안녕하세요!
갑자기 빅데이터 분석기사 자격증을 따고 싶다는 뽐뿌를 받아 공부를 시작한지 한 달!
어제 드디어 제 3회 빅데이터 분석기사 필기 시험을 치르고 왔습니다.
현재 제3회까지 진행이 되었지만 코로나로 인해 제1회는 건너뛰어서 총 2회 진행이 된 시험입니다.
진행된 시험 차수가 많지 않은 만큼 정보가 많이 부족한 것 같은데요
앞으로 시험 준비 하시는 분들께 도움이 됐으면 하는 마음에 시험 정보와 후기를 남깁니다!
1. 국가기술 빅데이터 분석기사
● 빅데이터분석기사 정의
빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집· 저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다.
전 세계적으로 인공지능, 빅데이터 등 미래성장동력에 대한 수요가 급증하는 추세에 따라,
수요 대비 공급 부족으로 기업은 물론 국가적으로도 인력 확보에 어려움을 겪고 있습니다.
이에 정부차원에서 빅데이터 분석 관련 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 기반을 마련하고자
빅데이터 분석기사라는 국가기술자격을 도입하게 되었습니다.
2. 시험 응시자격
빅데이터 분석기사 시험 응시자격은 그렇게 까다로운 편은 아닙니다.
다른 기사 시험 중에는 유관 분야의 학과를 졸업한 사람만 시험을 볼 수 있도록 하는 경우도 있는데요
빅데이터 분석기사의 경우에는 전공과 무관하게 자격을 부여하고 있으니
관심이 있으신 분들의 많은 도전을 응원합니다!
3. 시험 과목
필기 시험 과목은 위와 같이 4 과목으로 구성되어 있습니다.
과목당 20 문제씩 총 80 문제를 2시간 동안 풀게 됩니다.
- 분석기획 과목에서는
빅데이터 분석 계획 수립 절차, 프로젝트 수립 절차, 빅데이터 이해 등
본격적인 빅데이터 분석을 수행하기 전인 준비 단계에서 필요한 지식을 묻습니다.
그러다보니 수식에 의한 계산 문제보다는 개념적이고 각 절차의 순서를 묻는 문제가 주로 나옵니다.
- 빅데이터 탐색 과목에서는
빅데이터 분석에 필요한 데이터를 준비하는 단계에서 필요한 지식을 묻습니다.
빅데이터 분석을 하려면 일단 빅데이터가 있어야 하는데 이 빅데이터를 어떻게 모으고,
어떻게 입맛에 맞게 가공하고, 어떻게 저장해둘 지에 관한 내용을 다룹니다.
- 빅데이터 모델링 과목에서는
앞에서 저장해 둔 데이터를 실제로 분석하는 단계에서 필요한 지식을 묻습니다.
대부분의 분들께서 '빅데이터'라는 단어를 봤을 때 머리 속에 떠오르는 내용이 바로 이 단계라고 생각됩니다.
요새 여러 매체를 통해 많이 접할 수 있는 기계학습, 딥러닝, 의사결정나무 등 빅데이터 분석 방법에 대해 다루고
간단한 수식을 이용한 계산 문제도 출제됩니다.
하지만 너무 겁내실 필요는 없습니다! 필기 시험에서는 개념 위주의 문제가 나오기 때문에
모델링 코드를 짤 수 있는 능력과는 전~혀 상관없이 합격하실 수 있습니다.
(물론 실기 시험에서는 코드를 작성하실 수 있어야 겠죠^^ 필기 시험 합격 후 2 달 동안 열심히 공부합시다!)
- 빅데이터 결과 해석 과목에서는
앞서 수행한 빅데이터 분석의 결과를 검토하는 단계에서 필요한 지식을 묻습니다.
데이터를 분석해서 어떤 결과를 얻어냈으면, 그 결과가 정말 타당한지,
그 결과를 얼마나 믿을 수 있는지 등을 확인하기 위한 기법을 다루고 있습니다.
결과 해석에 많이 사용되는 여러 그래프의 종류를 묻거나,
몇 가지 통계량을 사용한 분석 결과의 신뢰도를 구하는 문제도 나옵니다.
