DAsP vs ADsP, 이름이 한 글자 차이라서 같은 자격증의 다른 등급쯤으로 오해하는 분들이 정말 많습니다. 저도 처음엔 그랬어요. 그런데 막상 두 시험을 다 들여다보니, 이 둘은 ‘비슷한 등급’이 아니라 ‘완전히 다른 트랙’이었습니다.
이 글은 2026년 기준으로 두 자격증의 차이점, 난이도와 합격률, 그리고 어떤 사람이 어느 쪽을 먼저 응시해야 하는지를 비교 정리한 가이드입니다.
DAsP vs ADsP 한눈에 보는 핵심 차이
두 자격증을 헷갈리게 만드는 주범은 약자입니다. ADsP는 Advanced Data analytics Semi-Professional, 즉 데이터분석 준전문가입니다. DAsP는 Data Architecture Semi-Professional, 데이터아키텍처 준전문가고요.
한쪽은 ‘분석’, 다른 한쪽은 ‘아키텍처’. 영역이 다릅니다.
한 줄 요약: ADsP는 데이터를 ‘해석’하는 사람, DAsP는 데이터를 ‘설계’하는 사람을 위한 시험입니다.
두 시험 모두 한국데이터산업진흥원(K-DATA)에서 주관합니다. 그래서 시험 운영 방식, 합격 기준 같은 큰 틀은 비슷합니다. 다만 다루는 지식의 결이 달라요.
운영 주체와 자격 분류
ADsP는 국가공인 민간자격으로 분류돼 이력서에 ‘국가공인’을 붙일 수 있습니다. DAsP는 동일 기관에서 시행하지만 등록민간자격 성격이 강해서 ‘국가공인’ 표기는 쓰지 않는 경우가 많습니다.
이력서 임팩트만 보면 ADsP가 한 수 위라는 평가가 일반적입니다.
시험 구성 비교
두 시험의 과목 구성이 어떻게 다른지부터 확인하면, 왜 진로가 갈리는지가 자연스럽게 보입니다.
| 구분 | ADsP (데이터분석 준전문가) | DAsP (데이터아키텍처 준전문가) |
|---|---|---|
| 핵심 영역 | 데이터 이해 / 분석 기획 / R·통계 | 전사아키텍처 / 데이터 표준화·모델링 |
| 과목 수 | 3과목 (총 30문항) | 4과목 (총 50문항) |
| 실기 여부 | 없음 (필기 PBT) | 없음 (필기 PBT) |
| 합격 기준 | 총점 60점↑ + 과목별 40% 이상 | 총점 60점↑ + 과목별 40% 이상 |
| 응시료 | 50,000원 | 50,000원대 |
합격 기준 자체는 똑같습니다. 총점 60점 이상 + 과목별 40% 미만 과락. 이 룰은 데이터자격검정 시리즈 공통이라고 보면 됩니다.
차이는 ‘무엇을 묻느냐’에 있어요.
실전 팁
ADsP는 R 코드와 통계 개념(회귀, 분류, 군집)이 자주 출제됩니다. DAsP는 ERD, 정규화, 데이터 표준 용어 같은 모델링 지식이 핵심입니다. 본인이 SQL/모델링이 더 익숙하면 DAsP, 통계/머신러닝이 더 끌리면 ADsP가 체질에 맞습니다.
2026년 시험 일정
ADsP는 2026년 한 해 동안 제48회~제51회까지 4회 시행됩니다. DAsP는 보통 ADsP보다 시행 횟수가 적어 연 2~3회 수준입니다.
접수 일정은 두 시험 모두 시험일 약 한 달 반~두 달 전부터 시작합니다. 정확한 회차별 일정은 한국데이터산업진흥원 데이터자격검정 홈페이지에서 확인하세요.
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같은 기관, 같은 합격 기준이지만 ADsP=분석/통계, DAsP=설계/모델링으로 길이 갈립니다. 이력서 임팩트는 국가공인인 ADsP가 한 수 위.
난이도와 합격률, 어디가 더 만만한가
비교의 핵심 질문이죠. 결론부터 말하면 일반적으로 ADsP가 더 만만하다는 평이 많습니다. 하지만 이건 절대적인 것이 아니라 ‘응시자 풀’과 ‘기출 재출제 비율’ 때문입니다.
ADsP 합격률 — 회차별 편차가 큰 시험
ADsP의 회차별 합격률은 보통 40~65% 사이를 오갑니다. 일부 회차에서는 60%대 중반까지 치솟다가, 난이도가 살짝 올라가면 40%대로 뚝 떨어지기도 합니다.
