ADsP 데이터분석 준전문가 시험 가이드
시험과목·합격기준·응시자격 (2026)
데이터 분석 분야 입문에 가장 널리 통하는 자격이에요.
시험 과목·합격 기준·응시 자격·시험 일정·공부법을 한눈에 정리했어요.
자격증 한눈에 보기
- 자격명데이터분석 준전문가 (ADsP)
- 시행기관한국데이터산업진흥원(K-DATA)
- 접수·검정데이터자격검정 (dataq.or.kr)
- 자격 종류국가공인 민간자격
- 검정 방법객관식 50문항 (필기), 90분
- 합격 기준총점 60점 이상 + 과목별 40% 이상
- 응시 자격제한 없음 (누구나 응시 가능)
3과목 출제범위
객관식 50문항·100점으로, 3과목으로 구성됩니다. '데이터 분석'이 30문항·60점으로 비중이 가장 커요.
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).
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 기초·자료구조와 데이터 마트·전처리(결측값·이상값), 통계분석(기술통계·추정/검정·상관·회귀·시계열·주성분분석), 정형 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.
합격 기준 정리
| 구분 | 기준 | 비고 |
|---|---|---|
| 총점 합격선 | 100점 중 60점 이상 | 과목 통합 점수 |
| 과목별 과락 | 과목별 40% 미만 시 불합격 | 한 과목이라도 40% 미만이면 과락 |
| 출제 형태 | 객관식 50문항 | 데이터 이해 10 / 기획 10 / 분석 30 |
| 시험 시간 | 90분 | 1시간 30분 |
| 응시 자격 | 제한 없음 | 학력·전공·경력 무관 |
총점 60점을 넘겨도 한 과목이 40% 미만이면 불합격이에요. 1과목(데이터의 이해)은 20점 만점에 8점, 2과목(분석 기획)도 20점 만점에 8점, 3과목(데이터 분석)은 60점 만점에 24점이 각 과목 과락선이에요. 비중 큰 3과목을 중심으로 하되 1·2과목 최소 점수를 꼭 확보하세요.
응시 자격과 시험 구성
- 제한 없음 — 학력·전공·경력과 무관하게 누구나 응시 가능
- 데이터 분야 입문·취업 준비생에게 적합한 기초 자격
- 상위 자격: 데이터분석 전문가(ADP)로 단계적 확장 가능
- 데이터의 이해 — 10문항 / 20점
- 데이터 분석 기획 — 10문항 / 20점
- 데이터 분석 — 30문항 / 60점
- 합계 — 50문항 / 100점, 객관식, 90분
시험 일정과 접수
ADsP는 연 4회(분기별) 시행돼요. 접수는 데이터자격검정(dataq.or.kr)에서 온라인으로 진행해요.
회차·접수 기간·시험일·응시료 등 정확한 일정은 데이터자격검정에서 확인하세요: dataq.or.kr
평균·중앙값·분산을 같은 자료로 비교하기
통계 용어를 따로 외우면 이상치가 생겼을 때 어떤 값이 달라지는지 놓치기 쉽습니다. 학습 시간을 나타내는 가상 자료 2, 3, 3, 4, 18을 사용해 중심과 산포를 함께 계산해 봅니다. 단위는 시간이며 실제 이용자 통계가 아닙니다.
예제 1 · 평균과 중앙값
합은 30, 자료 수는 5이므로 평균은 6시간입니다. 정렬된 자료의 가운데 값인 중앙값은 3시간입니다. 18이라는 큰 값이 평균을 끌어올려서 두 값의 차이가 생깁니다. ‘보통 어느 정도 공부했는가’를 설명할 때 자료 분포를 확인하지 않고 평균 하나만 제시하면 오해할 수 있습니다.
예제 2 · 모집단 분산과 표본 분산
평균 6에서 뺀 편차는 −4, −3, −3, −2, 12입니다. 편차 제곱의 합은 16 + 9 + 9 + 4 + 144 = 182입니다.
- 다섯 값이 관심 대상 모집단 전체라면 모집단 분산은 182 ÷ 5 = 36.4입니다.
