최근 데이터 관련한 직무 분야가 많은 관심을 받으면서, 다양한 구직 공고를 보면 데이터 분석 관련한 자격증에 가산점을 주는 경우가 종종 있다.
나는 adsp를 공부하면서 가산점을 받고자 시작한게 아니라 개인 공부를 위해 준비를 했었는데 결과적으로 약간이나마 스펙에 도움이 될 것 같다.
이 글은 시험 관련하여 공부 총 시간, 공부 방법 등을 공유하기 위해 쓰는 글!
32회라 시험 응시한 지 꽤 돼었지만 개인적으로 남기기 위해서, 그리고 혹시나 보는 분들에게 조금이나마 도움이 되기 위해 작성하였다.
우선 결과는 아래와 같다
합격 기준은 총점 60점 이상 and 각 과목 과락 X
과락 기준 - (걱 과목 40%이상! 즉, 해당 시험은 과목 당 8점 이상이 필수)
※ 책은 adsp 응시자들이 흔히 말하는 '민트책'만 사용 ※
과목 별 공부 방법
1. 데이터 이해
데이터 이해 파트는 거의 어느정도 이해한 뒤,암기하는 게 가장 빠를 거 같다.
나는 암기할 때 쓰면서 외우는 스타일이기도 하고 애초에 취득 목적이 전체적인 맥락에 대한 공부였기 때문에 필기가 시간이 걸려도 해당 방식을 선택했다.
만약, 자격증만 필요한 분이라면 유튜브나 네이버 카페, 블로그 등 정리해주신 분들이 있으니 그 부분만 참고하여 눈에 많이 익히는 효율 측면에서 좋을 것 같다.
2. 데이터 분석 기획
데이터 분석기획 파트도 데이터 분석까지의 과정에 대한 설명이라 암기가 주로 필요한 부분이다 .(CRISP-DM, ETL, 데이터 마트, 등등...)
암기가 주된 부분이라 데이터 이해 파트와 같은 방식의 공부가 좋을 것 같다.
3. 데이터 분석
이전 두 과목은 그냥 '아~ 이런 과정과 방법들이 필요하구나'하고 단순 이해, 암기면 시험 대비에 충분하다고 생각한다.
(단순하다는 건 합격에 필요한 수준)세 번째 파트에서는 암기 + 어느 정도 수준의 이해가 필요하다고 생각한다.
많은 모델과 실제 분석에 사용하는 방법론을 3과목 안에 넣다보니 처음 봤을 땐 이게 뭔 말인가 싶을 수도 있다.작정하고 낸다면 정말 어렵게 낼 수도 있는 부분이다.
하지만, adsp 합격만이 목표라면 깊은 수준의 이해는 '굳이??' 싶을 것 같다.후기를 보면 벼락치기로 합격한 경우도 꽤 많이 보인다.
자격증 취득이 목적이고, 개인적으로 암기가 자신 있어 문제 통으로 암기 가능하다! 라는 분들은 그냥 암기하고 봐도 될 거 같긴하다.하지만, 필자처럼 자격증 취득 + 데이터 분석에 대한 지식을 쌓는 게 목적이라면 이해 + 추가로 찾아보는 정보가 필요할 거 같다.
이전에 말 했듯 광범위한 개념들은 한 과목에 넣기 때문에 설명이 부실한 경우도 꽤나 있기에 구글링, 추가 정보 검색이 도움이 되었다.
(요즘은 인강도 있는 거 같으니 시간이 없다면 인강도 괜찮을 듯!)
시험 후기
adsp는 합격률도 높고, 가산점에도 종종 있는 자격증이기에 단기간 내 취득을 원하는 분들에게 적합한 시험이라고 생각한다.
인강이던 독학이던 본인에 맞게 선택하면 될 거 같다
(단기간 핵심만 보려면 아무래도 인강이 수월할 수도?)나는 처음 접하는 개념들이고, 공부를 위한 목적이었기 때문에 시험 준비는 하루에 약 4시간 한 달 공을 들였다.
좀 많이 시간을 소요한 느낌이 시험 끝나고 들긴했지만 뭐 이것도 다 경험이고 이쪽 관련하여 지금도 공부하고 있으니 아깝진 않다.
열심히 준비하는 모든 분들이 좋은 결과를 얻길 바란다!
