ADsP 독학 공부법, 2주·1달 과목별 전략

안녕하세요, 공부하는 감자입니다 🥔

ADsP 준비 기간을 검색해보면 "2주면 충분"부터 "한 달은 잡아야 한다"까지 말이 다 달라요. 둘 다 맞는 말입니다.

갈리는 기준은 하나예요. 통계를 접해본 적이 있느냐. SQL이나 전공 수업으로 기초가 있으면 2주, 통계와 R이 처음이면 1달이 현실적인 라인입니다.

이 글에서는 시험 구조를 먼저 뜯어보고, 어디에 시간을 써야 하는지 → 기간별 플랜 순서로 정리할게요.

점수의 6할은 3과목에서 나옵니다

ADsP는 총 50문항, 90분, 2024년 개편 이후 전부 4지선다 객관식입니다.

과목	문항 수	성격
1과목 데이터 이해	10	암기
2과목 데이터 분석 기획	10	암기 (용어가 낯섦)
3과목 데이터 분석	30	개념 + 계산

합격 기준은 총점 60점에 과목별 40점 이상. 그러니까 3과목이 전체의 60%를 차지하는 시험 본체이고, 1·2과목은 "과락만 면하면 되는" 과목입니다. 다만 1·2과목은 각 10문항뿐이라 4문제 미만으로 맞으면 그대로 탈락이에요.

버리는 과목은 없어야 합니다.

공부 시간 배분도 여기서 나옵니다. 저라면 전체 시간의 60%를 3과목에, 나머지를 1·2과목에 씁니다.

3과목에서 자주 나오는 것들

30문항 중에 비중이 큰 주제는 대략 이렇습니다. 회귀분석, 분류분석(의사결정나무·SVM·KNN), 통계 기초(가설검정), R 기초가 각각 3

4문제씩으로 몸통이고, 앙상블·연관분석이 2

3문제, 군집·모형평가·시계열이 그 뒤를 잇습니다.

개편 이후 체감되는 변화가 하나 있는데, 계산 문제가 늘었어요. 특히 이 둘은 공식만 외워서는 안 되고 직접 숫자를 넣어 풀어봐야 합니다.

• 연관분석: 지지도 = P(A∩B), 신뢰도 = P(B|A), 향상도 = 신뢰도 ÷ P(B)
• 혼동행렬: 정확도·정밀도·재현율·F1 구분

그리고 매회 나온다고 봐도 되는 단골이 릿지/라쏘 구분입니다.

헷갈리면 "라쏘 = L1 = 계수를 0으로 만들어 변수 제거" 한 세트로 외우세요.

릿지는 L2 규제이고 변수를 제거하지는 않습니다.

1·2과목은 출제 포인트가 회차마다 비슷해요. DIKW 피라미드, 빅데이터 3V/5V, OLTP vs OLAP(1과목), 그리고 KDD/CRISP-DM/SEMMA 방법론과 하향식·상향식 과제 발굴(2과목) 정도가 핵심입니다.

특히 CRISP-DM 6단계는 거의 매번 나오니 순서째로 외워두세요.

전공자·SQL 경험자: 2주 플랜

기초가 있는 분들은 이 흐름이면 충분합니다.

기간	할 일
1~2일	1·2과목 1회독 + 방법론 단계 암기
3~7일	3과목 알고리즘별 정리 (회귀→분류→앙상블→군집→연관)
8~11일	모의고사 3회. 틀린 주제 기록
12~13일	약점 보강 + 계산 문제 집중
전날	오답만 훑기. 새 개념 금지

포인트는 8일 차부터 모의고사로 넘어가는 속도예요. 1회독에 시간을 더 쓰고 싶어도 참는 게 좋습니다.

비전공자·통계 입문: 1달 플랜

통계가 처음이라면 앞 2주를 개념에 통으로 쓰는 구성으로 갑니다.

주차	할 일
1주	1·2과목 개념 + 용어 정리
2주	3과목 전반부 (R·통계·회귀·분류)
3주	3과목 후반부 (앙상블·군집·연관·평가) + 기출 2회
4주	모의고사 반복 + 계산 연습 + 오답 정리

통계가 처음인데 2주로 욱여넣으면 3과목에서 무너집니다. 무리해서 한 번 떨어지고 재응시하는 것보다 처음부터 1달 잡는 게 응시료도 멘탈도 아낍니다.

종이 기출만 풀면 생기는 문제

ADsP는 이제 컴퓨터로 보는 CBT 시험이라, 막판에는 모니터로 읽고 클릭하는 환경에 익숙해져야 해요. 종이로만 연습하면 긴 지문에서 스크롤하며 읽는 감각이 달라서 당황하게 됩니다.

저는 문어CBT에서 90분 타이머 맞춰놓고 실전처럼 돌렸는데, 무료라 부담 없이 회차 반복하기 좋았습니다.

SQLD·정처기·컴활·ADsP 무료 CBT 모의고사

시험 당일에는 1·2과목을 30분 안에 끝내고 남은 시간을 전부 3과목에 쓰세요. 계산 문제는 숫자를 두 번 확인하고, 막히는 문제는 표시해두고 일단 넘어가는 게 총점에 유리합니다.

다음 글에서는 3과목에서 제일 헷갈리는 통계 파트만 따로 정리해볼게요 🌱