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비전공자의 DAsP 독학하기 (2020년 45회차)
데이터아키텍처 준전문가(DAsP, Data Architecture Semi-Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, …
Source: datamoney.tistory.com
Date Published: 9/29/2022
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데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 한 권으로끝내기 – 교보문고
데이터 아키텍처 준전문가/전문가는 기업의 핵심 자산인 데이터를 효율적으로 운영하기 위해 데이터 설계를 비롯해 기업의 모든 업무를 데이터 관점에서 체계화하고 데이터 …
Source: www.kyobobook.co.kr
Date Published: 7/1/2022
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데이터아키텍처 준전문가 (DAsP) 한 권으로 끝내기 핵심요약 및 …
데이터 아키텍처 준전문가/전문가는 기업의 핵심 자산인 데이터를 효율적으로 운영하기 위해 데이터 설계를 비롯해 기업의 모든 업무를 데이터 관점에서 …
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[DASP] DASP(데이터아키텍처 준전문가) 시험후기 및 합격후기
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Date Published: 9/19/2021
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데이터아키텍처 전문가, 준전문가 시험일정, 응시자격, 시험과목
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Date Published: 9/12/2022
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[DAsP] 데이터아키텍처 준전문가 합격 후기(공부 기간, 방법, 교재) · 1) 장의 학습목표와 장 마지막에 나와있는 요약을 먼저 읽고 중요 키워드 파악 · 2) …Source: hellokimcoworld.tistory.com
Date Published: 5/11/2021
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DAsP(데이터아키텍처 준전문가) :: 공부방법, 후기 – 고고마코드
DAsP(데이터아키텍처 준전문가) 자격증 취득을 위한 과정과 후기 도서 데이터아키텍처 전문가 가이드 (50000원) DAP 자격증도 같이 공부할 수 있는 책 …
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Date Published: 4/14/2022
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주제에 대한 기사 평가 데이터 아키텍처 준 전문가
- Author: 그리타GRITA
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- Date Published: 2021. 3. 18.
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비전공자의 DAsP 독학하기 (2020년 45회차)
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sqld를 취득하고 dasp도 도전해봐야겠다는 생각이 들었다.
sqld 후기는 여기!
2020/08/08 – [Big Data_Review/IT자격증] – 비전공자의 SQLD 독학하기 (2020년 37회차)
빅데이터 분야가 인기를 끌며 많이들 adsp를 따지만 나는 데이터 모델링 및 엔지니어링에 관심이 있어 dasp가 더 낫다고 느꼈다.
나는 총 두번의 시험을 봤다. 44회차에서 과락은 면했지만 2문제 차이로 떨어지고 45회차에 딱 60점으로 운 좋게 붙었다.
1. DAsP 소개
일단 DAsP는 데이터 아키텍쳐 준 전문가이다.
데이터아키텍처(DA, Data Architecture)는 기업의 모든 업무를 데이터 측면에서 처음부터 끝까지 체계화하는 것이다.
데이터아키텍처 준전문가(DAsP, Data Architecture Semi-Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다.
나는 데이터베이스에 관심에 많고 그쪽분야에 취업하고 싶어 관심이 있었다.
DAP는 국가자격증이고 DASP는 민간자격증이다.
나는 언젠가…나중에 DAP를 따고 싶어 도전했다.
자세한 소개는 여기서
2. 시험 구성 및 시험 접수
dasp는 총 4과목으로 이루어진다.
한 과목당 40점 이상을 받고 총 평균 60점이상을 받아야 합격이다.
시험은 일년에 4번이 있고 시험비는 5만원이다 .
2021년 시험일정은 아직 나오지 않았다고 한다. (대부분 3월 6월 9월 12월이다)
dasp의 시험 응시자격은 없었다.
3. 시험준비
3-1. 시험 전 내 상태
일단 나는 SQLD를 취득한 상태였지만 전사아키텍처가 뭔지 회사나 조직에서 데이터를 어떻게 수집하고 처리하는지와 같은 건 모르는 상태였다. 또 dasp는 sqld보다 비교적 비인기 자격증이기도 하고 후기도 적어 대체 어떻게 준비할지 고민이 많았다. 그리고 무엇보다 기출문제도 없었다.😭
3-2. 공부 방법
① DB가이드넷의 이론을 읽으며 간단 정리하기 -> 인덱스화 (5일)
② DB가이드넷의 이론을 읽으며 추가 정리하기 -> 마인드맵화, 노트정리 (7일)
③ 자격 검정 실전 문제 풀기 + 오답 (5일)
① sqld와 같이 책은 사지 않고 DB가이드넷에 올라온 이론 요약본을 아이패드에 다운 받아 줄치면서 읽었다.
그냥 최대한 키워드를 뽑아내 목록을 만들며 인덱스화시켰다.
② 그리고 이론을 다시 읽으며 인덱스한 키워드에 따라 마인드맵을 만들며 노트정리를 했다.
노트정리를 하니 얇은 공책 한권 반 정도가 나왔다.
③ 마지막으로 과목당 문제를 풀며 오답정리했다.
색깔 펜들이 오답정리할때 추가 정리했던 흔적이다.
3-3. 공부 후기 (난이도)
일단 개인적으로 sqld보다 훨씬 어려웠다. sqld는 재밌게 공부했는데 dasp는 부시고 싶었다ㅜㅜ
체감 난이도는 dasp>sqld 고
재미는 sqld>>>dasp다..
양은 비슷한듯 dasp가 더 많았다.
dasp랑 sqld를 같이 준비할까 싶다면 나는 반대……😅
내용 상 겹치는 부분이 4과목 데이터 모델링 밖에 없는데 sqld의 데이터 모델링의 아주 작은 부분이 dasp에서 한 과목이 된거라 별로 도움이 되는 건 아니었다.
4. 시험 후기 (2020년 45회차)
시험은 12월 6일 경기고에서 진행됐다. 당시 코로나가 갑자기 1000명대로 심해졌을때라 당연히 취소될줄 알았는데도 진행됐다.
sqld는 전전날 공지연락을 따로 줬는데 dasp는 연락하나 없었다..😡
시험 바로 전날까지 사이트에 들어가서 취소됐는지 공지를 찾아봤다.