4. 합격 기준
과목당 100점을 만점으로
1. 전 과목 40점 이상
2. 전 과목 평균 60점 이상
각 과목당 넘어야 하는 최소 점수가 있고,
모든 과목의 평균 점수를 기준으로 합격 여부가 결정됩니다.
4 과목 모두 40점 이상을 받아야 하고,
동시에 4 과목의 평균 점수가 60점을 넘어야 합니다.
맞혀야 하는 문제 개수로 환산하면,
각 과목 당 20문제 중 8문제 이상을 맞혀야 하고,
4 과목 통틀어 80문제 중 48문제 이상을 맞혀야 합니다.
쉽다면 쉬워보일 수도 있지만, 비전공자 입장에선 간당간당해 보이는 기준이지요?
저는 시험장에서 찍은 문제들이 많아서 결과가 나올 때까지 마음을 졸이고 있었답니다.
5. 시험 공부
2022 수제비 빅데이터분석기사 필기 1권+2권 합본 세트(3판)(전2권) | NCS 정보처리기술사 연구회 | 건기원 - 교보문고 (kyobobook.co.kr)
2022 수제비 빅데이터분석기사 필기 1권+2권 합본 세트 - 교보문고
2021년 제2회 기출 복원문제 분석 수록 | 빅데이터분석기사는 4차 산업혁명 시대를 이끌어 갈 인재 양성을 위한 빅데이터 분야 최초의 국가기술 자격증입니다. 현재 정부, 기업을 막론하고 빅데이
www.kyobobook.co.kr
저는 IT 관련 학과를 나오지도 않았고, 주변에 물어볼만한 사람도 없어서
어떤 개념서를 골라야 할지 고민이 많이 됐는데요. 전문 지식이 없다보니 딱! 하나의 기준으로 책을 골랐습니다.
Q. 제2회 시험(2021년 4월)을 반영하였는가?
시중에 몇 가지 책이 있었는데 이 수제비라는 책이 2021년 8월에 제3판이 발행되었더라고요.
그리고 표지에 '기출 복원문제 수록'이라고도 떡하니 적혀있어서 구입했습니다.
(합격하면 중고로 팔 거라는 건 안 비밀)
갑자기 뽐뿌를 받아서 필기 시험을 접수한터라 시험까지 한달이 채 안되는 기간이 있었는데,
직장 생활과도 병행하다 보니 책을 여러 번 꼼꼼히 탐독할 여유는 없었습니다.
결국 책을 한 번 정독하고, 남은 1주일 동안 틈틈이 휴가를 써가면서(ㅠㅠ)
개념과 틀린 문제 위주로 빠르게 훑어보고 시험을 치렀습니다.
한 번의 필기 시험을 치른 저의 짧은 소견으로는,
시험이 아직 3회밖에 안 됐음에도 이전 기출문제와 겹치는 개념을 묻는 문제들이 많았던 것으로 보아
이전 기출문제에서 다뤘던 개념을 자세히 설명해주는 책으로 공부하는 것이 좋을 것 같습니다.
수제비 외에 다른 개념서는 보지 않아서 특정 책을 추천하기는 어렵지만, 수제비도 이런 면에서는 괜찮았습니다.
6. 시험 장소
https://place.map.kakao.com/7828732
대전관저중학교
대전 서구 관저동로 143 (관저동 993)
place.map.kakao.com
저는 대전에 있는 관저중학교에서 시험을 봤습니다.
시험 전날 문자로 시험장소, 고사실, 수험번호, 시험시간, 준비물 등을 안내해주는데
시험장소로 오는 교통편이나 주차 방법에 대한 설명은 없으니 미리 검색해보고 가야 합니다.
전 막연히 학교 운동장에 주차할 수 있지 않을까 생각했으나,
수험자가 많아서인지, 학교 방침에 따른 것인지 학교 입구를 사람만 지나갈 수 있게 막아놓았습니다.
주변 도로에 불법으로 주차하신 분들이 많아 저도 따라할까 하다가
학교에 전화로 문의했더니 근처 유료 주차장을 알려주어 그리로 향했습니다.
(다들 불법주차하길래 따라하다가 딱지 날아온 기억이 있어서..ㅠㅜ)
혹시 관저중학교에서 시험 보실 분들은 바로 앞에 건양대병원 주차장이 있으니,
이용에 참고하세요! 1시간 이용은 무료이고, 이후 15분당 300원이 부과됩니다.
