<---google adsense---> <---/google adsense---> 빅데이터 분석기사 시험 후기 - 가답안 포함(복수정답/최종 합격) :: noti note
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여러모로 탈도 많은 시험이였던 것 같습니다.

 

원래 작년 12월에 볼 예정이였던 시험이 코로나로 인해 취소되고 올해 보게 되었는데요.

 

난이도는 10점 만점에 6점 정도 된것 같습니다. (저는 전공자+Adsp합격자 입니다) 솔직히 문제 퀄리티가 너무 낮아서 어떻게 평가해야할지도 모르겠네요. 

 

공부한 기간은 총 5일정도이고 교재는 수제비를 사용했습니다.

 

아무래도 분석기법이나 용어에는 익숙해서 편하게 공부한 것 같습니다.

 

 

합격결과 추가

무난하게 합격했습니다. (1과목이 무서웠네요)

 

실기 결과

역시나 무난했습니다. 작업형 제 2유형에서 0점 처리 받은 분들이 많아 항의? 한다는 분들이 많은거 같은데... 완만하게 잘 해결되었으면 좋겠습니다.

리뷰 : https://cafe.naver.com/sqlpd/21412

 

 

국가 기술 빅데이터 분석기사

국가기술 자격

  • 관련 근거

국가기술자격법 및 동법 시행령

 

  • 빅데이터분석기사 정의

빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다.

 

  • 빅데이터분석기사의 필요성

전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식돼, 각국 정부에서는 관련 기업투자를 끌어내는 등 국가·기업의 주요 전략분야로 부상하고 있다.

국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있으나, 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높은 실정이다.

이에 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격 수요가 높은 편이다.

 

  • 빅데이터분석기사의 직무

대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행한다.

 

 

필기시험

1. 빅데이터 분석 기획

  • 빅데이터의 이해
    • 빅데이터 개요 및 활용
      • 빅데이터의 특징
      • 빅데이터의 가치
      • 데이터 산업의 이해
      • 빅데이터 조직 및 인력
    • 빅데이터 기술 및 제도
      • 빅데이터 플랫폼
      • 빅데이터와 인공지능
      • 개인정보 법/제도
      • 개인정보 활용
  • 데이터분석 계획
    • 분석방안수립
      • 분석 로드맵 설정
      • 분석 문제 정의
      • 데이터 분석 방안
    • 분석 작업 계획
      • 데이터 확보 계획
      • 분석 절차 및 작업 계획
  • 데이터 수집 및 저장 계획
    • 데이터 수집 및 전환
      • 데이터 수집
      • 데이터 유형 및 속성 파악
      • 데이터 변환
      • 데이터 비식별화
      • 데이터 품질 검증
    • 데이터 적재 및 저장
      • 데이터 적재
      • 데이터 저장

 

2. 빅데이터 탐색

  • 데이터 전처리
    • 데이터 정제
      • 데이터 정제
      • 데이터 결측값 처리
      • 데이터 이상값 처리
    • 분석 변수 처리
      • 변수 선택
      • 차원 축소
      • 파생변수 생성
      • 변수 변환
      • 불균형 데이터 처리
  • 데이터 탐색
    • 데이터 탐색 기초
      • 데이터 탐색 개요
      • 상관관계 분석
      • 기초통계량 추출 및 이해
      • 시각적 데이터 탐색
    • 고급 데이터 탐색
      • 시공간 데이터 탐색
      • 다변량 데이터 탐색
      • 비정형 데이터 탐색
  • 통계기법 이해
    • 기술통계
      • 데이터오약
      • 표본추출
      • 확률분포
      • 표본분포
    • 추론통계
      • 점추정
      • 구간추정
      • 가설검정

 

3. 빅데이터 모델링

  • 분석모형 설계
    • 분석 절차 수립
      • 분석모형 선정
      • 분석모형 정의
      • 분석모형 구축 절차
    • 분석 환경 구축
      • 분석 도구 선정
      • 데이터 분할
  • 분석기법 적용
    • 분석기법
      • 회귀분석
      • 로지스틱 회구분석
      • 의사결정나무
      • 인공신경망
      • 서포트벡터머신
      • 연관성분석
      • 군집분석
    • 고급 분석기법
      • 범주형 자료 분석
      • 다변량 분석
      • 시계열 분석
      • 베이지안 기법
      • 딥러닝 분석
      • 비정형 데이터 분석
      • 앙상블 분석
      • 비모수 통계

