[알기쉬운 AI - 05] AI관련 자격증 소개

막상 AI 공부를 시작해도 그 목표가 없으면 지속하기 어렵습니다. 그럴 때는 자격 및 공모를 목표로 갖는 것이 좋습니다. 이번에는 AI 및 그 주변 지식을 커버할 수 있는 자격 공모전과 그 특징을 소개합니다. 다만 국내에는 아직 참고할만한 것이 없는 관계로 AI 연구가 활발한 일본과 미국의 것을 참고하겠습니다. ‘난이도’와 ‘이직에 도움’이라는 두 가지 관점에서 살펴보고 있습니다만, 어디까지나 참고용 수치입니다.

 

1. JDLA G 검정
  - 난이도 : ★★☆☆☆
  - 이직에 도움 : ★★★☆☆

  - 홈페이지 : https://www.jdla.org/business/certificate/

一般社団法人 日本ディープラーニング協会 Japan Deep Learning Association

사단법인 일본 딥러닝 협회(Japan Deep Learning Association : JDLA)에 의해 실시되고 있는 AI의 기초지식을 확인하기 위한 테스트입니다.

 

G검정의 "G"는 Generalist (만능)의 머리글자이며, 일반적인 사업활동과 문제 해결에 필요한 AI지식이 요구됩니다.

 

테스트 형식은 4지선다로 제한시간 120분에 200문항 이상의 문제를 해결해야 합니다. 집에서 개인 PC로 시험이 가능하며, 바쁜 분들에게 문턱이 낮은 시험이라 할 수 있습니다.

 

예를 들어, 다음과 같은 문제가 출제됩니다.

문제 1

"강한 AI, 약한 AI"에 관한 설명으로 적절한 것을 2개 고르시오. (1) "강한 AI"는, expert system이라고 일컬어지며, 현재 넓게 사용되고 있다. (2) AGI(Artificial General Intelligence : 범용 인공지능) 은 "강한 AI"에 더 가깝다. (3) 본래의 의미로서의 "인간처럼 생각하는 컴퓨터"가 개발된 것이 3차 인공지능 붐의 계기이다. (4) 국제적인 이미지 인식 경진대회에서 "약한 AI"가 인간을 뛰어넘는 식별 성능을 실현하고 있다.

어렵네요....

이 질문의 정답은 (2), (4)입니다.

 

이러한 지식을 정확하게 파악하고 운용할 수 있다면, 컨설팅 및 영업 등의 실무에 활용할 기회는 많을 것입니다. 인터넷에서 무료로 풀어볼 수 있는 문제도 제공되기 때문에, 수준을 파악하고 싶은 분들은 연습 삼아 풀어보는 것도 좋을 것 같습니다.

 

참고 : G 검정 모의 테스트

G検定(AIの検定)模擬テスト

이 자격증을 평가하자면 “IT컨설턴트 디렉터”및 “AI와 BI 툴을 도입하거나 판매하려는 영업 사원" 분들은 AI에 대한 의욕이나 기초지식을 입증하기 좋기 때문에 꼭 추천드립니다.

 

그러나 수식이나 프로그래밍에 관한 출제는 거의 나오지 않기 때문에 AI 엔지니어나 데이터 과학자를 목표로 한다면 이것만으로는 불충분합니다.

 

2. JDLA E 자격
  - 난이도 : ★★★★☆
  - 이직에 도움 : ★★★★☆

  - 홈페이지 : https://www.jdla.org/business/certificate/

 

사단법인 일본 딥러닝 협회(Japan Deep Learning Association : JDLA)에 의해 실시되고 있는 AI의 "구현을 위한 지식"을 확인하는 테스트입니다. E 검정 "E"는 Engineer(기술자)의 머리글자이며, 실제로 AI 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있는 수준의 AI 지식을 증명하는 자격입니다. 테스트를 받기 위해서는, JDLA가 인정하는 강좌를 수강해야 합니다. 따라서 시간과 비용면에서 어렵게 느껴지는 부분이 있습니다.

 

현재 JDLA인증 강좌를 개강하고 있는 기업은 8개 사가 있습니다. 아래에서 수강 가능 기업을 소개하고 있습니다.