준비물은 ⭐️신분증 + 컴퓨터용싸인펜+검정펜⭐️ 이다.
검정펜은 이름이랑 수험번호 적을 용이다.
sqld와 달리 객관식이 없어서 없어도 상관없다.
시험은 9시부터 시작됐고 90분동안 진행됐다.
이역시 어느 시점부터 중간에 나갈 수 있다.
💥 시험문제에 대한 팁이 있다면
1. 실전문제집에서는 ‘모두 골라라’라는 문제가 있었지만 실제 시험에서는 나오지 않았다.
2. 개념에 대해서 설명A, 설명B -> 가 있다면 A는 맞는 설명이고 B는 틀린 설명이라 틀렸다! 형식의 문제가 많았다. 헷갈리기 딱좋으니 조심해야함
시험 후 db카페에서 후기 공유를 기다렸는데 역시 한줌단이라 글도 올라오지 않았다.ㅋㅋ
한달동안 맘 편히 생각하고 기다렸더니 기분 좋게 딱 60점으로 합격할 수 있었다.
나름 열심히 했는데 고득점이 아니라 부끄럽지만 그래도 합격해서 다행이다.
5. dasp 자격증 유효기간
dasp도 sqld와 같이 유효기간이 존재한다.
2년이 되기 전에 보수교육을 받아야 영구 자격증이 된다고 하니 꼭 잊지말고 듣자!
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데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 한 권으로끝내기 핵심요약 및 연습문제
상품상세정보 ISBN 9791190215022 ( 1190215020 ) 쪽수 260쪽 크기 182 * 257 * 12 mm 판형알림
책소개
이 책이 속한 분야
우리는 지금 데이터 폭증의 시대를 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 데이터가 폭발적으로 증가하면서 전 세계의 학교, 회사 등 다양한 곳에서 필수적으로 데이터베이스가 필요로 하게 되었다. 그와 동시에, 데이터베이스를 효율적으로 구축하는 방법에 대한 연구가 활발해졌는데, 데이터 아키텍처 또한 그 중요성이 날로 증가하면서 구축 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다.
데이터 아키텍처 준전문가/전문가는 기업의 핵심 자산인 데이터를 효율적으로 운영하기 위해 데이터 설계를 비롯해 기업의 모든 업무를 데이터 관점에서 체계화하고 데이터 품질을 관리하는 역할을 도맡는다. 이렇게 중요한 일을 맡고 있을 수 있다보니 국내에서는 DAP나 DAsP와 같은 국가공인 데이터 아키텍처 준전문가/전문가 자격증이 만들어졌다.
데이터 아키텍처 준전문가/전문가 자격시험의 가장 큰 특징은 문제 은행식으로 출제되는 게 아니다. 그래서 기본 개념을 철저하게 이해하고 체화하는 것이 가장 중요하다. ‘데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 한 권에 끝내기’는 핵심 개념을 숙지할 수 있도록 요약해 두었다. 또한 익힌 개념을 연습문제를 통해 실력을 다질 수 있도록 해두었다. 이 책으로 데이터아키텍처 자격시험을 준비하는 이들이 모두 합격의 기쁨을 누리길 바란다.
[간략 소개]‘데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 한 권에 끝내기’는 DAsP 시험을 준비하는 이들을 위해 주요 개념을 핵심요약으로 설명했다. 학습한 내용을 연습문제로 풀어봄으로써 실력을 점검할 수 있도록 했다. 뿐만아니라 합격한 이들의 학습방법을 소개해두어 초반에 헤매지 않고 방향설정을 잘 할 수 있도록 해두었다.
목차
학습방법
합격 Tip
Ⅰ. 전사아키텍처 이해
1장. 전사아키텍처 개요
1절. 전사아키텍처 정의
2절. 전사아키텍처 프레임워크
3절. 전사아키텍처 참조 모델
4절. 전사아키텍처 프로세스
2장. 전사아키텍처 구축
1절. 전사아키텍처 방향 수립
2절. 전사아키텍처 정보 구성 정의
3절. 전사아키텍처 정보 구축
3장. 전사아키텍처 관리 및 활용
1절. 전사아키텍처 관리 체계
2절. 전사아키텍처 관리 시스템
3절. 전사아키텍처 활용
Ⅱ. 데이터 요건 분석
1장. 정보 요구사항 개요
1절. 정보 요구사항
2절. 정보 요구 사항 관리
2장. 정보 요구 사항 조사
1절. 정보 요구 사항 수집
2절. 정보 요구사항 정리
3절. 정보 요구사항 통합
3장. 정보 요구사항 분석
1절. 분석 대상 정의
2절. 정보 요구사항 상세화
3절. 정보 요구 사항 확인
4절. 정보 요구 분석 방법
4장. 정보 요구 검증
1절. 정보 요구 상관분석 기법
2절. 추가 및 삭제 정보 요구사항 도출
3절. 정보 요구사항 보완 및 확정
Ⅲ. 데이터 표준화
1장. 데이터 표준화 개요
1절. 데이터 표준화 정의
2절. 데이터 표준화 개념
3절. 데이터 표준 관리 도구
2장. 데이터 표준 수립
1절. 데이터 표준화 원칙 정의
2절. 데이터 표준 정의
3절. 데이터 표준 확정
3장. 데이터 표준 관리
1절. 데이터 표준 관리
2절. 데이터 표준 관리 프로세스
Ⅳ. 데이터 모델링
1장. 데이터 모델링 이해
1절. 데이터 모델링 개요
2절. 데이터 모델링 기법 이해
3절. 데이터 모델링 표기법 이해
4절. 데이터 모델링 사례
2장. 개념 데이터 모델링
1절. 개념 데이터 모델링 이해
2절. 주제 영역 정의
3절. 후보 엔터티 선정
4절. 핵심 엔터티 정의
5절. 관계 정의
6절. 관계 데이터 모델
3장. 논리 데이터 모델링
1절. 논리 데이터 모델링 이해
2절. 속성 정의
3절. 엔터티 상세화
4절. 이력 관리 정의
4장. 물리 데이터 모델링
1절. 물리 데이터 모델링 이해
2절. 물리 요소 조사 및 분석
3절. 논리-물리 모델 변환
4절. 반정규화
연습문제
데이터아키텍처 준전문가 (DAsP) 한 권으로 끝내기 핵심요약 및 연습문제
출판사 리뷰
우리는 지금 데이터 폭증의 시대를 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 데이터가 폭발적으로 증가하면서 전 세계의 학교, 회사 등 다양한 곳에서 필수적으로 데이터베이스가 필요로 하게 되었다. 그와 동시에, 데이터베이스를 효율적으로 구축하는 방법에 대한 연구가 활발해졌는데, 데이터 아키텍처 또한 그 중요성이 날로 증가하면서 구축 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다.
