17회 데이터 분석 전문가 ADP 필기 시험 합격 후기

데이터 분석 쪽에 관심이 많고 공부를 하면 많이들 아는 자격증이 ADsP와 ADP일 텐데 나 또한 1차 목표를 ADP 취득을 목표로 하고 있다. 최종 목표는 30살이 되기 전까지 ADP, DAP, SQLP 총 3개를 다 따는 것으로 한발 한발 나아가고 있다.

전 글인 SQLD 자격증 후기를 보면 알다시피 코로나로 인해 학교의 비대면 강의로 ADP 필기 공부를 집중적으로 하였다.

 

공부량부터 보면 ADP의 시험 자격 조건부터가 상당히 높다 박사학위를 갖거나 석사학위에 실무 1년, 학사학위에 실무 3년 등  또는 ADsP합격자에 한에서만 시험을 응시할 수 있다. 나는 23회 ADsP 합격자로 이번 17회 ADP 필기를 응시하였다.

 

응시일자: 2020. 06. 07 (일요일) 

이고 ADP는 ADsP와 다르게 응시 시간도 3시간을 줘 나름 넉넉하다 생각이 든다.

이제 본격적으로 공부 방법과 시험에 대해서 다뤄 보겠다.

 

[공부 방법 및 시간 투자]

시간 투자는 약 한달정도를 잡고 순수 공부시간은 8시간 정도로 되었던 것 같다. 당시 온라인으로 필기 스터디를 하였는데 같이 하는 사람들이 박사와 실무자로 구성되어 역시 난이도 있는 것이라 생각하였고 무엇보다 ADsP를 공부할 때는 공부를 하는 방법을 몰랐고 머신러닝 기법에 대해 해석하는 스킬이 부족하여 상당히 많은 시간을 투자하였다.

 

공부 방법은

먼저 1장 데이터 이해 부분은 ADsP와 동일하다 여기서 먼저 하나를 짚고 넘어가자면 1,3,4장은 ADsP와 동일한 부분으로 ADP라고 더 난이도가 높다고 생각이 들지는 않는다. 그러니 ADsP를 충분히 공부하였다면 1장에서는 복습 차원으로 편하게 공부할 수 있다.

 

2장은 데이터 처리 기술 이해 부분인데 2장은 준전문가과정에는 없는 부분으로 비전공자라면 난이도가 있는 부분이다. 배우는 내용으로는 데이터 처리 프로세스에는 ETL, CDC, EAI 등이 있고 데이터 처리 기술로는 분산 데이터 저장기술, 분산 컴퓨팅 기술, 클라우드 인프라 기술로 구성되었있는데 팁을 주자면 2장의 1 part는 천천히 읽고 각각의 차이점과 특징을 알면 좋고 2 part에서는 어떤 것이 공유, 무공유에 해당하는 시스템인지 알고 하이브, 임팔라, 피그 등을 구분할 수 있는 지식을 쌓아야 한다.

 

3장에서는 분석 기획으로 이 또한 준전문가 수준으로 다시 복습하고 확실히 기억해 두면 나중 실무에서도 많은 도움이 되는 부분으로 생각이 든다.

 

4장에서는 본격적인 데이터 분석으로 회귀분석은 물론이고 다른 머신러닝 기법에 대해 각각의 특징과 해석하는 방법을 꼼꼼히 공부하면 충분하다. 물론 나는 ADsP에서 대충 공부하여 확실히 짚고 넘어가자 하여 통계 부분에 대해 많이 공부를 하였다. 그중 유튜브에서 좋은 영상들이 많은데 그중 추천하고 싶은 것이 Sapientia a Dei라는 분이 통계의 사소한 부분부터 시작하여 t test, ANOVA 등과 회귀분석, 다중공선성, 주성분 분석 등 4장의 데이터 분석의 전부를 도와준다. 강의 시간도 10분에서 20분이라 이동하면서 보기 최고였고 ADP는 서술형 부분이 있으니 나는 강추한다.

