1. 빅데이터분석기사 필기, 단 하루 만에 합격하다
1) 탄탄한 기초와 실전 경험
작년 8월부터 기계 학습 분야를 꾸준히 공부해 왔습니다. 특히
의료 인공지능 대회 참가를 통해 실전 경험을 쌓았으며, 현재
머신러닝 기반 논문을 작성하며 전문성을 키우고 있습니다.
2) 효율적인 시험 준비 전략
ADsP 과정에서 학습한 내용이 빅데이터 분석 기획 부분과 상당
부분 겹쳐, 문과적인 암기 부담이 적었습니다. 2시간 정도의
강의와 필기 노트를 활용하여 내용을 빠르게 복습했습니다.
2. 시험 준비, 벼락치기 성공 비법
1) 기출 문제 기반의 집중 학습
시험 준비는 단 하루 전, 유튜브 무료 기출 해설을 보며 문제와
답을 집중적으로 암기하는 것으로 시작했습니다. 기출 문제집을
구매하여 개념 설명은 건너뛰고 문제와 답만 체크하며 반복
학습했습니다.
2) 반복 학습으로 자신감 확보
기출 문제는 문제 이해보다 답을 외우는 것이 중요하다고
판단했습니다. 같은 문제가 반복 출제되는 경향이 있어, 밤을
새워 2회 반복 학습으로 충분한 자신감을 얻었습니다.
3. 빅데이터분석기사 필기, 난이도와 핵심 포인트
1) 예상치 못한 난이도, 당황스러웠던 시험
전반적으로 난이도가 꽤 높았던 편이라 시험장에 들어서자마자
당황했던 기억이 생생합니다. 특히 머신러닝 분야에서 예상보다
어려운 문제가 출제되어 깊은 이해를 요구했습니다.
2) 핵심 개념에 집중, 전략적인 접근
빅데이터 분석 기획 부분은 암기 없이 이해할 수 있는 쉬운 내용
위주였습니다. 반면, 딥러닝이나 강화학습은 평이했지만,
머신러닝의 gradient 부분을 포함한 수학적 이해가 필요한
문제들이 다소 어렵게 느껴졌습니다.
1. 빅데이터 분석기사 시험 준비 전략
1) ADsP 경험 활용
ADsP 시험에서 공부했던 내용이 빅데이터 분석기사의 분석 기획
부분과 상당 부분 겹칩니다. 따라서 문과적인 암기보다는 기존에
습득한 내용을 바탕으로 효율적인 학습이 가능했습니다.
2) 압축 강의 및 필기 노트 활용
전반적인 내용을 빠르게 파악하기 위해 2시간 정도의 온라인
강의를 한 번 수강했습니다. 또한, 필기 노트 구매는 학습
효율을 높이는 데 도움이 되므로 고려해볼 만합니다.
3) 기출문제 중심의 단기 집중 학습
시험 전날, 유튜브 무료 기출 해설 영상을 보며 문제와 답을
암기했습니다. 이후 기출문제집을 구매하여 개념 학습 없이 문제와
답만 집중적으로 외웠습니다. 반복되는 기출문제는 이해보다는 답을
외우는 것이 효과적이라는 판단하에 밤샘 학습을 통해 2회독을
완료했습니다.
2. 시험 난이도 및 파트별 특징
1) 분석 기획 파트
빅데이터 분석기사의 분석 기획 파트는 이해 중심으로 구성되어
있어 별도의 암기가 거의 필요 없었습니다. 오히려 초보자를
대상으로 하는 ADsP 과정에서 더 많은 암기 내용을 다뤘던
것으로 기억됩니다.
2) 머신러닝 파트의 난이도 상승
반면, 머신러닝 파트에서는 예상보다 어려운 문제가
출제되었습니다. 특히 이전 기출에서 비중이 높지 않았던
gradient 관련 내용을 깊이 있게 다루는 경향을
보였습니다.
3) 딥러닝 및 강화학습 파트
딥러닝과 강화학습 파트는 상대적으로 평이하게 출제되었습니다.
하지만 전반적으로 머신러닝 파트의 난이도 상승으로 인해 시험
전체적으로 어려움을 느꼈습니다.
