빅데이터분석기사
1. 개요
자격시험 소개 사이트
대한민국의 기사급 자격증. 2019년 문재인 정부에서 처음 창설하였다.
2019년 고용노동부에서 발표한 바에 따르면, 빅데이터분석기사 시험은 1회차 필기시험이 코로나 재확산으로 인해 취소되었으며 1년에 2회 실시 예정이다. 이 자격의 주관은 과학기술정보통신부와 통계청이며, 자격증에는 과학기술정보통신부장관과 통계청장이 적혀나온다.
2. 상세
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수탁기관 심의결과 2020년 1월 28일부로 2020년 12월 31일까지 약 1년간 한국데이터산업진흥원이[1] 빅데이터 분석기사 수탁기관으로 지정되었다. 관련 공지에 따르면 주무부처가 수탁기관 변경을 요청하지 않으면 자동 연장된다고 써있는것으로 보아 계속 한국데이터산업진흥원이 수탁업무를 수행할 것으로 보인다.
빅데이터분석기사란 한국데이터산업진흥원에서 시행하는 빅데이터분석기사 시험에 합격하여 그 자격을 취득한 자를 말한다. 빅데이터분석기사 시험은 필기시험과 실기시험으로 이루어지며, 필기시험은 객관식으로 100점을 만점으로하여 과목당 40점 이상, 전 과목 평균 60점 이상이면 합격한다. 실기시험은 실무 통합형 시험으로 100점을 만점으로 하여 평균 60점 이상이면 합격한다.
3. 기본정보
(1) 자격분류: 국가기술자격
(2) 시행기관: 한국데이터산업진흥원
(3) 응시자격: 제한있음(국가기술자격법 시행령 별표4의2)
(4) 홈페이지: https://www.dataq.or.kr
4. 자격정보
(1) 근거법
- 국가기술자격법 및 동법 시행령
(2) 자격개요- 빅데이터분석기사란 한국데이터산업진흥원에서 시행하는 빅데이터분석기사 시험에 합격하여 그 자격을 취득한 자를 말한다.
(3) 자격특징- 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행한다.
(4) 검정과목- (필기) 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과해석 등 4개 과목
- (실기) 빅데이터 분석 실무
(5) 합격기준- (실기) 빅데이터 분석 실무
- (필기) 100점을 만점으로 하여 과목당 40점 이상, 전 과목 평균 60점 이상
- (실기) 100점을 만점으로 하여 평균 60점 이상
(6) 응시수수료- (실기) 100점을 만점으로 하여 평균 60점 이상
- (필기) 17,800원
- (실기) 40,800원
- (실기) 40,800원
5. 시험정보
(1) 응시자격 (국가기술자격법 시행령 별표4의2)
다음 중 하나에 해당하는 사람
1. 대학졸업자등 또는 졸업예정자 (전공 무관)
2. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
3. 3년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
4. 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
5. 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
6. 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
7. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무분야 무관)
※ 졸업증명서 및 경력증명서 제출 필요
비고 - 대학 및 대학원 수료자로서 학위를 취득하지 못한 사람은 "대학졸업자등", 전 과정의 2분의 1 이상을 마친 사람은 "2년제 전문대학졸업자등"
2. "졸업예정자"란 필기시험일 기준으로 최종 학년에 재학 중인 사람
3. 최종 학년이 아닌 경우, 106학점 이상 인정받은 사람은 “대학졸업예정자”, 81학점 이상을 인정받은 사람은 “3년제 대학졸업예정자”, 41학점 이상을 인정받은 사람은 “2년제 대학졸업예정자”
4. 전공심화과정의 학사학위를 취득한 사람은 “대학졸업자”, 그 졸업예정자는 “대학졸업예정자”
5. "이수자"란 기사 수준 기술훈련과정 또는 산업기사 수준 기술훈련과정을 마친 사람
6. "이수예정자"란 국가기술자격 검정의 필기시험일 또는 최초 시험일 현재 기사 수준 기술훈련과정 또는 산업기사 수준 기술훈련과정에서 각 과정의 2분의 1을 초과하여 교육훈련을 받고 있는 사람
(2) 시험과목 및 검정방법3. 최종 학년이 아닌 경우, 106학점 이상 인정받은 사람은 “대학졸업예정자”, 81학점 이상을 인정받은 사람은 “3년제 대학졸업예정자”, 41학점 이상을 인정받은 사람은 “2년제 대학졸업예정자”
(이때 대학 재학으로 취득한 학점 이외의 자격증 취득 등 기타의 방식으로 18학점 이상 포함 필수)
4. 전공심화과정의 학사학위를 취득한 사람은 “대학졸업자”, 그 졸업예정자는 “대학졸업예정자”
5. "이수자"란 기사 수준 기술훈련과정 또는 산업기사 수준 기술훈련과정을 마친 사람
6. "이수예정자"란 국가기술자격 검정의 필기시험일 또는 최초 시험일 현재 기사 수준 기술훈련과정 또는 산업기사 수준 기술훈련과정에서 각 과정의 2분의 1을 초과하여 교육훈련을 받고 있는 사람
필기
직무분야: 정보통신
중직무분야: 정보기술
자격종목: 빅데이터분석기사
적용기간: 4년(2020.1.1.~2023.12.31.)
