SQLD vs SQLP vs ADsP vs ADP vs 빅데이터분석기사 — 데이터 자격증 완벽 비교

SQLD vs SQLP vs ADsP vs ADP vs 빅데이터분석기사 — 데이터 자격증 완벽 비교

K-DATA(한국데이터산업진흥원)에서 주관하는 데이터 관련 자격증이 여러 개 있어요.
어떤 차이가 있고, 나에게 맞는 건 무엇인지 한 번에 정리해드립니다.

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한눈에 보는 전체 구조

K-DATA에서 주관하는 데이터 자격증은 크게 두 계열로 나뉩니다.

데이터 분석 계열          데이터베이스(SQL) 계열
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ADsP (준전문가)           SQLD (개발자)
ADP  (전문가)             SQLP (전문가)

국가기술자격 (별개)
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빅데이터분석기사

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전체 비교표

구분	ADsP	ADP	SQLD	SQLP	빅데이터분석기사
주관	K-DATA	K-DATA	K-DATA	K-DATA	K-DATA(위탁)
종류	국가공인 민간자격	국가공인 민간자격	국가공인 민간자격	국가공인 민간자격	국가기술자격
난이도	★★☆☆☆	★★★★★	★★☆☆☆	★★★★☆	★★★☆☆
응시자격	제한 없음	ADsP 취득 후 실무 3년 등	제한 없음	SQLD 취득 후 실무 2년 등	학사 이상 또는 실무 2년
시험 형태	필기만	필기+실기	필기만	필기+실기	필기+실기
합격률	50~70%	3% 미만	50~60%대	15~20%대	필기 60% / 실기 50%대
접수	dataq.or.kr	dataq.or.kr	dataq.or.kr	dataq.or.kr	dataq.or.kr
준비 기간	1~2개월	6개월 이상	2~4주	3~6개월	2~3개월

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각 자격증 상세

ADsP — 데이터 분석 준전문가

영문명: Advanced Data Semi-Professional
대상: 데이터 분석 입문자
초점: 데이터 이해 + 분석 기획 + 통계 기초

 

 

시험 구성:

1과목 데이터 이해         10문항  20점
2과목 데이터 분석 기획    10문항  20점
3과목 데이터 분석         20문항  60점
합계                     40문항 100점

 

 

특징:

• 응시 자격 제한 없음 → 누구나 도전 가능
• 기출 재출제 비율이 60~70%로 높아서 기출 위주 공부가 효과적
• 공기업 채용에서 컴퓨터활용능력 1급, 정보처리기사와 동등한 가산점으로 인정하는 사례 증가
• 빅데이터분석기사를 취득했다면 ADsP는 사실상 중복 → ADsP 먼저 취득 후 상위 단계로 올라가는 게 일반적인 로드맵

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ADP — 데이터 분석 전문가

영문명: Advanced Data Professional
대상: 데이터 분석 고급 전문가
초점: 통계 분석 + R/Python + 빅데이터 처리 + 머신러닝

 

 

시험 구성:

필기: 4과목 (데이터이해/분석기획/분석/활용)
실기: 데이터 분석 실무 (R 또는 Python 사용)

 

 

특징:

• 응시 자격 조건이 까다로움: ADsP 취득 후 데이터 분야 실무 3년 이상 등
• 합격률 3% 미만, 2022년 기준 누적 합격자 255명 수준 → 국내 최고 난이도 데이터 자격증
• 실기에서 R/Python 코딩 실력이 요구됨
• 현직 데이터 분석가도 한 번에 합격하기 어려운 시험

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SQLD — SQL 개발자

영문명: SQL Developer
대상: DB/SQL 입문자~실무자
초점: 데이터 모델링 이론 + SQL 작성 능력

 

이미 1편에서 자세히 다뤘어요.

• 응시 자격 제한 없음, 필기만 있음
• SQL 실무 경험 있으면 2~4주 단기 준비 가능
• 개발자, DBA, 데이터 엔지니어 포지션에서 기본 스펙

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SQLP — SQL 전문가

영문명: SQL Professional
대상: DB 설계/성능 최적화 전문가
초점: SQL 작성 + DB 설계 + 성능 최적화 (옵티마이저, 인덱스, 조인)

 

 

시험 구성:

필기: 총 40문항 (데이터모델링/SQL활용/고급활용)
실기: 단답형 + 서술형 + SQL 작성

 

 

특징:

• 응시 자격: SQLD 취득 후 데이터 분야 실무 2년 이상 등
• 합격률 15~20%대로 상당히 어려운 편
• 실기에서 SQL 최적화 쿼리를 직접 작성해야 함
• DBA, DB 성능 튜닝 전문가를 목표로 하는 분들에게 적합

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빅데이터분석기사

국가기술자격 (일반 민간자격과 다름!)
대상: 빅데이터 분석 실무자
초점: 빅데이터 수집/저장/처리/분석/시각화 전 과정

 

 

시험 구성:

필기: 4과목 × 20문항 = 80문항, 120분
실기: 작업형 (R 또는 Python으로 데이터 분석)

 

 

특징:

• 국가기술자격이라 공공기관, 공기업 가산점 적용에서 민간자격보다 유리
• 응시 자격: 관련 학과 학사 이상 또는 실무 2년 이상
• 필기 문제를 공개하지 않음 → 현행 기사 중 유일한 필기 비공개 시험
• 실기는 dataq.goorm으로 접속해서 코딩 환경에서 진행
• 빅데이터분석기사 취득 시 ADsP는 중복이므로 ADsP는 건너뛰어도 됨

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나에게 맞는 자격증은?

📌 상황별 추천:

SQL 실무 경험 있는 개발자/DBA
  → SQLD 먼저, 이후 SQLP로 확장

데이터 분석으로 커리어 전환 목표
  → ADsP → SQLD → 빅데이터분석기사 순서

공기업/공공기관 취업 준비 중
  → ADsP (공기업 가산점 인정 사례 많음)
  → 빅데이터분석기사 (국가기술자격)

DB 성능 최적화 전문가가 목표
  → SQLD → SQLP

데이터 분석의 최고 레벨을 목표
  → ADsP → ADP (단, 합격률 3% 각오)

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인프라 경력자 관점에서 보면

20년 인프라 SI 경력으로 이 자격증들을 보면:

 

SQLD는 실무에서 SQL을 써왔다면 이론 정리용으로 딱 좋아요. 가성비가 제일 좋은 자격증이에요.

 

빅데이터분석기사는 인프라 엔지니어가 데이터 엔지니어링, MLOps 방향으로 확장하고 싶다면 유의미한 자격증이에요.

 

ADP는 솔직히 현업 데이터 분석가가 아니면 접근하기 어려운 수준이에요. 합격률 3%는 장난이 아닙니다.

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마치며

5개 자격증을 한 번에 다 딸 필요는 없어요.

 

본인 커리어 방향에 맞게 1~2개를 선택해서 집중하는 게 훨씬 효율적입니다.

 

저는 지금 SQLD를 8월 22일에 보는데, 이 자격증 하나로 SQL 이론을 체계적으로 정리해두려는 목적이 커요.

 

다음 편에서는 SQLD 이론 핵심을 정리합니다!

 

궁금한 점은 댓글로 남겨주세요!

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