국내 자격증 준비를 마치고 나면 자연스럽게 글로벌 인증으로 눈이 갑니다. 그런데 구글, MS, AWS 중에서 무엇부터 봐야 할지 기준이 없으면 막막합니다. 특히 구글 클라우드와 MS Azure는 둘 다 AI·데이터 관련 자격증 라인업이 있어서 더 헷갈리죠. 직접 비교해 봤습니다.
1. 두 자격증 체계, 어떻게 구성되어 있나
구글 클라우드와 MS Azure 자격증은 모두 난이도별 단계 구조로 나뉩니다. 다만 세부 구성 방식이 달라서 먼저 체계를 파악하는 게 선택의 출발점입니다.
1) 구글 클라우드 자격증 구조
구글 클라우드는 기초(Cloud Digital Leader) → 준전문가(Associate) → 전문가(Professional) 3단계로 구분됩니다. AI·데이터 관련으로는 Professional Data Engineer, Professional Machine Learning Engineer가 대표적입니다. 전문가 레벨은 실무 경험이 없으면 체감 난이도가 상당히 높습니다.
2) MS Azure 자격증 구조
MS Azure는 기초(Fundamentals) → 준전문가(Associate) → 전문가(Expert) 체계입니다. AI 특화 자격증으로는 AI-900(Azure AI Fundamentals), AI-102(Azure AI Engineer Associate), DP-100(Azure Data Scientist Associate)이 있습니다. 특히 AI-900은 비전공자도 2~3주 준비로 도전 가능한 입문 레벨이라 첫 글로벌 인증으로 선택하는 분들이 많습니다.
2. 한국 취업 시장에서 실제 인지도는
솔직히 말하면 한국 채용 시장에서 두 자격증 모두 "이거 있어야 뽑는다"는 필수 조건으로 걸리는 경우는 드뭅니다. 다만 직군에 따라 차이가 있습니다.
| 비교 항목 | 구글 클라우드 | MS Azure |
| 국내 채용 공고 언급 빈도 | 중간 | 높은 |
| 주요 활용 직군 | 클라우드 엔지니어,ML 엔지니어 | 데이터 분석가,AI 엔지니어, 공공 · 금융IT |
| 공공기관,금융권 선호도 | 낮음 | 높은(MS) 오피스 생태계 연동 |
| 스타트업 · IT기업 선호도 | 높음 | 중간 |
| 글로벌 기업 포지션 | 높음 | 높음 |
국내 대기업·공공기관 쪽을 목표로 한다면 MS 쪽이 상대적으로 유리하고, 클라우드·AI 스타트업이나 글로벌 포지션이 목표라면 구글 클라우드가 더 어필됩니다.
3. 난이도와 준비 기간 현실적으로 비교하면
1) 구글 클라우드
입문인 Cloud Digital Leader도 클라우드 개념이 전혀 없으면 낯설게 느껴집니다. 준전문가·전문가 레벨은 실습 경험 없이 시험만 준비하면 합격이 어렵습니다. 구글 공식 학습 플랫폼 Google Cloud Skills Boost에서 실습 랩(Lab)을 활용하는 방식으로 준비하는 게 일반적입니다.
2) MS Azure
AI-900 기준으로 비전공자 2~3주, 실무자 1~2주면 충분합니다. Microsoft Learn에서 무료로 제공하는 학습 경로를 따라가면 시험 범위가 거의 커버됩니다. Associate 레벨부터는 준비 기간이 1~3개월로 늘어납니다.
4. 비용과 갱신 부담 비교
비용은 시험 응시 기준으로 구글 클라우드 전문가 레벨이 약 200달러, MS Azure는 레벨에 따라 165달러 내외입니다. 차이가 크지 않지만 갱신 방식에서 MS가 확실히 유리합니다.
구글 클라우드는 만료 시 재시험을 봐야 하는 반면, MS Azure는 만료 6개월 전부터 Microsoft Learn에서 무료 온라인 갱신 평가를 응시할 수 있습니다. 여러 자격증을 장기적으로 유지할 생각이라면 이 차이가 꽤 크게 느껴집니다.
5. 데이터 분석 직무라면 어떤 걸 먼저 고를까
데이터 분석가 혹은 AI 활용 직군 관점에서 제가 생각하는 선택 기준은 이렇습니다.
MS Azure를 먼저 고려하면 좋은 경우
- 국내 취업을 우선으로 생각할 때
- 글로벌 인증이 처음이어서 난이도 부담이 있을 때
- 갱신 비용·부담을 최소화하고 싶을 때
구글 클라우드를 먼저 고려하면 좋은 경우
- ML·데이터 엔지니어링 쪽으로 커리어를 잡을 때
- 구글 생태계(BigQuery, Vertex AI 등) 실무를 함께 배우고 싶을 때
- 글로벌 포지션이나 외국계 기업을 목표로 할 때
실전 팁 박스
● 둘 다 공식 학습 플랫폼이 무료이므로 시험 전에 반드시 활용하세요 (Google Cloud Skills Boost, Microsoft Learn)
● MS Azure AI-900은 국내 시험장에서 한국어로 응시 가능합니다
● 구글 클라우드 자격증은 갱신 기간 내에 상위 자격을 취득하면 하위 자격도 자동 연장됩니다
6. 자주 묻는 질문
Q1. 구글과 MS 자격증을 둘 다 따는 게 의미 있나요?
직무에 따라 다릅니다. 두 플랫폼을 모두 실무에서 다루는 환경이라면 의미 있지만, 한쪽을 깊게 파는 것보다 시간 대비 효과가 낮을 수 있습니다.
Q2. AWS는 왜 비교에서 빠졌나요?
AWS도 중요한 선택지지만 AI·데이터 분석 직군에서 구글·MS와 직접 비교되는 경우가 많아 이번 글에서는 두 가지에 집중했습니다. AWS는 별도 글에서 다룰 예정입니다.
Q3. 자격증 없이 포트폴리오만으로 취업이 가능한가요?
충분히 가능합니다. 다만 자격증은 역량을 빠르게 증명하는 수단이 되고, 특히 공채·공공기관 지원에서 서류 통과율을 높이는 데 도움이 됩니다.
어느 쪽이 정답이라기보다, 내 방향이 정답이다
구글이 더 낫다, MS가 더 낫다고 단정 짓기보다 내가 가려는 직무와 환경에 맞는 쪽을 고르는 것이 가장 현실적인 기준입니다. 처음이라면 MS Azure AI-900으로 글로벌 인증 경험을 만들고, 이후 방향에 따라 구글 클라우드나 상위 Azure 자격으로 넓혀가는 흐름이 무난합니다.
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참고 자료
Google Cloud 자격증 공식 안내
Microsoft Learn 자격증 및 갱신 안내
Google Cloud Skills Boost 실습 플랫폼
AWS 자격증 안내
본 포스팅은 정보 제공을 목적으로 작성되었습니다. 개인 상황에 따라 결과가 다를 수 있으므로 참고 자료로만 활용하시기 바랍니다.
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