지난 12월 16일에 빅데이터분석기사 4회 실기 시험 결과가 나왔다. 물론 정식 합/불 결과는 12월 23일에 나올 예정이지만 큰 문제가 없다면 아래 시험결과에 따라서 최종합격이 될 예정이다.
시험후기
시험 후기에 앞서 본인에 대한 간략한 소개를 하자면, 현재 데이터사이언스 분야를 1년째 공부하고 있는 석사과정 학생이며(학부전공은 문과) 이 전에도 Kaggle 스터디를 통해서 여러 번 머신러닝 모델링을 해본 경험이 있다. 따라서 이 후기는 본인과 비슷한 배경을 가지고 있는 분들을 대상으로 한다.
단답형
- 준비과정
- 시험준비를 할 때 가장(?) 시간이 많이 든 분야다. 아무래도 빅데이터 분석기사에서 다루는 내용이 다소 넓은 편이다 보니 내가 잘 모르는 부분도 꽤 있었기 때문이다. 그래서 시험 하루 전에 실기책(책 링크)을 하나 사서 나올만한 부분들 위주로 정리해 준비했다.
- 시험후기
- 걱정했던 것보다는 쉽게 나왔다. 머신러닝/컴공 쪽 베이스가 있는 분들이면 나처럼 하루 전에 내용만 살짝 정리해도 될 수준이었다. 물론 처음 이 분야를 공부하기 시작하는 비전공자분들에겐 다소 난이도가 있을 것 같다는 생각이 든다. 요약하면 '머신러닝/컴공 전공자에겐 매우 쉽게 느껴질 난이도'라고 할 수 있겠다.
작업형
- 준비과정
- 사실 작업형은 별도로 시간을 투자해서 공부하지는 않았다. 다만 실전감각 유지 + 시험장에서 숏코딩으로 빠르게 끝낼 목적으로 DataManim이라는 곳에서 작업형 2유형 문제들을 3~4개 정도 풀었다.
- 시험후기
- 작업형 제1유형은 Pandas에 대한 기초적인 사용법만 알고 있다면 아주 쉽게 풀 수 있는 난이도였다. 문제의 제2유형은 매우 기초적인 머신러닝 모델링 문제가 나온다. 카테고리 데이터를 인코딩하고, 학습-평가 데이터 셋 분리를 해서 성능평가를 한 다음, 주어진 Form에 맞춰 제출하기만 하면 된다. Feature engineering이나 missing value, outlier 처리 등의 복잡한 데이터 전처리 과정은 필요하지 않았다. 실제로도 제출한 내 코드를 다 합쳐봐야 10줄 정도 될 것 같다. 그만큼 캐글이나 데이콘 등에 참가해본 경험이 있는, 머신러닝 모델링을 할 줄 아는 사람들에겐 쉬운 난이도라고 할 수 있다.
결론
계속 쉽다고만 평가를 해서 내 자랑을 하는 것처럼 된 것 같다. 하지만 앞서 설명했듯이 나와 비슷한 상황에서 이 시험을 준비하는 사람들을 위해 작성된 글이기 때문에 '어떤 수준에서 나오고, 어느 정도를 준비하면 되겠구나'라는 감을 잡게 해주는 데에 초점을 두었다. 전공자 입장에선 구체적으로 어떤 부분을 공부했고, 어떤 사이트를 참고했고와 같은 정보보다 이러한 감을 잡는 작업이 더 중요하다고 생각하기 때문이다. 참고로 본인의 경우엔 시험 전날에 단답형/작업형 포함해서 총 6~7시간 정도 준비한 것 같다. 이 시험을 준비하는 분들이 이 글을 보고 공부의 방향을 빠르게 잡아 최소한의 노력으로 시험을 합격했으면 하는 바람이다.
단답형 공부자료 공유
단답형 공부 때 시중에 나온 자격증 도서를 참고로 준비했다고 하였다. 그런데 어느 정도 배경지식이 있는 분들이 책을 사서 공부하는 것은 시간낭비, 돈낭비인 것 같다. 어차피 나올 내용은 정해져 있기 때문에 단답형 예상 토픽을 정리해놓은 자료를 여러 번 빠르게 훑는게 훨씬 더 효율적이라 생각한다. 실제 내가 실기 대비를 하면서 정리했던 자료를 공유하며 이 글을 마치고자 한다. 자료는 자유롭게 사용해도 되지만 개인공부 용도 외로 사용할 예정이면 출처를 밝혀주었으면 좋겠다.
https://drive.google.com/file/d/15BYwMYfgxJpOg9rlVytIjvjWYEIxeCLZ/view?usp=sharing
