안녕하세요, 에이도입니다.
오랜만에 블로그에 글을 작성하게 되었습니다.
저는 개강 후 Adsp공부를 하며 바쁜 3주 정도의 시간을 보내고 있습니다.
그리고 저번 주 토요일, 3월 13일에 Adsp시험을 응시하고 왔습니다.
저는 Adsp 시험을 총 3번 신청했고, 2번 응시했습니다.
왜냐하면 26회 Adsp 시험에서는 불합격하였고, 27회 시험은 코로나를 핑계로 미 응시하였고(사실 시험공부를 못해서..🙃), 그리고 이번(마지막 이라고 믿고 싶은) 28회 시험을 무사히 치르고 왔습니다.
2020.10.29 - [2020/Toy projects] - Adsp 시험 신청
Adsp 시험 신청
Adsp 2차 도전 시험 신청을 했습니다! 저번 1차 시험때 자신있게 붙을거라고 했지만 2과목에서 딱 불합격선에 걸리고 3과목에서 좋지 않은 결과로 불합격이였습니다..! 이번 여름 방학때
lheon.tistory.com
시험장에 가며 커피를 가져갔는데 음식물 반입이 안된다는 안내를 받고 시험장(학교)에 들어가기 전 다 마신 후 들어갔습니다! (참고하세요)
시험은 10시 - 11시 30분까지 시험이 진행되며, 30분 이후 퇴실이 가능하다고 안내를 받았습니다.
제가 교실 맨 오른쪽 앞, 다시말해서 문 바로 앞에 앉아서 시험에 응시했는데 30분이 되자마자 퇴실하시는 분이 계셨습니다..! 두둥
저는 첫 시험 응시전, 인터넷(블로그, 카페 등)에서 많은 사람들이 '일주일 공부 후 합격', '3일이면 된다.', '하루 당일치기 '등의 글을 보고 시험 1주일 전부터 스터디 카페에서 공부하며 당연히(말도안되는 자만..) 합격할 거라는 마음이 있었습니다.
하지만 막상 시험을 보고 나오면서 '와.. 이거 불합격 하겠는데?' 하고 교만했던 저를 탓하며 돌아왔고 결과는 예상대로 불합격이었습니다.
이 말을 드리고 싶은 이유는.. 단편적으로 뛰어나신 분들의 후기를 보고 저처럼 공부하지 않으셨으면 해서.. 여러 번의 도전을 하지 않으셨으면 해서 꼭 말씀드리고 싶었습니다.
그리고 꼭 모두 좋은 결과 있으시면 좋겠다고 생각해서 글을 쓰게 되었습니다.
저도 작년에는 단순히 자소서에 채울 용으로 취득을 하려고 했지만, 데이터 분석 공부를 하다보니 자격증 공부에서 나오는 많은 좋은 부분이 그대로 녹아져 있음을 알게 되었고 또 견문을 넓히는데 도움이 되었습니다.
데이터분석 관련 유튜브 영상 등을 볼 때에도 많은 개념이 적용됨을 알 수 있었습니다.
그러니! 꼭 단순히 자격증 취득 용도가 아닌 조금이라도 나의 지식을 쌓는 '공부'에 목적을 가지고 공부하시면 더 좋은 동기부여가 될 것이라고 생각합니다!
서론이 너무 길었고, 이번에는 저의 Adsp공부 방법을 공유해드리고 싶어 글을 쓰게 되었습니다.
저는 26회 시험에서는 황소 책이라고 하나요? 황소걸음 출판사에서 나온 책을 사용했고,
28회 시험에서는 민트 책이라고 불리는 데이터에듀책을 사용했습니다.
저는 개인적으로 민트책이 더 좋았습니다.
왜냐하면 각 장이 끝날 때마다 문제가 있어서 개념을 공부하고 바로 풀어보며 적용해 볼 수 있었기 때문입니다.
기출 모음만 따로 모아서 풀고 돌려보고 했습니다!
저의 28회 시험 준비를하며했던 공부 방법을 말씀드리면,
저는 1과목부터 3과목까지 한번 1 회독을 하고 기출문제를 풀고 2 회독하며 기출문제를 반복할 계획을 했었습니다!
하지만, 공부해보신 분들은 아시겠지만 굉장히 방대한 양이기 때문에 훑는 느낌으로 읽어도 하루 이틀로는 다 읽기 어려울뿐더러 읽는다 해도 문제에 적용해서 풀 수 있을지 제 자신을 믿지 못했습니다.
그래서 저는 짧게 짧게 짧게 공부했습니다.
1과목
1단원은 출제 포인트라고 안내되어 있는 부분은 유심히 보고 개념을 쓱- 훑으면서 공부하고 단원 문제를 풀었습니다.