데이터 아키텍처 준전문가/전문가는 기업의 핵심 자산인 데이터를 효율적으로 운영하기 위해 데이터 설계를 비롯해 기업의 모든 업무를 데이터 관점에서 체계화하고 데이터 품질을 관리하는 역할을 도맡는다. 이렇게 중요한 일을 맡고 있을 수 있다보니 국내에서는 DAP나 DAsP와 같은 국가공인 데이터 아키텍처 준전문가/전문가 자격증이 만들어졌다.
데이터 아키텍처 준전문가/전문가 자격시험의 가장 큰 특징은 문제 은행식으로 출제되는 게 아니다. 그래서 기본 개념을 철저하게 이해하고 체화하는 것이 가장 중요하다. ‘데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 한 권에 끝내기’는 핵심 개념을 숙지할 수 있도록 요약해 두었다. 또한 익힌 개념을 연습문제를 통해 실력을 다질 수 있도록 해두었다. 이 책으로 데이터아키텍처 자격시험을 준비하는 이들이 모두 합격의 기쁨을 누리길 바란다.
[DASP] DASP(데이터아키텍처 준전문가) 시험후기 및 합격후기
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[DASP] DASP(데이터아키텍처 준전문가) 시험후기 및 합격후기매번 시험후기를 공유해야지 해야지 했었는데, 이제서야 공유를 드립니다.
사실 기간이 많이 지나서 무슨 의미가 있겠냐 하시겠지만.. 그래도 대략적인 느낌이나마 도움이 되고자 후기를 남깁니다.
시험은 턱걸이로 합격했고, 턱걸이를 위한 공부량(?) 또는 최소한의 투자시간(?) 등을 알려드리고자 합니다.
물론 개인별 차이는 있겠지만, 저는 지극히 평범하다고 생각하기에 저를 기준으로 하셔도 될 듯 합니다.
우선, 당시 시험은 30회 시험이었고, 시험은 2017.3.25일, 결과는 한달 뒤인 4.25일에 나왔습니다.
제가 본 데이터 관련 첫 시험이었고, 28회, 29회 시험을 등록했었지만,
당시 업무때문에 해당 시험은 건너뛰었던(미응시) 기억이 있네요. ㅎㅎ
제가 처했던 당시 상황을 아래 순서로 알려드리겠습니다.
1. 당사자의 전제상황 / 업무이력
2. 공부량(공부시간) 및 학습배분(?)
3. 시험결과 및 학습교재
1. 당사자의 전제상황 / 업무이력
이때 제가 했었던 업무는, 차세대시스템 구축 프로젝트에 투입되어 DA를 보조하는 DA업무보조였습니다.
단어, 용어, 도메인 등 데이터표준화쪽 업무가 주를 이뤘었어요. 프로젝트 투입 전에 DA관련 큰 지식은 없는 상태였구요.
당시에는 DA라는 분야가 있는지조차 몰랐던 상태였었고, 업무를 보조하면서 모델링과 표준화 쪽에 대한 지식이 스며들었던 상태입니다. 프로젝트는 8개월 정도 진행했었고, 프로젝트가 마무리 되고 나와서 시험을 봤습니다.
( * 아예 해당 분야에 대한 지식이 전혀 없는것은 아니었습니다. 시험 전, 표준화 관련 실무지식을 먼저 알고 있는 상태였죠 )
2. 공부량(공부시간) 및 학습배분(?)
공부는 딱 4일 했었습니다. 공부하는 날은 도서관에서 거의 14~15시간은 넘게 있었는데,
실제로 공부에 썼던 시간은 하루 딱 8시간 정도였던것 같네요.
눈 뜨면 도서관 출근, 잠자기 전 퇴근했는데, 실제는.. 폰 붙들고 이것저것 노는시간 ㅎㅎ
-3/21 : 전사아키텍처, 데이터요건분석 + 챕터 끝날때 나오는 문제풀이
-3/22, 3/23 : 데이터모델링 + 챕터 끝날때 나오는 문제풀이
-3/24 : 자격검정 실전문제 + 문제풀이
(* 데이터표준화 분야는, 실제로 잘 알고있는 분야였어서 책을 읽으면 그냥 아는 내용이었습니다. 덕분에 표준화에 따로 시간을 안들여도 되었던 것이 메리트였네요 ㅎㅎ)
(* 모델링 파트는 생각보다 공부가 잘 안되더라구요. 생각보다 깊은 분야인건지, 벼락치기로는 안되는…)
* 달력으로 보자면 3.21 ~ 3.24일까지 4일간 공부(공부기간 동안은 4일 연속휴가), 3.25일에 시험이었습니다.
공부기간 4일, 시험일은 3/25일
3. 시험결과 및 학습교재
일단, 벼락치기에 성공한 만큼 기분은 굉장히 좋았습니다.
퍼펙트하게 기준을 훨씬 넘어서 안전빵으로 합격하는게 가장 베스트이지만, 저는 다행히 턱걸이로 합격했네요 ^^;
떨어져도 달리 할말이 없을 정도의 벼락치기었어서, 더 기분이 좋았던 것 같습니다 ㅎㅎ
(* 표준화 파트를 먹고 들어간 것이, 크게 도움이 되었습니다)
턱걸이로 합격한, 제 30회 데이터아키텍처 준전문가(DAsP)
학습교재
학습교재는 정석교재를 사용했었어요.