직무내용: 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.
필기검정방법: 객관식
문제수: 80
시험시간: 120분
(3) 합격기준직무분야: 정보통신
중직무분야: 정보기술
자격종목: 빅데이터분석기사
적용기간: 4년(2020.1.1.~2023.12.31.)
직무내용: 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.
필기검정방법: 객관식
문제수: 80
시험시간: 120분
- 필기: 100점을 만점으로 하여 과목당 40점 이상, 전 과목 평균 60점 이상
- 실기: 100점을 만점으로 하여 평균 60점 이상
(4) 필기시험 면제- 실기: 100점을 만점으로 하여 평균 60점 이상
- 필기시험에 합격한 자에 대하여는 필기시험 합격자 발표일로부터 2년간 필기시험을 면제한다
6. 필기
을 앞두고 2021 이기적 빅데이터 분석기사 필기 기본서 등 각종 출판사에서 시행 일정에 맞게 다양한 참고서들을 출간했다. [2]
파트별 핵심태그를 알아두면 암기 시간이 줄어든다. 파트별로 난이도가 상이하므로 전략적으로 대비하면 좋다.
참고로 1과목 빅데이터 분석기획, 2과목 빅데이터 탐색은 난이도 중이며 3과목 빅데이터 모델링은 난이도 상이다. 마지막 4과목 빅데이터 결과 해석은 난이도 하이다.
6.1. 빅데이터분석기획
문제수: 20
주요항목
1. 빅데이터의 이해
① 빅데이터 개요 및 활용
② 빅데이터 기술 및 제도
2. 데이터 분석 계획- 빅데이터의 특징
- 빅데이터의 가치
- 데이터 산업의 이해
- 빅데이터 조직 및 인력
- 빅데이터의 가치
- 데이터 산업의 이해
- 빅데이터 조직 및 인력
② 빅데이터 기술 및 제도
- 빅데이터 플랫폼
- 빅데이터와 인공지능
- 개인정보 법·제도
- 개인정보 활용
- 빅데이터와 인공지능
- 개인정보 법·제도
- 개인정보 활용
① 분석 방안 수립
② 분석 작업 계획
3. 데이터 수집 및 저장 계획- 분석 로드맵 설정
- 분석 문제 정의
- 데이터 분석 방안
- 분석 문제 정의
- 데이터 분석 방안
② 분석 작업 계획
- 데이터 확보 계획
- 분석 절차 및 작업 계획
- 분석 절차 및 작업 계획
① 데이터 수집 및 전환
② 데이터 적재 및 저장
- 데이터 수집
- 데이터 유형 및 속성 파악
- 데이터 변환
- 데이터 비식별화
- 데이터 품질 검증
- 데이터 유형 및 속성 파악
- 데이터 변환
- 데이터 비식별화
- 데이터 품질 검증
② 데이터 적재 및 저장
- 데이터 적재
- 데이터 저장
- 데이터 저장
6.2. 빅데이터 탐색
문제수: 20
주요항목
1. 데이터 전처리
① 데이터 정제
② 분석 변수 처리
2. 데이터 탐색- 데이터 정제
- 데이터 결측값 처리
- 데이터 이상값 처리
- 데이터 결측값 처리
- 데이터 이상값 처리
② 분석 변수 처리
- 변수 선택
- 차원축소
- 파생변수 생성
- 변수 변환
- 불균형 데이터 처리
- 차원축소
- 파생변수 생성
- 변수 변환
- 불균형 데이터 처리
① 데이터 탐색 기초
② 고급 데이터 탐색
3. 통계기법 이해- 데이터 탐색 개요
- 상관관계 분석
- 기초통계량 추출 및 이해
- 시각적 데이터 탐색
- 상관관계 분석
- 기초통계량 추출 및 이해
- 시각적 데이터 탐색
② 고급 데이터 탐색
- 시공간 데이터 탐색
- 다변량 데이터 탐색
