ADP) ADP 26회 실기 예비합격 후기 (+비전공자, 3수 공부법)

#1. 드디어 합격!

 ADP 실기 합격 후기를 언제쯤 블로그에 올릴 수 있을까 항상 궁금했는데, 이번에 드디어 합격을 하였다. ^^

엄청난 점수를 받은 것도 아니고 턱걸이로 합격한 것이지만 그래도 나의 경험이 다른 분들의 합격에 조금이라도 도움이 되길 바라며 그 간의 공부 히스토리를 적어본다.

26회 ADP 실기 합격

 

#2. 3수 히스토리

# 2-1. ADsP와 ADP 필기 그리고 24회 ADP 실기...

 작년 4월 국비지원 프로그램으로 처음으로 코딩과 파이썬을 접한 이후, 8월 ADsP 시험을 목표로 5월부터 데이터 분석 공부를 시작했다. 비록 비전공자였기 때문에 생소한 내용들이었지만, 새로운 분야이기도 하고 내용이 흥미로웠기 때문에 재미있게 공부를 했던 것 같다. 덕분에 30회 ADsP와 23회 ADP 필기를 운좋게 한번에 합격을 할 수 있었다. 점수는 각각 88점, 80.5점을 획득하였다.

 공부법을 공유하자면, ADsP와 ADP 필기는 각각 DataEdu의 민트책과 초록책들로만 공부를 했고, 완독 4~5회 하였다. 기출문제도 3번씩 풀어본 것 같다.

 

 필기 시험의 기세를 몰아 실기도 한번에 합격하겠다는 마음가짐으로 ADP 실기 준비도 정말 열심히 했다. 비전공자로서 가장 부담이 되었던 부분은 머신러닝이었고, 여기에만 집중해서 시중의 책 7~8권 정도를 모두 코드를 짜고, 개념을 필기해서 나만의 노트를 만들었다. 그 때 본 책들 목록은 아래와 같다.

 공부해야 할 목록은 ADsP와 ADP 책을 보며 리스트업하였고 (블로그에 포스팅한 바 있음) 그 주제에 맞는 것을 여러 책들에서 스크랩핑 해서 쥬피터랩에 개념과 코드를 작성하였다. 그리고 나중에 이 방대한 분량을 책으로 제본해서 실기 시험 때마다 가지고 갔다.

 가도와키 다이스케, 사카타 류지, 호사카 게이스케, 히라마쓰 유지, 데이터가 뛰어노는 AI 놀이터, 캐글 (서울: 한빛미디어)
로웰 아티엔자, 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 (경기: 위키북스, 2019)
벤자민 벵포트, 레베카 빌브로, 토니 오제다, 파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석 (경기: 제이펍, 2019)
스티븐 마슬랜드, 알고리즘 중심의 머신러닝 가이드 제2판 Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition (경기: 제이펍, 2017)
안드레아스 뮐러, 세라 가이도, 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 번역개정판 (서울: 한빛미디어, 2019)
앨리스 젱, 아만다 카사리, 피처 엔지니어링 제대로 시작하기 (서울: 에이콘, 2019)
에일린 닐슨, 실전 시계열 분석 (서울: 한빛미디어, 2021)
웨스 맥키니, 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 (서울: 한빛미디어, 2016)
윤종식, ADP 데이터 분석 전문가 (부산: (주)데이터에듀, 2021)
윤종식, ADsP 데이터 분석 준전문가 (부산: (주)데이터에듀, 2021)
피터 브루스, 앤드루 브루스, 피터 게데크, 데이터 과학을 위한 통계 2판 (서울: 한빛미디어, 2021)

 또한, 매주 일요일 저녁 Zoom으로 카페에서 만난 스터디원들과 함께 공부를 했다. 주제목록을 가지고 팀원들이 각자 1개씩 맡아서 돌아가면서 개념 설명을 하고, ADP 기출문제를 각자 풀고나서 함께 보며 리뷰하는 식의 스터디였는데 많은 도움이 되었다.

