빅데이터 분석 기사 취득 후기 & 팁(5회차 필기 합격, 6회차 실기 합격)

 

 2023년 6월 에 치뤄진 빅데이터 분석기사 6회차 실기 시험에서 합격하여 기사자격증을 최종으로 취득했다. 

고로, 이 포스팅은 나름 따땃한 후기일 수도 있다. 

왜냐면, 빅데이터 분석기사는 연 2회만 응시할 수 있기 때문이다.

• 1.  K- DATA  데이터 자격검정 에서 접수   => ( https://www.dataq.or.kr/) 
• 2. 데이터 자격증 모음 및 취득 후기  => ( https://datawithu.tistory.com/16 )
• 3. 데이터 자격증 자료 모음 => ( https://datawithu.tistory.com/20)

본 글은 

1. 시험 순서 & 난이도
2. 공부 방법
3. 약간의 팁?

으로 구성되어 있다. 

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1. 시험 순서 & 난이도

1)  필기 시험  :  난이도(상) ★★★★★

사실......... 고백할 것이 있다.  필자는 4회차 필기시험 떨어져서 6개월 후에 다시 봤었다. 

한문제 차이로 떨어졌다..ㅋㅎㅋㅎㅋㅎ . 변명할 여지 없이 공부 부족이다.  

  호기롭게 5일을 공부하고 개같이 탈락 했던것...속성으로 공부한 내용이 얼마나 가겠는가? 

그래서 5회차 필기시험은 좀 더 (?) 공부했고 합격했드아....

 

필기시험의 난이도를 별5개로 한 이유는 

• 1. 시험관련 자료 부족 !! 덕분에 각종 시험 교재들 대혼란!!
• 2. 신규 2년 된 시험으로 시험 방향성이 혼란!!  (약 4회 치뤄짐  /  1회차는 코로나로 취소됨)
• 3. 시험 교재들 미쳤다! 
• ==> 6~800pg가 넘는 두께의 교재들을 2~3권을 봐야함 (이유는 1,2번 때문) WOW

 

때문에,  준비기간을 특히 데이터를 처음 공부하는 사람이라면 한달 이상 가져갔으면 좋겠다. 

양이 방대해도 느므 방대하다.   또한, 교재마다 약간씩의 설명이 다르다.(WTF)

그리고 너무 전문적인 내용들이 많아서, 이게 뭔말이지 싶다. 번역체도 개많았다!!

복붙 아웃 제발... 

ADSP를 본 사람들은 그래도 한 65~75%정도는 겹치니까.. 살짝 안심해도 괜찮을 것이다.  

 

2)  실기 시험 : 난이도(중) ★★★☆☆    :  6회차는 ★★★★☆

 

이번 6회차부터는 단답형 문항이 싹 사라지고, 통계 파트가 추가되었다. => 덕분에 다시 대혼란!!

변경전			변경후
part 1	단답형 (필기)		part 1	데이터 처리	3문항 30점
part 2 - 1	데이터 처리?		part 2	데이터 모델링	1문항 40점
part 2 - 2	데이터 모델링		part 3  (New)	통계	3문항 30점	3~5 세부문항

• part 1 은  데이터 처리 & 탐색할 수 있는지 물어보고 
• part 2는  csv파일을 가지고 분석 모델을 선정해서 성능평가 까지 
• part 3은... 파이썬의 scipy 모듈들등을 사용해서 가설검증. 통계량구하기 p-value값등을 물어봄.  

 

솔직히 통계파트 추가된 건 장기적 관점에서는 좋다고 본다. 

kt에이블스쿨에서 데이터분석에 대해 공부를 하는 중 깨달은 사실로,

통계지식은 데이터분석에 필수라고 생각한다.

 

아무튼, 그렇게 시행된 6회차 실기 시험은 정말 혼란 그 잡채였는데....

시험범위 외의 ^ㅡ^ 모듈을 사용해야만 풀 수 있었다. ( 왜 공지도 없잌ㅋㅋ)  

180분 동안 다들 시험장을 떠나지 못하고

열심히 help() 와 dir()를 외치며 찾아봤지만 아무 소용없었던 것. ㅎㅎ

보통 다른 후기글을 보면  시험보면 1시간 남는다 어쩐다 이랬는데, 

이번 회차때는 종료전까지 대부분 자리를 지켰다.

