월급 300만도 꿈이 아니다! 노데이터라벨링 2급 자격증 취득의 모든 것

데이터라벨링 2급 자격증은 인공지능 데이터 전문가로서의 역량을 인정받는 국가 자격증입니다. 최근 인공지능 산업의 급격한 성장과 함께 데이터라벨링 분야의 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

이 자격증을 취득하면 인공지능 데이터 전문가로서 다양한 분야에서 활동할 수 있으며, 높은 연봉과 안정적인 일자리를 기대할 수 있습니다.

본 포스팅에서는 노데이터라벨링 2급 자격증 취득 방법에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 시험 응시 자격, 시험 과목, 학습 방법, 시험 준비 팁 등을 단계별로 알려드리며, 자격증 취득 후 진로에 대한 정보도 제공합니다.

 

 

Contents

01

노데이터라벨링 2급 자격증이란?

02

노데이터라벨링 2급 자격증 시험 정보

03

노데이터라벨링 2급 자격증 학습 방법

04

노데이터라벨링 2급 자격증 시험 준비 

05

노데이터라벨링 2급 자격증 진로

그날의 이슈

 

1. 노데이터라벨링 2급 자격증이란?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.1. 개요

노데이터라벨링 2급 자격증은 인공지능 학습 데이터 전문가(AIDE) 2급 자격증의 다른 명칭으로, 인공지능 학습에 사용되는 데이터의 수집, 정제, 라벨링 등의 작업을 수행할 수 있는 능력을 평가하는 국가 자격증입니다.

 

1.2. 역사 및 배경

• 2019년: 한국인공지능협회에서 최초로 인공지능 학습 데이터 전문가 자격증 시험을 개최
• 2020년: 인공지능 활용 확대에 따라 자격증 수요 증가
• 2021년: 취업 및 자격증 취득 정보 사이트 '직업능력개발훈련원'에서 노데이터라벨링 2급 자격증 정보 제공
• 2022년: 인공지능 산업 급성장과 함께 데이터라벨링 전문가 수요 급증

1.3. 자격증 보유 시 이점

• 전문성 증명: 인공지능 데이터 전문가로서의 역량을 공식적으로 인정받을 수 있습니다.
• 취업 유리: 인공지능 관련 기업의 채용 시 유리하게 작용합니다.
• 고용 보장: 정부의 인공지능 산업 육성 정책에 따라 고용 보장 혜택을 받을 수 있습니다.
• 높은 연봉: 인공지능 데이터 전문가는 평균 연봉이 높은 편입니다.
• 다양한 진로: 인공지능 관련 다양한 분야에서 활동할 수 있습니다.

1.4. 시험 응시 자격

• 만 19세 이상
• 고등학교 졸업 또는 동등 이상 학력
• 1급 자격증 취득을 위한 필수 조건은 아님

1.5. 시험 과목

• 인공지능 기초 이론 (30%)
• 데이터 이해 및 전처리 (30%)
• 데이터 라벨링 (40%)

1.6. 취득 방법

• 독학: 시험 과목 관련 도서 및 온라인 강의를 통해 자율적으로 학습
• 교육기관 수강: 한국인공지능협회 등에서 운영하는 교육 과정 수강
• 온라인 강좌 수강: 크라우드웍스 아카데미 등에서 제공하는 온라인 강좌 수강

1.7. 관련 자료 및 정보

• 한국인공지능협회: https://www.koraia.org/
• 직업능력개발훈련원: https://blog.naver.com/hrdasset/221743047702
• 크라우드웍스 아카데미: https://www.facebook.com/CrowdworksAcademy/

1.8. 향후 전망

인공지능 산업의 성장과 함께 노데이터라벨링 전문가의 수요는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 이 자격증은 인공지능 시대에 경쟁력을 확보하고 미래를 설계하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

 

2. 노데이터라벨링 2급 자격증 시험 정보

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.1. 시험 개요

• 시험 주관기관: 한국산업인력공단
• 시험 횟수: 연 2회 (6월, 12월)
• 시험 형태: 객관식 50문제 (1시간 30분)
• 합격 기준: 60점 이상
• 시험 응시료: 55,000원

2.2. 시험 과목 및 출제 비율

과목출제	비율
인공지능 기초 이론	30%
데이터 이해 및 전처리	30%
데이터 라벨링	40%

 