한국데이터베이스진흥원의 ‘데이터아키텍처 전문가 가이드(2013)’으로 공부했습니다.
문제풀이는 같은 한국데이터베이스진흥원의 ‘데이터아키텍처 자격검정 실전문제(2013)’으로 했습니다.
전문가가이드는 현재, 2020년도가 최신판입니다.
이미 한참 지난 뒤여서 문제에 대한건 아쉽게도 기억이 없습니다.
다만, 저와 비슷한 상황에 있으신 분들은, 제 후기로 인해 도움이 되었으면 하는 바람입니다.
시험에 응시하여서, 꼭 좋은 결과가 있으시길 바라겠습니다.
도움이 되셨다면, 구독과 추천을 부탁드립니다.
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데이터 아키텍처 전문가 (DAP) & 준전문가 (DAsP) 핵심요약 Part.1
이 문서에서는 데이터 아키텍처 전문가(DAP), 데이터 아키텍처 준전문가(DAsP)에서 공통으로 10문제 씩 출제되는
1~3 과목에 해당하는 내용을 다루고 있습니다.
과목 Ⅰ. 전사아키텍처 이해
과목 Ⅱ. 데이터 요건 분석
과목 Ⅲ. 데이터 표준화
과목 Ⅰ. 전사아키텍처 이해
아키텍처
구축하고자 하는 목적에 따라 복잡한 대상을 단순하게 표현하고, 구성요소의 변화에 대한 요구를 수용할 수 있게 한 청사진(Blueprint)
아키텍처 구성요소
규칙 : 전략, 원칙·지침, 표준
: 전략, 원칙·지침, 표준 모델 : 참조모델, 비즈니스 아키텍처, 데이터 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 기술 아키텍처
: 참조모델, 비즈니스 아키텍처, 데이터 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 기술 아키텍처 계획 : 이행계획, 구축 계획
전사(Enterprise)
공동의 목표를 추구하기 위해 고객과 상품 또는 서비스가 존재하고, 이를 지원하기 위한 조직·자원·기술을 보유하며, 필요한 업무 프로세스를 수행하는 조직의 집합체
★ 아키텍처 도메인
비즈니스 아키텍처 -> (데이터 아키텍처 <-> 애플리케이션 아키텍처) -> 기술 아키텍처
데이터 아키텍처 특징
비즈니스를 효과적으로 지원하는 데이터 전략 (Aligned)
필수·핵심 데이터에 집중 (Targeted)
명확한 활동과 마일스톤 (Actionable)
변화하는 비즈니스 요구와 새로운 기술을 충족하기위한 유연성 (Evolutionary)
데이터 아키텍처 실패요인
기업이나 조직의 모든 데이터 및 정보 포함 시도
전문성 결여와 내재 기술력에 대한 오해
IT부서의 독점적 소유 및 조치
외부 구매에 의존하는 기술적 해결 시도
이해 당사자에 의한 독자적 개발 진행 및 통제 부재
학술적 접근과 과도한 복잡성
이상에 치우친 원칙과 정책
단계적 성과를 고려하지 않은 장기 수행 전략
변화 수용에 대한 배척
★ 데이터 아키텍처 구성
전사 데이터 영역 모델 (계획자 관점) -> 개괄 데이터 모델, 상위 주제 영역 수준의 데이터 구성도
개념 데이터 모델 (책임자 관점)
논리 데이터 모델 (설계자 관점)
물리 데이터 모델 (개발자 관점)
데이터 아키텍처는 전사 아키텍처 수립 없이도 구축할 수 있으나, 얼라인먼트(Alignment)를 고려하여 구성하는 것이 좋다.
전사아키텍처 프레임워크 구성
1) 전사 아키텍처(EA) 정책
: 아키텍처 매트릭스, EA 비전, EA 원칙
2) 전사아키텍처 정보
: (도메인 별) 현행 아키텍처, 목표 아키텍처, 이행계획
3) 전사아키텍처 관리
: EA 관리체계(EA거버넌스), EA 관리 시스템, EA 평가(성숙도 모형)
아키텍처 관리 시스템
모델링 도구, 저장소(Repository), 포털 등으로 구성
★ 전사 아키텍처 매트릭스
데이터아키텍처 프레임워크 구성
1) 데이터 아키텍처 정책
데이터아키텍처 매트릭스, DA 비전, DA 원칙
2) 데이터 아키텍처 정보
현행 데이터아키텍처, 목표 데이터아키텍처, 이행계획
3) 데이터 아키텍처 관리
DA 관리체계(DA 거버넌스), 메타 데이터 관리시스템, DA 평가(성숙도 모형)
데이터 아키텍처
데이터 구조 ->{ DB관리 -> 데이터 품질 -> 데이터 흐름 } -> 데이터 활용
주제영역 모델 -> 개념 모델 -> 논리 모델 -> 물리 모델
★ 데이터아키텍처 매트릭스
Perspective : 의사결정 유형 , 관리조직 계층 or 상세화 수준
View : 아키텍처 정보 유형 ( 관리대상 )
범정부 EA 참조모델
성과 참조모델 PRM : 성과 측정을 위한 항목과 지표 및 방법을 제시
업무 참조모델 BRM : 사업 또는 업무를 전체적으로 분류하고 정의 (비즈니스 아키텍처)
서비스 참조모델 SRM : 응용 서비스의 기능을 분류하고 정의 (애플리케이션 아키텍처)
데이터 참조모델 DRM : 기관 간에 교환되는 데이터 요소를 분석하여 이를 정의하고 표준화 (데이터 아키텍처)
기술 참조모델 TRM : 정보기술을 분류 및 식별 (기술 아키텍처)
