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국비 데이터라벨링 교육 데이터라벨러 자격증 부업하기

by Info_Park 2024. 6. 8.
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데이터라벨링(Data Labeling) 이란 단어가 조금은 생소하게 들릴 수도 있습니다.

 

인공지능이 방대한 데이터를 수집하게 하기 위하여 데이터를 정확하게 분석하고 분류하는 일련의 과정을 데이터라벨링이라고 합니다.

 

일련의 데이터화 작업을 전문적으로 수행하는 사람을 데이터라벨러라고 합니다.

 

국비로 데이터라벨링 교육을 이수하는 방법과 새로운 부업으로 떠오르는 데이터라벨러 자격증을 획득하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

 

 

데이터라벨링과 데이터라벨러

🟥데이터라벨러

 🔹작업자

 🔹검수자

 

데이터라벨링은 AI, 인공지능이 특정 데이터를 스스로 학습할 수 있도록 데이터를 알맞게 수집 및 가공하는 일을 뜻합니다.

데이터라벨러는 데이터라벨링을 전문적으로 수행하는 사람을 말합니다. 

 

데이터라벨러는 작업자와 검수자로 나눠집니다.

 

작업자데이터를 수집 및 가공하는 역할을 합니다. 

 

검수자는 데이터가 올바르게 수집 및 가공되었는지를 확인하는 역할을 합니다. 

데이터라벨러 주요 업무

 

 

🟥주요 업무 정리

 🔹이미지 인식 

 🔹자연어 처리

 🔹의료 영상 분석

 

🔹이미지 인식 : 자율주행 속 라벨링

자율주행 자동차는 주변 환경을 인식하기 위해서 대량의 이미지를 학습해야 합니다. 

 

데이터라벨러는 각 이미지의 보행자, 차량, 도로표지판등을 구별하여 라벨링을 하게 됩니다.

 

🔹자연어 처리 : 스팸 이메일 필터링

여러가지의 데이터들 중에서 스팸과 비스팸의 라벨을 붙이는 작업을 합니다.

 

라벨링 된 데이터들을 인공지능이 학습을 통하여 스팸과 비스팸을 분리할 수 있게 합니다. 

 

🔹의료 영상 분석 : 암진단을 위한 의료 이미지 분석

MRI, CT의 스캔 이미지에서 발생된 암과 종양을 분리하는 라벨링을 하게 하게 됩니다. 

 

분류된 빅데이터의 이미지들을 인공지능이 학습을 통해서 새로운 의료 이미지에서 자동으로 탐지하고 진단을 할 수 있습니다.

 

🟥일의 형태

수집된 새로운 이미지들을 라벨링 하는 작업들.

 

퇴직자, 주부, 취준생, 직장인 투잡의 형태로도 진행이 가능한 업무형태로 많은 분들의 관심이 높아지고 있습니다. 

 

🟥시장 규모

폭발적인 AI 학습용 데이터의 수요증가와 함께 AI 학습 데이터 라벨링 시장 규모는 연평균 40% 넘는 비율로 급속하게 성장하고 있습니다.

2021년 10조 8천억 원 규모에서 2025년 39조 4천억 규모로 4배가량 상승했습니다.

 

데이터라벨링 자격증

🟥자격증 형태 : 민간 자격증

🟥장점 : 자격증 취득이 용이함

🟥단점 : 강의, 수강을 필수로 해야 함. 

 

누구나 쉽게 할 수 있고, 알바나 부업으로도 어느 정도의 수입을 보장하는 데이터라벨링 자격증은 현재 민간에서 부여해주는 자격증들이 있습니다.

 

민간 자격증의 장점은 자격증 취득이 어렵지 않다는 점입니다.

 

반면 단점은 자격증을 취득하기 위해서 민간 협회의 인강을 필수로 들어야 한다는 것입니다.

민간협회자격증

 

제가 찾아본 민간협회 중 가장 가성비가 좋고 많은 사람들이 수강한 업체를 소개하려고 합니다.

 

본 내용은 제가 직접 두 업체를 경험해 보고 올리는 글이며, 그 어떠한 댓가도 받지 않고 정리한 글입니다.   

 

🟦한국인공지능협회

 🔹인터넷강의 : 크라우드웍스 홈페이지

 🔹자격증이름 : 인공지능 데이터 전문가 (AIDE 2급, AIDE 1급)

 🔹발급기관 : 한국인공지능협회

 🔹응시자격 : 누구나

 🔹시험방법 : 온라인 시험

 🔹문제유형 : 객관식 50문항

 🔹합격기준 : 100점 만점에 60점

 🔹수강료 : 할인 후 99,000원

 🔹응시료 : 7만 원

 🔹시험일 : 매주 2회 (수, 토)

 

첫 번째는 AIDE 자격증입니다. 

 

한국인공지능협회가 발급하는 자격증이고, 크라우드웍스에서 수강신청과 자격증 시험 응시를 할 수 있습니다. 

 

AIDE 2급과 AIDE 1급 자격증으로 나눠져 있습니다.

