데이터분석 준전문가(ADsP)
한국데이터산업진흥원(KDATA)
학력·경력 제한 없이 누구나 응시할 수 있어, 데이터분석 전문가(ADP)나 빅데이터분석기사로 이어지는 데이터 자격 경로의 입구 역할을 한다. 시험은 필기 한 단계로, 데이터 이해·데이터 분석 기획·데이터 분석 세 과목을 객관식과 단답형으로 묻는다. 총점 60점 이상에 더해 과목별 40점 이상을 함께 넘어야 하므로, 한 과목이라도 비워두면 전체 합격이 막힌다. 한국데이터산업진흥원(KDATA)이 시행하는 국가공인민간자격이다.
- 시행 기관
- 한국데이터산업진흥원(KDATA)
- 응시료
- 응시료는 KDATA 공지 기준 확인 필요
- 접수 기간
- 연 4회 내외 시행 (공식 일정 확인 필요)
- 시험 방식
- 필기(객관식 + 단답형)
- 권장 준비 기간
- 비전공 4~8주, 통계 경험자 2~3주
- 합격률 안내
- 필기 합격률 약 60% 내외 (KDATA 공개 통계)
- 합격 기준
- 총점 60점 이상 + 과목별 40점 이상
이 자격증을 준비하면 좋은 사람
- 데이터 분석 직군 입문을 노리는 비전공·신입
- 기획·마케팅 직군에서 데이터 활용 역량을 보강하려는 직장인
- ADP·빅데이터분석기사 등 상위 자격을 단계적으로 준비하는 학습자
- 통계 학습을 자격증 학습과 병행하려는 응시자
한눈에 보는 시험 정보
- 자격 구분
- 국가공인민간자격
- 시행 기관
- 한국데이터산업진흥원(KDATA)
- 응시료
- 응시료는 KDATA 공지 기준 확인 필요
- 접수 기간
- 연 4회 내외 시행 (공식 일정 확인 필요)
- 시험 일정
- KDATA 공지 일정 (회차별 확인 필요)
- 권장 준비 기간
- 비전공 4~8주, 통계 경험자 2~3주
- 난이도
- 초급
응시 자격
- 응시 자격 제한 없음 (학력·경력 무관)
시험 과목·준비 순서
보통 앞 단계(필기·1차)를 붙어야 다음 단계(실기·작업형·면접)로 넘어갑니다. 그래서 공부도 위에서 아래 순서대로, 단계마다 비중을 나눠 잡는 게 효율적입니다.
- 데이터 이해
- 데이터 분석 기획
- 데이터 분석
시험 형식·합격 기준
- 시험 방식
- 필기(객관식 + 단답형)
- 합격 기준
- 총점 60점 이상 + 과목별 40점 이상
- 참고
- 정확한 기준은 시행 기관 공지 확인 필요
접수·시험 일정
접수 기간연 4회 내외 시행 (공식 일정 확인 필요)
시험 일정KDATA 공지 일정 (회차별 확인 필요)
응시료응시료는 KDATA 공지 기준 확인 필요
ⓘ 본 일정은 일반 안내 목적이며, 실제 접수·응시 전에는 공식 기관 공지에서 확정 일정을 반드시 확인하세요.
최근 합격률 해석
회차별 실측치가 없어, 공개 통계를 바탕으로 한 일반적인 안내입니다. 정확한 수치는 시행 기관 공지를 먼저 보세요.
- 이 자격은 큐넷 합격률 OpenAPI에 회차별로 연동된 종목이 아니어서, 회차별 실측 합격률 대신 공개 통계를 일반화한 안내를 제공합니다. 실제 회차 수치는 시행 기관 공지에서 확인하세요.
필기 합격률 약 60% 내외 (KDATA 공개 통계)
ⓘ 합격률은 회차마다 달라집니다. 숫자는 큐넷 공식 집계를 옮긴 것이고, ‘운영자라면’ 칸은 그 숫자를 읽는 편집부 의견입니다. 접수 전 시행 기관 공지의 최신 수치를 함께 확인하세요.
한눈에 보는 회차·합격·응시 흐름
공식 시행 기관 공개 통계의 일반화된 안내입니다. 회차별 정확한 수치·일정은 시행 기관 공지를 우선으로 합니다.
