빅데이터 분석기사는 2020년 처음 신설된 기사 자격증으로 국가기술자격법에 따라 시행되는 국가자격증이다. 빅데이터 분야가 미래 성장동력으로 인식되면서, 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위한 빅데이터 분석 전문가의 수요는 계속 증가하고 있으나 민간 자격증(데이터 분석 전문가)만으로는 수요 대비 공급이 부족해 인력 확보에 어려움을 겪자 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가를 양성하기 위해 국가기술자격으로 빅데이터 분석기사를 신설하였다.
빅데이터 분석기사는 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.
빅데이터는 기존의 데이터베이스 관리 도구로 다루기 어려운 방대한 양의 데이터를 의미한다. 이러한 데이터 양은 지속적으로 증가하고 있으며, 기존의 방식으로는 처리하기 어려운 수준에 이르고 있다. 이러한 데이터 양을 적극적으로 수집하고 분석함으로써 중요한 정보와 통찰력을 얻을 수 있다.
필기시험과 실기시험에 모두 합격해야 취득할 수 있는 자격증이고 응시자격 충족을 위해서도 꽤 많은 시간과 비용이 필요한 자격증이라고 볼 수 있다. 빅데이터 분석기사 시험에 응시하기 위해서는 다음 중 하나에 해당하는 자격을 갖추어야 하고 재학증명서, 졸업증명서, 재직증명서 및 경력증명서 등의 증빙서류를 제출해야 한다.
| 1 | 대학졸업자 등 또는 졸업예정자(전공 무관) |
| 2 | 3년제 전문대학 졸업자 등으로서 졸업 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람(전공, 직무분야 무관) |
| 3 | 2년제 전문대학 졸업자등으로서 졸업 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람(전공, 직무분야 무관) |
| 4 | 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람(종목 무관) |
| 5 | 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자(종목 무관) |
| 6 | 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 1년 이상 직장경력이 있는 사람(종목, 직무분야 무관) |
| 7 | 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람(종목, 직무분야 무관) |
| 8 | 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람(종목, 직무분야 무관) |
| 9 | 4년 이상 직장경력이 있는 사람(직무분야 무관) |
필기시험
빅데이터 분석기사 필기시험은 1. 빅데이터 분석 기획, 2. 빅데이터 탐색, 3. 빅데이터 모델링, 4.빅데이터 결과 해석 4개 과목으로 구성된다. 4개 과목에서 객관식 80문제가 출제되며, 시험시간은 휴식 시간 없이 2시간(10:00 ~ 12:00)이다.
필기시험은 과목당 100점 만점에서 매 과목 40점 이상 , 평균 60점 이상이면 합격이다. 필기시험에 합격하면 발표일로부터 2년간 필기시험이 면제되기 때문에 필기시험 합격 후 바로 같은 회차에 실기시험에 응시하지 않아도 된다.
실기시험
실기시험은 CBT기반의 빅데이터 분석 실무 통합형 문제가 출제되며, 시험 시간은 3시간(10:00 ~ 13:00)이다. 100점을 만점으로 평균 60점 이상 득점 시 합격이다.
프로그래밍 언어 R 또는 Python 중에서 응시자가 선택하는 실기 프로그램으로 시험을 실시한다. 실기 시험 문제 유형은 단답형 주관식 10문제와 데이터 전처리 능력을 보는 작업형 1유형이 3문제, rawdata에서 전처리를 거쳐 예측 모델링을 수행하는 작업형 2유형이 1문제 출제된다. 40점인 작업형 2 유형 문제의 경우 부분점수가 없으며 평가지표에 따른 구간별 점수가 부여된다.
빅데이터 분석기사는 국가기술 자격증이기 때문에 공무원 채용에서도 가산점을 받을 수 있고, 다양한 기업, 공기업, 공공기관에서 채용 시 우대를 해주고 있으며, 자격증 수당도 받을 수 있다. 기술직 공무원을 준비한다면 해당 직렬에서 5%의 가산점이 적용된다.
