우선 합격 인증부터 🥰
응시 배경
모든 기획은 사람을 위한 것이고 사람에게 필요한 것, 사람이 원하는 것을 파악하려면 정성적 자료와 정량적 자료가 모두 필요하다고 생각한다.
정성적 자료는 비교적 찾기 쉽고 이해하기 편하다. 가령 서비스에 관한 피드백은 각종 커뮤니티, 고객센터에서 살펴볼 수 있으며 굉장히 직관적으로(때로는 아주 따끔하게) 작성되어있다.
반면 정량적 자료는 내가 보고자 하는 것이 무엇인지, 그것이 어떻게 표현 및 사용되고 있는지 학습하여야 온전히 이해할 수 있다. 예를 들어 비즈니스 문제가 "매출이 지속적으로 감소하고 있다."라면 전체 고객 수, 결제 고객 비중, 인당 결제 금액, 주요 판매 상품 등의 추이를 체크해보아야 한다. 이때 각 지표가 의미하는 것, 지표가 시각화된 방식(표, 차트)을 바르게 해석할 수 있어야 유의미한 인사이트를 발견하고 그에 걸맞은 전략을 구상할 수 있다.
나는 사업/기획 분야에 몸 담고 있지만, 스스로 정량적 자료를 능숙하게 다루지 못하고 있다 생각해왔기 때문에 자기 계발 차원에서 자격증 시험에 응시하게 되었다.
접수 방법
[🔗데이터 작업 검정] 페이지에서 시험 일정 확인 후, 접수 가능하다.
올해 마지막 ADsP 시험은 제 35회차로 다가오는 2022/10/4(화) ~ 11(화) 접수할 수 있다. 시험일은 2022/10/29(토), 결과 발표일은 2022/11/25(금)이라 답안 제출 즉시 당락을 확일할 수 있는 여타 자격증과 달리 시험일과 결과 발표일 사이에 간격이 긴 편이다.
응시료가 50,000원이라 저렴한 편은 아니지만, 필기 전형만 있어 준비하기 부담 없는 데다 한 번 취득하면 자격을 영구 인정하는 자격증이라 데이터 분석에 관해 넓고 얕게 살펴보고 싶을 때 부담 없이 공부해봄직 해 보인다.
준비 기간
네이버 카페 [🔗데이터 전문가 포럼]에서는 ADsP 뿐만 아니라 국가기술 빅데이터 분석기사, 국가공인 데이터아키텍처 준전문가/전문가, 국가공인 SQL 전문가/개발자 등 데이터 관련 자격증에 대한 각종 정보를 만나볼 수 있다.
이 카페에서는 ADsP의 적정 준비 기간을 약 한 달로 잡더라.
나는 약 두 달간 하루에 한 시간 남짓 공부를 했다.
우선 데이터 분석에 관한 기초가 거의 없는 상태였다. 경영학과 심리학을 전공하는 과정에서 통계 강의를 조금 듣긴 하였으나, 머릿속에서 사라진 지 오래였다. 교수님 죄송해요~ 😂
다음으로 문제 은행식으로 기출, 정답을 외우면 짧은 기간 내 자격증을 따는 데 도움이 된다. 다만, 이런 방식은 이력서 한 줄이 급한 취업 준비생에게 권할 만한 방식이다. 나는 데이터 분석에 대한 개념을 차근차근 짚어보고 싶었기 때문에 개념 파악에 시간을 할애하고자 하였다.
끝으로 부끄럽지만 퇴근 후 집에 돌아오면 22~23시 경이라 분명 피곤을 핑계 삼아 공부하지 않는 날이 있을 듯 해 버퍼가 필요했다.
공부 방법
1. 교재
데이터 에듀에서 출시한 ADsP 데이터 분석 준전문가(일명 '민트책')교재를 사용했다. 이 책은 과목별 개념 → 앞서 설명한 개념에 대한 기출문제 → 전체 기출문제 식으로 구성되어 있다. 그래서 초반 한 달 동안에는 과목별 개념과 연관 문제를 정독했고 후반 한 달 간은 전체 기출문제를 반복해 풀어보았다.
같은 개념과 문제를 여러 번 들여다볼 때, 사용 후 일정 시간이 흐르면 내용이 사라지는 기화 펜이 엄청 유용했다!
2. 강의
유튜브 [🔗EduAtoZ 채널]이 생각보다 요긴했다. 전 날 공부한 내용을 출퇴근길 EduAtoZ 영상을 통해 복습하는 식으로 활용하니 머리에 잘 들어오더라. 무엇보다 교재만으로는 R 프로그래밍 파트를 이해하는 데 한계가 있었는데 영상으로 간접적으로나마 실습을 해볼 수 있는 점이 좋았다.
멤버십은 요금은 첫 달 28,000원이고 다음 달부터 월 36,000원이다. 나는 "한 번에 합격할 수 있다면 이 정도 투자야, 뭐." 하면서 무지성 카드 슬래시를 감행해버렸는데 네이버 카페에서 여러 명 모여 계정을 공유하는 케이스도 있는 모양이다.
"이 자격증을 따고 세상이 달라졌어!" 할 만큼 큰 파급력을 지니고 있거나 실무와 맞닿아있는 내용으로 가득한 시험은 아니었지만, 주어진 데이터를 효과적으로 사용하기 위한 여러 방법에 눈을 뜨는 데 도움이 됐다. 예컨대 학부생 때 개념만 겨우 짚고 넘어갔던 회귀 분석이나 시계열 분석을 보다 깊이 있게 살펴볼 수 있었고 업무에 있어 분류 분석을 적용해볼 수 있는 곳이 있지 않을까 고민해보기도 했기 때문이다.
또 그간 책은 곧잘 읽었지만, 공부라 할 만큼 머리를 쓸 만한 일을 하지 않았기에 오래간만에 자신을 조금이나마 업그레이드한 것 같아 뿌듯했다. 이 자격증을 시작으로 다른 분야도 차근차근 배워봐야지 💪