저는 시험 시작보다 30분 일찍 가서 시험 시간 거의 채우고 나왔더니 1800원 결제했습니다.
7. 고사장 입장 및 시험 준비
입구에서 나눠주는 신발덮개를 신고 시국이 시국인만큼 발열체크 후 안내를 받아 고사실로 입실 합니다.
저는 주차할 곳을 찾아 헤매다 예상보다 늦은 9시반에 입실을 했고,
먼저 오신 분들은 시험 전 마지막 복습을 하고 계셨습니다.
간간이 준비물과 유의사항에 대한 안내가 있고나서,
시험 시작이 10분 남짓 남으면 필기도구와 신분증을 제외한 모든 물건을 가방 안에 넣도록 안내 받습니다.
특히 시험 중에 휴대폰이 울리면 이유여하를 막론하고 부정행위로 처리된다니 꼭 휴대폰은 꺼두셔야 합니다.
(무음으로 해놓고 켜놓으시면 안돼요~ 혹시 모르잖아요~)
미리 안내 받은 반드시 챙겨야 할 준비물은 신분증, 컴퓨터용 싸인펜 정도 입니다.
수험표는 굳이 지참하지 않아도 되고
수험번호는 건물 입구, 고사실 입구에도 나와있고
답안지 작성할 때는 감독관께 여쭤보면 알려주시니 따로 외우실 필요도 없습니다.
시험은 10시부터 12시까지 진행되며 11시가 지나면 답안지를 제출하고 퇴실할 수 있습니다.
이 때 답안지와 시험지를 모두 제출해야 합니다.(기출 문제 복원하시는 분들 기억력 짱짱맨)
답안지를 배부받고 수험번호와 이름을 작성하다보면
객관식 칸이 100문항, 주관식 칸은 10문항까지 답안을 작성할 수 있게 되어 있어요!!
엇 이게 뭐야?! 주관식도 있어?! 라고.. 놀라실 수도 있지만 걱정하지 마세요.
그냥 있는 거니까요... (저만 걱정했나요 ㅋㅋ)
8. 시험 문제 후기
먼길을 돌고 돌아 드디어 시험 문제에 대한 후기입니다.
시험 도중 발견한 특이할만한 사항을 정리해 놓았으니 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
1.
이전 시험 후기들을 보면
'답이 두 개인 경우가 있었다' 든지, '모두 고르시오라는 안내가 있었다' 든지 하는 이슈가 있었습니다.
이번 시험에서는 이런 것을 염두에 두었는지 '본 시험은 최선답형입니다' 라는 문구가 시험지에 적혀있습니다.
즉, 여러 개의 보기 중 가장 적절한 한 개의 보기만 정답으로 처리한다는 뜻입니다.
그러니 답은 한 개만 고르시면 됩니다!
2.
체감상 기출 문제에서 다뤘던 개념에 대한 문제가 50%는 되는 것 같았습니다.
즉, 기출에 나왔던 개념만 깊게 파도 과락은 면할 수 있을 것 같습니다.
3.
하지만 기출에 나왔던 개념일지라도 보기가 똑같이 출제된다는 뜻은 아닙니다.
예를 들어,
Q. 다음 중 경사하강법이 아닌 것은?
이란 문제가 있다면, 예전 기출에서는 볼 수 없었던 새로운 경사하강법이 보기로 나올 수 있습니다.
즉, 기출에서 다뤘던 개념에 대해 조금 더 폭 넓게 공부할 필요가 있을 것 같습니다.
4.
다른 문제끼리 서로 연관되어 있는 경우가 있습니다.
이게 무슨 말인고 하니, 같은 개념에 대한 문제를 두 개 이상 냈다는 뜻입니다.
예를 들어,
Q. 경사하강법에 대한 설명 중 옳은 것을 고르시오.
라는 문제가 있었는데, 시험을 진행하다보니
Q. 다음이 설명하는 용어를 고르시오.
라는 문제의 답이 '경사하강법'인 경우가 있었습니다.
이럴 때는 개꿀!이라고 외쳐주시면서 앞 문제에서 헷갈렸던 보기를 다음 문제의 설명과 비교해보시면 되겠습니다.
저도 그렇게 해서 헷갈렸던 보기 하나를 제거할 수 있었습니다.
