데이터 분석 준전문가(ADsP) 43회 시험 후기

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계기

SQLD를 취득 이후, ADsP도 이어서 준비하게 되었다.

데이터를 다루는 관점이 조금 생겼고, 거기서 한 발 더 나아가 데이터 분석과 기획의 흐름 이해가 가능하다는 생각.
FE 개발자로서 데이터를 직접 분석하는 일은 드물지만, 데이터 기반으로 의사결정이 이뤄지는 맥락을 파악하는 것은 협업에서 분명히 도움이 된다고 생각했다.

마침 SQLD 취득 후 두 달 뒤에 ADsP 시험이 있었기 때문에, 흐름을 이어가기로 했다.

공부 방법

(소프트웨어학부 졸업, 통계나 데이터 분석 관련 수업을 제대로 들은 기억은 없음)

ADsP는 총 3과목으로 구성된다.

• 1과목 (데이터 이해): 데이터의 개념, 데이터베이스, 빅데이터 관련 개념 중심
• 2과목 (데이터 분석 기획): 분석 방법론, 마스터 플랜, 거버넌스 등 기획 관련 내용
• 3과목 (데이터 분석): 통계 기법, R 프로그래밍, 머신러닝 알고리즘 등

합격 기준은 전체 60점 이상이며, 과목별 40% 이상을 득점하지 못하면 과락이다.

데이터에듀 교재 한 권으로 준비했다.
SQLD 때와 달리 별도 유튜브 강의는 활용하지 않았다.

1과목과 2과목은 개념 암기 위주라 큰 어려움은 없었다.
생소한 용어가 많긴 하지만, 맥락을 이해하면서 읽으면 자연스럽게 정리된다.

문제는 3과목. 회귀 분석, 상관계수 계산, 군집 분석 등 통계 기법들은 공식 자체를 이해해야 풀 수 있는 문제들이 나온다.
여기에 R 코드를 보고 결과를 추론하거나 문법을 맞추는 문제까지 더해지는데, 데이터 분석을 본격적으로 접해본 적이 없다면 상당히 벅차게 느껴진다.

첫 시험에서 이 부분을 제대로 준비하지 못했고, 결국 불합격했다.

첨언

재시험을 준비할 때는 전략을 바꿨다.
교재를 처음부터 다시 읽는 대신, 3과목 위주로 집중하고 기출문제를 반복해서 풀었다.
통계 공식과 R 코드는 이해보다 패턴에 익숙해지는 것이 현실적인 접근이라고 생각했고, 실제로 기출에서 유형이 반복되는 부분이 많았다.

1, 2과목은 첫 시험을 통해 어느 정도 감이 잡혀있었기 때문에, 취약한 3과목에 시간을 집중적으로 투자했다.

후기

첫 시험은 솔직히 준비가 덜 된 상태로 들어갔다.
단순히 시간이 부족했다기보다, 3과목의 성격을 미리 파악하지 못한 채 교재를 균등하게 읽는 방식으로만 접근한 게 문제였다.

재시험에서 합격하고 나서 돌아보면 자격증 자체보다 두 번의 시험을 거치며 공부 방법을 조정하는 과정이 기억에 더 남는다.
한 번에 붙지 못한 게 아깝다기보다, 두 번 준비하면서 ADsP의 구조와 3과목의 성격을 더 명확하게 이해하게 됐다는 점에서 오히려 잘됐다고 생각하기도 한다.

SQLD에 이어 데이터 관련 자격증을 연달아 취득한 것 자체에 작은 만족감이 있었고, 이 흐름이 앞으로의 공부에도 연결될 것 같다는 느낌이 들었다.