ADsP vs SQLD (시험 차이, 난이도, 공부법)

ADsP_SQLD

 

ADsP와 SQLD, 두 자격증 모두 한국데이터산업진흥원이 주관하는 국가공인 민간자격으로 응시 자격 제한이 없습니다. 그런데 막상 하나를 고르려 하면 정보가 제각각이라 판단이 어렵습니다. 저도 처음 이 두 자격증을 비교했을 때 "어차피 데이터 자격증이면 비슷한 거 아닌가?"라고 생각했는데, 공부를 시작하고 나서야 방향 자체가 다르다는 걸 깨달았습니다.

시험 차이: 데이터 분석 vs 데이터베이스

두 시험 모두 100점 만점에 60점 이상이면 합격하는 절대평가 방식이고, 과목별 과락 기준도 있습니다. 여기서 과락이란 특정 과목에서 최소 점수에 미치지 못하면 총점과 무관하게 불합격 처리되는 기준을 의미합니다. 즉, 한 과목을 완전히 포기하는 전략은 두 시험 모두에서 통하지 않습니다.

ADsP는 총 3개 과목 50문항으로 구성됩니다. 1과목은 데이터 이해, 2과목은 데이터 분석 기획, 3과목은 데이터 분석이며 3과목에만 30문항이 몰려 있습니다. 제가 직접 교재를 펼쳐봤는데, 회귀 분석이나 군집 분석 같은 통계 용어가 초반부터 쏟아져서 솔직히 첫인상은 쉽지 않았습니다. 회귀 분석(Regression Analysis)이란 변수들 사이의 관계를 수식으로 표현해 미래 값을 예측하는 통계 기법입니다.

반면 SQLD는 2개 과목 50문항 구조입니다. 1과목은 데이터 모델링의 이해, 2과목은 SQL 기본 및 활용이며, 2과목에 무려 40문항이 집중됩니다. 데이터 모델링(Data Modeling)이란 현실 세계의 데이터 구조를 데이터베이스에 담기 위해 논리적으로 설계하는 과정을 뜻합니다. 정리하면 ADsP는 데이터 분석 이론 전반을 다루고, SQLD는 데이터베이스 설계와 SQL 실기 능력에 집중하는 시험입니다(출처: 한국데이터산업진흥원).

• ADsP: 3과목 50문항 / 데이터 이해·분석 기획·데이터 분석(통계) 중심
• SQLD: 2과목 50문항 / 데이터 모델링·SQL 기본 및 활용 중심
• 공통: 절대평가 60점 이상 합격, 과목별 과락 기준 존재, 응시 자격 제한 없음

요약: ADsP는 분석 이론 시험, SQLD는 SQL 실력 시험으로 출발점 자체가 다르다.

 

난이도: "외워서 푼다" vs "이해해야 풀린다"

비전공자 기준으로 어느 쪽이 더 어려운지 묻는다면, 저는 SQLD가 체감 난이도가 높다고 봅니다. 물론 ADsP도 만만하지는 않습니다. 처음 보는 상관계수나 분류 알고리즘 용어들이 낯설게 느껴지고, 비슷한 개념이 미묘하게 다른 선지로 등장하는 경우가 많아서 단순 암기만으로는 한계가 있었습니다.

그런데 ADsP는 어느 정도 기출 유형에 익숙해지면 "이 문제는 이 개념을 묻는구나"라는 감이 잡힙니다. 제 경험상 이건 반복 학습의 효과가 상당히 크게 나타나는 시험입니다. 기출문제를 풀다가 틀린 개념을 이론으로 돌아가 확인하는 방식을 반복하다 보면, 어느 순간 흐름이 읽히기 시작합니다.

반면 SQLD는 조인(JOIN)이나 서브쿼리(Subquery)가 겹치기 시작하는 순간부터 상황이 달라집니다. 서브쿼리란 SQL 문 안에 또 다른 SQL 문이 중첩된 구조를 의미하며, 실행 순서를 머릿속으로 따라가지 못하면 정답을 찍는 수준이 됩니다. 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 문법은 외웠는데 막상 쿼리 결과를 예측하는 문제에서 자꾸 틀렸거든요. 그때 깨달은 건, SQLD는 SQL을 읽는 시험이지 외우는 시험이 아니라는 점입니다. 논리적 사고에 익숙한 분이라면 SQLD가 오히려 잘 맞을 수 있다는 시각도 있는데, 저는 그 말이 틀리지 않다고 생각합니다.

요약: ADsP는 개념 이해 후 기출 반복, SQLD는 쿼리 실행 흐름을 직접 따라가는 훈련이 핵심이다.

 

공부법과 취업 활용: 목적이 방향을 결정한다

공부법부터 보면, ADsP는 1·2과목에서 데이터 분석 방법론과 핵심 용어를 비교하며 정리하는 것이 먼저입니다. 특히 상관관계와 인과관계의 차이처럼 헷갈리기 쉬운 개념 쌍을 명확히 구분해두는 것이 포인트였습니다. 상관관계(Correlation)란 두 변수가 함께 변하는 경향을 나타내는 것이고, 인과관계(Causality)는 한 변수가 다른 변수의 원인이 된다는 더 강한 주장입니다. 이 둘을 혼동하면 3과목에서 꼭 한두 문제를 날립니다.

