데이터분석 준전문가 (ADsP)
ADsP
ADsP(데이터분석 준전문가)는 한국데이터산업진흥원이 시행하는 국가공인 자격으로, 데이터 분석의 기초 역량을 검증합니다. 90분 동안 4지선다 50문항이 출제되며 데이터 이해 10문항, 데이터분석 기획 10문항, 데이터분석 30문항으로 구성됩니다. 배점의 60%를 차지하는 3과목(통계분석, 회귀·시계열, 정형 데이터 마이닝)이 당락을 가르는 핵심입니다. 2024년부터 단답형이 폐지되어 전 문항이 객관식입니다.
50
90 분
60/ 100
231+
대상
데이터 분석에 입문하는 학생과 취업 준비생, 데이터 직무로 전환을 준비하는 직장인, 분석 결과를 읽고 활용해야 하는 기획·마케팅·현업 담당자. 코딩 문제가 없어 비전공자도 도전할 수 있습니다.
사전 요구 사항
없음. 응시 자격 제한이 없습니다. 3과목 통계 파트를 위해 고등학교 수준의 기초 통계 개념을 알고 있으면 수월하지만, 프로그래밍 경험이나 실무 경력은 필요하지 않습니다.
문제 유형
언어 및 인정 범위
공식 시험 지원 언어
PasslyExam 지원 언어
자격 인정 범위
한국데이터산업진흥원(KDATA)이 발급하는 국가공인 자격입니다. 국내 데이터 직군 신입 채용과 가점 요건에서 널리 인정되며, SQLD와 함께 취득하는 경우가 많습니다.
출제 영역
데이터 이해
데이터분석 기획
데이터분석
추천 학습 플랜
- 1주차 · 1·2과목 개념 고정. 배점은 각 20%지만 반복 출제되는 암기형이라 가장 확실한 득점 구간입니다. DIKW와 SECI(공통화→표출화→연결화→내면화), 빅데이터 3V와 활용 3요소, 위기요인 3가지와 각각의 통제방안, 익명화와 가명화의 차이를 정리하고, 기획 파트는 KDD 5단계와 CRISP-DM 6단계(마지막은 전개), 하향식(분석 대상을 아는 경우)과 상향식의 구분, 성숙도 4단계와 준비도 6영역을 표로 묶어 외우세요.
- 2주차 · 3과목 통계분석. 배점의 60%가 3과목이고 그중 통계 비중이 가장 큽니다. 척도 4종(구간척도는 절대영점 없음), 표본추출 4종(계통과 층화를 혼동하지 않기), 1종·2종 오류와 유의수준의 정의, p-value 방향을 먼저 고정한 뒤 회귀분석으로 넘어가 가정 4가지, 결정계수와 수정된 결정계수, 다중공선성(VIF와 계수 분산 증가)을 결과표 해석 중심으로 익히세요.
- 3주차 · 3과목 데이터 마이닝. 의사결정나무 분리기준(CART는 지니, C4.5는 엔트로피, CHAID는 카이제곱), 배깅과 부스팅의 차이, 군집 기법(K-means의 초기값 민감성, 계층적 연결법, SOM, 혼합분포), 연관분석 3지표를 정리합니다. 오분류표에서 정확도·정밀도·재현율·특이도·F1을 직접 계산해 보고, 지지도·신뢰도·향상도와 지니·엔트로피도 손으로 풀어 두세요.
- 시험 직전 5~7일 · 타이머 모의고사. 90분 50문항 페이스를 몸에 익히고, 과목별 40% 과락선(1·2과목 각 4문항, 3과목 12문항)을 넘는지 매 회차 확인하세요. 새 범위를 늘리기보다 반복해서 틀리는 혼동 쌍(하향식/상향식, 정착형/도입형, 배깅/부스팅, 정밀도/재현율)을 제거하는 데 남은 시간을 쓰는 편이 합격률을 높입니다.
문항 검증 프로세스
실전형 문제를 직접 풀어보고 유사도를 확인해보세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. ADsP는 비전공자도 합격할 수 있나요?
A. 가능합니다. ADsP는 코딩 문제가 없고 R도 문법을 외우는 형태가 아니라 결과 출력을 읽는 수준으로만 나옵니다. 다만 3과목이 배점의 60%이고 통계·데이터마이닝 개념이 몰려 있어, 여기서 무너지면 과락으로 떨어집니다. 비전공자라면 1·2과목의 암기형에서 점수를 확보한 뒤 3과목을 통계 → 마이닝 순서로 쌓는 전략이 안전합니다.