정말 저분은 IT전공자인 나를 통계에 대해 많은 지식을 넣어주신 분으로 개인적으로 모르지만 정말 감사하게 생각한다.

 

5장은 시각화 부분인데 생각보다 많은 부분을 차지하여 놀랐다. 막상 시험에는 10 문제만 나오면서... 이 부분에 대한 팁을 주면 일일이 다 살피면서 볼 여유가 없다. 빠르게 읽고 시각화 인사이트 프로세스, 보는 시각 즉 잘라보고 달리보고 내려다보고 올려다 보기를 짚고 넘어가고 인포그래픽과 정보 디자인 프로세스, 리처드 솔 워먼의 LATCH 방법과 정보 시각화 각 시각화하는 그래프가 어떤 시각화를 위한 건지 잘 캐치해 가면 된다.

시각화 부분은 양이 많으니 중요한 부분만 잘 보고 가면 무난한 점수를 받을 수 있다. 나 역시 이 부분은 10개 중 최소 과락을 면하자만 생각하고 중요 부분만 공부했는데 생각보다 높은 점수를 얻었다.

 

 

 

[시험]

당시 17회 ADP 필기시험은 3시간에 문제수는 80문제 1, 2, 3, 5 과목에서는 각각 10문제 씩 4과목에서 40문제로 각 1점으로 80점이고 서술형으로는 2문제가 나왔는데 각각 해당하는 부분 점수가 있고 부분 문제로는 2개 내지 3개로 토탈 20점에 해당한다.

객관식은 공부 방법에 대해 설명했으니 서술형에 대해 설명을 자세히 하면

 

1번 문제는 의사결정 나무 Decision Tree가 나왔다 여기서 데이터 연속형, 범주형 변수 일 때 분류기준과 지니계수를 구하는 방법에 대해 기술하는 것이었고 랜덤 포레스트 방식에 대해서도 나왔다. 당시 필자는 앙상블 모형에 해당하는 배깅, 부스팅의 개념과 차이점에 대해서도 기술하였다.

 

2번 문제는 의사결정나무 결과를 해석하는 것으로 어떤 방식으로 자식 노드에 해당하는지 기술하였다.

좀 더 빨리 후기를 적었으면 자세히 얘기를 해줬을 텐데 약 1달이 지나고 적어 미안합니다..

 

당시 서술형을 풀 때 순간 턱 하고 막혔고 끝나고 나서도 뭔가 찝찝한 기분이 들었지만 시험 볼 때는 최대한 아는 것들을 다 적는 것을 추천한다. 왜냐면 부분점수가 있기 때문이다. 최대한 머릿속에서 끄집어내서 그런가 20점 만점에 예상치 못한 15점이라는 나름 고득점을 받아 만족하는 점수를 받았다.

 

 

[후기]

ADP의 취득률을 보면 2~3프로인데 여기서 지레 겁먹지 말고 자신이 공부한 것들을 믿고 시간은 넉넉하니 천천히 마음을 가다듬으면서 시험을 보길 추천한다. ADP는 실기가 엄청 어렵다고 하니 필기에 대해서는 비록 끝나고 같이 답을 맞혀보기는 힘들지만 자신 있게 시험을 치길 바란다.

 

 

제 17회 데이터분석 전문가 ADP 필기 합격 결과

 

필자는 총점은 79점을 취득하였고 각각 4장을 제외하고 2개에서 3개를 골고루 틀렸고 4장에서는 40문제 중 5개를 그리고 서술형에서는 15점을 취득하였다.

 

당시 3주간 연달아 시험일정이 잡혀있어 벅찼지만 커트라인이 70점인걸 생각하면 나름 고득점을 취득하였다 생각한다.ADP필기를 시험칠 수험생분들에게 이 글이 많은 도움이 되길 바라고 응원하겠다. 다들 화이팅!!

 

그럼 저는 ADP 실기 준비 포스팅과 꼭 합격하여 후기 포스팅을 하겠다.

 

[참고]

데이터분석 전문가(ADP), 준전문가(ADsP) 역대(2014 ~ 2019) 합격률

 

ADP, ADsP 합격률