ADsP(데이터 분석 준 전문가) 자격소개, 응시자격, 시험과목, 응시료, 합격기준

 

1. 데이터분석 준전문가의 정의

• 데이터에 대한 이해를 기본지식으로 데이터 분식 및 데이터 분석 기획등의 직무를 수행하는 준 전문가를 의미
• ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional
• 데이터분석에 대한 준전문가를 의미하며 전문가 단계인 ADP가 있습니다

 

2. 데이터분석 준전문가 직무

직무	세부내용
데이터 기획	Business 목표 달성을 위해 업무 Process를 기반으로 다양한 데이터 분석기회를 발굴하고 데이터분석의 목표를 정의하며, 데이터 분석대상 도출 및 데이터 분석 결과를 활용하여 시나리오를 정의. 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터(BIG Data0 분석과제 정의, 분석로드맵(Road Map) 수립, 성과 관리등을 수행 함.
데이터 분석	데이터 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출 분석과정을 설계하고 요건을 실무담당자와 합의하는 요건 정의, Modeling, 검증 및 TEST, 적용 등 수행

 

 

3. 응시 자격

• 특별한 직무관련 경력이나 학력 응시자격 無

 

4. 응시료

• 50,000원

 

5. 시험 과목

총 3과목으로 구성되어 있으며, 실기가없이 필기 1회로만 구성

• 데이터 이해
• 데이터 분석 기획
• 데이터 분석

 

과목명	주요항목	상세과목
데이터 이해	데이터의 이해	데이터와 정보
		데이터베이스의 정의와 특징
		데이터베이스 활용
	데이터의 가치와 미래	빅데이터의 이해
		빅데이터의 가치와 영향
		비즈니스 모델
		위기 요인과 통제 방안
		미래의 빅데이터
	가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트	빅데이터분석과 전략 인사이트
		전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
		빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
데이터분석 기획	데이터분석 기획의 이해	분석 기획 방향성 도출
		분석 방법론
		분석 과제 발굴
		분석 프로젝트 관리 방안
	분석 마스터 플랜	마스터 플랜 수립
		분석 거버넌스 체계 수립
데이터 분석	R기초와 데이터 마트	R 기초
		데이터 마트
		결측값 처리와 이상값 검색
	통게분석	통계학 개론
		기초 통계분석
		다변량 분석
		시계열 예측
	정형 데이터 마이닝	데이터 마이닝 개요
		분류분석(Classfication)
		군집분석(Clustering)
		연관분석(Assocation Analysis)

 

 

6. 출제 문항수

실기시헝없이 필기시헝 PBT(Paper Based Test) 방식으로 진행

필기시험 합격기준만 충족되면 최종 합격자료 분류

구분	과목명	문항수	배점	검정시험시간
		객관식	객관식
필기	데이터 이해	10	100 (각 2점)	90분(1시간 30분)
	데이터분석 기획	10
	데이터 분석	30
	계	50	100

 

 

7. 합격기준

• 3과목 총점 60점 이상
• 단, 과목별 40% 미만 취득시 과락

합격기준	과락기준
총점 60점 이상	과목별 40% 미만 취득