빅데이터 분석기사의 취업 분야는 점차 넓어지고 그 수요 또한 증가할 것으로 전망되고 있는데, 실제로 삼성, LG 등 대기업 계열사를 비롯한 신한카드, 국민카드 등 금융업계가 앞다퉈 빅데이터 전담부서를 설치하고 있다.
빅데이터 분석가가 주로 근무하는 분야는 다음의 3가지 영역이다. 보통 기업에서는 데이터 분석가나 엔지니어의 수요가 많은 편이다. 그리고 데이터 과학자는 주로 석박사 이상 데이터 분석 전문가로 급여 처우도 좋은 편이다.
| 데이터 분석가 | 기업 활동 Data를 분석하여 제품의 기획, 생산, 마케팅 등 기업 경영 판단에 활용하는 데이터 Analyst |
| 데이터 엔지니어 | 빅데이터 플랫폼을 설계, 개발, 유지 보수하며, 데이터 분석 프로그래밍 스킬을 가진 Engineer |
| 데이터 과학자 | 머신러닝 알고리즘을 이용한 모델링 및 분석을 하며 연구분야에 종사하는 Data Scientiest |
새로 도입된 신규자격증이기 때문에 빅데이터 분석기사에 대한 향후 전망에 대한 관심이 높다. 21세기 가장 유망한 직업 및 연봉 1위로 손꼽히는 빅데이터 전문가는 미국내 직업 중 신입 연봉 1위(95,000달러)이고 2016년부터 2019년까지 4년 연속 유망 직업 1위에 선정된바 있다.
한국데이터산업진흥원이 발행한 2020년 데이터산업 백서에 따르면 향후 5년 내 데이터 산업을 포함한 전 산업에서 데이터 직무 필요 인력은 12,704명인데, 2020년까지 종사자는 5,951명에 불과하다고 발표했다.
데이터 직무 인력 중에서도 인력 부족률이 높은 직무는 데이터 과학자(34.2%) 다음으로 데이터 분석가(1.4%)이다.
대기업이나 공공기관 등에서는 데이터 분석가의 수요가 폭발적으로 증가하고 있는데 공급은 그에 훨씬 못 미치고 있는 실정이다. 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 양성하기 위해 도입한 빅데이터 분석기사의 향후 전망이 밝은 전망이다.
시험은 2021년 2회부터 시작되어 필기시험 합격륭은 50%내외, 실기시험은 60% 내외이다. 다른 IT 기사 시험 합격률보다 약간 더 높은 편이며 실기시험이 조금 더 높다.
| 연도 | 회차 | 필기 합격률 | 실기 합격률 | 최종 |
| 2020년 | 제1회 | 코로나19로 취소 | ||
| 2021년 | 제2회 | 41.5% | 59.9% | 24.9% |
| 2022년 | 제3회 | 48.1% | 60.59% | 29.1% |
| 제4회 | 44.7% | 62.5% | 27.9% | |
| 제5회 | 66.1% | 52.0% | 34.4% | |
| 2023년 | 제6회 | (4월 8일 시행) | (6월 24일 시행) | – |
| 제7회 | (9월 23일 시행) | (12월 2일 시행) | – | |
2024년도 시험 일정은 다음과 같으며, 더 자세한 시험 일정은 한국데이터산업진흥원 홈페이지를 통해 확인 할 수 있다.
| 구분 | 회차 | 접수기간 | 수험표발급 | 시험일 | 사전점수공개 및 재검토 접수 | 결과발표 | 증빙서류 제출기간 | |
| 빅데이터
분석기사 |
제8회 | 필기 | 3.4.~3.8. | 3.22. | 4.6.(토) | 4.19.~4.23. | 4.26. | 4.29.~5.9. |
| 실기 | 5.20.~5.24. | 6.7. | 6.22.(토) | 7.5.~7.9. | 7.12. | – | ||
| 제9회 | 필기 | 8.5.~8.9. | 8.23. | 9.7.(토) | 9.20.~9.24. | 9.27. | 9.30.~10.10. | |
| 실기 | 10.28.~11.1. | 11.15. | 11.30.(토) | 12.13.~12.17. | 12.20. | – | ||
추천 도서
추천 사이트
필기시험 합격 TIP
가장 기본적으로 통계학에 대한 지식이 필요하다. 필기시험은 기출 시험 회차가 아직 적으므로 기존 3회차 시험은 모두 반복해서 풀어보는 것이 아주 중요하다. 전공자라면 시험 문제 자체는 어렵지 않지만, 그래도 기출 문제를 반복해 풀어보면서 감을 잡는 것이 중요하다.
