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미래는 불안정하고 변화하는 사회속에서 AI의 시작점이라고 생각해서 데이터 관련 자격증을 2025년도에 취득하기로 마음먹었다.
그 가운데 핵심은 빅데이터분석기사. 최근 IT·데이터 분야 취업/이직 준비하는 사람들이 가장 많이 보는 자격증으로 알고 있다.
이번에 필기 합격하면서 느꼈던 난이도, 공부법, 실제 출제 경향을 정리해보기로 한다.
첫 준비라면 이 글이 큰 도움이 되지 않을까 싶다.
1. 빅데이터분석기사 필기, 얼마나 어려운가?
배경 지식을 먼저 말하자면 정보처리기사, OCP 등의 자격증을 보유하고 있고 JAVA, 파이썬 사용경험 유
컴퓨터/통계 비전공자도 충분히 합격할 수 있는 난이도 다만, 범위가 넓어서 “요약·정리의 힘”이 매우 중요
2024~2025년도 기준으로 출제 경향을 요약하면:
- 데이터 분석 개념: 30~40% (가장 중요)
- 파이썬/R 코딩 문법: 20%
- 통계 이론: 20%
- 빅데이터 플랫폼(Hadoop, Spark): 15%
- AI/머신러닝 기본 개념: 5~10%
특히 최근에는 문제 난이도가 점점 기출 중심 → 이해 중심으로 바뀌고 있다. 단순 암기가 아니라 “개념의 구조”를 이해해야 쉽다.
내가 실제로 사용한 공부 방법 (압축 요약)
본격적으로 공부하기 이전에 계획을 먼저 세워봤다.
✔ 1) 기출 3회독 (최우선)
가장 효율이 좋은 방법. 문제가 반복해서 나오기 때문에 기출 3회독이면 70% 이상 맞출 수 있다.
이건 우선이다. 이 정도도 안하고 합격하기는 어렵다.
✔ 2) 유튜브 무료 강의 활용
- 전공자 아니면 데이터 이론 파트에서 막힘
- 개념 설명 + 기출 풀이 둘 다 해주는 무료 채널이 많은데, 전부다 들을 필요는 없고 이해 안되는 부분만 찾아서 듣기를 추천
✔ 3) 헷갈리는 용어는 따로 정리
특히 다음은 단골 출제:
- 정규화/표준화 차이
- 클러스터링 종류(K-Means, DBSCAN, 계층적)
- 분류/회귀 모델 구분
- 샘플링 방법
- Hadoop 에코시스템(HDFS, YARN, MapReduce)
- 머신러닝 모델의 과적합 방지 방법
3. 공부 기간 & 난이도 솔직 후기
| 1주 | 비추천, 통계 + 빅데이터 파트 버거움 |
| 2주 | 가능함, 기출 중심으로만 공부할 것 |
| 3~4주 | 가장 안전, 개념까지 잡혀 합격률 높음 |
나는 실제로 3주 정도 공부했고, 기출 + 개념정리만 해도 합격권 점수가 나왔다.
과목별 과락이 있기 때문에 어느 과목도 소홀히 할 수는 없다.
4. 최신 출제 경향 요약 (2024~2025)
🔥 더 많이 나오는 파트 TOP 5
- 데이터 분석 방법(EDA, 모형평가, 교차검증)
- 머신러닝 알고리즘 개념(의사결정나무, 로지스틱 회귀)
- 통계 개념(t-검정, 카이제곱, ANOVA)
- 빅데이터 아키텍처(Hadoop, Spark)
- 파이썬 기반의 데이터 처리(pandas, numpy)
🔥 체감 난이도
- 예전보다 빅데이터 플랫폼 파트 난이도 증가
- 데이터 분석 파트는 여전히 기출 반복률 높음
5. 합격 꿀팁
✔ 1) “기출 답 외우기”는 절대 금지
문제 지문만 조금만 바꿔도 틀림. 개념 흐름으로 이해해야 한다.
✔ 2) 헷갈리는 개념은 표로 정리
예: 정규화 vs 표준화, 회귀 vs 분류, 적합도 평가 등
✔ 3) 파이썬 기초 문법은 AI에게 직접 물어보면 됨
선형대수·행렬 연산·numpy 차원 개념은 ChatGPT 물어보는 게 훨씬 빠름. 그게 가장 이해하기 편함
✔ 4) 최신 기출문제는 꼭 2~3회독
기출 문제 답만 외워서는 안되나 문제 패턴이 반복되고, 문장만 바뀐기에 꼭 풀어보기를.