23년도 36회 ADsP 후기

AI에 관심이 생기고 얼마 안 되었던 23년 올해 초(2월 26일)에 ADsP(데이터준전문가)를 치렀다. 꽤나 힘들게 공부했던 것이 생각난다. 과정은 힘들었지만, 그만큼 결과는 좋았다.

한 달을 잡고 공부했지만, 중간에 지쳐서 설렁설렁하다가 마지막 2주를 열심히 했었다.

1, 2파트에 해당하는 데이터 이해와 데이터 분석 기획은 이론이라서 무작정 외우는 것뿐이기에 더욱 힘들었던 기억이 있다. 3파트 데이터분석에서 꽤나 고전했었는데, 기초통계와 R프로그래밍 그리고 회귀분석 등의 머신러닝 기법들의 개념을 다루기 때문이다. 기존에 C언어 문법을 익혔었기에, R프로그래밍 문법 자체는 익숙해지는데는 크게 오래걸리지 않았지만, R로 작성된 통계치들을 해석하는데 많은 시간이 들어갔다. 통계공부는 고등학교 이후로 처음이기에 다시 고등학교 수학책을 뒤적이면서 공부했고, p-value라던가 가설과 1종 오류, 2종 오류 등의 처음 보는 개념들은 유튜브를 많이 참고했다.

 

책은 김계철 강사님의 ADsP 한 권으로 끝내기를 봤는데, 가독성이 그렇게 좋진 않았다. 문제집에 경우 복원 문제이다보니 논리적으로 오류가 있는 문제들도 많았고, 오탈자가 꽤나 보인다. 하지만 이 부분은 다른 수험서들도 비슷할 거니, 울며 겨저먹기로 문제 의도를 파악하고 선지들을 눈에 익히는 것에 초점을 두고 공부했다. 

 

아래는 내가 참고했던 사이트들을 정리했다.

1파트에서는 김계철 강사님의 영상을 봤었다.

https://youtu.be/qim87B9HQ3s

https://youtu.be/zomE68gYwxo

https://www.youtube.com/playlist?list=PLNsNSwihNQreYGOCYbPPSvhM9zAAsO1Hw

2023 ADsP 한권으로 끝내기 with 김계철 저자

 

3과목은 여러 곳에서 자료를 찾아봤었다. R프로그래밍을 해석하기 위해 아래 kmooc 무료 강의에서 필요한 부분만 참고했었다.

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:POSTECHk+IMEN491R+2022_T1/about

데이터과학을 위한 R프로그래밍

R프로그래밍 문법은 우연히 도서관에서 발견한 책으로 훑어봤었다. 문법파트를 훑어보고 뒷 부분은 역시 필요한 부분만 보충 자료로 봤었다.

https://search.shopping.naver.com/book/product/mt1hUaJAfkmcEsc7j1zDXo9RtNEULimffnQy1mHjqJk%3D

시작하세요! 데이터 분석 with R : 네이버 도서

 

아래는 통계와 수학 관련 유튜브 채널인데, 잘 정리 되어있어서 개념을 잡는데 큰 도움이 되었다.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLsri7w6p16vuDN55ZGHVYnitXs2R1Wz6q

제대로 시작하는 기초통계학

https://www.youtube.com/@eostatistics

통계의 본질 EOStatistics

 

아래 '공돌이의 수학정리노트'라는 채널은 수학을 '매트랩'을 이용해 시각적으로 설명해줘서 어려운 개념들을 쉽고 깊이있게 익힐 수 있다. 학부시절에도 많은 도움이 되었던 고마운 채널이다. 

https://www.youtube.com/playlist?list=PL5yujGYFVt0Cr2wyzeMfBKW_Pfktcdnjr

확률과 통계

 

 

아래는 주관식 답안 기출을 정리한 블로그이다. 사실 시간에 쫓겨 못봤지만, 잘 정리되어있어서 공유한다.

https://data-make.tistory.com/145

[ADsP] 주관식 정리

 

마지막으로 네이버 카페이다. 질문을 하기 좋고, 답변을 달면서 공부도 되어서 추천한다.

https://cafe.naver.com/sqlpd

데이터 전문가 포럼 (빅데이터분석기사... : 네이버 카페

 

 

AI와 빅데이터에 대해 공부를 시작하려고 한다면 ADsP를 공부해 볼 것을 추천한다. 적당한 깊이로 넓게 다루기 때문에 체계적으로 기초를 다지기 좋았고, 머신러닝의 종류와 기초 통계를 공부하면서 앞으로의 공부 방향을 잡을 수 있었다.