1. 빅데이터분석기사 11회 필기, 단 1일 만에 합격한 비결
1) 기존 역량을 활용한 초고속 준비
지난해부터 기계학습 분야를 꾸준히 공부하며 실전 경험을
쌓았습니다. 의료 인공지능 대회 참가와 논문 작성 경험은
빅데이터 지식 기반을 단단히 해주었습니다.
2) 짧은 시간에 최대 효과를 낸 전략
데이터분석준전문가(ADsP) 시험을 2일 만에 합격했던 경험을
살렸습니다. 이번 시험 역시 하루라는 짧은 준비 기간으로 합격의
문을 두드릴 수 있었습니다.
2. 예상치 못했던 11회 필기 시험 난이도 분석
1) 난이도 상승으로 인한 시험장의 당황스러움
이번 빅데이터분석기사 11회 필기는 예상보다 난이도가
높았습니다. 특히 시험장에 들어서자마자 느꼈던 당황스러움은 잊을
수 없는 경험이었습니다.
2) 과목별 핵심 출제 경향과 주의점
빅데이터 분석 기획 파트는 상대적으로 쉬웠지만, 머신러닝 부분은
꽤 어려웠습니다. 특히 'gradient' 처리에 대한 심화
질문은 수학적 이해가 필요했습니다.
3. 단기 합격을 위한 효율적인 학습 가이드
1) 기출 문제 중심의 암기 학습법
개념 이해보다는 기출문제와 정답을 반복해서 외우는 전략을
사용했습니다. 유튜브 무료 해설 강의와 기출문제집 활용이
주효했습니다.
2) 시간 절약을 위한 추가 학습 팁
필요하다면 유료 강의나 필기 노트를 구매하는 것도 좋은
방법입니다. 효율적인 자료 활용은 짧은 시간 안에 합격에
도달하는 데 큰 도움이 됩니다.
1. 사전 학습 및 경력
1) 기계학습 분야의 꾸준한 학습
필자는 작년 8월부터 기계학습 분야 공부를 시작하여 꾸준히 관련
지식을 쌓아왔습니다. 이러한 기초 학습은 빅데이터 분석기사 시험
준비에 큰 도움이 되었습니다.
2) 실전 경험을 통한 역량 강화
지난 12월에는 의료인공지능대회에 참가하며 실제 문제 해결
경험을 쌓았습니다. 현재는 머신러닝을 활용한 논문을 작성하며
이론과 실무를 겸비한 역량을 키우고 있습니다.
3) 데이터분석준전문가 시험 합격 경험
이전에 데이터분석준전문가(ADsP) 과정을 단 2일 만에
공부하여 합격한 경험이 있습니다. 이 경험은 분석기획 파트
공부에 대한 부담을 줄여주었으며, 단기 집중 학습에 대한
자신감을 주었습니다.
2. 빅데이터분석기사 필기 시험 준비
1) 기존 학습과의 연계 및 활용
데이터분석준전문가 시험에서 학습한 내용이 빅데이터 분석기사 필기
시험의 분석기획 부분과 상당 부분 겹쳤습니다. 이로 인해
문과스러운 암기 내용을 많이 외우지 않아도 되는 이점이
있었습니다.
2) 효율적인 단기 학습 방법
전체적인 내용을 빠르게 기억하기 위해 아답터의 2시간 정도
강의를 한 번 수강했습니다. 필기 노트도 구매하여 학습 효율을
높이는 데 활용하였으며, 이는 단기 학습에 효과적이었습니다.
3) 기출문제 중심의 암기 전략
시험 준비는 시험 1일 전부터 시작했으며, 유튜브의 무료 기출
해설을 보며 문제와 답을 외웠습니다. 또한, 기출문제집을
구매하여 개념 학습 없이 문제와 답만 체크하며 반복 암기하는
방식으로 준비했습니다.
3. 시험 과목별 난이도 분석
1) 빅데이터 분석기획 과목의 특징
이번 빅데이터 분석기사 필기 시험에서 빅데이터 분석기획 과목은
암기가 거의 필요 없을 정도로 쉬운 내용으로 구성되었습니다.
