데이터분석 준전문가 (ADsP) 데이터 이해 예상문제
데이터 이해는 CertHub가 데이터분석 준전문가 (ADsP) 문제 은행을 나눈 분류입니다. CertHub가 이 과목으로 제작한 22문항 중 8문항을 정답·해설과 함께 아래에 실었습니다.
데이터 이해 과목 개요
데이터와 정보의 관계, 데이터베이스의 특징, 정형·반정형·비정형 데이터 구분, 빅데이터의 특성과 가치, 빅데이터 시대의 위기 요인과 통제 방안, 데이터 사이언티스트의 역량을 묻는 과목입니다. 출제범위상 데이터의 이해, 데이터의 가치와 미래, 데이터 사이언스와 전략 인사이트 항목과 이어집니다.
계산 문항은 거의 없고, 용어의 순서나 짝을 맞히거나 해당하지 않는 것을 고르는 개념 구분형이 대부분입니다. 3V, DIKW, ACID처럼 몇 개 요소로 이루어진 묶음을 정확히 외워 두면 점수를 안정적으로 확보할 수 있습니다. 위기 요인과 통제 방안, 하드 스킬과 소프트 스킬처럼 짝을 바꿔 끼운 오답 보기가 자주 보이니 짝 단위로 기억하는 것이 좋습니다. 이 과목의 용어는 분석 기획 과목을 읽을 때 배경지식으로 다시 쓰입니다.
출제 비중
데이터분석 준전문가 (ADsP) 필기 50문항 중 10문항(20.0%)이 데이터 이해 과목에서 출제됩니다.출처 한국데이터산업진흥원 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격안내
데이터 이해 핵심 개념 요약
- DIKW 피라미드
- 가공되지 않은 사실인 데이터에서 출발해, 의미와 상관관계를 부여한 정보, 정보를 구조화한 지식, 창의적 판단인 지혜 순으로 올라갑니다. 단계 순서와 정보 단계의 정의가 자주 확인됩니다.
- 정형·반정형·비정형 데이터
- 행과 열의 고정 스키마를 가진 테이블은 정형, XML·JSON·로그처럼 태그나 키로 구조를 스스로 설명하는 것은 반정형, 텍스트·이미지·동영상처럼 정해진 구조가 없는 것은 비정형 데이터입니다.
- 데이터베이스의 특징과 트랜잭션
- 데이터베이스는 중복 없이 통합되고, 저장매체에 저장되며, 여러 사용자가 공유하고, 갱신으로 계속 변하는 데이터입니다. 트랜잭션의 ACID는 원자성·일관성·고립성·지속성을 가리킵니다.
- 빅데이터의 3V와 변화
- 기본 3V는 규모(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)이고 가치·정확성은 나중에 붙은 확장 요소입니다. 빅데이터 이후 분석은 표본에서 전수조사로, 인과에서 상관관계 중심으로 옮겨 갔습니다.
- 위기 요인과 통제 방안
- 사생활 침해에는 동의 중심에서 사용자 책임 중심으로 전환하는 방안이, 책임 원칙 훼손에는 결과 기반 책임 원칙을 지키는 방안이, 데이터 오용에는 알고리즘 접근을 허용하는 방안이 짝지어집니다.
- 데이터 사이언티스트 역량과 지식 전환
- 분석 이론과 도구 숙련은 하드 스킬, 통찰력 있는 분석과 스토리텔링·커뮤니케이션은 소프트 스킬로 나눕니다. 지식 창조 과정에서 암묵지를 문서 같은 형식지로 옮기는 단계는 표출화라고 부릅니다.
데이터분석 준전문가 (ADsP) 데이터 이해 예상문제 미리보기
데이터 이해 과목 22문항 중 8문항입니다. 정답과 해설은 눌러서 확인할 수 있습니다.
- 데이터 이해1번 문항정형 데이터에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
- 1.고정된 스키마 없이 저장되는 데이터이다
- 2.행과 열로 구성된 구조화된 형태의 데이터이다
- 3.영상, 음성과 같은 형태의 데이터이다
- 4.메타데이터를 포함한 로그 형태의 데이터이다
정답·해설 보기
정답 2번. 행과 열로 구성된 구조화된 형태의 데이터이다
정형 데이터는 관계형 데이터베이스의 테이블처럼 행과 열의 고정된 스키마 구조로 저장되는 데이터입니다.
- 데이터 이해2번 문항DIKW 피라미드의 단계를 올바른 순서로 나열한 것은?
- 1.데이터 → 지식 → 정보 → 지혜
- 2.데이터 → 정보 → 지식 → 지혜
- 3.정보 → 데이터 → 지혜 → 지식
- 4.지식 → 정보 → 데이터 → 지혜
정답·해설 보기
정답 2번. 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜
DIKW는 Data(객관적 사실) → Information(가공·의미 부여) → Knowledge(정보의 구조화) → Wisdom(창의적 판단) 순으로 발전합니다.
