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안녕하세요 이번게시물에서는 저번 5회차 빅데이터분석기사 필기 시험 응시 후기에 대해서 서술하려고 합니다.
회사에서 응시비 및 학습에 필요한 교재비용을 일부 지원해주어서 좋은기회인거 같아 지원하게 되었습니다.

저 같은 경우에는 기계공학과 학사 재학 당시 확률과 통계학 과목을 수강하였고 개인적인 스터디로 딥러닝, 머신러닝을 접하였었기 때문에 빅데이터 관련 전공자 수준은 아니지만 완전한 비전공자 분들 보다는 어느 정도 유리한 조건에서 시험을 본 것 같습니다. 이 점을 감안하여 읽어주시면 감사하겠습니다.

1. 공부기간

총 공부기간은 1주일 정도 공부하였으며 4일정도는 퇴근 후 3시간 정도 공부하였고 3일은 12시간 정도 공부하였습니다.

2. 빅데이터 분석기사 시험 과목 구성

예전 공조냉동기계기사를 공부할 당시에는 문제풀이 위주로 학습을 하였지만 빅데이터 분석기사 시험의 경우 시험 횟수가 총 5회밖에 되지 않았고 다른 시험에 비해 시중에 기출시험문제가 월등하게 적었습니다.
따라서 본격적으로 공부를 하기전에 먼저 이때까지 기출된 시험 문제 후기 등을 블로들을 참고하면서 시험의 방향성에 대해서 인지를 하고 공부를 하였습니다.
빅데이터 분석기사는 총 4과목(빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과해석)으로 구성 되어 있으며 각각의 과목에서 중요하게 평가하는 이론은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.

링크 : https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_07.do (시험주요내용 참고)

1과목은 주로 빅데이터와 관련된 암기과목이었고, 2과목은 통계, 3과목은 머신러닝 알고리즘, 4과목은 분석결과 시각화, 통계,모델링 결과 해석을 메인으로 시험을 보게 됩니다.

3. 공부 방법

1. 구글에서 필기요약본 다운로드

시험과목을 인지한 후 시간이 많이 없었기 때문에 먼저 구글에서 빅데이터 분석기사 전체 필기 요약본을 다운 받았습니다. 아래 블로그에 정리를 굉장히 일목요연하게 A4 20장 정도로 압축해 놓았기 때문에 해당 블로그의 필기본을 다운받아서 공부를 진행했습니다.

필기 참고 블로그 : https://eatchu.tistory.com/6 (감사합니다...)

위 필기를 전부 외운다는 생각보다는 필기를 천천히 읽어보면서 과목별로 공부방법을 다르게 적용했습니다

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1과목은 빅데이터가 가지는 특징에 주목하면서 필기에 서술된 다양한 빅데이터 및 빅데이터 구성 인프라등을 빠르게 단순 암기하려고 노력하였습니다.

2,3과목 같은 경우에는 통계적인 지식 및 머신러닝 전반에 대한 이해가 필요한 부분이라 모르는 부분이 있으면 인터넷을 적극 활용하면서 이해하였고, 1,4과목에 비해 전문용어(~방법...) 들이 많이 등장하기 때문에 카테고리를 잘 나누어서 상위개념을 기억하면서(데이터 변환에 쓰이는 방법들, 변수를 선택할 때 쓰이는 방법들, 결측치 이상치를 정제하는 방법 etc....) 카테고리별로 무엇을 위해 이러한 방법을 적용하는지 집중해 공부하였습니다.

4 과목 같은 경우에는 모델 성능평가 부분과 분석 모형 진단 부분은 2,3 과목같이 알지 못하는 단어가 많이 등장하여 인터넷을 참고하면서 카테고리를 나누어 빠르게 이해하였고 분석결과 해석 및 활용 부분은 크게 이해가 필요하지 않아서 단순암기하였습니다.

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2. 필기 내용에 집중하여 책 문제 풀이

위 필기 및 인터넷등을 조사하면서 각과목 공부가 끝날 시에 아래 교재를 이용하여 해당 과목의 문제를 풀이했습니다. 책은 필기보다 좀더 방대한 영역을 다루다 보니 문제에 기록되어 있는 모든 부분을 공부하지 않고 필기부분에서 다루는 내용들에 집중하여 문제를 복습하였습니다.

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3. CBT 기출 문제 풀이

마지막으로 시험 전날 운이 좋게 CBT를 구할 수가 있어 해당 페이지에서 나오는 모든 문제를 풀이하고 복습하였습니다.
CBT 링크 : https://cbt.youngjin.com/exam/exam.php?type=%EB%AA%A8%EC%9D%98&license_no=69&subject_count=20&no=69

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4. 시험 점수 및 후기

5회차 시험을 치른 후기는 1,4과목은 중요부분 암기만 한다면 매우 쉽게 맞출 수 있는 난이도 였으나 2,3과목 특히 전통적인 통계분야 문제는 단순한 암기가 아닌 생각보다 높은 레벨의 이해수준을 요구하였습니다. 여러 분포(정규,t,카이스퀘어...)를 사용하는 이유를 명확하게 알고 있어야 했으며 어느정도 분포식 계산을 위한 수식에대한 이해도 필요하였습니다. 특히 알고있다고 생각하였던 영역도 확실하게 답을 하지 못하는 경우가 굉장히 많이 생겼습니다. (2,3과목은 솔직히 공부량이 부족하여 어려웠습니다....)

만약 시험의 경향성이 유지된다면 시험 공부를 할 때에 1,4과목은 중요한 부분만 더욱 빠르게 암기하고 2,3과목의 통계, 머신러닝 부분등을 정확하고 확실하게 이해한다면 빠른시간 이내에 높은 점수를 취득할 수 있을 것이라고 생각합니다. 시간 배분도 2,3과목에 곱절로 투자하는게 고득점에 유리할 것 같습니다.
2,3과목이 자신있다고 생각하여 타 과목에 비해 공부를 조금 덜 한 경향은 있었지만 점수가 생각보다 처참해서 창피하네요...

빅데이터 분석기사를 준비하는 분들이 저와 같이 1,4과목에 과투자하는 실수하지 않고,,, 시험 공부의 방향성에 대해 인식하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다.