서론
빅데이터분석기사 시험을 준비하며 느꼈던 점, 공부법과 꿀팁을 정리해보았습니다. 시험에 대한 정보는 생략하고 바로 본격적인 후기를 공유드리겠습니다.
‘빅데이터’라는 키워드에 끌려 빅데이터분석기사 공부를 시작했는데 막상 시험을 준비해보니 실제 다루는 내용은 ‘빅데이터’와는 조금 거리가 있었습니다. 이 시험은 데이터 전처리, 머신러닝 모델링, 그리고 모델 해석의 입문 수준을 다루고 있습니다. 그래서 전체적으로 컴퓨터공학보다는 통계학 전공자 분들에게 더 유리한 시험이라고 느껴졌습니다.
그리고 필기가 실기보다 어려운 시험입니다. (코딩 경험이 없다면 실기도 어려울 수 있습니다.)
준비 기간 & 공부 시간
필기 준비: 약 4일 (🚫따라하지 마세요)
실기 준비: 약 9일
정보처리기사, SQLD, ADsP, AICE를 이미 취득했고, 판다스를 이용한 데이터 전처리나 머신러닝 모델링에 대한 기초 지식도 어느 정도 있었기 때문에 필기와 실기 둘 다 벼락치기를 선택했습니다. 무엇보다 필기는 저번 회차에서 두 문제 차이로 떨어졌었기 때문에 조금만 더 공부하면 합격할 수 있을 것이라 생각해 준비 기간이 다른 분들에 비해 많이 짧습니다. (저번 회차는 이틀동안 요약 강의만 보고 기출을 안풀었더니 떨어졌습니다.)
원래 벼락치기를 선호하진 않지만 자격증 시험 특성상 흐름이 끊기지 않게 짧은 기간 안에 집중적으로 준비하는 방식이 저에게 오히려 효율적이었던 것 같습니다. 그렇다고 공부를 대충하진 않았습니다. 필기와 실기 모두 퇴근 후 공부를 시작해서 새벽 4~5시 정도에 잤습니다. (그래서 준비 기간 동안 매일 수면 부족이었습니다... 물론 중간 중간 쉬긴 했습니다.)
저는 이미 배경 지식이 어느 정도 있었기 때문에 단기간에 합격이 가능했다고 생각합니다. 관련 내용을 처음 공부하시는 분들은 준비 기간을 충분히 확보하셔야 합니다. 준비 기간과 공부 시간은 참고만 하시고 현재 상황에 맞게 계획하시길 추천드립니다.
필기 공부법
필기 공부 자료
IT의 답을 터득하다, 아답터 - 빅데이터분석기사 필기 완벽 요약강의
필기 준비하시는 분이라면 한 번쯤은 들어보셨을 요약 강의입니다. 핵심을 빠르게 훑어주시기 때문에 효율적이지만 요약 강의인 만큼 강의에서 언급하시는 부분은 전부 정확히 이해하고 암기해야 하고, (요약 강의 특성상) 설명을 생략하시는 부분은 별도로 공부해야 합니다.
영상에서 사용하시는 요약노트를 전자책으로 판매하고 계신데, 저는 이 요약노트를 구입하고 출력해서 필기하며 공부했습니다. 구입이 망설여지시면 하나 하나 캡처할 수도 있고 시간적 여유가 된다면 처음부터 직접 정리하는 것도 좋은 방법인 것 같습니다.
2025 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서 (영진닷컴)
아답터님의 강의는 요약 강의이기 때문에 기출 문제를 풀기 위해 기본서를 구입했습니다. 기본서에 있는 이론 부분을 모두 공부하고 암기하기에는 효율적이지 않은 것 같아 이론 부분은 아답터님의 요약 강의로 대체하고 기출만 풀면서 오답 노트를 정리했습니다.
필기 공부 팁
기출 문제는 전부 풀고 가시는 것을 합니다. 그리고 기출 문제를 푸는 것만으로는 부족합니다. 문제를 풀다가 이해가 안 되는 개념은 구글링하거나 ChatGPT를 활용해서 따로 정리해두고 계속 봐야합니다. 기출 문제 수가 아직은 적기 때문에 기출에 안나온 문제들이 당연하게도 많이 나옵니다.
기출을 풀다 보시면 아시겠지만 100점 방지용 난이도의 문제들이 많이 나와서 이런 문제들은 또 적절히 생략할 줄 아는 것이 전략인 것 같습니다. 100점을 목표로 하면 끝이 없습니다. 60점만 넘기면 되니 (물론 과락은 신경 써야합니다.) 70~80점을 목표로 자주 나오는 개념과 중요한 개념 위주로 암기하는게 현실적인 것 같습니다.
시간이 부족하신 분들은 아답터님 요약 강의 + 기출 풀이 후 오답 노트 + 구글링(ChatGPT)을 통한 부족한 개념 보충으로 공부한다면 커트라인은 넘길 수 있다고 생각합니다.
※ 코딩 경험이 있다면 필기 합격 이후의 실기 공부는 한결 수월해집니다. 그 만큼 실기보다 필기가 어려운 시험입니다. 요약 강의나 개념서에 안나오는 출제 범위를 벗어나는 내용이 출제된다고 느껴지기도 하고 몇몇 문제의 난이도는 찍을 수 밖에 없이 나오기도 하지만 원래 빅분기 필기가 어려운 시험이니 70~80점만 맞자는 생각으로 공부하시면 부담을 조금이나마 더실 수 있을 것입니다. 필기만 이겨내면 실기는 키보드로 재밌는 코딩하면서 공부할 수 있습니다.
