SQL 개발자(SQLD)
한국데이터산업진흥원(KDATA)
실기 없이 필기 한 번으로 끝나지만, '데이터 모델링의 이해'와 'SQL 기본 및 활용' 두 과목 모두 40점 과락이 걸려 있어 SQL 문제만 잘 풀어선 통과되지 않는 구조다. 객관식과 단답형이 섞여 나오고 총점 60점 이상이 합격선이라, 모델링 파트를 별도 영역처럼 챙겨야 하는 점이 SQLD 준비의 실제 분기점이다. 응시 자격에 학력·경력 제한이 없는 한국데이터산업진흥원(KDATA)의 국가공인민간자격으로, 합격 후 SQL 전문가(SQLP)나 빅데이터분석기사로 단계를 올리는 출발선이 된다.
- 시행 기관
- 한국데이터산업진흥원(KDATA)
- 응시료
- 응시료는 KDATA 공지 기준 확인 필요
- 접수 기간
- 연 4회 내외 정기 시행 (공식 일정 확인 필요)
- 시험 방식
- 필기(객관식 + 단답형)
- 권장 준비 기간
- 비전공 4~8주, SQL 경험자 2~3주
- 합격률 안내
- 필기 합격률 약 50~60% (회차 평균 · KDATA 공개 통계)
- 합격 기준
- 총점 60점 이상 + 과목별 40점 이상
이 자격증을 준비하면 좋은 사람
- 데이터 분석·BI·DB 직군을 준비하는 비전공·신입
- 사내 데이터 활용 역량을 객관적으로 증빙하려는 직장인
- ADsP·빅데이터분석기사로 단계 상승을 계획하는 학습자
- SQL을 업무에 막 도입한 마케터·기획자
한눈에 보는 시험 정보
- 자격 구분
- 국가공인민간자격
- 시행 기관
- 한국데이터산업진흥원(KDATA)
- 응시료
- 응시료는 KDATA 공지 기준 확인 필요
- 접수 기간
- 연 4회 내외 정기 시행 (공식 일정 확인 필요)
- 시험 일정
- KDATA 공지 일정 (회차별 확인 필요)
- 권장 준비 기간
- 비전공 4~8주, SQL 경험자 2~3주
- 난이도
- 초급
응시 자격
- 응시 자격 제한 없음 (학력·경력 무관)
시험 과목·준비 순서
보통 앞 단계(필기·1차)를 붙어야 다음 단계(실기·작업형·면접)로 넘어갑니다. 그래서 공부도 위에서 아래 순서대로, 단계마다 비중을 나눠 잡는 게 효율적입니다.
- 데이터 모델링의 이해
- SQL 기본 및 활용
시험 형식·합격 기준
- 시험 방식
- 필기(객관식 + 단답형)
- 시험 시간
- 약 90분
- 합격 기준
- 총점 60점 이상 + 과목별 40점 이상
- 참고
- 정확한 기준·시간은 시행 기관 공지 확인 필요
접수·시험 일정
접수 기간연 4회 내외 정기 시행 (공식 일정 확인 필요)
시험 일정KDATA 공지 일정 (회차별 확인 필요)
응시료응시료는 KDATA 공지 기준 확인 필요
ⓘ 본 일정은 일반 안내 목적이며, 실제 접수·응시 전에는 공식 기관 공지에서 확정 일정을 반드시 확인하세요.
최근 합격률 해석
회차별 실측치가 없어, 공개 통계를 바탕으로 한 일반적인 안내입니다. 정확한 수치는 시행 기관 공지를 먼저 보세요.
- 이 자격은 큐넷 합격률 OpenAPI에 회차별로 연동된 종목이 아니어서, 회차별 실측 합격률 대신 공개 통계를 일반화한 안내를 제공합니다. 실제 회차 수치는 시행 기관 공지에서 확인하세요.
필기 합격률 약 50~60% (회차 평균 · KDATA 공개 통계)
ⓘ 합격률은 회차마다 달라집니다. 숫자는 큐넷 공식 집계를 옮긴 것이고, ‘운영자라면’ 칸은 그 숫자를 읽는 편집부 의견입니다. 접수 전 시행 기관 공지의 최신 수치를 함께 확인하세요.
