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제17회 데이터분석 준전문가 합격 후기

작성자
김철민
작성일
2018-07-26 01:04
조회
2601
SNS 주소 : https://blog.naver.com/skzzzd





















0. 들어가며 - 지난 6월 2일에 동국대학교에서 본 데이터 분석 준전문가(ADsP) 시험에 합격하여 이렇게 후기를 남깁니다. 스스로 만족할 만큼 충분히 숙달하지 못한 상태에서 본 시험인데다, 비록 짧지만 주관식 문항 또한도 섞여있는 시험이어서 합격여부 발표가 나는 날까지도 확신을 하지 못했던 시험이라 합격했다는 사실이 몹시 기쁩니다. 제가 남기는 후기가 비록 짧은 글이지만 앞으로 데이터 분석 준전문가 시험을 준비하시려는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.

1. 데이터 분석 준전문가 시험을 준비하게 된 계기
- 저는 2018년 7월 현재 구직을 준비하고 있는 청년입니다. 대학에서는 인문학을 전공하였고, 복수전공이나 부전공으로도 통계학, 컴퓨팅 등을 공부해본 적이 없는 순수 비전공자라고 할 수 있습니다. 하지만 하반기 취업을 위해 상반기에 배울 수 있는 능력이 없을까 고민하던 중, 검색을 통해 빅데이터 기획과 분석을 다루는 자격증인 데이터 분석 준전문가 시험에 대해 알게 되었습니다. 이 자격을 얻게 되면 데이터 분석 기획과 데이터 분석 등의 직무를 수행할 수 있게 되는데 향후 산업계 어느 분야에서든 빅데이터 분석 능력은 꼭 필요할 것으로 스스로 생각, 이 시험에 응시하여 해당 능력을 기르고자 결심하였습니다.

2. 공부를 위한 인터넷 강의 수강 ; 데이터에듀 합격생 환급패키지 수강
- 앞서 언급드렸듯이 비전공자로서 시험을 준비하는데에 독학은 무리라고 스스로 판단하였습니다. 제 배경지식이라고는 대학에서 수강한 통계학입문 수업과 사회조사분석사 2급을 준비하며 공부한 수준의 통계학 지식에 그쳤기 때문에 '빅데이터' 분석 및 그 기획을 위한 기초부터 차근차근 이끌어줄 강의와 교재가 필요했습니다. 이에 역시 검색을 통해 제게 맞는 강의를 찾아본 결과 데이터에듀의 합격생 환급패키지가 제게 여러모로 알맞을 것 같아 선택하게 되었습니다. 우선 제가 검색해본 결과, 데이터에듀는 빅데이터 분석 강의 분야에 있어 가장 크고 유명한 곳이었습니다. 또한 시험 합격시 일정 금액을 환급 받을 수 있는 제도가 마음에 들었습니다. 제가 시험을 알게된 것이 4월, 그때 가장 가까웠던 시험은 6월 2일에 있었기 때문에 준비할 시간이 넉넉치는 않았던 셈입니다. 이런 단기적 스퍼트가 요구되는 상황에서는 인터넷 강의 중 '환급 시스템'같은 강력한 기폭제가 스스로 필요했습니다. 이에 두번 생각 없이 데이터에듀의 합격 패키지를 선택하였습니다.














데이터에듀 합격 패키지













데이터에듀 '합격 데이터분석 플러스' 패키지의 구성












- 데이터에듀가 제공하는 합격 패키지에는 4가지 패키지 + 기출문제풀이 강의 패키지 과정이 있는데, 수강 신청에 앞서 하나의 패키지를 선택해야 합니다. 저는 고민 끝에 '패키지03-합격 데이터분석 플러스' 과정을 택했습니다. ADsP는 총 3과목으로 나뉘는데 보시듯 '합격 데이터분석 플러스' 과정에서는 앞 두 과목에 대한 강의를 제공하지 않는 대신, 3과목 데이터 분석에 대한 모든 내용 강의를 제공합니다. 제가 이 패키지를 선택한 이유는 첫째, 준비할 시간이 촉박했기 때문입니다. 데이터에듀의 합격 패키지 과정은 시험일 기준 30일 이내로 수강을 신청한 학생의 경우 환급의 기회를 2번 주는 특별한 이벤트를 진행합니다. 4월에 해당 시험에 대해 알게 되었고, 6월 2일에 예정된 17회 시험을 준비하는 입장에서 이 시험을 붙을 수 있는 확신이 부족했습니다. 때문에 보험 성격으로 첫 시험을 치른 후, 혹 결과가 좋지 못했다면 향후 8월에 있을 18회 시험을 제대로 준비해보자는 생각이었습니다. 하지만 그렇다고 첫시험을 참가에 의의를 두는 '올림픽' 개념의 시험으로 할 수는 없어 이론적 성격이 강한 앞의 두 과목은 독학으로, 실제로 실습을 통해 익혀야 하는 3과목은 강의를 통해 도움을 받고자 결정했습니다.
둘째 이유는 '합격 데이터분석 플러스' 과정에 '비정형 데이터 마이닝' 기법 강의가 포함되어 있기 때문이었습니다. 패키지02와 패키지03의 차이점은 이 '비정형 데이터 마이닝' 강의의 포함 여부입니다. 저는 강의를 택할 때 자격 취득 이후 역시 생각해보았습니다. 비록 당장은 자격 취득을 위해 하는 공부이지만, 이후 실무를 담당하게 되었을 때 정형 데이터 마이닝 기법 만큼이나 중요한, 혹은 더 중요하게 쓰일지도 모르는 비정형 데이터 마이닝 기법에 대해 알고 싶었습니다. (참고로 시험 범위에 비정형 데이터 마이닝 기법은 포함이 되지 않기 때문에 패키지02를 선택하셔도 합격에 지장이 전혀 없습니다.)

