ADsP, 딸까 말까부터 정하고 시작하세요
ADsP는 데이터 분석 입문자용 국가공인 자격증이에요. 한국데이터산업진흥원이 주관하고, 상위 자격증인 ADP(데이터분석 전문가)의 디딤돌 역할을 합니다.
딸지 말지는 이렇게 판단하시면 됩니다.
- 데이터 직무 취업 준비 중 → 이력서 한 줄용으로 추천
- SQL/DB는 이미 어느 정도 아는데 분석 쪽도 보고 싶다 → 추천 (SQLD와 중복 과목 거의 없음)
- 통계·R 아예 처음 → 부담 느낄 수 있지만, 2주 이상 투자 가능하면 OK
- 개발 직무 쪽만 준비 → 우선순위는 낮아요. SQLD·정처기가 더 가성비 좋음
시험 한눈에 보기
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 1과목 | 데이터 이해 (10문항) |
| 2과목 | 데이터 분석 기획 (10문항) |
| 3과목 | 데이터 분석 (30문항) |
| 합격 기준 | 총점 60점 + 과목별 40점 이상 |
| 시험 시간 | 90분 |
| 문제 형식 | 2024년부터 전 문항 4지선다 객관식 |
과목별 문항 배분 (총 50문항)
과목별 과락 조심하세요. 1·2과목 각 10문항이라 4문제 미만 맞으면 바로 탈락이에요.
1과목: 데이터 이해 (10문항)
이론·개념 위주라 암기 시험에 가깝습니다. 출제 포인트가 회차별로 비슷해요.
거의 매회 나오는 것:
- DIKW 피라미드 (데이터–정보–지식–지혜) — 사례 매칭 문제로 자주 출제
- 데이터베이스 특성 4가지 (통합·저장·공유·운영)
- 빅데이터 3V / 5V
- OLTP vs OLAP 차이
- 데이터 사이언티스트 Hard Skill / Soft Skill 구분
공부법: 교재 1회독 후 기출 보기 표현에 익숙해지기가 전부예요. "가장 옳은 것" / "가장 옳지 않은 것" 패턴이라, 애매한 보기 하나를 걸러낼 수 있으면 충분합니다.
2과목: 데이터 분석 기획 (10문항)
분석 프로젝트의 절차/방법론을 묻는 과목이에요. 실무 경험 있는 분들은 쉽게 느끼지만, 처음이면 용어 자체가 낯설어요.
핵심 출제 포인트:
- 분석 방법론 3가지: KDD / CRISP-DM / SEMMA 단계와 차이
- 분석과제 발굴: 하향식(Top-Down) vs 상향식(Bottom-Up)
- 분석 성숙도 모델 (도입–활용–확산–최적화)
- 분석 거버넌스 4대 구성 요소 (조직·프로세스·시스템·데이터)
공부법: 방법론 이름이 많아서 헷갈리는데, 단계 이름을 순서대로 외우는 것이 제일 효율적이에요. CRISP-DM 6단계는 시험에 거의 매번 나와요. "Business → Data → Prep → Model → Eval → Deploy" 한 번에 외우세요.
3과목: 데이터 분석 (30문항)
시험의 본체예요. 여기서 점수를 확보하지 못하면 합격이 어렵습니다.