한눈에 보는 회차·합격·응시 흐름
공식 시행 기관 공개 통계의 일반화된 안내입니다. 회차별 정확한 수치·일정은 시행 기관 공지를 우선으로 합니다.
- 연간 시행 회차
- 연 4회
- 일반적 시행 월 · 3월, 5월, 9월, 11월
- 합격률 일반 안내
- 필기 합격률 약 50~60% (회차 평균 · KDATA 공개 통계)
- 응시자 흐름
- 2019년 약 9.6천 명 → 2023년 약 4.9만 명 (약 5배 증가)
출처 · 한국데이터산업진흥원(KDATA) 데이터자격검정 통계
ⓘ 본 수치는 회차·연도에 따라 변동될 수 있으며, 시행 기관 공지가 우선합니다. 응시·접수 시점에는 반드시 공식 출처에서 최종 확인하세요.
이 자격, 데이터 너머로 읽기
표와 목록으로는 잘 안 보이는 맥락 — 누구에게 맞고, 준비가 실제로 어떻게 흘러가며, 어디서 미끄러지고, 따고 나면 어디에 쓰이는지 — 를 편집부가 정리했습니다.
엑셀 피벗으로 버티던 마케터가 어느 날 SELECT 한 줄을 직접 쳐야 하는 자리에 놓이는 일, 생각보다 흔해요. 아니면 비전공으로 데이터 직군 문을 두드리는데 이력서에 적을 객관적 근거가 아쉽거나요. SQLD가 그럴 때 가장 먼저 눈에 들어오는 시험이에요. 학력도 경력도 안 묻고, 분석·BI·DB 운영 신입 지원이나 기획·운영 직군에서 '나 데이터 좀 다뤄요'를 보여줄 때 부담 없이 꺼낼 수 있거든요. 준비는 두 갈래예요. 업무에서 쿼리 만져 본 사람은 2~3주, 처음 접하는 비전공자는 4~8주 정도 잡아요. 시험은 필기 한 번, 약 90분 동안 데이터 모델링의 이해와 SQL 기본 및 활용 두 과목을 객관식·단답형 섞인 형태로 치러요. 성격이 꽤 다른데, SQL 활용은 그룹 함수나 서브쿼리를 눈으로만 읽지 말고 직접 쿼리를 짜 보며 손에 붙여야 하고, 모델링은 정규화·엔터티 개념을 단답형으로 정확히 적어 낼 수 있게 정리하는 쪽이에요. 합격선은 총점 60점 이상에 과목별 40점 과락이 같이 걸려 있어요. 한쪽만 잘해선 그림이 안 그려진다는 거, 일찍 받아들이는 게 나아요(정확한 기준·시간은 시행 기관 공지에서 확인하세요).
여기서 무너지는 건 실력 부족이 아니라 '치우침'이에요. SQL이 익숙하다는 자신감에 모델링을 뒷전으로 미루다 한 과목 과락으로 무너지거나, 반대로 활용 문제를 손으로 안 풀고 눈으로만 외우다 변형된 쿼리 앞에서 굳어 버리거나요. 단답형 답안을 어떤 형식으로 적어야 인정되는지 미리 안 챙기는 것도 흔하고, 출제 범위가 손질된 걸 모르고 오래된 기출만 돌리다 범위가 어긋나기도 해요. 요컨대 SQL 문제를 푸는 능력이랑 '시험을 통과하는 준비'는 같은 말이 아니에요. 약한 과목하고 답안 표기 습관까지 같이 점검해야 흔들림이 줄어요. 그렇게 한 장 쥐면 쓰임은 넓어요. 데이터 분석·BI·DB 운영 신입에 지원할 때나 사내에서 데이터 직무로 옮길 때 기본 증빙으로 통하고, 마케팅·기획·운영처럼 본업이 따로 있는 직군에서도 데이터 활용 역량을 한 줄로 보여 주는 카드가 돼요. 무엇보다 ADsP나 빅데이터분석기사, 더 위로 SQLP까지 올라가려는 사람한테는 첫 계단이에요. 한 번으로 끝낼 시험이라기보단 데이터 쪽 경로의 입구로 보는 게 성격에 맞아요.
