adsp (데이터분석 준전문가) 나의 합격 수기

글쓰기 배경

저는 제29회 데이터분석 준전문가(ADsP)시험에 74점으로 합격하였습니다. 고득점으로 통과한 점수는 아니라서 자랑스럽게 내세울만한 점수는 아닙니다. 하지만 제 글을 보고 단 한분이라도 도움이 되시면 좋겠다는 생각으로 저의 공부 과정에 대해서 글을 쓰게 되었습니다.

 

시험 도전 배경

데이터 관련 전공자는 아니고요 HW/RF 관련 엔지니어로 근무하고 있는 15년 차 일반 직장인입니다. 최근 몇 년 전부터 데이터 분석에 대한 흥미를 갖게 되었습니다. 실은 부동산 투자를 좀 더 잘해보고자 부동산 데이터를 다루게 되었는데 데이터 분석에 대한 매력에 흠뻑 빠져버린 것이지요. 그러다 보니 여기까지 왔네요.

데이터 분석을 회사 업무에 적용도 하였는데 성과가 좋았습니다. 회사도 그렇고 우리의 생활도 그렇고 선택의 연속입니다. 큰 선택을 잘 하는 것도 중요하지만 작은 선택들도 잘하는 것이 중요합니다. 작은 성과들이 모여서 큰 성과를 내는 것이기 때문이죠.

그러면 어떻게 의사결정을 하는 것이 좋을까요? 감? 다른 사람이 하는 선택을 따라 선택? 데이터 분석을 공부하기 전에는 제가 그랬습니다. 그러나 데이터 분석을 공부하면서 데이터에 의거한 합리적인 선택을 하게 되었고 실패의 확률을 줄이게 되었습니다.

앞으로는 데이터의 양이 엄청날 것이고 모든 분야의 데이터들이 쌓일 것입니다. 그러한 데이터를 어떻게 활용하여 합리적인 의사결정을 하는 사람은 성공할 것이라는 생각이 듭니다. 그러한 동기로 데이터 분석에 대한 공부를 진행해 온 상황에서 저의 데이터 실력을 검증해 보고도 싶었습니다. 또한 다른 사람들에게도 저의 데이터 분석에 대한 공식적인 능력을 보여주고도 싶었습니다. 그리고 데이터 분석에 대한 큰 흐름과 범주를 이해하고 싶어서 ADsP(데이터분석 준전문가)라는 시험에 도전하게 되었습니다.

 

ADsP는 어떤 자격 시험인가?

ADsP는 데이터분석 전문가 자격검정 시험입니다. 빅데이터 시대가 도래하고 데이터 분석가의 필요성이 증가함에 따라 데이터 분석 전문가 자격에 대한 기업의 수요를 반영하여 2014년부터 실시한 시험으로 과학기술정보통신부가 주무부처이고 한국데이터산업진흥원이 시행합니다.

공식 명칭인 '국가공인 데이터분석 전문가'를 영어로 쓴 'Advanced Data Analytics Professional'를 줄여서 ADP라고 부릅니다. 이보다 낮은 단계인 '국가공인 데이터분석 준전문가'는 semi가 추가되며 ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional)로 줄여 부릅니다. 

• 시험방식 : PBT
• 시험과목 : 데이터 이해, 데이터 분석 기획, 데이터 분석
• 문항수 : 총 50문항
  • 데이터 이해 (객관식 8 문항)
  • 데이터 분석 기획 (객관식 8 문항)
  • 데이터 분석 (객관식 24 문항)
  • 데이터 이해, 데이터 분석 기획, 데이터 분석 전 범위에서 서술형 10문항
• 문제 유형 : 객관식 40문항, 주관식(단답형) 10문항
• 준비물 : 신분증, 필기구(흑색 펜·컴퓨터용 사인펜)
• 제한시간 : 90분
• 중도 퇴실 : 조건부 가능 (45분 경과 후)
• 합격 조건 : 60점 이상 (모든 문항의 배점은 각각 2점이므로 20문제 이상 틀리면 안 됨), 과목별 40% 미만 취득 시 과락
• 응시료 : 50,000원

 

ADP를 취득하기 위해서는 ADsP를 취득하시는 분도 계시고 ADsP의 난이도가 그리 깊은 것이 아니어서 대단한 자격증은 아니지만, 저는 데이터 분석 전반에 대해서 큰 흐름을 잡는데 도움이 되는 자격증이라고 생각합니다. ADsP를 공부하면서 습득한 기본 지식을 바탕으로 점점 깊게 전문성을 갖추는 게 올바른 방향이라고 생각합니다.