데이터 참조모델 (DRM)
DA 수립 및 관리에 참조할 수 있는 데이터 요소, 구성 및 관리의 표준
범용성, 단순성, 표준성, 정확성, 정보이용성, 분류성
데이터아키텍처 프로세스
단계 공정 DA 정책수립 DA 방향 정의 DA 정보 구성 정의 DA 정보수립 현행 DA 정의 목표 DA 정의 DA 이행계획 수립 DA 관리체계 수립 DA 관리 체계 정의 DA 관리 시스템 구축 DA 평가 모형 정의 DA 정보활용 DA 관리 프로세스 둔영 DA 평가
데이터 아키텍트의 역할
데이터 요구사항 관리
데이터아키텍처 수립
레퍼런스 아키텍처 정의
데이터 모델 관리
데이터 표준 환경 설정 및 관리
DB 물리설계
데이터 전환 설계
데이터 흐름 정의
협업 및 조정
데이터아키텍처 방향 수립
1) 환경 분석
2) 구축 방향 정의 : 목적 및 범위 정의, 비전 수립
3) 프레임워크 정의
데이터아키텍처 정보 구성
1) DA 매트릭스 구성
2) 데이터 참조모델 정의
3) DA 원칙 수립
데이터아키텍처 정보 구축 프로세스
1) 데이터아키텍처 정보 구축 준비
자료 수집
정보 구축 방식 : 상향식 vs 하향식
★ 상향식 vs 하향식
상향식 : 조직의 모든 데이터가 포함, 상위 계층의 데이터 구조 수준이 서로 다를 수 있음
하향식 : 관점이 명확, 일부 업무가 누락될 가능성 있음, 어디에도 포함되지 않는 구성요소가 발생할 수 있음
2) 현행 데이터아키텍처 정보 구축
현행 데이터 분석
현행 데이터 표준 분석
데이터 요구사항 분석
현행 물리데이터 모델 도출
현행 논리데이터 모델 도출
현행 개념데이터 모델 도출
현행 주제영역 모델 도출
현행 데이터 구조 문제점 및 개선방안 도출
3) 목표 데이터아키텍처 정보 구축
목표 데이터 표준, 관리 프로세스 정의
목표 데이터 주제영역 정의
목표 개념 데이터 모델 정의
목표 논리 데이터 모델 정의
목표 물리 데이터 모델 정의
목표 데이터베이스 개체 정보 구축
목표 데이터 흐름 정의
4) 목표 데이터아키텍처 이행계획 수립
데이터 아키텍처 차이(Gap) 분석
프로젝트 정의
이행 전략 수립
이행 계획 수립
변화 관리 계획 수립
데이터 거버넌스(Governance) 관점
책임감, 일관성, 적응성
데이터 거버넌스 인력에게 필요한 데이터아키텍트 역량
: 리더십 역량, 기술적 역량, 활용 역량
과목 Ⅱ. 데이터 요건 분석
정보 요구사항 유형
1) 비즈니스 요구사항
2) 이해관계자 요구사항
3) 해결책 요구사항
기능적 요구사항 : 프로세스, 데이터, 제품과 상호작용
비기능적 요구사항 : 신뢰성, 보안, 성과, 안정성, 서비스수준, 지원가능성
정보 요구사항 유형 관리 기준
외부 인터페이스 요건 : 중복성, 표준 준수도
기능 개선 요건 : 불가변성, 범용성
성능 개선 요건 : 실현 가능성, 측정 가능성
보안 개선 요건 : 불가변성, 실현 가능성
프로젝트 실패요인
계획, 추정 요인
실행 요인
인간적 요인
정보 요구사항 생명주기 (Life Cycle) 모형
요구사항 개발 -> 베이스라인 -> 요구사항 관리
*베이스라인
소프트웨어 개발에서 하나의 완전한 산출물로써 공식적 변경 통제 절차에 의해서만 변경될 수 있는 상태
요구사항 개발
요구사항 도출
요구사항 분석·정의
요구사항 명세
요구사항 검증
요구사항 관리
요구사항 추적
변경 요청
변경 영향분석
변경 승인/기각
정보 요구사항 수집 방법
관련 문서 수집
사용자 면담
워크숍
현행 업무 처리 메뉴얼을 통한 수집
현행 정보시스템 관련 산출물을 통한 수집
사용자 면담 종류
피라미드(Pyramid) 구조
구체적이고 선택적인 질문 -> 서술적인 질문
아이디어 발굴에 도움, 주제에 대한 논의를 부담스러워 할때
퍼널(Funnel) 구조
서술적인 질문 -> 구체적이고 선택적인 질문
아이디어를 강조하고 싶어하는 사람 또는 면담조사에 부담을 느끼는 사람에게
다이아몬드(Diamond) 구조
피라미드 구조 + 퍼널 구조
면담 진행 팀
면담자, 기록자, (필요하면) 관찰자
수집된 문서 평가 기준
유용성, 완전성, 정확성, 유효성
상대적 중요도 산정 방법
정보 요구사항이 업무에 기여하는 수준에 따라 1점부터 5점까지의 점수를 부여한다.
정보 요구 사항 대 정보 요구 사항 매트릭스를 작성하여, 가장 관련이 큰 정보 요구 사항에 9점을 부여하고, 나머지 요구 사항에는 상대 점수를 부여한다.
현재 정보시스템이 각각의 정보 요구 사항을 얼마나 충족하는가에 대하여 1점에서 3점까지의 점수를 부여한다.
앞서 부여한 세가지 점수에 대하여 가중치를 결정한다.
ex) 업무 지원 정도는 50%, 다른 정보 요구 사항과의 관련도는 20%, 현행 시스템 지원 정도는 30%
ex) 업무 지원 정도는 50%, 다른 정보 요구 사항과의 관련도는 20%, 현행 시스템 지원 정도는 30% 가중치에 따라 앞서 계산한 세 가지 요인의 가중 평균을 구하여 각각의 정보 요구 사항에 대한 중요도를 평가한다.