Q. 가장 많이 틀리는 포인트는 무엇인가요?
A. 혼동되는 개념 쌍에서 실점이 집중됩니다. 하향식(분석 대상을 아는 경우)과 상향식의 적용 조건, 준비도·성숙도 사분면의 정착형과 도입형, 배깅(복원추출·병렬)과 부스팅(순차·가중치), 정밀도와 재현율의 분모, 계통추출과 층화추출이 대표적입니다. 방향이 뒤집힌 서술도 자주 나오는데 p-value가 클수록 유의하다, 백색잡음은 비정상 시계열이다, 다중공선성이 회귀계수 분산을 바꾸지 않는다 같은 보기는 모두 틀린 설명입니다.
Q. 계산 문제는 얼마나 나오나요?
A. 50문항 중 대략 3~6문항으로 비중은 크지 않지만, 공식을 알면 확실히 맞출 수 있어 버리기 아까운 구간입니다. 출제가 확인된 계산은 연관분석의 지지도·신뢰도·향상도, 오분류표에서 정확도·정밀도·재현율·특이도와 F1, 지니지수와 엔트로피, IQR 기준 이상값 경계, 회귀 오차분산 정도입니다. 복잡한 수식을 암산하는 문제보다는 결과표를 읽고 해석하는 문항이 더 많습니다.
Q. 과락 기준은 어떻게 되나요?
A. 총점 60점 이상이면서 과목별로 40% 이상을 얻어야 합격입니다. 1·2과목은 각 10문항이라 4문항, 3과목은 30문항이라 12문항이 최저선입니다. 총점이 60점을 넘어도 한 과목이 과락이면 불합격이므로, 3과목만 파고 1·2과목을 버리는 전략은 위험합니다. 모의고사를 볼 때마다 총점과 과목별 정답 수를 함께 기록하세요.
Q. ADsP와 SQLD 중 무엇을 먼저 따는 게 좋나요?
A. 둘은 난이도 우열이라기보다 성격이 다릅니다. ADsP는 통계·분석 개념 중심이라 코딩이 없고, SQLD는 SQL 쿼리 해석이 필요합니다. 데이터 직무를 처음 준비한다면 개념 범위를 먼저 잡는 ADsP를 앞에 두는 경우가 많고, 이미 SQL을 다뤄봤다면 순서를 바꿔도 무방합니다. 두 자격을 함께 취득하는 사례가 흔합니다.
Q. ADsP는 단답형이 있나요?
A. 없습니다. 2024년 제40회부터 단답형 10문항이 폐지되어 현재는 50문항 전부 4지선다 객관식입니다. 오래된 교재나 정리 자료에는 주관식 대비 내용이 남아 있는 경우가 있으니, 학습 자료의 기준 연도를 확인하세요. 형식이 바뀌면서 단순 용어 암기보다 개념을 구분하고 적용하는 문항의 비중이 높아졌다는 평이 많습니다.
Q. 텍스트마이닝이나 사회연결망분석도 공부해야 하나요?
A. ADsP 출제범위가 아닙니다. 3과목의 마지막 장은 정형 데이터 마이닝까지이고, 텍스트마이닝과 사회연결망분석은 상위 자격인 ADP의 범위입니다. 다만 1과목에서 빅데이터 활용 기본 테크닉 7가지를 나열할 때 감정분석과 사회관계망 분석이 이름으로 등장하므로, 용어 수준으로만 알아두면 충분합니다. 하둡·스파크나 생성형 AI도 출제 근거가 없습니다.
Q. 연습문제와 실전 모의고사는 어떻게 다르게 활용하나요?
A. 연습문제는 개념별로 풀며 오답 해설로 약점을 메우는 학습용이고, 실전 모의고사는 타이머로 실제 시험처럼 푸는 실전 점검용입니다. 두 방식 모두 오리지널 문제로 제공되며 AI 튜터 해설이 함께 제공됩니다.
Q. 덤프(dumps)와 유사한 문제인가요?
A. PasslyExam 문제는 유출 덤프를 제공하지 않으며, 공식 가이드와 공개 학습 범위를 바탕으로 실전 문제 유형을 분석해 구성합니다. 출제 의도, 보기 구성, 난이도 분포를 실제 시험 스타일에 맞추도록 설계해 실전 감각을 높이는 데 집중합니다. 즉 단순 암기형 덤프가 아니라, 근거 기반 해설과 반복 오답 개선이 가능한 학습형 콘텐츠입니다.
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