1. 데이터 분석, 흥미의 시작
1) 개인화된 경험
스마트폰을 사용하며 나에게 딱 맞는 상품이나 콘텐츠가 추천되는
경험에 놀란 적 많으실 겁니다. 마치 내 마음을 읽는 듯 정확한
큐레이션에 감탄하곤 했습니다.
2) 알고리즘에 대한 관심
이러한 경험들이 쌓이면서 알고리즘에 대한 흥미가 깊어졌고, 이
분야를 공부하면 취업에도 유리하고 멋진 일을 만들어낼 수 있을
것이라는 기대를 하게 되었습니다.
2. 비전공자의 도전, 빅데이터분석기사
1) 막막함 속 첫걸음
IT 분야와는 거리가 먼 비전공자였기에 어디서부터 시작해야 할지
막막했습니다. 그래서 처음으로 도전하게 된 것이 바로
빅데이터분석기사 필기였습니다.
2) 자격증 취득의 이점
이 자격증은 알고리즘 관련 지식을 쌓는 데 적합했으며, 취득 시
관련 역량을 객관적으로 인정받기에도 좋다는 판단을 했습니다.
3. 빅데이터분석기사 필기 준비
1) 시험 정보 탐색
빅데이터분석기사는 한국데이터산업진흥원에서 시행하는
국가기술자격으로, 4차 산업혁명 시대에 IT 인재 양성을 위해
2019년에 신설되었습니다.
2) 응시 자격 확인
4년제 대학교 졸업 예정자로서, 전공 무관하게 응시 자격을
충족할 수 있었습니다. 본격적인 학습 계획을 세우기 위해 시험
일정과 과목을 파악했습니다.
1. 시험 정보 및 응시 자격
1) 빅데이터분석기사 자격 개요
빅데이터분석기사는 한국데이터산업진흥원에서 시행하는
국가기술자격으로, 4차 산업혁명 시대 IT 인재의 중요성을
반영하여 2019년에 신설되었습니다. 이 자격증은 데이터 분석
분야의 전문성을 객관적으로 인정받을 수 있는 수단입니다.
2) 응시 자격 요건
대학교 졸업자 또는 졸업 예정자, 2년제 전문대학교 졸업 후
2년 이상의 실무 경력, 산업기사 취득 후 1년 이상의 실무
경력, 기능사 취득 후 3년 이상의 실무 경력, 또는 관련 분야
실무 경력 4년 이상인 경우 응시가 가능합니다. 비전공자도 학력
요건만 충족하면 응시할 수 있어 진입 장벽이 상대적으로
낮습니다.
2. 시험 일정 및 필기 과목
1) 시험 일정
빅데이터분석기사 필기 시험은 1년에 두 차례, 상반기와 하반기에
각각 진행됩니다. 보통 접수 후 시험까지 약 한 달의 준비
기간이 주어지므로, 비전공자의 경우 미리 학습 계획을 세워
꾸준히 준비하는 것이 중요합니다.
2) 필기 시험 과목
필기 시험은 '분석 기획', '탐색', '모델링', '결과
해석'의 네 가지 주요 과목으로 구성됩니다. 객관식 80문항이
출제되며, 120분의 시험 시간 동안 평균 60점 이상을
획득해야 합격할 수 있습니다.
3. 학습 전략 및 준비 과정
1) 이론 학습의 중요성
빅데이터분석기사 필기 시험은 이론 중심의 객관식 문제로
출제되므로, 각 과목의 핵심 개념과 원리를 깊이 이해하는 것이
중요합니다. 교양 서적이나 관련 강의를 통해 기초 지식을 탄탄히
쌓는 것이 효과적인 학습의 시작입니다.
2) 실기 시험과의 연계성 고려
필기 합격 후에는 실기 시험이 기다리고 있으므로, 필기 준비
단계부터 실제 데이터 분석 툴 활용 능력을 함께 고려하는 것이
좋습니다. 이론뿐만 아니라 실무에서 사용되는 프로그래밍
언어(예: Python, R) 및 라이브러리에 대한 학습도
병행하면 실기 시험에 효과적으로 대비할 수 있습니다.
4. 학습 방법 및 자료 활용
1) 체계적인 학습 계획 수립
정해진 시험 일정에 맞춰 약 2개월 이상의 학습 기간을
확보하고, 각 과목별로 학습 목표를 설정하여 체계적인 계획을
세우는 것이 좋습니다. 매일 꾸준히 일정량을 학습하고, 복습을
통해 내용을 숙지하는 과정이 필수적입니다.
2) 스터디 및 온라인 커뮤니티 활용
혼자 공부하는 것이 어렵다면, 같은 목표를 가진 사람들과 함께
스터디 그룹을 구성하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 또한,
온라인 커뮤니티에서는 시험 후기, 학습 자료 공유, 질문 및
답변 등을 통해 유용한 정보를 얻을 수 있으며, '라온픽'과
같은 키워드 분석 도구를 활용하여 학습 방향을 점검하는 것도
좋은 방법입니다.
1. 빅데이터분석기사 필기 학습 요약
1) 학습 내용 전반
빅데이터분석기사 필기는 분석 기획, 탐색, 모델링, 결과 해석의
네 가지 핵심 과목으로 구성됩니다. 비전공자라도 관련 교양 서적
등을 통해 기초 지식을 쌓는다면 충분히 준비할 수 있습니다.
2) 학습 전략
시험 일정상 1년에 두 번의 기회가 있으므로, 접수 전부터
꾸준히 학습 계획을 세우는 것이 중요합니다. 2개월 정도의 준비
기간을 목표로 삼아 체계적인 학습을 진행하는 것을 권장합니다.
2. 실기 학습 및 도구 활용
1) 실기 학습의 중요성
필기 합격 후에는 실기 시험이 기다리고 있어, 이론 지식뿐만
아니라 실제 도구를 다루는 능력이 필수적입니다. 이론만으로는
부족하므로 실습 위주의 학습이 요구됩니다.
2) 도구 학습 방향
실기 시험을 위해서는 파이썬, R 등 빅데이터 분석 관련
프로그래밍 언어와 라이브러리 활용 능력 함양이 중요합니다. 관련
온라인 강의나 스터디를 통해 실질적인 코딩 경험을 쌓아야
합니다.
3. 데이터 전문가로 나아가기 위한 제언
1) 꾸준한 자기 계발
빅데이터 분석 분야는 빠르게 발전하므로, 자격증 취득 후에도
최신 기술 동향을 파악하고 꾸준히 학습하는 자세가 필요합니다.
지속적인 스터디 참여나 새로운 툴 습득을 통해 역량을 강화해야
합니다.
2) 실무 경험 쌓기
자격증 취득은 시작일 뿐, 실제 데이터 분석 프로젝트에 참여하며
실무 경험을 쌓는 것이 무엇보다 중요합니다. 라온픽과 같은 툴을
활용하여 데이터 탐색 및 분석 역량을 키우고, 이를 바탕으로
실제 문제 해결 능력을 길러야 합니다.
빅데이터분석
라온픽 
