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데이터자격시험
데이터분석 전문가 가이드는 데이터 이해, 데이터 처리 기술 이해 과목을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 등의 내용으로 구성되어 있다. 과목 주요내용 데이터 이해 데이
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# 데이터분석 전문가 정의
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데이터분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본 지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.
# 데이터분석 전문가의 직무
| 직무 | 세부내용 |
| 데이터 기획 | 비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터 분석 과제 정의, 분석 로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다. |
| 데이터분석 | 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무 담당자와 합의하는 요건 정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다. |
| 데이터 시각화 | 다양한 데이터들을 대상으로 어떤 요소를 시각화해야 하는지 정보 구조를 분석하며 어떤 형태의 시각화 모델이 적합한지 시각화에 대한 요건을 정의하고 시나리오를 개발하는 시각화 기획, 모델링, 디자인, 구축, 배포 및 유지 보수등을 수행한다. |
# 데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP) 응시 자격
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데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP)의 응시 자격은 아래와 같으며 응시 자격은 필기시험일 기준 시험일 이전에 응시 자격 요건이 충족되어야 한다.
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경력/학력 기준 또는 자격보유 기준 중 한 가지 요건이 충족될 경우 응시 자격이 부여된다.
| 응시 자격 | |
| 학력/경력 기준 | 박사학위를 취득한 자 |
| 석사학위를 취득하고 해당 분야의 실무경력 1년 이상인 자 | |
| 학사학위를 취득하고 해당 분야의 실무경력 3년 이상인 자 | |
| 전문대학 졸업 후 해당 분야의 실무경력 6년 이상인 자 | |
| 고등학교 졸업 후 해당 분야의 실무경력 9년 이상인 자 | |
| 자격기준 | 데이터분석 준전문가 자격을 취득한 자 |
# 데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP) 2020년 시험 일정
| 시험명 | 접수기간 | 환불마감 | 수험표발급 | 시험일 | 결과발표 |
| 제16회 ADP 필기 | `01.03 ~ 03.09 | ~ 04.03 | `03.27 ~ 04.04 | 04.04(토) 취소 | 05.06 |
| 제16회 ADP 실기 | `01.06 ~ 03.30 | ~ 04.24 | `04.17 ~ 04.25 | 04.25(토) 취소 | 05.26 |
| 제17회 ADP 필기 | `03.09 ~ 05.17 | ~ 06.06 | `05.29 ~ 06.07 | 06.07(일) | 07.07 |
| 제17회 ADP 실기 | `03.30 ~ 05.28 | ~ 06.20 | `06.12 ~ 06.21 | 06.21(일) | 07.21 |
| 제18회 ADP 필기 | `06.15 ~ 08.03 | ~ 08.12 | `08.21 ~ 08.29 | 08.29(토) | 09.29 |
| 제18회 ADP 실기 | `06.29 ~ 08.24 | ~ 09.02 | `09.11 ~ 09.19 | 09.19(토) | 10.20 |
| 제19회 ADP 필기 | `09.07 ~ 10.26 | ~ 11.04 | `11.13 ~ 11.22 | 11.22(일) | 12.22 |
| 제19회 ADP 실기 | `09.28 ~ 11.16 | ~ 11.25 | `12.04 ~ 12.13 | 12.13(일) | `2021.01.12 |
# 데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP) 응시료
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데이터분석 전문가 자격검정(ADP)의 응시료는 필기시험 \80,000원, 실기시험 \70,000원입니다.
# 데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP) 과목, 출제 문항 및 배점
필기시험
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데이터분석 전문가 자격검정(ADP) 필기시험은 총 5과목으로 구성되어 있으며 데이터 이해 과목을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화를 수행하는 능력을 검정한다.
| 과목 | 장 | 절 |
| 데이터 이해 | 데이터의 이해 | 데이터와 정보 |
| 데이터베이스의 정의와 특징 | ||
| 데이터베이스 활용 | ||
| 데이터의 가치와 미래 | 빅데이터의 이해 | |
| 빅데이터의 가치와 영향 | ||
| 비즈니스 모델 | ||
| 위기 요인과 통제 방안 | ||
| 미래의 빅데이터 | ||
| 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 |
빅데이터 분석과 전략 인사이트 | |
| 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 | ||
| 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 | ||
| 데이터 처리 기술 이해 | 데이터 처리 프로세스 | ETL(Extraction, Transformation and Load) |
| CDC(Change Data Capture) | ||
| EAI(Enterprise Application Integration) | ||
| 데이터 연계 및 통합 기법 요약 | ||
| 대용량 비정형 데이터 처리 | ||
| 데이터 처리 기술 | 분산 데이터 저장 기술 | |
| 분산 컴퓨팅 기술 | ||
| 클라우드 인프라 기술 | ||
| 데이터분석 기획 | 데이터분석 기획의 이해 | 분석 기획 방향성 도출 |
| 분석 방법론 | ||
| 분석 과제 발굴 | ||
| 분석 프로젝트 관리 방안 | ||
| 분석 마스터 플랜 | 마스터 플랜 수립 | |
| 분석 거버넌스 체계 수립 | ||
| 데이터분석 | R기초와 데이터 마트 | R기초 |
| 데이터 마트 | ||
| 결측값 처리와 이상값 검색 | ||
| 통계분석 | 통계학 개론 | |
| 기초 통계분석 | ||
| 다변량 분석 | ||
| 시계열 예측 | ||
| 정형 데이터 마이닝 | 데이터 마이닝 개요 | |
| 분류분석(Classification) | ||
| 군집분석(Clustering) | ||
| 연관분석(Association Analysis) | ||
| 비정형 데이터 마이닝 | 텍스트 마이닝 | |
| 사회연결망 분석 | ||
| 데이터 시각화 | 시각화 인사이트 프로세스 | 시각화 인사이트 프로세스의 의미 |
| 탐색(1단계) | ||
| 분석(2단계) | ||
| 활용(3단계) | ||
| 시각화 디자인 | 시각화의 정의 | |
| 시각화 프로세스 | ||
| 시각화 방법 | ||
| 빅데이터와 시각화 디자인 | ||
| 시각화 구현 | 시각화 구현 개요 | |
| 분석 도구를 이용한 시각화 구현: R | ||
| 라이브러리 기반의 시각화 구현: D3.js |
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필기시험은 총 81문항으로 구성되어 있으며, 객관식 80문항 서술형 1문항이 출제된다. (시험 시간은 총 3시간)
| 과목 | 문항수 | 배점 | ||
| 객관식 | 서술형 | 객관식 | 서술형 | |
| 데이터 이해 | 10 | 1 | 80 (각 1점) |
20 |
| 데이터 처리 기술 이해 | 10 | |||
| 데이터분석 기획 | 10 | |||
| 데이터분석 | 40 | |||
| 데이터 시각화 | 10 | |||
| 계 | 80 | 1 | 80 | 20 |
실기시험
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실기시험은 총 1문항으로 구성되어 있으며, 데이터분석 실무 1문항이 출제된다. (시험 시간은 총 4시간)
| 과목명 | 배점 |
| 데이터분석 실무 | 100 |
# 데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP) 합격 기준
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데이터분석 전문가 자격검정 시험(ADP)의 합격 기준은 아래와 같으며 실기시험 합격자는 응시 자격 증빙서류를 제출해야 한다.
| 합격기준 | 과락기준 | |
| 필기시험 | 총점 100점 기준 70점 이상 | 과목별 40% 미만 취득 |
| 실기시험 | 실기 총점 100점 기준 75점 이상 | |
| 최종 | 응시 자격 심의 서류 통과자 | |