AI 자격증 취득하고 취업 성공하기! 자격증 정보 대공개

인공지능(AI) 기술은 현대 사회의 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 주도하고 있으며, 취업 시장에서도 역시 예외는 아닙니다.
 
AI의 발전은 자동화와 효율성 증대를 통해 생산성을 향상시키는 동시에, 새로운 직업과 역할을 창출하고 기존 직업의 요구 역량을 변화시키고 있습니다.

이러한 AI 시대에 경쟁력을 갖추고 성공적인 취업을 이루기 위해서는 AI 관련 지식과 기술을 입증할 수 있는 전문 자격증을 취득하는 것이 중요합니다.
 
이번 포스팅에서는 AI 시대 취업에 유리한 다양한 자격증의 종류와 각 자격증의 취득 방법에 대한 상세 정보를 제공하고자 합니다.

국내외적으로 인정받는 AI 관련 유망 자격증들을 살펴보고, 각 자격증이 요구하는 역량, 시험 정보, 학습 방법 등을 자세히 분석하여 AI 분야 취업을 준비하는 분들에게 실질적인 도움이 되었으면 합니다.

 
 

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국내 AI 관련 유망 자격증

 
AICE (AI Certificate for Everyone)

AICE는 KT와 한국경제신문이 공동 주관하는 인공지능 활용능력 평가 시험으로, 초등학생부터 AI 전문가까지 다양한 수준의 응시자를 대상으로 5가지 등급(Future, Junior, Basic, Associate, Professional)으로 구성되어 있습니다.

이 중 Associate 등급은 국내 최초이자 유일하게 국가 공인 민간 자격으로 인정받아 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
 

• 자격 등급별 특징

   - Future : 초등학생 및 초등 교사를 대상으로 블록 코딩 기반의 AI 핵심 작동 원리 이해 및 구현 능력을 평가합니다. 3개의 급수로 나뉘어 있으며, 온라인 시험으로 진행됩니다.
   - Junior : 중고등학생 및 중고등 교사를 대상으로 AI 개념, 용어, 프로세스 등 AI 문해력을 평가합니다. 코딩 없이 Auto ML 기반으로 데이터 분석 및 모델링 능력을 측정하며 온라인 시험 방식으로 진행됩니다.
   - Basic : AI 비전공자 및 조직 리더를 대상으로 Tabular 데이터에 대해 코딩 없이 Auto ML 기반으로 데이터 분석 및 모델링 역량을 측정합니다. 온라인 시험으로 60분간 15문항이 출제되며, AI 원리 이해, 업무 활용, 결과 해석 능력을 평가합니다.
   - Associate : 준전공자 및 기획/분석가를 대상으로 Tabular 데이터에 대해 파이썬 코딩 기반으로 데이터 분석, 처리, 모델링 역량을 평가합니다. 온라인 실기 시험으로 90분간 14문항이 출제되며, 탐색적 데이터 분석, 데이터 전처리, 머신러닝/딥러닝 모델링, 모델 성능 평가를 포함됩니다
   - Professional : AI 분야 종사자 및 AI/SW 개발자를 대상으로 다양한 데이터를 분석, 처리하고 최적의 알고리즘을 적용해 AI 모델링을 수행하는 능력을 평가합니다. 온라인 실기 시험으로 180분간 3문항이 출제되며, 다양한 데이터 분석 및 처리, 머신러닝/딥러닝 모델링, 머신러닝/딥러닝 최적화 및 고도화를 포함됩니다.

• 취득 방법 : AICE 홈페이지(https://aice.study/main) 통해 시험 정보를 확인하고 온라인으로 응시할 수 있습니다. 시험은 온라인 비대면 방식으로 진행되며, 응시자는 본인 확인을 위한 신분증과 웹캠이 가능한 PC가 필요합니다. 합격 기준은 100점 만점 중 80점 이상이며, 합격자에게는 자격증과 디지털 배지가 발급됩니다.

 
 

AI-POT (AI 프롬프트 활용 능력)

AI-POT는 한국생산성본부(KPC)에서 시행하는 AI 프롬프트 활용 능력 자격 시험으로, 생성형 AI 서비스 사용자가 원하는 결과를 효과적으로 도출할 수 있도록 프롬프트를 작성하는 능력을 평가합니다. 2024년 처음 시행되었으며, 1급과 2급으로 구분됩니다.
 

