[41회 이후 필독] ADsP 바뀌는 경향성, 합격 후기 및 공부 방법 꿀팁

Jin·2024년 5월 11일

24.05.11 ADsP를 봤다.

4월에 본 빅분기 8회차가 역대급으로 어려워서 고생 좀 했는데, ADsP 41회차도 역대급으로 어려웠다고 하더라고요.

둘다 기존 경향성을 파괴하고 있어서 문제은행(기출뺑뺑이)으로는 합격하기 어려워졌습니다. 빅분기는 자꾸 지엽적이거나 새로운 내용을 추가해서 "야 이건 아냐?"를 물어봤다면, ADsP는 "야 이거 잘 이해하고 있냐?"를 물어보는 방식으로 변화되고 있습니다.

이를 합쳐보면, Kdata(한국데이터산업진흥원)은 데이터 분석 자격증들의 난이도를 올리려고 하는 것 같습니다.

목차

점수

공부 방법 & 팁

ADsP 경향성 분석 (★ 중요)

회고 및 해명 ㅠ

우선, 오늘 시험봤기 때문에 점수가 가채점밖에 없어서 잠시 가채점으로 대체하겠습니다.

후... 해명할게 많은데.. 이 해명은 길어질 것 같아서 뒤에서 다시 작성할께요.
가채점으로는 80점이상은 확정이긴 합니다만, 21번 문제처럼 복기한 답이 틀린 경우가 있어서(이거도 뒤에서 자세히) 80점 방어가 관건이 될거 같아요.

6월 7일) 성적이 발표됐네요. 예상점수였던 88점 그대로 나오긴 했습니다.

1과목에서 형식지 vs 콘텐츠 로 논란이 많았던 문제는 복수 정답이 됐네요.
그리고 의사결정나무 가지치기는 제가 틀렸나봅니다.. 흠..
틀린 문제 6개 중 3개는 아는데 틀렸거나 실수한거라.. 88점이지만 아쉬움이 많이 남네요

공부 방법 & 팁

책고르기

빅분기도 붙었는데 마인드로 얕잡고 3일컷 시도하다가 힘들어 죽는 줄 알았습니다..

저는 책으로만 공부했는데요, 이지패스 미어캣으로 공부했습니다. 민트책이 유명하다보니 이 친구는 분홍책이라고도 하더라구요?
어쨋든, 책을 고른 기준은 설명이 잘 되었는가로 골랐습니다. 단순 암기는 많이 했으니, 이번엔 다른 스타일 책을 좀 골라보자 라는 느낌으로 선택했는데, 출제 경향성과 잘 맞았던거 같아요. 초심자도 전공자도 추천할만 하다고 생각합니다만 양이 좀 많아서 읽는데 오래 걸렸습니다.
이 책이 아니더라도, 책은 진짜 무조건 설명이 자세하고 나를 설득시켜 줄 수 있는 책을 고르시는 것을 추천합니다.
컴팩트하게 300페이지 내외로 압축한 책들은 진짜 공부할 시간이 부족한 것 아닌 이상 추천 못 할거 같습니다.

공부 방법

저는 일정때문에 3.5일 준비했지만,
최소 1주일은 잡는게 수월하다. 5일 공부, 1일 정리, 1일 기출 비율로 진행하시고, 꼭 스스로 요약정리를 하셔야 합니다.

초심자도 이해할 수 있을 정도로 쉽게 풀어서 서술하는 방식이기 때문에 쭉 읽으면서 이해해나가시면 됩니다.
1과목, 2과목은 합쳐서 1일~1.5일로 빠르게 치고 나가고
3과목은 처음 보시는 분 기준 4일이상은 잡아야 할 겁니다.

단, 전공자라면 혹은 빅분기를 공부했다면, 비전공자를 위해 자세하게 쓴 내용들을 패스할 수 있기 때문에 시간이 더 단축됩니다.

좀더 자세한 스케줄링은 1회독 > 기출 한두개 > 요약정리 > 최소 기출 6~7회 이상 으로 하시는게 좋을거 같고요, 기출 한두개를 풀고 요약정리를 하는 이유는 어느 파트에서 문제가 출시되는지 그 느낌을 파악하기위해서 입니다.

제가 계속 요약정리 얘기를 했는데요
책이 암기형이 아닌 서술형이라서 이해는 쉬우나 반복학습하기에는 취약합니다. 반복을 위해 책을 2회독하는 것은 시간낭비가 심하죠.
https://github.com/chickengak/TIL/blob/main/dev-journey/big-data/ADsP.md
위 링크는 제 요약본인데요, 제가 이미 아는 내용들은 누락시키고 제가 암기해야 할 내용들만 정리한 거라서 여러분이 보시기엔 용이하지 않을거에요. 하지만 이런 식으로 요약해야 한다를 알아두시면 될거 같아요.

그리고 기출문제를 어플로도 제공하고 있어서 밥먹으면서 풀고, 화장실가서 풀고, 잠들기 전까지 푸는 등 틈틈이 문제를 풀 수 있어서 시간 활용에 좋았습니다.

