ADsP는 데이터 분석 입문 자격증으로 개념 이해 위주라 부담이 크지 않은 편이에요. 통계와 분석 기법 용어에 익숙해지는 것이 핵심이라, 짧은 기간 집중해서 개념을 정리하는 방식이 잘 맞아요.
ADsP(데이터분석 준전문가)는 한국데이터산업진흥원이 시행하는 공인자격(제2022-05호)이에요. 객관식 50문항을 90분 동안 풀고, 과목은 데이터 이해 10문항, 데이터분석 기획 10문항, 데이터분석 30문항이에요. 문항당 2점이고, 응시 자격 제한 없이 1년에 네 번 정기 시험이 있어요.
합격 기준은 총점 60점 이상, 그리고 과목별 40% 미만 과락이 없어야 해요. 과목별로 계산하면 데이터 이해와 데이터분석 기획은 각 20점 중 8점(4문항), 데이터분석은 60점 중 24점(12문항)이 과락선이에요. 50문항 중 30문항을 맞히면 60점이 되니, 배점이 가장 큰 데이터분석에서 점수를 벌고 앞의 두 과목은 과락선을 여유 있게 넘기는 전략이 기본이에요.
세 과목의 성격은 꽤 달라요. 데이터 이해와 데이터분석 기획은 빅데이터의 가치, 분석 방법론, 분석 마스터 플랜처럼 개념과 용어를 정확히 구분하는 문제가 중심이고, 데이터분석은 R기초와 데이터 마트, 통계분석, 정형 데이터 마이닝까지 다뤄 계산과 해석이 함께 나와요. 앞 두 과목은 암기 카드, 데이터분석은 예제 풀이로 공부 방식을 나눠 잡으면 효율이 좋아요.
세부·세세항목은 빼고 주요항목만 옮겼습니다. 전체 기준은 출처에서 볼 수 있습니다.
출처 한국데이터산업진흥원 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격안내 · 확인일 2026년 10월 13일
문항 수가 많지 않고 이론 이해와 암기 위주라 독학으로 충분히 합격할 수 있어요. 통계 개념이 낯설다면 인강의 도움을 받는 것도 좋지만, 교재와 기출만으로도 준비가 가능해요.
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1주차데이터 이해 + 데이터분석 기획 — 용어 확정
2주차데이터분석 30문항 + 실전
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1주차데이터 이해
2주차데이터분석 기획
3주차R기초와 통계분석
4주차정형 데이터 마이닝 + 실전 모의
CertHub 예상문제 100문항 가운데 비슷한 개념끼리 보기로 맞붙여 둔 문항을 골라 정리했습니다. 응시자 오답률 통계가 아니라 문항 구성을 보고 고른 목록입니다.
흔한 실수 — 데이터를 가공해 의미를 붙인 단계를 '지식'으로 골라요.
바로잡기 — 순서는 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜예요. 데이터를 가공·처리해 의미와 상관관계를 부여한 것이 정보이고, 지식은 그 정보를 구조화해 자기 것으로 만든 단계예요.
흔한 실수 — JSON이나 XML 로그를 텍스트 파일이라는 이유로 비정형 데이터로 분류해요.
바로잡기 — 행과 열의 고정 스키마를 가진 테이블은 정형, 태그나 키처럼 구조 정보를 함께 담은 XML·JSON·로그는 반정형, 텍스트·이미지·동영상처럼 정해진 구조가 없는 것은 비정형이에요.
흔한 실수 — '체계적으로 단계화된다'는 말만 보고 상향식을 고르거나, 상향식을 Why 관점이라고 외워요.
바로잡기 — 문제가 이미 정의돼 있고 해법을 단계적으로 찾으면 하향식, 문제 정의가 어려워 데이터를 관찰·실험하며 통찰을 얻으면 상향식이에요. 상향식은 Why보다 What 관점에서 출발하고, 디자인 씽킹이나 프로토타이핑과 연결돼요.
흔한 실수 — 분석 대상(What)과 분석 방법(How) 중 무엇을 아는지 축을 뒤바꿔요.
바로잡기 — 대상과 방법을 모두 알면 최적화, 대상은 알지만 방법을 모르면 솔루션, 방법은 알지만 대상을 모르면 통찰, 둘 다 모르면 발견이에요.
흔한 실수 — 성숙도 단계에서 '활용'과 '확산'의 순서를 바꾸거나, 사분면의 유형 이름을 섞어요.
