데이터 분석가의 도전기: ADSP 합격하기

데이터 시대, 분석 능력은 선택이 아닌 필수가 되었다. 이에 발맞춰 ADSP(데이터분석 준전문가) 자격증 취득에 도전했고, 마침내 합격의 기쁨을 맛보았다. 이 과정에서 스콧 영의 '울트라러닝' 학습법을 적용했는데, 그 경험을 9가지 법칙에 맞춰 소개하고자 한다.

 

 

첫째, '메타 학습'이다. ADSP 시험을 위한 학습 로드맵을 설계했다. 시험 일정을 확인하고 역산하여 학습 계획을 세웠다. 시험 과목인 데이터의 이해, 데이터 분석 기획, 데이터 분석을 위한 지식을 세분화하고 각각에 시간을 배분했다. 특히 R 프로그래밍에 대한 학습 시간을 넉넉히 확보했다. 현직 데이터 분석가와의 대화를 통해 실무에서 중요하게 여기는 부분을 파악하고 학습 우선순위를 조정했다.

둘째, '집중력'이다. 효율적인 학습을 위해 환경을 조성했다. 집 서재를 학습 전용 공간으로 정비하고, 학습 시간에는 모든 전자기기의 알림을 차단했다. 포모도로 기법을 활용해 50분 집중, 10분 휴식의 리듬을 만들었다. 이를 통해 하루 8시간 이상 집중력을 유지할 수 있었고, 학습 효율이 크게 향상되었다.

셋째, '직접하기'다. ADSP 기출 문제를 풀거나, 온라인 강의에서 제공되는 연습 문제를 풀며 실전 감각을 키워나갔다. 또한 오픈소스 데이터를 활용하여 직접 데이터 분석 프로젝트를 수행하고, 결과를 도출해 보았다.

넷째, '특화 학습'이다. 모의고사를 통해 내가 가장 취약한 부분이 '데이터 분석 기획'임을 파악했다. 이에 해당 부분에 더 많은 시간을 할애했다. 관련 서적을 추가로 구입하여 학습하고, 실제 기업의 데이터 분석 기획 사례를 찾아 분석했다. 이를 통해 약점을 보완할 수 있었고, 실제 시험에서도 이 부분에서 고득점을 얻을 수 있었다.

다섯째, '인출'이다. 학습한 내용을 스스로 테스트했다. 플래시카드 앱을 활용해 주요 개념과 용어를 수시로 복습했다. 매주 일요일에는 한 주간 배운 내용으로 나만의 문제를 만들어 풀어보는 시간을 가졌다. 또한, 스터디 그룹을 만들어 서로 문제를 출제하고 풀어보는 활동을 했다. 이 과정에서 학습 내용이 장기 기억으로 전환되는 것을 체감할 수 있었다.

여섯째, '피드백'이다. 온라인 커뮤니티에 질문을 올리고 피드백을 받았다. 특히 R 코드에 대한 피드백은 프로그래밍 실력 향상에 큰 도움이 되었다. 또한, 모의고사 결과를 분석하여 부족한 부분을 파악하고 보완하는 데 활용했다.

일곱째, '유지'다. 학습한 내용을 장기 기억화하기 위해 노력했다. 매일 밤 그날 배운 내용을 요약하여 노트에 정리했다. 주말마다 한 주간의 학습 내용을 복습하고, 월말에는 한 달간의 학습 내용을 총정리했다. 특히 자주 혼동되는 개념들은 비교표를 만들어 차이점을 명확히 했다. 이런 노력 덕분에 시험 직전에 다시 볼 때 훨씬 수월하게 내용을 상기할 수 있었다.

여덟째, '직감'이다. 단순 암기를 넘어 깊이 있는 이해를 위해 노력했다. 예를 들어, 통계 개념을 학습할 때는 단순히 공식을 외우는 것이 아니라 그 의미와 활용 사례를 함께 학습했다. 다양한 데이터 분석 사례를 접하면서 어떤 상황에서 어떤 방법을 사용해야 하는지에 대한 직관을 키웠다. 이는 실제 시험에서 복잡한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 되었다.

마지막으로 '실험'이다. 학습의 범위를 점차 확장해 나갔다. ADSP 시험 범위를 넘어서는 내용도 호기심에 이끌려 학습했다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘에 대해 추가로 학습해 보았다. 이런 과정이 당장의 시험 점수 향상에는 직접적인 도움이 되지 않았을지 모르지만, 데이터 분석에 대한 더 넓은 시야를 갖게 해주었다.

 

 

3개월간의 집중 학습 끝에 ADSP 자격증을 취득할 수 있었다. 하지만 그보다 더 값진 것은 효과적인 학습 방법을 터득한 것이었다. 울트라러닝의 9가지 법칙을 적용한 이번 경험은 단순히 시험 합격을 넘어 평생 학습자가 지녀야 할 자세를 갖추는 계기가 되었다.

이제 다음 목표는 실무에서 데이터 분석 능력을 발휘하는 것이다. ADSP 학습을 통해 익힌 지식과 울트라러닝의 방법론을 바탕으로, 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 도전할 것이다. 끊임없이 배우고 성장하는 것, 그것이 바로 데이터 시대를 살아가는 우리의 자세여야 할 것이다.

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