ADsP 시험 구성과 과목별 핵심, 3주 공부 계획

ADsP는 어떤 자격증인가

ADsP는 데이터분석 준전문가(Advanced Data Analytics Semi-Professional)의 약자로, 한국데이터산업진흥원이 시행하는 데이터 분석 분야 자격입니다. 접수와 시험 안내는 데이터자격검정 사이트(dataq.or.kr)에서 이뤄집니다. 같은 기관이 시행하는 상위 자격으로 데이터분석 전문가(ADP)가 있고, SQL 분야의 SQLD·SQLP도 같은 곳에서 운영합니다.

ADsP는 응시자격 제한이 없고 필기시험 한 번으로 끝나는 구조라 데이터 분야 입문 자격으로 많이 찾습니다. 데이터 직무 지원자뿐 아니라 기획, 마케팅, 공공기관 지원자가 데이터 이해도를 보여 주기 위해 준비하는 경우도 많습니다. 다만 쉽다는 말만 믿고 3과목의 통계와 데이터 마이닝을 가볍게 보면 과락으로 떨어질 수 있습니다.

이 글은 시험 구성과 과목별 핵심, 3주 학습 계획, 시험 당일 준비물을 순서대로 정리했습니다. 과목별 출제 경향은 패스뱅크에 수록한 35회부터 40회까지 6개 회차(299문항)를 직접 세어 본 결과를 근거로 설명합니다. 시험 시간과 문항 구성, 합격 기준은 2026년 10월 14일 데이터자격검정 종목 안내로 확인했습니다. 시험 일정, 응시료 같은 제도는 바뀔 수 있으므로 접수 전에 데이터자격검정 사이트의 최신 공지를 반드시 확인하시기 바랍니다.

시험 구성과 합격 기준

데이터자격검정 종목 안내 기준으로 ADsP는 3과목, 객관식 50문항(문항당 2점), 100점 만점이고 시험 시간은 90분입니다. 연 4회 정기 시행되며 응시자격 제한은 없습니다. 합격 기준은 총점 60점 이상이면서 과목별 점수가 해당 과목 배점의 40% 이상이어야 합니다. 한 과목이라도 40%에 못 미치면 총점과 무관하게 불합격입니다.

과목	문항 수(39·40회)	문항 수(35~38회)	성격
1과목 데이터 이해	객관식 10	객관식 8 + 단답형 2	개념·용어 암기
2과목 데이터 분석 기획	객관식 10	객관식 8 + 단답형 2	방법론·절차 이해
3과목 데이터 분석	객관식 30	객관식 24 + 단답형 6	통계·데이터 마이닝·R

표는 패스뱅크 수록 회차의 실제 구성입니다. 35~38회는 객관식 40문항과 단답형 10문항이었고, 39회와 40회는 단답형 없이 4지선다 객관식 50문항으로 출제되었습니다. 현재 데이터자격검정 안내도 "객관식 50문항"(데이터 이해 10, 데이터분석 기획 10, 데이터분석 30)으로 되어 있습니다. 다만 단답형이 빠진 시점을 밝힌 공식 공지는 이번에 찾지 못해, 개편 회차는 패스뱅크 수록 기출 기준으로만 적었습니다. 어느 쪽이든 3과목이 전체의 60%를 차지한다는 구조는 같습니다. 3과목에서 과락선(30문항 중 12문항)을 넘기지 못하면 1·2과목을 모두 맞혀도 불합격이고, 반대로 3과목에서 점수를 내면 합격이 거의 결정됩니다. 응시하려는 회차의 문항 형식은 시험 공지에서 다시 확인하세요.

과목별로 무엇이 나오나

1과목 데이터 이해

데이터와 정보의 개념, DIKW 피라미드(데이터 → 정보 → 지식 → 지혜), 암묵지와 형식지, 데이터베이스의 특징, 빅데이터의 특징과 활용, 데이터 사이언티스트의 역량, 개인정보 비식별화 등을 다룹니다. 6개 회차에서 빅데이터 관련 문항이 21개, 데이터베이스가 15개, 데이터 사이언티스트가 9개 텍스트에 등장해 이 세 주제가 과목의 중심입니다.

