데이터 자격증, BDA와 함께 알아봐요! <SQLD편> BDA 뉴스레터 :)

7월 3주차 BDA NEWS 🗞️

BDA와 알아보는 데이터 자격증 - SQLD 편

SQLD(Structured Query Language Developer)는 한국데이터산업진흥원이 주관하는 국가공인 데이터베이스·SQL 자격증입니다. 관계형 데이터베이스 이론, SQL 문법, 모델링 개념부터 실무 활용까지 폭넓은 범위를 평가하며, IT 직군(개발, 데이터분석, 기획 등) 취업 또는 이직 시 유용한 자격으로 주목받고 있습니다.

자격 개요 및 응시 정보

항목	내용
주관 기관	한국데이터산업진흥원
자격 종류	국가공인 자격증(국가기술자격과는 별도)
응시 자격	제한 없음(연령, 학력, 전공 무관)
시험 방식	필기시험(객관식 + 단답형, 총 50문항)
시험 시간	90분(조기 퇴실 가능)
시험 범위	데이터 모델링(10문항), SQL 기본·활용(40문항)
합격 기준	총점 60점 이상(과목별 40% 미만 시 과락), 100점 만점 기준
합격률	평균 50~60% 수준
응시료	50,000원
유효 기간	2년(보수교육 이수 시 영구자격 전환 가능)
접수 방법	데이터자격검정 공식 홈페이지를 통한 온라인 접수
시험 형태	전산용 OMR 카드 수기 작성

과목별 세부 범위

영역	주요 내용
데이터 모델링	엔터티, 속성, 관계, 정규화, ERD, 모델 변환 등
SQL 기본	SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, JOIN 등 SQL 문법 구조
SQL 활용	인덱스, 뷰, 시퀀스, 서브쿼리, 트랜잭션 등 실무 활용 지식

응시 후기

SQLD 시험에 최근 응시하였으며, SQL 사용 경험이 있는 수험자 입장에서는 비교적 부담 없는 수준이라고 느꼈습니다. 저는 SQL을 다룬 경험이 있었고, 시험을 위해 약 1주일 정도 단기 집중 학습을 진행하였습니다.

학습은 주로 기출문제와 실전문제집을 중심으로 진행하였으며, 문제 유형을 파악하고 자주 출제되는 개념 위주로 정리하였습니다. SQL 문법 자체는 익숙했기 때문에 별도의 이론 암기보다는 모델링 이론과 정규화 개념 정리에 시간을 많이 할애했습니다. 특히 엔터티 간 관계나 키 제약조건에 대한 기본 개념을 확실히 이해하는 것이 중요하다고 느꼈습니다.

시험 시간은 충분했으며, 약 50분 내외에 모든 문항을 풀이하고 퇴실하였습니다. 객관식 문항은 기출 유형과 유사한 편이었고, 단답형 문항은 정확한 용어와 철자를 요구하기 때문에 실수하지 않도록 주의가 필요합니다.

전체적으로 실무자에게는 기초 개념 점검과 문제 유형 적응에 초점을 맞춘 단기 학습 전략이 효과적이었습니다. SQL에 대한 기초 이해가 있다면, 1~2주 내로 충분히 준비 가능하다고 판단됩니다.

시간이 부족하시거나 책을 구매하기 부담스러우신 분들은 유튜브에 무료 강의들도 잘 나와있으니 참고하셔도 좋으실 것 같아요!
BDA 학회원분들의 자격증 취득을 응원합니다 :)

7월 3주차 DATA 트렌드 인사이트 🧐

xAI의 Grok 4 공개! AGI로 가는 길, 이제 시작이야!

xAI가 공개한 Grok 4의 소식을 전해드립니다. 이 모델은 "세계에서 가장 똑똑한 AI"라는 평가를 받을 만큼 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. GPT-4나 Claude 같은 주요 경쟁자들을 앞서며 AGI(범용 인공지능)를 향한 첫걸음을 내딛고 있습니다. 어떤 점이 특별한지, 다른 AI들과 비교해 살펴보겠습니다.