같이 준비하던 사람이 나 포함 5명이었는데... 나만 실기합격했고, 

떨어지신 분 중에는 개발자 출신도 계셨다..... 

 

참신한 문제들 덕분에, 시험 끝난 직후  엄청난 항의글 + 정정글이 올라왔고,  + 뉴스에도 나왔다 

결론적으로,  문항 1개만 인정되어서 모두 + 10점을 얻을 수 있었는데( 그 직원은 시말서 쓰셨을 듯 ㅋㅋㅋㅋ)

( 참고로 나는 10점 받든 안받든  이미 취득 점수라서 상관없었다.)

 

몇 몇 사람들이  '에이 그럼 다 붙었겠네... ' 이랬겠지만,  그럼에도 떨어진 사람들이 꽤 많았다.

왜냐하면, 2 ~ 3문항 정도가  요상해서 거기서 시간을 많이 날려먹을 수 밖에 없었기 때문이다....  

 

고로 이번 2023년 하반기(12월  7회차 실기)는 난이도는 조절되어서 

밸런스 패치 + 질문이 간단or 간결 해질것으로 예상할 수 있을 것 같다. 

 

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2. 시험 공부 방법 

1)  필기 시험 공부   :  요약 -  8 일공부 : 책 2권,  훈쌤강의, 수제비 필기 요약집

 

1-1)  5일은 책2권을  읽었다. 

이기적은  얇고 정리는 잘 되어있지만 내용이 부족하다.

=> 4회차는 이것으로만 공부했는데. :) 알겠지만 떨어졌...

 

5회차 필기시험은 시대고시 + 이기적으로 공부했다. 

그래도 모르는 내용들이 와라라라랄 나왔다. 붙으면 그만인걸 

 

시대고시는 무식하게 양이 많은데

문제는 1번 파트 내용을 3번  4번에도 중복해서 넣어서 ㅎㅎ 편집자가 누군지 좀 궁금해졌었다.

편집 포기한 느낌이랄까....

 

1-2)  2일은  훈쌤

  1억뷰N잡에서 '7일의 전사'을 2배속으로 돌려봤는데, 그때는 무료강의 였다. 

1억뷰 n잡  훈쌤강의

N일 전사 하지말라고 외쳤던 필자도  ㅋㅋㅋㅋ 사람인지라

N일 만에 할 수 있다고?? 하고 혹하면 본다.

지금은 4주짜리 강의하고 계시는 것 같다. 강의 => (1억뷰 N잡 (njobler.net))

(참고로 전혀 1도 얼굴도 서로 모르는 사람이다... (홍보 아니다...)

1-3) 마지막 시험보기 전날에는 수제비 요약집을 봤다. 

수제비는 N사이트에 카페가 있고( https://cafe.naver.com/soojebi)

나는 요약집을 얻어서  프린트 해서 봤다. 

 

2 )  실기 시험 공부  : 요약 - 한달공부 : 컴터 학원,  책1권, 캐글, 데이터마님

2-1) 학원

우선 나는 혼자서는 공부를 안 할 것 같았고 + 통계쪽은 잘 모르겠어서,

컴퓨터 학원에서 신규로 생긴 빅데이터 분석 기사 실기반을 등록했다. 

솔직히 말하자면, 음...거의 모여서 각자 공부 였는데 애초에 나는 공부 강제성을 위해 등록 한 것이라 괜찮았다.

그리고 무엇보다 티칭을 해줄 수 있는 가이드(강사님)가 있다는 것이 얼마나 시간 단축이 되는 지 아는가!

안그러면, 어디가 어떻게 왜 틀린지 알 수 없고, 인터넷만 돌아다니게 되는 경우가 허다하다.... 

강사님이 봤으면 좋겠다고 한 사이트들이 많아서 다음편(?)에 모아서 포스팅하겠다.   => ( 링크 예정)

 

2-2) 책 1권 반복해서 풀기

학원에서는 요책으로 실습을 했다.

