오늘은 저의 최대 관심사인 빅데이터 분석기사에 대해 알아보겠습니다.
■ 자격 소개
빅데이터 분석기사는 국가기술자격입니다.
○ 관련 근거 : 국가기술자격법 및 동법 시행령
○ 빅데이터 분석기사 정의
빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말합니다.
○ 빅데이터분석기사의 필요성
전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식되고, 각국 정부에서는 관련 기업투자를 끌어내는 등 국가/기업의 주요 전략 분야로 부상하고 있습니다. 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해서 빅데이터 분석 전문가의 수요는 나날이 증가하고 있으나, 수요 대비 공급의 부족 때문에 인력 확보에 어려움이 많은 실정입니다.
따라서 정부 차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량 검증을 할 수 있는 국가기술자격 수요가 매우 높습니다.
○ 빅데이터분석기사의 직무
대량의 데이터로부터 유용한 정보를 찾고 목적에 따라 결과를 예측하기 위해 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행합니다.
■ 시험 주요 내용
○ 필기
| 필기과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 |
| 빅데이터 분석 기획 | 빅데이터의 이해 | 빅데이터 개요 및 활용 | 빅데이터의 특징 빅데이터의 가치 데이터 산업의 이해 빅데이터 조직 및 인력 |
| 빅데이터 기술 및 제도 | 빅데이터 플랫폼 빅데이터와 인공지능 개인정보 법·제도 개인정보 활용 |
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| 데이터분석 계획 | 분석방안 수립 | 분석 로드맵 설정 분석 문제 정의 데이터 분석 방안 |
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| 분석 작업 계획 | 데이터 확보 계획 분석 절차 및 작업 계획 |
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| 데이터 수집 및 저장 계획 | 데이터 수집 및 전환 | 데이터 수집 데이터 유형 및 속성 파악 데이터 변환 데이터 비식별화 데이터 품질 검증 |
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| 데이터 적재 및 저장 | 데이터 적재 데이터 저장 |
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| 빅데이터 탐색 | 데이터 전처리 | 데이터 정제 | 데이터 정제 데이터 결측값 처리 데이터 이상값 처리 |
| 분석 변수 처리 | 변수 선택 차원 축소 파생 변수 생성 변수 변환 불균형 데이터 처리 |
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| 데이터 탐색 | 데이터 탐색 기초 | 데이터 탐색 개요 상관관계 분석 기초통계량 추출 및 이해 시각적 데이터 탐색 |
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| 고급 데이터 탐색 | 시공간 데이터 탐색 다변량 데이터 탐색 비정형 데이터 탐색 |
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| 통계기법 이해 | 기술통계 | 데이터 요약 표본추출 확률분포 표본분포 |
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| 추론통계 | 점 추정 구간추정 가설검정 |
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| 빅데이터 모델링 | 분석모형 설계 | 분석 절차 수립 | 분석모형 선정 분석모형 정의 분석모형 구축 절차 |
| 분석 환경 구축 | 분석 도구 선정 데이터 분할 |
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| 분석기법 적용 | 분석기법 | 회귀분석 로지스틱 회귀분석 의사결정나무 인공신경망 서포트 벡터 머신 연관성 분석 군집분석 |
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| 고급 분석기법 | 범주형 자료 분석 다변량 분석 시계열 분석 베이지안 기법 딥러닝 분석 비정형 데이터 분석 앙상블 분석 비모수 통계 |
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| 빅데이터 결과해석 | 분석모형 평가 및 개선 | 분석모형 평가 | 평가 지표 분석모형 진단 교차 검증 모수 유의성 검정 적합도 검정 |
| 분석모형 개선 | 과대 적합 방지 매개변수 최적화 분석모형 융합 최종모형 선정 |
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| 분석 결과 해석 및 활용 | 분석 결과 해석 | 분석모형 해석 비즈니스 기여도 평가 |
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| 분석 결과 시각화 | 시공간 시각화 관계 시각화 비교 시각화 인포그래픽 |
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| 분석 결과 활용 | 분석모형 전개 분석 결과 활용 시나리오 개발 분석모형 모니터링 분석모형 리모델링 |
○ 실기
| 실기과목명 | 주요항목 | 세부 항목 | 세세 항목 |
| 빅데이터 분석 실무 |
데이터 수집 작업 |
데이터 수집하기 | 정형, 반 정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다. 필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다. |
