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[자격증 대비] 2026 ADsP 60일 단기 합격 완성

과목
ADsP
강사
윤종식
학습단계
이론+문제풀이
강의수
107강 완강
수강기간
60일
  • 맛보기 ( 1 )

    맛보기 강의 판매 강의 중 일부를 참고용으로 수강하실 수 있습니다.

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    • 서점구매 2026 데이터에듀 ADsP 데이터분석 준전문가
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    강좌 정보

    강좌 정보
    강좌 범위
    1과목 데이터 이해
    제1장 데이터의 이해
    제2장 데이터의 가치와 미래
    제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트
    2과목 데이터 분석 기획
    제1장 데이터 분석 기획의 이해
    제2장 분석 마스터 플랜
    3과목 데이터 분석
    제1장 데이터 분석 개요
    제2장 R프로그래밍 기초
    제3장 데이터 마트
    제4장 통계 분석
    제5장 정형 데이터 마이닝
    강좌 특징

    데이터 분석의 첫걸음, ADsP

    데이터에듀 ADsP 강좌 특징
    ADsP No.1!

    베스트셀러
    민트책 저자 직강

    0부터 시작!

    전과목 학습으로
    비전공자도 쉽게 합격

    최신 출제 경향 완벽 반영

    ADsP 기출 분석 및
    출제포인트 제공

    빅데이터 '합격' 전문가  윤종식 교수
    주요이력

    現 (주)데이터에듀 대표

    現 한국해양수산데이터산업협회 수석부회장

    前 동국대 응용통계학과 겸임교수

    학력 및 활동

    빅데이터 / AI 기업 강의
    삼성전자 삼성 SDS, LG CNS, SKT 외 다수

    빅데이터 및 데이터 분석 프로젝트
    외환은행, 신한은행, CJ, LS산전 외 다수

    빅데이터 활용 창업 강좌 및 멘토링
    연세대, 성균관대, 동국대, 아주대 외 다수

    빅데이터 전문가 협회 정회원

    중소기업청, 창조경제타운 심사 평가단

    ADsP 수강생을 위한 학습 지원 혜택
    POINT 1 1:1 튜터 학습관리 빅데이터 전문가의 1:1 피드백으로 맞춤 학습 관리
    POINT 2 저자 직강 데이터분석 준전문가 민트책 저자 직강
    POINT 3 데이터 기반 출제 경향 분석 실제 문제풀이 데이터를 기반으로 ADsP 출제 경향 및 난이도 분석
    POINT 4 무제한 반복수강 배수 제한 없이 PC·모바일 무제한 수강
    데이터에듀 ADsP 민트책만의 특별한 혜택
    ADsP 합격 필수 어플 데이터에듀PT 도서인증 시 무료 제공
    출제 핵심포인트를 요약정리한 합격마법노트 제공
    통계, 빅데이터 심화 개념 정리를 위한 최신 빅데이터 상식 수록
    데이터에듀 ADsP 강의를 선택하는 이유
    91.2%의 높은 데이터에듀 전체 합격률
    수강생 10명 중 9명이 합격하는 ADsP 강의
    ADsP 교재 11년 연속 베스트셀러
    교육부 선정 빅데이터 전문교육기관
    ADsP 취득 시 채용 가산점 및 우대

    금융권, 대기업, 공기업에서 ADsP 취득 시 채용에서 가산점을 주거나 우대하고 있습니다.

    금융권

    국민은행
    기업은행
    농협
    광주은행
    수협은행
    전북은행
    우리카드
    교보생명
    KB증권
    KB생명보험

    대기업

    현대자동차
    기아자동차
    롯데호텔
    롯데컬처웍스
    CJ ENM
    올리브영
    LG에너지솔루션

    공기업

    한국전력공사
    국민건강보험공단
    한국관광공사
    중소벤처기업진흥공단
    한국장학재단
    국민연금공단
    건강보험심사평가원
    축산물품질평가원
    부산시설공단

    * 2022년 기준이며, 채용연도에 따라 달라질 수 있으므로 자세한 사항은 해당 기관 채용공고 참고.


