ADsP 7일 벼락치기 시간표 (직장인·비전공자)

안녕하세요, 공부하는 감자입니다 🥔

ADsP 후기 중에 "3일 합격"이 많아서 저도 처음엔 3일 플랜을 봤는데, 통계가 처음인 사람한테 3일은 솔직히 도박에 가깝습니다. 정밀도·재현율·F1 같은 개념은 한 번 보고는 안 들어와요.

한 번 헷갈리기 시작하면 시험장에서 4지선다 두 개 사이를 계속 오가게 되거든요. 7일이면 이 개념들을 두 번 볼 수 있고, 그게 망설임을 줄여줍니다.

직장인 기준으로도 7일이 현실적이에요. 총 28시간 정도인데, 평일 2~3시간 + 주말 몰아치기로 분배가 됩니다.

먼저 합격 기준 복습. 50문항 객관식 90분, 평균 60점 + 과목별 40% 이상(과락).

과목은 1과목 데이터 이해 10문항, 2과목 분석 기획 10문항, 3과목 데이터 분석 30문항.

3과목이 30문항 — 이 한 줄이 시간표의 모든 우선순위를 결정합니다.

3과목에서 18개(60%)면 합격이 거의 굳어요.

7일 시간표 한눈에

전체 그림부터 보고 일차별로 들어갈게요.

일차	할 일	시간
1일차	기출 1회 풀고 점수 진단	3시간
2일차	1과목 용어 + 빅데이터 5V	3시간
3일차	3과목 통계 기초	4시간
4일차	3과목 회귀·분류 + 평가지표	5시간
5일차	3과목 군집·시계열·R 기초	4~5시간
6일차	2과목 + 모의고사 1회	4시간
7일차	모의고사 2회 + 오답 마무리	4~5시간

앞 이틀로 워밍업하고, 3~5일차에 3과목을 몰아치는 구조예요.

1일차 — 현재 위치 측정

벼락치기의 1일차는 공부가 아니라 진단이에요. 최근 회차 기출을 90분 재고 풀고, 채점해서 과목별 점수를 기록하고, 오답 해설을 정독합니다.

3과목이 12점 미만이면 남은 6일을 사실상 3과목에 다 써야 한다는 신호예요.

2일차 — 1과목, 가장 빨리 점수가 오르는 곳

1과목은 용어 암기라 하루면 7~8개 수준까지 올라갑니다. 챙길 것:

• DIKW: Data → Information → Knowledge → Wisdom
• 데이터 유형: 정형(테이블) / 반정형(JSON·XML) / 비정형(텍스트·이미지)
• 빅데이터 5V: Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value
• 데이터베이스 vs DW vs 데이터 레이크 차이
• 개인정보 비식별화 5종: 가명처리·총계처리·데이터 삭제·범주화·마스킹

용어 노트 정리 1.5시간, 1과목 기출 1시간, 틀린 것 복습 30분. 여기서 7개 이상 나오면 1과목은 졸업입니다.

3일차 — 통계 기초에 익숙해지기

3~5일차는 3과목 몰빵 구간이에요. 통계부터 깔고 그 위에 회귀·분류를 올립니다.

• 기본 통계량: 평균, 분산(평균에서의 거리² 평균), 표준편차(분산의 제곱근), 중앙값·최빈값, 사분위수와 IQR
• 상관계수는 -1~1이고 절댓값이 클수록 강한 관계, 0이면 "선형" 관계 없음(비선형은 있을 수 있음)
• 가설검정: p-value가 유의수준(0.05)보다 작으면 귀무가설 기각, 1종 오류 α vs 2종 오류 β

분산을 직접 계산시키는 문제는 거의 없어요. 공식과 의미, "어떤 지표가 뭘 말하는지"가 출제 포인트입니다.

4일차 — 일주일 중 가장 중요한 5시간

3과목 출제의 절반이 회귀·분류·평가지표예요.

