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ADSP 자격증 주요 내용 요약

1. 데이터 이해

데이터는 정보의 원천으로, 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분된다. 데이터 품질 관리의 핵심 요소는 정확성, 완전성, 일관성이다. 또한, 메타데이터와 데이터 거버넌스를 통해 데이터 관리 체계를 확립한다.

2. 데이터 분석 기획

데이터 분석은 문제 정의부터 시작하여 수집, 분석, 결과 도출 및 활용까지의 과정을 포함한다. CRISP-DM 방법론을 사용하여 체계적인 분석 프로세스를 수립할 수 있다. 이 방법론은 비즈니스 이해, 데이터 이해, 데이터 준비, 모델링, 평가, 배포의 단계를 따른다.

3. 데이터 분석 방법론

기술 통계와 탐색적 데이터 분석(EDA)이 핵심이다. 기술 통계는 평균, 분산, 표준편차와 같은 기초 통계량을 다루고, EDA는 시각화를 통해 데이터를 탐색하고 이상치를 발견한다. 또한, 가설 검정을 통해 통계적 유의성을 평가한다.

4. 데이터 분석 수행

분류, 군집화, 연관 분석과 같은 데이터 마이닝 기법이 주요 주제이다. 분류 알고리즘으로는 결정트리와 로지스틱 회귀가 있으며, 군집화에는 K-평균과 계층적 군집화가 사용된다. 연관 분석에서는 Apriori 알고리즘이 활용된다. 머신러닝에서는 지도 학습과 비지도 학습을 이해하고, 모델 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율, F1-score)를 숙지해야 한다.

5. 데이터 활용

데이터 시각화와 데이터 스토리텔링이 중요하다. 시각화 도구로는 Tableau와 Power BI가 있으며, 적절한 그래프 선택을 통해 인사이트를 효과적으로 전달할 수 있다. 데이터 스토리텔링은 분석 결과를 구조화하여 이해하기 쉽게 전달하는 기술이다.

6. 시험 준비 팁

이론 학습: ADSP 공식 교재와 기출문제를 활용하여 개념을 정리한다.
실습: R, Python과 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 실제 데이터를 분석한다.
기출문제 연습: 자주 출제되는 문제 유형을 반복적으로 풀고, 오답 노트를 만들어 약점을 보완한다.

ADSP 자격증은 데이터 분석의 기초부터 실무에 필요한 다양한 기법을 다룬다. 체계적으로 준비하여 자격증을 취득하면 데이터 분석 전문가로서의 기반을 다질 수 있다.