3. 강의의 특징

















- 왼쪽은 제가 공부했던 교재와 이를 강의해주셨던 윤종식 교수님입니다. 제가 생각하는 데이터에듀의 강의의 가장 큰 강점이자 장점은 깔끔한 교재 구성과 저자 직강이 아닌가 싶습니다. 한국데이터베이스진흥원에서 발간하는 '데이터 분석 준전문가' 기본서는 약 1000쪽 가까이 하는 두꺼운 책으로 시험을 준비하는 수험생 입장에서는 부담스러운 것이 사실입니다. 하지만 데이터에듀에서 발간한 요약본에는 수험에 필요한 내용을 500쪽이 안 되는 분량에 포함되어 있습니다. 또한 교재의 저자가 직접 강의를 해주시며 중요한 부분과 덜 중요한 부분을 체크해주시는데 이는 향후 복습을 통해 개념을 익힐 때 상당한 도움이 됩니다. 기본적으로 조용한 분위기에서 강의가 진행되지만 예상치 못한 타이밍에 가끔 교수님의 유머가 나오는데, 이는 분위기 환기할 때 도움이 될 것입니다. 교수님이 중요하다는 개념을 이해하고, 연습해보라는 부분을 연습해보면 기본서의 도움 없이 위의 교재만으로도 합격에 충분할 것입니다. 제 경우에는 앞의 두 과목을 독학으로 해결했기 때문에 준비 과정에서 걱정도 있었습니다만, 강의를 따라 3과목을 실습하시다보면 교수님께서 앞의 1,2과목에 등장하는 개념도 리마인드 해주시는데 이 역시 도움이 되었습니다.

4. 공부한 기간과 시간
- 제 경우 6월 2일에 있을 시험에 대비해 5주 전부터 시험을 준비했습니다. 데이터에듀 ADsP 교재의 강점 중 또 하나는 바로 합격을 위한 커리큘럼이 30일 과정으로 짜여져 있다는 점입니다. 이는 저와 같이 반강제성(?)이 있어야 더 효율을 발휘하실 수 있는 분들께 아주 큰 장점이라고 생각합니다. 제가 시험을 준비한 5주 동안 주로 월요일부터 토요일까지는 강의를 들으며 하루 과정을 끝마쳤고, 일요일에는 그 주에 공부했던 과정들을 복습하기 위해 노력했습니다. 교재 기준으로 6일차까지 1,2과목을 마치고 7일차부터 3과목 연습인데 3과목만을 강의로 수강했던 저에게 알맞은 스케줄이었습니다. 강의를 수강하고 연습하는 과정까지 합쳐 하루에 적게는 3시간에서 많게는 5-6시간을 꾸준히 투자한 것 같습니다. 하지만 강의가 빠르게는 1.5배와 2배속으로도 시청이 가능하기 때문에 시간을 단축할 여지는 있을 것 같습니다. 실습 과정에서 궁금한 점은 해당 부분을 돌려보며 연습하였고, 실제로 해당 업무를 담당하고 있는 실무자 지인에게 도움을 받기도 하였습니다. 또한 교재 앞부분에 약 30여쪽에 걸쳐 전체 내용을 명료하게 요약한 부분은 시험장에 도착하여 준비하는 시간에 큰 도움이 되었습니다.


















- 데이터에듀의 주 교재에 더불어 왼쪽의 교재를 부교재 및 문제집으로 삼아 함께 공부하시면 더욱 좋을 것입니다. 물론 데이터에듀의 교재 내부에도 단원별로 문제들이 포함되어 있지만 왼쪽의 교재는 시험을 주관하는 한국데이터진흥원에서 직접 발간하는 실전문제집으로 실제 시험이 어떤 식으로 나오는지 감을 익히는데 도움이 될 것입니다. 또한 강의를 수강하시면 윤종식 교수님의 기출경향 분석 관련 유튜브 강의를 보실 수 있는데 이 역시 막판 정리할 때 도움이 됩니다.

5. 마치며
- 5주라는 어찌보면 촉박한 시간이었음에도 불구하고 첫 시험에 합격해 기쁩니다. 짧은 기간이었지만 교재의 탄탄한 구성과 강의를 신뢰하였고, 몰입해 공부한 결과 데이터 분석 준전문가에 합격할 수 있었던 것 같습니다. 해당 시험을 준비하시는, 준비하시려는 모든 분들께 좋은 결과 있으시길 기원합니다.

* 데이터에듀 홈페이지 주소 : http://www.dataedu.co.kr/








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