1학년 / 1학기 / 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 출처: 시판 교재 한 권(목차 기준), 요약노트 세 종을 함께 읽고 시험 범위 순서로 다시 엮었다. 문장과 예시는 학습용으로 새로 썼다. 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.
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.
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