1. 빅데이터 분석기사 실기, 4번의 도전 끝에 합격
1) 험난했던 실기 여정
총 네 번의 도전 끝에 빅데이터 분석기사 실기 합격이라는 값진
결과를 얻었습니다. 직장 생활과 병행하며 퇴근 후 공부하는 것은
쉽지 않았고, 암기력과 집중력 저하로 어려움을 겪기도 했습니다.
하지만 포기하지 않고 꾸준히 노력한 결과, 합격이라는 결실을
맺을 수 있었습니다.
2) 합격 전략 및 점수 분석
턱걸이 점수에 가까운 60점으로 합격했지만, 그 과정에서 얻은
경험은 무엇과도 바꿀 수 없습니다. 특히 2유형에서 예상치 못한
감점으로 아쉬움이 남았지만, 이제는 무지성 랜덤포레스트로는
고득점이 어렵다는 것을 깨달았습니다. 향후 응시자들에게는 1유형
20점, 2유형 40점, 3유형 10점을 목표로 하는 전략적인
학습을 추천합니다.
2. 합격을 위한 실전 공부 방법
1) '퇴근후딴짓' 인강의 활용
빅데이터 분석기사 실기 준비에 있어 '퇴근후딴짓' 강의는
필수적이었습니다. 기본 개념부터 탄탄히 다지고 싶은 학습자에게
특히 추천하며, 저 역시 이 강의를 통해 많은 도움을
받았습니다. 강의 개수가 많아 시간이 소요되지만, 총 2회독하며
시험 직전까지 필요한 개념을 반복 학습했습니다.
2) 블로그 '실기 100제' 문제 풀이
1유형 준비를 위해서는 블로그에 공개된 '실기 100제' 문제
풀이가 큰 도움이 됩니다. 이를 충분히 연습하고 실제 시험
환경에 맞는 약간의 추가적인 노력이 더해진다면 충분히 합격선을
넘을 수 있을 것입니다. 시간이 허락한다면 꾸준히 문제를
풀어보는 것이 중요합니다.
3. 유형별 핵심 데이터 분석 기법
1) 데이터 탐색 및 기본 정보 확인
데이터를 다룰 때는 df. head(), df. tail()로
샘플 데이터를 확인하고, df. shape으로 행과 열의 수를
파악하는 것이 중요합니다. 또한 df. columns로 컬럼명을
확인하고 df. iloc. dtype으로 데이터 타입을
점검하며, df. select_dtypes()를 이용해 수치형
또는 범주형 컬럼을 구분할 수 있습니다.
2) 데이터 필터링 및 정렬 실습
df. loc을 활용한 인덱스 기반 접근과 df.
sort_values()를 이용한 오름차순 및 내림차순 정렬은
필수입니다. 문자열 검색을 위한 df. str.
contains(), df. str. startswith()와
데이터프레임 내 특정 값 포함 여부를 확인하는 df.
isin() 활용법을 익히고, df.
drop_duplicates()로 중복 행을 제거하는 연습도
꾸준히 해야 합니다.
1. 빅데이터 분석기사 실기 시험 전략
1) 유형별 목표 점수 설정
1유형 20점, 2유형 40점, 3유형 10점을 목표로 공부하는
것이 합격에 유리합니다. 특히 2유형에서 높은 점수를 확보하는
것이 중요하며, 1유형에서는 기본적인 데이터 탐색 및 전처리
능력을 보여주는 것이 핵심입니다.
2) 무지성 랜덤포레스트의 한계
과거에는 무작위 랜덤포레스트 모델 적용으로 40점을 받을 수
있었으나, 최근에는 이러한 방식으로는 만점을 받기
어려워졌습니다. 따라서 모델 선정 및 튜닝에 대한 이해가
필요합니다.
2. 실기 시험 준비 방법
1) '퇴근후딴짓' 인강 활용
기본 개념부터 탄탄히 다지고 싶은 학습자에게 '퇴근후딴짓'
강의를 추천합니다. 총 2회독 이상 꾸준히 학습하고, 시험
직전까지 필요한 개념을 찾아보는 것이 좋습니다.
