빅데이터 분석기사에 대해 알아보고, 합격 후기와 필기 실기 공부전략을 공유합니다.
[ Contents ]
1. 빅데이터 분석기사란?
빅데이터 분석기사는 2019년에 창설된 기사 자격증입니다. 빅데이터 & AI 시대를 맞아, 빅데이터 전문인력을 양성하기 위해 만들어졌죠. 물론 빅데이터 분석 및 AI 업무는 주로 석·박사생이 하기 때문에, 현업과는 조금 동떨어져 있긴 합니다.
그럼에도 여전히 취업 시장에서는 유효한 입지를 가지고 있습니다. 수요에 비해 AI 인력이 부족하며, 도메인 지식을 가진 현업 종사자가 AI & 빅데이터 분석기술을 익혀서 적용하는 경우가 많기 때문입니다.
AI 연구 및 R&D 쪽으로 취업은 어렵겠지만, 현업 지식을 가진 경력자가 이직하거나 직종 전환에서는 유효한 자격증입니다. (신입 채용 시에도, 우대가점을 주는 자격증임은 분명하고요.)
2. 취득 후기
빅데이터 분석기사 첫 시험은 2021년 4월에 치뤄졌습니다. 코로나19와 문제 오류로 다사다난했죠. 전통적인 학문 분야가 아닌 최신 AI & 빅데이터 분야를 시험으로 내다보니 중복 정답이나 일괄 정답 인정이 많았습니다. 그래서 초창기에 시험 본 분들은 기출이 없는 대신 가산점(?)을 많이 받았죠.
저는 2022년 제5회 필기를 붙었지만, 실기가 떨어지고 필기 유효기간(2년)이 지나서 다시 봤습니다. 실기 3유형이 바뀐 제10회차에 합격했고, 수험료로 20만원은 쓴 거 같네요. (중간에 실기시험 2번 취소..)
제5회 실기는 1유형이 단답형이었습니다. 그리고 지금 3유형인 통계 문제가 없었죠.
거져준다는 제2유형에서 점수를 얻지 못해서 불합격했습니다. 확실히 빅데이터 분석기사는 최신 학문을 다루기 때문에.. 어려워지기 전에 취득하는 게 좋습니다. 계속해서 어려워지고 있어요.
제10회 실기에는 제2유형을 만점을 받아서 높은 점수로 합격했습니다. 당락을 가르는 건 제2유형의 만점 여부입니다. 그러면 제1유형과 3유형에서 30점만 챙기면 되니까요.
3. 공부 방법
1) 필기
필기는 책을 사긴 했지만 제5회차 때에는 거의 보지 않았습니다.
저는 컴퓨터공학과 졸업생으로, 인공지능 및 빅데이터분석 교과를 수강해서 배경지식이 있었어요. 제5회차 때에는 졸업한지 얼마되지 않았기에, 기억나는대로 봤습니다.
그래도 합격 기준인 60점을 충분히 넘었어요. 머신러닝 학습에 대한 기본적인 지식만 있으면 객관식에서 충분히 골라낼 수 있습니다. 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)만 이해해도 대부분 풀 수 있는 문제였어요.
대부분의 시험이 그렇듯, 필기는 문제가 되지 않습니다. 실기가 문제죠.
제10회차 필기를 다시 준비할 때에는 졸업한지 3년이 지난 후였습니다. 이제는 관련 지식이 잘 생각나지 않아서 다시 필기책으로 공부했습니다. 중요 개념 위주로, 티스토리에 정리했어요. (AI 카테고리에서 확인하실 수 있습니다.)
통계에서 베이즈 확률 구하는 거나, 모델링 기법들만 공부해두면 무난히 합격할 수 있습니다. 사실 공부 안 해도, 60점은 넘길 거 같아요.
물론 배경지식이 있는 전공자 기준이며, 비전공자는 머신러닝 학습을 시키는 원리부터 이해를 하고, 주요 개념들을 숙지하셔야 합니다. [지도학습과 비지도학습, 회귀와 분류, 과대적합과 과소적합, 활성화 함수와 매개변수 최적화 기법, 각종 머신러닝 기법]
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2) 실기
빅데이터 분석기사 실기시험은 100% 프로그래밍 코딩 시험을 봅니다. 단답형 지필고사를 보는 정보처리기사와 정보보안기사랑은 다르죠.
그래서 코딩을 못하시면 난이도가 매우 높은 시험입니다. 파이썬 또는 R언어를 능숙하게 다루실 수 있어야 합격할 수 있습니다. 저는 파이썬으로 응시했고, 위 실기책으로 공부했습니다.
제5회까지는 1유형이 단답형 이론문제였고, 3유형 통계 문제가 없었습니다. 그럼에도 합격점(60점)을 넘지 못하고 5점 차이로 떨어졌었어요.
