1. 빅데이터분석기사 필기 시험, 짧은 시간 내 합격 전략
1) 체계적인 학습 경험 기반
지난해 8월부터 시작된 기계학습 공부와 실제 데이터 분석 대회
참여 경험은 빅데이터분석기사 필기 시험 준비에 든든한 밑거름이
되었습니다. 특히, 2일 공부 후 합격했던 데이터분석준전문가
과정 경험은 시험 합격 가능성에 대한 확신을 주었습니다.
2) 효율적인 시험 준비 방법
ADsP 학습 내용과의 연계를 통해 분석기획 부분은 별도의 암기
부담이 적었습니다. 2시간 분량의 강의 시청과 필기 노트 활용은
전체적인 내용 파악에 효과적이었으며, 특히 시험 직전 기출 해설
영상을 반복 시청하며 문제와 답을 집중적으로 암기했습니다.
2. 빅데이터분석기사 필기 시험, 실제 난이도와 체감 후기
1) 예상보다 어려웠던 시험 난이도
시험장에 들어섰을 때, 빅데이터분석기사 필기 시험의 난이도가
예상보다 높다는 것을 바로 느꼈습니다. 특히 머신러닝 분야에서
어려운 문제가 다수 출제되어 당황스러움을 감출 수 없었습니다.
2) 난이도별 체감 차이
분석기획 파트는 비교적 쉬운 내용들로 구성되어 있어 부담이
적었습니다. 반면, 딥러닝 및 강화학습은 평이하게 출제되었으나,
이전 기출에서 비중이 낮았던 gradient 관련 머신러닝
문제는 깊이 있는 이해를 요구하여 어렵게 느껴졌습니다.
3. 실전 대비를 위한 학습 팁
1) 핵심 개념 집중 공략
어려운 세부 내용에 매몰되기보다는, 큰 개념 위주로 시험에
대비하는 것이 중요합니다. 특히 수학적 이해가 필요한
gradient 처리와 같은 부분은 기본적인 개념만이라도 확실히
잡고 넘어가는 것이 좋습니다.
2) 기출문제 활용 극대화
기출문제는 문제의 의미를 완벽히 이해하기보다, 반복 출제되는
문제의 답을 정확히 암기하는 방식으로 활용하는 것이
효율적입니다. 밤샘 공부를 통해 2회 이상 반복하면 문제 해결
능력을 높일 수 있습니다.
1. 빅데이터 분석기사 필기 시험 준비 전략
1) ADsP 경험 활용
ADsP 시험 준비 과정에서 학습했던 내용이 빅데이터 분석기사의
분석 기획 부분과 상당 부분 겹쳐, 암기 부담이 줄었습니다.
이전에 데이터 분석 관련 경험이 있다면 이를 적극 활용하여
효율성을 높일 수 있습니다.
2) 2시간 압축 강의 및 필기 노트 활용
핵심 내용을 빠르게 파악하기 위해 2시간 분량의 강의를 한 번
수강했으며, 구매한 필기 노트를 병행하여 학습했습니다. 이러한
자료들은 전체적인 내용의 기억을 돕는 데 유용했습니다.
3) 기출 문제 중심의 벼락치기
시험 전날, 유튜브 무료 기출 해설 영상을 시청하며 문제와 답을
암기했습니다. 이후 기출 문제집을 구매하여 개념 학습보다는
문제와 답 위주로 반복 학습하여 단기 집중 학습 효과를
극대화했습니다.
2. 빅데이터 분석기사 11회 필기 시험 난이도 및 주요 출제 경향
1) 분석 기획 분야의 특징
빅데이터 분석 기획 파트는 암기가 거의 필요 없는 쉬운 내용들로
구성되어 있어 부담이 적었습니다. 오히려 초보자 대상인 ADsP
과정에서 문과적 성격의 암기 내용을 더 많이 다루었던 경험이
있습니다.
2) 머신러닝 및 딥러닝 파트의 난이도
전반적인 시험 난이도는 높은 편이었으나, 딥러닝이나 강화학습
파트는 상대적으로 평이하게 출제되었습니다. 하지만 머신러닝
파트, 특히 gradient 관련 질문들이 매우 어렵게 출제되어
체감 난이도를 높였습니다.