- 데이터 이해3번 문항빅데이터의 특징인 3V에 해당하지 않는 것은?
- 1.Volume(규모)
- 2.Velocity(속도)
- 3.Variety(다양성)
- 4.Verification(검증)
정답·해설 보기
정답 4번. Verification(검증)
빅데이터의 3V는 Volume(대용량), Velocity(빠른 생성·처리 속도), Variety(형태의 다양성)입니다.
- 데이터 이해4번 문항다음 중 데이터베이스의 일반적인 특징으로 옳지 않은 것은?
- 1.여러 응용 프로그램이 공유할 수 있도록 통합된 데이터이다
- 2.컴퓨터가 접근 가능한 저장매체에 저장된 데이터이다
- 3.특정 목적을 위해 한 명의 사용자만 사용하는 데이터이다
- 4.삽입, 수정, 삭제를 통해 항상 최신 상태를 유지하는 변화되는 데이터이다
정답·해설 보기
정답 3번. 특정 목적을 위해 한 명의 사용자만 사용하는 데이터이다
데이터베이스는 여러 사용자가 함께 이용하는 공용 데이터라는 특징을 가진다. 통합된 데이터, 저장된 데이터, 변화되는 데이터도 데이터베이스의 특징이다.
- 데이터 이해5번 문항빅데이터 시대의 위기 요인 중 '사생활 침해'에 대한 통제 방안으로 가장 적절한 것은?
- 1.개인정보 제공자의 동의 중심에서 사용자의 책임 중심으로 전환한다
- 2.행동 결과가 아닌 예측 결과를 기준으로 처벌을 강화한다
- 3.알고리즘에 대한 접근을 전면 차단한다
- 4.수집된 데이터는 목적과 무관하게 자유롭게 재사용하도록 허용한다
정답·해설 보기
정답 1번. 개인정보 제공자의 동의 중심에서 사용자의 책임 중심으로 전환한다
사생활 침해에 대한 통제 방안은 동의제에서 책임제로의 전환이다. 책임 원칙 훼손에는 결과 기반 책임 원칙 고수, 데이터 오용에는 알고리즘 접근권 허용이 대응 방안이다.
- 데이터 이해6번 문항다음 중 빅데이터 시대에 데이터의 가치 산정이 어려운 이유로 옳지 않은 것은?
- 1.데이터가 재사용되거나 재조합되어 활용되는 것이 일반화되었기 때문이다
- 2.데이터 가격이 공시지가처럼 표준화되어 고시되기 때문이다
- 3.기존에 없던 새로운 가치를 창출하는 방식으로 데이터가 활용되기 때문이다
- 4.분석 기술의 발전으로 가치 있는 데이터의 범위가 계속 변하기 때문이다
정답·해설 보기
정답 2번. 데이터 가격이 공시지가처럼 표준화되어 고시되기 때문이다
데이터 가치 산정이 어려운 이유는 재사용·재조합 등 다목적 활용, 새로운 가치 창출, 분석 기술의 발전 때문이다. 데이터 가격이 표준화되어 있다는 것은 사실이 아니다.
- 데이터 이해7번 문항데이터 사이언티스트에게 요구되는 역량 중 '소프트 스킬'에 해당하는 것은?
- 1.머신러닝 등 분석 기술에 대한 이론적 지식
- 2.분석 도구 활용의 숙련도
- 3.프로그래밍 및 데이터 처리 능력
- 4.설득력 있는 스토리텔링과 커뮤니케이션 능력
정답·해설 보기
정답 4번. 설득력 있는 스토리텔링과 커뮤니케이션 능력
소프트 스킬에는 통찰력 있는 분석, 설득력 있는 전달(스토리텔링, 시각화), 다분야 간 협력이 포함된다. 이론적 지식과 기술 숙련도는 하드 스킬에 해당한다.
- 데이터 이해8번 문항지식 창조 과정에서 개인에게 내재된 암묵지를 문서나 매뉴얼과 같은 형식지로 표현하는 과정은?
- 1.표출화
- 2.내면화
- 3.공통화
- 4.연결화
정답·해설 보기
정답 1번. 표출화
표출화는 암묵지를 언어나 문서 등 형식지로 변환하는 과정이다. 내면화는 형식지를 개인의 암묵지로 체화하는 과정, 공통화는 암묵지를 경험 공유로 전달하는 과정이다.
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기준일 2026년 10월 14일 · CertHub가 자체 제작한 예상문제입니다. 시행기관이 공개한 기출문제가 아닙니다.