그래도 평균만 놓고 보면 절반 정도는 합격하는 편이에요.
합격률이 비교적 높은 결정적인 이유는 기출 재출제 비율이 60~70%로 매우 높다는 점입니다. 최근 5회분 기출문제를 3번 이상 반복하면 합격선을 넘긴다는 후기가 흔합니다.
DAsP 합격률 — 정보가 적은 시험
DAsP는 ADsP보다 응시자 수가 훨씬 적습니다. 그래서 공식 통계도 외부에 잘 노출되지 않아요. 합격 후기 기준으로는 50% 안팎이라는 평이 일반적입니다.
응시자 풀 자체가 IT/DB 실무자나 정보처리기사 보유자가 많아, 평균 베이스가 높은 편입니다. 즉 ‘쉬워서 합격률이 높다’기보다는 ‘준비된 사람이 본다’에 가깝습니다.
학습 시간 비교
비전공자 기준 권장 학습 시간을 비교하면 차이가 더 명확해집니다.
| 구분 | ADsP | DAsP |
|---|---|---|
| 비전공자 권장 학습 | 3~4주 / 60~80시간 | 4~6주 / 80~120시간 |
| 실무자 권장 학습 | 1~2주 / 20~30시간 | 2~3주 / 40~60시간 |
| 핵심 학습 자료 | 민트책(공식) + 기출 | 한 권으로 끝내기 + 기출 |
ADsP가 짧은 단기 승부에 유리합니다. 기출 비중이 높은 데다가 객관식 30문항이라 ‘2~3주 단기 합격’ 후기가 정말 흔해요.
단기 승부면 ADsP, 실무 깊이를 원하면 DAsP.
저는 처음에 ADsP를 한 달 독학으로 통과한 다음, 실무에서 모델링 업무가 늘면서 DAsP를 추가로 봤습니다. 시간 투자만 보면 ADsP가 분명 가벼웠어요. 만약 ADsP를 한 달 안에 끝내는 구체적인 일정이 궁금하다면 ADsP 한 달 독학 합격 학습 플랜에 정리한 30일 일정표를 참고해도 좋습니다.
주의할 점
ADsP에서 가장 많이 떨어지는 이유는 ‘2과목(데이터 처리 기술 이해)’ 과락입니다. 통계 베이스가 약한 분들이 1·3과목에서 점수를 챙기고 2과목에서 무너지는 패턴이 흔합니다. DAsP는 4과목 ‘데이터 모델링’이 합격을 가르는 변별 과목입니다.
진로별 선택 기준 — 분석가 길 vs 모델러 길
DAsP vs ADsP는 결국 진로 선택의 문제입니다. 비슷한 시험을 두 개 다 따는 건 가성비가 좋지 않아요.
본인이 어떤 데이터 직무로 가고 싶은지부터 정해야 답이 나옵니다.
이런 분이라면 ADsP가 정답
- 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트를 목표로 하는 비전공 취준생
- 경영학·통계학·산업공학 전공자로 데이터 직무 전환을 노리는 분
- 마케팅·기획 직군에서 데이터 리터러시 인증이 필요한 직장인
- 일단 국가공인 자격증 한 줄을 빠르게 추가하고 싶은 분
- 이후 ADP, 빅데이터분석기사로 확장할 계획이 있는 분
ADsP는 입문용 베이스로 가장 무난합니다. R 한 줄 안 짜본 사람도 3주만 잡으면 통과할 수 있는 난도라, ‘데이터 직무 진입 도장’ 역할을 합니다.
이런 분이라면 DAsP가 정답
- DBA, 데이터 모델러, 데이터 아키텍트를 목표로 하는 분
- SI/SM 프로젝트에서 DA/모델링 R&R을 맡고 있는 IT 실무자
- 이미 SQLD를 보유했고 한 단계 더 깊이 들어가고 싶은 개발자
- 대형 SI 기업에서 전사 데이터 표준화·모델링 사업에 투입될 예정인 신입
- 이후 DAP(데이터아키텍처 전문가)까지 노리는 분
DAsP는 응시자 자체가 적어서 ‘아는 사람만 따는 자격증’ 같은 분위기입니다. 하지만 DA·모델러 트랙에서는 변별력이 의외로 큽니다.
실제 채용 공고에서 보는 인식 차이
제가 실무에서 채용 공고를 모니터링해본 인상은 이렇습니다.