암기 과목이지만 보기의 표현을 살짝 비틀어 묻습니다. "데이터베이스의 특징에 대한 설명 중 옳지 않은 것"을 묻는 문제가 37회와 38회에 거의 같은 문장으로 나왔는데, 통합·저장·공용·변화라는 특징의 의미를 정확히 알아야 틀린 보기를 골라낼 수 있습니다. 데이터 사이언티스트의 역량은 하드 스킬(이론 지식, 분석 기술)과 소프트 스킬(통찰력, 설득력 있는 전달, 협업)을 구분해 두면 됩니다.

2과목 데이터 분석 기획

분석 기획의 방향, 분석 주제 유형, 분석 방법론(KDD, CRISP-DM, 빅데이터 분석 방법론), 하향식과 상향식 과제 도출, 분석 과제 우선순위, 분석 마스터 플랜, 분석 준비도와 성숙도, 데이터 거버넌스를 다룹니다. 6개 회차에서 상향식 7문항, 우선순위 7문항, 분석 과제 9문항, 하향식 5문항, 성숙도 5문항이 나왔습니다.

이 과목은 단어가 비슷비슷해서 흐름으로 묶어 외우는 것이 유리합니다. 분석 주제 유형은 분석 대상과 분석 방법을 아는지 모르는지에 따라 최적화, 솔루션, 통찰, 발견의 네 가지로 나뉩니다. 방법론의 단계도 자주 나옵니다.

방법론	단계
KDD	데이터 선택 → 전처리 → 변환 → 데이터 마이닝 → 해석·평가
CRISP-DM	업무 이해 → 데이터 이해 → 데이터 준비 → 모델링 → 평가 → 전개
빅데이터 분석 방법론	분석 기획 → 데이터 준비 → 데이터 분석 → 시스템 구현 → 평가 및 전개

우선순위 평가는 시급성과 난이도 두 축으로 과제를 배치하는 사분면 문제가 반복됩니다. 시급성을 우선하면 현재 시급하면서 난이도가 낮은 과제부터, 난이도를 우선하면 쉬운 과제부터 진행한다는 원리만 잡으면 대부분 풀립니다. 프로젝트 위험 대응 방법(회피, 전이, 완화, 수용)을 묻는 문제는 35회와 39회에 거의 같은 문장으로 나왔습니다.

3과목 데이터 분석

통계 기초(표본추출, 확률분포, 가설검정), 상관분석과 회귀분석, 주성분분석, 시계열 분석, 정형 데이터 마이닝(분류, 군집, 연관분석), 모형 평가, R 기초를 다룹니다. 6개 회차에서 회귀가 28문항으로 가장 많았고 상관 20문항, 표본 19문항, 연관 15문항, 주성분과 시계열이 각각 10문항, 신경망과 정상성이 각각 9문항, 계층적 군집이 8문항이었습니다. 회귀·상관·표본·연관·시계열·계층적 군집은 6개 회차 모두에 등장했습니다.

통계를 깊이 이해하려 하기보다 시험에 나오는 형태로 정리하는 편이 빠릅니다. 회귀분석은 결정계수의 의미, 회귀계수의 유의성(p-value와 유의수준 비교), 회귀모형의 가정(선형성, 독립성, 등분산성, 정규성)을 묻는 문제가 대부분입니다. 시계열은 정상성의 조건과 ARIMA 모형의 구성 정도를 알면 됩니다. 군집은 계층적 군집과 덴드로그램 읽기, k-means의 특징, 밀도 기반의 DBSCAN, 비지도 신경망인 SOM을 구분해 두세요. SOM을 묻는 문제는 37회와 38회에 같은 문장으로 나왔습니다.

계산 문제는 연관분석과 분류 평가지표에서 주로 나옵니다. 지지도는 A와 B가 함께 나타날 확률 P(A∩B), 신뢰도는 A가 나타났을 때 B가 나타날 확률 P(A∩B)/P(A), 향상도는 신뢰도를 P(B)로 나눈 값입니다. 37회 단답형에는 A→B의 지지도가 0.3, 신뢰도가 0.6이고 두 제품의 판매 수량이 같을 때 향상도를 구하는 문제가 나왔습니다. 신뢰도 0.6 = 0.3/P(A)에서 P(A) = 0.5이고, 판매 수량이 같으니 P(B)도 0.5입니다. 향상도는 0.6/0.5 = 1.2로, 1보다 크므로 두 제품은 함께 팔리는 경향이 있다는 뜻입니다. 혼동행렬에서는 정밀도 TP/(TP+FP), 재현율(민감도) TP/(TP+FN), 특이도 TN/(TN+FP)를 정확히 구분해야 합니다.

