Data Analysis Semi-Professional (ADsP) Subject-wise Summary & Expected Problem Solving

Name: Data Analysis Semi-Professional (ADsP) Subject-wise Summary & Expected Problem Solving
Price: 33000 KRW

This is a course on expected questions & latest reconstructed past exam problems for those wishing to obtain the National Certified Data Analysis Associate Professional Certificate (ADsP).

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SoYoung Yoon

자격증

ADsP

문제풀이

시험

Big Data

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What you will learn!

Associate Data Analyst
ADsp
Certificate

Get to passing quickly with the latest type restoration,
ADsP Expected Questions, Key Points! Solve the problems online and get graded right away!

What is this lecture? 📖

🙆‍♀️ Data analysis semi-expert? 🙆‍♂️

An Advanced Data Analytics Semi-Professional (ADsP) is a practitioner who performs tasks such as data analysis planning and data analysis based on basic knowledge of data understanding.

This course is for those who want to obtain the nationally certified data analysis associate specialist qualification (click) . It is designed to objectively verify the data analysis ability essential for the use of data throughout society, and to enable students to take and obtain the qualification examination with the ability at a time when practical data analysis experts in the public and private sectors are needed.

This is a problem-solving course for applicants for the National Certified Data Analysis Associate Professional Certification.

_{Those who want to prepare for the ADsP exam in a short period of time}

_{For those looking for a lecture focused on problem solving}

The entire lecture consists of (1) data room, CBT problem solving, (2) expected problem solving for each exam, and (3) subject-by-subject summary . After studying the lecture, you will be able to understand the types of exam questions and the status of past exam questions.

If you would like to acquire general knowledge to prepare for the certification exam, please check out the Data Analytics Associate Professional (ADsP) certification preparation course .

Restoration of previous questions by subject + CBT repeated problem solving!

This course focuses on solving past exam questions by subject.
This is an accelerated course for retakers and those preparing for the exam in a short period of time.
The past exam restoration problem solving class is continuously updated.

Detailed learning content

Section 0.
Data room, CBT problem solving

This is a resource room where you can download the PDF of the lesson plan and each restoration problem, and check your scores and solve repeated problems through the CBT link.

Section 1.
Exam questions restoration problem solving

Understand recent exam trends by solving past exam questions from 2020, 2022~2025.

Section 2.
Subject Summary

We will review what you have learned, focusing on key keywords and core content for each subject, and provide preparation and tips to help you do well on the exam. (We provide the latest syllabus .)

Who created this course ✒️

Yoon So-young (Eduatos CEO)

Instructor Yoon So-young is an IT professional instructor who has been teaching SW classes for over 20 years.
* Organizations or companies that need to dispatch instructors for ADsP special lectures (face-to-face/non-face-to-face), please contact imbgirl@naver.com.

Lecture History

SW lectures for new and existing employees at Samsung and LG
Incheon Girls' Commercial High School (Industry-Academic Concurrent Program)
Korea Chamber of Commerce and Industry
Kimcheon University, Sungkyunkwan University (Suwon), Soongsil University, Seoul National University
Multi-campus and many others

Possession of qualifications

Information Processing Engineer Level 1
Vocational Training Instructor License (Level 2 Information Processing)
Data Analysis Associate Specialist
Big Data Analyst

Q&A 💬

Q. I am curious about the Data Analysis Associate Professional Certification.

This is a nationally recognized private qualification issued by the Korea Data Industry Promotion Agency. It is a qualification that verifies the ability required to perform tasks such as data analysis planning and data analysis based on basic knowledge of data understanding.

Q. What are the qualifications for applying?

There are no restrictions on the qualifications to take the Data Analysis Associate Professional Qualification Exam. ( Anyone can take the exam.)

Q. What are the test types and question structure?

The written test consists of 60 questions (50 multiple choice questions) and is worth 100 points. If you score 60 points or higher, you pass.

📢 Please check before taking the class

Students will be provided with a PDF copy of the problem. (Unauthorized distribution is prohibited due to copyright infringement.)
Basic knowledge of R is required for player knowledge.
The questions on past exam questions will be continuously updated.
This course focuses on problem solving. If you want to acquire general knowledge to prepare for the certification, please check out the Data Analysis Associate Professional (ADsP) certification preparation course .

