데이터는 이제 기업의 의사결정, 마케팅, AI 개발, 금융 등 거의 모든 산업에서 핵심 자원이 되었습니다. 특히, 2025년까지 데이터 분석 및 AI 분야의 일자리 수요가 20% 이상 증가할 것으로 전망되면서, 데이터 분석가(Data Analyst)는 가장 유망한 직업 중 하나로 꼽히고 있습니다.
하지만, 데이터 분석가가 되려면 무엇을 공부해야 할까요?
✔ 비전공자도 데이터 분석가가 될 수 있을까요?
✔ 취업에 유리한 데이터 분석 자격증은 무엇이 있을까요?
이번 글에서는 데이터 분석가가 되기 위한 필수 스킬, 추천 자격증, 학습 로드맵을 소개해 드리겠습니다.
1. 데이터 분석가란? (기본 개요)
✔ 역할: 데이터를 수집·가공·분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하는 직업
✔ 필요 기술: Python, SQL, Excel, 데이터 시각화, 통계 분석
✔ 취업 가능 분야: IT, 금융, 마케팅, 공공기관, 제조업 등 다양한 산업군
2. 데이터 분석가가 되기 위한 필수 자격증 TOP 5
1. ADsP (데이터 분석 준전문가) – 입문자를 위한 필수 자격증
📌 자격증 개요
- 주관 기관: 한국데이터산업진흥원
- 주요 내용: 데이터 분석 기초 개념, 통계, 데이터 활용 방법
- 난이도: 초급 (비전공자도 도전 가능)
📌 왜 필요한가?
✅ 데이터 분석 기본 개념을 익힐 수 있음
✅ 공기업, 대기업 채용 시 가산점 제공
✅ 데이터 분석 직군 초보자에게 추천
📌 취득 전략
✔ 이론 중심 학습 → 기출문제 풀이 → 모의고사 연습
✔ 3~4주 집중 공부로 단기 합격 가능
2. ADP (데이터 분석 전문가) – 실무 활용도를 높이는 자격증
📌 자격증 개요
- 주관 기관: 한국데이터산업진흥원
- 주요 내용: 고급 데이터 분석 기법, 머신러닝, 빅데이터 활용
- 난이도: 중급 (통계·프로그래밍 이해 필요)
📌 왜 필요한가?
✅ 기업에서 데이터 분석 실무 능력을 증명할 수 있음
✅ ADsP보다 한 단계 높은 전문성 보유 가능
✅ 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어로 커리어 확장 가능
📌 취득 전략
✔ SQL 및 Python 활용 능력 필수
✔ 실제 데이터를 분석하는 실습 경험이 중요
3. SQLD (SQL 개발자) – 데이터베이스 활용 필수 자격증
📌 자격증 개요
- 주관 기관: 한국데이터산업진흥원
- 주요 내용: 데이터베이스(SQL) 활용 및 관리 기술 평가
- 난이도: 중급 (SQL 기본 지식 필요)
📌 왜 필요한가?
✅ 데이터 분석 직군에서 SQL 활용 능력 필수
✅ 기업 데이터베이스에서 데이터를 직접 추출·분석 가능
✅ 데이터 분석, 백엔드 개발 직군에서 우대
📌 취득 전략
✔ SQL 기본 문법 학습 후, 실습 중심 학습 필수
✔ 데이터베이스 관리 경험이 있다면 단기 합격 가능
4. 구글 데이터 애널리틱스(Google Data Analytics Certificate) – 글로벌 기업이 인정하는 자격증
📌 자격증 개요
- 주관 기관: Google
- 주요 내용: Excel, SQL, R, 데이터 시각화, 분석 프로젝트 실습
- 난이도: 초급~중급 (비전공자도 학습 가능)
📌 왜 필요한가?
✅ 글로벌 기업에서도 인정하는 데이터 분석 자격증
✅ 데이터 분석을 실무 프로젝트 기반으로 학습 가능
✅ Google Cloud, Python, R 등 추가 학습 가능
📌 취득 전략
✔ 구글 코세라(Coursera) 강의를 활용한 온라인 학습
✔ 실제 데이터 분석 프로젝트 수행 필수
5. TensorFlow Developer Certification – AI & 머신러닝을 위한 자격증
📌 자격증 개요
- 주관 기관: Google
- 주요 내용: 딥러닝, 머신러닝 모델 구축, TensorFlow 활용
- 난이도: 고급 (Python 및 머신러닝 기본 지식 필요)
📌 왜 필요한가?
✅ AI·머신러닝 직무 진출을 희망하는 사람들에게 필수
✅ 딥러닝 모델을 구축하고 최적화하는 기술 습득 가능
✅ 데이터 분석에서 AI 엔지니어로 커리어 확장 가능
📌 취득 전략
✔ Python, NumPy, Pandas, Scikit-Learn 학습 후 TensorFlow 실습 진행
✔ 딥러닝 모델을 직접 구현하고 학습해보는 것이 중요
3. 데이터 분석가가 되기 위한 학습 로드맵
| 단계 | 학습 내용 | 추천 기간 |
| 1단계 | Excel, SQL 기본 학습 | 2~4주 |
| 2단계 | Python을 활용한 데이터 분석 | 4~8주 |
| 3단계 | ADsP & SQLD 자격증 취득 | 8~12주 |
| 4단계 | 통계 분석 & 머신러닝 기초 학습 | 12~16주 |
| 5단계 | 데이터 분석 실무 프로젝트 수행 | 16~20주 |
| 6단계 | ADP & TensorFlow Certification 도전 | 20주 이상 |
4. 결론: 데이터 분석가, 이렇게 준비하세요!
✔ 데이터 분석의 기본은 ADsP & SQLD부터 시작!
✔ 실무에서 활용도가 높은 Python, SQL, 데이터 시각화 기술 학습 필수!
✔ 구글 데이터 애널리틱스, TensorFlow 등 글로벌 자격증으로 경쟁력 강화!
데이터 분석가는 비전공자도 충분히 도전할 수 있는 분야예요. 코딩이나 통계가 처음엔 낯설 수 있지만, 꾸준히 배우고 실습하다 보면 어느새 자신감이 붙을 거예요. 지금부터 하루 1~2시간씩 투자해 2025년에는 데이터 분석 전문가로 우뚝 서는 모습을 상상해보세요.