 그리고 어느덧 24회 실기 시험! 이렇게 열심히 공부했으니 이걸로 충분할 것이라고 생각했는데 그것은 큰 오산이었다. 내 시험 성적(기계학습 31점, 통계분석 0점)에서도 볼 수 있지만, 이 시험에서 내가 간과한 것은 "통계분석"이었다. 의외로 수험생들이 이부분을 놓치고 있을 수도 있겠다는 생각이 든다. 일반적으로 '데이터 분석'이라 하면 머신러닝만 생각을 하는데 사실 ADP는 기계학습이 50점, 통계분석이 50점인 시험인 것이다. 이 사실을 미리 알았더라면 한회 정도는 더 빨리 합격할 수도 있지 않았을까하는 아쉬움이 남는다.

ADP 실기 점수 히스토리

 

# 2-2. 25회 ADP 실기

 통계분석 빵점이라는 아픔을 딛고, 이제 통계학 뽀개기라는 폴더를 만들어서 통계학 공부를 시작했다. 첫 시험에서는 스터디원들 중 합격자가 전무했다ㅠ. 스터디원들과 힘을 모아 이번엔 통계학을 한번 다같이 공부해자고 하며 스터디를 이어갔다.

 나는 개인적으로도 공부를 시작했다. 인터넷에는 많은 무료 통계학 강의들이 있었고 특히 KOCW(http://kocw.net/)에서 도움을 많이 받았다. 나는 이 사이트에서 한양대학교 백승현 교수님의 경영통계분석과 고려대학교 홍성식 교수님의 의용통계학을 공부했다. 강의를 다 듣기엔 시간이 부족해서 PDF만 다운로드 받아서 강의자료로 공부를 했다. 또한, eStat(http://www.estat.me/estat/eStatU/index.html)에서 각종 데이터를 입력해서 계산한 값을 내가 직접 파이썬으로 코딩해서 얻은 값과 비교하면서 공식을 익혀갔다. 비모수 통계방법들도 강의에서 배워볼까 해서 연세대학교 문명상 교수의 비모수통계론을 보려고 하다가 어려워서ㅠ 패스하고 대신, 동양북스의 <통계학대백과사전>에 있는 비모수 파트를 파이썬 코드로 직접 작성해 보았다. 그리고 이 때 쓴 코드들로 또 책을 만들어서 시험장에 가지고 갔다.

 머신러닝은 지난 번에 공부한 내용들을 복습하면서, 자주 사용하는 기능들을 함수로 미리 정의해 놓았다. 예를 들면, 탐색적 분석 루틴이라든지 이상치 구하는 방법, 각종 시각화 플롯팅 코드들 등이다. 시험장에서 생각하면서 코드를 짜면 시간이 걸리니 바로 보고 따라 칠 코드를 미리 작성해 놓은 것이다.

 그리고 25회 ADP 실기를 쳤고, 64.5점으로 불합격 하였다. 하지만 이번에는 그렇게 절망적이지만은 않았다. 확실히 공부한 효과가 나타났기 때문이다. 기계학습도 미세하게 점수가 올랐고 통계분석이 빵점에서 29점이 되었다. ㅎㅎ 스터디원들 중에서도 한명의 합격자가 나타났다. 그렇게 희망을 보며 26회 시험을 준비 했다.

 

 

# 2-3. 드디어 26회 ADP 실기!

 26회 ADP 실기를 앞두고는 앞에 두 시험 전과는 달리 그렇게 많이 공부를 한 것 같지는 않다. 한달 정도 하루에 3~4시간씩 공부했던 것 같다. 데이터분석 공모전도 병행하고 있었고, 개인적으로 여러가지 일들이 있었기 때문이다.

 그럼에도 불구하고 앞선 시험에서 내가 느꼈던 나의 패착은 1) 통계 문제 경험이 부족하다, 2) 주요 머신러닝 방법에 대한 나만의 흐름을 정리 안 해서 시험장에서 생각하느라 시간이 부족하다 였다. 25회 때 정말 시간이 부족해서 두번째 머신러닝 시계열 문제를 거의 30분 안에 대충 풀고 끝낼 수밖에 없었다. 그게 너무 아쉬웠다. 그래서 시간 배분 전략을 머신러닝 2.5시간, 통계분석 1시간, 리뷰 0.5시간으로 짰다. 머신러닝은 고민과 생각이 많이 필요한 문제이기 때문이다.