참고 : https://www.jdla.org/business/certificate/?id=certificate_No04

 

테스트 형식은 제한 시간 120분에 100문항 정도의 4지선다 문제를 해결해야 합니다. G검정과는 달리 집이 아닌 지정 장소에서 시험 보는 CBT (Computer Based Test) 형식입니다. 주로 AI에 관한 기초지식을 묻는 문제, Python 등의 프로그래밍 구현 문제, 수학 문제 등 3가지 주제로 출제가 됩니다. 또한 2019년 9월, 교과 개정 발표가 되면서 구현의 경량화 · 고속화 기술에 관한 출제도 이루어지게 되었습니다.

 

E자격을 얻을 수 있다면, 이직에 관해서는 경험 부족을 보완할 수 있고, 기계 학습 엔지니어로 어느 정도 평가를 얻을 수 있습니다. 그러나 인지도가 그리 높다고 할 수는 없습니다.

 

 3. 통계 검정(2 급을 기준으로 한 경우)
   - 난이도 : ★★★☆☆
   - 이직에 도움 : ★★★☆☆

統計検定：Japan Statistical Society Certificate

통계 검정은 일반 재단법인 통계 품질보증 추진협회에 의해 실시되는 「통계학」의 기초 지식부터 응용까지를 확인하는 자격시험입니다.

 

4급 · 3급 · 2급 · 준 1급 · 1급 난이도별로 시험이 이뤄지며 학문적 "통계학"의 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 시험입니다. 학문적 통계학은  AI 및 데이터 분석 업무에서 그 기초 지식을 기반으로 이루어지는 것이므로 매우 중요하다고 할 수 있습니다. (AI 및 데이터 분석에 종사한다면 회사에 이 수학 · 통계적 지식을 가진 사람의 유무에 따라서 크게 성과가 달라진다고 할 수 있습니다.)

 

기타 “전문 통계조사원”이나 “통계조사원"이라는, 사회 · 경제에서 널리 이용되는 통계나 각종 조사자료의 작성 과정 및 이용상 유의점 등에 관한 종합적 지식수준을 확인하는 시험도 실시되고 있습니다.

 

직종에 따라 다르지만, “데이터 분석”에 종사하는 사람의 이직 · 채용 기준은 일반적으로 2급이 채용되는 경우가 많습니다. 이것은 2급 이상은 암기만으로는 풀리지 않는 문제가 많고 공식의 의미와 이론적인 개념을 제대로 파악해야 하기 때문입니다. 개인의 수학 능력에 따라 다르지만, 일하면서 수험을 병행한다면 2급 취득까지 반년~ 1년 정도의 시간이 걸릴 것으로 생각됩니다.

 

준 1급에서 1급은 수학적으로 약간 수준이 높으며, 고등학교 수학 이상의 지식을 기초로 요구합니다. 그래서 이러한 준 1급에서 1급 합격자는 어느 정도는 데이터 분석에 대한 대응력과 표준 수학 지식을 가지고 있다고 할 수 있습니다.

 

 

4. Kaggle
  - 난이도 : ★★★★☆
  - 이직에 도움 : 실적과 칭호에 따라 크게 다르다

Kaggle: Your Home for Data Science

Kaggle 데이터 분석, 머신러닝 모델의 경연대회를 온라인으로 개최하고 있는 기업(2017 년 Google에 의해 인수)이며, 그 경쟁을 총칭하여 Kaggle이라고 합니다.

 

크고 작은 대회가 열리고 시상식의 형태로 개최되며, 연구소 및 기업 등으로부터 모집 한 ‘데이터 분석 및 예측’이나 ‘머신러닝 모델’등의 알고리즘을 기간 내에 제출하고 가장 높은 정확도의 모델을 제출한 상위 팀 (개인을 포함)부터 순위가 매겨집니다.

 

또한 대회마다 순위에 따라 금 · 은 · 동메달을 수여합니다. 대회에 참가하여 경쟁하기 위해서는 프로그램을 작성하는 능력과 모델을 만들기 위한 지식을 요구합니다.

 

자신이 참여할 수 있는 수준인지 궁금하신 분은 참가가 무료이므로 한 번 튜토리얼에 도전해 보시면 어떨까요?

 

획득 한 메달 수에 따라 Kaggle은 다음과 같이 실적을 평가하는 칭호를 마련하고 있습니다.