회귀는 단순/다중 구분, 4가지 가정(선·독·등·정), R²는 클수록·MSE/RMSE/MAE는 작을수록 좋다는 방향. 분류는 로지스틱 회귀(이름만 회귀), 의사결정나무(지니·엔트로피, 가지치기), 랜덤포레스트(나무 여러 개 앙상블), SVM(마진 최대화).

평가지표는 혼동행렬부터 그리세요.

	예측 양성	예측 음성
실제 양성	TP	FN
실제 음성	FP	TN

정확도 = (TP+TN)/전체, 정밀도 = TP/(TP+FP), 재현율 = TP/(TP+FN), F1은 둘의 조화평균, 특이도 = TN/(TN+FP).

정밀도·재현율은 스팸 필터로 외우면 편해요. 정밀도가 높다 = 스팸으로 분류한 것 중 진짜 스팸 비율이 높다. 재현율이 높다 = 진짜 스팸을 빠뜨리지 않는다.

5일차 — 군집·시계열·R

• 군집: K-means(K 사전 지정, 초기값 민감), 계층적 군집(덴드로그램), DBSCAN(밀도 기반, K 불필요), 실루엣 계수(-1~1, 클수록 좋음)
• 시계열: 추세·계절성·순환·불규칙 4요소, 이동평균(단순·가중·지수), ACF
• R 기초: x <- 5 할당, c(1,2,3) 벡터, data.frame(), install.packages()/library(), is.na()/na.rm=TRUE, 그리고 mean() var() sd() cor() lm()

R은 코드를 짜라는 게 아니라 "이 코드가 뭘 했는지"를 묻습니다. 함수명 의미 위주로 보세요.

6일차 — 2과목 마감 + 첫 모의고사

2과목은 순수 암기라 제일 늦게 봐도 됩니다. 오전 2시간에 핵심만: 하향식 vs 상향식, 성숙도 4단계(도입→활용→확산→최적화), 분석 거버넌스 구성요소(조직·인력·프로세스·기술·데이터), CRISP-DM 6단계(업무 이해→데이터 이해→데이터 준비→모델링→평가→전개).

오후에는 첫 모의고사를 90분 재고 풉니다. 저는 이때 문어CBT를 썼어요.

SQLD·정처기·컴활·ADsP 무료 CBT 모의고사

채점이랑 과목별 점수가 바로 나와서 "7일차에 뭘 보강할지"가 그 자리에서 정해지는 게 좋았고, 무료라 여러 회 돌려도 부담이 없었습니다. 60점 이상이면 7일차는 가볍게, 미만이면 약점 과목을 추가로 잡으세요.

7일차 — 새 개념 금지

오전에 다른 회차로 모의고사 한 번 더(65점 이상이면 안정권), 오후에는 6·7일차에 틀린 문제만 다시 봅니다. 정밀도·재현율·F1처럼 끝까지 헷갈리는 지표는 카드로 만들어 시험장 가는 길에 한 번 더 보세요.

저녁엔 일찍 자기. 이게 마지막 일정입니다.

3일이냐 7일이냐 고민된다면

두 플랜의 전제 조건을 비교해보세요.

기준	3일	7일
통계 배경	수업 들어본 적 있음	처음이거나 흐릿함
시간 확보	휴가·주말 풀타임	평일 2~3시간 + 주말
목표	합격선 60점	안정권 65~70점
위험도	하루 무너지면 회복 어려움	하루 미스해도 복구 가능

3일 합격 후기가 많은 건 사실이지만, 그건 연차나 주말을 통째로 비울 수 있는 사람들의 루트예요. 그게 안 되는 직장인이라면 7일로 분산하는 쪽이 훨씬 안전합니다.

당일 시간 배분은 1문항당 1.8분이라 여유가 있는 편이에요. 1과목→2과목→3과목 순서, 계산 문제는 마지막, 모르면 찍기(빈칸 금지), 마지막 10분은 검토.

일주일 뒤 합격 문자 받으시길 바랍니다 💪