5.
문제의 보기 중에 서로 양립할 수 없는 보기가 있는 경우가 있었습니다.
예를 들어, 보기 중에
'경사하강법은 경사가 상승하는 것이다.'
'경사하강법은 경사가 하강하는 것이다.'
이런 식의 보기가 함께 있는 경우가 있었습니다. (예시일 뿐이고 실제 문제의 보기는 아닙니다)
이런 경우, 두 보기는 둘 다 참이기 어려우니 둘 중 하나가 답이겠죠.
즉, 나머지 보기에서 내가 모르는 내용이 나와도 그 보기는 답이 아니니 신경쓰지 않아도 되는 것입니다.
하지만 위의 예시와 같이 명백히 상충하지 않아, 신경써서 보아야 하는 경우도 있었습니다.
예를 들어, 보기 중에
'동의하지 않은 개인정보는 사용하지 않아야 한다.'
'동의하지 않은 개인정보는 사생활 침해가 되지 않도록 최대한 조심히 사용해야 한다.'
이와 같이 보기가 나오기도 합니다.
얼핏 보기에는 둘 다 맞는 말 같아 보이지만, 엄밀히는 첫 번째 보기가 맞다면 두 번째 보기는 틀린 말이 됩니다.
사용하지 않아야 한다는 것은 조심히 사용하는 것도 허락하지 않는다는 뜻이기 때문입니다.
따라서 다른 보기는 볼 필요도 없이 두 보기 중에 하나를 골라주시면 되겠습니다.
6.
어감상 답일 것 같은 보기가 있는 경우가 있었습니다.
이 부분은 100% 확실한 답 고르기 꼼수는 아닐 수 있습니다만 왠지 답의 스멜이 나는 경우입니다.
'다음 중 틀린 것을 고르시오' 라는 문제에서
보기 중에 '절대', '반드시', '전혀', '꼭', '굳이', '생략해도 된다', '안 해도 된다' 등의 문구가 쓰여 있는 경우에는
그 보기가 답인 경우가 많았던 것 같습니다.
이건 꼭 빅데이터 분석기사 필기 시험 뿐만 아니라 일반적인 시험에서도 어느정도 적용되는 부분이라고 생각합니다.
예를 들어,
문제의 보기 중에
'데이터 경향 탐색은 데이터 분석 단계에서 할 것이므로 이 단계에서는 굳이 하지 않아도 된다'
라는 식의 보기가 있습니다. 어떤가요? 굉장히 답의 스멜이 풍겨오지 않나요?
만약,
'데이터 경향 탐색은 데이터 분석 단계 이전에 완료되어야 한다'
라고 쓰여있었다면 보기의 내용을 정확히 모르는 경우에는 충분히 헷갈릴 수 있을 것 같습니다.
하지만 '굳이'라는 말을 굳이 써줌으로써 헷갈리고 있는 수험생들을 답으로 인도해준다면
감사합니다!라고 외치면서 해당 보기를 틀린 내용으로 파악하시면 됩니다.
(반대로, 옳은 것을 고르는 문제였다면 해당 보기는 답이 아닌 것이 되겠습니다)
7.
계산 문제는 생각보다 많지 않았고, 그리 어려운 수준은 아니었습니다.
저는 IT 분야를 전공하지도 않았고, 통계 수학은 고등학교 때 접한 것이 마지막이라
(벌써 10년도 훌쩍 더 되었네요.. 세월이 야속해)
시험 준비를 하면서 계산 문제에 대한 걱정을 많이 했었습니다.
고등학교 때 배우는 통계는 걸음마 수준이고,
실제 대학에서 배우는 통계 수학은 개념이나 수식을 유도하는 부분이 매우 복잡하다고 들었기 때문입니다.
하지만 결론부터 말씀드리자면, 빅데이터 분석기사 필기 시험의 계산 문제는 그리 어려운 수준은 아니었습니다.
간단한 수식 몇개를 외우고 덧셈, 뺄셈, 곱셈만 하면 됐습니다.
간단한 수식이라 함은 카이제곱 통계량, 신뢰구간, 시그모이드 등이 있겠습니다.