앞의 내용은 다 버리고?  가장 마지막의 최신기출문제 부분만 봤다.

책 안에는 기출복원문제 2,3,4,5회차 총 4개를  무한 반복해서 풀었다.

몇 번 반복했는지는 횟수는 안 세어봤다. 

 

2-3) 캐글 

빅데이터 분석 기사 실기 라고 검색을 하면 거의 1등으로 나오는 싸이트가 있는데

Big Data Certification KR | Kaggle

Big Data Certification KR

이 되시겠다.  여기서는 복원 문제 + 예상문제가 있는데  예상문제들 구성도 매우 좋았다. 

 

2-4) 데이터 마님

캐글처럼 마찬가지로 실습 연습을 할 수 있다. 

DataManim — DataManim

DataManim — DataManim

특히, 빅데이터 분석기사 실기 part1 (전처리 탐색 조회 등)의 연습에 매우 좋다. 

 

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3. 약간의 팁? 

1)  필기 시험  :

필기 시험의 경우  4파트로 나누어져있는데 

1. 분석 기회
2. 데이터 탐색
3. 모델링
4. 결과해석 

여기서 1번 과 4번은 내용분량이 가장 적다. 고로 애들을 많이 공략해보는 것을 추천한다.

2번 3번의 경우 실제로  통계쪽 모름, 수학 그게뭐임?. 코딩을 안해봄. 개발환경을 경험하지 못했다면

이해하는데 조금 어려울 수 밖에 없다.  어떻게 돌아가는 지 알지 못하기 때문이다.

 

2)  실기 시험  :

다른 사람들은 얼마나 코드들을 잘 외우는 모르겠지만, 나는 거의 검색으로만 코드를 짠다.

(정말 기억을 못한다. 왤까??)

그래서  실기 시험을 보기 전에, 행동양식을 외우고 적어 두었는데 

• 1. help(),  dir() 쓰기
• 2. 메모장에 복붙하기   (시험시간 중에만 사용가능하다) 
• 3. 모델링 문항에서는  EDA-> 성능평가까지  주석으로 미리 써두기 

였다.  이상하게 코드는 진짜.. 안 외워진다고..ㅜㅜ  뭔가 뇌가 거부하는 느낌이라서... 

아무튼 help(). dir()은 상당히 강력한 기능이 있다 

 

2- 1.1)  dir() 을 하면

해당 딕셔너리,모듈 등 안에있는   변수나 함수, 클래스 이름을 알아낼 수 있다

=> 그 결과 클래스든 함수든 이름을 안 외워도 된다...

외워야 할 것은 pandas  numpy  scipy 같은 큰 모듈을 외우고,  그 후에 변수.함수.클래스 이름을 찾아내는 것. 

import struct

dir()   # show the names in the module namespace  
['__builtins__', '__name__', 'struct']

dir(struct)   # show the names in the struct module 
['Struct', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__',
 '__initializing__', '__loader__', '__name__', '__package__',
 '_clearcache', 'calcsize', 'error', 'pack', 'pack_into',
 'unpack', 'unpack_from']

2-1.2) help()

도움요청~~도 너무 편하다.

help()안에 찾아낸 변수/ 함수/ 클래스 등의 이름을 넣으면 어떻게 사용할 수 있는지 알려 준다. 

print()에 대한사용법이 적혀있다.

2-2) 시험 중에는 메모장을 활용하자. 

시험을 보게되는  IDE 환경은 너무 성능이 좀   많이 구리고 느리다..

따라서,  EDA할 때와 help(), dir() 등을 하면  테스트 시간이 길어질 수 있으므로 

결과를 다 메모장에 복붙 해두고  Ctrl-F 로 찾기를 해서 활용하는 것을 추천하다. 

 

2-3 ) 모델링 문제는 40점이나 차지한다.

미리 순서를 암기해서 쭉 쓰고 주석처리하자 

• # EDA - shape, info(), describe()....
• # 결측치 조회 처리 is.na().sum() ......
• # 데이터 분리 tran_test_split ..... 
• # 모델 선택  import ........
• # .........

 

다음에는 링크나 다운로드 할 수 있는 자료 모아서 올려야 겠다.(완료)