[ADP, ADsP 시험] 데이터 분석 전문가, 데이터 분석 준전문가 시험 준비

안녕하세요, 용가리입니다.

 

오늘은 저번 SQLD 편에 이어서 ADP 후기로 돌아왔습니다.

SQLD와 ADP 둘 다 데이터 관련 자격증 시험입니다.

 

한국데이터산업진흥원에서 주최하는 시험인데요. 데이터 관련 전문가들을 선별하기 위한 자격증 시험을 실시하고 있습니다. 

 

자격증 시험 분류

 

크게 3가지로 자격증 시험을 분류했습니다.

 

1) ADP, ADsP  (데이터분석 전문가, 데이터분석 준전문가)

 

이름 그대로 데이터 분석 관련 역량을 평가하는 시험입니다.

데이터가 어떻게 수집되는지, 전처리되는지, 그리고 제일 중요한 "어떻게 분석하는지", 마지막으로 시각화 하는법 등에 대한 것을 평가합니다.

 

2) SQLD, SQLP (SQL 개발자, SQL 전문가)

 

SQL은 저번에 설명드렸듯이, 데이터를 정의, 조작하기 위한 언어입니다. 이 언어를 잘 다룰 수 있는지를 평가하는 시험입니다. 저번 편을 참고해주세요. SQL 개발자 시험 준비

 

3) DAP (데이터 아키텍처 전문가)

 

데이터 아키텍처 전문가는 효율적, 효과적인 데이터 구조를 구축하기 위해 데이터를 표준화, 모델링하고 데이터베이스를 설계하는 역량을 평가하는 시험입니다. 제가 아직 이 DAP 시험은 보지 않아서 차차 공부하려고 합니다.

 

 

ADsP (데이터 분석 준전문가)

 

이 3가지 시험 중에서 저는 첫번째인 ADsP 와 ADP 시험을 봤습니다.

만약 데이터분석 관련 실무경험이 없는 사람이라면 ADsP를 먼저 시험봐서 합격하고, ADP를 봐야 합니다.

ADsP는 데이터분석 준전문가로 ADP보다 한 단계 쉬운 시험인데요. 

 

ADsP는 필기시험만 있고, 실기 시험은 따로 없습니다. 데이터 처리 과정, 분석, 시각화에 대한 전반적인 이론과 개념을 잘 이해하고 있는지를 평가하는 듯 싶습니다. 

 

저의 경우, 데이터 분석 관련 전공이어서 많은 공부 시간을 들이지 않고 무난하게 시험을 봐서 통과할 수 있었습니다.

비전공자라 하더라도, 요즘은 데이터 분석, 빅데이터 관련 강의들, 교재가 워낙 핫하다보니 시중에서 쉽게 설명하는 책을 많이 찾을 수 있습니다.

 

제일 중요한 것은 분석에 관한 기본적인 개념들을 정립하는 것입니다. 데이터 분석이라는게 어떤 느낌인지 파악을 하고, 조금 더 깊게 공부하다보면, ADsP는 수월하게 통과할 수 있습니다.

 

이 책은 윤종식 작가님이 출간하신 데이터분석 준전문가 교재인데요. 저번 편에서도 말씀드렸다시피, 한국 데이터 산업 진흥원에서 발간한 교재는 책이 너무너무 두껍습니다. 그래서 읽는데 하루종일 걸려요.

 

그래서 위와 같은 요약된 교재를 활용해서 공부하시는 것을 추천드립니다. 책을 읽어보니 잘 정리가 되어있더라구요. 비전공자도 무리 없이 공부해서 통과할 수 있겠다 싶었습니다.

 

 

 

ADP (데이터분석전문가)

 

ADP는 제가 ADsP를 합격하고 나서, ADP도 이어서 따기 위해 최근에 실기 시험을 보러 갔다 왔는데요. 실기 시험에 대한 후기는 추후에 남기겠습니다. 

 

ADP는 두 단계를 거쳐야 합니다. 필기 시험을 봐서 먼저 합격해야 하고, 그 다음에 실기 시험을 통과해야 합니다.

 

필기 시험은 ADsP와 동일하게 60점 이상을 맞으면 통과이고, 실기 시험은 75점 이상을 맞아야 합니다.

