2026 ADsP 데이터 분석 자격검정 실전문제

2026 ADsP 데이터 분석 자격검정 실전문제
김계철 지음 / 에이아이에듀 / 2025년 9월

*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

"인공지능이 모든 걸 해줄 텐데 굳이 데이터 분석을 배워야 하나요?" 주변에서 가장 많이 듣는 질문이다. ChatGPT에게 물어보면 뭐든지 답을 해주는 시대에, 복잡한 통계 공식을 외우고 데이터베이스 구조를 이해하는 것이 무슨 의미가 있냐는 것이다. 하지만 2026 ADSP데이터 분석 자격을 준비하면서 깨달은 것은 정반대의 진실이었다. AI가 발전할수록 데이터 리터러시는 더욱 중요해진다. AI에게 제대로 된 질문을 던지려면 데이터 의 본질을 이해해야 하고, AI가 내놓은 결과를 비판적으로 검증하려면 분석 방법론을 알아야 하며, 그것을 실제 의사결정에 적용하려면 비즈니스 맥락과 연결할 수 있어야 한다. AI의 시대에 ADSP자격증은 데이터라는 현대 사회의 언어를 구사하기 위한 기본 문법이자, 디지털 시대를 살아가는 필수 면허증인 셈이다.

ADSP 데이터 분석 자격 검정 이론을 완벽히 이해해도 실제 시험장에서 제한된 시간 안에 문제를 풀지 못하면 무용지물이다. 책은 실전 대비에 철저하다. 먼저 최신 출제 경향 분석이 돋보인다. 최근 ADsP시험은 단순 암기형 문제보다 실무 중심의 응용 문제가 증가하는 추세다. 예를 들어 표준편차의 공식은?"이라는 직접적인 질문 보다는, "A사와 B사의 매출 변동성을 비교하려 한다. 어떤 지표를 사용하는 것이 적절한가?"처럼 상황을 제시하고 적절한 기법을 선택하게 하는 문제가 늘고 있다. 책은 이런 트렌드를 반영해 케이스 스터디 형식의 문제를 충분히 다룬다. 시간 배분 전략도 구체적으로 제시한다. 총 90분의 시험 시간을 어떻게 활용할 것인가? 저자는 1차로 전체 문제를 빠르게 훑으며 쉬운 문제부터 확실히 풀고, 2차로 중간 난이도 문제를 공략하며, 마지막 20분은 어려운 문제에 도전하고 답안을 재확인하는 3단계 전략을 권한다. 실제 모의고사를 풀 때 타이머를 켜고 이 전략대로 연습하니, 처음에는 시간이 부족했던 것이 점차 여유를 가지고 풀 수 있게 되었다. 특히 유용한 것 은 '자주 나오는 오답 포인트' 섹션이다. 예를 들어 상관관계와 인과관계를 혼동하는 실수", "모집단과 표본의 개념을 헷갈리는 경우", "단측검정과 양측검정을 구분하지 못하는 오류" 같은 전형적인 함정을 미리 알려준다. 시험 직전 이 부분만 다시 읽어도 실수를 크게 줄일 수 있다.

자격증 공부의 진정한 의미는 합격증을 받는 순간이 아니라, 그 이후 실무에서 발휘될 때 비로소 드러난다. 이 책은 단순히 시험 통과용 지식을 주입하는 것이 아니라, 실제 현장에서 활용 가능한 실력을 키워준다. 자격증은 다음 단계로의 여정일 것이다. ADsP 이후 빅데이터 분석기사, 데이터 아키텍처 전문가 같은 상위 자격증으로 어떻게 나아갈 수 있는지, Python이나 R 같은 프로그래밍 언어는 어떻게 학습할 수 있는지, 실무 프로젝트 경험을 쌓으려면 어떤 경로가 있는지를 생각해 본다. 자격증이 끝이 아니라 시작임이 명확하다.

돌이켜보면 ADsP자격증 공부를 시작하기 전의 나는 데이터 앞에서 무력했다. 회사 회의에서 누군가 "이 캠페 인의 ROI가 150%입니다"라고 하면 그저 고개만 끄덕였고, "95% 신뢰구간에서 유의미한 차이가 있습니다"라는 말을 들으면 아는 척만 했다. 데이터가 넘쳐나는 세상에서 정작 나는 데이터 문맹이었던 것이다. 책과 함께한 여정은 자격증 취득 이상의 의미를 가졌다. 데이터를 읽는 눈이 생겼고, 숫자 뒤에 숨은 이야기를 발견하는 즐거움을 알게 되었으며, 막연한 직관이 아닌 근거 있는 의사결정을 할 수 있는 자신감을 얻었다. AI의 시대에 데이터의 바다에서 길을 잃지 않고 항해할 수 있는 나침반, 그것이 바로 책이 제공하는 가장 큰 선물인 것 같다.