25년 2월 응시 ADP 필기 합격 후기

 

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1. 작성자의 배경

블로그에 이전에도 올렸지만, ADsP와 SQLD는 작년 11월에 둘 다 응시했다. ADsP는 88점 나왔고, SQLD는 68점 . (공부 기간이 딱 두 배 차이)

 

확실히 1, 3, 4 과목은 ADsP 지식이 많이 도움이 되었다. 하지만 ADP의 데이터 분석을 공부하며, '아, ADsP는 개론이었구나..!' 하고 깨달았지... 추가로 나는 컴퓨터 전공자는 아니지만 코딩을 할 수는 있다. 다만 통계지식이 좀 없어서, 거기서 많이 헤맸다.

 

비전공자분들은 ADP 치기 전에 ADsP와 SQLD를 응시하면 좋을 듯하다. ADsP는 ADP의 개론 역할을 하고, SQLD는 아주 겹치는 건 아니지만 데이터베이스 관련 내용을 이해할 때 도움이 된다. 

 

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2. 공부 기간 + 공부 도서

사실 두 달 전부터 하기로 하였..으나 책 못 구함ㅠㅠ 1월 초에 파랭책 4판이 절판되어서, 진흥원에서 나온 가이드를 중고로 구매. 고로 공부한 기간은 두 달 정도. 하루 3시간 정도씩 하다가, 2-3주 전부터는 거의 전일 투자.

 

그런데 가이드 책은 문제도 너무 없고(단원 마지막에 한두 장 있는 정도), 서술도 넘넘 길고 이대로는 못 읽겠다 판단. 1월 중순쯤 데이터에듀 올패키지(파랭책)의 절판이 풀렸길래 냅다 구매했다. (알라딘 도서 분철 좋아요^^)

 

ADP는 준비하는 사람이 적어서(ADsP 응시자의 반의 반도 안 됨), 대부분의 출판사들은 준전문가만 낸다. 그럼에도 과감히 전문가 시험 책 시장에 뛰어든 윤종식 박사님께 그저 감사할 따름..!

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2-1. 데이터에듀 올패키지 (사실상 유일한 수험서)

도서 후기에 오탈자도 많고 서술도 잘못된 것이 많다고 하여 걱정했으나, 최신판이라 그런지 (저는 5판 구매) 많이 틀렸다고는 느껴지지 않았다. 물론 출판사 사이트에서 제공하는 정오표보다도 틀린 것이 몇 개 더 있긴 했지만, 이론적인 부분에 있어 시험 당락에 영향을 미칠 심각한 오류는 하나도 없었다. 여러 판을 거쳐오면서 조금씩 손을 본 듯. 향후 책을 구매하시는 분들은 크게 걱정 안해도 될 듯하다.

사실 이론적인 내용은 진흥원 가이드와 거의 같지만, 가이드에서 못 찾아보았던 t검정이나 분산분석 내용도 있고, 좀 더 간결하다. 특히 출제포인트를 얼마나 잘 잡아주는지! 멋진 책이었다. 
단원 마지막마다 문제가 꽤 실려있고, 모의고사 3회분에 기출 복원 문제도 2회분 있다. 음, 모의고사와 복원문제는 확실히 난이도 차이가 조금 있긴 했다. 복원문제가 좀 더 어려워... 하지만 실전에 가까운 건 확실히 복원문제 쪽. 

어쨌든 문제가 아주 풍부한데다, 시험에도 유사한/똑같은 문제가 많이 출제되어서 정말 큰 도움이 되었다. 그리고 책 맨 앞의 각 과목 요점을 정리한 합격마법노트..!  시험장 가서 읽었는데, 여기서 1,2,3과목 문제가 그렇게 많이 나오더라. 나는 마법노트에 내용을 더 추가했는데, 내가 추가한 내용에서는 문제가 안 나왔다ㅋㅋ

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다만 아쉬운 점은, 데이터 분석(4과목) 뒷부분 이론이 조금 부실하다는 점. DBSCAN이나 SOM은 사실 이번 객관식에도 안 나왔지만, DBSCAN은 서술형으로 출제된 적이 있고, SOM은 신경망이라 서술만으로는 이해하기가 어려운 내용이다. 나는 ADsP는 이기적 출판사 걸로 구매했는데, 오히려 그 책이 DBSCAN과 SOM에 대해 더 쉽고 상세한 설명이 실려 있었다.

서술형 대비 부분도 조금 아쉽다. 예상답안으로 작성된 서술이 너무 길고, 실제 시험 트렌드와 맞지 않다. 실제 시험의 서술형은 책처럼 구구절절이 쓸 수 있는 문제가 출제되지 않는다.
서술형은 [해당 분석 방식을 알고 있는지 + 그걸 식으로 풀고 평가도 할 수 있는지] - 를 묻는 문제가 출제되는 추세라, 책에서 제시하는 모의 문제는 실제 시험과 너무 상이하다. 맨 뒤에 기출문제가 실려 있어 다행이긴 하지만, 그마저도 최근 3회 기출을 보면 쉬운 편.