2) 블로그 실기 100제 풀이
1유형의 경우, 블로그에 게시된 실기 100제를 반복해서
풀어보는 것이 효과적입니다. 시험에서는 추가적인 노가다성 작업을
통해 합격선을 넘을 수 있으며, 시간적 여유가 있다면 실기 문제
풀이를 꼭 병행하는 것이 좋습니다.
3. 데이터 탐색 및 전처리 핵심
1) 데이터 확인 및 요약
df. head(), df. tail(), df. shape,
df. columns 등을 활용하여 데이터의 기본적인 구조와
내용을 파악합니다. df. describe() 와 df.
quantile() 로 수치형 변수의 분포와 사분위수를
확인하고, df. unique() 로 고유값 확인을 통해
데이터의 특성을 이해합니다.
2) 필터링 및 정렬 기법
df. loc 을 활용한 인덱스 기반 접근과 df.
sort_values() 를 이용한 오름차순/내림차순 정렬을
능숙하게 사용해야 합니다. 문자열 포함(df. str.
contains()) 및 시작 문자열 확인(df. str.
startswith()) 등을 통해 원하는 데이터를 효과적으로
추출하고, df. drop_duplicates() 로 중복
데이터를 제거하는 연습이 필요합니다.
4. 머신러닝 모델링 준비
1) 데이터 분할 및 특성 공학
실제 시험에서는 분석 모델을 적용하기 전에 데이터를 훈련 세트와
테스트 세트로 분할하는 과정이 필수적입니다. 또한, 범주형
변수를 수치형으로 변환하거나 새로운 파생 변수를 생성하는 등
특성 공학 기법을 적용하여 모델 성능을 향상시켜야 합니다.
2) 모델 선택 및 평가
문제의 유형과 데이터 특성에 맞는 머신러닝 모델을 선택하는 것이
중요합니다. 예를 들어, 회귀 문제에는 선형 회귀, 결정 트리,
랜덤 포레스트 등을, 분류 문제에는 로지스틱 회귀, SVM,
랜덤 포레스트 등을 고려할 수 있습니다. 모델 성능은 정확도,
재현율, F1-score 등 다양한 지표를 활용하여 객관적으로
평가해야 합니다.
1. 합격 전략 및 학습 방법
1) 유형별 목표 점수 설정
응시자는 1유형 20점, 2유형 40점, 3유형 10점을 목표로
학습하는 전략을 추천합니다. 특히 2유형에서 높은 점수를
확보하는 것이 합격에 유리합니다.
2) 효과적인 학습 자료 활용
'퇴근후딴짓' 인강을 통해 기본 개념을 다지고, 블로그의 '실기
100제'를 반복 풀이하는 것이 실전 감각을 익히는 데
효과적입니다.
2. 실기 시험 대비 핵심 요약
1) 데이터 전처리 및 탐색 기법 숙지
데이터의 행, 열, 타입 확인, 수치형/범주형 컬럼 탐색, 분포
및 4분위값 확인 등 기본적인 데이터 전처리 및 탐색 파이썬
코드를 완벽히 숙지해야 합니다.
2) 데이터 필터링 및 정렬 능력 강화
조건에 따른 데이터 필터링, 인덱스 정렬, 오름/내림차순 정렬,
문자열 포함 여부 확인 등 다양한 필터링 및 정렬 기법을 익혀
원하는 데이터를 효율적으로 추출하는 능력을 길러야 합니다.
3. 실천 방안 및 추가 조언
1) 꾸준한 연습과 실전 감각 유지
4주간의 집중 학습 기간 동안 매일 꾸준히 코드를 작성하고,
시험 마지막 날까지도 부족한 개념을 찾아 반복 학습하는 것이
중요합니다.
2) 맹목적인 랜덤포레스트 지양
과거와 달리 단순히 랜덤포레스트 모델을 적용하는 것만으로는
만점을 받기 어렵습니다. 모델 선택 이유를 명확히 설명하고,
파라미터 튜닝 등 심도 있는 접근이 필요합니다.
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