국내국가공인 민간자격한국데이터산업진흥원
데이터분석 준전문가 (ADsP)
ADsP
개요
공식 정의는 "데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자"다. 재는 직무는 둘로 적혀 있다 — 분석 기회를 발굴해 분석과제를 정의하고 분석로드맵과 성과 관리를 세우는 '데이터 기획', 그리고 분석 요건을 도출하고 설계·모델링·검증 및 테스트·적용까지 가는 '데이터분석'이다. 분석 도구는 공식 세부항목 기준으로 R이고 Python은 출제 범위에 없다. 딥러닝·LLM·생성형 AI도 범위 밖이고, 기술통계·다변량·시계열과 분류·군집·연관분석 같은 고전 기법이 축이다.
데이터 분석 실무를 시작하는 비전공자·주니어, 그리고 학점은행제 학점이나 ADP 응시자격이 필요한 사람이 보는 입문 단계 자격시험이다. 응시자격에 제한이 없다.
과목
| 과목 | 비중 | 다루는 것 |
|---|---|---|
| 데이터 이해 | 10문항 / 50문항 (20%) |
|
| 데이터분석 기획 | 10문항 / 50문항 (20%) |
|
| 데이터분석 | 30문항 / 50문항 (60%) |
|
시험 정보
치르는 방식
| 시행 주기 | 공식 페이지(a_06.do)의 '시행횟수' 항목이 "연 4회 정기 시행"으로 못 박고 있다.시각 규칙은 공식 일정 페이지가 문장으로 적어 둔 것이 넷이다 — 원서접수 시간은 "접수 시작일 10:00 ~ 접수 마감일 17:59:59", 수험표 발행 시간은 "시험일 2주 전(휴일인 경우 전일) 금요일 16:00 부터", 사전점수 공개는 "공개시작일 16:00 ~ 공개최종일 17:59:59", 시험 시작시간과 결과발표 시간은 각각 10:00이다(결과발표는 "사정에 따라 변동 가능"이라는 단서가 붙는다).여기에 "천재지변, 응시인원 증가, 감염증 확산 등 부득이한 사유 발생 시에는 시행일정을 별도로 지정할 수 있습니다"가 더 붙는다.접수 기간의 길이, 접수가 시험 며칠 전에 열리는지, 시험일과 합격자 발표 사이의 간격은 시행처가 규칙으로 공표한 적이 없다.회차별 실제 날짜는 공식 일정 페이지(https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do)에서 확인한다. |
|---|---|
| 형식 | 필기 단일 시험.객관식 50문항(데이터 이해 10 · 데이터분석 기획 10 · 데이터분석 30), 배점은 표에 "100 (각 2점)"으로 적혀 100점 만점이고 검정시험시간은 "90분 (1시간30분)"이다.합격기준은 총점 60점 이상, 과락기준은 과목별 40% 미만 취득이다."필기시험의 합격자는 최종합격자로 분류되어 데이터분석 준전문가 자격이 부여된다" — 실기가 없다. |
응시 조건
| 응시자격 | 없음.공식 페이지의 응시자격 항목에 "제한 없음"으로 적혀 있다. |
|---|---|
| 응시료 | 50,000원.공식 검정수수료 표의 "데이터 분석 준전문가(ADsP)" 행이다(같은 표에서 ADP는 필기 80,000원 · 실기 70,000원).납부방법은 "신용카드, 계좌이체"이고 원서를 제출하고 2시간 이내에 수수료를 납부하지 않으면 접수가 자동 취소된다(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, 일요일이면 그 주 화요일 18:00:00이 기준이다 |
자격 유지
| 유효기간 | 공식 ADsP 페이지(a_06.do)에는 자격 유효기간 항목 자체가 없다 — 원본 HTML에 '유효기간'이라는 문자열이 한 번도 나오지 않는다.같은 사이트의 SQL 개발자(SQLD) 페이지는 "자격 취득 후 유효기간은 합격일로부터 2년이며 보수교육 이수 후 영구 전환"을 명기하는데, 보수교육 안내 페이지는 그 대상을 "데이터아키텍처 전문가(DAP), SQL 전문가(SQLP), SQL 개발자(SQLD) 자격 취득자"로만 한정한다.즉 ADsP는 보수교육 대상이 아니고, 유효기간·갱신 조건이 공식 문서에 제시되지 않는다. |
|---|
시험 일정
2026
| 회차 | 접수 | 수험표 | 시험일 | 사전점수공개 | 발표 |
|---|---|---|---|---|---|
| 제48회 | 1. 5.(월) ~ 1. 9.(금) | 1. 23.(금) | 2. 7.(토) | 2. 27.(금) ~ 3. 3.(화) | 3. 6.(금) |
| 제49회 | 4. 13.(월) ~ 4. 17.(금) | 5. 1.(금) | 5. 17.(일) | 5. 29.(금) ~ 6. 2.(화) | 6. 5.(금) |
| 제50회 | 7. 6.(월) ~ 7. 10.(금) | 7. 24.(금) | 8. 8.(토) | 8. 21.(금) ~ 8. 25.(화) | 8. 28.(금) |
| 제51회 | 9. 28.(월) ~ 10. 2.(금)접수 중 | 10. 16.(금) | 10. 31.(토) | 11. 13.(금) ~ 11. 17.(화) | 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
10 / 34편개념 8/29 · 모의고사 2/5 · 총정리 3
개념 정리8 / 29
- 01데이터와 정보, DIKW 피라미드개념18 MIN
ADsP 1과목의 첫 자리입니다. 데이터의 존재적·당위적 특징과 정형·반정형·비정형을 가르고, DIKW 피라미드 네 층과 암묵지·형식지가 오가는 SECI 모델 네 단계, 지식 경영과 데이터의 관계까지 정리합니다.