- 연간 시행 회차
- 연 4회
- 일반적 시행 월 · 2월, 5월, 8월, 11월
- 합격률 일반 안내
- 필기 합격률 약 60% 내외 (KDATA 공개 통계)
- 응시자 흐름
- 2019년 약 1만 명 → 2023년 약 4.4만 명 (4배 이상 증가)
출처 · 한국데이터산업진흥원(KDATA) 데이터자격검정 통계
ⓘ 본 수치는 회차·연도에 따라 변동될 수 있으며, 시행 기관 공지가 우선합니다. 응시·접수 시점에는 반드시 공식 출처에서 최종 확인하세요.
이 자격, 데이터 너머로 읽기
표와 목록으로는 잘 안 보이는 맥락 — 누구에게 맞고, 준비가 실제로 어떻게 흘러가며, 어디서 미끄러지고, 따고 나면 어디에 쓰이는지 — 를 편집부가 정리했습니다.
기획서 한쪽에 그래프를 넣어야 하는데 어떤 수치를 어떻게 봐야 할지 막막했던 적이 있다면, 그 답답함이 이 시험을 들여다보게 만든 시작점일 가능성이 높아요. ADsP는 데이터 직무로 완전히 갈아타려는 비전공 신입뿐 아니라, 지금 하던 마케팅·서비스 기획 일에 데이터를 다루는 손맛을 더하고 싶은 직장인한테도 결이 맞아요. 응시 문턱이 없다 보니 일단 도전부터 해 보려는 사람이 많고, 실제 응시 규모도 해마다 눈에 띄게 늘어나는 흐름이라 입문 자격으로서의 무게가 가볍지만은 않아요. 준비 과정은 필기 한 단계로 끝나지만 그 안에 데이터 이해, 데이터 분석 기획, 데이터 분석 세 과목이 성격이 꽤 다르게 들어앉아 있어요. 앞 두 과목이 개념과 절차를 묻는 쪽이라면 마지막 과목은 통계와 R 코드까지 끌고 들어와 체감 난이도를 단번에 끌어올려요. 통계를 만져 본 사람이라면 짧게 끝낼 수도 있지만 처음 접한다면 몇 주의 호흡을 잡고 가는 편이 좋고, 시험은 봄·여름·가을·겨울로 분기마다 한 번씩 열리니 자기 일정에 맞춰 회차를 고를 여유는 있어요.
발목을 잡는 지점은 의외로 가장 만만해 보이는 곳에 숨어 있어요. 데이터 분석 기획 과목을 용어 암기로만 밀어붙이면 막상 문제에서 상황을 비틀어 물을 때 손이 멈추는데, 이건 개념을 외운 것과 이해한 것이 다르다는 걸 시험장이 정확히 짚어내기 때문이에요. R 코드 문항을 눈으로만 훑고 넘기거나, p-value나 회귀 같은 통계 개념을 그림 없이 글자로만 욱여넣는 습관도 비슷한 함정이고요. 합격 기준이 총점뿐 아니라 과목별 최소 점수까지 함께 보기 때문에, 한 과목을 통째로 비워 두는 전략은 통하지 않고 결국 약한 영역을 끝까지 끌고 가야 한다는 점도 미리 알아 두면 좋아요. ADsP는 과목 구성과 문항 방식이 회차마다 손질된 이력이 있어, 접수 전 KDATA 공지에서 현재 회차의 과목·문항 기준을 확인하면 돼요. 이 과정을 통과하고 나면 데이터 분석이나 CRM 직군 신입 지원 서류에 한 줄을 더 보탤 수 있고, 기획·마케팅 자리에서 데이터를 다룰 줄 안다는 증빙으로도 쓰여요. 무엇보다 ADP나 빅데이터분석기사 같은 상위 자격으로 한 칸 올라설 때 기초 체력을 만들어 주는 자리라서, 한 번의 합격으로 끝나기보다 다음 단계를 여는 문으로 삼는 경우가 많아요.
실제 응시자들은 이렇게 말합니다
편집부가 공개된 합격 후기·수험 커뮤니티·자료에서 자주 반복되는 경험을 추려 정리한 내용입니다. 본 사이트가 직접 응시한 1차 기록이 아니라 작성 시점에 공개돼 있던 자료를 종합한 것이며, 아래에 참고 출처를 함께 밝힙니다.
