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제3회 데이터분석 준​전문가(ADsP) 시험 후기 및 기출문제 정리

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안녕하세요.

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빅데이터 분석전문가를 꿈꾸고 있는 김한이라고 합니다​

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​지난 2014년 11월 8일에 제3회 데이터분석 준전문가 시험이 있었죠?

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당시 시험을 준비하면서 ​다른 사람들의 후기나 공부방법 등에 대한 내용을 읽으면서 많은 도움을 받았었는데요.

그래서 저도 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험을 준비하는 사람들에게 도움을 드리고 싶었습니다.​

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약간의 고민을 한 끝에 제3회 데이터분석 준전문가 시험 문제를 복원해보자는 계획을 하게 되었습니다.

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사실 ADsP에 대한 공부를 열심히 하셨다면 시험시간인 1시간 30분은 다소 길게 느껴질 것입니다.

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게다가 저는 모르는 문제로 오랫동안 고민하는 유형이 아니라서 헷갈리는 문제들에 대해서는 바로 찍어버려서

40분​이라는 시간 안에 답안지 작성까지 마무리 하였습니다.

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답안 작성이 끝난 후에 제가 한 것은 답안지 제출 후 퇴실하는 것이 아니라

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시험지를 처음부터 다시 보면서 문제를 외우는 것이었습니다.

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시험 전에 풀어봤던 예제나 문제집의 문제를 머리 속에서 지우고 그 자리에 시험 문제를 집어넣었는데

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이건 뭐 학교 중간고사 전날 하는 벼락치기보다 더 머리가 터지는 줄 알았습니다 ㅠㅠㅠㅠ

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​그렇다고 보기 전체를 외우는 것은 아니었고, 그냥 어떤 문제가 나왔는지에 대한 것만 외우려고 했어요

20~30분 정도 하다 보니 더이상 머리에 들어가지 않아서 답안지를 제출하고 퇴실했습니다.

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그리고 곧바로 시험장 중앙 계단에 ​앉아서 ADsP 수험서를 꺼내서 머리에 있는 내용들을 꺼내면서 체크하는 작업을 했습니다.

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아마 4층에서 시험보고 나오신 분들 중에서

중앙 계단에 앉아 정신나간 사람처럼 혼잣말을 중얼중얼 거리면서 수험서에 뭔가 표시하고 있는​ 사람을 보신 분들도 있으실 거예요.

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네...

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그게 바로 접니다!!!!​

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어쨌든 그렇게 대충 체크를 ​하고 저녁에 집에와서 간단하게 문서화작업을 했습니다.

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그렇게 제3회 ADsP​시험은 기억 속으로 사라져 가고 있었는데

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​제가 블로그에 기출에 대한 언급을 하는 바람에 몇몇 분들께서 문의를 하셨습니다.

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사실 다음 시험을 준비하는 사람들에게 도움을 주고자 했던 거라 기출문제도 '그냥 어디어디에서 나왔다' 정도로만 정리했었고

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만약에 불합격을 하면 어쩌나 하는 생각에 합격발표 이후에 공개를 하려고 했었거든요.

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​그래서 문의해주신 분들께만 작성한 것을 드릴까 했었는데

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그분들 외에도 제3회 데이터분석준전문가 시험에 대해 궁금해하신 분들이 많을 것 같아서 포스팅을 하게 되었습니다.

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그래서 간략하게 정리했던​ 것들에 3일 정도 지난 저의 기억을 최대한 짜내서 추가하였습니다.

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아무래도 개인의 기억으로만 복원한 것이라 부족한 부분이 많을테지만​

조금이나마 도움이 됐으면 하는 바람입니다 :-)​

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참고로 복원한 문제에 대해서는

 

1. 답을 복원하기 보다는 문제를 복원하는 데에 초점을 맞췄습니다.

2. 문제의 질문을 전체적으로 복원한 것이 아니라 요약해서 작성했습니다.

2. 보기에 대한 내용은 복원하지 못했지만 최대한 문제가 물어보고자 하는 것은 최대한 나타내고자 했습니다.

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먼저 과목1. 데이터 이해 에 대한 문제입니다. (문제의 번호는 시험문제의 번호와는 다릅니다.)

