ADP 데이터 분석 전문가 시험 가이드
시험과목·합격기준·응시자격 (2026)
데이터 분석 분야에서 ADsP 위에 놓인 상위 전문가 자격이에요.
필기 5과목·합격 기준·실기(작업형)·시험 일정·공부법을 한눈에 정리했어요.
자격증 한눈에 보기
- 자격명데이터 분석 전문가 (ADP)
- 시행기관한국데이터산업진흥원(K-DATA)
- 접수·검정데이터자격검정 (dataq.or.kr)
- 자격 종류국가공인 민간자격 · ADsP 상위 자격
- 검정 방법필기(객관식 80문항+서술형 1문항, 180분) + 실기(작업형)
- 필기 합격 기준총점 70점 이상 + 과목별 40% 이상
- 응시 자격필기 제한 없음 · 최종 취득은 실기까지 통과
5과목 출제범위
필기는 객관식 80문항과 서술형 1문항으로 구성되고, 5과목으로 나뉘어요. '데이터 분석'이 40문항으로 전체의 절반을 차지해 당락을 좌우해요.
데이터와 정보·지식·지혜(DIKW), 데이터의 유형(정형·반정형·비정형), 데이터베이스의 정의와 특징, 빅데이터의 특징(3V)과 가치·활용, 빅데이터 시대의 위기 요인과 통제 방안, 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트의 역량(Hard·Soft Skill).
데이터 수집·저장·처리 아키텍처, 분산 처리와 병렬 처리 개념, 데이터베이스와 데이터 웨어하우스, ETL·데이터 마트, 하둡·NoSQL 등 대용량 데이터 처리 기술, 데이터 연동·통합 기술의 이해.
분석 기획의 방향성과 분석 주제 4유형(최적화·솔루션·통찰·발견), 하향식·상향식 과제 발굴, 분석 방법론(KDD·CRISP-DM), 분석 과제 우선순위(난이도·시급성)와 마스터플랜, 분석 거버넌스, 분석 성숙도·준비도, 분석 조직 구조(집중·기능·분산).
R·Python 기반 데이터 전처리(결측값·이상값), 통계분석(기술통계·추정/검정·상관·회귀·시계열·주성분분석), 머신러닝·데이터마이닝 — 분류(의사결정나무·로지스틱회귀·SVM·KNN·나이브베이즈·신경망·앙상블), 군집(K-means·계층·DBSCAN), 연관분석(지지도·신뢰도·향상도), 모형 평가(오분류표·ROC/AUC)와 데이터 분할. 전체 문항의 절반이 여기서 나와요.
시각화의 목적과 정보 디자인 원리, 시간·비교·분포·관계·공간 시각화 유형과 적합한 차트 선택, 대시보드 설계와 인포그래픽, 시각적 왜곡 방지, 분석 결과를 의사결정자에게 전달하는 커뮤니케이션 관점.
합격 기준 정리 (필기)
| 구분 | 기준 | 비고 |
|---|---|---|
| 총점 합격선 | 100점 중 70점 이상 | 과목 통합 점수 |
| 과목별 과락 | 과목별 40% 미만 시 불합격 | 한 과목이라도 40% 미만이면 과락 |
| 출제 형태 | 객관식 80문항 + 서술형 1문항 | 데이터 분석 과목이 40문항 |
| 시험 시간 | 180분 | 3시간 |
| 다음 단계 | 실기(작업형) | 필기 합격 후 별도 응시, 최종 취득 관문 |
총점 70점을 넘겨도 한 과목이라도 만점의 40% 미만이면 불합격이에요. 비중이 압도적인 4과목(데이터 분석)에서 점수를 확보하는 게 핵심이지만, 데이터 이해·처리 기술·분석 기획·시각화 네 과목도 각각 40% 과락선을 반드시 넘겨야 해요.
응시 자격과 시험 구성
- 필기 제한 없음 — 학력·전공·경력과 무관하게 응시 가능
- 입문 자격 ADsP를 먼저 취득한 뒤 스텝업하는 경로가 일반적
- 최종 자격 취득은 필기 합격 후 실기(작업형)까지 통과해야 완성
- 필기 — 객관식 80문항 + 서술형 1문항, 5과목, 180분
- 필기 합격선 — 총점 70점 이상 + 과목별 40% 이상
- 실기 — 작업형, R·Python 등으로 실제 데이터 분석 수행
- 실기가 난이도가 높아 최종 합격까지 이르는 비율은 낮은 편
시험 일정과 접수
ADP는 정기적으로(연 4회 수준) 시행돼요. 접수는 데이터자격검정(dataq.or.kr)에서 온라인으로 진행하고, 필기와 실기 일정이 별도로 공고돼요.