| 데이터 전처리작업 | 데이터 정제하기 | 정제가 필요한 결측값, 이상값 등이 무엇인지 파악할 수 있다. 결측값과 이상값에 대한 처리 기준을 정하고 제거 또는 임의의 값으로 대체할 수 있다. |
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| 데이터 변환하기 | 데이터의 유형을 원하는 형태로 변환할 수 있다. 데이터의 범위를 표준화 또는 정규화를 통해 일치시킬 수 있다. 기존 변수를 이용하여 의미 있는 새로운 변수를 생성하거나 변수를 선택할 수 있다. |
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| 데이터 모형 구축 작업 |
분석모형 선택하기 | 다양한 분석모형을 이해할 수 있다. 주어진 데이터와 분석 목적에 맞는 분석모형을 선택할 수 있다. 선정모형에 필요한 가정 등을 이해할 수 있다. |
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| 분석모형 구축하기 | 모형 구축에 부합하는 변수를 지정할 수 있다. 모형 구축에 적합한 형태로 데이터를 조작할 수 있다. 모형 구축에 적절한 매개변수를 지정할 수 있다. |
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| 데이터 모형 평가 작업 |
구축된 모형 평가하기 | 최종 모형을 선정하기 위해 필요한 모형 평가 지표들을 잘 사용할 수 있다. 선택한 평가지표를 이용하여 구축된 여러 모형을 비교하고 선택할 수 있다. 성능 향상을 위해 구축된 여러 모형을 적절하게 결합할 수 있다. |
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| 분석 결과 활용하기 | 최종모형 또는 분석 결과를 해석할 수 있다. 최종모형 또는 분석 결과를 저장할 수 있다. |
■ 출제 문항 및 배점
○ 출제문항수
출제기준(필기)
| - 직무분야 : 정보통신 - 중 직무분야 : 정보기술 자격 종목 빅데이터 분석기사 - 직무내용 : 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행한다. - 필기 검정 방법 : 객관식 - 문제수 : 80 - 시험시간 : 120분 |
과목별 주요 항목
| 필기 과목명 | 문제수 | 주요항목 |
| 빅데이터 분석기획 | 20 | 빅데이터의 이해 데이터 분석 계획 데이터 수집 및 저장 계획 |
| 빅데이터 탐색 | 20 | 데이터 전처리 데이터 탐색 통계기법 이해 |
| 빅데이터 모델링 | 20 | 분석모형 설계 분석기법 적용 |
| 빅데이터 결과 해석 | 20 | 분석모형 평가 및 개선 분석 결과 해석 및 활용 |
출제기준(실기)
| - 직무 분야 : 정보통신 - 중 직무분야 : 정보기술 자격 종목 빅데이터 분석기사 - 직무내용 : 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행한다. - 실기검정 방법 : 통합형(필답형, 작업형) - 시험시간 : 180분 ※ 필기시험 면제 기간은 필기 합격자 발표일로부터 2년 (다만, 발표일부터 2년 동안 검정이 2회 미만으로 시행된 경우에는 그다음 회차 필기시험 1회를 면제) |
과목별 주요 항목
| 실기과목명 | 주요항목 |
| 빅데이터 분석 실무 | 데이터 수집 작업 데이터 전처리 작업 데이터 모형 구축 작업 데이터 모형 평가 작업 |
■ 응시 자격 및 합격 기준
○ 응시자격
다음 중 하나에 해당하는 사람
1. 대학 졸업자 등 또는 졸업예정자 (전공 무관)
2. 3년제 전문대학 졸업자 등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무 분야 무관)
3. 2년제 전문대학 졸업자 등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무 분야 무관)
4. 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
5. 기사 수준 기술 훈련 과정 이수자 또는 그 이수 예정자 (종목 무관)
6. 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무 분야 무관)
7. 산업기사 수준 기술 훈련 과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무 분야 무관)
8. 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무 분야 무관)
9. 4년 이상 직장경력이 있는 사람 (직무 분야 무관)
※ 졸업증명서 및 경력증명서 제출 필요
○ 비고
1. 대학 및 대학원 수료자로서 학위를 취득하지 못한 사람은 "대학 졸업자 등", 전 과정의 2분의 1 이상을 마친 사람은 "2 년제 전문대학 졸업자 등"에 해당
2. "졸업예정자"란 필기시험일 기준으로 최종 학년에 재학 중인 사람
3. 최종 학년이 아닌 경우, 106학점 이상 인정받은 사람은 “대학 졸업예정자”, 81학점 이상을 인정받은 사람은 “3년제 대 학 졸업예정자”, 41학점 이상을 인정받은 사람은 “2년제 대학 졸업예정자”에 해당
(이때 대학 재학으로 취득한 학점 이외의 자격증 취득, 학점은행제 등 기타의 방식으로 18학점 이상 포함 필수)
4. 전공 심화 과정의 학사학위를 취득한 사람은 “대학 졸업자”, 그 졸업예정자는 “대학 졸업예정자”에 해당
5. "이수자"란 기사 수준 기술 훈련 과정 또는 산업기사 수준 기술 훈련과정을 마친 사람
6. "이수 예정자"란 국가기술자격 검정의 필기시험일 또는 최초 시험일 현재 기사 수준 기술 훈련 과정 또는 산업기사 수 준 기술 훈련과정에서 각 과정의 2분의 1을 초과하여 교육훈련을 받는 사람
7. 산업기사 등급 이상의 자격 취득자 및 3(2)년제 전문대학 졸업자는 취득 및 졸업 시점 이후 직장경력만 인정
○ 합격 기준
- 필기시험 합격 기준
과목당 100점을 만점으로
1. 전 과목 40점 이상
2. 전 과목 평균 60점 이상
- 실기시험 합격 기준
100점을 만점으로 60점 이상
○ 응시 자격 증빙서류
- 경력증명서 또는 재직증명서
- 최종학력 증명서
- 자격증 사본
