데이터 분석 준전문가(ADsP) 합격 비법서

IT 자격증을 20개 이상 취득한 저자의 풍부한 경험과 노하우를 바탕으로,
실제 교육 현장에서 검증된 내용을 담아 초단기로 공부할 수 있습니다.

검증된 핵심 개념
자격증 취득에 성공한 교사와 학생들이 여러 차례 검증한 핵심 개념을 베테랑 저자가 직접 담았습니다.
시험에 자주 출제되는 문장으로 구성하여 문제 풀 때 쉽게 정담이 떠오르며 불필요한 내용을 없애고, 합격에 꼭 필요한 지식을 전달하여 비전공자도 쉽게 이해할 수 있습니다.

새롭게 해석한 기출문제 풀이
핵심 개념과 풀이를 자연스럽게 연결하여 암기가 쉽고 어려운 계산 문제도 필요한 공식과 간단한 팁으로 손쉽게 공부할 수 있습니다.

실전 노하우
저자가 자격증을 취득하며 겪었던 어려움과 해결 방안을 담아, 시험에 실질적으로 도움이 되는 실전 노하우를 제공합니다.

활발한 소통 공간 운영
핵심 개념을 더욱 쉽게 학습할 수 있는 인터넷 무료 강의 유튜브 채널을 운영하니, 학습 중 궁금한 사항이나 어려운 점이 있을 때 언제든지 질문하세요!


자격증을 단기간에 취득하기 위해서는 기출문제 분석이 가장 중요합니다. 일반적으로는 기출문제를 먼저 풀고 분석한 후에 공부하는 것이 전통적인 방법일 것입니다. 하지만, 이 책은 여러분이 좀 더 효율적으로 공부할 수 있도록 특별히 준비되었습니다. 제가 먼저 기출문제를 철저히 분석하고, 그중에서 핵심 개념을 추출해 정리했습니다. 실제 시험에 출제될 가능성이 높은 문장들로 구성했고, 그 양도 최소화했습니다. 따라서, 여러분은 다음과 같은 순서로 공부하시면 됩니다.

1단원:
핵심 개념 1회 정독 후, 연습문제 풀이
핵심 개념 2회 정독 후, 기출문제 1단원 2~3회 풀이
핵심 개념 3회 정독 후, 기출문제 1단원 나머지 모두 풀이

2단원:
핵심 개념 1회 정독 후, 연습문제 풀이
핵심 개념 2회 정독 후, 기출문제 2단원 2~3회 풀이
핵심 개념 3회 정독 후, 기출문제 2단원 나머지 모두 풀이

3단원:
핵심 개념 2회 정독 후, 연습문제 풀이
핵심 개념 3회 정독 후, 기출문제 3단원 2~3회 풀이 (같은 문제를 2회씩 풀어 보세요)
핵심 개념 4회 정독 후, 기출문제 3단원 나머지 모두 풀이 (같은 문제를 2회씩 풀어 보세요)

시험 하루 전에는 알짜배기 핵심 개념을 정리하세요. 3단원 기출문제를 2회씩 푸는 이유는, 이 책의 핵심 개념에서 계산 문제를 다루지 않기 때문에 기출문제를 통해 연습해야 하기 때문입니다. 대부분의 책이 계산 문제를 상세히 다루지만, 기출문제 풀이만으로도 충분히 해결할 수 있으며, 몇 문제를 틀리더라도 합격에는 큰 지장이 없습니다.

위에서 언급한 공부법을 추천하는 이유는 데이터 분석 준전문가 자격증의 모든 단원이 서로 연관되어 있기 때문입니다. 1단원의 문제가 3단원에 다시 나오는 등, 각 단원이 유기적으로 연결되어 있습니다. 그래서 핵심 개념을 다 읽은 후에 한꺼번에 문제를 풀기보다는, 각 단원을 반복해서 학습하는 것이 더 효과적입니다. 교육학 연구에 따르면, 같은 내용을 짧은 간격으로 여러 번 반복할 때, 장기 기억으로 전환되는 효율이 높다고 합니다. 저 역시 이러한 방법으로 자격시험을 공부했을 때, 큰 효과를 보았습니다.

이제, 이 책의 사용법대로 공부하여 단기간에 합격의 기쁨을 누리시길 바랍니다!

PART 01 핵심 이론 + 핵심 문제
1과목 : 데이터 이해
1.1 데이터 이해
1.2 데이터의 유형과 알고리즘
1.3 데이터베이스
1.4 기업 데이터베이스
1.5 데이터의 가치와 미래
1.6 빅 데이터의 위기
1.7 기타 시험에 출제된 데이터 분석 용어들
1.8 1과목 데이터 이해 핵심 문제

2과목 : 데이터 분석 기획
2.1 분석 과제 정의
2.2 분석 기회 발굴
2.3 분석 대상에 따른 분석 주제 유형
2.4 분석 기획
2.5 분석 방법 프로세스 및 분석 수준 진단
2.6 분석 마스터플랜
2.7 데이터 분석 방법론
2.8 시계열
2.9 기타 용어
2.10 2과목 데이터 분석 기획 핵심 문제

3과목 : 데이터 분석
3.1 데이터 전처리
3.2 분석 기법 적용
3.3 의사 결정 나무
3.4 인공 신경망
3.5 연관성 분석
3.6 군집 분석
3.7 범주형 자료 분석
3.8 다변량 분석
3.9 베이지안 기법
3.10 딥 러닝 분석
3.11 비정형 데이터 분석
3.12 앙상블 분석
3.13 분석 모형 평가
3.14 분석 모형 개선
3.15 분석 결과 해석
3.16 3과목 데이터 분석 핵심 문제

PART 02 과년도 + 최근 기출문제
01 31회 기출문제
02 32회 기출문제
03 33회 기출문제
04 34회 기출문제
05 35회 기출문제
06 36회 기출문제
07 37회 기출문제

서영광 아주대학교 소프트웨어교육과 석사, 수석 졸업
한국교원대학교 컴퓨터교육과 박사과정 재학 중
2024학년도 컴퓨터 교육 학술제 우수 논문상 수상
-현) 고등학교 교육정보부장
-현) 한국AI융합교육연구소 팀장/선임연구원
-현) 2024 AIDT 현장 적합성 검토 지원단
-(주) 이오북스 고등학교 정보 AIDT 1단원 웹 콘텐츠 개발 및 검토진 참여
-교육 성과: Intel AI for youth 세계 대회 국내 1위, 세계 2위 입상 지도,
우리은행, 금융감독원 등 IT 계열 입행 지도
-보유 자격증: 정보처리기사, 사무자동화산업기사, ADsP, DAsP, SQLD, ITQ 공인 강사,
컴활 1급 등 20개 이상 취득