아직 공부를 하시기 전이라면 이름만 듣고 대단한 것처럼 느껴질 수도 있겠습니다만,
최소한 빅데이터 분석기사 필기 시험 수준에서는 간단한 수식에 문제에서 주어진 수치를 대입만 할 수 있으면 됩니다.
가장 단순했던 문제를 약간 변형해서 예시를 들자면,
Q. y = 2a + 3b - 4c + 3 가 수행되는 노드에서 a = 3, b = 4, c = -3이 들어왔을 때 출력 결과는 무엇인가?
라는 느낌의 문제도 있었습니다. 이런 문제는 수식을 외울 필요도 없겠습니다.
그래도! 나는 수식을 외우는 것도 어렵고 계산 문제를 풀 생각을 하면 스트레스를 받는다
라는 분들께는 희소식이 있습니다.
계산 문제의 수가 별로 많지 않다는 것입니다.
필기 시험 4 과목 중 첫 번째 과목인 '빅데이터 분석기획'에서는 아예 계산 문제가 나올 일이 없을 것 같고,
나머지 각 과목에서도 체감상 20 문제 중에 약 3 개 정도, 최대 5 개 미만으로 계산하는 문제가 출제된 것 같습니다.
즉, 우리는 20 문제 중에 최소 8 개, 총 80 문제 중 48 문제만 맞히면 되니까,
아주 간단한 계산 문제는 풀고 조금 어려운(?) 문제는 찍더라도 나머지 개념 문제들을 잘 맞히면 합격할 수 있습니다.
9. 총평
저도 여러 후기들을 보면서 도움을 받았기에,
나중에 시험을 치르고나면 후기를 남겨야지 하고 생각했던 내용들을 정리하다보니 글이 길어졌습니다.
결국 후기를 정리하면서 제가 마지막으로 드리고 싶은 말씀은 이것입니다.
"빅데이터 분석기사 필기시험은 단기간에 최소한의 노력으로 끝내자"
빅데이터 분석이라는 분야를 깊게 공부하려면
이 한 가지 자격증으로는 택도 없고 몇 년의 시간으로도 부족하리라 생각됩니다.
(전문가 분들 존경스러워요)
하지만 빅데이터 분석기사 시험을 준비하시는 분들은,
특히 필기 시험을 준비하시는 분들은 단기간에 합격을 바라실 것이라 생각하고,
특히 저와 같은 직장인분들은 많은 시간을 할애하기도 어려울 것입니다.
그리고 이 자격증 시험이 인생의 목표가 아니라 더 큰 목표를 향해가는 하나의 작은 계단일 것이라 감히 예상해봅니다.
이런 관점에서 최소한의 노력과 시간을 들여 필기시험 합격이라는 최대의 효율을 뽑아낸다면,
이 과정에서 절약한 시간들을 더 의미 있는 곳에 (예를 들면 실기시험이라든지?!) 쓸 수 있을 것 같습니다.
그래서 저만의 지극히 주관적인 빅데이터 분석기사 필기시험 준비 가이드라인은 다음과 같이 정리하고 싶습니다.
1. 준비 기간은 아래 기간 안에 끝내자!
- 평일 퇴근 후에 깨작깨작, 주말에 몰아서 열심히 한다면 한 달
- 평일에도 오랜시간 공부할 수 있다면 2 주
2. 책은 한 권만 보자!
- 위의 준비 기간 동안 공부 하려면 한 권을 2 회독 하기도 벅찰 것 같습니다.
(수제비 기준으로 말씀드리는 것이고, 더 얇은 책은 시간이 적게 걸릴 수도 있습니다. 더 두꺼운 책은... 없을 것 같습니다)
- 책 추천은 어렵습니다. (저도 한 권 밖에 안 봐서...)
3. 기출 위주로 보자!
- 아직 3회차 시험까지 밖에 진행이 안 됐지만, 필기 시험에서 어떤 개념을 물을지에 대한 가닥은 많이 잡혀있는 것 같습니다.
- 기출 위주로 효율적으로 공부하시면 가뿐히 합격하실 수 있을 것이라 믿습니다.
+시험결과
10월2일에 친 시험 결과가 10월22일에 나왔습니다. 높은 점수는 아니지만 다행히 합격을 했습니다. ㅠㅠ
그럼! 아무쪼록 빅데이터 분석기사 시험을 준비하시는 모든 분들의 합격을 기원합니다 !!
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