실기 공부법
실기 공부 자료
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실기 준비는 이 강의 하나로 끝냈습니다. 불필요한 내용 없이 시험에 꼭 필요한 것들이 정리되어 있어 빠르게 집중해서 공부할 수 있었습니다. 데이터마님 등 다른 분들의 강의나 무료로 공개되어 있는 자료들도 있지만 시간이 부족한 상황에서 모두 갖춰진 강의 하나에 집중하기 위해 퇴근후딴짓님의 강의를 선택했습니다. 가격대가 조금 높게 느껴질 수 있는데 개인적으로는 충분히 그만한 가치가 있었습니다.
합격하고 나니 강의를 구입해서 긴 시간 모두 들을 필요가 있었나 싶긴 했습니다. 작업형 1은 퇴근후딴짓님이나 다른 분들이 올려주시는 캐글 문제들로 공부하고, 작업형 2는 템플릿 하나만 외우고, 작업형 3만 자료를 찾아서 공부했다면 강의 구입 없이도 충분히 합격할 수 있었을 것이라고 생각합니다.
하지만 시험을 준비하는 과정에서 강의를 구입하지 않았다면 정말 이걸로 충분할까 하며 많이 고민하고 의심했을 것 같습니다. 그래서 강의 구입에 사용한 비용은 이런 부분들에 대한 비용이라고 생각했습니다.
참고로 최근에 인프런에서 새롭게 시작한 파트너스에 가입하면 강의 구매 시 사용할 수 있는 30% 할인 쿠폰을 받을 수 있습니다. 필요하신 분은 참고해 주세요. (추후 정책이 바뀔 수도 있지만 현재 기준으로 그렇습니다.)
실기 공부 팁
실기 시험 특성상 무조건 많이 따라쳐봐야 하는 것 같습니다. 필기 공부하듯이 공부하면 머리로는 이해되어도 막상 문제를 보고 키보드로 코딩해내려면 처음엔 손가락이 움직이지 않습니다. 키보드로 직접 치면서 공부하다보니 문제를 보면 머리로 문제를 이해하기도 전에 손가락이 먼저 움직이게 되었습니다.
만약 파이썬이 처음이거나 코딩 자체를 처음 접하신다면 준비 기간을 충분히 잡으시는게 좋을 것 같습니다. 이런 경우라면 최소 3주 ~ 2달 정도는 공부하시는 것을 추천드립니다.
작업형 1
강의에서 다루는 Pandas 함수들은 모두 손에 익히고 가는 게 좋습니다. 시험 환경에서도 help()나 dir() 등으로 사용법을 참조할 수는 있지만 최근 작업형 1의 난이도가 점점 높아지고 있어서, 문제 상황에서 바로 떠올릴 수 있을 정도가 되어야 할 것 같습니다. 기출은 당연히 모두 혼자 힘으로 풀 수 있어야 하고 퇴딴짓님의 캐글이나 데이터마님의 데이터 전처리 100문제를 많이 풀수록 좋습니다.
퇴근후딴짓 - 빅데이터 분석기사 실기 준비를 위한 캐글 놀이터
데이터마님 - 데이터 전처리 100문제
작업형 2
다행히도 아직까지는 템플릿을 외우는 전략이 잘 통하고 있습니다.
데이터 전처리 → 모델 학습 → 예측 → 평가의 구조를 통째로 익혀두면 실전에서 거의 그대로 사용 가능합니다. 분류인지 회귀인지만 구분할 수 있으면 원-핫 인코딩과 랜덤포레스트만 알아도 점수를 받는데 문제가 없었습니다.
10회는 결측치 처리가 이미 되어있는 데이터가 주어져서 결측치 처리를 따로 할 필요가 없었고, 모델의 성능을 높이기 위한 컬럼 제거나 하이퍼파라미터 튜닝 등 기타 작업 없이 정형화된 기본 템플릿만으로도 다들 감점은 없었습니다.
다만 언제 난이도가 높이질지 모르기 때문에 강의에서 다루는 심화 내용까지도 함께 연습해두면 훨씬 마음 편히 시험을 치를 수 있을 것입니다.
작업형 3
예전엔 작업형 1과 2에 올인하고 3은 버리는 파트였지만 지금은 핵심 파트가 되었다고 생각합니다.
최근에 예시 문제가 업데이트되면서 F-검정 통계량, 합동분산 추정량 등이 등장했는데, 강의에서 알려주시는 내용을 모두 숙지하고 코드를 외워가면 안정적으로 점수 확보가 가능하다고 생각합니다.
작업형 1은 많은 변형과 응용력이 필요할 수 있는데, 작업형 3은 작업형 2와 같이 정형화된 코드와 통계 개념만 확실히 외우면 작업형 1보다 오히려 점수 따기가 쉬운 파트가 될 수 있습니다.
마무리
짧은 시간 안에 준비하느라 힘들긴 했지만 앞으로 데이터 관련 업무를 하게 된다면 좋은 배경 지식이 되어줄 것 같습니다.
실제 현업에서의 데이터 분석은 이보다 훨씬 복잡하고 다양하겠지만, 분석의 흐름을 간단하게라도 경험해보고 싶은 분들께는 이 시험이 좋은 출발점이 될 수 있을 것이라 생각합니다.
저처럼 시간이 부족한 분들도 방향만 잘 잡고 집중한다면 충분히 도전할 수 있는 시험입니다. 이 글이 준비하시는 분들께 작은 도움이 되기를 바랍니다. 추가로 궁금하신 점은 댓글로 남겨주세요. 감사합니다 :)