    ADsP 유망 직종에 대해서도

    데이터에듀가 자세히 알려줄게요
    데이터 분석가

    통계를 활용한 분석이라는 전통적 분석가의 관점에 가장 부합하는 직업이며, 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있을지를 분석하고 통찰력을 제공하는 사람

    데이터 사이언티스트

    복잡한 비즈니스 문제를 모델링하고 인사이트를 도출하며 통계학, 알고리즘, 데이터마이닝 그리고 시각화 기법 등을 통해 그 속에서 기회를 찾아내는 사람

    데이터 엔지니어

    특정 기업, 특정 산업에서 데이터를 수집하고 관리하는 소프트웨어 엔지니어라고 볼 수 있으며, 서비스의 특성을 고려하여 적절한 기술을 선택하는 사람


    아직 고민하는 당신을 위한

    수강생이 말해주는 리얼 후기
    제42회 데이터 분석 준전문가(ADsP)
    합격 후기(비전공자, 취준생 강*영)

    예상문제/모의고사/기출문제를 3번 정도 풀고 갔는데 시험에 비슷한 유형의 문제들이 많이 나와서 자신감이 생겼던 것 같습니다. 3과목의 경우에는 인강을 반복해서 들었습니다. 처음에는 낯선 내용들이 3번 정도 반복하고 나니 눈에도 익고 머리에도 남았던 것 같습니다.

    제 41회 데이터 분석 준전문가(ADsP)
    합격 후기(비전공자, 대학생 김**)

    인터넷 강의를 찾아보던 중에 데이터에듀란 곳이 가격과 수강 과목들 자체가 합리적인 것 같아서 결정하게 되었습니다. 아니나 다를까 어느 부분이든지 엄청 자세하고 꼼꼼하게 알려주셨고 시험에서 좋은 결과로 나타났던 것 같습니다.

    제 41회 데이터 분석 준전문가(ADsP)
    합격 후기(비전공자, 대학생 노**)

    3과목 위주로 데이터에듀에서 수강했습니다. 1,2과목의 경우에는 강의를 듣지 않고 책으로만 독학했습니다. 3과목 또한 독학하려고 했으나 생각보다 R프로그래밍의 개념이 어려워 데이터에듀 강의의 힘을 빌렸습니다.

    제 41회 데이터 분석 준전문가(ADsP)
    합격 후기(준전공자, 직장인 서**)

    무작정 암기하기 어려운 단어에 대한 풀이와 3과목에서의 코드, 이미지들이 이해하는데 도움이 많이 되었습니다. 강의를 들어가기 전 체크포인트를 통해 대충 어떤 부분을 배울지 생각할 수 있었고, 출제 포인트를 통해 특히 중요한 부분을 체크할 수 있어서 좋았습니다.

    데이터에듀 상담은 24시간 운영 중!

    궁금한 점이 있다면 데이터에듀가 모두 알려드려요.

    자동응답 24시간 운영 / 상담원 연결은 오전 9시 ~ 오후 6시

    수강 대상

    ✅ 머신러닝 기초 학습이 필요하신 분

    ✅ 데이터분석 전문가/준전문가 자격증 취득을 원하는 분

    ✅ 데이터분석 관련 취업 희망자

    ✅ 빅데이터 관련 대학 진학을 위한 고등학생(교육부 생기부 관련 공인자격증)

    참고사항
    데이터에듀PT 주요 기능
    POINT 01
    편리한 문제풀이
    문제풀이를 통한 자동 채점과
    오답 노트 자동 정리로 편리하게!
    POINT 02
    AI 상세 해설
    데이터에듀의 생성형 AI ‘비기봇’으로
    공부하는 상세 해설
    POINT 03
    성적 분석
    나의 성적으로 시험 결과를 분석하고
    부족한 부분까지 파악
    데이터에듀PT 이용 현황
    2025년 하반기 시험기간 중 데이터에듀PT 최대 접속자수 10,928명!
    조회수 1,859,930회
    활성 사용자 14,366명
    사용자당 조회수 129.47회
    평균 참여 시간 1시간 14분
    기간: 25.07.12 ~ 25.08.09
    데이터에듀PT 앱 재방문율 78% 한 번도 써보지 않은 수험생은 있어도
    합격할 때까지 한 번만 쓴 수험생은 없습니다.
    ADsP 합격후기 작성 합격자 PT 이용률 100% 합격자들은 평균 주 3~4회
    데이터에듀PT로 공부했습니다.
    실제 합격자들의 활용 후기
    합격자들이 말하는 데이터에듀PT

    시험 주에는 도서에 있는 기출, 예상 문제를 풀고 틀린 문제들은 다시 확인하는 식으로 하였으며, 데이터에듀PT를 활용하여 틀린 문제를 북마크하여 그 문제들만 다시 풀 수 있던 점이 도움이 되었습니다.