R은 코드를 직접 작성하게 하기보다 주어진 코드나 출력 결과를 해석하게 하는 문제가 많습니다. summary 출력에서 회귀계수와 p-value, 결정계수를 읽는 방법, 데이터 구조(벡터, 행렬, 데이터프레임, 팩터)의 차이 정도를 알아 두면 충분합니다.

자주 헷갈리는 쌍

헷갈리는 쌍	구분 기준
지도학습과 비지도학습	정답(레이블)이 있으면 분류·회귀, 없으면 군집·연관
배깅과 부스팅	배깅은 복원추출 표본으로 병렬 학습, 부스팅은 이전 모델의 오분류에 가중치를 두어 순차 학습
정밀도와 재현율	정밀도는 양성으로 예측한 것 중 실제 양성, 재현율은 실제 양성 중 맞힌 비율
하향식과 상향식 과제 도출	하향식은 문제가 주어진 상태에서 해법 탐색, 상향식은 데이터에서 출발해 문제를 발견
분석 과제의 Accuracy와 Precision	Accuracy는 모델과 실제 값의 차이가 작은 정도, Precision은 반복했을 때 결과가 일관된 정도

3주 학습 계획

비전공자가 하루 2~3시간 정도를 쓸 수 있다고 가정한 계획입니다. 통계나 프로그래밍 배경이 있다면 2주차를 줄이고, 처음 접한다면 2주차를 늘려 전체를 4~5주로 잡아도 됩니다. 필요한 기간은 사람마다 크게 다르니 계획의 순서를 참고하시기 바랍니다.

주차	내용	목표
1주차	1·2과목 개념 1회독, 용어 노트 작성, 방법론 단계표 정리	암기 과목에서 점수 기반 확보
2주차	3과목 통계·회귀·데이터 마이닝, 평가지표 계산, R 출력 해석	합격을 가르는 과목의 방어선 확보
3주차	회차 단위 기출 풀이, 오답 개념 재정리, 시간 재고 실전 연습	반복 유형 체화와 시간 배분

1주차: 1·2과목으로 감 잡기

처음에는 DIKW, CRISP-DM, 분석 성숙도처럼 낯선 용어가 쏟아집니다. 교재를 빠르게 한 번 읽으면서 용어 노트를 만드세요. 한 줄 정의와 함께, 비슷한 용어와 무엇이 다른지를 적어 두면 2주차 이후 복습 자료로 계속 씁니다. 두 과목은 합쳐서 20문항이고 암기 비중이 커서, 여기서 15문항 이상을 확보하면 3과목의 부담이 줄어듭니다.

2주차: 3과목에 집중

3과목은 범위가 넓어 우선순위가 필요합니다. 6개 회차 모두에 나온 회귀, 상관, 표본추출, 연관분석, 시계열, 계층적 군집을 먼저 잡고, 그다음 주성분분석, 앙상블, 신경망, 평가지표로 넓혀 갑니다. 계산 문제는 직접 손으로 풀어 봐야 합니다. 이 시험은 계산기를 쓸 수 없기 때문입니다. 향상도나 재현율처럼 간단한 분수 계산은 손계산으로 빠르게 할 수 있도록 연습해 두세요.

3주차: 기출 반복과 오답 정리

과년도 기출을 회차 단위로 풀고, 틀린 문제는 정답만 확인하지 말고 그 개념을 용어 노트로 돌아가 다시 정리합니다. 패스뱅크 수록 6개 회차 안에서도 질문 문장이 거의 같은 문제가 서로 다른 회차에 다시 나온 경우가 있었고, 같은 개념이 표현만 바꿔 나오는 경우는 훨씬 많습니다. 정답을 고른 뒤 나머지 보기가 왜 틀렸는지까지 설명할 수 있으면 변형 문제에도 대응할 수 있습니다. 마지막 며칠은 시험 시간에 맞춰 50문항을 한 번에 푸는 연습을 두세 번 해 두세요.

