기타 / 자격증 / ADsP · 데이터분석 준전문가 / 0강
0 · ADsP 시험 지도와 암기 코드
이번 강의에서 배울 것
- ADsP 세 과목의 범위와 문항 배분을 말하고, 과목별 공부 비중을 정한다.
- 노트 10편이 시험 범위의 어느 장에 대응하는지 찾는다.
- 자주 나오는 목록형 개념을 두문자 코드로 떠올린다.
학습 경로 · ADsP 노트 사용법
ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional, 데이터분석 준전문가) 는 한국데이터산업진흥원이 시행하는 국가공인 자격이다. 데이터를 이해하고(1과목), 분석 과제를 기획하고(2과목), 실제로 통계·데이터마이닝으로 분석하는(3과목) 능력을 묻는다.
이 노트의 구성 기준: ADsP 수험 교재의 본문·목차와 핵심 요약 자료를 교차 검토해 시험 범위 순서로 다시 엮었다. 정의는 교재 체계를 따르되 문장, 표, 계산 예시는 학습용으로 새로 작성했으며 원본 자료는 저장소에 넣지 않았다.
형광펜 읽는 법: 노랑 핵심 정의·결론 · 빨강 시험에서 헷갈리는 구분·함정 · 파랑 외워야 할 순서·목록
시험 한눈에 보기
| 과목 | 주요 내용 | 문항 | 배점 비중 |
|---|---|---|---|
| 1과목 데이터 이해 | 데이터·DB, 빅데이터의 가치와 위기, 데이터 사이언스 | 10 | 20% |
| 2과목 데이터 분석 기획 | 분석 방법론, 과제 발굴, 마스터플랜, 거버넌스 | 10 | 20% |
| 3과목 데이터 분석 | R, 통계 분석, 회귀, 다변량·시계열, 데이터마이닝 | 30 | 60% |
- 객관식(4지선다) 50문항, 90분.
- 합격: 총점 60점 이상 + 과목별 40% 미만 과락 없음.
- 3과목이 60%다. 1·2과목은 암기로 빨리 점수를 확보하고, 공부 시간의 절반 이상을 3과목에 쓴다.
노트 지도
| 노트 | 시험 범위 | 핵심 키워드 |
|---|---|---|
| 1편 | 1과목 1장 데이터의 이해 | DIKW, 암묵지·형식지, DB 특징, DW, SQL |
| 2편 | 1과목 2·3장 데이터의 가치와 미래, 데이터 사이언스 | 3V, 위기 요인, 비식별화, 데이터 사이언티스트 |
| 3편 | 2과목 1장 분석 기획의 이해 | 분석 주제 4유형, KDD, CRISP-DM, 하향식·상향식 |
| 4편 | 2과목 2장 분석 마스터플랜 | 우선순위 사분면, 거버넌스, 준비도·성숙도 |
| 5편 | 3과목 1장 R 기초·데이터 마트·EDA | 벡터, 요약·파생변수, 결측값, 이상값 |
| 6편 | 3과목 2장 통계의 이해 | 표본추출, 척도, 확률분포, 추정, 가설검정 |
| 7편 | 3과목 2장 기초통계·회귀분석 | t검정, ANOVA, 교차분석, 상관, 회귀 해석 |
| 8편 | 3과목 2장 다변량·시계열 | MDS, PCA, 정상성, AR·MA·ARIMA |
| 9편 | 3과목 3장 데이터마이닝·분류분석 | 데이터 분할, 로지스틱, 나무, 앙상블, 신경망, 평가 |
| 10편 | 3과목 3장 군집·연관분석 | 거리, 계층적·K-means, SOM, 지지도·신뢰도·향상도 |
추천 순서: 1 → 2 → 3 → 4편을 이틀 안에 끝내 1·2과목 암기를 깔아 두고, 6 → 7 → 9 → 10 → 8 → 5편 순으로 3과목을 돈다. R 문법(5편)은 출력 해석 문제를 풀면서 필요한 만큼 돌아와 확인하는 편이 효율적이다.