 

 

1. 데이터에 대해 바르지 않은 것은?

: 자세한 보기는 기억나지 않지만 설문조사 결과 데이터에 대한 보기를 답으로 했던 것 같습니다.(데이터베이스의 보기였는지 기억이 가물가물 하네요)

 

2. 데이터베이스에 대해 바르지 않은 것은?

: 보기가 기억나지는 않지만 데이터베이스에 대한 핵심어를 물어보기 보다는 데이터베이스에 대한 전반적인 이해를 하고 있는지에 대한 확인을 하는 문제였습니다.

 

3. 빅데이터의 출현 배경에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: 책에 나온 간단한 정의로 나오지 않고 예시로 나왔습니다. ex. M2M, IoT 등의 통신기술 발달, 하둡과 같은 분석 기술의 발달 등

: 저는 '정부의 공공데이터 개방'을 답으로 하였습니다. 빅데이터 출현 배경이라기보다는 빅데이터 출현 이후에 발생한 내용이 아닌가 싶더라고요.

 

4. 빅데이터의 가치에 대해 바르지 않은 것은?

: 보기 중에 ‘데이터를 언제, 어디서, 누가 활용하는지 알 수 있어서 가치를 측정할 수 있다’라는 내용이 있어서 답으로 선택했습니다.

 

5. 빅데이터에 대한 설명으로 바르지 않은 것은?

: 빅데이터에 대한 전체적인 내용을 물어서 잘은 모르겠지만 p58-p69에 대한 설명 위주로 나왔던 것 같습니다. 보기 중에 ‘빅데이터와 관련된 걸림돌은 ~이다’ 에 대한 것이 있었던 것 같은데 이 보기가 잘못된 보기였는지 제대로 된 보기였는지는 기억이 잘 안 나네요.

 

 

주관식1 : p43에 있는 빅데이터의 영향 중 기업의 혁신, 경쟁력제고, (생산성 향상) 에서 생산성 향상을 물어보는 문제였습니다.

주관식2 : p70에 있는 (데이터사이언스)에 대한 설명을 주고 데이터 사이언스를 답으로 쓰는 문제였습니다.

 

 

 

다음으로 과목3. 데이터 분석 기획 에 대한 문제입니다. (문제의 번호는 시험문제의 번호와는 다릅니다.)

 

1. 분석기회를 발굴하는 방법이 아닌 것은?

: p189에 나와 있는 3가지 외의 것이 답이었습니다. ‘분석데이터를 이용한 ~’ 로 틀린 보기가 나왔던 것 같습니다.

 

2. 고객 니즈 파악 중 무형의 가치가 아닌 것은?

: p193에 나와 있는 무형의 가치 외에 감성 가치의 ‘즐거움’이 보기로 나왔습니다.

 

3. 비즈니스 운영 시나리오 상세화에서 경영진 의사결정 사항의 유형이 아닌 것은?

: p197에 나와 있는 정책, 자산, 거버넌스 외에 다른 보기가 있었는데 뭐였는지 기억은 잘 안 나네요.

 

4. 분석 우선순위 평가기준 중 투자비용 요소가 아닌 것은?

: p239에 나와 있는 3V(volume, variety, velocity) 외에 Value 가 보기로 나왔습니다.

 

5. 품질관리에 대한 문제 ⇒ 책에서 찾을 수 없었음

: 데이터 품질관리에 대한 문항이 나와서 당황했었는데 보기 중에 ‘정형화된 데이터만 관리하면 된다’는 식의 내용이 있었고 그 것을 답으로 했는데 확실한지는 모르겠습니다.

 

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주관식3 : 분석 방안 구체화 단계에 대한 빈칸채우기 였습니다. 의사결정 요소 모형화 → (분석 체계) 도출 → 분석 필요 데이터 정의 → 분석 ROI 평가 

주관식4 : 정의문제가 나왔는데 어떤 내용인지 잘 모르겠네요. 3가지의 설명을 주고 이를 뜻하는 단어가 무엇인지 쓰라는 것이었는데 저는 비즈니스 모델이라고 썼지만 틀린 답인 것 같습니다. 혹시 알고 계시는 분은 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다.