• 자격 등급별 특징

   - 2급 : 인공지능 기초 이론, 생성형 AI 기초 이론, 프롬프트 엔지니어링 기술 기초, 프롬프트 엔지니어링 기술 기초 활용, 프롬프트 엔지니어링 업무 활용 및 윤리의식 등 5개 과목으로 구성됩니다. CBT 방식으로 60분간 40문항(이론형 24문항, 실습형 16문항)이 출제되며 합격 기준은 70점 이상입니다.
   - 1급 : 인공지능 이론, 생성형 AI 이론, 프롬프트 엔지니어링 기술, 프롬프트 엔지니어링 기술 활용, 프롬프트 엔지니어링 업무 활용과 윤리의식 등 5개 과목으로 구성됩니다. CBT 방식으로 60분간 진행될 예정이며, 2025년 하반기부터 시행될 예정입니다. 1급 시험은 주관식으로 프롬프트를 직접 작성하는 등 보다 강화된 실습형 방식으로 운영될 예정입니다.

• 취득 방법 : KPC 자격검정 홈페이지(https://license.kpc.or.kr/)를 통해 시험 정보를 확인하고 온라인으로 원서 접수를 할 수 있습니다. 응시 자격에는 별도의 제한이 없습니다.

 
 

AIDE (인공지능 학습 데이터 전문가)

AIDE는 한국인공지능협회에서 주관하는 인공지능 학습 데이터 전문가 자격증으로, 데이터 라벨러의 전문성을 검증하는 민간 자격증입니다. 1급과 2급으로 나뉘어 있으며, 2022년에 신설되었습니다.
 

• 자격 등급별 특징

   - 2급 : 인공지능의 기초 이론과 데이터 라벨링의 기초적인 개념 및 기술을 평가합니다. 온라인 시험으로 이론 20문항, 실습 30문항(총 50문항)이 객관식으로 출제되며, 시험 시간은 60분이며 합격 기준은 60점 이상입니다.   
   - 1급 : 데이터 라벨링에 대한 전반적인 이해와 실무 능력을 평가하며, 2급 자격증 소지자만 응시 가능합니다. 온라인 시험으로 이론 20문항, 실습 30문항(총 50문항)이 객관식으로 출제되고 시험 시간은 60분이며 합격 기준은 60점 이상입니다.

• 취득 방법 : 한국인공지능협회 홈페이지(https://lic.koraia.org/)를 통해 시험 정보를 확인하고 온라인으로 응시할 수 있습니다. 시험은 온라인으로 진행되며, 웹캠이 탑재된 PC 또는 노트북과 신분증이 필요합니다.

 

 

빅데이터분석기사

빅데이터분석기사는 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 위한 국가기술자격입니다. 과학기술정보통신부와 통계청이 주무부처이며, 한국데이터산업진흥원(K-DATA)에서 시행합니다.

• 시험 내용 : 필기시험은 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석 4과목으로 구성되며, 객관식 80문항이 출제됩니다. 실기시험은 빅데이터 분석 실무 과목으로 통합형(필답형, 작업형)으로 진행됩니다.
• 응시 자격 : 대학 졸업(예정)자, 기사 등급 이상 자격 취득자, 3년제 전문대 졸업 후 1년 이상 실무 경력자, 2년제 전문대 졸업 후 2년 이상 실무 경력자, 산업기사 등급 이상 자격 취득 후 1년 이상 실무 경력자 등 다양한 응시 자격 요건이 있습니다.
• 취득 방법 : 한국데이터산업진흥원 자격검정 홈페이지(https://www.kdata.or.kr/kr/main.do) 통해 시험 정보를 확인하고 온라인으로 원서 접수를 할 수 있습니다.

 
 

데이터분석 준전문가 (ADsP)

ADsP는 데이터 이해에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터 분석 기획 및 데이터 분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 위한 국가 공인 민간 자격입니다. 한국데이터산업진흥원(K-DATA)에서 시행합니다.

• 시험 내용 : 필기시험만 있으며, 데이터 이해, 데이터 분석 기획, 데이터 분석 3과목으로 구성됩니다. 객관식 50문항이 PBT(Paper Based Test) 방식으로 출제됩니다.
• 응시 자격 : 별도의 응시 자격 제한은 없습니다.
• 취득 방법 : 한국데이터산업진흥원 자격검정 홈페이지(https://www.kdata.or.kr/kr/main.do) 통해 시험 정보를 확인하고 온라인으로 원서 접수를 할 수 있습니다.