 

각 과목별 내용 및 중요도 및 난이도

• 1과목 데이터 이해 (난이도 상, 범위 외의 문제 출제 많이 됨)
  • 데이터와 정보
  • 데이터베이스
  • 빅데이터의 이해, 가치와 영향 (중요)
  • 비즈니스 모델과 위기요인과 통제방안
  • 전략 인사이트
  • 데이터 사이언스

데이터 이해라는 과목은 데이터 정보, 데이터베이스의 정의와 특징, 데이터베이스 활용에 대한 내용입니다. 데이터에 대한 일반적인 내용들입니다. 교재만 읽어봐도 무슨 내용인지 이해가 잘 됩니다. 상식적인 수준으로도 쉽게 이해가 됩니다. 하지만 막상 연습 문제나 기출문제를 처음 풀 땐 얘기가 달라집니다. 이 말이 저말 같고 저말이 이말 같습니다. 즉, 내용은 쉽더라도 시험 문제 유형에 익숙해져야 한다는 것입니다.

• 2과목 데이터 분석 기획 (난이도 중간)
  • 분석 기획 방향성
  • 분석 방법론 (중요)
  • 분석 과제 발굴 (중요)
  • 분석 프로젝트 관리 방안
  • 마스터플랜 수립 (중요)
  • 분석 거버넌스 체계

데이터 분석 기획이라는 과목은 이해관계자들이 분석의 목표 및 과정을 잘 이해하는 것이 중요하기 때문에 데이터 분석 방법론에 대한 내용입니다. 다양한 방법으로 분석 기회를 발굴하여 분석 과제를 정의하는 방법을 살펴봅니다. 또한 분석 과제를 수행하기 위한 프로젝트 관리방안을 살펴보고 중장기적 측면에서 분석 마스터플랜을 수립하는 방법과 분석 거버넌스 체계를 어떻게 수립하는지에 대한 내용을 다룹니다. 한마디로 요약하면 분석 기획과 분석 프로세스에 대한 내용을 다룹니다. 기술적인 내용은 아니라서 이것도 교제 내용을 몇 번 읽어 보면 이해가 어렵지 않게 됩니다. 하지만 이 과목도 연습 문제나 기출문제를 처음 접하면 이해한 것과 문제 푸는 것에는 차이가 있음을 느끼게 됩니다. 우리의 목표는 시험 합격이 중요하므로 개념 이해 수준으로 내용 이해하고 바로 기출 문제를 풀어보고 아리송한 개념에 대해서는 다시 이론 부분을 확인하는 방식으로 공부하는 것이 효율적인 공부 방법이라고 생각합니다.  

• 3과목 데이터 분석 (난이도 중간)
  • 데이터 분석 기법
  • R 프로그래밍
  • 데이터 변경, 요약, 가공 (중요)
  • 기초통계 (중요)
  • 추론 통계
  • 기술통계
  • 상관분석
  • 회귀분석 (중요)
  • 시계열 분석 (중요)
  • 다차원 척도 법
  • 주성분 분석
  • 데이터 마이닝 개요
  • 의사결정 나무
  • 앙상블 기법 (중요)
  • 모형 평가 (중요)
  • 인공신경망 (중요)
  • 군집 분석 (중요)
  • 연관성 분석 (중요)

본 과목은 데이터 분석에 대한 기본적인 이해를 할 수 있도록 데이터 분석에 대한 개념과 다양한 분석 기법에 대해 소개합니다. 데이터 분석 도구인 R 프로그램의 기초 문법에 대해서 다루고 데이터마트를 설계하기 위한 R 패키지를 다룹니다. 데이터 분석을 위한 통계분석, 정형데이터 마이닝 그리고 비정형 데이터마이닝 방법론의 개념과 특성을 학습하고 R 프로그램으로 활용할 수 있는 패키지와 결과를 해석하는 내용을 다룹니다.

여기서부터 데이터 분석에 대한 기술적인 내용들이 본격적으로 나옵니다. 먼저 R 프로그래밍 기초가 나와서 당황했습니다. 왜냐하면 파이썬을 통해서 공부를 해왔기 때문에 친숙한 언어가 아니었기 때문입니다. 하지만 본시험에서 다루는 R 프로그래밍의 내용이 기초적인 내용이고 파이썬과 크게 다르지 않고 시험 출제 유형은 정해져 있으므로 하다 보면 못할 것도 없습니다.

