데이터 분석 관련 자격증을 준비하면서 가장 많이 묻는 질문 중 하나는 "시험과목이 어떤가요?"입니다. 이 질문에 명확하게 답해줄 수 있는 콘텐츠는 의외로 많지 않은데요. 이 글에서는 ADsP(데이터 분석 준전문가), ADP(데이터 분석 전문가), 그리고 빅데이터 분석기사 세 가지 주요 자격증의 시험과목 구성, 영역별 비중, 출제 방식까지 완벽하게 정리하여 제공합니다. 각각의 자격증을 준비 중인 수험생에게 최적의 대비전략 수립에 도움이 될 것입니다.
ADsP: 데이터 분석 입문의 시작점
ADsP(Advanced Data Analytics Semi-Professional)는 Kdata에서 주관하는 자격증으로, 데이터 분석 입문자에게 적합한 시험입니다. 시험은 객관식 60문항, 100점 만점 기준 평균 70점 이상 시 합격이며, 과락 기준은 없습니다. 시험과목 구성은 총 3개 영역으로 나뉘며 다음과 같습니다: 1. 데이터 이해 (30%) - 데이터의 개념 - 데이터베이스 이해 - 데이터 유형과 품질 - 정보기술 인프라 개요 2. 데이터 분석 기획 (30%) - 분석의 기획과 이해 - 분석 프로젝트와 조직 - 분석 마스터 플랜 수립 - 분석 Tool 및 기법 선정 3. 데이터 분석 기초 (40%) - 통계분석 기초 이론 - 탐색적 데이터 분석(EDA) - 데이터 마이닝 개념 - 회귀분석, 분류기법 기초 - R 또는 Python 분석 개념 특징: 이론 중심의 시험이며, R이나 Python 실습 자체는 출제되지 않지만, 개념과 용어에 대한 이해는 필수입니다. 분석 초보자도 단기간에 준비할 수 있어, 대학생이나 전공 무관 지원자에게 적합합니다.
ADP: 데이터 분석의 정점
ADP(Advanced Data Analytics Professional)는 데이터 분석 전문가급 자격증으로, Kdata에서 주관합니다. 시험은 1차(객관식) + 2차(서술형/실기형)로 구성되며, 각 단계별 과락 없이 1차 평균 70점, 2차 평균 60점 이상 시 합격입니다. 시험과목 구성은 다음과 같습니다: 1차 시험 - 객관식 (총 100점) 1. 데이터 이해 및 분석 기획 (20%) 2. 데이터 분석 수행 (50%) 3. 데이터 활용 및 결과 해석 (30%) 2차 시험 - 서술형/실기형 - 실제 분석 과제에 대한 문제 해결 - R 또는 Python을 활용한 코드 작성 - 데이터 해석과 모델 설계에 대한 기술 - 90분 내 구조화된 논리로 작성 필요 특징: ADP는 이론 + 실무 + 표현력이 모두 필요한 고난이도 시험입니다. 문제 해결 능력, 실습 능력, 보고서 작성 스킬까지 종합적으로 준비해야 하므로, 통계 및 분석 경력이 있는 수험자에게 유리합니다.
빅데이터 분석기사: 실무형 국가기술자격
빅데이터 분석기사는 국가기술자격으로, 산업인력공단(HRD-Net)에서 시행합니다. 시험은 1차(필기) + 2차(실기)로 구성되며, 과락 없이 각 과목 40점 이상, 평균 60점 이상 시 합격입니다. 1차 필기 과목 구성: 1. 빅데이터 일반 (20문항) 2. 빅데이터 수집 및 저장 (20문항) 3. 빅데이터 처리 및 분석 (20문항) 4. 빅데이터 시각화 및 활용 (20문항) 2차 실기 시험: - 분석 기획, 데이터 처리, 모델링, 결과 도출 등 - 실무 기반 프로젝트 해결능력 평가 - R 또는 Python, SQL 필수 - 시간 내 분석문서와 결과 도출해야 함 특징: 이론보다 실무 능력 중심 평가이며, 실제로 분석 프로젝트를 수행한 경험이 있다면 큰 도움이 됩니다. 공기업, 공공기관 채용 시 가산점이 부여되어, 취업준비생에게 매우 인기 있는 자격증입니다.
자격증을 효과적으로 준비하려면 시험과목의 구조를 정확히 이해하는 것이 우선입니다. ADsP는 개념 중심, ADP는 실무 중심 고급 분석, 빅데이터 분석기사는 실무 기반 문제 해결이 키포인트입니다. 각 시험의 구조와 영역별 비중을 정확히 파악하고, 이에 맞는 맞춤형 학습전략을 수립한다면 단기간 고효율 합격도 가능합니다. 시작이 반입니다. 오늘부터 각 시험과목 분석부터 시작해보세요!