격증이든 공부하는 것은 좋지만 자격증에만 몰입하느라 취업 준비 시기를 놓치는 것은 좋지 않다고 생각합니다. 사실 이미 업무적으로 그 툴을 많이 이용해서 사용 방법을 알고 있다는 것을 증명할 수만 있다면 자격증이 필요 없듯 결국 자격증을 따는 것 또한 부족한 부분을 채우고자 따는 것이라고 생각하기 때문입니다.
짧은 기간에 급박하게 자격증을 따려고 하기보단 내가 왜 자격증을 따고 싶은가 목적을 생각하고 취업준비를 하며 혹은 일을 하며 업무 능력 향상을 위해 꾸준히 공부햐여 자격증을 취득하면 좋을 것 같습니다.
'회고' 카테고리의 다른 글
(반)비전공자의 SQLD 자격증 시험 도전기 | 54회 후기+준비 방법 (0) | 2024.08.25 |
---|---|
노코드로 홈페이지 만들어 보고 싶다면? 내 상황에 맞는 노코드 툴 추천 (0) | 2024.08.08 |
Looker Stuido로 GA4 데이터를 시각화 하여 분석하기(feat.SQL) (0) | 2024.07.15 |
원티드 프리 온보딩으로 정리해본 PM,PO가 하는 진짜 업무 (0) | 2024.06.17 |
AI 시대 속에서 살아남기 위한 PM/PO의 챗GPT 활용 전략 (1) | 2024.06.07 |