안녕하세요. 오늘 소개해드릴 자격증은 ADsP입니다! 데이터 관련 직무를 하시는 분들은 한 번쯤 들어보셨을 자격증이라고 생각합니다.
국가공인 데이터분석 준전문가(이하 ADsp)에 대한 시험주요 내용, 출제문항 및 배점, 응시자격 및 합격기준 등에 대해 소개하며 제가 공부하면서 공부했던 방법들에 대해서 소개해드리도록 하겠습니다. 저도 해당 자격증에 대해 전문가처럼 잘은 알지 못하지만 처음 이 자격증에 접하시는 분에게 조금이나마 도움 되었으면 하는 마음에 포스팅을 작성하게 되었습니다!
ADsP 무슨 자격증인가?
- 자격증 정의
데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말합니다.
- 국가공인자격증
ADsp는 국가공인자격증입니다. 대한민국 자격증은 주체에 따라 크게 국가자격과 민간자격으로 구분됩니다. 등록된 민간자격증 중에서 시행자의 신청에 따라 운영의 신뢰도, 활용성 등을 종합적으로 판단하여 주무부처 즉, 국가가 법에 따라 인증한 자격증을 국가공인자격이라고 합니다.
- 필요성
오늘날 데이터 처리 및 분석을 통한 데이터 활용은 생산성 향상, 고부가가치 및 고용 창출 등 국가 경제적 가치 창출의 핵심동력으로 급부상하고 있습니다.
특히, 과학적 의사 결정의 토대가 되는 데이터분석은 기업과 국가의 생산성 향상에 기여하는 혁신 도구로 각광을 받고 있습니다. 기업체들은 자사의 경영 전략에 데이터분석을 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 데이터분석을 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적‧경제적 효과가 발생할 것으로 예상됩니다. 이러한 데이터분석의 가능성을 실현하기 위해서는 데이터의 다각적 분석을 통해 조직의 전략방향을 제시하는 우수한 역량을 갖춘 데이터분석 준전문가의 확보가 필수적이라고 합니다.
ADsP 시험주요내용은 어떤 것인가?
시험 과목은 총 3과목으로 구성되어 있으며 데이터 이해 과목을 바탕으로 데이터를 분석하는 능력을 검정합니다. 자세한 내용은 아래표를 참고하면 좋습니다!
| 데이터 이해 | 데이터의 이해 | 데이터와 정보 |
| 데이터베이스의 정의와 특징 | ||
| 데이터베이스 활용 | ||
| 데이터의 가치와 미래 | 빅데이터의 이해 | |
| 빅데이터의 가치와 영향 | ||
| 비즈니스 모델 | ||
| 위기 요인과 통제 방안 | ||
| 미래의 빅데이터 | ||
| 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 | 빅데이터분석과 전략 인사이트 | |
| 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 | ||
| 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 | ||
| 데이터분석 기획 | 데이터분석 기획의 이해 | 분석 기획 방향성 도출 |
| 분석 방법론 | ||
| 분석 과제 발굴 | ||
| 분석 프로젝트 관리 방안 | ||
| 분석 마스터 플랜 | 마스터 플랜 수립 | |
| 분석 거버넌스 체계 수립 | ||
| 데이터분석 | R기초와 데이터 마트 | R기초 |
| 데이터 마트 | ||
| 결측값 처리와 이상값 검색 | ||
| 통계분석 | 통계학 개론 | |
| 기초 통계분석 | ||
| 다변량 분석 | ||
| 시계열 예측 | ||
| 정형 데이터 마이닝 | 데이터 마이닝 개요 | |
| 분류분석(Classification) | ||
| 군집분석(Clustering) | ||
| 연관분석(Association Analysis) |
ADsP 출제문항 및 배점
ADsP 시험은 실기시험은 없으며 필기시험은 PBT(Paper Based Test) 방식으로 자격을 검정하며, 필기시험 합격기준 요건을 충족하면 합격할 수 있습니다!
Adsp 응시자격 및 합격기준
Adsp의 응시자격은 누구나 볼 수 있습니다. 또한 합격기준은 총점이 60점 이상을 받는다면 합격할 수 있습니다!
공부방법
저는 아래 책을 구매해서 공부했습니다. 문제는 대부분 문제은행식으로 나왔기 때문에 해당 책을 한번 읽고 문제를 모두 풀어본다면 무난하게 합격할 수 있을 것이라고 생각합니다! 이론내용도 중요하지만 문제를 많이 풀어보는 방법이 좋았던 것 같습니다.
기존에 머신러닝, 딥러닝에 대해서 공부해 보시거나 파이썬 또는 R 언어를 이용해 코딩해 보신 분들이라면 공부하는데 좀 더 수월할 것이라고 생각합니다. 내용자체는 R언어에 대해서 소개하지만 기본적인 문법이나 언어들은 비슷했기 때문에 빠르게 이해할 수 있었습니다. 처음 언어를 접하시더라도 책에서 자세하게 설명하고 있기 때문에 외우기보다는 이해하시고 넘어가시면 문제 푸는 데는 무리 없을 것이라고 생각합니다!
느낀 점
대학교에서 배웠던 통계학에 대한 개념들, 연구실에서 했던 코딩, 머신러닝 등이 많은 도움이 되었다. 앞으로도 따고 싶은 자격증이 많다. 정보처리기사, 빅데이터분석기사, ADP, SQLD 등등,,, 자격증을 딴다고 해서 프로젝트나 업무를 잘하게 될 수 있다고는 생각하지는 않는다. 개인적으로 자격증보다는 프로젝트나 연구 등을 통해서 배울 수 있는 점이 훨씬 더 많다고 생각한다. 그럼에도 자격증을 따려고 노력하는 이유는 자격증은 내게 기회가 왔을 때 잡을 수 있는 좋은 도구가 될 수 있기 때문이다. 또한 기본 이론이나 개념을 공부하고 정리하는 데에는 좋다고 생각한다. 암기식 공부는 정말 싫다…
시험결과
긴 글을 읽어주셔서 감사드립니다. 궁금한 점이 있으시면 댓글 혹은 이메일 주시면 성심껏 도와드리겠습니다! 응시하신 모든 분들의 좋은 결과를 기원합니다. 감사합니다!
출처
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