국내국가공인 민간자격한국데이터산업진흥원
데이터분석 전문가(ADP)
Advanced Data Analytics Professional (ADP)
개요
공식 정의는 "데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가"다. 직무는 데이터 기획, 데이터분석, 데이터 시각화 셋으로 나뉜다. 필기로 이론을 재고, 실기에서 CBT로 실제 분석 수행 능력을 따로 재는 2단계 구조다.
데이터 분석 기획·모델링·시각화를 실무로 수행하는 경력자, 그리고 ADsP를 이미 딴 사람이 다음 단계로 보는 시험이다.
과목
| 과목 | 비중 | 다루는 것 |
|---|---|---|
| 데이터 이해 (필기) | 객관식 10문항 |
|
| 데이터 처리 기술 이해 (필기) | 객관식 10문항 |
|
| 데이터분석 기획 (필기) | 객관식 10문항 |
|
| 데이터분석 (필기) | 객관식 40문항 |
|
| 데이터 시각화 (필기) | 객관식 10문항 |
|
| 서술형 (필기) | 1문항 / 20점 | 객관식 80문항 80점(각 1점)과 별도로 서술형 1문항 20점이 붙는다. 과목 구분 없이 한 문항이다. |
| 데이터분석 실무 (실기) | 1과목 / 100점 |
|
시험 정보
치르는 방식
| 시행 주기 | 시행처가 문장으로 못 박은 주기는 하나다 — 자격소개 페이지(a_05.do)의 '시행횟수' 항목에 「필기, 실기 연 2회 정기 시행」이라고 적혀 있다.시각 규정도 일정 페이지에 문장으로 붙어 있다: 원서접수 시간은 「접수 시작일 10:00 ~ 접수 마감일 17:59:59」, 수험표 발행은 「시험일 2주 전(휴일인 경우 전일) 금요일 16:00부터」, 시험 시작시간은 10:00, 사전점수 공개일은 결과발표일 전주 금요일이다.접수 창이 며칠간 열리는지, 필기와 실기 사이가 몇 주인지는 시행처가 어디에도 문장으로 적지 않고 회차마다 달라지므로 적지 않는다.회차별 실제 날짜는 공식 일정 페이지(https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do)에서 확인한다. |
|---|---|
| 형식 | 필기는 총 81문항(객관식 80문항 80점 + 서술형 1문항 20점), 180분, 총점 100점 기준 70점 이상이면 합격이고 과목별 40% 미만이면 과락이다.실기는 「데이터분석 실무」 1과목을 CBT(Computer Based Test) 방식으로 240분간 치르고 총점 100점 기준 75점 이상이면 합격이다.필기 합격기준과 응시자격 요건을 충족해야 실기에 응시할 수 있고, 실기 합격자가 응시자격 증빙서류를 제출해 심사를 통과하면(합격기준 표의 '최종합격 = 응시자격심의 서류 통과자') 자격이 부여된다. |
응시 조건
| 응시자격 | 있다.아래 두 갈래 중 하나를 필기시험일 이전에 충족해야 한다.(1) 학력 및 경력 기준 — 박사학위를 취득한 자 / 석사학위를 취득하고 해당 분야 실무경력 1년 이상인 자 / 학사학위를 취득하고 해당 분야 실무경력 3년 이상인 자 / 전문대학 졸업 후 해당 분야 실무경력 6년 이상인 자 / 고등학교 졸업 후 해당 분야 실무경력 9년 이상인 자.(2) 자격보유 기준 — 데이터분석 준전문가(ADsP) 자격을 취득한 자.실기 합격자는 경력 또는 재직증명서, 최종학력증명서, 자격증 사본을 해당자에 한해 각 1부씩 홈페이지 시험결과 페이지에서 온라인 제출해 응시자격 심사를 받는다(제출 시기는 자격검정 회차별로 별도 공지). |
|---|---|
| 응시료 | 필기 80,000원, 실기 70,000원(각각 따로 접수·납부).납부는 신용카드·계좌이체이며 원서 제출 후 2시간 안에 납부하지 않으면 접수가 자동 취소된다 — 단, 접수 마감일에는 17:59:59까지 결제가 완료되어야 한다. |
| 시점 | 환불 | 단서 |
|---|---|---|
| 접수 기간 마감일 17:59:59까지 | 전액 | |
| 접수 마감 이후 ~ 검정 시행 5일 전 17:59:59 | 50% | |
| 검정 시행 5일 전 18:00:00 이후 | 불가 | 시험일이 토요일이면 그 주 월요일 18:00:00, 일요일이면 그 주 화요일 18:00:00이 기준 |
접수한 시험을 다음 회차로 연기하는 제도는 없다. 본인·가족의 사고·질병·사망, 격리 대상 전염병 확진, 군인의 외출 금지, 천재지변에 한해 증빙을 붙여 시험일로부터 30일 이내 신청하면 100% 환불하는 예외 규정이 있다.
