흩어지는 기억과 생각 저장소

조금 늦은 ADP (데이터분석전문가) 11회 실기 불합격 후기

이미 시험결과 발표난지는 꽤 되었다.

당당하게 11회 실기 불합격을 했다.

사실 2번문제를 전혀 풀지 못해서 큰 기대는 안했으나, 1,3번에서 75점을 획득해서 일말의 합격 가능성이 있지 않을까 기대하고 있던 참이었다.

사실 나 자신이 만족할 정도로 시간을 쏟아서 준비를 하지는 못했지만, 

시험을 준비하는 과정에서,   다른 외부적인 여러가지 이유로 스트레스를 많이 받았던 기간이었고, 정말 정신적으로 어렵게 공부를 했던 시험이라...

그래도 정말 합격하면 좋겠다는 마음을 많이 가지고 있었던 것 같다.

뭐 결과는 불합격!!!!!!!!!!! 

그러나 이게 내가 딱 노력한 만큼의 결과겠지... 생각을 했다.

참 이 시험이 신기한게,   시험 이후에도 찾아보면 유독 인터넷상에 후기가 없다. 그래서 ADP를 준비한다는 것은 매우 외로운 싸움이다.

후기가 몇개 naver 카페에 올라온게 다.... 너무 점수가 못나왔어요 ㅠ 어려워요 ㅠ 이런 것들 뿐임 ㅋㅋㅋ

그나마 이런 수험생들이 동지의식을 느끼게 하고 내 마음을 위로해주네..

여튼 결과 점수는 아래와 같다.

1,3번 (총 80점) 에서 67.5점을 획득 했다는 이야기인데,  2번 (총점 20점)에서 반정도라도 맞출 수 있는 실력이 필요하다는 결론이다.

text mining을 좀 더 보완해야 하겠네..

ADP 관련해서 사실 매우 많이 찾아봤는데,  어떤 블로그에 어떤 분이.... 또 떨어졌다...도저히 어떻게 공부를 해야할지 모르겠다... 라고 글을 올리신게 문득 기억이 났다.

사실 지금 같은 심정이긴 한데.... 막막하긴 하지만, 내년에 또 도전을 해야겠지... 

이 어려운 과정들이 다 내 커리어에 도움이 되지 않을까?

자신을 위로해본다

ADP (데이터분석전문가) 11회 실기 후기

지난 10월 27일에 시험을 보고 왔던 ADP 11회 실기 후기...

아직 결과가 나오지는 않았다 (11/27에 발표)

나는 ADP 실기를 작년에 이미 떨어진 경험이 있다.

첫번째, 아무 생각 없이 보러 갔을때, 공부의 방향을 완전 잘못잡아 한번 충격을 먹고 이번에는 모자란 시간을 쪼개어 공부를 좀 하고 갔다.

결과는 또 막막할 따름이다.

시험은 강남 선릉역 인근에 있는 웹타임 교육센터에서 응시를 하였고, (한국데이터진흥원 본사와 웹타임센터 중 랜덤배정임)

10회차 부터 시험에 사용할 언어도 선택할 수 있게 바뀌었는데,(Python, R 중 응시자가 택1할 수 있음) 나는 기존과 동일하게 'R'을 선택하였다.

시험장은 꼭 토익스피킹 시험치는 곳과 같이 다닥다닥 붙은 컴퓨터들 사이에 자리마다 칸막이가 쳐져있는 형태였고,

크게 뭐 불편하거나 다른 Issue는 없었던 것 같다.

아 그리고 오픈북 진행이고 사용한 자료들/책들은 모두 다시 반출이 가능하다.  (작년 시험볼때는 반출 불가였음..)

실기 시험의 후기와 소회를 아래 정리 해본다.

문제 유형

   문제유형은 회차를 거듭하면서 기본적인 골자는 비슷한 형태에서 살짝살짝 detail만 바뀌어 왔는데,  일반적으로 아래와 같다.

   1. 통계학 기반 분석

   2. Text Mining을 적용한 분석

   3. Data mining(ML) 학습을 통한 결과 도출 

   상기 3개의 주제를 잘 분석하려면 당연히, 

   분석 언어를 통한,  'Data 전처리', 'Model 생성', '분석 Model별 검증', '결과 해석' 역량이 있어야 한다.

   거기다 2번문제를 잘 풀기 위해, Text 전처리, KoNLP 패키지를 다양한 방식으로 사용해본 경험이 있어야한다. 

   (wordcloud 만드는 수준으로는 해당 문제를 풀 수가 없다...)

