🔑 수준별 학습 전략 및 학습기간
- ADsP는 전공자 또는 비전공자에 따라 접근 방법을 달리 해야 한다.
Point 1. 전공자 (통계학과, 수학과, 컴퓨터공학, 정보통신, 전자공학, 산업공학 공학계열)
Point 2. 비전공자 (인문계열, 상경계열)
🔑 교재선정
- Point 3.교재 선정의 기준
수준별 전략 및 학습기간
Point 1. 전공자
- 학과별로 차이는 있겠지만, 기본 확률과 통계 또는 이산수학을 제대로 공부했다면 ADsP의 50%를 학습한 셈이다. 왜냐하면 ADsP에서 가장 어려운 부분이 데이터 분석 파트로 개념과 수식 그리고 R을 기반으로한 분석 데이터의 이해와 같은 문제가 출제되기 때문인데 이미 확률과 통계를 교과목으로 공부한 사람이라면 용어와 수식에 대한 추가 학습 소요가 적기 때문이다.
- 과목별 접근 방법
( 1 ) 데이터 이해 - 데이터베이스와 빅데이터의 개념과 관점들, 데이터사이언스에 대한 개념적인 용어들과 설명이 주요 내용이기에 개념이해와 문제 풀이 위주로 접근하면 된다.
( 2 ) 데이터분석 기획 - 데이터 분석 방법론이 핵심 내용으로 KDD, CRISP-DM의 내용을 다루고 있다. 방법론 자체가 낫설수 있지만, 이또한 개념적인 용어들과 설명이 주요 내용이기에 흐름을 파악하며 요소요소에 어떠한 특징이 있는지 파악하고, 문제풀이 위주로 접근하면 된다.
( 3 ) 데이터 분석 - ADsP 시험에서 가장 출제 문제가 많고, 난이도가 있는 과목이다. 전공자는 이 과목에서 확률 통계에 대한 기본적인 용어들 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차와 같은 용어와 개념에 대한 이해와 학습이 되어 있다면 문제 풀이 위주로 접근하며 기험에서 요구하는 개념 정리로 접근하면 된다.
- 시험준비 기간 : 2주 (하루 3시간 투자 / 시험준비 기간은 사람마다 차이는 있을 수 있다.)
- 전공자의 경우 (3) 데이터 분석 과목 문제풀이와 함께 ADsP에서 요구하는 개념을 정리하면서 (1) 데이터 이해, (2) 데이터분석 기획 학습후 문제풀이 순으로 접근하면 2주라는 기간안에 좋은 결과를 낼수 있을거라고 생각한다. 다만, 개인간의 차이는 분명히 존재하기 자기 객관화를 통한 접근을 해야 한다.
Point 2. 비전공자
- 비전공자의 경우 (3) 데이터 분석 과목이 가장 큰 난관이다. 먼저, 고등학교 때 통계에 대해 학습을 했다면 큰 어려움이 없겠지만 통계 자체가 낯설다면 먼저 용어에 대한 이해부터 시작해야한다. 평균, 중앙값, 최빈값과 같은 용어 이해와 함께 R을 활용한 데이터 분석 문제를 반복해서 풀면서 문제의 이해력과 용어에 대한 적응력을 함께 향상시키는 방법으로 접근해야 한다. 특히 확률과 관련된 문제가 나올때도 있는데 수학공식까지 완벽하게 이해하려는 접근법 보다는 문제에서 요구하는 수준으로 이해하고 넘어가는 것이 좋다. 수학공식 이해와 문제 해결력에 집중하기 보다 개념 이해를 바탕으로 개념이해 문제를 더 많이 맞추는것이 전략적으로 좋기 때문이다. (1) 데이터 이해, (2) 데이터 분석 기획 학습은 개념이해의 문제이기 때문에 순차적으로 학습하면서 용어와 흐름을 이해하는 좋다.
- 시험준비 기간 : 4주 (하루 3시간 투자 / 시험준비 기간은 사람마다 차이는 있을 수 있다.)
- 비전공자의 경우 (3) 데이터 분석 과목에 많은 시간을 투자하되 너무 완벽히 학습하려는 전략 보다는 개념문제 위주로 정답률을 높이는 전략을 취하는 것이 좋다. 그래야 30문제나 되는 과목에서 가장 많은 점수를 확보하여 합격률을 높일수 있는 전략이기 때문이다.
Point 3. 교재선정 기준
- 최근 데이터 분석 직무의 인기와 함께 ADsP 자격증의 인기도 함께 높아짐에 따라 다양한 책이 출판되었다.
- 이번 시험을 준비하면 데이터에듀 와 위키북스 ADsP 데이터분석 준전문가 두권의 책을 함께 공부하였다.
- 가장 좋은 방법은 서점에 가서 책을 실제로 보고 구매하는 것이 가자 좋은것 같다.
동일한 내용이지만, 개념의 설명 방법, 문제구성이 조금씩 다르기 때문에 실제로 보고 구매하는 것이 가장 좋은 방법이 아닐까 생각한다.
- 그래도 추천을 하자면, 데이터 분석 자격증과 함께 성장해온 데이터에듀 ADsP와 위키북스 ADsP를 추천한다. 데이터 에듀의 경우 전통적인 ADsP 수험서이면서 기출문제에 가장 충실한 문제집이기 때문이고, 위키북스의 경우 개념에 대한 설명이 자세하기 때문이다.
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