읽는 법본 문서는 공개자료·채용공고·업계 인터뷰 경향을 바탕으로 정리한 의사결정용 추정치입니다. 국가/제도(국내 CPA·미국 CPA 등), 회사 규모, 영어/데이터 역량에 따라 수치가 크게 달라질 수 있습니다.한눈에 보는 결론(요약)조직 내 범용성CPA ≥ FRM재무·회계·감사·세무 전반 활용전문성 집중(리스크/금융공학)FRM시장/신용/운영리스크, 모델리스크준비기간CPA 장기 · FRM 단기CPA 2~4년 / FRM 6~12개월연봉 프리미엄(경향)CPA +10~25% / FRM +5~15%직무·기업군·언어·데이터 역량에 좌우CPA vs FRM 핵심 비교항목CPAFRM목적/정체성재무보고·감사·세무·자문의 회계 전문가금융기관/기업의 리스크 관리 및 거버넌스 전문가주요 진로회계법인(Audit/Deal), 기업..

데이터 분석 자격증은 ‘무엇을 배우는가’보다 ‘어떤 기회에 연결되는가’가 ROI를 결정합니다. ADP(또는 유사한 공인 데이터 인증)와 구글 데이터 애널리틱스 전문자격은 목적과 활용처가 다릅니다. 본문에서는 각 인증의 커리큘럼·실무 적용성·취업·연봉 기대치와 함께 경력 단계별로 어떤 선택이 더 효과적인지 숫자와 로드맵으로 제시합니다. 특히 포트폴리오 설계와 실무 프로젝트가 곧 화폐화되는 시나리오를 중심으로 설명합니다.1. 왜 데이터 분석 자격증을 고려해야 하는가? — ROI 관점의 문제 정의데이터 분석 자격증을 고민할 때 흔히 묻는 질문은 ‘자격증이 곧 취업으로 연결되는가?’입니다. ROI 관점에서 중요한 것은 단순 합격 여부가 아니라 투자한 시간과 비용 대비 실제로 얻을 수 있는 급여 상승, 프로젝트 ..