빅데이터분석기사 후기에 대해 정리해보았습니다. 빅데이터분석기사 준비기간 및 공부팁 정보도 포함된 글입니다. 하단에 빅데이터분석기사 필기 기출문제 pdf도 올려두었으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
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빅데이터 분석기사
빅데이터 분석기사(Engineer Big Data Analysis)는 빅데이터 이해를 기반으로 데이터 분석 기획, 빅데이터 수집/저장/처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다.
자격 소개
빅데이터 분석기사는 컴퓨터 관련 국가기술자격으로 기술 기능분야의 자격 체계 중 기사 등급의 시험입니다. 2021년 첫 시험을 실시한 신생 자격시험입니다. 정보처리기사와 같은 정보기술 분야 기사 자격증으로, 관련학과 제한이 없어 4년제 대학 졸업자면 누구나 응시할 수 있습니다.
2022년 7월 현재 필기/실기 시험 모두 3번 시행되었습니다. 제1회 시험이 코로나로 인해 취소됐었기 때문에 제2회 시험이 사실상 첫 시험입니다. 기사시험 중 유일하게 필기시험 문제를 공개하지 않으며, 시행된지 얼마 되지 않아 여러모로 정보가 많지 않은 시험입니다. 신규 시험 특성상 회차별로 난이도가 들쑥날쑥하다는 후기가 많습니다.
시험 일정
한국데이터산업진흥원(Korea Data Agency) 주관으로 연 2회(상, 하반기) 시행되며, 시험 접수는 데이터자격검정에서 합니다. 회차별로 필기시험과 실기시험 사이에 2개월 정도 간격이 있어서 필기 합격 후 한두 달 공부해 실기시험을 보는 경우가 많습니다. 2022년도 시험 일정은 아래 표를 참고해주세요.
회차 필기 접수기간 필기 시험일 필기 결과발표 실기 접수기간 실기 시험일 최종 결과발표
4회 3/7 ~ 14 4/9 4/29 5/23 ~ 27 6/25 7/15
5회 8/29 ~ 9/2 10/1 10/21 11/7 ~ 11 12/3 12/23
합격 기준
필기시험과 실기시험이 있으며, 필기시험을 합격하고 2년 내에 실기시험에 응시하여 합격하면 자격증을 획득하게 됩니다.
필기시험은 객관식 총 80문항/100점 만점(문제당 배점 각 1.25점)으로 60점(60문항) 이상을 획득하면 합격입니다. 단 과목별 과락(40% 미만 취득)이 없어야 합니다. 과목별 문항수는 아래 표를 참고해주세요.
구분 과목명 문항수 배점 시험시간
필기 빅데이터 분석 기획 20 25
빅데이터 탐색 20 25
빅데이터 모델링 20 25
빅데이터 결과 해석 20 25
총계 80 100 총 120분
위의 과목명이 실제로 빅데이터 분석 과제를 수행하는 단계이기도 합니다. ① 분석 주제를 기획하고, ② EDA, 데이터 시각화와 전처리 과정을 거쳐, ③ 여러 분석기법으로 모델링하고, ④ 그 결과를 해석하고 활용하는 일련의 흐름을 기억하세요.
공부법
주교재 선정
빅데이터 분석기사 필기시험은 생긴지 얼마 안된 시험인데도 시중에 많은 수험서가 있습니다. 빅데이터 분야에 대한 수험생들과 기업의 관심이 그만큼 크다는 것이겠죠. 교재를 고르는 데 고민을 많이 했는데, 출제 경향이 계속 바뀌는 2년차 시험인데 교재들의 퀄리티는 천차만별이었기 때문입니다. 낯선 빅데이터 분야에 대해 쉽고 꼼꼼하게 설명하면서도 출제될 내용을 잘 예측해낼 것 같은 교재를 골라야 했습니다. 저는 장고 끝에 수제비 교재를 골랐습니다.
2022 수제비 빅데이터 분석기사 필기 1권+2권 합본세트 (건기원)
각종 국가자격 수험서를 제작하는 건기원에서 출간한 수험서입니다.