자격 유지
| 유효기간 | 공식 페이지가 명시하는 유효기간은 필기 합격의 유효기간뿐이다 — 실기 응시자격 칸에 "필기시험 합격자 발표일로부터 2년의 유효기간을 가지며, 2년 이내에 접수 가능한 실기검정에 응시 가능"이라 적고, 곧바로 "(다만, 필기시험 합격일로부터 2년간 검정이 2회 미만으로 시행된 경우 그 다음에 이어지는 해당 필기시험 1회를 면제한다.)"와 "※ 검정의 시행은 자격검정 시행기관의 시행여부로 수험자의 응시횟수와는 무관"을 붙인다.출제문항 표 아래에도 "필기시험 면제기간은 필기합격자 발표일로부터 2년까지이며 이는 시행횟수로 산정하는 사항이 아니므로 매년 시행계획수립 일정에 따라 면제 횟수는 달라질 수 있음"이라고 같은 취지를 적는다.즉 2년이라는 기간만 있고 응시 가능 회차 수는 고정되어 있지 않다.자격증 자체의 유효기간과 갱신은 확인하지 못했다.보수교육 안내 페이지(a_iocon.do)는 "대상은 데이터아키텍처 전문가(DAP), SQL 전문가(SQLP), SQL 개발자(SQLD) 자격 취득자로, 해당 종목의 자격 유효기간은 2년이며 보수교육을 이수하면 영구로 전환됩니다"라고 적어 대상 종목 셋을 명시하고 ADP는 그 목록에 없다.ADP가 갱신 대상이 아니라는 뜻으로 보이지만 "ADP는 유효기간이 없다"고 적힌 문장은 어느 공식 페이지에서도 찾지 못했다. |
|---|
시험 일정
2026
| 회차 | 접수 | 수험표 | 시험일 | 사전점수공개 | 발표 | 서류제출 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 제36회 필기 | 1. 5.(월) ~ 1. 9.(금) | 1. 23.(금) | 2. 7.(토) | 2. 27.(금) ~ 3. 3.(화) | 3. 6.(금) | — |
| 제36회 실기 | 3. 30.(월) ~ 4. 3.(금) | 4. 17.(금) | 5. 2.(토) | 5. 22.(금) ~ 5. 26.(화) | 5. 29.(금) | 5. 29.(금) ~ 6. 8.(월) |
| 제37회 필기 | 7. 6.(월) ~ 7. 10.(금) | 7. 24.(금) | 8. 8.(토) | 8. 28.(금) ~ 9. 1.(화) | 9. 4.(금) | — |
| 제37회 실기 | 9. 14.(월) ~ 9. 18.(금)접수 마감 | 10. 2.(금) | 10. 17.(토) | 11. 6.(금) ~ 11. 10.(화) | 11. 13.(금) | 11. 13.(금) ~ 11. 20.(금) |
2026-09-27 확인. 접수 시각과 환불 규정은 「시험 정보」의 주기 항목에 있습니다.
회차는 시행처 공고를 그대로 옮긴 것이고, 바뀔 수 있으니 접수 전에 시행처 일정을 한 번 더 보세요.
시험 노트
12 / 46편개념 12/40 · 모의고사 0/6
개념 정리12 / 40
- 01데이터와 정보, 데이터베이스 활용개념18 MIN
ADP 1과목의 첫 자리입니다. DIKW 피라미드로 데이터와 정보를 가르고, 데이터베이스의 네 특징과 OLTP·OLAP, 데이터웨어하우스와 데이터마트, CRM·SCM, 분야별 활용까지 표로 갈라 정리합니다.
- 02빅데이터의 가치와 데이터 사이언스개념19 MIN
ADP 1과목의 두 번째 자리입니다. 3V와 출현 배경, 가치 산정이 어려운 세 이유, 사후처리로의 전환, 비즈니스 모델과 위기 요인 셋, 데이터 사이언티스트의 역량과 전략 인사이트를 정리합니다.