다음으로 통계 분석과 정형 데이터 마이닝의 내용이 나옵니다. 통계 분석은 기초 통계분석, 회귀분석, 시계열 분석, 다차원 척도 법, 주성분 분석으로 구성이 되고 정형 데이터 마이닝은 분류 분석, 군집분석, 연관분석으로 구분할 수 있어야 합니다. 큰 줄기를 구분하고 세부적인 내용으로 들어가야 하기 때문입니다. 기초 통계 분석은 중고등학교 때 배웠던 수준으로 이해가 가능합니다. 하지만 다른 내용들은 전공자가 아니었다면 친숙하지 않은 내용일 것입니다. 하지만 이런 것들이 데이터 분석을 하는 다양한 방법론이라는 것을 배운다는 생각으로 학습하면 흥미를 가지고 학습할 수 있다고 생각합니다.

 

나의 시험공부 방법

저는 전기전자 전공이지만 데이터 분석 세부 전공은 아니었습니다. 그리고 HW/RF 엔지니어였기 때문에 내용에 대해서 친숙하지는 않았습니다. 하지만 데이터 분석에 대한 재미를 느껴서 그런지 배우는 내용이 흥미로웠습니다.

시험을 보겠다고 생각하기 전 서치를 해본 결과 강의를 듣는 정도는 필요는 없다고 판단했습니다. 그래서 가장 유명하다고 하는 책을 한 권 구매했습니다. (제목 : 2021 ADsP 데이터 분석 준전문가, 저자 : 윤종식, 출판사 : 한국데이터산업진흥원) 그리고 이 책 한 권이라도 제대로 파겠다는 각오로 공부를 했습니다. 특히나 기출문제 위주로 공부하겠다고 생각했습니다. 어떤 시험이던지 기출문제의 중요성은 몇 번을 강조해도 지나침이 없습니다. 기출문제를 통해 시험문제의 유형을 익히고 기출문제가 일부는 또 나오기 때문입니다.

일단 목차를 보고 어떤 과목이 있는지 감을 잡았습니다. 3가지 과목이 있고 각 과목당 몇 문제가 출제가 되고 어떤 내용을 다룬다는 것을 체크하는 수준으로 말이죠.

다음으로는 이론 부분을 읽었습니다. 1과목, 2과목은 상식적인 수준에서 이해가 되었습니다. 3과목은 기술적인 내용이 나오기 때문에 잘 이해가 안 가는 부분은 구글 서치도 하면서 읽어보았습니다.

그다음으로 바로 연습문제로 들어갔습니다. 문제를 풀지 않았습니다. 답안지에서 정답을 문제지에 적고 반복해서 봤습니다. 문제 유형을 이해하는 단계죠. 이해가 안 되는 부분은 이론으로 돌아가서 내용 확인을 했습니다. 이런 과정을 통해서 어떤 시험 유형이 나오는지 이론이 어떻게 문제화가 되는지 알 수 있었습니다.

어느 정도 문제 유형과 이론에 익숙해진 후에는 기출문제로 들어갔습니다. 기출문제는 시간을 정해서 직접 풀어보고 채점하였습니다. 틀린 문제는 왜 틀렸는지 이론과 정답 해설을 통해서 확인했습니다.

그다음부터는 계속 반복했습니다. 반복하는 과정에서 복습하는 시간도 단축되었습니다. 나중에는 문제 제목만 봐도 정답이 어떤 거라는 것도 알고, 같은 문제인데 답이 서로 다른 문제가 있는 것도 알 수 있는 수준이 되었습니다. 이러한 방식으로 공부한 기간은 약 1달 정도 된 것 같습니다. 물론 직장인이기 때문에 퇴근 후 시간과 주말 시간을 할애하였습니다.

이러한 방식으로 시험공부를 하고 시험장에서 시험을 접하니 역시나 일부 문제들은 기출문제와 동일한 문제들이 나와서 문제만 보고 답을 풀었습니다. 또한 다수의 문제들이 연습 문제와 기출문제와 크게 다르지 않아서 공부한 내용을 바탕으로 풀었습니다. 또한 몇 문제는 처음 접하는 문제가 나왔는데 그러한 문제는 과감하게 패스하고 다음 문제를 풀고 시험 종료 전까지 풀었습니다. 왜냐하면 우리는 커트라인인 60점만 넘으면 되기 때문이죠.

이러한 방식으로 저는 공부하였는데 저에게는 효율적인 공부 방법이었다고 생각합니다. 독자님들도 저의 방법을 참고하셔서 자신에게 맞는 공부 방법으로 열공하시어 합격하시길 응원드리겠습니다.

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이상으로 adsp (데이터분석 준전문가) 합격 수기를 마치겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다. 오늘도 성장하는 하루 되세요!