정보 요구사항 재검토 및 검증 기준
완전성, 정확성, 일관성, 안정성
요구사항 명세서
요구 분석 과정의 최종 산출물로 사용자와 개발자를 연결시키는 문서
설계 및 구현에서 참조 사항, 전반적으로 알아야 할 사항을 포함하는 문서
사용자와 개발자 간의 계약서
유스케이스 다이어그램
액터 정의 -> 유스케이스 정의 -> 관계 정의
★ 상관분석 매트릭스 프로세스 우선순위
C > D > U > R
C (생성, 수정, 삭제) , U (Use)
과목 Ⅲ. 데이터 표준화
데이터 표준화
1) 데이터 명칭
유일성
업무적 관점의 보편성
의미 전달의 충분성
2) 데이터 정의
이해하기 쉽도록 제3자의 입장에서 기술한다.
서술식 정의만으로 의미 전달이 어려울 경우 발생할 수 있는 데이터 값을 예로 기술한다.
데이터 명칭을 그대로 서술하거나, 약어 또는 전문 용어는 가급적 피한다.
3) ★ 데이터 형식
특수 데이터 타입은 가급적 피한다.
4) 데이터 규칙
기본 값
허용 값
허용 범위
데이터 표준화 구성요소
1) ★ 데이터 표준
표준 용어
표준 단어
표준 도메인
표준 코드
2) 데이터 표준 관리조직
3) 데이터 표준화 절차
데이터 표준화 요구 사항 수집
데이터 표준 정의
데이터 표준 확정
데이터 표준 관리
데이터 표준 관리 시스템 -> 확장성, 유연성, 편의성
1) 데이터 표준 관리
단어, 용어, 도메인, 코드, 멀티 표준 관리
2) 데이터 구조 관리
ER 모델 구조 관리
DB 스키마 관리
가변 속성 관리
이력 관리
모델 비교 관리
3) 프로세스 관리
표준 등록
모델 등록
데이터 표준 정의
데이터 표준 관리 프로세스
참고문헌
한국데이터산업진흥원, 데이터아키텍처 전문가 가이드 (한국데이터산업진흥원, 2020)
데이터아키텍처 전문가, 준전문가 시험일정, 응시자격, 시험과목
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데이터아키텍처(DA, Data Architecture) 직무는 기업의 모든 업무를 데이터 측면에서 처음부터 끝까지 체계화하는 것으로 정의됩니다. 이러한 데이터아키텍처 전문가, 준전문가 순으로 자격증에 대한 소개와, 응시자격, 시험과목, 시험일정에 대한 이야기를 해보도록 하겠습니다.
국가공인 데이터아키텍처 전문가
데이터아키텍처 전문가(DAP, Data Architecture Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 전사아키텍처와 데이터품질관리에 대한 지식을 바탕으로 데이터 요건분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 직무를 수행하는 실무자를 말합니다.
직무 세부내용 데이터
요건분석 데이터 요구사항에 대한 분석
요구 사항 검증방법에 필요한 작업 수행 데이터
표준화 데이터 표준화를 위한 구성요소 파악
데이터 표준화 원칙 수립
데이터 품질 유지를 위한 사후관리 데이터
모델링 개념 데이터 모델링 수행
논리 데이터 모델링 수행
물리 데이터 모델링 수행 데이터베이스 설계와 이용 범용적인 데이터베이스 설계
데이터베이스 이용
데이터베이스 성능 개선 수행
데이터아키텍처 전문가, 준전문가 시험일정
시험명 접수기간 수험표 시험일 결과 발표 증빙서류 제출 전문가/
준전문가 3.8 ~ 3.12 3.19 3.27(토) 4.23 4.23 ~ 4.30 전문가/
준전문가 5.10 ~ 5.14 5.21 6.5(토) 7.2 7.2 ~ 7.9 전문가/
준전문가 8.17 ~ 8.23 8.27 9.12(일) 10.8 10.8 ~ 10.15 전문가/
준전문가 11.22 ~ 11.26 12.3 12.18(토) ‘22.1.14 ‘22.1.14 ~ 1.21
시험접수 : https://www.dataq.or.kr/www/main.do
원서접수 시간 : 접수 시작일 10:00 ~ 접수 마감일 18:00
수험표 발행 시간 : 10:00
결과발표 시간 : 10:00 (사정에 따라 변동 가능)
시험 시작시간 : 10:00 (데이터분석 실기(13:00 시작)을 제외)
검정수수료 : 데이터아키텍처 전문가(DAP) 100,000원, 데이터아키텍처 준전문가(DAsP) 50,000원
검정수수료 환불
– 접수기간 마감일 18:00 까지 : 전액 환불, 접수기간 종료부터 시행 5일전 18:00 까지 : 50% 환불, 시행 5일전 18:00 이후 : 환불 불가
국가공인 데이터아키텍처 전문가 응시자격
국가공인 데이터아키텍처 전문가의 응시자격은 아래와 같습니다. 필기시험일 기준 시험일 이전에 응시자격 요건이 충족되어야 하며 학력/경력기준 또는 자격기준 중 한가지의 요건이 충족될 경우 응시자격이 부여됩니다. 데이터아키텍처 준전문가에 응시할 경우 응시자격은 제한 없습니다.
학력 및
경력 기준 박사학위 취득한 자
석사학위 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 1년 이상인 자
학사학위 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 3년 이상인 자
전문대학 졸업한 후 정보처리분야의 실무경력 6년 이상인 자
고등학교 졸업한 후 정보처리분야의 실무경력 9년 이상인 자 자격보유
기준 국가기술자격 중 기술사 자격을 취득한 자
국가기술자격 중 기사 자격을 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 1년 이상인 자
국가기술자격 중 산업기사 자격을 취득한 후 정보처리분야의 실무경력 4년 이상인 자
학사학위 취득자 중 데이터베이스관련 자격을 취득한 자
데이터아키텍처 준전문가 자격을 취득한 자
SQL 전문가 또는 SQL 개발자 자격을 취득한 자
국가공인 데이터아키텍처 전문가 시험과목
검정시간 : 240분(4시간)
데이터아키텍처 전문가 자격시험의 과목은 총 6과목으로 구성되며, 필기 100문제와 논리데이터모델 및 표준화정의서를 작성하는 실기 1문제로 구성되어 있습니다. 필기시험의 경우 총 배점 70점이며, 실기시험은 총 배점 30점 입니다.
