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2024년부터 ADsP 시험에서 주관식 단답형이 전면 폐지되고 100% 객관식으로 변경되었습니다. 하지만 과거 단답형으로 출제되던 핵심 개념들은 이제 객관식 보기로 교묘하게 변형되어 출제되므로, 바뀐 체제에 맞춰 반드시 암기해야 할 필수 키워드 학습법을 안내해 드립니다.
1. 주관식 폐지와 객관식 50문항 체제의 이해
가장 먼저 짚고 넘어가야 할 사실은 2024년도 시험부터 데이터분석준전문가(ADsP) 자격검정의 출제 방식에 큰 변화가 생겼다는 점입니다. 기존 수험생들을 괴롭히던 주관식 단답형 10문항이 완전히 폐지되고, 객관식 4지 선다형 50문항 체제로 전면 개편되었습니다. 과거에는 스펠링 하나, 띄어쓰기 하나 틀려도 오답 처리되는 단답형 때문에 영문 약자나 정확한 용어 암기에 대한 압박감이 극심했지만, 이제는 눈으로 보고 정답을 골라내는 방식으로 바뀌어 비전공자들의 진입 장벽이 한결 낮아졌습니다. 하지만 방심은 금물입니다. 단답형이 사라진 대신 객관식 문항 수가 늘어나면서, 기존에 주관식 정답으로 묻던 핵심 키워드들이 객관식 보기의 함정으로 활용되거나 보다 지엽적인 개념을 묻는 방향으로 변별력을 확보하고 있기 때문입니다. 따라서 과거 주관식 대비용으로 쓰이던 '빈출 키워드 요약집'을 무용지물이라 여겨 버릴 것이 아니라, 오히려 객관식 선지의 참과 거짓을 판별하는 뼈대 데이터로 삼아 더욱 철저하게 회독해야 합니다.
2. 1과목 데이터 이해: DIKW와 빅데이터 키워드
1과목에서 과거 주관식 단답형의 단골 손님이었던 키워드들은 이제 객관식의 핵심 정답 선지로 등장합니다. 대표적으로 데이터에서 지혜로 이어지는 'DIKW 피라미드(Data, Information, Knowledge, Wisdom)'의 각 단계별 특징, 암묵지와 형식지의 상호작용인 'SECI 모델(공통화, 표출화, 연결화, 내면화)'은 영문 약자나 그 순서를 묻는 형태로 반드시 출제됩니다. 또한, 빅데이터의 3V(Volume, Variety, Velocity)와 사생활 침해를 막기 위한 비식별화 기술(가명처리, 마스킹, 총계처리 등), 그리고 '데이터 레이크(Data Lake)'나 '마이데이터(MyData)'와 같은 최신 데이터 산업 트렌드 용어들도 눈여겨보아야 합니다. 예전처럼 영어나 한글 스펠링을 백지에 완벽히 쓸 수 있을 때까지 외울 필요는 없으므로, 각 용어의 정의와 실제 예시를 짝지어 연결하는 '매칭(Matching) 훈련'에 집중하는 것이 1과목 만점을 위한 최적의 학습법입니다.
3. 2과목 분석 기획: 방법론과 4분면 매트릭스
2과목 데이터 분석 기획은 암기해야 할 절차와 모델 구조가 많아 키워드 중심의 구조화 학습이 가장 빛을 발하는 구간입니다. 과거 주관식 정답으로 자주 쓰였던 '하향식 접근법(Top-down)'과 '상향식 접근법(Bottom-up)'의 차이점, 그리고 분석 대상과 방법의 인지 여부에 따른 4가지 분석 기획 유형(최적화, 솔루션, 통찰, 발견)은 표 전체를 통째로 머릿속에 사진 찍듯 기억해 두어야 합니다. 또한 KDD 분석 방법론과 CRISP-DM 방법론의 단계별 특징 매칭, 데이터 분석 성숙도 모델의 4단계(도입, 활용, 확산, 최적화) 등은 객관식에서 순서를 교묘하게 뒤섞어 놓고 올바른 것을 고르는 문제로 빈출됩니다. 분석 마스터 플랜 수립 시 우선순위 평가 기준인 '시급성'과 '난이도'에 따른 포트폴리오 사분면(Quick-Win 등) 역시 예전에는 단답형으로 명칭을 직접 적어냈다면, 이제는 각 사분면의 특징을 설명한 올바른 보기를 찾아내는 방식으로 문제 접근 방식을 바꾸어야 합니다.
4. 3과목 데이터 분석: 전처리와 평가 지표
과락이 가장 많이 발생하는 3과목에서는 R 코드의 직접적인 작성보다는 통계 모델의 평가 지표와 알고리즘 명칭이 핵심 키워드로 작용합니다. 주관식 시절 빈출 1순위였던 결측치 대치법(단순 대치법, 평균 대치법, 조건부 평균 대치법 등)과 이상치 탐지 기법(ESD 등)은 이제 객관식 보기에서 그 정의를 맞게 설명했는지 판별하는 잣대가 됩니다. 데이터 마이닝 파트에서는 오분류표(Confusion Matrix)를 활용하여 정분류율(Accuracy), 특이도(Specificity), 민감도(Sensitivity), 재현율(Recall)을 계산하는 공식 자체가 키워드이며, 앙상블 모형의 3대장인 '배깅(Bagging)', '부스팅(Boosting)', '랜덤 포레스트(Random Forest)'는 각 기법의 차이점과 작동 원리를 명확히 구분하는 선별 능력이 필요합니다. 더 이상 복잡한 통계 용어를 손으로 직접 쓸 필요는 없으니, 영어 약자(예: 결측치 NA, 이상치 Outlier)와 한글 명칭을 교차로 인지하는 독해력 위주의 학습으로 부담을 대폭 줄이시기 바랍니다.
5. 객관식 체제에 맞춘 다독과 소거법 전략
단답형이 완전히 폐지된 현시점에서 ADsP 합격을 위한 최고의 전략은 '완벽한 스펠링 암기'에서 '반복 회독을 통한 눈도장 찍기'로의 학습 패러다임 전환입니다. 객관식 50문항은 결국 200개의 선지 중에서 진짜와 가짜를 구별해 내는 숨은그림찾기와 같습니다. 따라서 과거 주관식 빈출 키워드 50선과 같은 요약 자료를 활용할 때는 백지에 직접 써보는 깜지 방식의 고된 공부를 과감히 버리고, 핵심 키워드에 형광펜을 칠해두고 횟수를 늘려가며 다독(多讀)하는 방식을 취해야 합니다. 실전 시험장에서는 내가 아는 확실한 키워드가 포함된 오답 보기를 먼저 하나씩 지워나가는 '소거법'을 적극적으로 활용하면, 정답을 고를 확률이 비약적으로 상승합니다. 주관식 폐지라는 시험 제도의 긍정적인 변화는 단기 벼락치기를 준비하는 직장인과 비전공자에게 큰 기회이므로, 바뀐 룰에 맞춘 스마트한 요약집 활용으로 단기 합격의 기쁨을 누리시길 바랍니다.