1. 모든 과목 만점! 박사급 AI

Grok 4는 SAT에서 만점을 기록하였고, GRE와 같은 대학원 입학 시험에서도 거의 만점에 가까운 점수를 기록하였습니다. 기존의 GPT-4나 Claude가 수학이나 코딩처럼 특정 분야에 강점을 보인 것과 달리, Grok 4는 인문, 과학, 공학 등 다양한 분야에서 박사급 수준의 이해도를 보여줍니다. 처음 접하는 문제도 정확히 해결하는 범용 추론 능력 덕분에 AGI의 출발점으로 주목받고 있습니다.

다른 AI와 비교: GPT-4는 특정 작업에 특화되어 있지만 전반적인 범용성에서는 한계가 있으며, Claude는 윤리성과 안전성에 강점을 두고 있으나 Grok 4처럼 모든 분야에서 박사급 성능을 내지는 못합니다.

2. 어마어마한 훈련 스케일

Grok 4는 Grok 2보다 100배 많은 연산량으로 학습되었습니다. 20만 개의 NVIDIA H100 GPU를 동원한 Colossus 슈퍼컴퓨터에서 개발되었으며, 이는 세계 최대 규모의 AI 훈련 시스템 중 하나입니다. 특히 **강화학습(RLHF)**을 통해 오류를 스스로 수정하고 논리적으로 사고하는 능력이 크게 향상되었습니다.

다른 AI와 비교: GPT-4나 Claude 또한 대규모 학습을 거쳤으나, Grok 4의 연산량과 자체 슈퍼컴퓨터 활용은 독보적입니다. 경쟁자들이 이를 따라잡기에는 상당한 시간이 소요될 것으로 보입니다.

3. '인류의 마지막 시험'도 거뜬히

Humanity's Last Exam이라는 초고난도 시험(2,500개 문항, 인문·수학·과학·공학 포함)에서 Grok 4는 50% 이상의 정답률을 기록하였습니다. 해당 시험은 일반 박사도 5% 이상 정답을 맞히기 어려운 수준이라고 알려져 있습니다. 특히 Grok 4 Heavy는 여러 AI 에이전트가 협업하여 성능을 더욱 향상시켰습니다.

다른 AI와 비교: GPT-4나 Claude는 이 시험에서 Grok 4처럼 압도적인 결과를 내지 못하였습니다. Grok 4는 인간이 만든 시험의 한계를 넘어섰다는 평가를 받고 있습니다.

4. 툴도 척척, 팀워크도 최고

Grok 4는 검색, 계산, 코드 실행 등의 툴을 훈련 과정에 통합하여 더욱 효과적으로 활용합니다. 또한 다중 에이전트 시스템을 통해 여러 AI가 동시에 문제를 해결하고 서로 아이디어를 공유하여 최적의 답안을 도출할 수 있습니다. 마치 팀 프로젝트를 수행하는 구조입니다.

다른 AI와 비교: GPT-4는 외부 툴을 연동할 수 있지만, Grok 4처럼 훈련 단계부터 통합적으로 활용하지는 않습니다. Claude는 대화 중심 설계로 이 부분에서 상대적으로 부족한 편입니다.

5. 현실 세계에서도 문제 해결

AI가 시험 성적만 뛰어난 것으로는 충분하지 않습니다. Grok 4는 로켓 설계, 약물 합성 등 실제 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. xAI는 테슬라의 옵티머스 로봇과의 연계를 통해 물리적 실험까지 가능하게 할 계획입니다. 이는 AI가 실질적으로 세상을 변화시키는 시작점이라 볼 수 있습니다.

다른 AI와 비교: GPT-4나 Claude는 주로 정보 제공이나 텍스트 생성에 초점을 맞추고 있으며, Grok 4처럼 실제 기술 검증으로까지 확장되지는 않았습니다.