- 03미래의 빅데이터와 가치 패러다임개념19 MIN
ADP 1과목의 마지막 자리입니다. 미래를 데이터·기술·인재 셋으로 나눠 보고, 모든 것의 데이터화와 진화하는 알고리즘, 알고리즈미스트, 디지털화에서 에이전시까지의 가치 패러다임을 정리합니다.
- 04ETL·CDC·EAI와 데이터 연계 통합개념17 MIN
ADP 2과목의 첫 자리입니다. ETL 세 단계와 CDC 구현 방식, EAI의 허브 앤 스포크 구조, 일괄 통합과 실시간 통합의 갈림, 대용량 비정형 데이터를 모으는 도구까지 표와 계산으로 정리합니다.
- 05분산 파일 시스템과 NoSQL, 맵리듀스개념22 MIN
ADP 2과목의 둘째 자리입니다. 구글 파일 시스템과 HDFS의 블록 복제, 공유 디스크와 무공유 클러스터, CAP 이론과 NoSQL 저장 모델 넷, 맵리듀스의 셔플 단계, 하둡 에코시스템과 병렬 질의 처리를 계산과 표로 정리합니다.
- 06클라우드 인프라와 가상화개념20 MIN
ADP 2과목의 셋째 자리입니다. 서버 가상화와 하이퍼바이저 두 유형, 스토리지·네트워크 가상화, IaaS·PaaS·SaaS의 책임 경계, 공용·사설·하이브리드 배치 모델, 자원 풀링과 확장성, 분석 인프라를 고르는 기준을 계산과 함께 정리합니다.
- 07분석 기획 방향성과 분석 방법론개념21 MIN
ADP 3과목의 첫 자리입니다. 분석 대상과 방법으로 가르는 네 유형, 목표 시점별 접근 방식, 단계-태스크-스텝 계층과 생성 과정 모델 셋, KDD 5단계와 CRISP-DM 6단계, 빅데이터 분석 방법론 5단계를 표로 맞춰 정리합니다.
- 08분석 과제 발굴과 프로젝트 관리개념20 MIN
ADP 3과목의 둘째 자리입니다. 하향식 접근법 네 단계와 비즈니스 모델 캔버스 기반 문제 탐색, 상향식 접근법과 디자인 씽킹, 분석 과제 정의서, 과제 관리 다섯 속성, PMBOK 열 개 관리 영역을 계산과 함께 정리합니다.
- 09분석 마스터 플랜과 거버넌스 체계개념21 MIN
ADP 3과목의 마지막 자리입니다. 우선순위 평가 기준과 ROI 관점의 3V·4V, 난이도-시급성 포트폴리오, 이행 로드맵, 분석 거버넌스 다섯 구성 요소, 준비도·성숙도 사분면, 분석 조직 구조 세 유형을 정리합니다.
- 10R 자료 구조와 제어문, 파일 입출력개념15 MIN
ADP 4과목의 첫 자리입니다. R의 자료형과 형 변환 규칙, 벡터·행렬·배열·데이터프레임·리스트, 조건문과 반복문, 사용자 정의 함수와 apply 계열, 파일 읽기와 쓰기를 코드 읽기 문제와 함께 정리합니다.
- 11데이터 마트 구축과 변수 요약·파생개념17 MIN
ADP 4과목 데이터 처리의 첫 자리입니다. 데이터 마트와 데이터웨어하우스의 차이, 요약변수와 파생변수, reshape의 melt와 cast, plyr의 ddply, sqldf, data.table, merge·rbind·cbind를 R 코드와 함께 정리합니다.
- 12결측값 대치와 이상값 검색개념19 MIN
ADP 4과목 데이터 처리의 둘째 자리입니다. MCAR·MAR·NMAR, 완전분석법과 단순대치법, 다중 대치 세 단계와 Amelia 패키지, ESD와 사분위수 규칙, 상자그림 읽기, 이상값을 버릴지 남길지 판단하는 기준을 계산과 함께 정리합니다.