칭호	조건
Grandmaster	5 gold medals, 5 silver medals
Master	1 gold medal 4 silver medals
Expert	3 bronze medals

그러나 앞에서 말한 것도 있지만, Kaggle은 어디까지나 머신러닝 모델의 제작 능력만을 평가하며, 비즈니스 과제를 정의, 발견하고 해결하는 능력과는 별개 임을 염두에 두어야 합니다.

 

SNS상에서는 Kaggle에 종사하고 있는 사람을 "Kaggler"라고 부르기도 합니다.

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현재의 기계 학습 자격증은 국가 자격이 아니라 모두 민간 자격입니다. 하지만, 고도의 지식과 기술이 요구되므로 난이도가 높고, 자격 시험에 합격하는 것은 쉽지 않습니다.

 

이번에 소개하는 AWS와 Google은 각각 클라우드 서비스를 전개하고 있습니다. 양사의 클라우드 서비스는 모두 세계 클라우드 시장의 톱 4에 들어가며, 그 중에서도 AWS는 높은 점유율을 차지하고 있습니다.

 

따라서 이용하는 기업이 많기 때문에 AWS와 Google의 인증을 취득하면 각 서비스 환경의 기계 학습에 익숙하다는 증명도 되는 것입니다.

 

5. AWS Certified Machine Learning - Specialty

AWS(아마존 웹 서비스)는 미국의 인터넷 쇼핑몰 사이트인 Amazon의 자회사로 전 세계의 다양한 기업 및 정부 기관 등 클라우드 서비스와 IoT 시스템 구축, 기계 학습, 이미지 인식 등 최신 기술과 서비스를 제공하고 있습니다.

 

현재 클라우드 서비스를 제공하는 기업은 많지만, 그 중에서도 AWS는 세계 클라우드 시장의 30% 점유율을 차지할 정도로 인기가 높으며 개인뿐만 아니라 많은 기업에서 이용하는 서비스입니다.

 

그리고 AWS Certified Machine Learning - Specialty는 AWS가 전개하는 클라우드 서비스에서 기계 학습의 전문 지식과 기술을 어느 정도 가지고 있는지 묻는 AWS 자격증 중 하나입니다.

 

따라서 AWS의 기계 학습의 자격을 취득한다면 AWS에 관한 지식과 기술의 수준을 충족시키는 증거가 되고, 취직 · 이직 활동뿐 아니라 실무에서도 큰 장점을 가집니다.

 

AWS 공인 Machine Learning - 전문 분야

6. Google의 Professional Data Engineer

Professional Data Engineer(전문 데이터 엔지니어)는 구글이 제공하는 클라우드 서비스의 Google Cloud Platform(GCP) 자격증 중 하나입니다.

 

이 자격은 앞서 소개한  자격과는 달리 기계 학습뿐만 아니라 데이터베이스 구축 및 데이터 처리 시스템의 설계, 데이터 분석 등 데이터에 관한 지식과 기술도 요구됩니다.

 

그리고 AWS와 마찬가지로 Google 클라우드 플랫폼은 세계 클라우드 시장에서 톱 4에 들어가는 대규모의 서비스로 물론 많은 기업과 개인이 이용하고 있습니다.

 

그래서 Professional Data Engineer 자격의 취득은 GCP 데이터 처리 시스템의 설계 · 구축 및 기계 학습 모델의 운용 능력을 증명합니다.

Professional Data Engineer Certification  |  Certifications

 

기계 학습의 자격을 취득하기 위해 필요한 것

AWS Certi fi ed Machine Learning - Specialty는 시험 문제에 대한 정보가 적고, 과거에 나온 문제도 공개하지 않습니다. 그러나 합격한 응시자의 경험을 정리하면 효과적인 학습 방법은 세 가지가 있습니다.

 

학습 방법 1 : 무료 동영상 강의를 활용

AWS의 공식 사이트에는 인증을 위한 교육(강좌)가 소개되고 있습니다.

이 훈련은 '무료 디지털 교육', '클래스룸 트레이닝(각지에서 열리는 강좌)', '개인 현장 교육(강사와의 일대일 강좌)'의 3 종류가 있고, 이 중 기계 학습은 '무료 디지털 교육'으로 배울 수 있습니다. 무료로 시청할 수 있는 10 ~ 45분의 짧은 동영상이 준비되어 있습니다.