수제비 빅데이터 분석기사 필기 1권+2권 합본세트 / 708 페이지 / 정가 33,000원
개념서+문제집 형태의 수험서입니다. 개념 설명, 단어 정의 요약, 암기 팁 등 공부에 도움이 되는 여러 정보들이 교재 내에 적절하게 배치되어 있어서 학습하기 수월했습니다. 가장 최근의 기출문제(복원문제)까지 반영되어 있던(제가 교재를 선택할 당시 기준) 점도 좋았습니다.
시험 적중률은 높지 않았습니다. 감안할 점은 4회 시험에 생소한 문제가 많이 나와서 출간된 교재들 전반적으로 적중률이 높지 않았습니다.
부교재 : 수제비 네이버 카페, 데이터 전문가 포럼
정보처리기사 실기 후기 포스팅에서도 언급했지만, 수제비 교재만큼이나 도움이 되었던 것이 수제비 네이버 카페입니다. 교재에 대한 질문은 물론, 빅데이터 분석기사 관련 질문도 운영자 분들께서 잘 답변해주십니다.
또 한 가지 추천하는 커뮤니티는 데이터 전문가 포럼입니다. 데이터 전문가 분들이 많이 계시고, 빅분기 뿐만 아니라 데이터와 관련된 여러 자격증에 대한 정보가 많습니다. 교재 내용에 대한 질문은 수제비 카페에, 전반적인 빅데이터 관련 문의는 데이터 전문가 포럼을 보시면 도움이 될 것입니다.
공부 기간 : 2.5주
일 월 화 수 목 금 토
3/20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31 4/1 2
3 4 5 6 7 8 9
빅분기(필기)
빅분기 필기는 3월 19일 DAsP 시험이 끝난 다음날부터 준비했습니다. 원래 목표는 3주였는데 코로나 확진 때문에 실제로 공부했던 기간은 2.5주 정도였습니다.
주차별 공부법
교재를 3번 정독하는 것이 공부 목표였습니다. 수제비 교재 분량이 적지 않았기 때문에 1주차에 교재 1회독을 마치는게 중요했습니다. 2주차에는 교재 2회독 중에 코로나로 며칠 공부를 못하게 되어서, 3주차에 빅데이터 탐색과 모델링 과목 위주로 3회독을 진행했습니다. 2월에 ADsP 시험을 준비하면서 통계학 기초를 공부했던게 n회독 시간을 단축하는 데 도움이 됐습니다.
1주차 : 교재 1회독
1주차에는 어떻게든 교재를 처음부터 끝까지 한 번 완독하는 것을 목표로 했습니다. 빅데이터 분석 기획 과목의 데이터 분석 계획, 빅데이터 탐색 과목의 데이터 탐색, 통계기법 등 ADsP 준비하면서 본 내용이 있어 공부 시간을 단축하는 데 도움이 됐습니다.
빅데이터 모델링 과목은 ADsP의 데이터분석 과목의 데이터 마이닝 챕터의 심화과정같은 느낌이었습니다. 비전공자 수준에서는 원리를 이해할 수 없어서 어쩔 수 없이 암기해야만 하는 부분도 꽤 있었습니다. 이런 부분은 1회독할 때는 건너뛰고 2, 3회독할 때 암기했습니다.
2주차 : 교재 2회독
2회독은 5일만에 끝내는 것을 목표로 했습니다. 과목별로 문제수가 20문제로 동일하기 때문에 어느 과목도 대충 넘길 수가 없었습니다. 대신 과목간 학습 난이도에 따라 2. 빅데이터 탐색, 3. 빅데이터 모델링 과목에 시간을 많이 투자했습니다.
2회독 하면서는 수제비 네이버 카페가 도움이 됐는데, 교재 내용에 대한 궁금증을 질문하거나 이미 올라온 글을 검색해보면서 확인할 수 있었습니다. 또 Daily 문제를 풀어본게 교재 안팎으로 등장하는 개념을 보충하는 데 도움이 됐습니다.