2.3. 시험 과목 상세 내용

2.3.1. 인공지능 기초 이론

• 인공지능 개요
• 기계 학습 개론
• 딥 러닝 개론
• 자연어 처리
• 컴퓨터 비전

2.3.2. 데이터 이해 및 전처리

• 데이터베이스 개론
• 데이터 구조 및 알고리즘
• 데이터 전처리 기법
• 통계 분석
• 데이터 시각화

2.3.3. 데이터 라벨링

• 데이터 라벨링 개요
• 라벨링 도구 및 플랫폼
• 이미지 라벨링
• 텍스트 라벨링
• 음성 라벨링

2.4. 시험 준비 팁

• 시험 과목 관련 도서 및 온라인 강의를 통해 학습
• 한국인공지능협회 홈페이지에서 제공하는 시험 대비 자료 활용
• 온라인 커뮤니티 등을 통해 다른 응시자들과 정보 공유
• 모의고사를 통해 실력 점검 및 시간 관리 훈련
• 시험 전 충분한 휴식 및 숙면

2.5. 추가 정보

• 한국산업인력공단: [유효하지 않은 URL 삭제됨]
• 한국인공지능협회: https://www.koraia.org/

2.6. 시험 관련 주의 사항

• 시험 당일에는 필기구, 신분증, 응시확인증을 지참해야 합니다.
• 시험 시간 늦은 도착 시 응시가 불가능할 수 있습니다.
• 시험 중 부정행위 시 즉시 응시 취소될 수 있습니다.

2.7. 자격증 취득 후 진로

• 인공지능 관련 기업 취업
• 데이터 라벨링 업체 취업
• 프리랜서 데이터 라벨러 활동
• 인공지능 교육 강사

 

3. 노데이터라벨링 2급 자격증 학습 방법

 

 

 

 

 

 

 

3.1. 학습 방법 선택

노데이터라벨링 2급 자격증을 취득하기 위한 학습 방법은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.

• 독학: 시험 과목 관련 도서, 온라인 강의 등을 활용하여 스스로 학습하는 방법
• 교육기관 수강: 한국인공지능협회, 크라우드웍스 아카데미 등에서 운영하는 교육 과정을 수강하는 방법
• 온라인 강좌 수강: 유튜브, 스터디룸 등에서 제공하는 온라인 강좌를 수강하는 방법

3.2. 학습 방법별 장단점 비교

 

학습 방법	장점	단점
독학	- 비용이 적게 드는 편<br>- 시간과 장소에 제약 없이 학습 가능	- 학습 계획 및 관리가 어려움<br>- 동기 부여가 어려움
교육기관 수강	- 체계적인 교육 과정 제공<br>- 전문 강사진의 지도 및 피드백 제공<br>- 다른 응시자들과의 정보 공유 가능	- 비용이 발생<br>- 시간과 장소에 제약이 있음
온라인 강좌 수강	- 시간과 장소에 제약 없이 학습 가능<br>- 비교적 저렴한 비용	- 교육 과정의 질이 다양<br>- 상호작용이 부족

 

3.3. 학습 방법 선택 시 고려 사항

• 개인의 학습 스타일: 독학을 선호하는 경우, 체계적인 교육을 원하는 경우, 시간과 장소에 제약이 있는 경우 등
• 경제적 상황: 독학은 비용이 적게 드는 반면, 교육기관 수강 및 온라인 강좌 수강은 비용이 발생
• 시간적 여유: 독학은 시간 관리가 중요, 교육기관 수강 및 온라인 강좌 수강은 정해진 시간에 학습

3.4. 학습 방법별 추천 자료 및 정보

3.4.1. 독학

• 도서:
  • "노데이터라벨링 2급 자격증 완벽 정복" (이지북스)
  • "인공지능 학습 데이터 전문가 2급 자격증 교재" (씨앤씨북스)
• 온라인 강의:
  • 유튜브: "AIDE 노데이터라벨링 2급 자격증 대비", "데이터라벨링 AIDE 2급"
  • 스터디룸: "노데이터라벨링 2급 자격증 스터디"

3.4.2. 교육기관 수강

• 한국인공지능협회: https://koraia.org/base_3/mp3/sub3.php?sub=03
• 크라우드웍스 아카데미: https://inforia.tmireviewer.com/entry/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%9D%BC%EB%B2%A8%EB%A7%81-2%EA%B8%89-%EC%9E%90%EA%B2%A9%EC%A6%9D-%EC%B7%A8%EB%93%9D-%EB%B0%8F-%ED%9B%84%EA%B8%B0-%EB%93%B1%EB%A1%9D-%EB%B0%A9%EB%B2%95