합격기준 : 총점 100점 기준 75점 이상 취득 (과목별 40% 미만 취득시 과락)
1. 전사아키텍처 이해 (10 문항) 문항당 0.7점
1) 전사아키텍처 개요(전사아키텍처 정의, 전사아키텍처 프레임워크, 전사아키텍처 참조 모델, 전사아키텍처 프로세스)
2) 전사아키텍처 구축 (전사아키텍처 방향 수립, 전사아키텍처 정보 구성 정의 ,전사아키텍처 정보 구축)
3) 전사아키텍처 관리 및 활용 (전사아키텍처 관리 체계, 전사아키텍처 관리 시스템, 전사아키텍처 활용)
2. 데이터 요건 분석 (10 문항) 문항당 0.7점
1) 정보 요구 사항 개요 (정보 요구 사항, 정보 요구 사항 관리)
2) 정보 요구 사항 조사 (정보 요구 사항 수집, 정보 요구 사항 정리, 정보 요구 사항 통합)
3) 정보 요구 사항 분석 (분석 대상 정의, 정보 요구 사항 상세화, 정보 요구 사항 확인)
4) 정보 요구 검증 (정보 요구 사항 상관분석 기법, 추가 및 삭제 정보 요구 사항 도출, 정보 요구 보완 및 확인)
3. 데이터 표준화 (10 문항) 문항당 0.7점
1) 데이터 표준화 개요(데이터 표준화 필요성, 데이터 표준 개념, 데이터 표준 관리 도구)
2) 데이터 표준 수립(데이터 표준화 원칙 정의, 데이터 표준 정의, 데이터 표준 확정)
3) 데이터 표준 관리(데이터 표준 관리, 데이터 표준 관리 프로세스)
4. 데이터 모델링 (40 문항) 문항당 0.7점
1) 데이터 모델링 이해 (데이터 모델링 개요, 데이터 모델링 기법 이해, 데이터 모델링 표기법 이해)
2) 개념 데이터 모델링 (개념 데이터 모델링 이해, 주제 영역 정의, 후보 엔티티 선정, 핵심 엔티티 정의, 관계 정의, 개념 데이터 모델 작성)
3) 논리 데이터 모델링 (논리 데이터 모델링 이해, 속성 정의, 엔티티 상세화, 이력관리 정의, 논리 데이터 모델 품질 검토)
4) 물리 데이터 모델링 (물리 데이터 모델링 이해, 물리 요소 조사 및 분석, 논리-물리 모델 변환, 반정규화, 물리 데이터 모델 품질 검토)
5. 데이터베이스 설계와 이용 (20 문항) 문항당 0.7점
1) 데이터베이스 설계 (저장공간 설계, 무결성 설계, 인덱스 설계, 분산 설계, 보안 설계)
2) 데이터베이스 이용 (데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 데이터 액세스, 트랜잭션, 백업 및 복구)
3) 데이터베이스 성능 개선 (성능 개선 방법론, 조인(Join), 애플리케이션 성능 개선, 서버 성능 개선)
6. 데이터 품질 관리이해 (10 문항) 문항당 0.7점
1) 데이터 이해 (데이터 품질 관리 프레임워크, 표준 데이터, 모델 데이터, 관리 데이터, 업무 데이터)
2) 데이터 구조 이해 (개념 데이터 모델, 데이터 참조 모델, 논리 데이터 모델, 물리 데이터 모델, 데이터베이스, 사용자 뷰)
3) 데이터 관리 프로세스 이해 (데이터 관리 정책, 데이터 표준 관리, 요구 사항 관리, 데이터 모델 관리, 데이터 흐름 관리, 데이터베이스 관리, 데이터 활용 관리)
국가공인 데이터아키텍처 전문가 실기시험 과목
1문항, 배점 30점
논리 데이터 모델
표준화 정의서
데이터표준화 기본원칙, 표준용어, 표준코드, 표준 도메인
데이터 아키텍처 준전문가
데이터아키텍처 준전문가(DAsP, Data Architecture Semi-Professional)란 효과적인 데이터아키텍처 구축을 위해 데이터 요건 분석, 데이터 표준화, 데이터 모델링, 데이터베이스 설계와 이용 등의 직무를 수행하는 실무자를 말합니다.
직무 세부내용 데이터
요건분석 데이터 요구사항에 대한 분석
요구 사항 검증방법에 필요한 작업 수행 데이터
표준화 데이터 표준화를 위한 구성요소 파악
데이터 표준화 원칙 수립
데이터 품질 유지를 위한 사후관리 데이터
모델링 개념 데이터 모델링 수행
논리 데이터 모델링 수행
물리 데이터 모델링 수행
데이터아키텍처 준전문가 시험과목
시험접수 : https://www.dataq.or.kr/www/main.do
응시자격 : 제한없음
시험시간 : 90분 (1시간 30분)
데이터아키텍처 준전문가 시험은 50문항의 필기시험으로 구성되어 있으며, 총 배점 100점 입니다.
