Advanced Data Analytics
ADsP · ADP 자격증 완벽 대비
ADsP · ADP 자격증 완벽 대비
데이터 분석 입문부터 전문가 실무까지 한 번에!
본 과정은 데이터 분석 기초 이론, 통계/수학, 데이터 마이닝, 분석 시각화 기법을 학습하며, 출제 기준 기반의 핵심 요약 강의 + 실전 문제풀이 + 분석 시나리오 실습을 통해 비전공자도 체계적으로 자격증을 취득하고 실무로 연결될 수 있도록 설계된 실습 중심 과정입니다.
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- 교육기간
- 2개월
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- 강의시간(지점별 상이)
- 3시간
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- 난이도
- 입문~고급
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- 인원
- 20내외
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- 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
- 053-710-5928
이런 분들께 추천해요!
ADsP 또는 ADP 자격증 취득을 준비하는 취업 준비생, 대학생, 현업 실무자
데이터 분석 직무 진출을 희망하는 비전공자 및 입문자
Python이나 R을 활용한 분석 실무 능력을 함께 강화하고자 하는 분
공공기관, 금융권, 대기업 데이터 관련 직무로의 취업을 준비하는 수강생
ADsP · ADP과정의 핵심 포인트
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POINT.01
공식 출제 기준 반영한 과목별 요약 강의
데이터 이해, 분석 기획, 통계 기반 이론 중심 정리 -
POINT.02
Python 기반 실기 분석 실습 병행
Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, 통계 분석 기법 직접 실습 -
POINT.03
실전 기출문제 풀이 + 시험 대비 CBT 진행
핵심 문제 유형 집중 반복 + 해설 제공 -
POINT.04
분석 시나리오 기반 실무형 실습 포함
데이터 수집 → 전처리 → 분석 → 시각화 → 리포트 작성 전 과정 수행 -
POINT.05
ADsP/ADP 차별화된 커리큘럼 구성
ADsP는 이론 중심, ADP는 실기 프로젝트/리포트 중심 훈련
ADsP · ADP 자격시험 시행일정
| 구분 | 회차 | 차수 | 접수일자 | 시험일자 | 합격자발표 | 문의 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ADP | 제 34회 | 필기 | 01.20(월) ~ 01.24(금) | 02.22(토) | 3.21(금) | 온라인상담 |
| 실기 | 03.24(월) ~ 03.28(금) | 04.26(토) | 5.23(금) | 온라인상담 | ||
| 제 35회 | 필기 | 07.07(월) ~ 07.11(금) | 08.09(토) | 9.05(금) | 온라인상담 | |
| 실기 | 09.15(월) ~ 09.19(금) | 10.18(토) | 11.14(금) | 온라인상담 | ||
| ADsP | 제 44회 | 01.20(월) ~ 01.24(금) | 02.22(토) | 3.21(금) | 온라인상담 | |
| 제 45회 | 04.14(월) ~ 04.18(금) | 05.17(토) | 6.13(금) | 온라인상담 | ||
| 제 46회 | 07.07(월) ~ 07.11(금) | 08.09(토) | 9.05(금) | 온라인상담 | ||
| 제 47회 | 09.22(월) ~ 09.26(금) | 11.02(일) | 11.28(금) | 온라인상담 | ||
응시자격 및 과목
| 종류 | ADsP(데이터분석 준전문가) |
|---|---|
| 자격 | 제한 없음. |
| 과목 |
① 데이터 이해 ② 데이터분석 기획 ③ 데이터분석 총 50문항 - (객관식 40문항, 단답형 10문항) |
자격정보
| 자격명 | 데이터분석(Advanced Data Analytics) | ||
|---|---|---|---|
| 등급명 | 데이터분석 준전문가(ADsP), 데이터분석 전문가(ADP) |
자격의종류 | 공인민간자격증 |
| 등록번호 | 2014-1112 | 자격발급기관 | 재단법인 한국데이터산업진흥원 |
| 총비용 |
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세부내역별 비용 |
ADsP
ADP
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| 세부내역별 비용 환불규정 |
환불방법
https://www.dataq.or.kr/
[마이페이지]-[접수조회]-[결제완료] 화면에서 환불 가능 환불기준
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ADsP · ADP 커리큘럼 안내
ADsP(데이터분석 준전문가)와 ADP(데이터분석 전문가)는 빅데이터 시대 필수 역량인 데이터 분석 능력을 국가공인 자격으로 검증하는 자격시험입니다.
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Chapter.01
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데이터 이해
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- 데이터와 정보
- 데이터베이스의 정의와 특징
- 데이터베이스 활용
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Chapter.02
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데이터의 가치와 미래
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- 빅데이터의 이해
- 빅데이터의 가치와 영향
- 비즈니스 모델
- 위기요인과 통제 방안
- 미래의 빅데이터
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Chapter.03
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가치 창조를 위한 데이터 사이언스 전략
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- 빅데이터 분석과 전략 인사이트
- 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
- 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
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Chapter.04
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데이터 분석 기획의 이해
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- 분석 기획 방향성 도출
- 분석 방법론
- 분석 과제 발굴
- 분석 프로젝트 관리 방안
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Chapter.05
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R기초와 데이터 마트
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- R 기초
- 데이터 마트
- 결측값 처리와 이상값 검색
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Chapter.06
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분석 마스터 플랜
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- 마스터 플랜 수립
- 분석 거버넌스 체계 수립
- 연습문제
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Chapter.07
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통계분석
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- 통계학 개론
- 기초 통계 분석
- 다변량 분석
- 시계열 예측
- 주성분 분석
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Chapter.08
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정형 데이터 마이닝
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- 데이터 마이닝 개요
- 분류 분석
- 군집 분석
- 연관 분석
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Chapter.09
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시각화 인사이트 프로세스
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- 시각화 인사이트 프로세스의 의미
- 탐색(1단계)
- 분석(2단계)
- 활용(3단계)
- 시각화 디자인
- 시각화의 정의
- 시각화 프로세스
- 시각화 방법
- 빅데이터와 시각화 디자인
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Chapter.10
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시각화 구현
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- 시각화 구현 개요
- 분석 도구를 이용한 시각화 구현 : R
- 라이브러리 기반의 시각화 구현 : Djs
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