실제 응시자들은 ADsP의 당락이 1·2과목이 아니라 통계·머신러닝·R 코드가 몰린 3과목(데이터 분석)에서 갈린다고 입을 모은다. 1·2과목은 배경지식으로 과락만 면하면 되지만 3과목은 해석조차 막히기 쉬워 가장 먼저·가장 오래 봐야 하고, 이론을 한두 번 훑은 뒤 기출 6~8회분을 반복하는 방식이 정석으로 반복된다. 다만 2024년부터 단답형이 폐지되고 전 문항이 객관식으로 바뀌어, 옛 후기 기준 자료만 보면 낭패를 본다는 경고가 공통적이다.
- 3과목(데이터 분석)에서 당락이 갈린다
여러 응시자가 1,2과목은 빅데이터,DB 배경지식으로 과락만 면하면 되지만 3과목 통계,머신러닝,R 코드는 해석조차 안 돼 가장 먼저, 가장 오래 봐야 한다고 입을 모은다. 공분산,기댓값, 군집분석, 재현율 같은 계산 유형이 빈출이라 막판엔 3과목 R 코드와 계산에 집중하는 편이 현실적이다.
- 기출 반복이 핵심이되 2024년 객관식 전환을 꼭 확인
이론 1,2회독 뒤 기출 6~8회분 반복이 정석이고 재출제 비중이 높다. 단 2024년부터 단답형 10문항이 폐지되고 전 문항 객관식으로 바뀌어 옛 후기 기준 자료만 보면 낭패를 본다. 공식 문제집은 오탈자가 많아 비전공자에겐 이지패스 류 교재나 무료 요약강의를 기출과 병행한 사례가 흔하다.
- 자격증 자체보다 '데이터 입문의 출발선'으로 보는 시선
여러 후기가 ADsP만으로 곧장 취업이 되는 것은 아니지만, 비전공자가 데이터 분석의 큰 그림(기획·통계·분석)을 한 번 훑고 SQLD·빅데이터분석기사 같은 다음 단계로 넘어가는 출발선으로서의 가치를 강조한다. 비교적 단기간에 딸 수 있어 데이터 직무 전환을 결심한 사람이 '첫 인증'으로 삼았다는 경험이 반복적으로 등장한다.
ⓘ 개인 후기는 응시 회차·환경에 따라 다를 수 있습니다. 합격을 보장하지 않으며, 시험 기준·일정은 공식 시행 기관 공지를 우선 확인하세요.
5개 지표로 본 이 자격의 가성비
응시 자격·시험 형식·갱신 의무·활용 폭 등 공개된 사실에서 결정적으로 도출한 본 사이트 고유의 평가 지표입니다. 합격·취업·수익을 약속하지 않습니다.
- 비전공 친화도5 / 5응시 자격 부담이 적고 진입이 쉬운가
- 활용도4 / 5실제 직무·채용·등록 활용 폭
- 학습 부담부담 지표2 / 5학습 시간·양 부담 (5에 가까울수록 부담↑)
- 갱신 부담부담 지표1 / 5CPE·PDU·보수교육 등 유지 비용 (5에 가까울수록 부담↑)
- 단기 도전4 / 51~3개월 합격이 현실적인가
ⓘ 본 평가는 라이선스로드 편집부가 정의한 5개 지표 점수입니다. 공식 시행 기관의 합격률·통계가 아니며, 본인 진입 직무·학습 환경에 따라 체감이 달라질 수 있습니다.
단계 상승 경로
데이터분석 준전문가(ADsP)의 이전·다음 단계 자격을 보여줍니다. 본인 응시 자격·학습 시간에 따라 단계를 건너뛰거나 옆 분야로 갈아탈 수도 있습니다.
ⓘ 단계 상승 경로는 일반적 권장 순서이며, 본인 응시 자격·관심 분야에 따라 달라질 수 있습니다.
ⓘ 이 자격을 북마크(★)하면 내 자격 준비 현황에서 원서접수·시험·발표 D-day와 준비 단계 진행률을 한 곳에서 관리할 수 있어요.
준비 체크리스트
아래는 학습·접수·응시 전반에 권장되는 준비 항목입니다. 본인 상황에 맞춰 가감해 활용하세요.