 

4. 빅데이터 결과 해석

  • 분석모형 평가 및 개선
    • 분석모형 평가
      • 평가 지표
      • 분석모형 진단
      • 교차 검증
      • 모수 유의성 검정
      • 적합도 검정
    • 분석모형 개선
      • 과대적합 방지
      • 매개변수 최적화
      • 분석모형 융합
      • 최종모형 선정
  • 분석결과 해석 및 활용
    • 분석 결과 해석
      • 분석모형 해석
      • 비즈니스 기여도 평가
    • 분석결과 시각화
      • 시공간 시각화
      • 관계 시각화
      • 비교 시각화
      • 인포그래픽
    • 분석결과 허용
      • 분석모형 전개
      • 분석결과 활용 시나리오 개발
      • 분석모형 모니터링
      • 분석모형 리모델링

 

 

 

 

실기시험

차후에 업데이트 예정

 

 

 

합격 기준

필기시험 합격 기준은 과목당 100점 만점으로

1. 전 과목 40점 이상

2. 전 과목 평균 60점 이상 

달성 입니다.

 

 

실기시험은 100점을 만점으로 60점 이상 받으면 됩니다.

 

 

후기

공부는 수제비 책으로 진행하였습니다.

 

수제비가 생각보다 적중률이 낮은 것 같다고 느꼈는데, 다른 책도 비슷하지 않을까 생각합니다. (그래도 적당히 비슷하게 나오긴 했습니다. ㅎㅎ)

 

위에서 난이도 6점으로 말씀드렸던 이유는 각 과목당 8/20 (8문제) 정도는 맞출 수 있는 난이도이지 였던 것 같습니다. 합격하려면 물론 60점을 넘겨야 하지만, 공부를 열심히 하신 분들이라면 충분히 맞출 수 있었다고 생각합니다.

 

첫 회차여서 그런지 이슈가 꽤 있더군요

 

1. 장소 안내 부족

2. 문제 오류 및 안내 부족

3. Adsp?가 떠오르는 문제 유형

 

 

 

1. 저는 잠원중학교에서 시험을 봐서 장소에 대한 이슈는 없었는데, 우송대학교에서 보신분들은 이슈가 꽤 있으시더라고요. (서캠퍼스/동캠퍼스 이슈, 수험표와 다른 캠퍼스 장소). 시험을 못 볼수도 있는 이슈인데 장소고지를 더 구체적으로 할 필요가 있다고 생각합니다.

 

2. 이건 시험 보신분들이면 다들 공감하실거 같은데 정~말정말 문제가 많았습니다. 상대적으로 갓-큐넷이 떠오르더라고요. 문제 퀄리티가.. 오탈자는 기본이고, 4지 선다 보기가 1. (가) 2. (나) 3. (다) 4. (가) (나) (다) 가 뭔지요..

수능문제가 이렇게 나왔다면 9시 뉴스 헤드라인 감인데 말이죠

 

가장 큰 문제는 시험지 앞에 있는 복수정답 안내이슈입니다. 대부분의 수험생이 못 본 것으로 알고 있는데, 이런 중요한 안내사항은 당연히 안내가 따로 필요하다고 생각합니다. (아나운서가 이런거나 알려주지..., 기본적으로 시험지에 적혀 있는 안내사항은 다 읽어주는 걸로 알고 있는데 말이죠 허허허허허허허)

 

ex) 박스플롯에서 볼 수 없는 것은? (평균, 분산, 최대값, 이상치) 이런 문제에서 답은 1번과 2번을 골라야 하는 어처구니 없는 상황을 겪었습니다. (아 물론 plot setting 을 통해서 평균을 볼 수 도 있겠죠. 그렇다고 한다면, 다른 문제에서도 다 반례를 찾을 수 있으니 basic plot 으로 생각해서 문제가 있다고 생각합니다. 암튼, 코로나로 인해서 약 4개월 정도 밀린 시험이라고 하기에는 완성도가 매우 떨어졌습니다.)