분석/마케팅 JD에는 ‘ADsP 우대’ 문구가 종종 보입니다. 모델링/DA JD에는 ‘DAsP 우대’ 또는 ‘SQLD·DAsP 보유자’라는 문구가 보이고요.
두 자격증이 같은 풀에서 경쟁하는 일은 거의 없다는 뜻입니다.
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분석/사이언스 트랙은 ADsP, 모델링/아키텍트 트랙은 DAsP. 두 시험은 대체재가 아니라 서로 다른 트랙의 입문 자격증입니다.
응시 순서 추천과 자주 묻는 질문
여전히 ‘둘 다 따고 싶은데 순서가 궁금하다’는 분들이 있을 거예요. 그런 분들을 위한 추천 시나리오와 함께, 자주 받는 질문을 정리합니다.
비전공 취준생이라면 ADsP → SQLD 순서
가장 안전한 첫 카드는 ADsP입니다. 응시료 5만원, 학습 3~4주, 국가공인 한 줄. 비용 대비 효과가 가장 좋습니다.
그다음 카드는 SQLD를 추천합니다. ADsP에서 부족한 SQL 실무를 보완할 수 있어요. SQLD를 단기간에 끝내고 싶다면 SQLD 2주 단기 합격 후기의 학습 일정이 도움이 됩니다.
SQLD까지 끝낸 다음에 DAsP나 빅데이터분석기사로 가는 게 자연스럽습니다.
IT 실무자라면 SQLD → DAsP → ADsP 순서
이미 DB·모델링이 일상인 분이라면 ADsP는 후순위로 미뤄도 됩니다. SQLD로 SQL 베이스를 다지고 DAsP로 모델링 깊이를 입증한 뒤, 분석 트랙 확장이 필요할 때 ADsP를 추가하면 됩니다.
자주 묻는 질문
Q. DAsP와 ADsP를 둘 다 따면 가산점이 있나요?
같은 영역의 자격증이 아니므로 단순히 ‘두 개 보유’가 1+1=2로 평가되지는 않습니다. 분석가 직군에서는 ADsP만, DA 직군에서는 DAsP만 평가에 반영되는 경우가 일반적입니다. 본인 트랙에 맞는 한 개를 깊게 따는 게 효율적입니다.
Q. ADsP를 먼저 합격했는데 DAsP 시험에 도움이 되나요?
‘데이터 이해’ 같은 공통 개념이 있어 약 10~20% 정도는 겹칩니다. 하지만 DAsP의 핵심은 모델링과 표준화이기 때문에, 사실상 새로운 시험이라고 보고 따로 준비하셔야 합니다. 둘을 동시에 같은 책으로 공부하는 건 추천하지 않습니다.
Q. DAsP는 국가공인인가요, 민간자격인가요?
DAsP는 한국데이터산업진흥원에서 시행하는 자격이지만, ADsP·SQLD처럼 ‘국가공인 민간자격’ 표기를 쓰는 사례가 거의 없습니다. 이력서에는 ‘데이터아키텍처 준전문가(DAsP)’ 정도로 적는 것이 일반적입니다. 정확한 분류는 시행 회차별로 변동이 있을 수 있으니 데이터자격검정 공식 사이트에서 최신 자격 분류를 확인하세요.
Q. 비전공자가 DAsP에 바로 도전해도 되나요?
가능은 하지만 추천하지 않습니다. DAsP는 ERD, 정규화, 데이터 표준 용어 등 DB 실무 용어가 전제된 시험이라 베이스 없이 들어가면 4과목(데이터 모델링)에서 과락이 자주 납니다. SQLD를 먼저 합격해 SQL·모델링 기본을 잡은 뒤 DAsP로 확장하는 순서가 안전합니다.
Q. 두 자격증 모두 유효기간이 있나요?
ADsP와 DAsP 모두 합격 후 평생 유효한 자격으로, 별도의 갱신이나 보수교육이 필요하지 않습니다. 단, ADP·DAP 같은 상위 등급으로 갈수록 응시 자격에 실무 경력 조건이 붙기 때문에, 준전문가 단계에서 빠르게 따두고 경력을 쌓는 게 유리합니다.
정리하면, DAsP vs ADsP는 ‘어느 쪽이 더 좋다’의 문제가 아니라 ‘내가 어느 길을 가느냐’의 문제입니다. 분석으로 가면 ADsP, 설계로 가면 DAsP. 욕심내서 둘 다 잡으려 하기보다 본인의 한 해 로드맵에 맞는 한 장을 깊게 가져가는 것이 결국 가장 빠른 길이었습니다.