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빅데이터 분석기사 수행직무, 응시자격, 시험주요내용, 합격기준, 시험일정

Tap to restart 2020. 10. 9. 18:00

빅데이터분석기사 수행직무는?

대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행(출처: q-net)

 

시험 일정은?

필기

접수기간: 2020년 11월 23일부터 27일까지

시험일: 2020년 12월 19일 토요일

 

실기

접수기간: 2021년 1월 25일부터 29일까지

시험일: 2021년 2월 20일 토요일

 

응시자격은?

(출처: 데이터자격검정 dataq.or.kr)

다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사람
1. 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야에서 1년 이상 실무에 종사한 사람
2. 기능사 자격을 취득한 후 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야에서 3년 이상 실무에 종사한 사람
3. 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야의 다른 종목의 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람
4. 관련학과의 대학졸업자등 또는 그 졸업예정자
5. 3년제 전문대학 관련학과 졸업자등으로서 졸업 후 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야에서 1년 이상 실무에 종사한 사람
6. 2년제 전문대학 관련학과 졸업자등으로서 졸업 후 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야에서 2년 이상 실무에 종사한 사람
7. 동일 및 유사 직무분야의 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자
8. 동일 및 유사 직무분야의 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야에서 2년 이상 실무에 종사한 사람
9. 응시하려는 종목이 속하는 동일 및 유사 직무분야에서 4년 이상 실무에 종사한 사람
10. 외국에서 동일한 종목에 해당하는 자격을 취득한 사람

 

※ 관련학과 : 모든 학과 응시가능

※ 동일직무분야 : 모든 직무분야

 

정보처리기사처럼 4년제 대학을 나왔다면 아무나 응시가능하다.

 

시험내용은?

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
빅테이터 기술 및 제도
  • 빅데이터 플랫폼
  • 빅데이터와 인공지능
  • 개인정보 법·제도
  • 개인정보 활용
데이터분석 계획 분석방안수립
  • 분석 로드맵 설정
  • 분석 문제 정의
  • 데이터 분석 방안
분석 작업 계획
  • 데이터 확보 계획
  • 분석 절차 및 작업 계획
데이터 수집 및 저장 계획 데이터 수집 및 전환
  • 데이터 수집
  • 데이터 유형 및 속성 파악
  • 데이터 변환
  • 데이터 비식별화
  • 데이터 품질 검증
데이터 적재 및 저장
  • 데이터 적재
  • 데이터 저장
빅데이터 탐색 데이터 전처리 데이터 정제
  • 데이터 정제
  • 데이터 결측값 처리
  • 데이터 이상값 처리
분석 변수 처리
  • 변수 선택
  • 차원축소
  • 파생변수 생성
  • 변수 변환
  • 불균형 데이터 처리
데이터 탐색 데이터 탐색 기초
  • 데이터 탐색 개요
  • 상관관계 분석
  • 기초통계량 추출 및 이해
  • 시각적 데이터 탐색
고급 데이터 탐색
  • 시공간 데이터 탐색
  • 다변량 데이터 탐색
  • 비정형 데이터 탐색
통계기법 이해 기술통계
  • 데이터요약
  • 표본추출
  • 확률분포
  • 표본분표
추론통계
  • 점추정
  • 구간추정
  • 가설검정
빅데이터 모델링 분석모형 설계 분석 절차 수립
  • 분석모형 선정
  • 분석모형 정의
  • 분석모형 구축 절차
분석 환경 구축
  • 분석 도구 선정
  • 데이터 분할
분석기법 적용 분석기법
  • 회귀분석
  • 로지스틱 회귀분석
  • 의사결정나무
  • 인공신경망
  • 서포트벡터머신
  • 연관성분석
  • 군집분석
고급 분석기법
  • 범주형 자료 분석
  • 다변량 분석
  • 시계열 분석
  • 베이지안 기법
  • 딥러닝 분석
  • 비정형 데이터 분석
  • 앙상블 분석
  • 비모수 통계
빅데이터 결과해석 분석모형 평가 및 개선 분석모형 평가
  • 평가 지표
  • 분석모형 진단
  • 교차 검증
  • 모수 유의성 검정
  • 적합도 검정
분석모형 개선
  • 과대적합 방지
  • 매개변수 최적화
  • 분석모형 융합
  • 최종모형 선정
분석결과 해석 및 활용 분석결과 해석
  • 분석모형 해석
  • 비즈니스 기여도 평가
분석결과 시각화
  • 시공간 시각화
  • 관계 시각화
  • 비교 시각화
  • 인포그래픽
분석결과 활용
  • 분석모형 전개
  • 분석결과 활용 시나리오 개발
  • 분석모형 모니터링
  • 분석모형 리모델링

 

실기

실기과목명 주요항목    
빅데이터 분석 실무 데이터 수집 작업 데이터 수집하기
  • 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다.
  • 필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다.
데이터 전처리 작업 데이터 정제하기
  • 정제가 필요한 결측값, 이상값 등이 무엇인지 파악할 수 있다.
  • 결측값와 이상값에 대한 처리 기준을 정하고 제거 또는 임의의 값으로 대체할 수 있다.
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.
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.
분석모형 구축하기
  • 모형 구축에 부합하는 변수를 지정할 수 있다.
  • 모형 구축에 적합한 형태로 데이터를 조작할 수 있다.
  • 모형 구축에 적절한 매개변수를 지정할 수 있다.
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.
분석결과 활용하기
  • 최종모형 또는 분석결과를 해석할 수 있다.
  • 최종모형 또는 분석결과를 저장할 수 있다.

 

합격기준은?

정보처리기사와 같다.