객관식 80문항, 서술형 1문항을 총 3시간 동안 풀게 되며 과목별 40% 이상 취득하고 총점 70점 이상이면 합격이다. 2021년 첫시험이 진행되어 아직 많은 정보가 모이지는 않았다. 다만, 기본 개념과 절차에 대한 문제가 많았고, 초기 단계여서 난이도가 비교적 낮게 설정되어 있으며, 그럼에도 확률·통계의 기본이 탄탄하지 않으면 과락을 하게 된다는 의견이 많다. 아직 시험이 만들어진지 얼마 되지 않아서 참고서의 내용도 완벽하지는 않다. 특정 서적을 선택하고 개념을 이해하는데 중점을 두며, 잘 모르는 부분은 검색 등을 통해 정리해 나가면서 기출문제와 한국 데이터산업 진흥원에서 제공한 예상문제를 반복 풀어보는 것이 많은 도움이 된다.
| 1 | 분석기획 | 빅데이터 분석의 기본용어를 이해 및 암기하는 것이 중요 |
| 2 | 탐색 | 데이터 전처리와 탐색 그리고 통계기법에 대한 이론을 이해하고 정리하는 것이 중요 |
| 3 | 모델링 | 비전공자들이 가장 어려워하는 과목으로, 데이터 분석모형 설계 및 분석기법을 적용하는 응용문제 풀이가 가장 중요함 |
| 4 | 결과해석 | 데이터 분석모형을 평가하고 해석 및 활용할 수 있는지 평가하는 과목으로 난이도가 가장 쉬운 과목임 |
실기시험 합격 TIP
실기시험은 단답형과 코딩 문제로 나뉜다. 프로그래밍 사용 언어는 R보다는 주로 Python을 선택하는 경우가 많으며, 현업에서도 활용도가 높다. 파이써으로 시험을 진행하기 위해서는 웹크롤링, 데이터시각화, 머신러닝에 대한 공부를 진행해야 한다. 빅데이터 분석기가의 경우 교과 스펙트럼이 정해져 있기 때문에 실기대비를 위한 공부를 진행해야하며, 비전공자의 경우 4~6개월 정도의 시간이 걸리게 된다. 부산 내 다양한 교육센터의 국비지원 교육과정을 통해 시험을 준비할 수 있다.
개발 환경을 만들기 어렵다면 “구름 Goorm IDE”를 통해 온라인으로 간단히 파이썬 문제를 풀어볼 수 있다. 실제로 실기시험 코딩도 같은 환경에서 진행되므로 미리 연습해 보는 것이 좋다.
단답형 30문항, 작업형 제1유형 30문항, 작업형 제2유형 40문항을 4시간 동안 풀게 되며, 75점 이상이면 합격이다. 언어는 파이썬과 R중 선택할 수 있고, 클라우드 기반 IDE 환경으로 시험을 봐야하며 시각화가 불가능하다. 보통 데이터 분석을 하는 경우엔 Jupyter Notebook 등을 사용하여 라인별 실행을 하고 자동 완성 기능을 자주 사용하게 되는데, 그런 기능은 불가능하니 시험 전 반드시 IDE 환경으로 연습을 해봐야 한다. 시험 중 메모장은 사용 가능하기 때문에 작업형을 풀 때에 아이디어를 중간중간 적어놓을 수 있다. 오픈북이 아니므로 사용할 라이브러리와 코드를 잘 숙지해서 가야 한다. 라이브러리에 대한 정보가 잘 기억이 나지 않는 경우 help() 함수와 dir() 함수를 사용할 수 있다. 누적 자료가 많지 않으므로, 기출문제와 한국 데이터산업 진흥원에서 제공한 예상문제를 반복 풀어보는 것이 많은 도움이 된다.