AWS 디지털 교육 및 강의실 교육 - AWS 클라우드 기술 습득

학습 방법 2 : AWS를 실습

AWS를 응시해 보면, AWS의 운영 경험이 없으면 역시 잘 모르겠다는 느낌이 듭니다. 따라서 실제로 AWS 조작 능력을 몸에 익히기 위한 추천 방법입니다. 요즘은 유튜브 상에도 AWS의 조작 방법을 알려주는 동영상이 많이 공개되어 있기 때문에 이를 활용하여 배워 봅시다.

 

 

학습 방법 3 : 샘플 문제와 모의 시험

AWS 시험의 공식 사이트에 있는 샘플 문제는 출제방향을 참고하는데 도움이 되기 때문에 체크해 보십시오. 그리고 공식적으로 제공되는 모의 시험 문제도 중요합니다. 모의고사는 유료이지만, 본 시험에 대비하여 자신의 실력을 확인하는 기준이 되기 때문에 받을만한 가치가 있습니다. 또한 AWS는 업데이트가 빠르기 때문에, 공식 사이트에서 최신 정보를 입수하는 것도 중요한 시험 대책입니다.

 

AWS 공인 기계 학습 - 전문 지식

AWS 공인 Machine Learning - 전문 분야

AWS 인증 시험에 대비

AWS Certification 시험 준비

AWS 문서

https://docs.aws.amazon.com/index.html?nc2=h_ql_doc_do

 

Google의 Professional Data Engineer

전문 데이터 엔지니어 역시 AWS처럼 과거의 시험 문제가 공개되지 않고 정보가 적지만 효과적인 학습 방법을 소개하겠습니다.

 

모의 시험

공식 사이트에서 자격취득을 위한 지표가 되는 모의 시험을 치를 수 있습니다. 이 연습 시험은 몇 번이라도 받을 수 있기 때문에 문제의 경향을 파악하고, 자신의 수준이 어느 정도인지 판단하는 기준이 될 것입니다.

 

공식 사이트의 모의 시험

Professional Data Engineer Practice Exam | Google Certified Professional

GCP 인증 교육

GCP는 기술을 익히기 위한 인증 교육이 준비되어 있습니다. 인증 교육은 전문 데이터 엔지니어의 자격 취득에 필요한 기계 학습의 기초부터 실행 방법, 데이터에 관한 일을 배우는 교실입니다.(대부분이 유료... ㅠㅠ) 이 훈련은 세계 각지에서 개최되고 있기 때문에, 자세한 내용은 다음의 URL을 참조하십시오.

 

Google Cloud Training

Catalog | Qwiklabs

 

온라인 강좌에서 학습

전문 데이터 엔지니어는 인터넷에서 동영상으로 배울 수 있고, 많은 분들이 온라인 강좌 'Coursera'를 수강하고 있습니다.

 

Coursera는 세계 최고 수준의 대학과 기업의 강의를 인터넷에서 누구나 수강할 수있는 서비스로, 계정만 등록하면 코 세라의 공식 사이트에서 수강할 수 있습니다.

Coursera | Build Skills with Online Courses from Top Institutions

 

최근에는 데이터 저장 및 시스템 개발에 클라우드를 이용하는 개인과 기업이 많아, 앞으로도 점점 클라우드의 중요도는 높아질 것입니다. 이 상황에서 AI 엔지니어의 AWS 및 Google의 기계 학습 자격 취득은 큰 장점입니다.

 

그러나 어떤 자격도 쉽게 얻을 수 있는 것은 아니고, 소개한 바와 같이 각각의 학습 방법을 실천해 나가야 합니다. 또한 자격증은 경험치도 많이 요구되므로 평소의 실무 경험이 중요합니다.

 

앞으로 AI가 인간의 삶에 꼭 필요한 존재가 되는 시대가 바로 코 앞에 왔습니다. 따라서 향후 AI 엔지니어의 가치는 높아지고, 기계 학습 자격의 가치도 높아질 것입니다. 아무래도 난이도가 높은 편이지만, AI 엔지니어 자격 취득은 가치있는 도전입니다. 꼭 도전해보세요!

 

 

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