실제 응시자들은 이렇게 말합니다
편집부가 공개된 합격 후기·수험 커뮤니티·자료에서 자주 반복되는 경험을 추려 정리한 내용입니다. 본 사이트가 직접 응시한 1차 기록이 아니라 작성 시점에 공개돼 있던 자료를 종합한 것이며, 아래에 참고 출처를 함께 밝힙니다.
실제 합격 후기들은 'SQL 자격검정 실전문제(일명 노랭이)'를 핵심 교재로 2회독 이상 반복하고, 1과목 데이터 모델링은 단답형 대비 암기, 2과목 SQL 활용은 직접 쿼리를 풀며 익히는 흐름을 공통적으로 말한다. 짧게는 2~3일, 길게는 2주 안팎 집중으로 붙었다는 후기가 많고, 실제 시험이 노랭이 문제와 유사도가 높다는 평이 반복된다.
- 노랭이(실전문제) 반복이 사실상 표준
후기 대부분이 '노랭이' 한 권을 2~3회독 하는 것을 핵심 전략으로 꼽았고, 실제 시험에서 노랭이와 유사하거나 거의 똑같은 문제를 봤다는 증언이 반복된다. 처음엔 기출 60점이 간당간당하다가 반복 풀이 후 80점대로 올랐다는 사례도 있었다.
- 2과목 SQL 활용이 실질적 고비
2과목 'SQL 활용'은 코드가 길고 실제 쿼리 결과를 추론하는 문제가 많아, SQL이 낯선 비전공자가 가장 힘들어하는 구간으로 꼽힌다. 눈으로 읽기보다 직접 쿼리를 풀어보며 익히는 편이 실전에서 통했다는 평이 많다.
- 1과목은 단답형 대비 암기 필요
1과목 데이터 모델링은 객관식뿐 아니라 단답형 주관식이 나오기 때문에 용어·개념을 정확히 암기해야 한다는 조언이 반복된다. 비중은 작지만 단답형에서 점수가 갈린다는 경험담이 많다.
- 짧은 벼락치기와 OMR 실수 주의
2~3일 집중이나 2주 안팎 단기 합격 후기가 흔하지만, 기출은 '최소 3회독+오답풀이'를 권한다. 한 응시자는 OMR 마킹을 잘못해 시험 5분 전 처음부터 다시 작성했다며 마킹 실수를 조심하라고 당부했다.
ⓘ 개인 후기는 응시 회차·환경에 따라 다를 수 있습니다. 합격을 보장하지 않으며, 시험 기준·일정은 공식 시행 기관 공지를 우선 확인하세요.
5개 지표로 본 이 자격의 가성비
응시 자격·시험 형식·갱신 의무·활용 폭 등 공개된 사실에서 결정적으로 도출한 본 사이트 고유의 평가 지표입니다. 합격·취업·수익을 약속하지 않습니다.
- 비전공 친화도5 / 5응시 자격 부담이 적고 진입이 쉬운가
- 활용도4 / 5실제 직무·채용·등록 활용 폭
- 학습 부담부담 지표2 / 5학습 시간·양 부담 (5에 가까울수록 부담↑)
- 갱신 부담부담 지표1 / 5CPE·PDU·보수교육 등 유지 비용 (5에 가까울수록 부담↑)
- 단기 도전4 / 51~3개월 합격이 현실적인가
ⓘ 본 평가는 라이선스로드 편집부가 정의한 5개 지표 점수입니다. 공식 시행 기관의 합격률·통계가 아니며, 본인 진입 직무·학습 환경에 따라 체감이 달라질 수 있습니다.
단계 상승 경로
SQL 개발자(SQLD)의 이전·다음 단계 자격을 보여줍니다. 본인 응시 자격·학습 시간에 따라 단계를 건너뛰거나 옆 분야로 갈아탈 수도 있습니다.
ⓘ 단계 상승 경로는 일반적 권장 순서이며, 본인 응시 자격·관심 분야에 따라 달라질 수 있습니다.
ⓘ 이 자격을 북마크(★)하면 내 자격 준비 현황에서 원서접수·시험·발표 D-day와 준비 단계 진행률을 한 곳에서 관리할 수 있어요.
준비 체크리스트
아래는 학습·접수·응시 전반에 권장되는 준비 항목입니다. 본인 상황에 맞춰 가감해 활용하세요.