그 후 기출문제에서 1과목에 해당하는 부분만 쭉- 다 풀었습니다. 그리고 오답 체크하고 모르는 건 다시 개념 공부를 했습니다. 이 방법이면 한 회차당 10문제이기 때문에 정말 금방 할 수 있습니다!
그렇게 3일정도 정도 2시간씩 1과목만 두두두두 집중해서 공부했더니 1단원은 이제 문제만 읽고도 답이 어느 정도 기억이 나게 되었습니다.
근데 가끔 문제 중 보기를 단어 몇 글자만 교묘하게 바꾸어놓는 경우가 있는데 꼭!! 문제 - 보기를 꼼꼼히 읽으셔야 합니다.
1과목에서 꼭 알고 가야 하는 문제로는
- 빅데이터가 만들어낸 변화 ( 사후처리, 표본조사, 양의 중요도, 상관관계)의 각 키워드
- 분석 기술(기계학습, 연관분석, 유전자 알고리즘)의 정의
- 데이터-정보-지식-지혜의 예시 적용
- 암묵지, 형식지
저는 암묵지(표, 연), 형식지(내, 공)로 암기했습니다. - 가치 측정 어려움의 이유
- 데이터 분석 기술 설명(BI, BA, OLAP, Data Mining 등)
- 빅데이터 시대 위기 요인과 그에 따른 해결방안
이렇게 굉장히 많이 나왔던 걸로 기억합니다.
키워드를 통한 문제 풀이가 가능하여 가장 수월한 부분이었습니다.
2과목
Adps 문제의 2과목.. 이 과목은 정말 개념이 끝도 없이 확장이 되어서 이 부분은 암기할 수 없을 거라고 생각이 들었습니다.
그래서 이해하도록 노력했습니다.
전체적인 과목의 흐름을 시각화 후 각각의 단원별로 흐름을 머릿속에 그림을 그려가며 공부했습니다.
저번 시험에서는 막연하게 달달달 읽고 달달달 암기했었는데 이렇게 개념을 정리하고 공부하니 훨씬 수월하고 앞 뒤 맥락이 이해가 갔습니다.
또한 기출문제를 풀고 모르는 부분이 어디 있었던 건지도 기억이 나서 다시 공부하기도 편했습니다.
정확한 기간은 기억나지 않지만, 2과목에서 아마 일주일 정도 시간을 사용했던 것 같습니다.
2과목도 단원 문제를 풀고, 기출문제를 반복했습니다. 1과목과 2과목을 병행하며 누적 학습하여 3과목에 들어갈 때는
1, 2과목은 탄탄히 다졌다는 자신감을 가지고 시작할 수 있었습니다.
(악필이지만 혹시 필요하신 분들 있으실까 해서 제가 정리한 개념 노트 공유하겠습니다..!)
그리고 데이터 전문가 포럼이라는 네이버 카페에 많은 정보와 자료가 있으니 참고해도 좋을 것 같습니다!
저는 저번 시험에서는 되게 자주 들어갔었는데.. 사실 내가 한 공부가 아니면 머릿속에 잘 들어오지도 않은걸 깨닫고
제가 직접 정리해서 공부했습니다.
2과목은 풀고 공부하고 또 풀어도 많이 헷갈리고 이 보기가 저 보기 같고.. 다 맞는 말 혹은 다 틀린 말 같았는데, 문제를 계속해서 보다 보면 차이점이 보이고 어느 정도 지식이 쌓이는 걸 느낄 수 있었습니다.
따라서 조급하게 대충 이해했다고 생각하고 넘어가지 않고 천천히 고민하며 문제를 스테이크 고기 먹듯이까지는 아니라도 문제에서 말하는 게 무엇이고 보기가 무엇을 말하는지 이해하다 보면 정말 어느샌가 나도 모르게 차이점을 느낄 수 있었습니다.
- 데이터 거버넌스 설명
- 상향식, 하향식 접근 방법
- 빅데이터 분석 우선순위 평가기준 (시급성, 난이도)
- KDD, CRISP-DM의 진행 절차 및 각 단계
- 분석 기회 발굴의 범위 - 거시적 관점 / 시장의 니즈 탐색/ 경쟁자 확대 관점/ 역량의 재해석 관점 각 관점을 구성하는 요소들 암기!
2과목에서는 지엽적인 문제가 많이 출제된다고 느꼈는데, 합격의 여부인 60점(6문제)을 목표로 하고 너무 스트레스받지 말고 공부하시면 좋은 결과 있을 거라고 생각이 됩니다!
3과목
3과목은 정말 쉽지 않습니다.
1과목 - 2과목에서 쌓은 단단한 멘털을 가지고 입장해야 합니다.