 

 

 

마지막으로 가장 문항 수가 많은 과목4. 데이터 분석 입니다. (문제의 번호는 시험문제의 번호와는 다릅니다.)

 

1. 요건정의 단계에 해당하지 않은 것?

: 단순히 요건정의에 있는 ‘분석요건 도출’, ‘수행방안 설계’, ‘요건 확정’을 물어보는 것이 아니라 ‘분석요건 도출’에 있는 ‘이슈 리스트 작성’ 과 같은 세부 항목들도 보기로 나왔습니다. 틀린 보기 중에 ‘모델링’에 해당하는 것이 있었습니다.

 

2. 모델링 성능평가 방법에 해당하지 않는 것은?

: p278쪽에 모델링 성능평가방법 중 ‘정확도’, ‘정밀도’, ‘리프트’가 나왔고 틀린 보기로 ‘민감도’가 나왔습니다. 저는 여기서 정밀도라고 자신있게 체크했는데 책보고 틀린답이었다는 것을 알고 충격받았었죠.....

 

3. 검증 및 테스트에 대한 서명 중 바르지 않은 것은?

: p280-p282에 대한 내용이 나왔던 것 같은데 자세한 내용은 기억나지 않습니다.

 

4. 탐색적분석에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: 탐색적분석에 대한 전반적인 이해를 물어보는 내용이었으나 역시 보기는 기억나지 않네요ㅠㅠ

 

5. t-test를 실행한 R결과에 대한 해석 중 옳지 않은 것?

: R결과를 주고 해석하는 문제였는데 보기 중에 df에 대한 질문이 정답입니다. 결과에 df = 18로 나와 있는데 관측 값이 18개라고 보기에 나왔습니다. 하지만 df = n-1 이므로 n=19라고 할 수 있습니다.

 

6. 서로 다른 두 집단으로 나누어 실험해야 하는 상황에 대한 설명을 주고 이에 대한 설명 중 옳지 않은 것?

: 실험에 대한 통계적인 지식을 물어본 것 같습니다. 각 집단에 속한 개체는 랜덤추출로 이루어져야 하는지, 각 관측값은 독립적인지 등이 보기로 나왔습니다. 저는 보기 중에 두 집단의 관측값의 차이를 나타낸 데이터가 중요하다는 것에 대한 내용을 답으로 했지만 정답인지는 확실하지는 않습니다.

 

7. R관련 코드 문제

: 처음 보는 R코드였지만 R을 돌려봤던 사람들은 어느 정도 쉽게 풀 수 있는 수준. 특히 table코드나 mean에 대한 내용을 R로 돌려봤다면 풀 수 있는 문제였다고 생각합니다.

 

8. summary에 대한 R결과를 주고 해석해서 바르지 않은 것을 고르는 문제

: 데이터 타입에 따른 summary 결과를 알고 있는지 확인하는 문제였습니다.

: 결과 중에 1=숫자, 2=숫자, 3=숫자로 나온 내용이 있었는데(숫자라고 한 것은 기억이 나지 않아서 숫자라고 썼습니다. 아마 17~20 사이의 숫자였을 겁니다.) 보기 중에 이것에 대한 데이터 타입이 numeric이라고 되어있는 것이 있었습니다. 하지만 데이터 타입이 numeric이었다면 평균, 중앙값 등이 나와야 하므로 numeric이 아닌 다른 데이터 타입이라는 생각에 답으로 선택했습니다.

 

9. 측정방법에 대해 바르지 않은 것은?

: p373에 있는 명목척도, 순서척도, 구간척도, 비율척도에 대한 내용이 나왔는데 답은 기억나지 않네요 ㅠㅠ

 

10. 다음 중 명목척도가 아닌 것은?

: 마찬가지로 p373에 있는 명목척도의 예시들이 나왔습니다. 보기 중에 ‘나이’가 있어서 답으로 했던 것 같은데 ‘나이’가 보기로 나왔었는지 기억이 가물가물하네요..... 혹시 아시는 분 계시면 댓글 부탁드립니다.

