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ADsP

1편 - # ADsP 자격증 2개월 독학 로드맵

ADsP 자격증 2개월 독학 로드맵

시험 개요

ADsP (Advanced Data Analytics Semi-Professional, 데이터분석 준전문가)

항목내용
주관한국데이터산업진흥원 (K-data)
시험 형태객관식 50문제
시험 시간90분
합격 기준총점 60점 이상 + 과목별 40% 이상
응시 자격제한 없음 (누구나 응시 가능)

과목 구성

과목문항 수배점 비율주요 내용
과목1: 데이터 이해10문제20%데이터의 이해, 데이터의 가치, 데이터베이스, 빅데이터
과목2: 데이터 분석 기획10문제20%분석 방법론, 분석 마스터 플랜, 분석 거버넌스
과목3: 데이터 분석30문제60%통계학, R 프로그래밍, 데이터마이닝, 시각화

핵심 전략: 과목3이 60%를 차지하므로 여기에 집중해야 한다. 특히 통계학 기초와 R 코드 해석 문제가 자주 출제된다.

2개월 학습 계획 (8주)

1단계: 이론 기초 (1~3주차)

주차학습 내용일일 학습량목표
1주차과목1 - 데이터 이해 전체2~3시간데이터/DB/빅데이터 개념 완성
2주차과목2 - 데이터 분석 기획 전체2~3시간분석 방법론 체계 이해
3주차과목3 - 통계학 기초 (기술통계, 확률분포)3~4시간통계 핵심 개념 이해

2단계: 핵심 심화 (4~6주차)

주차학습 내용일일 학습량목표
4주차과목3 - 추론통계, 가설검정, 회귀분석3~4시간추론통계 핵심 마스터
5주차과목3 - 데이터마이닝 (분류, 군집, 연관)3~4시간마이닝 기법별 특징 구분
6주차과목3 - R 프로그래밍 + 시각화3~4시간R 코드 읽기/해석 능력 확보

3단계: 실전 대비 (7~8주차)

주차학습 내용일일 학습량목표
7주차모의고사 반복 풀이 + 오답 정리3~4시간약점 파악 및 보완
8주차최종 정리 + 핵심 키워드 암기 + 시험 전략2~3시간합격 자신감 확보

학습 자료 파일 목록

파일명내용대상
ADsP_01_데이터이해.md데이터, 데이터베이스, 빅데이터 개념과목1
ADsP_02_데이터분석기획.md분석 방법론, 마스터 플랜, 거버넌스과목2
ADsP_03_데이터분석.md통계학, 데이터마이닝, R 프로그래밍, 시각화과목3

과목별 출제 포인트

과목1 자주 출제되는 키워드

  • DIKW (데이터→정보→지식→지혜)
  • 데이터베이스의 특징 4가지
  • 빅데이터의 3V (Volume, Variety, Velocity)
  • 개인정보 비식별화 기법

과목2 자주 출제되는 키워드

  • KDD, CRISP-DM, SEMMA 방법론 비교
  • 분석 과제 도출 방법 (하향식/상향식)
  • 분석 성숙도 모델
  • 분석 거버넌스 체계

과목3 자주 출제되는 키워드

  • 기술통계 (평균, 분산, 표준편차, 사분위수)
  • 확률분포 (정규분포, 이항분포, 포아송분포)
  • 가설검정 (귀무/대립가설, p-value, 1종/2종 오류)
  • 회귀분석 (단순/다중, R², 회귀계수 해석)
  • 분류 모델 (로지스틱, 의사결정나무, 랜덤포레스트, SVM)
  • 군집분석 (K-means, 계층적 군집)
  • 연관분석 (지지도, 신뢰도, 향상도)
  • R 함수 (summary, str, head, ggplot2, lm, glm)

학습 팁

  1. 과목3에 시간의 60% 이상 투자하라: 배점이 가장 높고 난이도도 높다.
  2. R 코드를 직접 실행해보라: RStudio를 설치하거나 온라인 R 환경을 활용하자.
  3. 통계 용어를 정확히 암기하라: 시험에서 비슷한 용어로 헷갈리게 출제된다.
  4. 기출문제를 최소 3회 이상 반복하라: ADsP는 기출 유사 문제가 자주 나온다.
  5. 방법론 비교표를 만들어라: KDD vs CRISP-DM vs SEMMA 등 비교 정리가 효과적이다.