데이터 분석

[자격증] ADsP 45회 합격 후기 / 시험 정보 총정리 - 공부 방법, 시험 구성, 기출 사이트, 접수 신청 등

pm-ing 2025. 6. 30. 20:09

0. 서론

지난 5월 제45회 ADsP (데이터분석 준전문가) 시험을 봤고, 얼마 전 합격 발표가 났다.

자격증을 준비하고 합격하기까지의 과정을 기록해 본다. 

 

 

1. ADsP 자격증이란?

ADsP (데이터분석 준전문가)는 한국데이터진흥원에서 주관하는 데이터분석 준전문가 자격으로,

연 4회 치러지는 국가공인민간자격증이다.

 

 

2. 접수 방법

데이터자격시험 사이트에서 연 4회 접수가 가능하다.

응시료는 50,000원이다.

 

💡 Tip: 고사장이 많지 않으므로 원하는 지역에서 응시가 어려울 가능성이 높음. 첫째 날에 원서접수 하는 것을 권장!!!

 

3. 문항 및 배점

 

3과목을 합쳐 총 50문항, 총점 100점이다.

  • 1과목 10문항 => 총 20 
  • 2과목 10문항 =>  총 20 
  • 3과목 30문항 =>  총 60 

즉 1문항당 2점이며, 합격 커트라인은 60점/100점이다.

단, 과목당 40% 미만은 과락이므로 유의해야 한다.

 

💡Tip: 100점 맞아야 하는 시험이 아니라, 60점만 넘기면 되는 시험이다. 최소한의 노력으로 60점만 넘어서 자격증을 따는 것이 효율적!

  총점  과락 커트라인 합격 라인
(과목별 동비율인 경우)
1과목 (10문항) 총점 20 8점 12점
2과목 (10문항) 총점 20 8점 12점
3과목 (30문항) 총점 60 24점 36점 

 

💡 Tip: 24년부터 전부 객관식 (4지선다)으로 변경됐다는 점을 꼭 기억하기! 기출문제에서 주관식문제에 공들일 필요 없음

 

4. 과목 구성

1과목: 데이터 이해 => 나올만한 문제가 정해져 있음. 기출을 풀며 핵심 개념만 이해하면 됨

2과목: 데이터 분석 기획 => 은근히 많은 범위를 통으로 암기해야 함. 

3과목: 데이터 분석 => 가장 집중적으로 공부해야 하는 과목. 3과목에서 포기하는 사람들이 많음...

 

💡  Tip: 전공자가 아닌 이상 1,2과목을 모두 맞고 (40점 확보)

3과목에서 절반 맞는 (30점 확보) 전략이 현실적이다. 실제로는 여기서 몇 문제 틀릴 테니 60점 커트라인을 간신히 넘기게 될 거다.

 

5. 공부 방법 

- 문제집: 미어캣 2025 버전을 구매 (미어캣과 민트책이 가장 유명함) => 문제 2회독, 개념 4회독

💡  Tip: 기출 트렌드가 달라지므로 최신 책을 사야 함. 

https://www.yes24.com/Product/Goods/140836732

 

2025 이지패스 ADsP 데이터분석 준전문가 - 예스24

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- 유튜브 강의: '아답터', 비빅터 강의만으로 충분!

💡  Tip: 문제집 1회독과 함께 유튜브에서 '비빅터'님의 5시간 총 요약 (1~3과목)를 들었더니, 어떤 식으로 공부해야하고 뭐가 중요한지 금방 감이 옴. 100점 맞으려면 전부다 중요하겠지만, 이 시험은 60점을 넘기는 시험임. 

 
🎯유튜브 무료강의 좌표!
1. '아답터' - 요약강의 => 💡  Tip: 강의 내용 아이패드로 캡쳐해서 시험 전날까지 요약노트로 활용하기에 굳굳. 요약노트 따로 판매하시는데 캡쳐만으로 충분하다고 생각됨.... 

 

2. '비빅터' 강의

 

6. 후기 및 인증

혹시나 한 번에 못 따면 기분 안 좋을 것 같았는데... 다행히도 패스를 했다.

사실 목적이 있어서 응시한 시험은 아니었는데, 학생 때 배웠던 내용들과 AI 기획을 할 때에 조금씩 맛봤던 개념들이 정리돼서 예상외로 만족도가 높은 시험이었다.

게다가 SQLD처럼 2년의 유효기간이 있지 않다는 점이 가장 좋다ㅋㅋㅋㅋ

인증으로 마무리..!

 

 

 

+ 추가정보

전공자는 아니지만, 이공계 학과를 나왔기에 전공수업에서 생물통계학(=3과목과 거의 유사) 을 수강했었고 A인가 A+이었음. 하지만 단어만 기억나고 내용은 기억나지 않는 상태였음😅

PM으로 일하면서 1,2과목에서 나오는 개념들에 대해 어디선가 주워들음. 하지만 말그대로 주워만 들음 😅

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