- 공식 가이드(SQL 전문가 가이드 발췌본 등)
- 기출 5회분 이상
- SQL 실습 환경(MySQL·Oracle 등)
흔히 하는 실수
- 모델링 파트를 가볍게 보고 SQL 문제만 풀이
- 그룹 함수·서브쿼리 등 활용 문제 실습 없이 암기로 접근
- 단답형 답안 표기 형식을 사전 점검하지 않은 사례
- 최신 출제 범위 변경을 확인하지 않고 구판 기출만 풀이
활용 직무 · 경력 사례
- 데이터 분석·BI·DB 운영 신입 직무 지원
- 마케팅·기획·운영 직군에서 데이터 활용 역량 증빙
- ADsP·빅데이터분석기사·SQLP로 단계 상승
- 사내 데이터 직무 전직 시 기본 증빙
전형적인 학습 흐름
본인 기초·학습 가능 시간에 따라 흐름이 달라질 수 있습니다. 다음은 같은 유형 자격을 준비한 응시자들에게 일반적으로 권장되는 단계 구성입니다.
- 1단계 — 응시 자격·시험 일정 확인
국가공인민간자격 자격은 응시 자격(학력·경력·관련 자격) 충족이 우선입니다. 한국데이터산업진흥원(KDATA)의 공지를 통해 본인 자격을 점검하세요.
- 2단계 — 약 비전공 4~8주의 이론 학습
필기 과목을 1회독한 뒤 기출 5개년 풀이로 출제 패턴을 파악합니다. 약점 단원은 오답 노트로 정리해 반복 복습합니다.
- 4단계 — 모의시험 + 시험 당일 점검
응시 1~2주 전 실제 시험 시간으로 모의시험을 진행하고, 응시표·신분증·허용 도구·시험장 동선을 사전 점검하세요.
“IT · 디지털” 분야에서 이 자격은 어떤 위치에 있나요?
디지털 전환이 본격화되면서 IT 자격은 비전공 직무에서도 우대 사항이나 가산점으로 작용하는 경우가 많습니다. 다만 자격증만으로 채용이 보장되는 것은 아니며, 실제 업무 경험이나 포트폴리오와 함께 봐야 합니다.
- 컴퓨터활용능력 2급
- 컴퓨터활용능력 1급
- 정보처리산업기사
- SQLD
- ADsP
- 정보처리기사
본 가이드는 일반적 학습 순서이며, 본인 기초·진입 직무에 따라 순서는 달라질 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. SQLD는 비전공자도 합격 가능한가요?
비전공자 합격 사례가 많은 것으로 알려져 있으나, 데이터 모델링 파트가 처음 학습하는 응시자에게 진입 장벽으로 작용합니다.
Q. SQLD와 ADsP 중 어느 것을 먼저 따야 하나요?
데이터 활용·SQL 직무를 노린다면 SQLD, 데이터 분석 기획·통계 직무라면 ADsP를 먼저 보는 경우가 많습니다.
Q. 유효 기간이 있나요?
자격 유효 기간 정책은 변동될 수 있어 KDATA 공지를 확인해야 합니다.
Q. SQLD가 신입 데이터 직군 지원에 실제로 쓰이나요?
신입 데이터 직군에서 보조 지표로 활용되며, 자격증만으로 채용이 보장되지는 않습니다.
접수 전 공식 공고에서 확인할 것
여기 정리해 둔 정보는 출발점이고, 접수의 기준은 늘 시행 기관의 그해 공식 공고입니다. 접수 버튼을 누르기 전에 아래 여섯 가지만큼은 공고 원문에서 직접 확인해 두세요.
- 1응시 자격 충족 여부
학력·경력·전공·선행 자격 같은 요건은 같은 자격이라도 등급·연도에 따라 달라집니다. 내 조건이 올해 기준에 맞는지부터 짚어 보세요.
- 2접수 시작·마감 시각
접수 시작·마감 시각은 회차마다 따로 공고됩니다. 시작 시각(보통 평일 오전 10시)을 놓치면 인기 종목은 분 단위로 마감되기도 하니, 여유 있게 들어가는 게 좋습니다.
- 3응시료·환불 규정
응시료와 환불 규정은 회차·등급에 따라 달라질 수 있습니다. 정확한 금액과 환불 기한은 공식 공고에서 확인하세요.