그렇다고 서술형에 너무 겁먹을 것까진 아닌 듯.(시험 전 잔뜩 겁먹은 1인)

부분 점수를 인정하기도 하고, 간단히 손 계산을 할 수 있는 형태로 나올테니, 각 분석 방법이 어떻게 이루어지는지를 중점적으로 파악하면 좋을 듯!

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3. 공부 방법 - 책을 여러 번 읽자

나는 모든 시험을 준비할 때 똑같은 방식으로 한다. '여러 번 읽기'

다른 분들 후기를 읽어보니 도서에 매달리지 않고 인터넷 자료로 공부하시는 분들도 있던데, 나는 도서 독파 방식을 좋아하는 편. 우선 2번 읽을 때까지 문제는 쳐다보지 않는다. 2번 읽고 나서 문제 풀고(객관식만), 문제 풀면서 부족한 개념을 다시 읽어서 보충. 그러면 여기까지 대충 3번.
 
이쯤에서 틀렸던 문제와 관련해 잘 안 외워지는 부분을 선정하고, 따로 노트를 만들어 정리한다. KDD, CRISP-DM 순서를 정리한다거나, 하둡 에코시스템 정리, 오분류표와 연관분석 측도, 탐색적 데이터 분석 순서 등등. 나중에 보니 자그마한 노트 한 권은 다 쓸 정도가 되었다. 

 

그리고 나는 통계의 세부적인 내용은 많이 까먹었기 때문에, 사건과 확률의 개념, 구간추정의 개념, 베이즈 정리 등을 추가로 정리했다. 신뢰구간추정과 신뢰수준에 대한 문제는 이번에 나왔으니, 약한 부분을 정리해두길 잘했다!

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그 다음 문제를 또 다시 풀어본다. 나는 기화펜으로 문제를 풀어서, 책에 문제 푼 흔적이 남지 않아 새마음 새뜻으로 문제를 풀 수 있었다. 그러면 틀린 문제를 또 틀린다^^

이 다음으로는 개념을 다시 읽는다. 약한 부분만 읽는 게 아니라, 이론 전체를 읽는다. 그러면 세부적인 내용이 정리가 되면서, 큰 목차도 머리에 정리되기 시작한다. 이쯤에서 이해가 부족한 분석 기법을 유튜브에서 시청. (유튜브 시청을 좀 더 빨리 할 것을 추천합니다. 생각보다 너무 이해가 잘 돼요.)
 
많이들 숲을 먼저 보는 공부법을 추천하지만, 나는 나무부터 먼저 보고 숲을 나중에 보는 공부법을 주로 쓰는 편이다. 전체적인 개요를 파악하려면 숲부터 보는 것이 맞긴 하지만, 시험문제는 숲에서 나오기보단 가지 끝에 매달린 나뭇잎에서 나오니까...
 
마지막으로 서술형 문제를 보았다. 이미 개념이 머릿속에 거의 정리된 상황이라, 책에 나온 서술형 문제를 어렵지 않게 볼 수 있었다. (하지만 시험에는 전혀 다른 굉장한 아이가 나왔지...)

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3-1. 서술형 대비

저는 책에 수록된 (조금 오래된) 기출문제, 인터넷에서 최신 기출 문제를 최대한 긁어모아 보았다.

 

음, 필기 시험을 치고 나서 생각이 드는 건, ADP 도서만 갖고는 서술형을 대비하기가 어렵다. ADP는 범위가 넓어 그런지, 의외로 데이터 분석을 자세히 다루지는 않더라. 분석기법 관련해서는 오히려 빅데이터 분석기사 도서가 더 자세하다. (진흥원 가이드도 그렇게 설명이 자세하진 않고 그냥 어려움, R코드를 중심으로 설명함)

 

마침 ADP 필기도 쳤겠다, 좀 더 쉽다는 빅데이터 분석기사 필기시험도 응시하기로 하고 책을 구매했는데, (수제비 책 구매) ADP 수험서에는 CNN, RNN, AutoEncoder 와 같은 딥러닝 기법은 간단히 언급만 하고 넘어가는 정도였다면, 빅분기 수험서는 해당 알고리즘을 꽤나 상세하게 다루고 있었다. 물론 비전공자 입장에서 책 설명만으로 완벽하게 이해하기는 어렵지만, 유튜브로 살짝 보정을 하면 시험이 요구하는 수준까지는 충분하다고 생각이 든다.

 

ADP 책 사기 전에, 철지난 빅분기 책을 하나 샀다가 읽기 싫어서 덮어두었는데, 살짝 후회가 되는 부분이 있었다. (필기 합격하지 않았다면 땅을 치고 후회했겠지만, 합격해서 살짝만 하기로^^)

 

역시 인터넷에서 다른 분들이 '빅분기를 먼저 응시할 것을 추천한다.' 라고 하는데는 다 이유가 있었다. 내용이 거의 겹치기도 하고. 실기에서만 합격률이 극명하게 갈릴 뿐...

