[자격증] ADsP 취득

들어가기 앞서 . . .

2025년 4월 SQLD에 이어서 6월에 ADsP 자격증을 취득했다.

SQLD와 유사한 시험으로 잘 알려져 있어 도전하게 되었고, 5일이라는 짧은 준비 기간동안 공부를 했다. 

우선 필자는 전공생이기도하고 SQLD 자격증을 이미 보유하고 있었기 때문에, 어느정도 데이터와 데이터베이스에 대한 기본 지식을 갖춘 상태에서 ADsP를 준비했다. 

따라서 이 후기는 전공자 또는 SQLD를 먼저 공부한 분들에게 더 도움이 될 수 있을 것 같다!

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ADsP는 어떻게 준비하면 좋을까

5일 만에 자격증을 취득했다!

공부 기간이 길지 않았기 때문에 이론을 처음부터 끝까지 모두 암기하기보다는, 기출문제 중심의 단기 집중 전략을 사용했다..

우선 이틀동안 정리노트로 달달 암기하고, 외웠던 이론이 기억이 안나도 나머지 3일은 기출을 풀면서 틀린 개념을 다시 요약해보는 방식으로 감을 익혔다.

 

72점으로 합격할 수 있었고, 단기적으로 자격증을 취득하기위해선 3과목은 1,2과목보다 좀 더 난이도가 있기때문에 필자처럼 1,2과목 이론을 중심적으로 암기하는것도 추천한다..!!

 

공부 방법

별도로 교재를 구매하지는 않았고, 기출문제와 함께 꿈꾸는라이언님의 핵심 요약 PDF를 참고하며 공부했다.

요약 PDF에는 꼭 알아야 할 이론과 출제 포인트가 잘 정리되어 있어 효율적인 학습이 가능했다! (광고 아닙니다..!!!!)

 

https://blog.naver.com/dreaming_ryan/223635862093

43회 ADsP 비전공자 노베이스 D-7 합격 방법 준비물 (+무료 핵심 요약노트 PDF)

 

PDF를 보기전에, ADsP 요약강의 1,2탄을 한 번 듣고나서 암기했다.

https://www.youtube.com/watch?v=nZ6gpnEj-KU

 

과목별 준비 방식

1과목: 데이터 이해

1과목은 통계학 기초, 데이터의 분류, 머신러닝의 기본 개념 등 이론 중심의 문제가 출제된다.

처음엔 낯선 용어나 개념들이 많아 부담이 되었지만, 기출문제를 반복해서 풀다 보면 자주 등장하는 핵심 개념들이 자연스럽게 익숙해졌다.

 

특히 기억해야 할 부분은 다음과 같다

• 데이터의 유형 (정형/비정형, 명목/서열/등간/비율 척도 등)
• 기초 통계 개념 (평균, 중앙값, 분산, 표준편차, 사분위수 등)
• 확률분포 (정규분포, 이항분포, 포아송분포 등)의 특징
• 머신러닝 기본 용어 (과적합, 과소적합, 분류 vs 회귀, 지도학습 vs 비지도학습)

정리된 PDF 이론을 3회독정도 하고, 문제 속 보기를 하나하나 해설하듯 정리하면서 학습하는 방식이 효과적이었다.

 

 

2과목: 데이터 분석 기획

2과목은 데이터 분석 프로세스와 데이터 관리 체계, 데이터 기반 조직과 직무 관련 개념 등 암기 중심의 문제가 주로 출제된다.

범위는 넓지만 기출에서 반복되는 패턴이 많기 때문에, 핵심 키워드 중심으로 정리하면서 반복 학습하는 것이 가장 효율적이었다.

 

특히 기억해야 할 부분은 다음과 같다:

• 데이터 분석 프로세스 (KDD, CRISP-DM 단계별 목적)
• 데이터 거버넌스 / 데이터 품질관리 요소 (정확성, 완전성 등)
• 개인정보 보호법 관련 용어 (가명처리, 익명처리 차이 등)
• 데이터 기반 조직 내 역할 (CDO, CIO, 데이터사이언티스트 등)

처음에는 용어가 많아 부담스럽지만, 한두 번 기출을 풀어보면 어떤 식으로 묻는지 감이 잡히기 시작한다.

암기 과목이지만 단순 암기보다는 “보기 문장에서 무엇이 틀렸는지”를 구분할 수 있도록 문장 구조까지 익히는 게 효과적이었다.

2과목은 데이터 분석을 실제 비즈니스에 적용할 때 고려해야 할 기획 및 관리 관점의 내용이 중심이다.

암기 비중이 높아 부담스러울 수 있지만, 기출에서 반복적으로 나오는 포인트만 잘 익히면 고득점이 가능한 과목이다.

 

3과목: 데이터 분석 수행

3과목  SQL + 데이터 전처리 + 통계 기초 + 시각화 해석 + 분석 기법 전반이 출제되는 실무형 종합 과목이다.

SQLD 자격증을 취득한 경험이 있어 SQL 파트는 수월했지만, 데이터 분석 이론과 시각화 해석 문제는 반복 학습을 통해 감을 익혀야 했다.

특히 기억해야 할 부분은 다음과 같다

• 데이터 전처리 방법 (결측치 처리, 이상치 탐지, 정규화 vs 표준화 차이 등)
• Boxplot, 산점도 등 시각화 그래프 해석
• 회귀분석, 의사결정나무, 군집분석 등 간단한 분석 기법 개념

출제 경향이 상당히 다양하기 때문에, '기출문제 보기에서 본 적 있는 문장을 정확히 해석할 수 있는가'가 핵심이다.

특히 “데이터 정규화 vs 표준화”, “결측치 처리 방식”, “상자그림의 이상치 기준” 같은 헷갈리기 쉬운 포인트를 집중 정리했다.

 

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마무리하며

단기간에 합격했지만, 단순히 자격증만을 목표로 하기보다는 데이터 분석의 기본 개념과 전체적인 흐름을 정리할 수 있는 기회가 되었다.

기출문제 풀이와 요약 자료만으로도 충분히 합격할 수 있었고, 특히 SQLD를 먼저 공부했다면 3과목은 수월하게 느껴질 것이다.

이번 ADsP 준비를 통해 데이터 분석에 대한 자신감을 얻었고, 앞으로는 더 심화된 ADP 자격증이나 실무 중심의 프로젝트에도 도전할 계획이다.

짧은 기간 안에 집중적으로 몰입해 성과를 만들 수 있다는 것, 그리고 나에게 맞는 학습 전략을 찾는 것이 중요하다는 걸 다시금 느꼈다.