오히려 데이터분석준전문가 과정이 초보자들을 위한 암기 내용이 더
많다고 느껴졌습니다.
2) 머신러닝 과목의 난이도와 핵심 내용
나머지 과목들은 전반적으로 어려운 편이었으며, 특히 머신러닝
부분에서 난이도가 높았습니다. 이전 기출에서 크게 다뤄지지
않았던 gradient 부분을 집요하게 물어보는 경향이 있어
수학적 이해가 필요했습니다.
3) 딥러닝 및 강화학습 과목의 체감 난이도
딥러닝이나 강화학습 부분은 비교적 평이하게 출제되어 문제 풀이에
큰 어려움은 없었습니다. 그러나 머신러닝의 특정 개념에 대한
심층 질문은 전체적인 난이도를 높이는 요인이었습니다.
4. 효과적인 시험 응시를 위한 조언
1) 기출 문제 반복 학습의 중요성
기출 문제는 문제와 답을 외워놓는 것만으로도 반복해서 출제되는
문제에 충분히 대비할 수 있습니다. 밤을 새면서 최소 2번 이상
기출 문제를 반복하여 학습하는 것을 권장합니다.
2) 심화 개념 학습에 대한 제안
시간이 충분하다면 머신러닝이나 딥러닝에서 gradient 처리
부분을 자세히 읽어보고 이해하는 것이 좋습니다. 이 부분은
수학적 이해를 요구하며, 향후 시험에서 변별력을 가를 수 있는
중요한 요소입니다.
3) 시험 전략 및 마음가짐
시험이 어렵게 느껴질 때라도 이미 많은 시험 경험을 바탕으로,
어려운 문제는 과감히 포기하고 쉬운 문제만이라도 정확히 맞추자는
마음가짐으로 임했습니다. 이러한 전략은 고득점보다는 합격을
목표로 할 때 유용합니다.
1. 성공적인 단기 합격을 위한 준비 전략
1) 배경 지식의 활용
작성자는 기계학습 학습, 의료 인공지능 대회 참가, 머신러닝
논문 작성 경험 등 탄탄한 배경 지식을 기반으로 시험에
임했습니다. 이는 특히 ADsP 학습 내용과 겹치는 분석기획
부분에서 암기 부담을 줄이는 데 크게 기여했습니다.
2) 효율적인 시험 대비 방법
시험 하루 전, 유튜브 무료 기출 해설 시청과 기출문제집을 통한
문제-답 암기 위주로 학습했습니다. 개념 이해보다는 반복 학습을
통해 문제 유형과 정답을 익히는 것이 단기 합격에 효과적인
전략이었습니다.
2. 빅데이터분석기사 필기 시험의 특징과 난이도 분석
1) 예측 불가능한 난이도와 출제 경향
이번 11회 필기 시험은 전반적으로 난이도가 높았으며, 특히
머신러닝의 gradient 부분에서 수학적 이해를 요구하는 심화
문제가 출제되어 당황스러웠습니다. 이는 기존 기출에서 비중 있게
다루어지지 않던 부분이 강조된 특징입니다.
2) 영역별 난이도 차이
빅데이터 분석기획 영역은 암기가 적고 쉬운 반면, 딥러닝과
강화학습은 비교적 평이하게 출제되었습니다. 반면 머신러닝 영역은
매우 어렵게 느껴졌으며, 특히 gradient 처리 과정에 대한
깊이 있는 질문이 많았습니다.
3. 합격을 위한 실질적인 학습 팁
1) 기출 중심의 전략적 학습
시험 전날 기출문제 풀이와 답 암기 전략은 단기간에 시험에
적응하고 합격 점수를 확보하는 데 효과적이었습니다. 모든 내용을
완벽히 이해하기보다는 출제 빈도가 높은 문제 유형을 숙지하는
것이 중요합니다.
2) 심화 학습 및 유연한 문제 풀이
시간 여유가 있다면 머신러닝 및 딥러닝의 gradient 처리와
같은 핵심 개념을 깊이 있게 공부하여 고난도 문제에 대비하는
것이 좋습니다. 또한, 어려운 문제는 과감히 넘기고 쉬운 문제에
집중하여 합격 점수를 확보하는 유연한 전략도 필요합니다.
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