3주차 : 교재 2회독(이어서) → 교재 3회독 + 문제풀이
3주차에는 교재 2회독을 마치고, 바로 3회독을 진행했습니다. 시험 직전이었기 때문에 기출문제를 더 꼼꼼히 체크했고, 암기해야할 내용들 위주로 체크했습니다. 수제비 카페의 Daily 문제도 다시 한 번 풀어보면서 놓친 개념이 있는지 다시 한 번 체크했습니다.
시험 후기
시험 준비물
필수 : 신분증, 검정색 사인펜
선택 : 수험표 (고사장을 알려면 수험번호를 알아야하는데, 데이터산업진흥원에서 시험 접수하면 문자로도 보내주기 때문에 필수는 아닙니다.)
현장 후기
시험은 10시 정각에 시작하며, 시험 시간 절반이 지난 11시부터 퇴실할 수 있습니다. 제가 응시했던 제4회 시험 난이도는 수험생들의 평가에 따르면 높은 편이었습니다. 저도 시험시간을 거의 다 쓸 정도로 체감 난이도는 쉽지 않았습니다.
시중 수험서에서 언급되지 않았던 개념이 출제되었습니다. 기출문제는 재등장하지 않았습니다.
Hadoop 관련 외울 내용이 많았는데 플랫폼을 사용해보지 않은 입장에서 정말 무식하게 암기해야만 하는 부분이었습니다. (근데 시험엔 한 문제도 안나왔던 걸로 기억합니다)
통계학 기반 문제가 많이 출제되어 전공자와 비전공자간 체감 난이도 차이가 큰 시험이었습니다. 다만 출제 방식이 계속 변화하는 중이라 점차 빅데이터쪽 내용 위주로 문제가 출제되지 않을까 싶습니다.
마치며
빅데이터 분석기사에 대한 개요와 필기시험 준비 과정에 대해 소개해 드렸습니다. 저에게는 평소에 관심 있던 빅데이터 분야도 공부하고 자격증도 준비할 수 있어서 유익한 시간이었습니다. 준비 기간이 조금 더 길었어도 괜찮았겠다는 생각입니다.
벌써 한 달도 더 지난 빅데이터분석기사 필기
게을러서 4.9에 본 시험을 이제 포스팅
그럼 바로 시작한다
1.시험결과
결론부터 얘기하자면 아슬아슬하게
커트라인에 딱 맞춰 합격했다
이런 경우는 처음인데 곰곰이 생각해보니
문 닫고 들어간 느낌이라 기분이 좋다
어쩜 이렇게 60점 커트라인에 딱 맞췄지
내가 봐도 정말 신기하다
한 과목이라도 40점 밑이면 과락으로 탈락인데
다행이 과목별 50~70점을 고루고루 받았다
이 날 시험 끝나고 카페 후기들을 살펴보니
나만 어렵게 느낀 게 아니었다
다들 생소하고 책에 없는 세세한 문제들이
많이 출제되었다고 한다
아직 4회밖에 안된 시험이라 그런가
출제위원들도 아직 출제 방향을
명확하게 설정하지 못한 느낌이 들었다
시험은 경원중학교에서 봤다
뭔 학교가 서울 지하철 2개 역세권에 있냐
매우 부럽군 저 부자동네..
