빅데이터분석기사
1. 수행직무
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.
2. 시험정보
시험일정
| 구분 | 등급 | 시험명 | 접수기간 | 수험표 발급 | 시험일 | 결과발표 | 증빙서류 제출기간 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 빅데이터 분석기사 | 기사 | 제2회 빅데이터분석기사(필기) | 3.2 ~ 3.5 | 4.2 | 4.17(토) | 5.7 | 5.10 ~ 5.20 |
| 제2회 빅데이터분석기사(실기) | 5.24 ~ 5.28 | 6.4 | 6.19(토) | 7.16 | - | ||
| 제3회 빅데이터분석기사(필기) | 9.6 ~ 9.10 | 9.24 | 10.2(토) | 10.22 | 10.25 ~ 11.3 | ||
| 제3회 빅데이터분석기사(실기) | 11.8 ~ 11.12 | 11.19 | 12.4(토) | 12.31 | - |
응시자격
- 대학졸업자 등 또는 졸업예정자 (전공 무관)
- 3년제 전문대학 졸업자 등으로서 졸업 후 1년이상 직장경력이 있는 사람(전공, 직무분야 무관)
- 2년제 전문대학 졸업자 등으로서 졸업 후 2년이상 직장경력이 있는 사람 (전공, 직무분야 무관)
- 기사 등급 이상의 자격을 취득한 사람 (종목 무관)
- 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 그 이수예정자 (종목 무관)
- 산업기사 등급 이상의 자격을 취득한 후 1년 이상 직장 경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
- 산업기사 수준 기술훈련과정 이수자로서 이수 후 2년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
- 기능사 등급 이상의 자격을 취득한 후 3년 이상 직장경력이 있는 사람 (종목, 직무분야 무관)
- 4년 이상 직장경력이 잇는 사람 (직무분야 무관)
* 졸업증명서 및 경력증명서 제출 필요
필기시험 과목
| 과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 | |
|---|---|---|---|---|
| 분석 기획 | 빅 데이터의 이해 | 빅데이터 개요 및 활용 | 빅데이터의 특징，빅데이터의 가 데이터 산업의 이해，빅데이터 조직 및 인력 | |
| 빅데이터 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 비식별하, 데이터 품질 검증 | ||
| 데이터 적재 및 저장 | 데이터 적재, 데이터 저장 | |||
| 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 | |||
| 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，서포트백터 머신，연관성분석，군집분석 | ||
| 고급 분석기법 | 범주형 자료 분석，다변량 분석，시계열 분석， 베이지안 기법，딥러닝 분석，비정형 데이터 분석， 앙상블 분석，비모수 통계 | |||
| 결과 해석 | 분석모형 평가 및 개선 | 분석모형 평가 | 평가 지표，분석모형 진단, 교차 검증 모수 유의성 검정, 적합도 검정 | |
| 분석모형 개선 | 과대적합 방지，매개변수 최적하，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 | |||
실기시험 과목
| 과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 | |
|---|---|---|---|---|
| 분석 기획 | 빅 데이터의 이해 | 빅데이터 개요 및 활용 | 빅데이터의 특징，빅데이터의 가 데이터 산업의 이해，빅데이터 조직 및 인력 | |
| 빅데이터 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 비식별하, 데이터 품질 검증 | ||
| 데이터 적재 및 저장 | 데이터 적재, 데이터 저장 | |||
| 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 | |||
| 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，서포트백터 머신，연관성분석，군집분석 | ||
| 고급 분석기법 | 범주형 자료 분석，다변량 분석，시계열 분석， 베이지안 기법，딥러닝 분석，비정형 데이터 분석， 앙상블 분석，비모수 통계 | |||
| 결과 해석 | 분석모형 평가 및 개선 | 분석모형 평가 | 평가 지표，분석모형 진단, 교차 검증 모수 유의성 검정, 적합도 검정 | |
| 분석모형 개선 | 과대적합 방지，매개변수 최적하，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 | |||
