2026년 ADP(데이터분석 전문가) 시험 일정 및 과목별 꿀팁

2026년 ADP(데이터분석 전문가) 시험 일정 및 과목별 꿀팁 

 

데이터 분석 전문가의 필수 자격증, ADP(Advanced Data Analytics Professional)! 2026년 자격 취득을 목표로 한다면, 지금부터 제대로 준비해야 합니다. 이 글에서는 2026년 ADP 시험 일정과 과목별 꿀팁을 표, 그래프, 인포그래픽 등 시각화 자료를 활용해 정리해드립니다.

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📅 2026년 ADP 시험 일정 한눈에 보기

시험 회차	필기시험	실기시험	합격자 발표
1회	2026년 3월 예정	2026년 4월 예정	2026년 5월
2회	2026년 7월 예정	2026년 8월 예정	2026년 9월
3회	2026년 11월 예정	2026년 12월 예정	2027년 1월

※ 정확한 일정은 한국데이터산업진흥원 공식 사이트에서 확인 가능

 

https://www.dataq.or.kr

 

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🧠 ADP 과목별 출제 비중 그래프

• 데이터분석 과목이 전체의 50% 이상을 차지 → 집중 공략 필수!
• 나머지 과목도 기초이론 + 실무응용 중심으로 폭넓게 학습해야 합격!

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📚 과목별 꿀팁

① 데이터 이해

• 핵심 키워드: 데이터 정의, 구조, 가치, 빅데이터 개념
• 추천 자료: K-MOOC 빅데이터 개론, EBS 데이터 과학 입문
• 꿀팁: 용어 암기보다는 ‘왜 이 개념이 중요한가?’를 생각하며 구조화된 정리 필요

② 데이터 처리 기술 이해

• 핵심 키워드: ETL, 데이터 저장/처리, 분산처리, 클라우드
• 도식 예시:

[데이터 흐름 예시]
데이터 수집 → 정제 → 저장 → 분석 시스템 → 시각화 → 보고
          ↑ ETL 과정

• 꿀팁: 그림이나 흐름도를 직접 그리며 데이터 파이프라인 흐름을 익히세요!

③ 데이터분석 기획

• 핵심 키워드: 분석 목적, 문제 정의, 분석 방향 설정
• 꿀팁: 실무 기획서(예: 고객 이탈 분석, 제품 추천 등) 사례를 많이 읽고, 문제 정의 → 가설 수립 → 데이터 필요요소 → 기대효과의 순서로 연습!

④ 데이터 분석

• 핵심 키워드: 통계분석, 예측모델, 머신러닝, 텍스트 마이닝
• 대표 알고리즘: 선형회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, SVM, KNN 등
• 꿀팁:
  • 알고리즘을 외우는 게 아니라, 어떤 데이터에 어떤 모델이 적합한가를 중심으로 공부!
  • Python 실습 병행: scikit-learn, seaborn으로 시각화 & 분석 결과 리포트 작성 훈련

⑤ 데이터 시각화

• 핵심 키워드: 시각적 인사이트, 대시보드 구성, 디자인 원칙
• 툴 예시: Excel, Tableau, Power BI, matplotlib, D3.js
• 꿀팁:
  • 차트의 ‘적절성’과 ‘메시지 전달력’이 평가 기준
  • 같은 데이터를 여러 시각화로 표현해보며 의미를 해석하는 연습

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🧪 실기시험 꿀팁

✔️ 실기 구조

• 형식: 서술형 + 코드 일부 + 리포트 형태
• 시간: 240분 (4시간)

✔️ 답안 작성 포인트

1. 문제 정의: 비즈니스 문제를 데이터 관점으로 재정의
2. EDA: 데이터 전처리, 이상치 탐지, 분포 파악 등 시각적 탐색
3. 모델링: 적합한 모델 선택 이유, 하이퍼파라미터 설명
4. 결과 해석: 비즈니스 인사이트 도출, 추가 제안

💡 팁: 실기에서 중요한 것은 정확한 정답이 아니라

             “어떻게 문제를 정의하고 해결했는가” 입니다.

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✅ 마무리 체크리스트

준비 항목	체크
과목별 핵심 개념 정리	✅
Python 또는 R 기본 문법 숙지	✅
기출문제 및 실전 분석 리포트 연습	✅
실무 사례 기반 기획안 작성 훈련	✅
시각화 도구 활용법 습득	✅

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📌 추천 자료 & 참고 링크

• ADP 공식 정보 페이지 (Kdata)
• K-MOOC 데이터 분석 강의
• Dacon 데이터 분석 실습 플랫폼

데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.

 

K-MOOC

 

데이터사이언티스트 AI 컴피티션

 

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2026년 ADP 합격, 지금부터 제대로 준비하면 충분합니다. 각 과목의 핵심을 이해하고, 실무 기반의 사고력까지 겸비한다면 여러분도 데이터 분석 전문가가 될 수 있습니다!

 

 

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