참고로 빅데이터분석기사는 시험 자격이 있다
응시 자격은 아래와 같다
대부분 응시자격에 해당하는 분들이겠지만
시험 응시하시기 전에 반드시
자신이 아래 자격에 해당하는지
확인하고 시험을 봐야한다
따라서 응시자격이 갖춰진 사람만 볼 수 있고
필기 시험에 합격하면 서류 제출을 해야한다
2. 공부방법
공부기간은 넉넉하게 1달 정도 잡았는데
실제 공부한 시간은 보름도 안됐다
그정도로 대충했다
왜냐하면 ADsP랑 내용이 많이 겹쳤기 때문
ADsP를 합격한 분들이라면
수월하게 공부할 수 있다
왜냐면 시험 내용이 비슷한 부분이 많다
다만 공부해야 할 양 자체는
빅데이터분석기사 > ADsP다
책은 우선 데이터에듀 책으로 공부했다
ADsP때도 이 책으로 공부했는데
적중률이 매우 높아서 선택
아쉽게도 이번에는 적중률이 높지 않았다
내가 뒤에 모의고사를 풀지 않아서일까
다른 시험보러 온 학생들을 얼핏 봤는데
신기하게 보는 책이 다 달랐다
그러므로 빅데이터분석기사는 데이터에듀 책이
정답이 아닐지도 모른다는 생각이 들었다
공부방법은 간단했다
이론을 쭉 한 번 보고 뒤에 예상문제를 풀었다
예상문제는 2~3번 오답 복습을 했다
앞에 이론을 봐도 예상문제에
모르는 문제가 나오기 때문에
이론은 빠르게 훑고 넘어갔다
예상문제는 많이 틀려보는게 좋다
그래야 이런 문제가 나오는구나~
하고 오답정리를 하면서 머리에 들어온다
사실 시간이 있었으면 뒤에 모의고사
문제를 다 풀어보는 것이 좋다
ADsP의 경우 여기서 보통 적중률이 높았는데
빅데이터분석기사 공부할 때에는
시간 관계상 이 부분을 안 풀어서
실제 시험장에서 매우 고생했다
3. 2022 시험 일정
빅데이터분석기사는 1년에 4번
즉 분기에 1번씩 치뤄지는 것으로 알고 있다
다음 필기 시험은 무려 10.1(토)에 있네
나는 실기 시험도 볼 생각이라
12.3(토)에 응시할 생각을 하고 있다
아직 다음 시험까지
넉넉하게 5개월 넘게 남았으니
천천히 준비하시면 될 것 같다
4. 마무리
실기 공부를 천천히 R로 시작하고 있는데
역시 나에게 이런 컴퓨터 언어는 어렵다
항상 문송한 부분이다
시험 보시는 많은 비전공자 여러분들이
좋은 결과 있기를 바라며
오늘 포스팅은 여기서 마무리하겠다
위 내용과 관련하여 더 자세한 사항은(빅데이터분석기사 결과 발표 등)
데이터자격검정 홈페이지에
잘 소개되어 있으니 참고바란다
안녕하세요 이번게시물에서는 저번 5회차 빅데이터분석기사 필기 시험 응시 후기에 대해서 서술하려고 합니다.
회사에서 응시비 및 학습에 필요한 교재비용을 일부 지원해주어서 좋은기회인거 같아 지원하게 되었습니다.
저 같은 경우에는 기계공학과 학사 재학 당시 확률과 통계학 과목을 수강하였고 개인적인 스터디로 딥러닝, 머신러닝을 접하였었기 때문에 빅데이터 관련 전공자 수준은 아니지만 완전한 비전공자 분들 보다는 어느 정도 유리한 조건에서 시험을 본 것 같습니다. 이 점을 감안하여 읽어주시면 감사하겠습니다.
1. 공부기간
총 공부기간은 1주일 정도 공부하였으며 4일정도는 퇴근 후 3시간 정도 공부하였고 3일은 12시간 정도 공부하였습니다.
2. 빅데이터 분석기사 시험 과목 구성
예전 공조냉동기계기사를 공부할 당시에는 문제풀이 위주로 학습을 하였지만 빅데이터 분석기사 시험의 경우 시험 횟수가 총 5회밖에 되지 않았고 다른 시험에 비해 시중에 기출시험문제가 월등하게 적었습니다.
따라서 본격적으로 공부를 하기전에 먼저 이때까지 기출된 시험 문제 후기 등을 블로들을 참고하면서 시험의 방향성에 대해서 인지를 하고 공부를 하였습니다.
빅데이터 분석기사는 총 4과목(빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과해석)으로 구성 되어 있으며 각각의 과목에서 중요하게 평가하는 이론은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.
1과목은 주로 빅데이터와 관련된 암기과목이었고, 2과목은 통계, 3과목은 머신러닝 알고리즘, 4과목은 분석결과 시각화, 통계,모델링 결과 해석을 메인으로 시험을 보게 됩니다.
3. 공부 방법
1. 구글에서 필기요약본 다운로드
시험과목을 인지한 후 시간이 많이 없었기 때문에 먼저 구글에서 빅데이터 분석기사 전체 필기 요약본을 다운 받았습니다. 특정 블로그에 정리를 굉장히 일목요연하게 A4 20장 정도로 압축해 놓았기 때문에 해당 블로그의 필기본을 다운받아서 공부를 진행했습니다.