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Who is this course right for?

Those wishing to obtain the Data Analysis Associate Professional certification.
Those wanting to gain industry-demanded development skills for employment.
Those who want to learn AI programs

Need to know before starting?

R Basics

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Curriculum

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90 lectures ∙ (29hr 35min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. Materials + CBT Problem Solving

5 lectures ∙ (4min)

1. (Must Read) Learning Guide
2. Lesson Plans + Problem PDF Collection (251019 Replacement)
3. How to Use Google Forms (CBT) for Problem Solving
04:14
4. CBT Problem Collection (Main Lectures, Subject-based Past Exam Reconstructions)
5. CBT Problem Solving (Past Exam Questions by Session) (Added October 19, 2025)

Section 2. Test Prediction Problem Solving (1)

35 lectures ∙ (12hr 36min)

6. [46th Practice Test] Subject 1. Data Understanding
22:47
7. [46th Practice Test] Subject 2. Data Analysis Planning (Replaced 251028)
17:53
8. [46th Mock Exam] Subject 3. Data Analysis - Part1(Questions 1-14)
25:12
9. [46th Practice Test] Subject 3. Data Analysis - Part2(Questions 15-30)
24:14
10. [45th Mock Exam Questions] Subject 1. Data Understanding
15:20
11. [45th Practice Problem] Subject 2. Data Analysis Planning
20:12
12. [45th Practice Test] Subject 3. Data Analysis - Part1 (Questions 1-15)
29:36
13. [45th Practice Test] Subject 3. Data Analysis - Part2 (Questions 16-30)
30:40
14. [44th Practice Test] Subject 1. Data Understanding (Question Paper and Answer Key Attached)
14:37
15. [44th Mock Exam] Subject 2. Data Analysis Planning
12:33
16. [44th Mock Exam] Subject 3. Data Analysis - Part1
33:47
17. [250510][44th Practice Test] Subject 3. Data Analysis - Part2
36:12
18. [43rd Practice Test] Subject 1. Data Understanding Problem Solving (Problem Sheet Attached)
13:53
19. [43rd Practice Test] Subject 2. Data Analysis Planning Problem Solving
16:57
20. [43rd Mock Exam] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 1~15)
26:04
21. [43rd Mock Exam] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 16~30)
26:27
22. [42nd Practice Test] Subject 1. Data Understanding Problem Solving (Question Sheet Attached)
13:09
23. [42nd Practice Test] Subject 2. Data Analysis Planning Problem Solving
10:56
24. [42nd Practice Test] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 1~15)
31:59
25. [42nd Mock Exam] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 16~30)
28:16
26. [41st Practice Test] Subject 1. Data Understanding Problem Solving (Question Sheet Attached)
11:52
27. [41st Mock Exam] Subject 2. Data Analysis Planning Problem Solving
12:13
28. [41st Practice Test] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 1~15)
33:40
29. [41st Mock Exam] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 16~30)
31:37
30. [Session 40] Subject 1. Data Understanding Problem Solving (Problem Sheet Attached)
12:37
31. [Session 40] Subject 2. Data Analysis Planning Problem Solving
14:01
32. [Session 40] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 1~15)
23:37
33. [Session 40] Subject 3. Data Analysis Problem Solving (Questions 16~30)
28:06
34. [Session 39] Subject 1. Data Understanding Problem Solving (Problem Sheet Attached)
13:40
35. [Session 39] Subject 2. Data Analysis Planning Problem Solving
10:53
36. [Session 39] Subject 3. Data Analysis Problem Solving
44:47
37. [Session 38] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
11:04
38. [Session 38] Subject 2. Data Analysis Planning
14:06
39. [Session 38] Subject 3. Structured Data Mining (1/2)
23:04
40. [Session 38] Subject 3. Structured Data Mining (2/2)
20:00

Section 3. Test Prediction Problem Solving (2)

26 lectures ∙ (7hr 17min)