 

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해외 AI 관련 유망 자격증

 

Google Professional Machine Learning Engineer

Google Professional Machine Learning Engineer 자격증은 Google Cloud를 사용하여 AI 솔루션을 구축, 평가, 프로덕션 환경에 배포 및 최적화하는 능력을 검증하는 자격증입니다. 이는 기존 ML 접근 방식과 기초 모델을 기반으로 책임감 있는 AI 관행을 고려하여 생성형 AI 솔루션을 설계하고 운영하는 능력도 포함합니다.

• 시험 내용 : 2시간 동안 진행되며, 50-60개의 객관식 및 복수 선택형 문제가 출제됩니다. 시험은 온라인 감독 또는 시험 센터에서 응시할 수 있습니다. 주요 시험 영역은 저코드 AI 솔루션 설계, 데이터 및 모델 관리 협업, 프로토타입의 ML 모델로 확장, 모델 서비스 및 확장, ML 파이프라인 자동화 및 오케스트레이션, AI 솔루션 모니터링 등입니다.
• 응시 자격 : 특별한 사전 요구 사항은 없지만, Google Cloud를 사용하여 솔루션을 설계하고 관리한 1년 이상의 경험을 포함하여 3년 이상의 업계 경험이 권장됩니다.
• 취득 방법 : Google Cloud Certification 웹사이트(https://cloud.google.com/learn/certification?hl=ko) 시험 가이드, 샘플 문제 및 교육 자료를 확인할 수 있으며, Pearson VUE를 통해 시험을 예약할 수 있습니다.

 

AWS Certified Machine Learning – Specialty

AWS Certified Machine Learning – Specialty 자격증은 AWS에서 기계 학습(ML) 모델을 구축, 훈련, 튜닝 및 배포하는 전문성을 입증하는 자격증입니다.

• 시험 내용 : 180분 동안 65개의 객관식 및 복수 응답형 문제가 출제됩니다. 시험은 영어, 일본어, 한국어, 중국어 간체로 제공되며, Pearson VUE 테스트 센터 또는 온라인 감독 시험으로 응시할 수 있습니다. 주요 시험 영역은 데이터 엔지니어링, 탐색적 데이터 분석, 모델링, 기계 학습 구현 및 운영입니다.
• 응시 자격 : AWS 클라우드에서 ML/딥러닝 워크로드를 개발, 설계 및 실행한 2년 이상의 실무 경험, 기본적인 ML 알고리즘에 대한 이해, 기본적인 하이퍼파라미터 최적화 경험, ML 및 딥러닝 프레임워크 사용 경험, 모델 훈련, 배포 및 운영 모범 사례 준수 능력이 권장됩니다.
• 취득 방법 : AWS Certification 웹사이트 (https://aws.amazon.com/ko/certification/certified-machine-learning-specialty/)에서 시험가이드, 학습 자료 및 모의 시험을 확인할 수 있으며, Pearson VUE를 통해 시험을 예약할 수 있습니다.

 

Microsoft Azure AI Engineer Associate

Microsoft Azure AI Engineer Associate 자격증은 Azure AI 서비스를 최대한 활용하는 AI 솔루션을 구축, 관리 및 배포하는 데 필요한 기술을 검증하는 자격증입니다.

• 시험 내용: 100분 동안 진행되며, 시험 형식에는 대화형 구성 요소가 포함될 수 있습니다. 시험은 영어, 일본어, 중국어(간체), 한국어 등 다양한 언어로 제공됩니다. 주요 시험 영역은 Azure AI 솔루션 계획 및 관리, 콘텐츠 조정 솔루션 구현, 컴퓨터 비전 솔루션 구현, 자연어 처리 솔루션 구현, 지식 마이닝 및 문서 인텔리전스 솔루션 구현, 생성형 AI 솔루션 구현 등입니다.
• 응시 자격: 특별한 사전 요구 사항은 없지만, Azure AI 서비스를 사용하여 AI 솔루션을 개발한 경험이 권장됩니다.
• 취득 방법: Microsoft Learn 웹사이트 (https://learn.microsoft.com/ko-kr/credentials/certifications/azure-ai-engineer/)에서 학습 가이드, 실습 평가 및 시험 샌드박스를 확인할 수 있으며, Pearson Vue를 통해 시험을 예약할 수 있습니다.

 

IBM AI Engineering Professional Certificate
IBM AI Engineering Professional Certificate는 Coursera에서 제공하는 13개의 코스 시리즈로, AI 또는 ML 엔지니어로서 성공하는 데 필요한 도구를 제공하도록 설계되었습니다.