 

11. 가설검정에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: p376-p378에 대한 내용으로 유의수준에 대한 이해 필요한 문제였습니다. 보기 중에 ‘2종 오류의 크기를 0.01로 고정시킨 후에 1종 오류가 최소가 되도록 설정한다’는 문항이 있었는데 틀린 보기이므로 이 것이 답이었습니다.

 

12. 산점도에서 확인할 사항 중 바르지 않은 것은?

: p381에 나와 있는 것들이 보기로 나왔고 틀린 보기 중에 ‘산점도를 통해 인과관계를 알 수 있다’는 것이 있었습니다.

 

13. 산점도를 보여주고 산관계수 구하라는 문제

: 그래프에 아무 상관이 없는 점들이 찍혀있었고 -2, -1, 0, 1, 2 중에 고르는 문제였습니다.

: 아무상관이 없으므로 0을 답으로 했습니다.

 

14~16. 상관분석+상관계수에 대한 문제(3문제)

: 상관분석과 상관계수 관련하여 3문제가 나와서 문제가 다 기억나지는 않지만 ‘인과관계’를 알 수 없는 사실을 알고 있는지에 대한 확인과 스피어만 상관계수와 피어슨 상관계수의 사용 조건에 대한 문제가 나왔던 것 같았습니다.

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※ 산점도와 상관분석, 상관계수에 대한 문제가 5문제나 나와서 문제를 제대로 낸 것이 맞는지 의문이 들었습니다.

   혹시 제가 작성한 문제와 다르다면 알려주시면 감사하겠습니다.​

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17. 회귀분석의 가정 중 바르지 않은 것?

: p391에 있는 가정이 보기로 나왔습니다.

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18. 약을 투여했을 때와 하지 않았을 때 남자 여자의 반응 비교 그래프를 보고 해석하는 문제

: 남자와 여자를 대상으로 약을 투여했을 때 개선 정도를 보여주는 그래프였는데 여자가 남자보다 개선이 많이 되었는데 보기 중에 ‘남자가 여자보다 개선이 되었다’라는 문항이 있었습니다.

 

19. 다중공선성을 극복하는 방법 중 옳지 않은 것은?

: 보기 중에 ‘두 변수를 합치는 방법은 사용하지 않는다’라는 보기가 있었는데 제가 알기로 두 변수를 합치는 방법도 극복 방법인 것 같아 답으로 하였습니다.

 

20. 회귀분석에서 설명변수 선택 방법 중 바르지 않은 것은?

: p405쪽에 있는 단계적 변수선택이 보기로 나오고 다른 내용이 틀린 보기로 나왔습니다.

 

21. 시계열분석에 대해 바르지 않은 것은?

: 잡음, 추세요인, 레벨 등 시계열분석의 구성요소들에 대한 설명이 나왔습니다. 저는 보기 중에서 ‘잡음의 원인을 알 수 있다’는 내용이 있었는데 이를 답으로 했습니다......답인지는 확실하지 않아요ㅠㅠ

 

22. 다음 중 시계열 모형이 아닌 것은?

: p424-p425 에 있는 3가지 모형(MA, AR, ARIMA) 외에 다른 보기가 답입니다.

 

23. 결측값에 대해 바르지 않은 것은?

: 보기 중에 ‘결측값이 NaN으로 나타난다’라는 것이 있었는데 저는 이것을 답으로 했습니다. p516에 결측값은 NA로 표시되며 NaN은 불가능한 값이라고 나와 있습니다.

 

24. 데이터마이닝 방법에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: p297에 있는 ‘분류’, ‘군집’, ‘예측’ 등을 언제 사용하는지에 대한 문제가 나왔습니다. 답은 기억나지 않네요.

 

25. 데이터마이닝 모형 평가에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: p534에 있는 데이터마이닝 모형 평가에 대한 내용으로 보기 중에 ‘모형의 정확도를 비교한다’는 것이 있었는데 저는 정확도로 평가하기 보다는 손익을 비교해야 한다고 생각해서 이 것을 답으로 골랐습니다.

 

26. 의사결정나무에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: 보기 중에 ‘의사결정나무는 인과관계를 알 수 있다’는 것이 있었고 이 것을 답으로 선택했습니다.

