2026년 데이터아키텍처준전문가(DAsP) 시험일정·기출문제·과목 총정리

By BENEWIKI

데이터아키텍처준전문가(DAsP) 시험은 과목 이름만 훑어서는 체감 난도를 알기 어렵습니다. 데이터 모델링과 거버넌스의 기초를 잡으려는 분석·개발 입문자가 준비한다면 먼저 데이터 표준·구조·모델링을 조직 관점에서 이해하는 능력을 어느 수준까지 요구하는지 확인해야 합니다.

접수 전에는 모델링 용어를 암기만 하지 않고 예시로 설명할 수 있는지를 점검하고, 학습 중에는 개념도를 직접 그려 엔터티·관계·표준의 연결을 확인하는 학습이 잘 맞음이라는 방식으로 약점을 줄여보세요. 비슷한 자격과의 관계는 DAP 입문 전 기초를 검증하거나 SQLD 이후 모델링 관점을 넓히기 좋음이라는 점에서 구분됩니다.

데이터아키텍처준전문가(DAsP) 선택·준비 포인트

누구에게 맞나
데이터 모델링과 거버넌스의 기초를 잡으려는 분석·개발 입문자
무엇을 평가하나
데이터 표준·구조·모델링을 조직 관점에서 이해하는 능력
어떻게 연습하나
개념도를 직접 그려 엔터티·관계·표준의 연결을 확인하는 학습이 잘 맞음
비슷한 자격과 차이
DAP 입문 전 기초를 검증하거나 SQLD 이후 모델링 관점을 넓히기 좋음
  • 접수 전 확인: 모델링 용어를 암기만 하지 않고 예시로 설명할 수 있는지
  • 첫 학습 목표: 데이터 표준과 모델링 기초을 자신의 말로 설명할 수 있게 정리하세요.
  • 마지막 점검: 추상적인 아키텍처 용어를 그림으로 익히는 법을 중심으로 틀린 이유를 다시 확인하세요.

1. 데이터아키텍처준전문가(DAsP)이란? 시험 개요 및 주관처

데이터아키텍처준전문가(DAsP)은 한국데이터산업진흥원(KDATA) 데이터자격검정에서 시행하거나 안내하는 IT·디지털 역량 관련 자격입니다. 취업 준비생에게는 직무 기본기를 보여주는 포트폴리오 역할을 하고, 실무자에게는 현재 업무를 체계적으로 정리했다는 신호가 됩니다. 특히 공공기관, 전산·통신·데이터·사무자동화 직무에서는 자격증이 서류에서 바로 읽히는 장점이 있습니다.

주관처는 한국데이터산업진흥원(KDATA) 데이터자격검정입니다. 국가기술자격이나 국가공인 민간자격은 시행기관별 접수 시간과 환불 기준이 다르므로, 접수 전에는 반드시 공식 홈페이지에서 본인 지역의 시험장과 세부 시간을 다시 확인해야 합니다. 같은 회차라도 지역별 좌석이 빨리 마감될 수 있습니다.

2. 2026년 데이터아키텍처준전문가(DAsP) 시험일정

회차 원서접수 기간 필기시험일 실기시험일
제60회 2026.02.09~02.13 2026.03.21(토) 실기 없음
제61회 2026.08.14~08.21 2026.09.19(토) 실기 없음

정기시험은 원서접수 첫날 오전에 원하는 시험장이 빨리 차는 편입니다. 특히 직장인 수험생이 몰리는 수도권 주말 고사장은 조기 마감 가능성이 있으니 접수 시작일을 달력에 표시해 두세요.

3. 데이터아키텍처준전문가(DAsP)에서 점수를 가르는 영역

데이터 표준과 모델링 기초

데이터아키텍처준전문가(DAsP) 필기 과목은 크게 데이터아키텍처 이해, 데이터 요건 분석, 데이터 모델링, 데이터 표준화 영역으로 이해하면 됩니다. 합격 기준은 종목별 세부 기준이 조금씩 다르지만, 일반적으로 과목별 과락 기준과 총점 합격 기준을 동시에 만족해야 합니다. 따라서 평균점수만 보고 안심하기보다 약한 과목을 끝까지 관리해야 합니다.

수험생 관점에서 가장 조심해야 할 복병은 개념어가 비슷해지는 데이터 표준화 파트입니다. 이 파트는 단순 암기만으로는 점수가 안정되지 않고, 기출 선지에서 같은 개념을 다른 표현으로 바꿔 내는 경우가 많습니다. 마지막 회독에서는 맞힌 문제도 왜 맞았는지 짧게 설명해 보는 방식이 좋습니다.

추상적인 아키텍처 용어를 그림으로 익히는 법

별도 실기시험은 없습니다. 객관식 중심으로 기본 모델링 역량을 확인합니다.

실기가 없다고 해서 준비가 쉬운 시험은 아닙니다. 단일 시험형 자격은 한 번의 시험에서 개념 이해와 문제풀이 속도를 모두 보여줘야 하므로, 시험 2주 전부터는 새 이론보다 기출 오답 정리에 집중하는 편이 효율적입니다.