    - 44회 ADsP 합격자 진○현 -

    출퇴근 길 지하철에서 책 없이 모바일로 문제와 해설을 보면서 복습할 수 있었던 점이 정말 좋았어요. 직장인 수험생으로서 이동 시간마다 짬짬이 공부할 수 있었던 게 큰 도움이 됐습니다.

    - 45회 ADsP 합격자 닉네임 cu***15 -

    다양한 콘텐츠들을 제공하고 있기에, 책상이 아닌 이동 중이나 야외에서도 앱 하나로 공부 시간을 확보하여 벼락치기에 아주 큰 도움이 되었습니다!!

    - 46회 ADsP 합격자 닉네임 스***익 -

    우선 앱으로 기출문제를 풀 수 있어서 언제 어디서든 공부 가능하다는 게 컸습니다. 아무래도 ADsP는 나왔던 문제도 출제되니까 이동하면서 계속 앱으로 기출을 틈틈이 공부했습니다.

    - 47회 ADsP 합격자 닉네임 오***빈 -

    교재 정보

    강의 목차

    강의 목차
    차시 강의명 강의영상 강의시간
    1강 오리엔테이션 맛보기 43분
    2강 [1. 데이터의 이해] 데이터와 정보 / [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (1) 25분
    3강 [1. 데이터의 이해] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1) 23분
    4강 [1. 데이터의 이해] 데이터베이스 활용 (2) 17분
    5강 [1. 데이터의 이해] 예상문제 및 정리하기 22분
    6강 [1. 데이터의 이해] 빅데이터의 이해 (1) 38분
    7강 [1. 데이터의 이해] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향 25분
    8강 [1. 데이터의 이해] 비즈니스모델 / [제4절] 위기요인과 통제방안 30분
    9강 [1. 데이터의 이해] 예상문제 및 정리하기 20분
    10강 [1. 데이터의 이해] 빅데이터 분석과 전략 인사이트 30분
    11강 [1. 데이터의 이해] 전략인사이트 도출을 위한 필요 역량 / [제3절] 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 21분
    12강 [1. 데이터의 이해] 예상문제 및 정리하기 16분
    13강 [2. 데이터 분석 기회] [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1) 27분
    14강 [2. 데이터 분석 기회] [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1) 27분
    15강 [2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (2) 22분
    16강 [2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (3) 22분
    17강 [2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (4) 24분
    18강 [2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기 40분
    19강 [2. 데이터 분석 기회] [제3절] 분석 과제 발굴 (1) 26분
    20강 [2. 데이터 분석 기회] [제3절] 분석 과제 발굴 (2) 22분
    21강 [2. 데이터 분석 기회] [제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기 26분
    22강 [2. 데이터 분석 기회] [제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크 26분
    23강 [2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1) 24분
    24강 [2. 데이터 분석 기회] [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기 27분
    25강 [3. 데이터 분석 개요] 데이터 분석 기법의 이해 (1) 27분
    26강 [3. 데이터 분석 개요] 데이터 분석 기법의 이해 (2) 26분
    27강 [4. R프로그래밍 기초] R소개 27분
    28강 [4. R프로그래밍 기초] R 특징 및 설치 32분
    29강 [4. R프로그래밍 기초] R studio / R 기반의 작업환경 / 정리하기 25분
    30강 [4. R프로그래밍 기초] R 시작하기 32분
    31강 [4. R프로그래밍 기초] 패키지 / 파일 20분
    32강 [4. R프로그래밍 기초] 배치모드 / R 실습 / 정리하기 21분
    33강 [4. R프로그래밍 기초] 출력 / R 실습 13분
    34강 [4. R프로그래밍 기초] 변수할당 및 삭제 / R 실습 25분
    35강 [4. R프로그래밍 기초] 기본 통계량 / R 실습 32분
    36강 [4. R프로그래밍 기초] 프로그래밍시 자주하는 실수 / 정리하기 23분
    37강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터 입력과 출력 (1) / R 실습 (1) 29분
    38강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터 입력과 출력 (2) / R 실습 (2) 22분
    39강 [4. R프로그래밍 기초] CSV / 웹데이터 / 복잡한 데이터 읽기 30분
    40강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터 구조 (1) / R 실습 (1) 33분
    41강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터 구조 (2) / R 실습 (2) 29분
    42강 [4. R프로그래밍 기초] R 실습 (3) / 정리하기 36분
    43강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터프레임 다루기 (1) / R 실습 (1) 21분
    44강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터프레임 다루기 (2) / R 실습 (2) 27분