위 필기를 전부 외운다는 생각보다는 필기를 천천히 읽어보면서 과목별로 공부방법을 다르게 적용했습니다
1과목은 빅데이터가 가지는 특징에 주목하면서 필기에 서술된 다양한 빅데이터 및 빅데이터 구성 인프라등을 빠르게 단순 암기하려고 노력하였습니다.
2,3과목 같은 경우에는 통계적인 지식 및 머신러닝 전반에 대한 이해가 필요한 부분이라 모르는 부분이 있으면 인터넷을 적극 활용하면서 이해하였고, 1,4과목에 비해 전문용어(~방법...) 들이 많이 등장하기 때문에 카테고리를 잘 나누어서 상위개념을 기억하면서(데이터 변환에 쓰이는 방법들, 변수를 선택할 때 쓰이는 방법들, 결측치 이상치를 정제하는 방법 etc....) 카테고리별로 무엇을 위해 이러한 방법을 적용하는지 집중해 공부하였습니다.
4 과목 같은 경우에는 모델 성능평가 부분과 분석 모형 진단 부분은 2,3 과목같이 알지 못하는 단어가 많이 등장하여 인터넷을 참고하면서 카테고리를 나누어 빠르게 이해하였고 분석결과 해석 및 활용 부분은 크게 이해가 필요하지 않아서 단순암기하였습니다.
2. 필기 내용에 집중하여 책 문제 풀이
위 필기 및 인터넷등을 조사하면서 각과목 공부가 끝날 시에 아래 교재를 이용하여 해당 과목의 문제를 풀이했습니다. 책은 필기보다 좀더 방대한 영역을 다루다 보니 문제에 기록되어 있는 모든 부분을 공부하지 않고 필기부분에서 다루는 내용들에 집중하여 문제를 복습하였습니다.
3. CBT 기출 문제 풀이
마지막으로 시험 전날 운이 좋게 CBT를 구할 수가 있어 해당 페이지에서 나오는 모든 문제를 풀이하고 복습하였습니다.
4. 시험 점수 및 후기
5회차 시험을 치른 후기는 1,4과목은 중요부분 암기만 한다면 매우 쉽게 맞출 수 있는 난이도 였으나 2,3과목 특히 전통적인 통계분야 문제는 단순한 암기가 아닌 생각보다 높은 레벨의 이해수준을 요구하였습니다. 여러 분포(정규,t,카이스퀘어...)를 사용하는 이유를 명확하게 알고 있어야 했으며 어느정도 분포식 계산을 위한 수식에대한 이해도 필요하였습니다. 특히 알고있다고 생각하였던 영역도 확실하게 답을 하지 못하는 경우가 굉장히 많이 생겼습니다. (2,3과목은 솔직히 공부량이 부족하여 어려웠습니다....)
만약 시험의 경향성이 유지된다면 시험 공부를 할 때에 1,4과목은 중요한 부분만 더욱 빠르게 암기하고 2,3과목의 통계, 머신러닝 부분등을 정확하고 확실하게 이해한다면 빠른시간 이내에 높은 점수를 취득할 수 있을 것이라고 생각합니다. 시간 배분도 2,3과목에 곱절로 투자하는게 고득점에 유리할 것 같습니다.
2,3과목이 자신있다고 생각하여 타 과목에 비해 공부를 조금 덜 한 경향은 있었지만 점수가 생각보다 처참해서 창피하네요...
빅데이터 분석기사를 준비하는 분들이 저와 같이 1,4과목에 과투자하는 실수하지 않고,,, 시험 공부의 방향성에 대해 인식하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다
빅데이터분석기사 필기 기출문제 pdf
다음 글 주제는 빅데이터 분석기사 실기 준비 기간 / 빅데이터 분석기사 쓸모 / 빅데이터분석기사 필기 유효기간 / 빅데이터분석기사 합격률 / 빅데이터 분석기사 3회 후기 입니다. 감사합니다.
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