오늘날 한국에서 빅데이터 / 데이터분석이 점점 각광받으면서 국내에도 해당 자격증이 생겨나기 시작했습니다. 그중 가장 많이 따는 자격증이 데이터 자격검정에서 시행하는 빅데이터분석기사입니다. 오늘은 필기/실기 과목에 대해서 자세히 알아볼게요.
빅데이터 분석은 대규모의 데이터 집합인 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 분석하여 유용한 정보와 통찰력을 도출하는 과정을 말합니다. 이는 전통적인 데이터 분석 기법과 도구를 사용하여 데이터의 패턴, 추세, 관계, 통계적 특성 등을 이해하고 활용하는 것을 포함합니다.
빅데이터 분석의 목표는 다양한 형태와 속도로 증가하는 대용량의 데이터를 효과적으로 관리하고 분석함으로써 기업이나 조직이 더 나은 의사결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움을 주는 것입니다. 이를 통해 새로운 비즈니스 기회를 발견하거나 고객 행동을 예측하여 마케팅 전략을 개선하는 등 다양한 영역에서 가치를 창출할 수 있습니다.
빅데이터 분석은 주로 데이터 마이닝, 기계 학습, 통계 분석, 자연어 처리 등의 기술과 방법을 사용하여 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 이를 시각화하거나 모델링하여 결론을 도출합니다. 이러한 분석을 통해 조직은 기존의 데이터에 대한 이해를 개선하고 미래를 예측하여 전략을 수립할 수 있습니다.
빅데이터분석기사 과목 및 내용
필기
| 필기과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 |
|---|---|---|---|
| 빅데이터 분석 기획 | 빅데이터의 이해 | 빅데이터 개요 및 활용 | 빅데이터의 특징빅데이터의 가치데이터 산업의 이해빅데이터 조직 및 인력 |
| 빅데이터 기술 및 제도 | 빅데이터 플랫폼빅데이터와 인공지능개인정보 법·제도개인정보 활용 | ||
| 데이터분석 계획 | 분석방안수립 | 분석 로드맵 설정분석 문제 정의데이터 분석 방안 | |
| 분석 작업 계획 | 데이터 확보 계획분석 절차 및 작업 계획 | ||
| 데이터 수집 및 저장 계획 | 데이터 수집 및 전환 | 데이터 수집데이터 유형 및 속성 파악데이터 변환데이터 비식별화데이터 품질 검증 | |
| 데이터 적재 및 저장 | 데이터 적재데이터 저장 | ||
| 빅데이터 탐색 | 데이터 전처리 | 데이터 정제 | 데이터 정제데이터 결측값 처리데이터 이상값 처리 |
| 분석 변수 처리 | 변수 선택차원축소파생변수 생성변수 변환불균형 데이터 처리 | ||
| 데이터 탐색 | 데이터 탐색 기초 | 데이터 탐색 개요상관관계 분석기초통계량 추출 및 이해시각적 데이터 탐색 | |
| 고급 데이터 탐색 | 시공간 데이터 탐색다변량 데이터 탐색비정형 데이터 탐색 | ||
| 통계기법 이해 | 기술통계 | 데이터요약표본추출확률분포표본분포 | |
| 추론통계 | 점추정구간추정가설검정 | ||
| 빅데이터 모델링 | 분석모형 설계 | 분석 절차 수립 | 분석모형 선정분석모형 정의분석모형 구축 절차 |
| 분석 환경 구축 | 분석 도구 선정데이터 분할 | ||
| 분석기법 적용 | 분석기법 | 회귀분석로지스틱 회귀분석의사결정나무인공신경망서포트벡터머신연관성분석군집분석 | |
| 고급 분석기법 | 범주형 자료 분석다변량 분석시계열 분석베이지안 기법딥러닝 분석비정형 데이터 분석앙상블 분석비모수 통계 | ||
| 빅데이터 결과해석 | 분석모형 평가 및 개선 | 분석모형 평가 | 평가 지표분석모형 진단교차 검증모수 유의성 검정적합도 검정 |
| 분석모형 개선 | 과대적합 방지매개변수 최적화분석모형 융합최종모형 선정 | ||
| 분석결과 해석 및 활용 | 분석결과 해석 | 분석모형 해석비즈니스 기여도 평가 | |
| 분석결과 시각화 | 시공간 시각화관계 시각화비교 시각화인포그래픽 | ||
| 분석결과 활용 | 분석모형 전개분석결과 활용 시나리오 개발분석모형 모니터링분석모형 리모델링 |
빅데이터분석기사 실기
| 실기과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 |
|---|---|---|---|
| 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. |
