- 작성 전에, 비정공자 입장에서 작성함을 미리 말씀드립니다. -

이패스비즈 수강 강의명 : 종합 2023 빅데이터분석기사 필기 + 실기 종합과정(6개월)

1. 준비기간과 준비 환경

필기 : 2달반

실기 : 2달

일단 저는 공학/통계 비전공자입니다. 코딩이나 컴퓨터 공학은 접해본 적이 없고, 비슷한 자격증은 컴활 1급과 ADSP를 보유하고 있습니다.

필기 : 필기 공부할 때는 생소한 내용이 많고, 원래 공부를 꼼꼼히 하는 편이어서 공부 기간을 약간 많이 잡았습니다. 또 전업으로 공부할 환경이 아니었습니다. 전업 학생이거나 관련 전공생이면 필기 준비 기간이 더 짧아질 수 있을 것 같습니다. 하지만 방심하지 마십시오. 국가기술자격증 시험은 생각보다 범위가 방대합니다. 물론 100점을 목표로 한 시점이 아니니 통 암기보단 내용에 익숙해지는 것을 우선시하십시오.(독학보단 강의 추천)

추가로, 작년에 ADSP를 김계철 강사님께 약 한달정도 공부해서 고득점으로 합격한 경험이 있었는데요. 그때 당시 합격 후 바로 준비했으면 더 좋았을 것 같았는데 아쉬웠네요. 시험 범위는 ADSP와 많이 겹치지만 빅분기가 범위가 훨씬 넓습니다.

실기 : 필기 전에 R 기본언어만 조금씩 공부하다가, 필기 붙고 얼마 후에 바로 준비를 시작했습니다. 코딩의 코자도 몰라서 불안했기 때문에 필기와 실기 사이에 꽉꽉 채워서 알차게 준비했네요. 만약 코딩에 익숙하지 않는 비전공자라면 필기랑 실기 같이 공부하는 것을 추천합니다.

2. 공부 방법과 팁

필기 : 다른 국가기술자격시험이 다 그렇듯 일단은 암기가 가장 중요합니다. 통계학을 접해보셨다면 2과목 통계부분은 매우 쉽게 넘어가실 수 있지만, 1과목과 3과목은 빅데이터, 머신러닝 전반에 대한 내용이라 쉽지 않으실 수도 있습니다. 그래도 꾸준한 반복과 암기를 하시다 보면 익숙해 지실겁니다. 저는 바로 문제 박치기는 추천하지 않고, 일단 김계철 강사님의 강의로 이론 내용을 훓고 문제로 넘어가시는걸 추천합니다. 비전공자 입장에서 이론을 알고 가도 생소한 문제가 많습니다. 이론을 모른다면 오답, 답지보고 공부, 이해안됨<- 이 무한루프는 스트레스만 부르는 지름길입니다. 정석대로 가십시오. 필기가 실기보다 합격률이 더 낮습니다. 과락이 있기 때문이죠.

통계에 익숙하다면 1,3과목에 집중하시고, 통계에 익숙하지 않으시면 2,3과목에 집중하여 공부하십시오.

(ADSP의 1과목과 2과목을 섞어서 내용이 뻥튀기된게 빅분기 1과목입니다. 내용이 방대하니 반복학습이 중요합니다.)

저는 혼자 공부할 땐 책 2개로 공부했습니다(단축키, 예문에듀) 책마다 강조하는 내용이 달라 책 하나를 마스터한 뒤 다른 출판사의 책을 보면 혼란이 올 수도 있지만, 책들 사이에 내용은 대동소이 하니 겹치는 부분만 공부해도 합격엔 무리가 없을 듯 합니다. (추가된 부분이라면 심화적인 내용) 문제는 많이 풀어볼수록 좋습니다. 기출문제는 꼭 다 푸신 뒤에는, 가능하다면 예상문제도 푸십시오. 다 풀고 나서는 틀린문제만 시험전에 반복해서 보시면 됩니다.

굳이 강의가 아닌 독학을 위한 책 하나를 추천해주라고 한다면 문제 많은 책을 고르세요.

실기 : 일단 코알못 입장에서 말씀드리겠습니다. R로 준비했고, 준비 프로그램은 Rstudio, 시험 3주 전부터는 구름 빅데이터 환경에서 준비했습니다.

코딩도 하나의 언어입니다. 자신이 그 언어를 목적에 맞게 쓰는 것이고. 우리는 그 목적을 데이터분석과 집계, 시각화, 머신러닝, 통계분석 등에 맞추는 것이죠. 하나의 언어를 배우는 것이니 익숙해지는 방법밖에 없습니다. 그래서 일단 실기 강의를 쭉 들었는데 이해가 안가는게 상당히 많았습니다.