바로잡기 — 성숙도는 도입 → 활용 → 확산 → 최적화 순이에요. 사분면에서 준비도와 성숙도가 모두 높으면 확산형, 모두 낮으면 준비형, 준비도는 낮지만 성숙도가 높으면 정착형이에요.
흔한 실수 — 섭씨온도를 0점이 있다는 이유로 비율척도로 분류해요.
바로잡기 — 섭씨 0도는 '온도가 없음'을 뜻하지 않아 절대 0점이 없으므로 등간척도예요. 혈액형·성별은 명목척도, 성적 등수는 서열척도, 몸무게는 비율척도예요.
흔한 실수 — p-값을 '귀무가설이 참일 확률'로 읽거나, p-값이 클수록 귀무가설을 기각한다고 생각해요.
바로잡기 — p-값은 귀무가설이 참이라고 가정했을 때 관측값보다 극단적인 결과가 나올 확률이고, 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각해요. 귀무가설이 참인데 기각하는 것이 제1종 오류, 거짓인데 채택하는 것이 제2종 오류예요.
흔한 실수 — 분모에 FP를 넣을지 FN을 넣을지 헷갈려 두 지표를 바꿔 계산해요.
바로잡기 — 정밀도는 '양성이라고 예측한 것' 중 실제 양성 비율로 TP/(TP+FP), 재현율은 '실제 양성' 중 맞힌 비율로 TP/(TP+FN)이에요. 분모가 예측 기준인지 실제 기준인지부터 정하세요.
흔한 실수 — A→B의 신뢰도를 전체 거래 수로 나눠 지지도와 같은 값으로 계산해요.
바로잡기 — 지지도는 전체 거래 중 A와 B가 함께 있는 비율, 신뢰도는 A가 있는 거래 중 B도 있는 비율이에요(20÷40=0.5). 향상도가 1보다 크면 양의 관계, 1이면 독립, 1보다 작으면 음의 관계예요.
흔한 실수 — K-means 결과로 덴드로그램이 나온다고 고르거나, 군집 수를 알아서 정해 준다고 생각해요.
바로잡기 — 덴드로그램은 개별 개체에서 출발해 가까운 군집을 병합해 가는 계층적 군집의 결과물이에요. K-means는 비계층적 방법이라 군집 수 K를 미리 정해야 하고, 초기 중심값과 이상값에 따라 결과가 달라질 수 있어요.
공부한 내용을 데이터분석 준전문가 (ADsP) 예상문제 100문항으로 점검하기
기준은 모든 과목이 '40% 미만이면 과락'으로 같아요. 다만 배점이 달라서 데이터 이해와 데이터분석 기획은 20점 중 8점, 데이터분석은 60점 중 24점이 기준선이 돼요. 세 과목을 모두 넘기고 총점 60점 이상이어야 합격이에요.
시험은 객관식 50문항이라 코드를 직접 작성해 제출하지는 않아요. 다만 데이터분석 과목 출제범위에 R기초가 들어 있어서, 벡터 연산 결과나 자료구조의 특징처럼 간단한 R 코드를 읽고 답하는 문제에 대비해 두는 게 좋아요.
응시 자격 제한이 없어 비전공자도 많이 응시해요. 통계분석과 정형 데이터 마이닝이 데이터분석 30문항 안에 들어 있으니, 비전공자라면 용어 정의부터 정확히 잡고 계산 문제는 혼동행렬·연관규칙처럼 공식이 단순한 유형부터 익히는 순서를 추천해요.
두 자격은 같은 한국데이터산업진흥원이 시행하지만 범위가 겹치지 않아요. ADsP는 데이터 이해·기획·분석 전반을, SQLD는 데이터 모델링과 SQL을 다뤄요. 분석 직무를 노린다면 ADsP, 데이터베이스를 직접 다루는 직무라면 SQLD를 먼저 보는 식으로 목표 직무에 맞춰 고르면 돼요.
같은 기관이 시행하는 국가기술자격인 빅데이터분석기사가 대표적인 다음 단계예요. ADsP에서 익힌 분석 기획, 통계분석, 데이터 마이닝 개념이 그대로 이어지니, 합격 직후 개념이 남아 있을 때 연결해서 준비하면 부담이 덜해요.
기준일 2026년 10월 13일 · CertHub가 직접 작성한 학습 가이드입니다.
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