- 13모집단과 표본추출, 측정 척도예정데이터분석 (필기)
- 14확률분포와 중심극한정리예정데이터분석 (필기)
- 15추정과 가설검정, 유의확률예정데이터분석 (필기)
- 16t검정·분산분석·카이제곱검정예정데이터분석 (필기)
- 17상관분석과 단순선형회귀예정데이터분석 (필기)
- 18다중회귀와 변수 선택, 잔차 진단예정데이터분석 (필기)
- 19주성분분석과 다차원척도법예정데이터분석 (필기)
- 20시계열 자료 분해와 ARIMA 예측예정데이터분석 (필기)
- 21데이터 마이닝 개요와 의사결정나무예정데이터분석 (필기)
- 22신경망·SVM·나이브베이즈·k-NN예정데이터분석 (필기)
- 23앙상블 기법과 분류 모형 평가예정데이터분석 (필기)
- 24군집분석: 거리 측도와 k-평균예정데이터분석 (필기)
- 25연관분석: 지지도·신뢰도·향상도예정데이터분석 (필기)
- 26텍스트 마이닝과 사회연결망 분석예정데이터분석 (필기)
- 27시각화 인사이트 프로세스와 시각화 방법예정데이터 시각화 (필기)
- 28시각화 디자인과 분석 도구 구현예정데이터 시각화 (필기)
- 29D3.js로 그리는 인터랙션예정데이터 시각화 (필기)
- 30서술형 문항 답안 구성법예정서술형 (필기)
- 31서술형 결과 해석 답안예정서술형 (필기)
- 32실기 전처리와 EDA 답안 쓰기예정데이터분석 실무 (실기)
- 33실기 전처리·EDA 코드 실습예정데이터분석 실무 (실기)
- 34실기 통계 검정 답안 쓰기예정데이터분석 실무 (실기)
- 35실기 회귀 모형 답안 쓰기예정데이터분석 실무 (실기)
- 36실기 분류·군집 답안 쓰기예정데이터분석 실무 (실기)
- 37실기 모델링·평가 코드 실습예정데이터분석 실무 (실기)
- 38실기 시계열 예측 답안 쓰기예정데이터분석 실무 (실기)
- 39실기 답안 서술과 리포트 구성예정데이터분석 실무 (실기)
- 40실기 240분 시간 배분과 제출예정데이터분석 실무 (실기)
모의고사0 / 6
개념을 다 쓴 뒤에 차례로 붙습니다.
- 01모의고사 1회예정
- 02모의고사 2회예정
- 03모의고사 3회예정
- 04모의고사 4회예정
- 05모의고사 5회예정
- 06모의고사 6회예정
관련 있는 우리 글
시험을 겨냥해 쓴 글은 아니지만 같은 개념을 다룹니다. 과목이 막힐 때 곁에 두고 읽습니다.
데이터 처리 기술 이해 (필기)
데이터분석 (필기)
데이터 시각화 (필기)
알아 둘 것
- 국가공인 민간자격이다 — 시행처 페이지가 제목 옆에 「(공인자격 제2022-05호)」를, 근거로 「자격기본법 제17조(민간자격의 신설 및 등록 등)」를 적는다. 같은 번호가 ADsP 페이지에도 붙어 있어 「데이터분석」 종목 단위 번호로 보이며, 공인일자는 확인하지 못했다.
- 시행 주체의 원문 표기는 「한국데이터산업진흥원(K-DATA) 데이터자격검정」이다.
- 학점은행제로 30학점이 인정된다(같은 계열 ADsP는 14학점).
- 직무는 셋으로 나뉜다 — 데이터 기획(분석과제 정의·분석로드맵 수립·성과 관리), 데이터분석(요건정의·모델링·검증 및 테스트·적용), 데이터 시각화(시각화 기획·모델링·디자인·구축·배포 및 유지보수).
- 실기가 CBT로 치러지고 기계학습 영역과 통계 영역으로 출제되는 점이 지금 구조의 특징이다.
- 자격증은 상장형이라 마이페이지 > 자격증 관리에서 즉시 발급·출력하며 발급 신청자에 한해 교부된다(카드형은 빅데이터분석기사뿐이고 그쪽만 6,200원이 적혀 있다). 필기 합격자는 '필기합격확인서'를 따로 출력할 수 있다.
- 폐지·대체 정황은 없다 — 공식 일정 페이지에 올해 두 회차의 필기·실기가 모두 잡혀 있다. 다만 공지·접수 목록 페이지가 로그인을 요구해 최근 출제기준 개편 여부는 확인하지 못했다.
- 인접 자격은 같은 시행처의 하위 자격 ADsP(응시자격 제한 없음, 객관식 50문항 100점, 90분, 60점 합격, 과목별 40% 미만 과락, 연 4회 정기 시행, 50,000원)와 국가기술자격인 빅데이터분석기사다.
난이도와 취업 별은 시행처가 준 값이 아니라 위에 적은 근거로 매긴 값입니다. 공식 페이지는 2026-09-27에 확인했습니다. 시험 제도는 개편이 잦으니 접수 전에 시행처 안내를 한 번 더 보세요.