- 02데이터베이스의 정의와 활용 분야개념18 MIN
데이터베이스의 네 성질과 특징, DBMS와 SQL의 사이를 세우고 OLTP와 OLAP, 데이터 웨어하우스와 EAI를 가릅니다. 제조·금융·유통과 물류·지리·교통·의료·교육 분야의 시스템 이름까지 표로 정리합니다.
- 03빅데이터의 3V와 활용 기본 테크닉개념19 MIN
빅데이터가 나온 배경과 Volume·Variety·Velocity, 정의를 세 관점으로 가르는 법을 정리합니다. 사전처리에서 사후처리로 이어지는 변화 네 가지와 활용 기본 테크닉 일곱 가지를 예와 함께 붙잡습니다.
- 04빅데이터의 가치와 위기 요인개념20 MIN
빅데이터의 가치를 산정하기 어려운 세 이유와 기업·정부·개인에 미친 영향을 정리합니다. 사생활 침해·책임 원칙 훼손·데이터 오용 셋과 그 통제 방안, 그리고 미래를 떠받치는 세 요소까지 붙잡습니다.
- 05데이터 사이언티스트와 전략 인사이트개념19 MIN
일차원적 분석이 왜 경쟁 우위가 되지 못하는지에서 출발해 데이터 사이언스의 세 영역, 하드 스킬과 소프트 스킬, 디지털화·연결·에이전시로 옮겨 간 가치 패러다임, 인문학적 사고와 통찰력까지 1과목 마지막 범위를 엮습니다.
- 06분석 기획의 방향성과 분석 주제 네 유형개념19 MIN
2과목의 첫 자리입니다. 분석 대상(What)과 분석 방법(How)으로 가르는 최적화·솔루션·통찰·발견 네 칸, 과제 중심 접근과 장기 마스터 플랜, 분석 기획 시 고려사항 셋, 분석 기획자의 역량을 정리합니다.
- 07KDD와 CRISP-DM 단계 비교개념17 MIN
분석 방법론이 왜 필요하고 무엇으로 이뤄지는지에서 출발해 폭포수·프로토타입·나선형 모델, KDD 5단계와 CRISP-DM 6단계, CRISP-DM의 4레벨 구조, 두 방법론의 단계 대응까지 표로 갈라 둡니다.
- 08빅데이터 분석 방법론 5단계개념19 MIN
단계·태스크·스텝으로 내려가는 계층적 프로세스 모델 위에 분석 기획, 데이터 준비, 데이터 분석, 시스템 구현, 평가 및 전개 다섯 단계를 얹고, 단계마다 하는 일과 남기는 산출물을 짝지어 둡니다.
- 09하향식·상향식 과제 발굴과 프로젝트 관리예정데이터분석 기획
- 10분석 마스터 플랜과 과제 우선순위예정데이터분석 기획
- 11분석 거버넌스와 데이터 분석 성숙도예정데이터분석 기획
- 12R 자료 구조와 기본 문법예정데이터분석
- 13R 코드와 출력 결과 읽기예정데이터분석
- 14데이터 마트와 요약변수·파생변수예정데이터분석
- 15결측값 처리와 이상값 검색예정데이터분석
- 16표본추출과 척도, 기술통계량예정데이터분석
- 17확률과 확률분포예정데이터분석
- 18추정과 가설검정, p-값예정데이터분석
- 19t검정·분산분석·교차분석예정데이터분석
- 20단순선형회귀와 결정계수예정데이터분석
- 21다중회귀와 변수 선택, 모형 진단예정데이터분석
- 22상관분석과 주성분분석, 다차원척도법예정데이터분석
- 23시계열 분해와 ARIMA 모형예정데이터분석
- 24데이터 마이닝 개요와 데이터 분할예정데이터분석
- 25로지스틱 회귀와 의사결정나무예정데이터분석
- 26신경망과 앙상블, kNN과 SVM예정데이터분석
- 27혼동행렬과 ROC 곡선, 모형 평가예정데이터분석
- 28군집분석의 거리 측도와 군집 방법예정데이터분석
- 29연관분석과 지지도·신뢰도·향상도예정데이터분석
모의고사2 / 5
개념을 다 쓴 뒤에 차례로 붙습니다.