 

필기 시험

 

필기 시험의 경우 커트라인이 높지 않고, ADsP 필기 시험과 비교해서 난이도가 큰 차이가 없습니다. (기존 영역에서 공부 해야할 영역이 조금 더 늘어난 정도?)

 

그래서 이미 ADsP를 통과하셨던 분이라면, 조금만 공부하시면 ADP 필기도 무리 없이 통과하실 수 있습니다.

 

 

실기 시험

 

문제는 ADP 실기인데요.... 저도 합격했는지에 대한 결과를 기다리고 있는 중입니다.

제가 이번에 처음으로 시험을 봤었는데, 음... 조금 생각했던거랑 느낌이 다르게 나왔습니다.

 

통계분석, 머신러닝 관련 문제들을 출제한다고 했는데... 여기서 말하는 통계 분석이 사실상 시계열 분석? 이었습니다.

 

저는 데이터 분석 관련 전공이긴 하지만, 시계열 분석에 대해서는 자세하게 공부한 적은 없었습니다. 교수님들도 딱히 비중있게 다루신 적도 없구요.

 

그래서 엄청 중요한 분석은 아니다 생각했는데, 한국데이터산업진흥원 출제자들은 그렇지 않다고 판단했나 보네요. 무려 이 것에만 배점이 50점이었습니다. 그래서 머신러닝 관련 문제를 만점 받는다 해도, 이 문제를 절반 이상 맞춰야 통과를 할 수 있었죠... 

 

머신러닝 문제는 특정 데이터셋이 주어지고, 이것을 다양한 머신러닝 기법과, 앙상블 기법을 활용해서 분석을 하라는 문제가 나왔습니다. 이 분석 기법들은 ADP를 본격적으로 공부하셨거나, 데이터 분석 관련 전공이시면 이미 어느 정도 비중 있게 공부하신 부분이라 나중에 실기 시험 보러가시면 어렵지 않게 푸실 수 있을 겁니다.

 

시계열 분석은 제가 ADP 준비를 할 때 비중 있게 공부를 하지 않아서 흠... 제가 절반 이상 맞췄을지를 모르겠네요.

결과가 나와봐야 알 것 같습니다. 나중에 후기 글 올리면서 결과도 알려드리겠습니다.

 

아무튼 그래서 중요한 점은, 머신러닝 분석 기법들을 철저하게 익히고 실기 시험에 임하는 것은 중요합니다. 그런데 저처럼 시계열 분석에 뒤통수 맞지 마시고, 여러분들은 시험을 보기 전에 시계열 분석 관련해서도 깊게 공부하고 오시는 것을 추천 드립니다.

 

데이터 분석 전문가 실기 시험 역시 동일한 작가님이 출간하신 책을 추천드립니다. 이 교재 역시 실기 시험 때 활용할 수 있는 코드와 분석 개념에 대해 잘 설명하고 있습니다. 그래서 여기 작성되어 있는 코드를 시험 때 활용할 오픈북으로 가져가도 좋습니다.

 

아 참고로 데이터분석 전문가 실기시험은 오픈북입니다. 본인이 가져온 출력물이나 교재를 보면서 문제를 푸실 수 있어요. 그러니 코드 짜는 훈련이 덜 되셨거나, 어떤 분석을 활용할지 잘 모를 때를 대비해 요약 노트를 준비해가시는 것이 좋습니다. 

 

저의 경우 실기 시험 때 코드가 생각이 안나면 바로바로 확인할 수 있도록, 저 교재에 포스트잇으로 어떤 분석은 몇 페이지에 있는지 적어 놓았습니다.

 

실기 시험은 총 4시간입니다. 길어보여도 생각보다 시간이 부족해요. 분석하면서 코드 짜는게 은근히 시간이 걸리거든요. 결과가 나왔을 때 해석하는 법을 연습하는 것도 중요합니다. 결국에 최종적으로 제출하는 것은 코드만이 아니라, 결과값 그리고 그에 대한 본인의 해석과 설명 리포트입니다.

 

여러분들 모두 철저히 준비하셔서 합격하시길 바라겠습니다.

 

오늘은 여기까지 하고 마치겠습니다.

 

감사합니다.