1과목은 반복이 중요합니다. 김계철 교수님 저서에 많은 문제가 있는데, 시험 전까지 총 해서 5번정도 풀었던 것 같습니다. 이해가 안가는 함수는 데이터 결과 간에 관계로 공책에 정리해서 공부했고, 챗 지피티를 활용하면 아주 유용하게 공부 할 수 있습니다.

2과목은 , 머신러닝 부분인데, 코딩이 엄청 어렵진 않지만 이해와 암기에 제일 시간을 많이 쓴 부분입니다. 사실 부류와 회귀 모형을 만드는데 정말 많은 알고리즘과 코딩 방법이 있습니다. 그 중 하나만 파는것보다는 여러 알고리즘을 써보는 것을 추천합니다. 뭐... 저는 시험 자체보다는 공부하는데 초점을 맞추었으니, 필기공부에 나온 의사결정나무, 랜덤포레스트, 앙상블기법, 인공신경망 등 많은 알고리즘 코딩을 공부했습니다. 그렇지만 굳이 이럴 필요까지는 없고 R 캐럿 패키지로 method=rpart, knn, rf 정도, 여기에 캐럿이 안되는것을 대비해서 코딩 몇개만 더 준비하면 40점 만점에 전혀 지장이 없습니다. 저는 캐럿을 엄청 반복연습했지만 시험장에서 경고메시지가 떠서...(오류메시지와 다름) 확실하게 하기 위해 다른 코딩을 했습니다. 그래도 R 머신러닝의 꽃 캐럿패키지로도 충분합니다.

3과목은 주관식이 사라지고 올해 새롭게 나타난 신유형인데, 통계공부가 필요합니다. 여기에 더해 glm(로지스틱 통계분석)같은 약간 고급통계기법이 있는데, 그래도 충분히 대비 가능하니 교수님을 믿고 따라가시면 될 것 같습니다. 물론 신 유형이라 꼼꼼한 공부가 필요한건 다를바 없습니다. 그나마 다행인건 배점이 세분화되어있고, 나올 부분이 정해져 있다는점 입니다.

그리고 김게철 교수님이 계신 단톡방이 있습니다. 그 단톡방을 잘 활용하시면 좋습니다. 교수님이 너무 바쁘시고 하나하나 다 꼼꼼히 봐주시진 못하지만 교수님을 귀찮게(?)했던게 합격에 큰 도움이 되었습니다. 아마 7회 준비행중에 제가 압도적으로 질문량이 많았을 겁니다.

3. 시험장 팁

시험장은 컴퓨터가 있고, 웹사이트에 들어가서 봅니다. 구글 크롬을 사용하고 시간이 되면 타이머가 시작하고, 버튼을 눌러 제출하는 형식인데, 다행히 빅분기 체험환경보다 춸씬 빠르고 쾌적했습니다. 시험시간이 3시간이니 시험 전에 화장실 꼭 다녀오시고, 중간에 가도 불이익 없습니다. 그리고 코딩창 옆에 메모장이 있으니(다른 메모장 사용 불가) 적극 활용하시기 바랍니다. 그리고 옆에 있는 문제를 꼭 꼼꼼하게 읽으십시오. 조건 하나한하로 결과가 다 달라집니다. 제가 있는 단톡방에 어떤 분인 2과목 코딩을 다 해놓고 저장을 안해서 0점처리를 받았는데, 이런 사소한것으로 불합격을 해서 반년을 기다리시는 일이 없으시길 바랍니다.

4. 마무리

빅분기가 비록 다른 기사시험보다 역사도 적고 인플도 적지만, 앞으로 유망한 자격증이라고 생각합니다. 앞으로 어떤 부문이든지 기업, 정부, 사회등에게 데이터가 힘인 시대가 왔으니까요. 저는 꼭 한번에 붙고 싶어서 정석대로, 정말 꼼꼼히 준비했지만 단순히 취득이 목표라면 더 라이트하게 준비하셔도 충분히 합격 가능한 시험이라고 생각합니다. ADSP에 이어 빅분기도 답은 김계철 교수님입니다! 다른 강사보다 강의 수도 짧고, 아주 컴팩트한 준비가 가능합니다.(물론 저는 다른 책도 보고 구글링도하고 유튜브도 보고 했습니다.) 김계철 강사님과 함께 빅분기 꼭 취득하시릴 바라면서 마무리 짓겠습니다.

p.s) 빅분기 책들이 이론과 문제에 오류와 오타가 난무합니다. 생긴지 얼마 안된 시험이라 이해는 가지만 공부하면서 이건 왜그렇지? 이건 이거 아닌기? 생각한 문제들이 상당히 많았습니다. (이건 소신발언으로 김계철 교수님 저서에소 많습니다...!) 이건 감안하식고 공부하실...! 앞으로 개정판이 나오면서 점점 좋아질것이라고 생각합니다.