3) gradient 부분의 중요성 부각
이전 기출 문제에서는 크게 다루어지지 않았던 gradient
부분이 이번 시험에서는 집요하게 출제되었습니다. 이는 수학적
이해를 요구하는 부분으로, 충분한 시간이 있다면 머신러닝 및
딥러닝의 gradient 처리 부분을 상세히 학습하는 것이
좋습니다.
3. 시험 시간 관리 및 문제 풀이 전략
1) 쉬운 문제 우선 공략
시험 중 어려운 문제에 직면했을 때, 틀려도 합격할 수 있다는
생각으로 쉬운 문제부터 맞추는 전략을 사용했습니다. 문제의
난이도를 빠르게 파악하고 시간 배분을 효율적으로 하는 것이
중요합니다.
2) 문제 이해보다 답 암기 집중
기출 문제의 경우, 문제 자체를 깊이 이해하기보다 반복 출제되는
문제의 경우 답을 암기하는 것이 더 효과적이라고 판단했습니다.
문제와 답을 2회 이상 반복하여 익히는 것으로 충분히 좋은
결과를 얻을 수 있었습니다.
3) 자신감 유지 및 침착한 대응
시험장에 들어가서 예상치 못한 난이도에 당황할 수 있지만,
침착함을 유지하고 자신이 아는 범위 내에서 최선을 다하는 자세가
중요합니다. 압박감 속에서도 전략적으로 문제를 풀어나가는 능력이
요구됩니다.
4. 시험 합격 후 느낀 점 및 추가 조언
1) 실질적인 경험의 중요성
기계 학습 분야 학습 및 의료 인공지능 대회 참가 등 실질적인
프로젝트 경험이 문제 이해와 풀이에 큰 도움이 되었습니다. 이론
학습과 더불어 실제 데이터를 다루는 경험을 쌓는 것이
중요합니다.
2) 꾸준한 학습 습관의 필요성
단기 집중 학습으로 합격했지만, 장기적으로는 꾸준한 학습을 통해
개념을 확실히 이해하는 것이 장기적인 역량 강화에 도움이 될
것입니다. 특히 어려운 부분에 대한 심도 있는 학습은 추후 더
큰 성과를 가져다줄 수 있습니다.
3) 효과적인 학습 자료 활용
압축 강의와 필기 노트는 단기간에 핵심 내용을 파악하는 데
효과적이었습니다. 본인에게 맞는 학습 스타일을 파악하고,
효율적인 학습 자료를 선별하여 활용하는 것이 중요합니다.
1. 합격 비결 종합
1) 경험 기반 학습의 중요성
기계학습 분야의 꾸준한 학습과 실제 대회 참여 경험은 시험
준비에 큰 강점으로 작용했습니다. 특히 ADsP 과정에서 학습한
내용이 분석 기획 부분과 상당 부분 겹쳐, 효율적인 학습이
가능했습니다.
2) 실전 위주 문제 풀이 전략
기출문제 풀이에 집중하며 문제와 답을 암기하는 전략이
주효했습니다. 깊이 있는 개념 이해보다는 반복 출제되는 문제에
대한 빠른 암기가 단기간 고득점에 유리함을 확인했습니다.
2. 시험 난이도 및 주요 학습 포인트
1) 체감 난이도와 체감 쉬운 파트
전반적으로 난이도가 높았지만, 빅데이터 분석 기획 파트는 비교적
쉬운 내용으로 구성되어 있었습니다. 오히려 데이터분석준전문가
과정에서 더 많은 암기 내용을 다뤘던 것으로 기억합니다.
2) 난이도 상승 요인과 대비 방안
머신러닝 파트, 특히 gradient와 관련된 깊이 있는 질문이
당황스러웠습니다. 수학적 이해가 요구되는 부분이므로, 시간적
여유가 있다면 해당 파트를 집중적으로 학습하는 것이 좋습니다.
3. 향후 학습 방향 제시
1) 경험 축적을 통한 실력 향상
앞으로도 실제 프로젝트와 대회 참여를 통해 실전 경험을 꾸준히
쌓아나가야 합니다. 이는 이론 학습만으로는 얻기 힘든 실질적인
분석 역량을 강화시켜 줄 것입니다.
2) 약점 보완을 위한 심층 학습
이번 시험에서 어렵게 느껴졌던 머신러닝의 gradient 처리
부분 등 수학적 이해가 필요한 부분에 대한 심층적인 학습을
계획해야 합니다. 이를 통해 앞으로 어떤 난이도의 시험에도
흔들림 없이 대비할 수 있습니다.
빅데이터분석
라온픽 
