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목차
빅데이터 분석 기사 시험과목
필기시험은 빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모형화, 빅데이터 결과 해석으로 총 4과목이며 객관식으로 80문항이며 120분의 시험시간이 주어집니다. 실기시험은 빅데이터 분석 실무를 보며 통합형으로 필답형과 작업형 둘 다 있습니다. 실기시험에는 180분의 시험시간이 주어집니다.
빅데이터 분석 기사 합격 기준
필기시험은 과목당 100점을 만점으로 하여 전 과목 40점 이상, 모든 과목 평균 60점 이상을 획득해야 하며 실기시험은 100점을 만점으로 하여 60점 이상 받아야 합격합니다.
빅데이터 분석 기사 응시 수수료
필기시험은 17,800원
실기시험은 40,800원
빅데이터 분석 기사 응시 자격
유사 자격 소지자
-산업기사를 가지고 유사 직무 분야에서 실무경력 1년 이상인 자, 기능사 자격증 소지하고 유사 직무 분야에서 실무 경력 3년 이상인 자, 동일 및 유사 분야 기사 자격증 소지자, 동일 및 유사 분양 외국 자격 소지자
관련학과 졸업자
-관련학과 졸업자 또는 졸업예정자, 3년제 전문대학 졸업자이면서 실무경력이 1년 이상인 자, 2년제 전문대학 졸업자이면서 실무경력 2년 이상인 자, 기사 수준의 기술훈련 과정 이수자, 산업기사 수준의 기술훈련 과정 이수자이면서 실무경력이 2년 이상인 자
실무경력자
-유사 직무 분야 실무경력 4년 이상
빅데이터 분석 기사 공부 방법과 난이도
-필기시험
객관식 80문항과 서술형 1문제를 3시간 안에 풀어야 하며 과목별로 40점 이상 취득하여 70점 이상 맞으면 합격입니다. 2021년도에 처음 시행되어 아직 많은 정보가 존재하고 있지 않지만 용어와 절차에 대한 문제가 상당 비율 차지했으며 아직 시행한 지 얼마 되지 않았기에 난이도는 엄청나게 어렵지 않게 설정되어 있습니다. 그럼에도 확률과 통계 부분에선 많은 수험생분들이 어려웠기에 과락 위험도가 있어 확률과 통계 부분이 취약한 부분이라면 더 큰 노력으로 공부해야 합니다. 기본서도 아직 부족한 점들이 많기에 기출문제와 한국 데이터 산업 진흥원에서 제공한 예상 문제를 바탕으로 공부하는 것이 도움이 됩니다.
-실기시험
단답형 30문항과 작업형 제1유형 30문항, 작업형 제2유형 40문항을 4시간 동안 풀어야 하며 75점 이상이면 합격합니다. 언어는 R과 파이선 중에 택할 수 있습니다. 보통 데이터 분석을 하기 위해 Jupyter Notebook 사용하며 자동 완성 기능을 자주 사용하는 경향이 있습니다. 하지만 시험에서는 이 기능이 사용되지 않기에 주의해 주세요. 또한 시험 중에는 메모장이 활용할 수 있어서 중간중간에 헷갈리지 않도록 메모하는 습관도 기르는 것을 추천해 드립니다. 오픈북이 아니므로 많이 사용되는 코드와 라이브러리를 외우고 가셔야 합격하는 데 도움이 됩니다. 필기시험과 마찬가지로 아직 누적된 데이터가 많지 않기에 한국 데이터 산업 진흥원에서 제공하는 문제는 반드시 풀어보고 완벽하게 숙지하고 가는 것을 추천해 드립니다.
빅데이터 분석 기사 유효기간
빅데이터 분석 기사 자격증은 유효기간이 따로 존재하지 않기에 만료되지 않습니다.
빅데이터 분석 기사 취업에서 유리할까?
유리하다고 보지 않습니다.
빅데이터 분야의 경우 석사학위 이상의 학벌을 요구할 뿐만 아니라 경력직을 우대하기 때문입니다. 따라서 비전공자는 전공자들이 빅데이터 분석 기사 자격증 하나만으로 취업에 바로 성공하기에는 어려움이 있습니다. 하지만 취득하고 나면 소방 관련 직렬에서 가산점을 받을 수 있으며 빅데이터 산업이 점점 커지고 있기에 취득하기엔 좋은 자격증이라고 생각합니다.
빅데이터 전문기사의 종류
1. 빅데이터 개발자: 데이터 분석을 위한 알고리즘을 개발하고, 도구를 개발하며 빅데이터 애플리케이션을 개발 및 구현하여 설치하고 구성 및 지원하는 것을 진행하며, 새로운 분석 방법을 찾는 업무를 수행합니다.
2. 데이터 엔지니어: 엔지니어링 백그라운드를 가지고 데이터를 수집하고 정리하는 작업인 코딩과 데이터베이스와 클라우드 컴퓨팅에 대한 지식이 있어야 하는 업무를 수행합니다.
3. 데이터 사이언티스트: 데이터 엔지니어가 가공하여 공유한 데이터를 가지고 면밀하게 분석하고 활용하는 방안을 찾는 전문가이며, 통계학, 시각화, AI를 통해 어려운 문제를 해결하는 데 주력하는 업무를 수행합니다.