- 4시험장·일자 선택
원하는 지역·날짜의 시험장은 일찍 차곤 합니다. 접수가 열리면 곧바로 들어가 자리를 잡아 두는 편이 안전합니다.
- 5신분증·수험표·지참물
규정 신분증, 수험표 출력 시점, (실기·작업형이라면) 지참 공구·재료·복장 규정 — 시험장에서 당황하지 않게 미리 한번 훑어 두면 좋습니다.
- 6합격 기준·과목 면제
공고 기준 합격선은 총점 60점 이상 + 과목별 40점 이상입니다. 보유 자격·학점으로 일부 과목이 면제되는 경우도 있으니 같이 살펴보세요.
위 항목의 확정 기준은 한국데이터산업진흥원(KDATA) 공식 공고에 있습니다.
공식 공고에서 확인ⓘ 라이선스로드는 시험 시행 기관이 아닙니다. 위 항목의 최종 기준은 그해 공식 공고이며, 합격·채용 같은 결과를 약속드리지 않습니다.
관련 트렌드·정책
이 자격에 영향을 주는 최근 동향·정책 변화 (편집부 큐레이션)
데이터 직군 진입 자격 — SQLD·ADsP·빅데이터분석기사를 어떻게 묶을까
SQLD·ADsP·빅데이터분석기사는 경쟁 자격이 아니라 평가 영역이 다른 보완재입니다. 큐넷·KDATA 공개 수치와 실제 합격 후기로 '뭐부터, 어떤 순서로 묶을지'를 비교표·근거·사례·주의점으로 정리했습니다.
생애주기별 자격 전략 — 청년 신입부터 40·50대 재취업까지
‘자격증을 따도 취업이 안 된다’와 ‘자격증으로 두 번째 커리어를 연다’ 사이의 거리를, 통계청·고용노동부 공공 통계와 분야별 현실 진입로로 정리했습니다. 청년 신입과 40·50대 재취업을 한 글에서 비교합니다.
생성형 AI 확산 시대, 자격증 학습 전략은 어떻게 달라져야 하나
정보처리기사·SQLD·빅데이터분석기사·AWS 같은 IT 자격이 생성형 AI 도구가 일상화된 환경에서 가지는 의미와, 학습 흐름을 어떻게 조정해야 하는지 편집부가 정리합니다.
합격 후기·공부법, 어디서 찾을까
라이선스로드는 합격 후기를 직접 모아 두지 않습니다. 대신 SQL 개발자(SQLD)에 대해 실제로 글을 쓴 사람들이 가장 많이 모이는 곳을 자격증명 기준으로 바로 검색하도록 연결합니다. 광고·제휴 링크 없이 각 플랫폼의 검색 결과로 이동합니다.
- 네이버 블로그합격 후기·공부법 정리 글“SQL 개발자(SQLD) 합격후기”
- YouTube실기 시연·합격 브이로그 영상“SQL 개발자(SQLD) 합격”
- 네이버 카페수험 커뮤니티 Q&A·실시간 정보“SQL 개발자(SQLD) 시험”
읽을 때 체크 포인트 · 후기에 등장하는 시험 회차·과목·합격기준이 본인 응시 시점과 동일한지 먼저 확인하세요. 회차마다 기준·범위가 바뀌는 자격이 적지 않습니다. 블로그·영상에는 학원·교재 광고성 내용이 섞이는 경우가 있으니 내돈내산·체험단 표기를 같이 살펴보는 것을 권장합니다.
공식 시행기관 · 국비지원 과정 바로가기
이 자격의 공식 시행기관과, 현재 모집 중인 국비지원(국민내일배움카드) 과정을 공식 사이트에서 바로 확인합니다. 광고·제휴 링크가 아닙니다.
- 한국데이터산업진흥원 데이터자격검정SQLD·SQLP·ADsP·ADP·빅데이터분석기사 공식 시행기관dataq.or.kr
- HRD-Net 국비지원 과정이 자격과 매칭되는 국민내일배움카드·직업훈련 과정 검색hrd.go.kr
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ⓘ 카카오톡은 SDK 키 설정이 필요해, 현재는 데스크톱에서 ‘링크 복사 → 카카오톡 붙여넣기’ 방식이 가장 안정적입니다. 모바일에서는 시스템 공유 메뉴를 통해 바로 카카오톡으로 보낼 수 있습니다.
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