    45강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터 병합 / R 실습 / 데이터 구조 변경 / 정리하기 24분
    46강 [4. R프로그래밍 기초] 데이터 변형 / R 실습 31분
    47강 [4. R프로그래밍 기초] 문자열 및 날짜 다루기 / R 실습 26분
    48강 [5. 데이터 마트] R reshape를 이용한 데이터 마트 개발 32분
    49강 [5. 데이터 마트] reshape 패키지 실습 21분
    50강 [5. 데이터 마트] sqldf / plyr / data.table 패키지 실습 36분
    51강 [5. 데이터 마트] 데이터 가공 / 변수 중요도 15분
    52강 [5. 데이터 마트] 변수 구간화 / R 실습 20분
    53강 [5. 데이터 마트] 결측값 처리 22분
    54강 [5. 데이터 마트] R을 활용한 결측값 처리 15분
    55강 [5. 데이터 마트] 이상값 처리 19분
    56강 [5. 데이터 마트] 예상문제 및 정리하기 25분
    57강 [6. 통계분석] 통계 / 통계자료의 획득방법 40분
    58강 [6. 통계분석] 통계분석 / 확률 26분
    59강 [6. 통계분석] 이산형 확률분포 26분
    60강 [6. 통계분석] 연속형 확률분포 40분
    61강 [6. 통계분석] 추정 28분
    62강 [6. 통계분석] 가설검정 28분
    63강 [6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 19분
    64강 [6. 통계분석] 기술통계 (1) 36분
    65강 [6. 통계분석] 기술통계 (2) 23분
    66강 [6. 통계분석] 인과관계 23분
    67강 [6. 통계분석] 상관분석 21분
    68강 [6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 36분
    69강 [6. 통계분석] 회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1) 17분
    70강 [6. 통계분석] 단순선형회귀분석 (2) 22분
    71강 [6. 통계분석] 단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1) 24분
    72강 [6. 통계분석] 다중선형회귀분석 (2) 16분
    73강 [6. 통계분석] 최적회귀방정식 22분
    74강 [6. 통계분석] R을 활용환 회귀분석 33분
    75강 [6. 통계분석] R을 활용한 최적회귀방정식 30분
    76강 [6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 16분
    77강 [6. 통계분석] 로지스틱 회귀분석 30분
    78강 [6. 통계분석] 시계열 자료 / 정상성 28분
    79강 [6. 통계분석] 시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법) 25분
    80강 [6. 통계분석] 시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열) 39분
    81강 [6. 통계분석] R을 활용한 시계열 분석 (1) 30분
    82강 [6. 통계분석] R을 활용한 시계열 분석 (2) 33분
    83강 [6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 13분
    84강 [6. 통계분석] 다차원 척도법 32분
    85강 [6. 통계분석] 주성분 분석 33분
    86강 [6. 통계분석] 예상문제 및 정리하기 31분
    87강 [7. 정형 데이터 마이닝] 데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법 23분
    88강 [7. 정형 데이터 마이닝] 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석 25분
    89강 [7. 정형 데이터 마이닝] 성과분석 / 예상문제 및 정리하기 24분
    90강 [7. 정형 데이터 마이닝] 분류분석 / 의사결정나무 (1) 27분
    91강 [7. 정형 데이터 마이닝] 의사결정나무 (2) 26분
    92강 [7. 정형 데이터 마이닝] 분리규칙 / 의사결정나무 (3) 31분
    93강 [7. 정형 데이터 마이닝] R을를 활용한 분류분석 26분
    94강 [7. 정형 데이터 마이닝] 예상문제 및 정리하기 16분
    95강 [7. 정형 데이터 마이닝] 앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트) 30분
    96강 [7. 정형 데이터 마이닝] 예상문제 및 정리하기 33분
    97강 [7. 정형 데이터 마이닝] 인공신경망 (1) 20분
    98강 [7. 정형 데이터 마이닝] 인공신경망 (2) 20분
    99강 [7. 정형 데이터 마이닝] 인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항 28분
    100강 [7. 정형 데이터 마이닝] R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기 26분
    101강 [7. 정형 데이터 마이닝] 군집분석 / 계층적 군집방법 (1) 34분
    102강 [7. 정형 데이터 마이닝] 계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법 22분
    103강 [7. 정형 데이터 마이닝] 혼합 분포 군집 / SOM 24분
    104강 [7. 정형 데이터 마이닝] 예상문제 및 정리하기 25분
    105강 [7. 정형 데이터 마이닝] 연관규칙 33분
    106강 [7. 정형 데이터 마이닝] 최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1) 24분
    107강 [7. 정형 데이터 마이닝] R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기 24분