출제 빈도 높은 주제
3과목 토픽별 출제 빈도 (체감)
| 주제 | 체감 출제 수 | 난이도 |
|---|---|---|
| 회귀분석 (단순/다중/로지스틱/릿지/라쏘) | 3–4문제 | 중상 |
| 분류분석 (의사결정나무·SVM·KNN) | 3–4문제 | 중상 |
| 통계 기초 (가설검정·신뢰구간) | 3–4문제 | 중 |
| R 프로그래밍 기초 | 3–4문제 | 중 |
| 앙상블 (배깅·부스팅·랜덤포레스트) | 2–3문제 | 상 |
| 연관분석 (지지도·신뢰도·향상도 계산) | 2–3문제 | 계산 필수 |
| 군집분석 (K-means·계층적) | 2문제 | 중 |
| 모형 평가 (혼동행렬·ROC/AUC) | 1–2문제 | 중 |
| 시계열 분석 (ARIMA·정상성) | 1–2문제 | 상 |
| PCA / MDS | 1문제 | 상 |
계산 문제 반드시 연습하세요
개편 이후 계산 문제 비중이 확실히 늘었어요.- 연관분석: 지지도 = P(A∩B), 신뢰도 = P(B|A), 향상도 = 신뢰도 / P(B) — 직접 종이에 써보면서 연습
- 혼동행렬: 정확도 / 정밀도 / 재현율 / F1 공식 구분
- 회귀 계수 해석과 결정계수(R²)
공식만 외우고 시험장에서 숫자 대입하려면 당황합니다. 기출 5문제 정도는 직접 풀어보세요.
릿지 vs 라쏘 (매회 나옵니다)
| 구분 | Ridge | Lasso |
|---|---|---|
| 규제 | L2 (제곱) | L1 (절대값) |
| 변수 선택 효과 | X | O (계수를 0으로) |
L1/L2 방향 헷갈리는 분들이 정말 많아요. "라쏘 = L1 = 제거" 한 세트로 외우세요.
2주 플랜 (전공자·SQL 경험자)
| 기간 | 할 일 |
|---|---|
| 1–2일차 | 1·2과목 교재 1회독 + 방법론 단계 암기 |
| 3–7일차 | 3과목 알고리즘별 정리 (회귀·분류·앙상블·군집·연관) |
| 8–11일차 | 기출/모의고사 3회 풀기. 틀린 문제 주제 기록 |
| 12–13일차 | 약한 주제 보강 + 계산 문제 집중 연습 |
| 시험 전날 | 오답 노트만 훑기. 새 개념 금지 |
1달 플랜 (비전공자·통계 처음)
| 주차 | 할 일 |
|---|---|
| 1주차 | 1·2과목 개념 잡기. 용어 정리 우선 |
| 2주차 | 3과목 전반부 (R·통계·회귀·분류) |
| 3주차 | 3과목 후반부 (앙상블·군집·연관·시계열·평가) + 기출 2회 |
| 4주차 | 모의고사 반복 + 계산 문제 집중 + 오답 정리 |
화면형 모의고사 활용법
ADsP 본 시험은 종이 문제지와 답안지를 사용하는 PBT이며 답안지는 OCR로 채점합니다. 문어CBT의 화면형 모의고사는 개념 점검과 시간 관리에 활용하고, 시험 전에는 종이·답안지 방식으로도 한 회차를 풀어보세요. 공식 형식은 K-DATA 시험 유의사항에서 확인할 수 있습니다.
- 모의고사를 실제 시험 시간(90분) 에 맞춰 풀어보세요
- 헷갈리는 문제는 표시해 두고 마지막에 다시 확인하세요
- 최종 점검에서는 종이 답안지의 문제 번호와 마킹 번호가 맞는지 확인하세요
시험 당일 팁
- 1·2과목은 30분 안에 끝내고 3과목에 시간 몰빵
- 계산 문제는 천천히, 숫자 두 번 확인
- 모르는 문제는 일단 마킹하고 넘기기
- 릿지/라쏘, KDD/CRISP-DM 같은 비교 문제는 표를 머릿속에 그리면서 풀기
정리
ADsP는 과목별 성격이 다릅니다. 1·2과목은 암기, 3과목은 개념 + 계산이에요. 3과목이 30문항 중 절반에 가까운 14문항이라, 전체 공부 시간의 **60%**를 여기에 쓰는 게 과락 방어 + 총점 확보 양쪽에 유리합니다. 2024 개편 이후 기출은 객관식으로 연습해야 실전 감각이 맞아요.