- 비정형 데이터 탐색
- 다변량 데이터 탐색
- 비정형 데이터 탐색
① 기술통계
② 추론통계
- 데이터요약
- 표본추출
- 확률분포
- 표본분포
- 표본추출
- 확률분포
- 표본분포
② 추론통계
- 점추정
- 구간추정
- 가설검정
- 구간추정
- 가설검정
6.3. 빅데이터 모델링
문제수: 20
주요항목
1. 분석모형 설계
① 분석절차 수립
② 분석 환경 구축
2. 분석기법 적용- 분석모형 선정
- 분석모형 정의
- 분석모형 구축 절차
- 분석모형 정의
- 분석모형 구축 절차
② 분석 환경 구축
- 분석 도구 선정
- 데이터 분할
- 데이터 분할
① 분석기법
② 고급 분석기법
- 회귀분석
- 로지스틱 회귀분석
- 의사결정나무
- 인공신경망
- 서포트벡터머신
- 연관성분석
- 군집분석
- 로지스틱 회귀분석
- 의사결정나무
- 인공신경망
- 서포트벡터머신
- 연관성분석
- 군집분석
② 고급 분석기법
- 범주형 자료 분석
- 다변량 분석
- 시계열 분석
- 베이지안 기법
- 딥러닝 분석
- 비정형 데이터 분석
- 앙상블 분석
- 비모수 통계시공간 데이터 탐색
- 다변량 분석
- 시계열 분석
- 베이지안 기법
- 딥러닝 분석
- 비정형 데이터 분석
- 앙상블 분석
- 비모수 통계시공간 데이터 탐색
6.4. 빅데이터 결과 해석
문제수: 20
주요항목
1. 분석모형 평가 및 개선
① 분석모형 평가
② 분석모형 개선
2. 분석결과 해석 및 활용- 평가 지표
- 분석모형 진단
- 교차 검증
- 모수 유의성 검정
- 적합도 검정
- 분석모형 진단
- 교차 검증
- 모수 유의성 검정
- 적합도 검정
② 분석모형 개선
- 과대적합 방지
- 매개변수 최적화
- 분석모형 융합
- 최종모형 선정
- 매개변수 최적화
- 분석모형 융합
- 최종모형 선정
① 분석결과 해석
② 분석결과 시각화
③ 분석결과 활용
- 분석모형 해석
- 비즈니스 기여도 평가
- 비즈니스 기여도 평가
② 분석결과 시각화
- 시공간 시각화
- 관계 시각화
- 비교 시각화
- 인포그래픽
- 관계 시각화
- 비교 시각화
- 인포그래픽
③ 분석결과 활용
- 분석모형 전개
- 분석결과 활용 시나리오 개발
- 분석결과 보고서 작성
- 분석모형 모니터링
- 분석모형 리모델링범주형 자료 분석
- 분석결과 활용 시나리오 개발
- 분석결과 보고서 작성
- 분석모형 모니터링
- 분석모형 리모델링범주형 자료 분석
7. 실기
필답형과 작업형을 모두 봐야 한다. 각각의 비율은 미발표.
전용 프로그램을 사용할 예정이고, 세부 사항이 정해지는대로 공지한다고 한다.
8. 기타
종목 개발 연구에 따르면 ADsP와 ADP 사이의 수준이다.
1회 필기 시험 접수 시작일인 2020년 11월 23일에 사이트가 먹통이 되어 아무도 접수하지 못하고 일정이 늦춰졌다.뉴스기사
11월 말부터 코로나 확산세가 심해져서 12월 19일에 예정이었던 제 1회 시험은 2021년 2회차 시험으로 미뤄졌다.
[1] ADP, ADsP, SQLP, SQLD 등의 데이터 관련 자격증 시험을 주관[2] 건기원 2021 수제비 빅데이터 분석기사 필기, 성안당 2021 최적합 빅데이터분석기사 필기 등이 있다. 이 중 시대고시 2020 빅데이터분석기사 필기 한권으로 끝내기가 848쪽으로 분량이 가장 높은 편에 속한다. 이기적 빅데이터 분석기사는 동영상 강의를 무료로 볼 수 있다고 한다.