- 공식 가이드 또는 시중 기본서
- R 기초 실습 자료
- 기출 5회분 이상
흔히 하는 실수
- 데이터 분석 기획 과목을 단순 암기로 접근해 응용 문항에서 실패
- R 코드 문항을 가볍게 보고 실습 환경 구성 없이 학습
- 통계 기본 개념(p-value, 회귀 등)을 시각화 없이 외우는 경우
- 기출 풀이만 반복하고 개념 정리를 소홀히 하는 학습 패턴
활용 직무 · 경력 사례
- 데이터 분석·기획·CRM 직군 신입 지원
- 마케팅·서비스 기획에서 데이터 활용 역량 증빙
- ADP·빅데이터분석기사로 단계 상승
- 사내 데이터 리터러시 교육 활용
전형적인 학습 흐름
본인 기초·학습 가능 시간에 따라 흐름이 달라질 수 있습니다. 다음은 같은 유형 자격을 준비한 응시자들에게 일반적으로 권장되는 단계 구성입니다.
- 1단계 — 응시 자격·시험 일정 확인
국가공인민간자격 자격은 응시 자격(학력·경력·관련 자격) 충족이 우선입니다. 한국데이터산업진흥원(KDATA)의 공지를 통해 본인 자격을 점검하세요.
- 2단계 — 약 비전공 4~8주의 이론 학습
필기 과목을 1회독한 뒤 기출 5개년 풀이로 출제 패턴을 파악합니다. 약점 단원은 오답 노트로 정리해 반복 복습합니다.
- 4단계 — 모의시험 + 시험 당일 점검
응시 1~2주 전 실제 시험 시간으로 모의시험을 진행하고, 응시표·신분증·허용 도구·시험장 동선을 사전 점검하세요.
“IT · 디지털” 분야에서 이 자격은 어떤 위치에 있나요?
디지털 전환이 본격화되면서 IT 자격은 비전공 직무에서도 우대 사항이나 가산점으로 작용하는 경우가 많습니다. 다만 자격증만으로 채용이 보장되는 것은 아니며, 실제 업무 경험이나 포트폴리오와 함께 봐야 합니다.
- 컴퓨터활용능력 2급
- 컴퓨터활용능력 1급
- 정보처리산업기사
- SQLD
- ADsP
- 정보처리기사
본 가이드는 일반적 학습 순서이며, 본인 기초·진입 직무에 따라 순서는 달라질 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. ADsP는 SQLD와 비교해 어떤 자격인가요?
SQLD는 SQL·모델링, ADsP는 분석 기획·통계·머신러닝 기초로 평가 영역이 다릅니다. 데이터 직군 입문에서 보완재로 함께 보유하는 경우가 많습니다.
Q. 통계를 모르는 비전공자도 ADsP에 도전할 수 있나요?
비전공자 합격 사례가 많은 것으로 알려져 있으나, 통계 기본 개념의 사전 학습이 권장됩니다.
Q. R을 모르면 합격이 어려운가요?
R 코드 문항이 출제되므로 기초적인 함수·구문 학습이 권장됩니다.
Q. ADsP 응시료는 어떻게 확인하나요?
응시료는 회차에 따라 다를 수 있어 KDATA 공지를 확인해야 합니다.
접수 전 공식 공고에서 확인할 것
여기 정리해 둔 정보는 출발점이고, 접수의 기준은 늘 시행 기관의 그해 공식 공고입니다. 접수 버튼을 누르기 전에 아래 여섯 가지만큼은 공고 원문에서 직접 확인해 두세요.
- 1응시 자격 충족 여부
학력·경력·전공·선행 자격 같은 요건은 같은 자격이라도 등급·연도에 따라 달라집니다. 내 조건이 올해 기준에 맞는지부터 짚어 보세요.
- 2접수 시작·마감 시각
접수 시작·마감 시각은 회차마다 따로 공고됩니다. 시작 시각(보통 평일 오전 10시)을 놓치면 인기 종목은 분 단위로 마감되기도 하니, 여유 있게 들어가는 게 좋습니다.
- 3응시료·환불 규정
응시료와 환불 규정은 회차·등급에 따라 달라질 수 있습니다. 정확한 금액과 환불 기한은 공식 공고에서 확인하세요.