그림 0-1 · ADsP 시험 지도 — 누르면 원본 크기로 열린다.
두문자 암기 코드 모음
시험 직전에 이 표만 가리고 말해 본다. 코드 자체보다 각 글자가 무엇인지 끝까지 펼쳐 말할 수 있는지가 중요하다.
1과목
| 코드 | 펼치면 | 노트 |
|---|---|---|
| 공표연내 | 공통화 → 표출화 → 연결화 → 내면화 (SECI 지식 전환) | 1편 |
| 통저공변 | 통합된·저장된·공용·변화되는 데이터 (DB 4특징) | 1편 |
| 주통시비 | 주제지향·통합·시계열·비휘발 (DW 4특징) | 1편 |
| 개논물 | 개념적 → 논리적 → 물리적 설계 (요구조건 분석 다음) | 1편 |
| 전후양상 | 표본→전수, 사전→사후, 질→양, 인과→상관 (빅데이터가 만든 변화) | 2편 |
| 데기인 | 데이터·기술·인력 (빅데이터 활용 3요소) | 2편 |
| 사책오 | 사생활 침해·책임 원칙 훼손·데이터 오용 (위기 요인) | 2편 |
| 개정신 | 개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법 (데이터 3법) | 2편 |
| DCA | Digitalization → Connection → Agency (가치 패러다임) | 2편 |
2과목
| 코드 | 펼치면 | 노트 |
|---|---|---|
| 최솔통발 | 최적화·솔루션·통찰·발견 (분석 주제 4유형) | 3편 |
| 선전변마평 | 데이터셋 선택 → 전처리 → 변환 → 마이닝 → 평가 (KDD) | 3편 |
| 업데데모평전 | 업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개 (CRISP-DM) | 3편 |
| 기준분구평 | 분석 기획 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 시스템 구현 → 평가·전개 (빅데이터 방법론) | 3편 |
| 회전완수 | 회피·전이·완화·수용 (위험 대응) | 3편 |
| 탐정해타 | 문제 탐색 → 문제 정의 → 해결방안 탐색 → 타당성 검토 (하향식) | 3편 |
| 3-4-2 / 3-1-2 | 시급성 우선 / 난이도 우선 (우선순위 사분면) | 4편 |
| 조프시데인 | 조직·프로세스·시스템·데이터·인적자원 (분석 거버넌스 체계) | 4편 |
| 도활확최 | 도입 → 활용 → 확산 → 최적화 (분석 성숙도) | 4편 |
| 원조프 | 원칙·조직·프로세스 (데이터 거버넌스 구성요소) | 4편 |
| 집기분 | 집중형·기능형·분산형 (분석 조직 구조) | 4편 |
3과목
| 코드 | 펼치면 | 노트 |
|---|---|---|
| 저잔재현 | 저항성·잔차 계산·재표현·현시성 (EDA 4주제) | 5편 |
| 명순등비 | 명목 → 순서 → 등간 → 비율 척도 | 6편 |
| 불효일충 | 불편성·효율성·일치성·충족성 (좋은 추정량) | 6편 |
| 선독등비정 | 선형성·독립성·등분산성·비상관성·정상성 (회귀 가정) | 7편 |
| 추계순불 | 추세·계절·순환·불규칙 (분해시계열) | 8편 |
| 인의회로 | 인공신경망·의사결정나무·회귀·로지스틱 (대표 지도학습) | 9편 |
| 지신향 | 지지도·신뢰도·향상도 (연관분석) | 10편 |
ADsP의 과목별 문항 수와 합격 기준은?
1과목 10, 2과목 10, 3과목 30문항(객관식 50문항, 90분). 총점 60점 이상이면서 어느 과목도 40% 미만이 아니어야 한다.
공부 시간 배분의 원칙은?
3과목이 배점의 60%이므로 시간의 절반 이상을 3과목에 쓰고, 1·2과목은 목록 암기로 빠르게 과락을 피한다.
오늘도 한 걸음 앞으로.
내용을 이해했다면 학습 완료를 체크해 주세요.