• 커리큘럼: 파이썬을 이용한 머신러닝, Keras를 이용한 딥러닝 및 신경망 소개, Keras 및 TensorFlow를 이용한 딥러닝, PyTorch를 이용한 신경망 소개, PyTorch를 이용한 딥러닝, 딥러닝을 이용한 AI 캡스톤 프로젝트, 생성형 AI 및 LLM, NLP 및 언어 이해를 위한 Gen AI 기초 모델, 트랜스포머를 이용한 생성형 AI 언어 모델링, LLM을 위한 생성형 AI 엔지니어링 및 미세 조정 등 다양한 주제를 다룹니다.
• 취득 방법: Coursera 플랫폼 (https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer) 통해 등록하고 과정을 수료하면 전문 자격증과 IBM 디지털 배지를 받을 수 있습니다.

 
 

Certified Analytics Professional (CAP)

Certified Analytics Professional (CAP) 자격증은 국제적으로 인정받는 벤더 중립적인 분석 전문가 자격증으로, 분석의 7개 영역에서 뛰어난 역량을 입증합니다.

• 요구 사항: 학사 학위 이상, 4년 이상의 분석 업무 경력(석사 학위 이상 소지자는 2년), 고용주의 소프트 스킬 확인, 윤리 강령 준수 서약, CAP 시험 합격이 필요합니다.
• 취득 방법: INFORMS 웹사이트 (https://www.certifiedanalytics.org) 통해 신청 절차, 시험 정보 및 학습 자료를 확인할 수 있습니다. 시험 응시를 위해서는 신청비 및 시험 응시료를 지불해야 합니다.

 

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AI 커리어 전망 강화를 위한 관련 분야 자격증

AI 관련 특정 자격증 외에도 클라우드 컴퓨팅 플랫폼(AWS, Azure, GCP), 사이버 보안, SQL과 같은 데이터 분석 도구 관련 자격증은 AI 시대의 취업 전망을 크게 향상시킬 수 있습니다.

AI 솔루션은 이러한 관련 분야의 기술과 플랫폼을 기반으로 구축 및 배포되는 경우가 많기 때문에, 이러한 분야의 전문성을 입증하는 자격증은 AI 프로젝트에 대한 기여도를 높이고 취업 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 도움이 됩니다.
 
 

AI 자격증 선택 전략 가이드

AI 관련 자격증을 선택할 때는 자신의 현재 기술 수준, 경력 목표 및 관심 분야를 고려하는 것이 중요합니다. 초보자의 경우 AI 기본 개념을 다루는 자격증부터 시작하여 점차 전문 분야로 심화해 나가는 것이 좋습니다.
 
특정 직무 또는 산업 분야를 목표로 하는 경우, 해당 분야에서 인정받는 자격증을 선택하는 것이 유리합니다. 또한, 자격증 취득에 필요한 시간, 비용 및 사전 요구 사항을 고려하여 자신에게 가장 적합한 자격증을 선택하는 것이 중요합니다.
 
 

AI 자격증 시험 준비를 위한 효과적인 전략 및 자료

AI 자격증 시험 준비를 위해서는 공식 문서, 온라인 강의 플랫폼(Coursera, Udemy), 관련 서적, 실습 시험 등 다양한 학습 자료를 활용하는 것이 효과적입니다.

체계적인 학습 계획을 수립하고 꾸준히 학습하는 것이 중요하며, 실제 시험과 유사한 환경에서 실습을 통해 문제 해결 능력을 향상시키는 것도 중요합니다.
 
 

AI 자격증의 실질적인 가치 및 산업적 인정

AI 자격증은 취업 시장에서 검증된 기술력을 입증하는 수단으로, 채용 과정에서 유리한 고지를 점하고 연봉 협상력을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

특히 전문적이고 수요가 높은 AI 분야에서는 자격증이 지원자의 역량을 객관적으로 평가하는 중요한 기준이 됩니다. 많은 기업들이 채용 공고에 특정 AI 자격증을 우대 조건으로 명시하고 있으며, 이는 AI 자격증의 산업적 인정과 가치를 반영합니다.
 
 

결론

AI 시대는 끊임없는 변화와 혁신을 요구하며, 이에 발맞춰 AI 관련 전문성을 갖추는 것은 개인의 경쟁력을 높이는 핵심 요소입니다.
 
이번 포스팅에서 제시된 다양한 국내외 AI 자격증 정보와 취득 방법은 AI 분야 취업을 준비하는 모든 이들에게 실질적인 지침이 될 것입니다. 전략적인 자격증 취득을 통해 AI 시대의 성공적인 커리어를 개척해 나가시기를 바랍니다.