SQLD는 교재를 처음부터 끝까지 읽는 것만으로는 부족하다는 걸 제가 직접 겪었습니다. SELECT 기본 구조부터 WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY, 그리고 JOIN과 서브쿼리까지 반드시 직접 작성해보고 결과를 확인하는 연습이 필요합니다. 문제를 틀렸을 때 정답만 확인하고 넘어가면 같은 유형에서 또 틀립니다. 틀린 쿼리를 다시 실행해서 어느 단계에서 결과가 달라지는지 스스로 찾아보는 과정이 핵심이었습니다.

취업 측면에서 보면, 공기업 채용에서 ADsP나 SQLD를 가산점 또는 우대 자격으로 인정하는 경우가 있고(출처: 국가직무능력표준(NCS)), 금융권이나 IT 업계에서도 데이터 관련 직무에서 이 자격증들을 참고합니다. 다만 자격증 두 개를 보유했다고 해서 실무 능력이 자동으로 증명되는 것은 아니라고 생각합니다. 자격증이 직무 역량을 입증한다는 시각도 있는데, 저는 그보다는 출발점을 알리는 신호 정도로 보는 편이 현실적이라고 봅니다.

직무에 따라 선택이 달라지는 부분도 중요합니다. 서비스 기획, 마케팅, 사업 기획처럼 분석 결과를 이해하고 활용하는 역할이라면 ADsP가 잘 맞고, 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 개발처럼 데이터베이스를 직접 다뤄야 하는 역할이라면 SQLD가 훨씬 직접적으로 쓰입니다.

요약: ADsP는 개념 정리 중심, SQLD는 직접 실행 연습 중심으로 공부하고, 지원 직무에 맞게 우선순위를 정하는 것이 맞다.

 

자주 묻는 질문

Q. ADsP랑 SQLD 중에 뭐가 더 쉬운가요?

A. 비전공자 기준으로는 일반적으로 ADsP가 체감상 조금 더 접근하기 쉽다는 의견이 많습니다. ADsP는 개념 이해와 암기 비중이 높아서 기출 반복 학습이 효과적인 반면, SQLD는 SQL 쿼리 실행 흐름을 논리적으로 따라가야 하기 때문에 처음 접하는 분들에게 더 낯설게 느껴질 수 있습니다. 다만 논리적 사고에 강하다면 SQLD가 오히려 맞는 분도 있습니다.

 

Q. ADsP와 SQLD 둘 다 따야 하나요?

A. 두 자격증을 모두 보유하면 데이터 분석 이론과 SQL 실기 역량을 함께 보여줄 수 있다는 장점이 있습니다. 시간 여유가 있다면 함께 준비하는 것도 좋은 방법입니다. 다만 자격증 두 개가 실무 능력을 보장하는 것은 아니기 때문에, 병행하는 실습 경험이 더해질 때 진짜 경쟁력이 생긴다고 봅니다.

 

Q. 비전공자도 SQLD 독학으로 합격할 수 있나요?

A. 가능합니다. 다만 단순히 교재를 읽는 것으로는 부족하고, 직접 SQL을 작성하고 실행하며 결과를 확인하는 연습이 반드시 필요합니다. 특히 서브쿼리나 조인이 복합적으로 나오는 문제는 눈으로만 읽으면 틀리기 쉬우므로, 틀린 쿼리를 다시 실행해 보는 반복 과정이 합격 가능성을 높입니다.

 

Q. 공기업 취업할 때 ADsP와 SQLD 중 어느 게 더 유리한가요?

A. 공기업마다 채용공고에서 우대 자격증이 다르기 때문에 일률적으로 말하기 어렵습니다. 지원하려는 기관의 채용공고에서 우대 조건을 직접 확인하는 것이 가장 정확합니다. 데이터 분석 직무는 ADsP를, 개발이나 DB 관련 직무는 SQLD를 우대하는 경향이 있다는 의견도 있지만, 반드시 그런 것은 아닙니다.

 

결론

ADsP와 SQLD는 모두 데이터 관련 역량을 증명하는 자격증이지만, 평가하는 능력의 방향이 완전히 다릅니다. 데이터 분석의 개념과 통계적 사고를 기르고 싶다면 ADsP가 맞고, 데이터베이스에서 직접 데이터를 꺼내 다루는 능력을 갖추고 싶다면 SQLD가 맞습니다. 저는 결국 자격증의 가치는 시험 합격 자체보다 공부 과정에서 쌓이는 이해에 있다고 생각합니다.

자격증은 취업을 보장하는 수단이 아니라 직무 역량을 쌓기 위한 출발점입니다. 어느 쪽을 선택하든 실제 데이터를 분석하거나 쿼리를 작성해보는 실습 경험을 병행한다면, 자격증의 의미가 훨씬 단단해질 것이라고 봅니다. 지원하려는 기업과 직무의 채용공고를 먼저 확인하고, 그 방향에 맞는 자격증을 선택하는 것이 제가 생각하는 가장 현실적인 기준입니다.

참고: https://www.youtube.com/watch?v=o2-Qy1GbK2I