코드를 직접 짜야하는 프로그래밍 시험이기 때문에, 책만 공부하면 솔직히 의미가 없습니다. 손코딩 문제도 아니에요.
그래서 기출문제 풀이 코드를 익히면서, 실제로 풀어보는 연습이 필요합니다.
제10회차 때에는 데이터마님 강의를 들으면서, 기출에서 사용되는 코드를 익히려고 노력했어요. 데이터마님 사이트에는 무료로 풀 수 있는 연습문제도 많으니, 강의를 사지 않으시더라도 연습문제를 푸는 걸 추천드립니다.
데이터 분석 분야는 코랩 혹은 주피터 노트북을 많이 사용합니다. 인터프리터 환경이 확실히 바로바로 결과를 볼 수 있어서 좋아요. 저는 그 중에서 코랩을 사용했습니다. 코랩의 좋은 점은 'Gemini'를 쓸 수 있다는 점입니다. (무료도 제공)
요즘 AI가 너무 뛰어나서.. 웬만한 오류는 ai가 다 고쳐줍니다. 사실 프로그래밍에서 가장 어렵고 오래 걸리는 작업이 디버깅인데.. 이 부분을 AI가 해결해주고 있어요.
특히 잘못된 코드를 고쳐달라고 하면 알아서 수정도 해줍니다. 더 좋은 방법이 있으면 더 간략하고 직관적인 코드로 추천도 해줍니다. 저도 이번에 시험을 준비하면서 도움을 많이 받았어요.
- 1유형, 데이터 전처리
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실기 준비는 무조건 기출로만 해도 됩니다. 요즘 1유형이 어려워지고 있는데, 어느 정도 포기하시면 단기 합격 가능합니다.
코딩을 능숙하게 해야만 알 수 있는 전처리 기법이나, 함수를 쓰는 경우가 많아지고 있습니다. 다 준비하려면 어려우니, 기본적인 전처리 문제만 맞는다는 생각으로 공부합니다.
최근에는 unstack, stack, pivot table를 알아야만 풀 수 있는 문제도 출제되었습니다.
혹시 더 공부하실 분들은 Data Visualization - Python Lib 카테고리에 있는 판다스 함수 게시글을 참고하시면 좋겠습니다.
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- 2유형, 모델 학습
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2유형 데이터모델링은 어느 정도 틀이 정해진 유형입니다. 여태까지는 랜덤 포레스트만 이용하면 만점을 받을 수 있었어요. (회귀: RandomForestRegressor, 분류: RandomForestClassifier)
모델 학습은 시험 환경의 제약도 있고, 너무 어려운 모델 학습은 기사 수준을 넘어서기 때문에 앞으로도 비슷할 듯합니다. 그래서 정해진 코드 형식을 외우는 게 중요합니다.
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저는 전처리도 원핫 인코딩으로 해서 코드를 최대한 간략하게 줄였습니다. 그래야 시험장에서 실수할 확률이 줄어요.
그리고 형식화된 만능 코드를 한컴타자연습으로 반복하면서 외웠습니다. 어느 데이터가 주어지든 결측치만 처리하면, 뒤에는 똑같습니다.
혹시 제가 공부했던 2유형 양식 필요하신 분 있으면 댓글로 메일주소 남겨주세요.
- 3유형, 통계
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통계 3유형은 제6회 실기시험부터 추가되었습니다. 제가 5회차 실기에서 떨어졌었는데, 그때 이 통계 문제를 공부해야 한다는 압박감이 꽤나 상당했습니다. 프로그래머들이 다들 그렇듯, 통계와 선형대수에 약하니까요.
그래도 아예 포기할 정도는 아니었습니다. 2유형처럼 3유형도 어느 정도 문제가 정해져 있습니다.
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다중선형과 로지스틱 회귀분석이 거의 매 회차마다 나왔고, 제10회차에도 나왔습니다. 두 코드만 알아가도 20점은 획득하실 수 있습니다. 그렇다면 외워야죠..
이것도 마찬가지로 코드 양식을 만들어서 한컴타자연습으로 외웠습니다.
그럼에도 시험장에서 헷갈리더군요. dir과 help 명령어로 검색해서 겨우 찾아서 해결했네요.
3유형 코드양식도 필요하시면 댓글에 메일 주소 남겨주세요.
그 외에 나올만한 건 T검정이나 F검정, 분산분석 정도입니다.
나올 수 있는 패키지 함수가 한정되어 있으므로 어떻게 사용하는지만 익혀두면 시험장에서 help 보면서 풀 수 있습니다.
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여기까지 빅데이터분석기사 필기 및 실기 시험 후기 및 합격전략 알아봤습니다.
빅데이터분석기사는 실기시험에서 프로그래밍을 요구하므로, 이에 맞게 잘 준비하셔야 합니다. 이제는 어느 정도 기출이 쌓여서, 문제 형식과 공략법이 정해져 있으니.. 잘 파훼하셔서 합격하시기 바랍니다.
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