미세 꿀팁

뒤로 갈수록 어려워지기 때문에 시간이 많이 소요됩니다. 그러므로 앞에서(1, 2과목) 좀 빠르게 치고 나가는게 중요합니다.
요약 정리할 때, 저처럼 github를 사용하거나 구글 문서에 정리해 놓으시면, pc나 모바일이나 태블릿등 다양한 기기로 편하게 반복학습할 수 있을 겁니다.
코드는 결과해석 위주로 공부한다. 과거 기출에서는 R 코드를 물어보는 경우가 있었는데 이제는 코드 자체를 중요하게 생각하지 않습니다. 책에서 코드해석을 자세하게 설명해주는데 이거 꼭 다 읽고 이해하는게 중요합니다.
모른다고 무턱대고 찍지 않기. 문제 안에 답이 있는 경우가 있습니다. 이 부분은 사고의 영역이라서 되는 사람과 안 되는 사람들이 있긴 할텐데, 문제와 보기를 잘 뜯어보면 답이 나오기도 합니다.
여러 용어 다 알아놓기. 유클리드 거리 = 최단 직선 거리 와 같이 용어가 두 개인 경우, 둘 다 표기해주지 않기 때문에 용어를 암기해놓지 않으면 응?이러기 십상입니다.

ADsP 경향성 분석

문제은행(기출뺑뺑이) 비중 약화

여전히 기존에 출시된 문제들과 같거나 비슷한 문제들이 출시되고는 있지만, 그 비중이 많이 줄었습니다.
이전까진 문제은행만 맞춰도 합격이었다면, 이젠 문제은행을 다 맞춰도 부족하기 때문에 스스로 사고하여 문제를 풀 수 있어야 합니다.

범위는 그대로, 깊고 완벽한 이해 요구

범위 외 문제가 1개 나오긴 했는데, 이정도면 범위는 그대로인 수준입니다.
다만, 문제 수준이 많이 높아졌습니다. 완벽한 이해를 하고 있지 않으면 소거법을 해야 하거나 보기 2개 중 헷갈리도록 출시되고 있습니다.

깊은 내용을 물어 보는 것은 일반적으로 책에도 없는 내용입니다. 때문에 호기심에 찾아보거나, 상세한 책으로 공부하는 것 말고는 답이 없습니다.

허나, 완벽한 이해를 요구하는 것은 내가 응용만하면 풀 수 있는 문제들이기 때문에, 이해도 잘 안되는데 대충 암기하고 넘어가자 식으로 공부하지 마시고, 한 문장 한 문장 이해를 하고 넘어가시길 추천합니다.
3과목 전체가 이런 경향이 있지만, 특히 통계와 검정파트에서 이런 식으로 나오면 어렵기 때문에 미리미리 대비하시길 추천합니다.

계속 경향성은 바뀔 것으로 예상

글 초반에서도 언급했지만, Kdata(한국데이터산업진흥원)은 데이터 분석 자격증들의 난이도를 올리려고 하는 것 같습니다. 때문에 경향성은 계속 바뀔 것으로 예상합니다. 물론 쉬워질 것 같진 않습니다.

회고 및 해명

일단 내가 푼 것에서 1과목에서 2문제가 나가리인데 좀 억울한 면이 있다.

1번 DIKW에서는 4지선다 모두 맞는 말이라서 정말 당황했는데, Information을 Insight라고 썼더라고요.. 거기까지 확인 안한 제가 잘못이긴한데.. 그래도 이런 문제 틀린거 너무 억울함..
2번 콘텐츠는 데이터 유형인데, 책에 없는 내용이더라구요.. 일부 책에만 있는 내용이었다고.. 그래서 억울함

2과목 19번은 내가 틀린거니까 넘어가고

3과목 생각보다 응용문제를 잘 맞추긴 했는데, 요 가채점답을 100% 믿을 수 없어서 살짝 우려스럽다.

14번 맨하튼 문제도 억울하다.. 최단 직선 거리 = 유클리드 거리 이기 때문에 틀린 것인데, 최단 직선 거리 라는 용어를 처음 봤다.. 책에도 없었음 ㅠ
21번은 자꾸 사람들이 틀린 답을 정답이라고 해서 답답해 죽겠는 문제다.
의사결정나무의 가지치기에 대한 설명 중 옳은 것은?
1. 훈련 데이터에서 더 좋은 모델로 만들어 준다.
2. 가지치기를 하면 나무 크기가 작아진다.

이 문제에서 왜 시시비비가 생기는 지 모르겠지만,
가지치기를 하면 훈련데이터에 과적합된 부분이 없어지기 때문에 훈련 데이터에서는 성능이 떨어지고 대신 일반화 성능이 올라가서 테스트 데이터의 성능은 올라간다. 그래서 1번은 틀릴 수 밖에 없다.
카페에서 이게 정답이라고 그렇게 많이 말했는데도 수정 안 된걸 보니, 살짝 수준에 의심이 들긴 한다.