- 01ADsP 모의고사 1회문제23 MIN
실제 시험과 같은 1 : 1 : 3 과목 비중으로 직접 만든 20문항입니다. 계산 여섯 문제와 R 코드 두 문제는 풀이 과정까지 적었고, 답은 문제를 눌러야 펼쳐집니다.
- 02ADsP 모의고사 2회문제23 MIN
실제 필기의 20% · 20% · 60% 비중을 그대로 옮겨 1과목 4문항 · 2과목 4문항 · 3과목 12문항으로 짠 한 벌입니다. 1회와 겹치는 문제는 없고 계산·코드 읽기 문항은 풀이까지 적었습니다.
- 03모의고사 3회예정
- 04모의고사 4회예정
- 05모의고사 5회예정
과목 총정리3편
과목 하나를 통째로 훑는 복습 노트입니다. 위 개념 노트들이 채워질수록 시험 직전에 되짚는 자리가 됩니다.
- ADsP 1과목 데이터의 이해 총정리개념28 MIN
ADsP 1과목 열 문항이 걸치는 범위를 계획 순서대로 훑는 복습용 노트입니다. DIKW와 SECI부터 데이터베이스 활용 분야, 3V와 활용 테크닉, 위기 요인, 전략 인사이트까지 표로 갈라 둡니다.
- ADsP 2과목 분석 기획 총정리개념28 MIN
ADsP 2과목 열 문항이 걸치는 범위를 한 번에 훑는 복습용 노트입니다. 분석 주제 네 유형, KDD와 CRISP-DM 대응, 빅데이터 방법론 5단계, 하향식·상향식 과제 발굴, 우선순위 사분면, 거버넌스와 성숙도를 표로 나란히 놓습니다.
- ADsP 3과목 데이터 분석 총정리개념27 MIN
3과목 데이터 분석의 계획 주제 열여덟을 차례 그대로 훑는 복습용입니다. R 문법과 출력 읽기, 전처리와 확률·검정, 회귀와 시계열, 마이닝과 모형 평가를 표로 갈라 두고 연습 문제 일곱으로 확인합니다.
관련 있는 우리 글
시험을 겨냥해 쓴 글은 아니지만 같은 개념을 다룹니다. 과목이 막힐 때 곁에 두고 읽습니다.
알아 둘 것
- 시행·발급 주체는 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이다. '데이터자격검정센터'라는 이름은 접수 안내 페이지의 장애인 편의 제공 문장에 한 번 나올 뿐, 발급·시행 주체를 밝히는 자리가 아니다.
- 국가공인 민간자격이다 — 페이지 머리에 "(공인자격 제2022-05호)", 근거는 "자격기본법 제17조(민간자격의 신설 및 등록 등)"로 적혀 있다.
- 특전사항: 자격취득 및 그에 필요한 교육과정 이수가 학점은행제 14학점으로 인정된다(학점인정 등에 관한 법률 제7조제2항제4호 및 시행령 제9조제2항·제11조).
- 상위 자격인 ADP의 자격보유 기준 응시자격이 "데이터분석 준전문가 자격을 취득한 자"라, ADsP는 ADP로 가는 학력·경력 요건을 대체하는 경로가 된다. ADP와 달리 실기가 없고 필기 합격자가 그대로 최종 합격자가 된다.
- 3과목 중 '데이터분석'이 30문항으로 60%를 차지한다. 과락이 과목별 40%이므로 이 과목이 사실상 당락을 가른다.
- 접수 규칙 둘이 공식 안내에 있다 — 고사장은 선착순이라 좌석이 소진되면 접수 기간 중에도 조기 마감될 수 있고, 시험 연기제도는 운영하지 않는다. 고사장 변경은 접수 기간 중에만 가능하다.
- 지필 시험이고 답안은 종이 답안지에 적는다. 시행처가 'PBT'라는 명칭을 쓰지는 않지만 응시자 유의사항이 검정색 컴퓨터용 사인펜이나 볼펜만 쓰게 하고 채점은 OCR 스캐너 판독을 따른다고 밝히며, 시험을 마치면 문제지와 답안지를 모두 감독관에게 제출하게 한다. 같은 페이지의 시험시간 표에 ADsP는 10:00~11:30(90분)으로 적혀 있다.
- 자격증은 상장형(국가공인자격)이라 홈페이지를 통해 즉시 발급된다. 시행처가 안내하는 발급 수수료 6,200원은 카드형인 국가기술자격 빅데이터분석기사에만 붙고 상장형에는 금액이 제시돼 있지 않다. 재발급 비용도 페이지에 언급이 없다.
- 회차별 통계는 없지만 연도별 통계는 있다. 시행처 FAQ가 통계 소재를 한국직업능력연구원 민간자격정보서비스(pqi.or.kr)로 지정하고, 그곳 「데이터분석」(등록번호 2014-1112) 상세 화면의 준전문가(공인) 등급 행이 ADsP다. 최근 세 해 합격률이 60%대 중후반으로, 같은 표의 전문가(공인) 등급(=ADP)이 한 자릿수 초반인 것과 크게 갈린다. pqi는 이 수치가 「자격발급기관에서 직접 입력」한 값이라는 단서를 단다.
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.