6. 'Eve'와 함께하는 감성 대화

Grok 4에 적용된 새 음성 모델 **'Eve'**는 반응 속도가 기존 대비 2배 빨라졌으며, 감정 표현 기능도 추가되었습니다. Echo Game 시연에서는 사용자가 "One, Two, Three"라고 말하면 이를 자연스럽게 따라 하며, 긴장한 사용자에게는 속삭이듯 위로하는 기능도 구현되어 있습니다.

다른 AI와 비교: GPT-4의 음성 모드는 반응 속도가 느리고 감정 표현이 제한적이며, Claude는 아직 음성 기능을 지원하지 않습니다. Eve는 자연스러움과 속도 면에서 확실히 앞서 있습니다.

7. API로 지금 바로 사용 가능

Grok 4는 256K 컨텍스트 길이를 지원하는 xAI API를 통해 바로 사용 가능합니다. RKGI v2 벤치마크에서 15.8%의 정확도를 기록하였으며, 이는 GPT-4 Opus보다 약 2배 높은 성능입니다.

다른 AI와 비교: GPT-4의 API 또한 강력하지만, Grok 4는 더 긴 컨텍스트 처리와 AGI 수준의 성능으로 차별화됩니다. Claude의 API는 대화 중심 구조로 인해 범용성에서 다소 제한적입니다.
접근 방법:

8. 비즈니스 환경에서도 탁월한 성과

Vending Bench 시뮬레이션에서 Grok 4는 다른 모델 대비 2배 이상의 수익을 창출하였습니다. 단기적 의사결정뿐 아니라 장기적 전략 수립 능력 또한 뛰어난 것으로 나타났습니다.

다른 AI와 비교: GPT-4나 Claude는 비즈니스 시뮬레이션에서 Grok 4의 전략적 사고 수준에는 도달하지 못하고 있으며, Grok 4는 실무 환경에서도 높은 성과를 입증하고 있습니다.

9. 게임도 영화도 자율 생성

Grok 4는 4시간 만에 3D 슈팅 게임을 제작하였습니다. 코드, 텍스처, 에셋까지 모두 자율적으로 생성한 것입니다. 2025년에는 AI가 제작한 드라마, 영화, 플레이 가능한 게임이 공개될 예정입니다.

다른 AI와 비교: GPT-4는 코드 생성이 가능하지만, Grok 4처럼 완성도 높은 게임 파이프라인 구축은 어렵습니다. Claude는 창의적 콘텐츠 생성에서 아직 한계가 존재합니다.
Grok 5 전망: 이미지와 영상 처리 능력이 더욱 강화될 예정입니다.

10. Grok 5로 이어지는 미래

xAI는 10만 개 이상의 GB200 GPU를 활용하여 Grok 5의 학습을 이미 시작하였습니다. 텍스트, 이미지, 영상 등 멀티모달 기능을 중심으로, 실시간 생성과 상호작용이 가능한 무한 생성형 콘텐츠 플랫폼을 목표로 하고 있습니다. AI가 과학과 기술을 창조하고 실시간으로 세상과 소통하는 시대가 머지않았습니다.

다른 AI와 비교: GPT-5나 Claude의 차기 버전도 주목받고 있으나, xAI는 멀티모달 기능과 현실 적용 측면에서 한발 앞서 나가고 있다는 평가를 받고 있습니다.

마무리

Grok 4는 단순한 챗봇을 넘어, AGI 실현을 위한 이정표로 평가받고 있습니다. 고차원 추론, 협업, 툴 통합, 현실 문제 해결 능력을 모두 갖춘 이 모델은 GPT-4나 Claude를 능가하는 다양한 가능성을 제시하고 있으며, xAI는 Grok 5를 통해 AI의 미래를 더욱 확장해 나갈 계획입니다.

자세한 내용은 x.ai에서 확인하실 수 있습니다.

작성: 6기 서베이팀 박찬규, 신미수, 양지호