[빅데이터분석기사] 제3회 빅데이터분석기사 필기 시험 후기

 

안녕하세요!

 

지난 빅데이터분석기사 2회 시험의 합격률이 필기 41.2%, 실기 59.2%라고 하는데요,

저는 필기시험을 55점으로 탈락하고, 다시 3회차 필기시험에 재도전하게 되었습니다!

 

간략하게 빅데이터분석기사 소개부터 해드리고, 시험후기를 적어드리겠습니다 :)

 

 

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빅데이터분석기사 시험이란?

 

 

빅데이터분석기사 시험은 한국데이터산업진흥원에서 주관하는 기사급 시험으로,

필기시험, 그리고 실기시험 두가지를 응시하여 합격하시면 자격이 주어지게 됩니다!

 

필기시험은 PBT(Paper Based Test) 방식의 시험입니다.

문제는 모두 객관식이고, 총 80문제입니다!

 

빅데이터분석기사는 아래 중 하나에 해당하시면 응시하실 수 있습니다.

1. 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관)

2. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)

3. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)

4. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)

5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)

6. 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)

7. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)

8. 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)

9. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)

 

시험시간은 오전 10시~12시까지 응시하게 되며,

시험시간의 절반이 지난 11시부터는 시험지를 제출하고 중도퇴실이 가능합니다!

 

시험 과목은 4과목으로, 빅데이터 분석기획 / 빅데이터 탐색 / 빅데이터 모델링 / 빅데이터 결과 해석입니다.

각 과목별 20문제로, 과목당 40% 미만일 경우 과락이니, 과목별 8문제는 맞추셔야 하겠습니다.

과락을 피하고, 총점이 60점이 넘으면 빅데이터 분석기사 필기시험에 합격하게 됩니다!

 

 

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시험은 어떻게 공부했는지?

 

 

이번에는 ADsP를 합격한 상태라 자신감이 붙어서 문제만 간단히 풀어볼 목적으로

지난번에 구매했던 성안당의 최적합 빅데이터분석기사 필기 책 말고,

예문사의 빅데이터 분석기사 필기 한권완성이라는 책으로 공부했습니다!

 

 

성안당에서 나온 책은 이론만 잔뜩 있었다면.

예문사에서 나온 책은 지난 2회차 필기문제를 포함해 문제가 잔뜩있어서

문제 풀이 훈련이 되어 실제 시험에서 대응하기 좋았습니다!

 

 

ADsP나 SQLD를 공부할 때는 데이터산업진흥원에서 발간한 기출문제집으로 공부했지만,

빅데이터분석기사는 데이터산업진흥원에서 발간한 책이 없어, 후기가 좋은 책을 구매해서 공부했습니다!

 

 

그 외 후기를 보니 이기적 개정판으로도 공부해서 시험에 큰 도움을 보신 분도 있는 것 같네요 :)

 

 

 

 

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시험후기!

 

 

준비물은 신분증, 컴퓨터용 싸인펜, 검정볼펜을 챙겨가셔야하고,

수험번호는 수험표를 굳이 출력하지 않아도 감독관님에게 물어보면 알려주십니다!

 

금번 3회차 빅데이터분석기사 필기 시험은 저번 2회차보다 좀 어렵게 출제된 것 같습니다.

특히, 3과목이 헬이더라구요.. 처음보는 문제들이 꽤나 있어서 과락하진 않을까 걱정이었습니다.

 

 

과목별로 기억나는 개념들만 적어드릴게요!

 

1과목

- 분석문제 정의(도메인, 기획 등)

- 인공지능

- 하듭에코시스템 HBase pig oozie

- NoSQL(카산드라 등등)

- 데이터 사이언티스트와 일반 데이터 관리자 차이

- GDPR 관련(EU의 개인정보보호)

- 개인정보 비식별화 조치(값 대체)

- 빅데이터 분석 개발 절차(기획-준비-분석-구현-평가)

- ETL(추출-변형-적재) 개념

- 민감정보가 아닌것 고르기

- 데이터 전처리 개념

- 3V에 포함되지 않는 것

- 데이터웨어하우스의 특징

 

2과목

- 전수조사 해야하는 것 예로들고 고르기

- 주성분분석 관련

- 박스콕스 변환

- 불균형데이터 처리

- 차원축소 요인분석

- 상관함수 개념

- 왜도 모양 구분, 좌로 쏠린 그림보고 왜도, 평균 중앙값, 최빈값 크기 비교

- E(aX+bY) Var(aX+bY) 계산

- 중심극한 정리(왜도, 정규분포)

- 점추정 기준(불편성, 효율성, 일치성, 충분성)

- 유의수준 개념

 

3과목

- 부스팅, 배깅

- 로지스틱회귀와 선형회귀

- 의사결정트리(지니, 엔트로피, 카이제곱)

- RNN, CNN, 강화학습 사례

- 하이퍼파라미터, 파라미터 개념

- 비모수 검정 어떤 방식을 사용할지

- 마이데이터 관련

- 경사하강법

- 인공신경망 과대적합 해소방법

- ROC 그래프 주어지고 ROC, AUC 개념

- 소프트맥스 함수

- 시계열(자기상관, 백색잡음)

- 시계열 성분(추세, 계절, 순환)

- 시계열 ARIMA

- 커널 관련

- 데이터분석 프로세스( 기획-데이터-수집-전처리-모델링-평가)

- 신경망 활성함수 출력값 계산

 

4과목

- 관계시각화

- K-폴드 교차검정, 홀드아웃

- 분류모델 행렬(스펙티비티, 프레시전, 리콜, 어큐러시)

- 데이터 시각화

- 지지도 신뢰도 향상도

- 카이제곱 계산

- 민감도, 정밀도(혼동행렬)

- 분류(AUC, 정확도)와 회귀(MSE, MAE) 평가

- 주성분 분석 3개 선택했을 때

- 이산형 손실함수

- MAPE 공식

- 특이도

- 관계 시각화

- 카토그램, 히트맵, 포인트맵

 

 

시험 보신분들이나 시험에 응시하실분들은 후기 참고하셔서 좋은 결과 있으시길 바라겠습니다 :)

아무튼 결과 발표일인 10.22까지 기다려봐야 겠네요!

 

+++ '21.10.23 시험결과 추가 +++

 

3과목이 헬이라고 느꼈는데 간당간당하게 과락을 면했네요!(10점 미만 과락)

생각보다 1과목을 잘봐서 다른 과목이 커버가 된 것 같습니다 :)

 

실기시험은 R이나 파이썬으로 시행한다던데, 한번 또 달려나가 보겠습니다!