3. 학습 방향 제안
1) 머신러닝 gradient 처리 심층 학습
머신러닝 파트의 난이도가 높았던 점을 고려할 때,
gradient 처리 부분을 집중적으로 학습하는 것이
중요합니다. 수학적 이해를 바탕으로 해당 부분을 깊이 있게
학습하면 문제 해결 능력을 높일 수 있습니다.
2) 핵심 개념 위주의 학습 전략
빅데이터 분석기사 시험은 큰 개념들을 중심으로 출제되는 경향이
있습니다. 따라서 세부적인 내용보다는 핵심 개념 위주로
학습하되, 어려운 부분은 과감히 넘기고 쉬운 문제에서 실수를
줄이는 전략이 유효합니다.
3) 실전 경험 기반의 문제 접근
많은 시험 경험을 바탕으로, 어려운 문제는 틀리더라도 쉬운
문제에서 반드시 점수를 확보하자는 마음으로 시험에 임했습니다.
이러한 경험 기반의 문제 접근 방식은 실제 시험에서 당황하지
않고 침착하게 문제를 풀 수 있도록 돕습니다.
4. 시험 합격 노하우
1) 기출문제 반복 학습의 중요성
기출문제에서 반복적으로 출제되는 유형은 문제의 이해보다는 답을
정확히 암기하는 것이 단기 합격에 유리합니다. 이를 위해 밤샘
학습을 통해 2회독 이상 반복하는 것이 효과적이었습니다.
2) 효율적인 학습 자료 활용
온라인 강의와 필기 노트는 전체적인 내용을 빠르게 파악하고
복습하는 데 도움을 줍니다. 학습 시간 대비 효율성을 고려하여
자신에게 맞는 학습 자료를 선택하는 것이 중요합니다.
3) 자신감 있는 문제 해결 태도
시험의 난이도에 당황하지 않고, 자신이 확실히 아는 문제부터
차근차근 풀어가는 것이 중요합니다. 어려운 문제에 시간을 너무
많이 할애하기보다는, 쉬운 문제에서 실수를 줄여 전체적인 점수를
확보하는 전략이 필요합니다.
1. 빅데이터분석기사 필기 시험 합격 요약
1) 시험 준비 전략
ADsP 경험을 바탕으로 분석기획 파트의 문과적 암기 부담을
줄일 수 있었습니다. 핵심 개념 위주로 빠르게 파악하는 것이
중요하며, 유튜브 기출 해설 시청과 기출 문제 답안 암기를
병행하는 것이 효과적이었습니다.
2) 학습 내용의 중요도
대부분의 기출문제는 반복 출제되므로 문제 이해보다는 문제와 답을
암기하는 데 집중하는 것이 효율적입니다. 특히 머신러닝 파트의
gradient 관련 개념은 심도 깊은 이해가 요구되므로,
시간이 있다면 집중적으로 학습하는 것이 좋습니다.
2. 실전 시험 후기 및 팁
1) 시험 난이도와 체감
전반적으로 난이도가 높은 편이었으나, 빅데이터 분석기획 파트는
비교적 쉬운 내용으로 구성되어 있었습니다. 반면 머신러닝 파트,
특히 gradient 관련 문항은 깊이 있는 이해를 요구하여
다소 어렵게 느껴졌습니다.
2) 시간 관리 및 문제 접근 방식
이전 시험 경험을 바탕으로 모든 문제를 완벽하게 풀기보다,
확실히 아는 쉬운 문제 위주로 점수를 확보하는 전략이
유효했습니다. 어려운 문제는 과감히 넘어가고, 쉬운 문제에서
실수를 줄이는 것이 중요합니다.
3. 향후 학습 방향 제언
1) 머신러닝 심화 학습
머신러닝 파트의 gradient 처리 부분은 시험에서 비중 있게
다루어지고 있으므로, 수학적 원리에 대한 깊이 있는 학습이
필요합니다. 개념만 훑는 것보다 실제 구현과 함께 이해도를
높이는 것이 중요합니다.
2) 효율적인 시험 준비 방안
단기간 집중 학습 시에는 기출문제 풀이와 함께 핵심 개념
요약본을 활용하는 것이 좋습니다. 라온픽과 같은 분석 관련
사이트에서 최신 동향 및 주요 개념을 파악하는 것도 도움이 될
수 있습니다.
빅데이터분석
라온픽 
