� 데이터 시대의 첫 자격

ADSP와 나의 공부 일기

by leederi

조용한 새벽, 노트북 불빛 아래에서 ‘ADSP자격증’이라는 네 글자를 검색하던 적이 있다.

데이터를 이해하고 분석할 수 있는 사람, 그건 내게 멀고도 막연한 단어였다.
하지만 점점 ‘감’이 아닌 ‘근거’로 말해야 하는 세상 속에서, 이 자격증은 하나의 언어처럼 느껴졌다.
그때부터 나의 ADSP 공부는 시작되었다.


원본: 미인블로그에서 자세한 내용을 확인하세요.

1. 데이터 시대의 필수 역량, ADSP가 알려준 것들

ADSP는 Advanced Data Analytics Semi-Professional, ‘데이터 분석 준전문가’라는 이름을 가진 자격이다.

데이터라는 단어가 우리 일상에 깊숙이 들어오던 때에 만들어진 이 자격은 지금은 거의 모든 산업의 공통 언어가 되었다.

ADSP를 공부하면서 느꼈다. 이건 단순히 시험을 위한 공부가 아니라,
“데이터를 바라보는 나의 사고방식”을 바꾸는 과정이었다.


� 실무의 언어를 배운다.
ADSP는 데이터 이해 → 분석 기획 → 실제 분석까지,
회사에서 일할 때 바로 적용 가능한 실용적인 내용을 다룬다.


� 커리어의 지평이 넓어진다.
숫자를 해석할 줄 아는 사람은
기획자든 마케터든, 그 어디서든 빛난다.


� 그리고, 다음 단계로 나아가는 자격.
ADSP를 통과하면 상위 자격인 ADP로 가는 길이 열린다.
데이터 전문가로 향하는 첫 관문이자, 나침반이다.
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2. ADSP시험일정과 시간 — 리듬을 만들어라

이 자격은 1년에 4번, 꾸준히 문을 연다.
2월, 4월, 8월, 10월. 공식 접수는 보통 첫날 오전 10시부터 마감일 오후 6시까지다.
5~7일 남짓한 그 짧은 기간을 놓치면 다음 시험은 몇 달 뒤로 밀린다.


시험은 필기 하나뿐. 객관식 50문항, 100점 만점, 그리고 90분의 여정.

그 짧은 시간 안에 묻는 건 단순한 ‘지식’이 아니라, “당신은 데이터를 읽을 수 있나요?”라는 질문 같다.

합격선은 60점. 하지만 진짜 합격은 숫자가 아니라,
‘데이터를 두려워하지 않는 나’를 얻는 일이라고 생각한다.


3. ADSP독학 — 혼자서, 그러나 외롭지 않게

나 역시 ADSP독학으로 준비했다.
처음엔 막막했다.
“기출문제가 공개되지 않는다”는 말을 듣고 순간 멈칫했지만,
곧 깨달았다.
시험은 결국 패턴의 예술이다.

시중 교재에 복원된 기출문제를 반복해서 풀다 보면
자연스럽게 ‘출제자의 사고방식’이 보인다.


� 나의 공부 루틴
1️⃣ 개념 정리 → 2️⃣ 복원문제 풀이 → 3️⃣ 틀린 문제 노트 정리 → 4️⃣ 세 번째 회독에서 완성.


데이터 이해 10문항, 분석 기획 10문항, 데이터 분석 30문항.
총 50문제 속에서 나는 점점 숫자에 익숙해졌다.

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4. 내가 배운 공부의 본질

이 자격증을 준비하면서 배운 건 “공부는 결국 습관”이라는 것이다.

매일 1시간씩 기출을 풀던 루틴, 모르는 용어를 메모장에 적던 순간, 조용히 통계를 이해하려고 머릿속에서 숫자를 굴리던 날들.

그 모든 시간이 쌓여 나의 커리어, 나의 언어, 나의 자신감이 되었다.


ADSP자격증은 단순한 시험이 아니다.
그것은 나의 ‘데이터 문해력’을 키워주는 성장의 과정이다.


5. 자주 묻는 질문, 하지만 내가 해주고 싶은 대답

Q. 혼자 공부해도 괜찮을까요?
A. 네, 충분합니다.


ADSP는 독학으로 합격한 사람들이 훨씬 많아요.
기출 중심 학습, 하루 1~2시간 꾸준한 루틴이면 충분합니다.

Q. 어떤 과목을 더 집중해야 하나요?
A. ‘데이터 분석’이 전체 문항의 60%를 차지합니다.


이 과목을 중심으로 공부하면서, 개념을 반복하세요.
패턴을 익히면 그 안에 답이 있습니다.


☀️ 끝으로 — 나에게 ADSP란

이 시험을 준비하면서 “내가 데이터를 이해할 수 있다”는 확신이 생겼다.
수치와 통계가 낯설던 내가, 지금은 숫자 속에서도 인사이트를 읽어낸다.

ADSP는 단지 종이 한 장이 아니다.
그건 내 안의 ‘논리’와 ‘통찰’을 키워주는 여정이다.

이제 당신의 차례다.


� 다음 시험 일정을 확인하고,
노트를 펼쳐 첫 페이지에 이렇게 적어보세요.

“나는 데이터를 이해하는 사람이다.”


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