 

27. ROC 그래프를 주고 ROC에 대한 설명 중 바르지 않은 것은?

: p550에 ROC그래프가 있지만 이에 대한 설명은 없었습니다. 하지만 이 문제는 ROC 그래프에 대해 알고 있는지 물어보는 문제였고 보기 중에 'ROC에 나타난 곡선이 45도를 이룰수록 좋은 것이다‘라는 것이 있었는데 통계시간에 배운 바로 이 보기는 틀린 내용이라 답으로 선택했습니다.

 

28. 군집분석에 대한 설명 중 옳지 않은 것은?

: 군집분석에 대한 전체적인 내용을 묻는 문제로 정답은 기억이 잘 안 나네요 ㅠㅠㅠ

 

 

주관식5 : (정상성)에 대한 정의

주관식6 : 주성분 분석 R결과를 바탕으로 2개 요인으로 분석할 때 몇% 설명하는지를 구하는 문제로 p459 내용을 참고하면 될 듯합니다.

주관식7 : 데이터마이닝 추진 단계 : 목적설정 → 데이터 준비 → (가공) → 기법적용 → 검증

주관식8 : 신뢰도 구하는 문제로 저는 0.75 가 나왔습니다.

주관식9 : 텍스트마이닝 관련 문제인데 답을 (텍스트마이닝) 이라고 썼는데 틀린 것 같습니다.

주관식10 : (사회연결망 분석)에 대한 설명 3개를 주고 답을 쓰라는 내용이었습니다. 저는 소셜 네트워크 분석이라고 썼는데 설마 틀렸다고 할까요.....

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​이렇게 작성하고 보니까 4과목 데이터 분석에서 2문제를 못 찾아냈네요.

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아무리 생각해도 기억이 나질 않아요ㅠㅠㅠ

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 게다가 문제에 대한 답으로 저의 주관적인 ​생각이 많이 포함되어있는 듯하여 틀린 부분도 많을 것이라 생각합니다.

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혹시 문제 중에 이상한 점이나 수정할 점이 있으면 댓글을 남겨주시거나 쪽지, 메일 등 개인적으로 연락을 주시면 ​수정하도록 하겠습니다.

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그리고 이번에 ADsP시험을 보면거 의문점이 있는데요.

'​이번 시험에 최적화와 시뮬레이션 관련 문제가 나왔었는지'와 '​상관성과 관련 문제가 많지 않났는지'입니다.

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계속 제가 푼 문제가 시험문제가 맞는지 걱정이 돼서 말이죠..ㅠㅠㅠ

​3회 데이터분석 준전문가 시험을 보신 분들 중에서 문제가 다르다라고 생각되시는 분들은 알려주시면 감사하겠습니다.

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3회 시험을 본 분들은 모두​ 좋은 결과 있으시길 바라고

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다음 시험을 준비하시는 분들께는 기출문제로써 도움이 되었으면 합니다.​

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아!!

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그리고 이 문제들을 복사해서 활용하시는 것은 상관이 없지만

이 글을 작성하는 데까지 어느 정도의 ​노력이 있었던 것 만큼 활용하시기 전에 한 마디의 댓글이나 공감으로 표현해주시면 ​감사하겠습니다.​

 

 

 

※저작권에 관련된 내용을 작성한다는 것을 깜빡했네요!!!※

위의 시험문제에 대한 저작권이 있다면 한국데이터베이스진흥원 데이터 자격시험센터에 있다고 할 수 있습니다.

또한 시험문제 저작권에 대한 자료를 살펴본 결과 영리를 목적으로 하지 않으면 괜찮다고 생각해서 작성하게 되었습니다.
혹시 저작권과 관련해서 다른 문제가 되는 사항들이나 조언이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.

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 [출처] https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=rlagks0429&logNo=220177638072&proxyReferer=http:%2F%2Fwww.google.co.kr%2Furl%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D3%26ved%3D0ahUKEwjVuL_R2srXAhWCJJQKHQwDATkQFggxMAI%26url%3Dhttp%253A%252F%252Fm.blog.naver.com%252Frlagks0429%252F220177638072%26usg%3DAOvVaw1s_rC2SBzueOWS31R_cirU