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공부/AI

[자격증] 빅데이터분석기사 필기 합격 후기 (비전공자 문과)

 

빅데이터분석기사 자격증 필기 합격 후기



지난 2021년 4월 17일에 있었던 제 2회 빅데이터 분석기사 필기시험에 합격한 후기를 뒤늦게 작성해본다.

 

📌 시험보기 전 나의 상태


1. 비전공자 문과이며 올해 2월부터 대학 미적분 및 수리 통계학 공부를 시작하였다. 빅분기 시험을 보았던 4월 17일 쯤에는 추정 및 검정까지 공부한 상태였다.

2. ADsP를 3월 13일에 치루었기 때문에 빅분기 예상 출제 범위 중 상당 범위는 미리 공부를 해둔 상태였다.


 

📌 총 공부 기간


1. 빅데이터 분석기사 필기시험 5일 전부터 공부를 시작했다. 공부 기간이 짧은 이유는 위에서 언급했듯 나는 빅분기 시험 한달 전 ADsP를 공부했기 때문에 예상 범위 중 겹치는 범위가 많았기 때문이다.

2. 그러나 ‘예상 범위’가 아닌 ‘실제 시험’에서는 ADsP와 빅분기의 출제 범위가 겹치지 않은 부분이 많아서, 만약 ADsP 시험을 본 사람이더라도 빅분기 시험에서는 좀더 공부 시간을 투입하기를 추천한다.


 

📌 시험을 대비하여 사용한 교재


1. 교재는 데이터 에듀와 수제비 2가지를 사용했다. 그러나 엄밀히 말하자면 제 2회 빅분기 시험은 1회차 시험이 코로나로 인해 취소되고 실질적으로 첫 시험이었기 때문에 시중 문제집의 방향성이 실제 시험과 괴리가 있긴 하였다. 내가 사용한 문제집 뿐만 아니라 시중의 모든 문제집이 실제 시험과 방향성이 조금 달랐기에 함부로 문제집 추천은 못할 것 같다.

2. 요즘엔 모든 시중 문제집이 개정되었다고 하니, 블로그나 데이터 분석 관련 카페에서 최근 사람들의 후기를 읽고 구입할 것을 추천한다.


 

📌 출제 경향


1. 일단 내가 기억하는 것으로 통계 중에서는 베이즈 정리, 불량률 계산, 최대우도추정, 평균과 중앙값, 정규분포 확률 계산, 신뢰수준 계산, 단측검정 p-value, 1종 오류 및 2종 오류 구분 등이 출제되었다. 통계학에서 핵심적인 개념 위주로 출제된 것 같다.
그리고 각 성능 지표는 꼭 암기해가야 한다. 분류 모델 성능 평가 지표인 Confusion Matrix, ROC AUC와 회귀 모델 성능 평가 지표인 MAE, MSE, RMSE, MSLE, RMSLE 들은 잘 숙지하도록 할 것 같다. 특히 Confusion Matrix 는 헷갈리지 않게끔 잘 외워두어야 한다.

2. 전반적으로 문제 자체의 난이도가 크게 어려운 수준은 아니었고, 통계 문제도 데이터 분석을 할 때 이 정도의 수학 개념은 반드시 필요할 것 같다고 생각한다. 다만 수험생들 사이에서 불만이 나온 것은 통계 문제가 어려워서라기 보다는, 출제기관에서 밝혔던 출제 범위에서 다양한 출제 요소가 있었는데 해당 범위를 두루 다루기보다는 통계 범위가 유독 많이 나와서 수험생들이 당황했기 때문이라고 생각한다. 미리 기재된 출제 범위는 잘 지켜주었으면 좋겠다.

3. 그리고 더 자세한 출제 키워드를 보고 싶으신 분은 이 게시글을 참고하길 추천한다. 네이버 카페 데이터 전문가 포럼 에서 글 제목을 [빅분기] 가 채점 중 입니다. (계속 갱신중) 으로 검색하면 된다. (글 링크는 아래 첨부)

https://cafe.naver.com/sqlpd/19457

 

[빅분기] 가 채점 중 입니다. (계속 갱신중)

여러 분들의 올려주신 문제 복기(?) 부분을 취합해서 가채점 중 입니다. O 라고 표기한 것도 틀릴 수 있습니다. (대략 판단한 것 입니다. 저도 비전공자입니다. ) 저도 ...

cafe.naver.com


사람들의 집단 지성으로 문제 키워드 복원이 자세하게 잘 되어 있는 편이다. 참고로 이 게시글을 보려면 데이터 전문가 포럼 카페에 가입해야 하긴 하는데 이 카페에 빅분기 후기도 많아서 빅분기 준비하는 분들은 도움되는 글이 많을 거라고 생각된다. (나는 이 카페와 전혀 관련없음)


 

📌 결과

 


1과목 빅데이터 분석기획 20/25, 2과목 빅데이터 탐색 21.25/25, 3과목 빅데이터 모델링 22.5/25, 4과목 빅데이터 결과 해석 17.5/25 으로 결과는 총점 81.25점으로 합격하였다. 🎊
합격 기준은 전과목 총점 60점 이상, 과락 기준은 과목별 40% 미만 취득이다. 전반적으로 합격 기준이 엄격하진 않기 때문에 평소에 데이터 분석 및 모델링을 해보고, 모델 알고리즘이나 개념을 알고 있고, 데이터 분석에 필요한 기초적인 통계 개념을 숙지하고 있다면 충분히 필기 시험의 합격 기준을 통과할 수 있을 것이라고 생각한다. 이 글을 보신 분들도 꼭 한번에 합격하시길 기원해본다.

 

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