회차·접수 기간·필기 및 실기 시험일·응시료 등 정확한 일정은 데이터자격검정에서 확인하세요: dataq.or.kr
ADP 공부법
필기 5과목 중 4과목 '데이터 분석'이 40문항으로 압도적이에요. 여기서 점수를 벌되 과목별 40% 과락을 지키고, 필기와 별개로 실기까지 대비하는 게 핵심이에요.
통계분석(기술·추론·상관·회귀·시계열)과 머신러닝·데이터마이닝(분류·군집·연관·모형 평가)이 핵심이에요. 오분류표의 정밀도·재현율, 향상도(lift), ROC/AUC 같은 계산·해석형 문항이 자주 나오니 개념과 공식을 함께 익히세요. 가장 많이 투자해야 할 과목이에요.
데이터 처리 아키텍처·ETL·하둡/NoSQL 개념, 그리고 CRISP-DM 6단계·KDD 5단계 순서, 하향식/상향식 접근, 분석 주제 4유형, 성숙도·준비도는 암기형이라 점수를 안정적으로 확보하기 좋아요. 용어와 단계 매칭을 정확히 외우세요.
DIKW·빅데이터 3V·데이터 사이언티스트 역량, 그리고 시각화 유형별 적합한 차트 선택·대시보드 원리는 개념 위주라 회독으로 빠르게 정리돼요. 과락만 피하면 되는 과목이니 무리한 심화보다 기본 개념을 확실히 잡으세요.
실기는 R 또는 Python으로 실제 데이터를 불러와 전처리·분석·모델링하고 결과를 해석하는 작업형이에요. 필기 개념이 손에 붙도록 코드로 직접 돌려보는 연습이 필수예요. 비전공자라면 통계·머신러닝 기초부터 다지고 실습량을 늘리세요.
비중 큰 4과목(데이터 분석)에서 점수를 확보하되, 과목별 40% 과락 때문에 나머지 과목도 최소 점수는 반드시 지켜야 해요. 실제와 동일한 객관식 문항으로 시간 배분(180분) 감각을 잡고, 필기 합격 후에는 실기(R/Python 실습)를 별도로 준비하세요.
ADP FAQ
한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 시행하는 국가공인 민간자격이에요. 데이터 분석 분야 전문 역량을 검정하는 자격으로, 입문 자격 ADsP(데이터분석 준전문가)의 상위 단계예요.
ADsP는 준전문가(입문)로 객관식 필기만으로 취득하고, ADP는 그 상위인 전문가 자격이에요. ADP는 필기(객관식+서술형)에 더해 실기(작업형)까지 통과해야 하고, 과목도 3과목에서 5과목으로 넓어지며 통계·머신러닝의 깊이도 더 요구돼요.
필기 응시에는 학력·전공·경력 제한이 없어요. 다만 최종 취득은 필기 합격 후 실기(작업형)까지 통과해야 완성돼요. 세부 요건은 데이터자격검정(dataq.or.kr) 공고를 확인하세요.
객관식 80문항과 서술형 1문항, 180분이에요. 100점 만점에 총점 70점 이상이어야 하고, 한 과목이라도 만점의 40% 미만이면 과락으로 불합격이에요.
보통 실기(작업형)가 관문으로 꼽혀요. R·Python으로 실제 데이터를 분석해 결과를 도출하는 시험이라 난이도가 높고, 그래서 필기 합격자 중에서도 최종 합격까지 이르는 비율은 낮은 편이에요.
필기 5과목 중 4과목 '데이터 분석'이 40문항으로 가장 커요. 통계·머신러닝·데이터마이닝 위주의 이 과목을 중심으로 하되, 과목별 40% 과락이 있어 나머지 과목도 최소 점수를 확보해야 해요.
정기적으로(연 4회 수준) 시행돼요. 정확한 회차·접수 기간·필기 및 실기 시험일·응시료는 데이터자격검정(dataq.or.kr) 공식 공고에서 확인하세요.