4. 데이터아키텍처준전문가(DAsP) 학습 자료를 고르는 기준

교재/강의 특징 추천 대상
DAsP 핵심요약 기본 이론과 기출 흐름을 함께 잡기 좋습니다. 처음 시작하는 독학 수험생
데이터아키텍처 입문서 회독 속도가 빠르고 빈출 포인트 정리에 유리합니다. 시험일까지 시간이 많지 않은 수험생
기출 복원 문제 문제 풀이 과정을 눈으로 확인할 수 있습니다. 혼자 오답 원인을 찾기 어려운 수험생

광고처럼 특정 교재 하나가 정답이라고 말하기는 어렵습니다. 데이터아키텍처준전문가(DAsP)은 본인의 배경지식에 따라 체감 난도가 크게 달라집니다. 전공자라면 기출 중심 교재로 빠르게 회독하고, 비전공자라면 개념 설명이 충분한 책과 짧은 인강을 함께 쓰는 편이 시행착오를 줄입니다.

5. 데이터아키텍처준전문가(DAsP) 문제풀이 루틴과 시험일 전략

데이터아키텍처준전문가(DAsP)은 주관처 정기시험 일정에 맞춰 시행되며, 공부할 때는 CBT식 타이머 풀이로 실전 감각을 만드는 것이 좋습니다.

무료 기출 연습 사이트로는 ComCBT, 최강 자격증 기출문제 같은 곳을 활용할 수 있습니다. 다만 사이트별로 복원 범위와 해설 품질이 다르므로, 공식 출제기준과 교재 해설을 함께 확인하는 습관이 필요합니다. 안전권을 목표로 한다면 최근 3개년은 최소 2회독, 여유가 있으면 5개년까지 돌리는 것을 권합니다.

공부 순서는 “개념 1회독 → 기출 1회독 → 오답 과목 보강 → 실전 시간 풀이”가 가장 무난합니다. 특히 개념어가 비슷해지는 데이터 표준화 파트에서 틀린 문제는 따로 모아 시험 전날까지 반복하세요. 문제를 많이 푸는 것보다 같은 실수를 줄이는 쪽이 합격률을 더 빠르게 올립니다.

데이터아키텍처준전문가(DAsP), 접수 전에 내 상황과 맞춰보기

합격 가능성보다 먼저 볼 판단 기준

데이터아키텍처준전문가(DAsP)의 핵심은 데이터 표준·구조·모델링을 조직 관점에서 이해하는 능력입니다. 따라서 관련 경험이 있다면 알고 있는 내용을 시험 언어로 정리하는 데 시간을 쓰고, 처음 접한다면 개념 간 관계를 그려보는 것부터 시작하는 편이 효율적입니다.

준비 중 점수가 오르지 않을 때는 문제 수만 늘리기보다 개념도를 직접 그려 엔터티·관계·표준의 연결을 확인하는 학습이 잘 맞음이라는 원칙으로 학습 기록을 점검하세요. 접수 직전에는 모델링 용어를 암기만 하지 않고 예시로 설명할 수 있는지를 다시 확인해야 일정이나 시험 환경 때문에 생기는 변수를 줄일 수 있습니다.

  • 선택 기준: DAP 입문 전 기초를 검증하거나 SQLD 이후 모델링 관점을 넓히기 좋음
  • 학습의 중심: 데이터 표준과 모델링 기초
  • 실전 점검: 추상적인 아키텍처 용어를 그림으로 익히는 법


DAsP 준비할 때 특히 확인할 점

DAsP는 데이터 아키텍처 입문자가 전체 지도를 잡는 시험입니다

DAsP는 DAP보다 입문 성격이 강하지만, 데이터 모델링과 표준화 용어가 낯설면 생각보다 어렵게 느껴질 수 있습니다. 데이터베이스 SQL 문제를 푸는 시험이 아니라, 데이터가 조직 안에서 어떻게 정의되고 관리되는지 이해하는 시험이라는 점을 먼저 잡아야 합니다.

  • 비전공자: 엔터티, 속성, 관계, 식별자 같은 모델링 기본어를 그림과 함께 정리하세요.
  • SQLD 준비 경험자: SQL 문법보다 데이터 구조와 표준 관리 개념으로 관점을 바꿔야 합니다.
  • DAP까지 목표인 경우: DAsP에서 만든 용어장을 DAP 설계 판단 문제까지 확장할 수 있게 예시를 함께 남겨두세요.
학습 주제 헷갈리는 이유 정리 방법
모델링 기본 비슷한 용어가 많음 엔터티·속성·관계 예시 만들기
표준화 실무 경험 없으면 추상적 용어·도메인·코드 표준 비교
아키텍처 범위가 넓게 느껴짐 관리 대상과 책임 주체로 나누기

데이터아키텍처준전문가(DAsP) 준비를 시작하기 전에

데이터아키텍처준전문가(DAsP)는 데이터 표준·구조·모델링을 조직 관점에서 이해하는 능력을 확인하는 시험입니다. 처음부터 모든 범위를 완벽히 보려 하기보다 데이터 표준과 모델링 기초을 먼저 잡고, 이후 추상적인 아키텍처 용어를 그림으로 익히는 법을 반복 점검하는 순서가 현실적입니다.

최종 일정과 시험 환경은 접수 전에 공식 안내에서 다시 확인하세요. 자신의 목표가 데이터 모델링과 거버넌스의 기초를 잡으려는 분석·개발 입문자에 가깝다면, 오늘은 모델링 용어를 암기만 하지 않고 예시로 설명할 수 있는지부터 확인하고 첫 학습 단원을 정하는 것으로 시작하면 됩니다.