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자격증/ADsP

[ADsP] 합격후기&공부방법

1. 시험 소개

홈페이지 : https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do

 

데이터자격시험

데이터분석 준전문가 자격시험은 실기시험은 없으며 필기시험은 PBT(Paper Based Test) 방식으로 자격을 검정하며, 필기시험 합격기준 요건을 충족하면 최종합격자로 분류되어 데이터 분석 준전문가

www.dataq.or.kr

데이터분석 준전문가(ADsP: Advanced Data Analytics Semi-Professional) 자격은 한국데이터산업진흥원에서 관리하며, 이는 데이터 이해와 데이터분석 기획, 그리고 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자들을 대상으로 한다.

 

과목 : 1과목(데이터이해), 2과목(데이터분석기획), 3과목(데이터분석)으로 구성되어 있다.

 

합격률은 50% 선으로 많은 사람들이 합격하는 시험이라고 볼 수 있다. 허나 통계학, 데이터 분석쪽이 처음이라면 만만하게 보다가 큰 코 다칠 수도 있으니 준비를 잘 해야한다고 볼 수 있다.

 

 

 

 

2. 합격인증 & 문제 난이도

74점으로 합격했다!

합격 발표일보다 7일 더 빨리 성적이 공개되어 합격 여부를 알 수 있었다.

시험 문제가 일절 공개되지 않는 형태라 책에 딸려있는 복원문제나, 블로그에 복원해둔 문제밖에 풀 수 없었다. 아무래도 문제 자체가 길 수 밖에 없기 때문에 복원을 완벽하게 할 수 없고, 애매한 부분에서 틀릴 수 밖에 없었는데, 막상 시험장에서는 말장난 하는 문제들이 별로 보이지 않아 예상 점수보다 더 높게 받을 수 있었다.

 

 

 

 

3. 시험 공부 방법

공부 기간 : 9일

공부 방법 : 책 3회독 + 기출풀이 + 주관식 정리 블로그

필자는 일단 ADsP 합격 후기를 열 군데 정도 둘러보았고, 공통적으로 선택하는 교재가 '민트책'이었다.

따라서 민트책을 구입해 3회독정도 했다. 개념 설명이 자세하게 잘 나와있고 통계나 데이터를 해석하는 게 어려운 분야임에도 불구하고 쉽게 술술 읽히도록 책이 만들어져있다는게 이 책의 장점이다. 그러나 문제 풀이 책으로써는 의문점이 드는데, 복원 문제의 퀄리티가 헷갈리도록 해 개념 파악에 혼동을 일으켰고 문제 해설은 대충이었다.

만약 개념 위주로 공부한다면 이 책을 추천할 수 있지만, 개념은 적당히 필요한 부분만 있고 문제풀이에 성실한 책을 찾는다면 비추천한다. 다만 기출문제만 풀어서는 이 시험을 합격하기 어렵고, 특히 3장은 개념을 처음부터 읽는개 효율적인 공부방법이라고 할 수 있다.

마지막으로 유튜브에 올라온 ADsP 총정리, ADsP 5시간 요약 등 영상이 있는데, 절대로 이것만 보고 공부하는 것을 추천하지 않는다. 유명하신 유튜브를 다 봤지만 그냥 책보고 개념 이해하는게 더 습득이 빨랐고,  만약 볼 것이라면 적어도 책을 1회독 하고 보는 것을 추천한다.

 

다음으로 책도 책이지만 책을 암기하듯이 읽을 수가 없기 때문에 주관식이 어디서 자주나오는지 개념 정리가 필요하다. 다음 블로그에서 주관식을 잘 정리해주었으니 이 블로그를 2~3회독하면 어느정도 주관식에 자신이 붙을거라고 생각한다.

https://yunamom.tistory.com/346

 

[ADsP] 21 ~ 35회 기출문제 주관식 모음 (총 80문제) - Part 1

📖 ADsP 21 ~ 35회 기출문제 단답형 모음 문제 1. 회사 내 기능조직, 비즈니스 분석 또는 BI조직에 소속되어 있으면서 빅데이터 분석 전문 조직과 협력을 통하여 업무에 필요한 분석 모델이나 예측

yunamom.tistory.com

 

 

 

 

4. 후기

백엔드 개발자를 꿈꾸지만 데이터 분석과 인공지능 사용을 위해 ADsP를 취득하였다. 인공지능에 대한 기초지식도 없이 YOLO, NAVER CLOVAR OCR 등 인공지능 API를 유용하게 사용하였는데, 이 라이브러리들을 만들 때 train, test 셋으로 나누어 학습했겠구나, 기계학습 알고리즘들이 점차 발전되어 실생활에 유용한 인공지능들이 생긴거구나를 깨달을 수 있는 공부였다. 재밌게 공부했고, 데이터 분석에 대해 시야가 넓어진 것 같아 뿌듯했다.