 이를 위해서 26회 시험을 앞두고 통계 문제집을 사서 풀었다. 내가 본 책은 (주)시대고시기획에서 출판한 <2022 통계직 공무원을 위한 통계학>이었다. 2014년~2021년도 9급, 7급 8개년 기출문제 해설을 수록했다고 했는데, 사실 기출문제까지는 손도 못댔고, 앞에 나온 요약 정리와 연습문제를 각 2회 공부했다. 이건 확실히 효과가 있었다. 이 기출문제에서 풀어본 문제가 상당부분 ADP에서도 나왔다. 그래서 사실, 26회 ADP실기에서 통계분석 파트는 40점이 나올 줄 알았다. 10점짜리 베이지안 회귀는 아예 풀지도 못했지만 나머지는 다 맞게 풀었다고 생각했기 때문이다. 어디서 실수가 발생한 건지는 모르겠지만 내 생각보다 한 문제를 더 틀렸나보다.

 머신러닝에서 가장 힘을 줘서 공부한 부분은 회귀, 분류, 시계열, 군집분석이다. 인공신경망, 텍스트 마이닝, 사회관계망 분석 등도 공부를 해두긴 했는데 최근 ADP 추세로 봐서는 영영 안 나올 것 같기도 하다. 여튼, 머신러닝은 최대한 미리 생각해 볼 수 있는 흐름은 다 코드로 작성을 해두었다. 예를 들어, Kmeans의 최적의 k를 찾기 위해 엘보우 플롯이 자동으로 비교되고, 각 경우의 실루엣 계수도 비교할 수 있도록 코드를 짠다든지 하는 코드이다.

 각각의 분석 방법에 대한 개념, 장단점, 평가방법, 평가 지표 등에 대한 설명, 장단점 등도 텍스트로 정리해서 바로 갖다 쓸 수 있도록 노트를 만들어 출력해 갔다. 이렇게 만든 스프링 노트가 4권, 그리고 통계학 기출문제집, 통계학 대백과 사전까지 해서 6권을 가지고 시험장에 갔다. 이번에는 시간이 좀 남아서 (마지막 문제를 아예 스킵해서 그런가?) 2~3번 문제를 검토할 수 있었다.

 이렇게 26회 시험을 마지막으로 턱걸이 합격을 할 수 있었고, 정이 든 서일대 배양관과 빠이빠이를 하였다.

 

#3. 마인드 컨트롤

 사실, ADP 시험에서 상당히 중요한 것은 마인드 컨트롤이다. 한번에 합격하기 쉽지 않은 시험이기 때문에 한번 떨어지면 또 공부하기 싫어지기 때문이다. 또한, 스스로 충분히 데이터 분석 실력이 있는데도 이상하게 시험 문제가 자기랑 안 맞아서 불합격 하는 경우도 종종 발생하는 것 같다. 스터디원들 중, 평소 코드 작성하는 것과 배경지식들을 보면 나보다 월등한데도 떨어지는 경우가 있는 것을 보면 말이다. 그래서 그냥 이번 시험이 나랑 안 맞았나보다 하고 쓱~ 넘길 수 있는 마인드가 필요할 것 같다. 먼저, 합격했던 스터디원도 이런 뉘앙스의 말을 해주셨는데 그 말이 나에게도 큰 힘이 됐다.

 턱걸이로 합격한 운 좋은 사람이긴 하지만, 그래도 나의 좌충우돌 합격 경험이 누군가에게 도움이 되길 바라며 몇자 적어보았다.

 다음 포스팅으로 실제 답안을 어떻게 작성했는지 복기해서 적어보려고 한다. 곧 정리해서 올려야지!

 

** 아래 링크는 ADP 실기 기출문제 풀이 포스팅:

[ADP 실기 기출문제 풀이]

https://lovelydiary.tistory.com/453

ADP 기출문제 풀이) 탐색적 분석 관련 문제들 w/Python

 

** 아래 링크는 ADP 실기 기출문제 모음 포스팅:

https://lovelydiary.tistory.com/381

ADP) ADP 실기 기출문제 모음 (17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26회)

 

**아래는 ADP 실기 책 추천:

https://lovelydiary.tistory.com/452

ADP 실기 책 추천) 핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북