양도 양이지만, 내용이 어렵습니다.
저는 작년 1, 2학기에 통계를 공부했어가지고 통계에 대한 지식은 어느 정도 쌓여있었고, R언어에 대해 잘 모르지만 파이썬을 알고 있어서 표 해석과 결과물 출력에 대한 해석은 어느정도 알고 있었기에 R언어 작성법 대해서 따로 자세하게 공부하지는 않았습니다.(그리고 이 부분은 시험문제가 거의 안 나왔습니다.)
그럼에도 양이 굉장히 많기에 일단 흐름을 이해하기 위해 개념을 짧게 짧게 쓱- 훑고 각 단원별 문제를 풀지 않고 읽었습니다.
그리고 어디서 문제가 나오고, 어떻게 공부할지 감을 잡은 후 다시 개념을 공부하며 문제에서 나왔던 개념이 기억이 나면 그 부분은 노트 정리하며 공부하고 다시 문제를 풀고 틀린 문제의 개념은 다시 찾아서 노트에 추가하는 식으로 채워나갔습니다.
그렇게 조금씩 조금씩 쌓은 후 2회 정도 단원 문제 풀이 반복 후 기출문제를 풀었습니다.
단원 문제에서 나왔던 문제들이 기출문제에 있었기 때문에 풀면서 기억나는 건 바로 풀 수 있었고 모르는 건 또다시 공부했습니다.
- 상관분석, 회귀분석 각 분석의 특징과 차이점 구분!
- 오 분류표를 보고 값 구하기
- R 표, 그래프 해석
- 유클리드, 맨해튼 거리 계산
- 표본추출방법 (계통, 층화, 단순 랜덤, 집락 등)
- 지도 학습, 비지도 학습 구분
- 결측치, 이상치 설명
- 과대 적합(overfitting)
- 시계열 분석
이 외에도 문제를 풀다 보면 자주 출제되는 게 보입니다!
3과목에서 굉장히 많이 볼 수 있는 오 분류표 문제입니다.
저는 하나하나 TP FN 등을 외워서 하기에는 비효율적이라고 판단해서 matrix를 만들어서 외웠습니다.
각 값의 분모 값을 검은색, 분자 값을 빨간색으로 표시했습니다. 이러한 방법도 있으니 참고해주세요!
(하지만 문제에서는 상태 - 예측의 행과 열이 바뀌어져 나오는 경우가 많으니 주의하세요! )
3과목은 표해석이 많고 통계 문제가 생각보다 많이 나오기 때문에 통계를 공부하지 않았다면 저는 못했을 거라고 느꼈습니다.
많은 분들이 쉽다고 말씀하시지만 제 생각에 Adsp는 그렇게 쉬운 시험이 아니라고 생각합니다..
시험을 보고 데이터 전문가 포럼 카페에서 보게 된 글 중에 이번 시험 문제 복기를 잘해주신 블로그가 있다고 말씀해주셔서 저도 들어가 봤는데 도움이 될까 싶어서 저도 링크를 첨부합니다! blog.naver.com/xuanjiong/222273938862
위의 글을 통해 저는 아마 70점이 예상이 됩니다..!
제 글을 보고 누군가에게 작은 힘이라도 되면 좋겠다는 마음을 담아 글을 작성했습니다.
쉬운 시험이 아님을 말씀드리고 싶고, 힘드시더라도 기출문제 열심히 풀다 보면 좋은 결과 있을 거라고 생각이 됩니다! 합격하지도 않았는데 이런 글 쓰냐는 비판도 있을 수도..ㅎㅎ
글 요약 : 1과목 3일- 2과목 일주일 - 3과목 2주(+ 1, 2 과목 복습) - 기출 반복 2일 - 시험
(1달) + 기출 반복이 답이다!
제가 공부하며 정리한 2-3과목 자료입니다. 별로 도움은 되지 않으시겠지만 저는 이렇게 공부했으니 참고용으로 봐주세요.
감사합니다!
안녕하세요, 에이도입니다!
오늘 2021-04-09 Adsp 결과 발표가 있었습니다!
1과목, 2과목에서 각 1문제씩, 그리고 3과목에서 11문제 틀렸습니다.
9/10 , 9/10 , 19/30 총 50문제중 37문제 정답 맞춘 것으로 확인이 됩니다! (37/50)
예상과 비슷하게 점수가 나와서 안심도 되고 아쉽기도 하네요.
큰 자격증은 아니더라도 하나씩 성취해 나가는 기쁨이 있지 않나요?
시험 보신 분들 모두 수고하셨습니다!
앞으로 시험 보신분들께도 응원의 말씀을 드리고 싶습니다!
감사합니다!
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