- 다섯 값으로 더 큰 모집단의 분산을 추정하는 불편 표본 분산은 182 ÷ (5 − 1) = 45.5입니다.
어느 숫자가 항상 정답인 것은 아닙니다. 문제에서 모집단 분산인지, n−1로 나누는 표본 분산인지 먼저 읽어야 합니다. 분산의 단위는 시간의 제곱이고, 표준편차는 분산의 제곱근이므로 다시 시간 단위가 됩니다.
예제 3 · 모든 값에 같은 수를 더하면
각 값에 10을 더해 12, 13, 13, 14, 28로 바꾸면 평균은 16, 중앙값은 13입니다. 각 값과 새 평균의 차이는 이전과 같으므로 분산은 변하지 않습니다. 평균이 커졌다는 이유만으로 흩어진 정도도 커졌다고 판단하면 안 됩니다.
직접 풀어보기 · 배율과 분산
원본 다섯 값을 모두 2배로 만들면 모집단 분산은 72.8일까요, 145.6일까요?
정답과 오답 이유 보기
145.6입니다. 편차도 2배가 되고 편차의 제곱은 4배가 되므로 36.4 × 4로 계산합니다. 72.8은 분산에 배율을 한 번만 곱한 값입니다. 표준편차는 2배가 됩니다.
이 예제는 개념 이해를 위한 자체 제작 자료이며 실제 기출문제나 합격 후기가 아닙니다. 해설에서 오류를 발견하면 오류 제보로 알려주세요.
ADsP 공부법
3과목 '데이터 분석'이 60점으로 비중이 가장 크고, 과목별 40% 과락이 있어요. 비중과 과락을 함께 고려한 전략이 효율적이에요.
통계분석(기술·추론·상관·회귀)과 데이터마이닝(분류·군집·연관·모형 평가)이 핵심이에요. 오분류표 정밀도·재현율, 향상도(lift) 계산 같은 계산형 문항이 자주 나오니 개념과 공식을 함께 익히세요. 가장 많이 투자해야 할 과목이에요.
CRISP-DM 6단계·KDD 5단계 순서, 하향식/상향식 접근, 분석 주제 4유형, 성숙도·준비도, 조직 구조는 암기형이라 점수를 안정적으로 확보하기 좋아요. 단계의 순서와 용어 매칭을 정확히 외우세요.
DIKW 단계와 예시, 빅데이터 3V, 위기 요인·통제 방안, 데이터 사이언티스트 역량(Hard/Soft)은 개념 위주라 회독으로 빠르게 정리돼요. 예시를 단계에 매칭하는 문제에 익숙해지세요.
비중 큰 3과목(데이터 분석)에서 점수를 확보하되, 과목별 40% 과락 때문에 1·2과목도 최소 점수는 반드시 지켜야 해요. 실제와 동일한 객관식 50문항 모의고사로 시간 배분(90분) 감각을 잡으세요.
ADsP FAQ
한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 시행하는 국가공인 민간자격이에요. 데이터 분석 분야 기초 역량을 검정하는 입문 자격으로 널리 인정돼요.
총점 100점 중 60점 이상이면 합격이에요. 단, 한 과목이라도 만점의 40% 미만이면 과락으로 불합격이에요.
제한이 없어요. 학력·전공·경력과 무관하게 누구나 응시할 수 있어 데이터 분야 입문 자격으로 적합해요.
객관식 50문항, 총 100점, 90분이에요. 데이터의 이해(10문항·20점), 데이터 분석 기획(10문항·20점), 데이터 분석(30문항·60점) 3과목으로 구성돼요.
연 4회(분기별) 시행돼요. 정확한 회차·접수 기간·시험일·응시료는 데이터자격검정(dataq.or.kr) 공식 공고에서 확인하세요.
3과목 '데이터 분석'이 30문항·60점으로 가장 커요. R·통계·데이터마이닝 위주의 이 과목을 중심으로 하되, 과목별 40% 과락이 있어 1·2과목도 최소 점수를 확보해야 해요.