 

 

3. 데이터 전문가, AI전문가를 육성하기 위한 목적의 시험으로 알고 있습니다. 근데 저는 사조사(사회조사분석사) 자격증이 떠오르는 걸까요? 문제자체에서 전문가 냄새가 하나도 안났습니다. 단순히 통계학 기반의 문제들이 많았고 난이도 있는 문제들은 문제 수준이 높은 게 아니라 말장난 때문에 난이도가 있다고 느껴졌습니다. 

ex) 신경망에서 dropout은 특정 신경을 끊어버리는 것이다. - 노드를 비활성화한다는 표현이 좀 더 범용적이고 일반적인 표현이 아닐까 생각해 봅니다. 

 

이러한 이슈를 극복하기 위해서는 필기시험지는 공개할 필요가 있다고 봅니다.

이슈 안만들려고 공개 안하는게 아닌가 생각도 들고... 

 

저는 기도메타로 60점 넘기를 기원해 보겠습니다.

 

 

다음 회차에 시험이 어떻게 나올지는 모르겠는데 도움이 되길 바라며 제가 기억나는 문제 키워드들을 적어 놓았으니 다음 회차에 보시는 분들은 참고하시길 바랍니다.

 

 

 

  1과목
빅데이터 분석기회
2과목
빅데이터 탐색
3과목
빅데이터 모델링
4과목
빅데이터 결과해석
1 ETL Boxplot 후진 소거법 bias, variance
2 Deep Learning 개념 변수 선택 인공신경망 개념 인공신경망
하이퍼 파라미터
3 분석 프로세스 5단계 학습데이터 imblanced CNN 계산 scatter plot
4 지도학습 파생변수 잔차진단 bar chart
5 비식별화 처리기준 불량률 계산 (조건부 확률)  SVM 불균형 데이터셋
6 비식별화 특징(개념)? 정규확률 계산 MDS(다차원 척도법) roc curve
7 데이터 형태를 파악? 검정하는 것 MLE $\theta$ 계산 라쏘, L1 규제 내용으로 나옴 혼동행률
8 최적화 그래프 분석 모델링 절차 파라미터, 하이퍼파라미터 차이
9 개인정보보호법 상관계수 로지스틱 K means 군집
10 정형데이터 품질 보증 병렬 차트 FP, TP계산 F1 스코어
11 EDA의 의미 Z-score 계산(p-value 이용) 부스팅(GBM) 모델선택
12 모델링 개념 점추정 베이지안 확률계산 적합도 검정
13 진단 분석 1종오류 2종오류 홀드아웃 인포그래픽
14 Outlier 차원의 저주 비지도학습 모델 선택 방법
15 데이터 수집 방법 중앙값(선수들 연봉, 평균이 옳은가 중앙값이 옳은가) 분류 민감도, 특이도 설명
16 분석 성숙도 층화추출 군집 모형진단
17 개인정보수집 동의안 Class imbalanced 시계열 Data분석 결과 활용
18 Bottom-up 분석 확률분포 ( 포아송나왔었음) 비정형 Data 시계열
19 데이터 품질 평가 확률분포 랜덤 포레스트 선형 회귀
20 데이터 거버넌스 t분포, z분포 K-fold 시계열 그래프 보고  추세, 계절성, 예측 판단

 

 

 

 

 

 

데이터 진흥원 시험에 대한 정보가 많은 카페입니다. 정보가 필요하신 분은 참고하셔도 좋을 것 같습니다.

 

cafe.naver.com/sqlpd

 

데이터 전문가 포럼 (빅데이터분석기사... : 네이버 카페

빅데이터분석기사, ADP, ADsP, SQLP, SQLD, DAP, DAsP, 자격증 취득 등 데이터 전문가 커뮤니티입니다.

cafe.naver.com

 

 

한국 데이터 산업 진흥원은 각성해야 할지도?

 

복수정답

www.dataq.or.kr/www/board/view.do?bbsKey=eyJiYnNhdHRyU2VxIjoxLCJiYnNTZXEiOjUwOTYyNH0=&boardKind=notice

데이터 진흥원(위 링크)에 원본 글이 있으니 참고하시길 바랍니다.

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  1. 익명 2021.04.22 09:06

    비밀댓글입니다

    • 2021.04.22 10:22

      비밀댓글입니다

  2. 재우니 2021.04.27 18:16 신고

    후기 잘 보고 갑니다. ~

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