ADsP(데이터분석준전문가) 자격증 취득 돌아보기

대부분 시험이 그렇듯 이 자격증을 딴다고 데이터분석의 준전문가가 되리라 생각하지 않는다. 하지만, 공부를 시작할 때 전체 구조와 핵심을 파악하는 데는 좋을 것 같다. 다만, 모르는 것을 급하게 배울 때 필연적으로 겪게 마련인 혼돈과 불안을 잘 넘길 수 있는 멘탈 관리가 필요하다. 시험 끝난 후 방전되지 않도록 적절히 휴식을 취하는 것도 잊지 말자.

 

1. 신청 동기: 경기미래기술학교에서 권유하고 동기들도 많이 신청해서 따라했다.
2. 시험일: 2022년 5월 21일(토)
3. 준비도
   1. ADsP란 자격증에 대해 처음 들었다. 홈페이지 소개글을 읽어도 어떤 사람들이 어느 정도 준비해야 합격할 수 있는지 전혀 감을 잡지 못했다.
   2. 12년 전에 대학원을 다니면서 통계와 R을 공부한 적이 있으나 논문 쓸 정도까지밖에 이해하지 못했다. 지금은 거의 잊어버렸지만 그래도 초기 장벽은 많이 낮춰준 것 같다.
4. 교재
   1. 동기들이 수험생 대부분이 본다는 민트책(2022 ADsP 데이터 분석 준전문가, 데이터에듀출판사)을 구입했다.
   2. 책의 품질은 좋지 않다. 무엇보다 오타가 많고 저자와 출판사에게 고치려는 의지도 보이지 않는다. 독자에게 교정을 맡기는 것 같다. 맞춤법도 많이 틀려 출판사에 교정직원이 있는지 의심스럽다.
   3. 책에 링크 코드가 연결된 동영상 강의를 기대하고 봤으나 ppt를 거의 읽는 수준이라 두개 보고 기대를 접었다.
   4. 유일한 장점이라면 최신 기출문제를 제공한 점이다.
5. 공부 계획
   1. 공부 시작일: 2022년 4월 30일
   2. 공부 일정(3주)
      1. 4월 30일(토) - 5월   1일(일) : 1, 2과목 기출문제 Anki에 정리
      2. 5월   2일(월) - 5월   8일(일) : 3과목 기출문제 Anki에 정리
      3. 5월   9일(월) - 5월 13일(금) : Anki 공부
      4. 5월 14일(토) - 5월 19일(목) : 모의고사 2회, 시험복원문제(26-32회) 풀고 Anki에 정리
      5. 5월 20일(금) : Anki 공부 및 Youtube 최종 요약 강의 봄
6. 공부 과정
   1. 친숙해지기 : 교재가 비전공자인 내게는 별 도움이 되지 않았다. 이해보다는 합격 위주 공부법으로 전환했다. 기출문제를 OX와 단답형으로 분해해 Anki에 넣었다. SCM, ERP처럼 영어 대문자로 된 용어의 단순 암기는 Anki 알고리즘에 맡기면 시간이 해결해 준다.
   2. 이해하기 : 비전공자라 기출문제 해설로는 이해가 안 돼 인터넷 검색을 해서 이해된 부분을 Anki에 보충했다.
   3. 도전과 응전
      
      1. 1과목은 일반상식과 비슷해 이해하는 데 큰 어려움이 없었다. Anki에 입력해 주기적으로 반복하면 된다. 
         다만, 정형, 반정형, 비정형 구분 문제는 다소 미묘해 계속 헷갈렸다. 도서관에서 우연히 '데이터 분석 전문가 가이드(2014년판)'을 발견해 근거 자료를 찾을 수 있었다. 이거다.
         

         

      2. 가장 불안했던 건 2과목이다. 많은 절차와 세부 단계가 나오는데 내용이 방대하고 순서가 헷갈려 과락이 되지 않을까 염려했다. 이건 Anki로 외워도 하루, 이틀 지나면 다시 기억이 리셋되어 시험 당일까지 반복하는 수밖에 없는 것 같다.
      3. 3과목은 이해와 암기가 모두 필요한 분야다.
         1. 신생 학문이어서인지 번역에 일관성이 없는 경우도 있어 잘 구분해야 했다. 특히 Accuracy와 Precision이 실제 시험에 나왔고, 예상을 했는데도 시험장에서 헷갈려 애를 먹였다.
            Accuracy가 2과목 분석과제 관리에선 정확도로, 3과목 오분류표에선 정분류율로 번역되어 있고
            Precision이 2과목 분석과제 관리에선 일관성의 정도로, 3과목 오분류표에선 정확도로 번역되어 있다.
         2. 통계분석을 이해하는 데는 KMOOC와 Youtube의 도움을 많이 받았다. 특히 KMOOC에서 숙명여대 여인권 교수의 통계학의 이해와 부산대 김충락 교수의 R을 활용한 통계학 개론, 유튜버 통계의 도구들 Statools, Sapientia a Dei의 강좌는 시험 후에 차근차근 봐야겠다는 생각을 했다. 
         3. 데이터마이닝은 KOCW의 영산사이버대학교 백태산 교수의 직무능력 향상을 위한 빅데이터 활용 방법론과 고려사이버대학교의 공공 빅데이터 수집과 처리 강좌를 빠른 속도로 훑어봤다. 문외한인 내게 이 분야의 큰 그림을 이해하는 데 도움을 주었다.
      4. 문제 풀이에 실제적인 도움을 준 건 동기들이다. 이해가 안 되는 부분을 서로 묻고 찾으며 문제를 해결해 나갔고, 갖고 있는 자료를 선뜻 제공해 주었다. 또한 네이버 카페 데이터 전문가 포럼과 유튜버 EduAtoZ - Programming을 알려주었다. 이 유튜버의 유료강의를 듣지 않았지만, 무료로 제공한 총정리 강의를 보고 머리 속에 엉켜있던 내용이 정리되었다.