41. [Session 37] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
14:53
42. [Session 37] Subject 2. Data Analysis Planning
14:09
43. [Session 37] Subject 3. Structured Data Mining (1/2)
20:54
44. [Session 37] Subject 3. Structured Data Mining (2/2)
26:22
45. [Session 36] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
13:39
46. [Session 36] Subject 2. Data Analysis Planning
13:05
47. [Session 36] Subject 3. Structured Data Mining (1/2)
21:30
48. [Session 36] Subject 3. Structured Data Mining (2/2)
22:38
49. [Session 35] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
12:04
50. [Session 35] Subject 2. Data Analysis Planning
15:02
51. [Session 35] Subject 3. Structured Data Mining (1/2)
26:38
52. [Session 35] Subject 3. Structured Data Mining (2/2)
19:15
53. [Session 34] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
15:23
54. [Session 34] Subject 2. Data Analysis Planning
18:07
55. [Session 34] Subject 3. Structured Data Mining (1/1)
21:53
56. [Session 34] Subject 3. Structured Data Mining (2/2)
18:49
57. [33rd Session] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
10:11
58. [Session 33] Subject 2. Data Analysis Planning
14:39
59. [Session 33] Subject 3. Structured Data Mining (2/3)
19:37
60. [Session 33] Subject 3. Structured Data Mining (3/3)
17:30
61. [Session 33] Subject 3. Structured Data Mining (1/3)
13:43
62. [32nd Session] Subject 1. Data Understanding (Question Paper Attached)
12:12
63. [Session 32] Subject 2. Data Analysis Planning
12:27
64. [Session 32] Subject 3. Structured Data Mining (1/3)
15:07
65. [Session 32] Subject 3. Structured Data Mining (3/3)
10:50
66. [Session 32] Subject 3. Structured Data Mining (2/3)
16:28

Section 4. 2020 Problem Solutions

12 lectures ∙ (2hr 41min)

Section 5. Subject-wise Summary

12 lectures ∙ (6hr 56min)

Published:

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김용철
Reviews 3
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Average Rating 4.7
5
100% enrolled
Edwards
Reviews 16
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Edited
5
41% enrolled
23년도 회사에서 강사님 강의가 개설이 되서 신청하고 교재받고 동영상만 1회독 했고, 이번에 시험을 쳤습니다. 요약집 위주로 공부하는 거 보다 따로 개설 된 강의를 제대로 보는 게 개념을 쌓고 난이도 있더라도 흔들리진 않을 것 같습니다. 오늘 시험 치고 와서 합격 여부는 잘 모르겠지만 예쁘니까 예상 실제니까 센서티브 기억나서 리콜 맞출 수 있었던 것 같네요 ^^
- SoYoung Yoon
  Instructor
  ~^^ 오늘 문제 복원 중인데 처음보는 표현도 많은것 같습니다. 무사히 시험응시하셨죠? 좋은결과 있으시길 바랍니다^^
- Edwards
  오늘 82점으로 합격했습니다~ 기출문제가 큰 도움이 되었습니다~
tpwns1028
Reviews 2
∙
Average Rating 5.0
5
100% enrolled
- SoYoung Yoon
  Instructor
  ^^ 좋은 평가 감사합니다. 45회 문제 링크에 오류가 있어 수정해 두었습니다. 46회 시험 화이팅입니다!
김지유
Reviews 2
∙
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5
30% enrolled
kokodae.ko
Reviews 5
∙
Average Rating 5.0
5
30% enrolled
- SoYoung Yoon
  Instructor
  감사합니다 ^^ 오늘이 시험일이었네요. 기출복원하여 확인 링크를 메일로 보내드렸습니다. 확인하시고요. 편한 주말 되세요!

$26.40

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AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(식품/의약품 분야)

바이트 탐정

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

입문

머신러닝, 딥러닝, 빅데이터

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(식품/의약품 분야)

바이트 탐정

Data Analysis Semi-Professional (ADsP) Subject-wise Summary & Expected Problem Solving

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What you will learn!

What is this lecture? 📖

🙆‍♀️ Data analysis semi-expert? 🙆‍♂️

This is a problem-solving course for applicants for the National Certified Data Analysis Associate Professional Certification.

Restoration of previous questions by subject + CBT repeated problem solving!

Detailed learning content

Section 0. Data room, CBT problem solving

Section 1. Exam questions restoration problem solving

Section 2. Subject Summary

Who created this course ✒️

Yoon So-young (Eduatos CEO)

Q&A 💬

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Curriculum

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