 

AIDE 2급은 데이터라벨러 작업자, AIDE 1급은 검수자 자격을 부여하는 시험입니다. 

 

AIDE 2급 자격증을 획득해야지 AIDE 1급 자격증에 응시할 수 있습니다.

 

크라우드웍스의 인터넷 강의는 국민내일배움카드를 신청하시고 검색을 통해서 매칭하셔서 강의를 수강하면 됩니다. 

 

자격증을 취득할 경우 크라우드웍스와 연계된 데이터라벨링 업체와의 협업을 통해서 데이터라벨링 업체를 소개하는 시스템으로 자격증을 취득하고 바로 업무를 수행할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

🟧한국교육검정원

 🔸인터넷강의 : 한국교육검정원 홈페이지

 🔸자격증이름 : 데이터라벨러 1급

 🔸발급기관 : (주)한국교육검정원

 🔸응시자격 : 누구나

 🔸시험방법 : 온라인 시험

 🔸합격기준 : 100점 만점에 60점

 🔸수강료 : 40만 원 -> 수강료 무료

 🔸응시료 : 최대 9만 원

 

한국교육검정원에서 취득할 수 있는 데이터라벨러 1급 자격증입니다.

 

인터넷 강의는 한국교육검정원 공식 홈페이지에서 수강신청 후 수업을 진행할 수 있습니다.

 

수강료는 40만 원이지만, 현재 추천인에 '무료'라고 입력을 하면 무료로 수강신청이 가능합니다.

 

데이터라벨러 1급 자격증 응시료가 최대 9만 원(카드형 발급 시)이 필요합니다. 

 

강의 진행 60% 이상, 회원가입 후 2주 후에는 자격증 시험에 응시할 수 있습니다. 

 

시험성적은 60점 이상이 될 경우, 데이터라벨러 1급 자격증을 취득할 수 있습니다.

 

한국교육진흥협회의 데이터라벨러 1급 자격증은 한국교육검정원과 동일한 조건으로 수강이 가능합니다.

 

<데이터레벨링 강의 비교>

  🟦한국인공지능협회 🟧한국교육검정원
인터넷강의  크라우드웍스 한국교육검정원
자격증이름  AIDE 2급,
AIDE 1급
데이터라벨러 1급
발급기관  한국인공지능협회  (주)한국교육검정원
응시자격  누구나 누구나
시험방법  온라인 시험 온라인 시험
합격기준  100점 만점에 60점 100점 만점에 60점
수강료  할인 후 99,000원 무료
자격증
시험 응시료 
 7만원 최대 9만원

 

실제 후기 정리

 


AIDE 2급의 경우 인터넷 강의를 제대로 듣고 나면 시험이 그렇게 어렵지 않았습니다. 

 

강의의 수강 제한날짜가 60일로 정해져 있었기 때문에 본업을 마치고 매일 1~2시간 빠르게 학습하고 시험을 응시했는데요.

 

자격증 시험에서 5문제 정도가 애매했는데 3문제만 틀리고 합격을 했습니다. 

 

 

한국교육검정원의 강의는 총 12강으로 구성되어 있고, 추천코드에 무료라고 입력하면 수강료가 면제가 되었습니다. 

 

인터넷강의를 현재 수강 중에 있는데요. 기출시험을 PC에서 다운받아서 풀어볼 수 있었습니다. 

 

 

문제의 난이도는 두 과정 모두 높지 않았습니다

 

인터넷 강의만 제대로 수강하시면 누구나 다 합격할 수 있는 수준의 문제였습니다.

 

데이터라벨러 수입

데이터라벨링 교육 수강 후 데이터라벨러 자격증을 취득하게 될 경우 데이터 라벨링 서비스 제공 업체, 연구기관 및 학계, 헬스케어 및 의료 AI 기업등에 취직이 가능합니다. 

 

데이터라벨링 업체의 일감을 받아서 데이터를 분류하는 작업을 부업으로 시작할 수 있고, 다양한 프로젝트에 참여하는 방식으로 업무를 진행할 수 있습니다.

 

AIDE 2급 자격증을 취득하고 월 200~ 400 정도의 수입을 올리고 있다크라우드웍스에서는 후기를 소개하고 있습니다.

 

AIDE 1급 자격증을 취득하고 테이터라벨러 검수자가 되면 더 많은 수입을 올릴 수 있는 후기들도 나와 있습니다.

 

무엇보다 자격증 하나로 부업, 본업 형태를 본인이 직접 선택할 수 있다는 장점이 있습니다. 

 

결론

 

많은 부업들이 인터넷을 통해서 소개되고 있습니다. 

 

다양한 부업들 중에서 빠르게 자격증을 취득하여 업무를 수행할 수 있는 데이터라벨러를 추천드립니다.

 

인공지능 툴들이 많이 출시되고 있고 학습이 필요한 데이터라벨링 된 데이터들이 더 많이 필요하게 될 것입니다.

 

인공지능이 필요로 하는 데이터들을 작업하고 검수하는 데이터라벨러는 앞으로 가장 성장하는 직업이 될 것입니다.

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