- 4시험장·일자 선택
원하는 지역·날짜의 시험장은 일찍 차곤 합니다. 접수가 열리면 곧바로 들어가 자리를 잡아 두는 편이 안전합니다.
- 5신분증·수험표·지참물
규정 신분증, 수험표 출력 시점, (실기·작업형이라면) 지참 공구·재료·복장 규정 — 시험장에서 당황하지 않게 미리 한번 훑어 두면 좋습니다.
- 6합격 기준·과목 면제
공고 기준 합격선은 총점 60점 이상 + 과목별 40점 이상입니다. 보유 자격·학점으로 일부 과목이 면제되는 경우도 있으니 같이 살펴보세요.
위 항목의 확정 기준은 한국데이터산업진흥원(KDATA) 공식 공고에 있습니다.
공식 공고에서 확인ⓘ 라이선스로드는 시험 시행 기관이 아닙니다. 위 항목의 최종 기준은 그해 공식 공고이며, 합격·채용 같은 결과를 약속드리지 않습니다.
관련 트렌드·정책
이 자격에 영향을 주는 최근 동향·정책 변화 (편집부 큐레이션)
데이터 직군 진입 자격 — SQLD·ADsP·빅데이터분석기사를 어떻게 묶을까
SQLD·ADsP·빅데이터분석기사는 경쟁 자격이 아니라 평가 영역이 다른 보완재입니다. 큐넷·KDATA 공개 수치와 실제 합격 후기로 '뭐부터, 어떤 순서로 묶을지'를 비교표·근거·사례·주의점으로 정리했습니다.
필기는 붙는데 실기에서 멈춘다 — 큐넷 회차별 통계로 본 합격률 격차
‘합격률 65%’ 한 줄로는 안 보이는 게 있습니다. 큐넷 OpenAPI로 받은 2025년 회차별 통계를 필기·실기로 갈라 보면, 정보처리기사는 실기(22.1%)가 진짜 관문이고 가스·환경기능사는 거꾸로 필기에서 막힙니다. 운영자가 직접 합산하며 본 격차를 종목·회차로 정리했습니다.
AI 시대에 다시 보는 AICE — 누가, 왜, 어떻게 응시할까
한국경제신문과 KT가 공동 운영하는 AICE(에이스) 자격은 2024년 12월 과학기술정보통신부가 Associate 등급을 ‘국가공인 1호 AI 자격’으로 지정하면서 위상이 바뀌었습니다. 누적 응시자가 5만 명 안팎으로 추정되는 현 상황과 등급 구성·시험 형식·채용 우대 사례를 1차 출처와 함께 정리합니다.
합격 후기·공부법, 어디서 찾을까
라이선스로드는 합격 후기를 직접 모아 두지 않습니다. 대신 데이터분석 준전문가(ADsP)에 대해 실제로 글을 쓴 사람들이 가장 많이 모이는 곳을 자격증명 기준으로 바로 검색하도록 연결합니다. 광고·제휴 링크 없이 각 플랫폼의 검색 결과로 이동합니다.
- 네이버 블로그합격 후기·공부법 정리 글“데이터분석 준전문가(ADsP) 합격후기”
- YouTube실기 시연·합격 브이로그 영상“데이터분석 준전문가(ADsP) 합격”
- 네이버 카페수험 커뮤니티 Q&A·실시간 정보“데이터분석 준전문가(ADsP) 시험”
읽을 때 체크 포인트 · 후기에 등장하는 시험 회차·과목·합격기준이 본인 응시 시점과 동일한지 먼저 확인하세요. 회차마다 기준·범위가 바뀌는 자격이 적지 않습니다. 블로그·영상에는 학원·교재 광고성 내용이 섞이는 경우가 있으니 내돈내산·체험단 표기를 같이 살펴보는 것을 권장합니다.
공식 시행기관 · 국비지원 과정 바로가기
이 자격의 공식 시행기관과, 현재 모집 중인 국비지원(국민내일배움카드) 과정을 공식 사이트에서 바로 확인합니다. 광고·제휴 링크가 아닙니다.
- 한국데이터산업진흥원 데이터자격검정SQLD·SQLP·ADsP·ADP·빅데이터분석기사 공식 시행기관dataq.or.kr
- HRD-Net 국비지원 과정이 자격과 매칭되는 국민내일배움카드·직업훈련 과정 검색hrd.go.kr
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