   금번 회차에도 위와 같이 크게 세가지 주제의 문제가 나왔고 각 큰 단위 문제 안에 세부적으로 3~4문제씩 세부문제가 있는 형태로 출제가 되었다.

   금번에는

   1. 통계학 기반 분석 (40점)

      - 각 설명변수들과 출산률(종속변수)의 관계를 회귀분석으로 정의 및 결과를 해석하는 문제  

   2. Text mining (20점)

      - 영화평 Data를 전처리 후, '형용사'를 추출 하여 감성 분석 하는 문제

   3. Data Mining/ML (40점)

      - (R을 공부하는 많은 사람들이 익숙한) 타이타닉 생존자 Data를 Data mining 학습하여, 생존여부 예측을 하는 문제 

      - 금번회차의 경우 분석 과정은 상관없고,  오직 제공된 Test Data의 정답만을 제출해서, 예측한 정답의 적중률이 얼마나 높은지로 채점을 함

   이렇게 출제가 되었다.

응시 소감

사실 1,3번의 난이도는 기존의 실기 출제 문제보다는 쉬운편이 아니었나 싶다.... 왜냐하면 전처리가 그렇게 까다로운 Data도 아니었고, 

특히 3번 문제같은 경우, ADP를 공부하는 많은 수험생이 참고하는 'R을 이용한 Data처리 & 분석실무 (길벗)' 책에 나오는 대표적인 예시 Data이기 때문이다. (사실 문제보고 좀 당황했음... 설마 이게 나올까 했는데..)

물론 Data 일부를 조금 변형해놔서 추가적인 전처리가 필요했지만, 적어도 정확도가 어떻든 Model을 만들고, 예측 결과를 뽑는데까지는 크게 어려운 단계가 없었던 것 같다.

다만 이번에 멘붕이 왔던 문제는 2번 Text Mining이였다.

나는 배점이 높은 1,3번을 먼저 풀고 딱 1시간이 남은 상황에서 2번 Text Mining문제로 진입했는데,

결국 세부 문제 한문제도 제대로 풀지 못했다.

첫번째로 Text Data(Text file이였음)를 불러오는 부분에서 구분자를 가지고 Parsing을 하는데 문제가 발생하여 많은 시간을 잡아먹었고,

(파일 용량 자체가 커서 한번 불러오는데 분단위 시간이 걸림)

문제가 '형용사'를 추출하는 건데 여기서 결국 막힌 것이다.

사실 R을 활용한 Text Mining 대부분의 예시는 '명사'를 추출하는 형태로 되어 있고, 명사 추출은 extractNoun 함수로 쉽게 수행을 할 수 있다.

그런데 형용사 같은 경우는.... SimplePos22 함수를 써야하는데 해당 부분을 제대로 숙지하지 못하고 가서, 결국 for문을 만들다 시간이 부족해 실패를 해버린 것이다.

결국 2번문제를 아예 통으로 못풀다시피 하고 시험을 마쳤다.

1,3번 문제도 완벽히 맞았다는 보장이 없기때문에... 또 망한건가...라는 생각이 들고 있다.

일단 결과가 나오면 또 포스팅을 하도록 하겠다. 

떨어지면 또... 준비를 해서 재응시를 해야겠지..

두번째 ADP 필기 합격이다 ㅎㅎ

작년 ADP 필기를 한번 합격했으나, 실기 탈락 및 합격 유효기간이 지나가면서,

결국 한번 더 공부를 해야 했던 슬픈 현실...

거의 1년만에 책을 처음보는데 Detail 한 것은 정말 하나도 기억이 나지 않았다.

ADP 필기의 경우 전반적인 지식이나 맥락만 이해하고 있으면 되는게 아니고,

꽤 많은 비율의 문제가 정말 Detail 하고 치사하게 출제가 되기 때문에

전반적인 이해뿐만 아니라, 실제 책에 기술된 항목/절차명 등등을 외워야 한다.

하지만 공부기간이 턱없이 짧아 힘든 싸움이였던 것 같다.

거기다 서술형에서 말도 안되는 실수를 해서, (거저 주는 Tree Grouping 문제, 잘못 적음 ㅠ)

 5점을 그냥 날려먹어 큰 걱정을 안고 시험 결과를 확인하였다.

그래도 한번 본 가락이 있어서 인지, 서술형의 참패를 객관식이 만회하며 합격!

이번에는 실기 대비를 철저히 해보도록 해야겠다.

언제나 누구와도 아닌 나 자신과의 싸움임을 되새기며...