합격기준 : 총점 60점 이상 합격 (과목별 40% 미만 취득시 과락)
1. 전사아키텍처 이해 (10 문항) 문항당 2점
1) 전사아키텍처 개요(전사아키텍처 정의, 전사아키텍처 프레임워크, 전사아키텍처 참조 모델, 전사아키텍처 프로세스)
2) 전사아키텍처 구축 (전사아키텍처 방향 수립, 전사아키텍처 정보 구성 정의 ,전사아키텍처 정보 구축)
3) 전사아키텍처 관리 및 활용 (전사아키텍처 관리 체계, 전사아키텍처 관리 시스템, 전사아키텍처 활용)
2. 데이터 요건 분석 (10 문항) 문항당 2점
1) 정보 요구 사항 개요 (정보 요구 사항, 정보 요구 사항 관리)
2) 정보 요구 사항 조사 (정보 요구 사항 수집, 정보 요구 사항 정리, 정보 요구 사항 통합)
3) 정보 요구 사항 분석 (분석 대상 정의, 정보 요구 사항 상세화, 정보 요구 사항 확인)
4) 정보 요구 검증 (정보 요구 사항 상관분석 기법, 추가 및 삭제 정보 요구 사항 도출, 정보 요구 보완 및 확인)
3. 데이터 표준화 (10 문항) 문항당 2점
1) 데이터 표준화 개요(데이터 표준화 필요성, 데이터 표준 개념, 데이터 표준 관리 도구)
2) 데이터 표준 수립(데이터 표준화 원칙 정의, 데이터 표준 정의, 데이터 표준 확정)
3) 데이터 표준 관리(데이터 표준 관리, 데이터 표준 관리 프로세스)
4. 데이터 모델링 (20 문항) 문항당 2점
1) 데이터 모델링 이해 (데이터 모델링 개요, 데이터 모델링 기법 이해, 데이터 모델링 표기법 이해)
2) 개념 데이터 모델링 (개념 데이터 모델링 이해, 주제 영역 정의, 후보 엔티티 선정, 핵심 엔티티 정의, 관계 정의, 개념 데이터 모델 작성)
3) 논리 데이터 모델링 (논리 데이터 모델링 이해, 속성 정의, 엔티티 상세화, 이력관리 정의, 논리 데이터 모델 품질 검토)
4) 물리 데이터 모델링 (물리 데이터 모델링 이해, 물리 요소 조사 및 분석, 논리-물리 모델 변환, 반정규화, 물리 데이터 모델 품질 검토)
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[DAsP] 데이터아키텍처 준전문가 합격 후기(공부 기간, 방법, 교재)
3월 23일에 봤던 DAsP 시험의 늦은 합격 후기를 남긴다.
(2과목 과락을 겨우 면했다)
시험 난이도 : 2.6 (정처기 2.5)
준비 기간 : 일주일
추천 기간 : 2주
1. 후기
3월 마지막 시험이라 정말 준비하기 귀찮고 이제 그만하고 싶은 마음도 굴뚝같았지만
유종의 미를 거두기 위해 다시 한번 마음을 다잡고 이번엔 주말 브레이크 타임도 없이 바로 공부를 시작했다.
사실 DAsP는 디비와 모델링에 대한 약간의 이해를 제외하면 그냥 암기 과목이라 생각된다.
앞서 본 ADsP보다 내용이 쉽고 SQLD와 겹치는 내용이 많았기 때문에 공부하기 수월한 편이었다.
학부시절 전공 최애 과목이 데이터베이스였기 때문에 DAsP도 재밌게 공부할 줄 알았는데 (SQLD는 재밌었다)
DAsP를 준비하면서 내가 DA보다는 DBA 업무에 더 흥미를 느낀다는 것을 알게 됐다.
2. 교재 및 학습 방법
DAsP 교재는 선택지가 없다. 가이드로 공부하고 실전문제집을 풀면 된다.
하지만 가이드북의 양이 어마무시하고 나는 준비 시간이 일주일밖에 없었기 때문에 교재를 다 읽지 않고 다음 순서로 진행했다.
1) 장의 학습목표와 장 마지막에 나와있는 요약을 먼저 읽고 중요 키워드 파악
2) 장 앞부분으로 돌아가서 중요 키워드를 중심으로 개념 정리
3) 연습문제를 풀고 문제에서 언급된 내용들을 중요 키워드에 추가하여 정리
4) 정리한 내용들을 반복적으로 암기
(실전문제집 빈 페이지에 정리한 내용들을 적어뒀다)
실전문제집은 이론서처럼 공부했다.
거리가 먼 것 하나를 고르는 문제라면 나머지 3개의 보기를 모두 암기했다.
정규화나 ERD에 대한 문제를 풀때는 데이터베이스 전공책을 참고했는데 가이드북을 도서관에 반납해서 그랬다.
(디비 과목을 수강한지 2년이 넘어서 조금 가물가물한 개념들이 있었다)
아무튼 DAsP는 가이드북을 한번 읽고 실전문제집으로 문제 푸는 감을 익히면 어렵지 않게 합격할 수 있는 시험 같다.
하지만 내가 3월 시험들을 모두 합격할 수 있었던 건 운빨이 가장 컸다고 본다. 점수가 다 간당간당했다.
DAsP(데이터아키텍처 준전문가) :: 공부방법, 후기
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DAsP(데이터아키텍처 준전문가) 자격증 취득을 위한 과정과 후기
도서
데이터아키텍처 전문가 가이드 (50,000원)
데이터아키텍처 전문가 가이드
DAP 자격증도 같이 공부할 수 있는 책이며 정석이라고 부를 수 있는 책이다.
이 책만 구매해서 꼼꼼히 읽어도 합격할 수 있다.
물론 나는 그렇지 못할 것 같아서 책을 하나 더 구매했다.
데이터아키텍처 자격검정 실전문제 (18,000원)
데이터아키텍처 자격검정 실전문제
SQLD 자격증 취득할 때 자격검정 실전문제 책이 도움이 많이 되어서 신뢰가 생겨 구매했다.
책 제목처럼 문제만 있는 책이며 해설도 있으니 개념 공부 후에 이 책으로 문제풀이를 하면 도움이 많이 된다.
나는 문제들이 많이 헷갈렸는데 만약 이 책을 보지 않았다면 불합격 했을 것 같다…
후기 & 결과
제 45회 데이터아키텍처 준전문가(DAsP)
과목 점수 합격여부 전사아키텍처 이해 12/20 합격 데이터 요건 분석 14/20 합격 데이터 표준화 16/20 합격 데이터 모델링 26/40 합격 합계 68/100 합격
DAP는 모르겠지만 DAsP는 암기 공부라고 생각한다.
활용하는 문제는 거의 없었고 책만 열심히 암기하면 충분히 풀 수 있는 문제들이였다.
전체 공부시간은 약 15시간 정도이고 너무 만만하게 봐서 그런지 생각보다 점수는 안 나왔다.
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