단답형이 나오는 회차라면

단답형이 포함된 회차에서는 개념의 정확한 명칭을 써야 합니다. 패스뱅크 수록 35~38회의 단답형 정답에는 정보, 연관규칙, ISP, 프로토타입 모델, SOM, 부스팅, DIKW, SCM 같은 용어가 있었습니다. 객관식에서는 알아보기만 하면 되던 용어를 직접 쓸 수 있을 만큼 외워야 하므로, 용어 노트에 영문 약어와 한글 명칭을 함께 적어 두는 것이 좋습니다.

시험 당일 준비물과 유의사항

ADsP는 시험장에서 종이 문제지와 답안지로 치르고, 답안지는 OCR 스캐너로 채점합니다. 데이터자격검정 수험자 유의사항(2026년 10월 14일 확인)에 따르면 ADsP 시험 시간은 10:00~11:30이고, 9시 30분까지 고사실에 입실해 본인 확인을 마쳐야 하며 10시에 시험이 시작된 뒤에는 입실할 수 없습니다. 준비물은 단순하지만 계산기 규정이 공학 계열 국가기술자격과 달라 헷갈리는 사람이 많습니다.

준비물	확인할 점
신분증	인정 범위의 신분증(주민등록증, 운전면허증, 여권, 공무원증, 시행처가 정한 앱의 모바일 신분증 등). 없으면 응시할 수 없습니다. 대학교 학생증, 사원증, 국가기술자격증 외의 자격증은 인정되지 않고, 모바일 신분증의 캡처·촬영본도 인정되지 않습니다.
수험표	데이터자격검정 사이트에서 출력해 고사장과 수험번호를 확인합니다.
필기구	검정색 컴퓨터용 사인펜 또는 검정색 볼펜만 쓸 수 있습니다. 연필이나 유색펜은 0점 처리될 수 있고, 답안지는 수정테이프·수정액으로 고칠 수 없습니다(시험 종료 5분 전까지 새 답안지로 교체 가능). 여분을 하나 더 준비하세요.

• 계산기는 쓸 수 없습니다: 데이터자격검정 유의사항은 SQL·데이터분석·데이터아키텍처 등 모든 시험에서 계산기를 사용할 수 없다고 밝힙니다. 토목기사처럼 공학 계열 국가기술자격과 규정이 다르니 주의하세요. 출제되는 계산은 손으로 풀 수 있는 수준입니다.
• 전자기기: 휴대전화, 스마트워치, 스마트안경 등은 전원을 끄고 가방에 넣어 둡니다. 유의사항에 따르면 사용 여부와 관계없이 착용·소지만으로도 시험이 중지·무효 처리되고, 기기에서 소음이 나도 마찬가지입니다. 시계는 아날로그 손목시계만 됩니다.
• 책상 위: 필기구 외에는 올려 둘 수 없습니다. 수험표를 포함한 다른 소지품은 가방에 넣거나 책상 아래에 둡니다. ADsP는 시험 중 화장실 이용이 안 됩니다.
• 도착 시간: 입실 마감보다 20~30분 일찍 도착해 자리와 필기구를 점검하면 마음이 편합니다.

시험 시간, 입실 시각, 필기구 종류는 수험표와 데이터자격검정 사이트의 수험자 유의사항에 명시되므로 시험 전날 한 번 더 확인하세요.

합격 후 다음 단계

ADsP를 딴 뒤에는 방향에 따라 길이 갈립니다. 분석 역량을 더 깊이 증명하고 싶다면 같은 기관의 상위 자격인 ADP가 있고, 국가기술자격을 원한다면 빅데이터분석기사가 있습니다. 데이터베이스와 SQL 쪽으로 넓히려면 SQLD를 함께 준비하는 경우가 많습니다. 각 자격의 응시자격과 시험 방식은 시행 기관의 공지를 확인하시기 바랍니다. ADsP에서 익힌 회귀, 분류, 군집, 평가지표의 개념은 어느 쪽으로 가든 기초가 됩니다.

출처: 데이터자격검정 ADsP 안내, 데이터자격검정 수험자 유의사항 (2026-10-14 확인)