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4. 공부방법 2 - GPT 유료 버전 뽑아먹기

GPT에 물어본 내용 중 일부

AI 유료 구독을 해보고 싶었는데, 별로 물어볼 것이 없어서 구독을 하지 않았다. 마침 ADP 시험 준비도 하게 된 김에, 유료 구독을 하기로 결정! 그리고 GPT에 모르는 것을 마구마구 질문했다. 참 좋은 선생님이야. 똑같은 거 계속 물어봐도 기억 못한다고 화내지 않고, 친절하게 가르쳐준다ㅎㅎ
 
아무래도 전공이 아니다보니, 책에 나오는 개념도 너무 생소하고 통계지식도 약해서 어려움이 많았다. 그럴 때마다 당장 GPT를 켜서 질문하면, 간단한 예시를 들어서 설명해주고 말 안해도 비교 표를 뚝딱 그려줬다. 책의 문제 해설이 부실할 때도 GPT에 질문을 많이 했다. (이 서술은 맞는 말이야? 틀렸다면 어떤 부분이 틀렸어? 이런 식으로.)
 
난 ADsP 공부 때도 맨땅에 헤딩으로 시작했으니, GPT를 열심히 활용했다. (그 때는 무료 버전 사용) 혹시 시험 준비를 기회로 AI를 써보고 싶다면, 무료 버전을 이것저것 체험해보고 유료 구독을 해보는 것도 괜찮겠다.

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5. + 참고자료(블로그, 카페, 유튜브)

네이버 카페와 개인 블로그 모두 시험 팁과 기출 문제를 조금씩 알려주니, 참고하기 좋았다. 

 

우선 네이버 데이터전문가포럼 카페에 가입해서, 출제 문제를 열심히 긁어모았다. 그리고 구글 검색으로 블로그 후기를 많이 뒤졌는데, 유니윤윤 님의 - 출제 문제 중 이진 크로스 엔트로피가 있었다 - 는 후기가 큰 도움이 되었다. (이번에 나왔기 때문!) 
 
간토끼님 블로그에서, 모르는 개념을 유튜브에 가서 보라고 하셔서 준비 막판에 찾아보았는데, 진작 찾아볼 걸 싶었다. 글로 이해하는 것보다 훨씬 이해가 잘 된다! 데이터 분석 부분은 기법마다 한 번씩 들어두길 권한다. 난 신박 ai라는 채널 많이 기웃거렸다.
 
저는 이번 서술형에 나온 합성곱 신경망... 신박 AI채널에 있던데 볼까 하다가 객관식 준비가 급해서 보지 않았다. (시험장 들어가서 서술형 문제를 읽고 정말... 속으로 땅을 침)

서술형 문제를 읽어보고 당황하던 찰나, 블로거 진자운동님이 '서술형 몰라도 아무말 대잔치라도 열고 오라'는 조언을 하셨던 것이 기억났다. 그래서 나는,

자 여기 보세요, 저는 활성화 함수 어떻게 생겼는지 알아요, 이진 크로스 엔트로피 공식도 알아요, 오분류표 어떻게 생겼는지도 알고요, 그러나 합성곱 신경망의 가중치 적용하는 방법만 어째 잘 모르겠네요^^

 

라는 느낌으로 아는 것을 몽땅 적어 서술형 답안지 3/4를 채웠다. 그리고 정말 진자운동님 말씀대로 부분점수가 적용되어서 합격했다. (객관식이 받쳐줘서 다행..)

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추가로, 최대가능도라는 개념을 이해 못해서, 로지스틱 회귀에서 엄청 허우적댔다. 그런 것치곤 로지스틱 회귀 그닥 자세하게 안 다뤄졌지만... 최대가능도 이해에는 요 유튜브 영상을 추천한다. 

지니지수와 엔트로피 지수 계산식에 가중치를 적용하는 것도 이해 못했는데, 난 도와줄 사람이 있어서 물어보았다^^ 저처럼 도와줄 사람이 없는 분은 인공지능을 친구로 삼아봅시다! 저도 이진크로스엔트로피는 GPT에게 배웠습니다.

인공신경망의 경우 가중치와 편향을 어떻게 계산하는지는 알아야 할 듯. 많이는 말고 책에 나오는 주요 신경망 알고리즘 정도..?(이것도 적은 건 아니지만) 신경망 계산 문제가 이미 서술형으로 출제된 바가 있고 이번에도 나왔으니, 넘기지 말고 대비할 것을 추천한다.

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필기 합격해서 참 다행이다. 실기보다 필기가 비싼 시험 처음 봤네. (왜 그럴까?)

 

실기 후기를 보니 죄다 모르겠는 말 천지고.. 일단 필기 때처럼 후기를 열심히 주워섬겼으나, 필기와는 확실히 달라보이는 실기. (어쩐지 합격률이 그렇게 낮더라니...) 과연 나의 실기 후기는 언제 올릴 수 있을지! 다음달에 올릴 수 있다면 정말 좋겠지... 히히 

 

질문은 댓글로 남겨주셔도 괜찮습니다만, 앞에서 얘기한 것처럼 상세한 내용에 관한 설명은 유튜브를 찾아보는 것이 더 낫다는 점을 기억해주세요~