3.4.3. 온라인 강좌 수강

• 유튜브: "AIDE 노데이터라벨링 2급 자격증 대비", "데이터라벨링 AIDE 2급"
• Udemy: "노데이터라벨링 2급 자격증 완벽 정복"

3.5. 학습 팁

• 시험 과목 및 출제 비율을 파악하고, 집중적으로 학습
• 개념 이해뿐 아니라 실습을 통해 실력 향상
• 모의고사를 통해 실력 점검 및 시간 관리 훈련
• 온라인 커뮤니티 등을 통해 다른 응시자들과 정보 공유 및 궁금증 해결
• 충분한 휴식 및 숙면을 통해 학습 효율 향상

 

4. 노데이터라벨링 2급 자격증 시험 준비 팁

 

 

 

 

 

 

 

4.1. 시험 과목 및 출제 비율 파악

시험 과목별 출제 비율을 파악하고, 중요도가 높은 과목에 집중적으로 학습하는 것이 중요합니다.

• 인공지능 기초 이론 (30%)
  • 인공지능 개요
  • 기계 학습 개론
  • 딥 러닝 개론
  • 자연어 처리
  • 컴퓨터 비전
• 데이터 이해 및 전처리 (30%)
  • 데이터베이스 개론
  • 데이터 구조 및 알고리즘
  • 데이터 전처리 기법
  • 통계 분석
  • 데이터 시각화
• 데이터 라벨링 (40%)
  • 데이터 라벨링 개요
  • 라벨링 도구 및 플랫폼
  • 이미지 라벨링
  • 텍스트 라벨링
  • 음성 라벨링

 

 

5. 노데이터라벨링 2급 자격증 진로

 

 

 

 

5.1. 인공지능 관련 기업 취업

인공지능 관련 기업에서 데이터 라벨링 전문가로서 근무할 수 있습니다. 데이터 라벨링 전문가는 인공지능 학습에 사용되는 데이터를 수집, 정제, 라벨링 하는 역할을 수행합니다.

 

5.2. 데이터 라벨링 업체 취업

데이터 라벨링 업체에서 데이터 라벨링 전문가로서 근무할 수 있습니다. 데이터 라벨링 업체는 인공지능 기업, 연구기관 등에 데이터 라벨링 서비스를 제공하는 기업입니다.

 

5.3. 프리랜서 데이터 라벨러 활동

프리랜서 데이터 라벨러로 활동하며 다양한 기업 및 개인으로부터 데이터 라벨링 작업을 수주하여 수행할 수 있습니다.

 

5.4. 인공지능 교육 강사

노데이터라벨링 2급 자격증을 취득하고 관련 경험을 쌓으면 인공지능 교육 강사로 활동하며 데이터 라벨링 관련 교육을 진행할 수 있습니다.

 

5.5. 기타 진로

• 연구기관: 인공지능 관련 연구 프로젝트 참여
• 스타트업: 인공지능 관련 스타트업 창업
• 컨설팅: 인공지능 관련 컨설팅 업무 수행

5.6. 진로 선택 시 고려 사항

• 개인의 흥미 및 전문성: 데이터 라벨링 작업의 특성을 이해하고, 관련 분야에 대한 흥미와 전문성을 고려해야 합니다.
• 직무 만족도: 각 진로별 직무 만족도, 업무 환경, 연봉 등을 고려해야 합니다.
• 성장 가능성: 인공지능 산업의 성장 가능성을 고려하여 미래 전망이 좋은 진로를 선택해야 합니다.

 

 

 

 

 

summary⌛

1. 2급 자격증, 인공지능 데이터 마스터의 비밀 도구?


2. 시험 꿀팁 대방출! 2급 자격증, 이렇게 잡아라!


3. 2급 자격증 취득 후, 당신의 미래는?


4. 2급 자격증 시험, 어떻게 준비해야 할까?


5. 2급 자격증, 왜 필요할까?

 

함께보면 좋은 글

2024.02.26 - [생활정보팁] - 제주도 버스, 택시, 심지어 렌터카까지! 알뜰교통카드 하나면 끝!

제주도 버스, 택시, 심지어 렌터카까지! 알뜰교통카드 하나면 끝!

2024.02.26 - [생활정보팁] - 경남 알뜰교통카드 버스 요금 30% 할인? 사용법부터 충전 방법까지 총정리!

경남 알뜰교통카드 버스 요금 30% 할인? 사용법부터 충전 방법까지 총정리!