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오늘 꿀팁아지트에서는 빅데이터 분석기사 시험에 대한 모든 것을 알아보도록 하겠습니다.
시간이 지날수록 점점 더 주목받고 있는 대표적인 분야 중의 하나는 바로 빅데이터입니다. 여러분들도 오며가며 미디어를 통해 이 용어를 많이 들어보셨을텐데요.
해당 개념에 대한 중요성이 점차 강화되면서, 이와 더불어 빅데이터를 다루는 자격증인 이 빅데이터 분석기사에 대한 관심 또한 같이 높아지고 있습니다. 그렇다면 과연 이 자격증은 어떤 시험이고 또 그 활용성은 어떠할까요?
특히나 기사 자격증인 만큼! 난이도나 응시 요건에 대해서 걱정하시는 분들이 많은 만큼 오늘 글에서는 그 부분을 가장 중점적으로 짚어보도록 하겠습니다.
이외에도 자격증에 현실 활용성, 다시 말해 쓸모가 있는 자격증인지에 대한 부분까지 이야기해보도록 할 테니! 오늘 글 꼭 집중해주세요.
목차
빅데이터 분석기사 자격증 파헤치기
어떤 자격증일까?
가장 먼저, 이 빅데이터 분석기사 자격증이 무엇인지부터 간단히 짚고 넘어가도록 하겠습니다. 해당 자격증은 2020년에 처음 도입된 국가기술자격증으로, 다른 여타 자격증들과 비교했을 때에는 그 역사가 상당히 짧은 편입니다.
이는 아무래도 빅데이터라는 분야가 자리를 잡은 시점 또한 그렇게 오래되지 않았기에, 시대의 수요에 맞춰서 생겨난 자격증이기 때문인데요.
해당 자격증의 경우 빅데이터의 수집, 저장, 분석, 그리고 시각화 등 데이터를 다루는 전반적인 기술을 평가하는 자격증이라고 할 수 있습니다.
그렇기에 데이터 기반 의사결정 능력을 강화하고, 취업 경쟁력을 높일 수 있는 자격증으로서 IT 업계뿐만 아니라 금융, 마케팅, 의료, 물류 등 다양한 분야에서 데이터 분석 전문가로서의 역량을 인정받을 수 있는 것이죠.
시험 응시 자격
빅데이터 분석기사 자격증의 응시 자격은 상당히 유연한 편입니다.
우선, 대학 졸업자 또는 졸업 예정자는 전공과 무관하게 응시할 수 있습니다. 2년제 또는 3년제 전문대학 졸업자도 응시할 수 있지만, 2년제 졸업자는 2년 이상의 직장 경력이, 3년제 졸업자는 1년 이상의 직장 경력이 필요합니다.
또한, 기사 등급 이상의 자격증을 소지한 경우에도 응시 자격이 주어지며, 이때 자격증의 분야는 관계없습니다.
일반적인 다른 자격증과 비교했을 때, 상당히 널널한 편이라고 볼 수 있죠.
시험 난이도는?
그렇다면, 빅데이터 분석기사 시험에 대한 난이도 측면에서 이야기해보도록 하겠습니다. 해당 시험의 난이도에 대해 우선적으로 말씀드릴 수 있는 부분은, 전공자와 비전공자 간의 체감 난이도가 다르다는 것입니다.
전공자에게는 필기와 실기가 비교적 수월하지만, 비전공자는 통계 및 프로그래밍 언어에 어려움을 느낍니다. 특히 실기 시험에서 데이터 전처리와 통계 분석이 큰 도전이 될 수 있다는 후기가 많은데요.
필기시험은 4개의 과목으로 구성되며, 모델링 과목이 가장 어렵다는 평가가 있습니다. 이론에 대한 충분한 이해와 반복적인 학습이 필요하며, 암기할 내용도 많습니다. 통계학에 대한 기본적인 지식이 있어야 수월하게 문제를 풀 수 있다는 후기들이 공통적입니다.
한편 실기 시험은 크게 3가지 유형으로 나뉘며, 특히 3유형의 통계 문제는 많은 응시자들이 어려워합니다. RandomForest 모델을 주로 사용하는 것이 추천되며, 이 모델은 대부분의 문제에서 안정적인 성능을 보여줍니다. 실기에서 중요한 것은 데이터 전처리와 모델링을 정확히 수행하는 능력입니다.
시험 준비기간은?
전공자는 2~4주 정도 준비하면 충분하다고 하는 반면, 비전공자는 더 많은 시간을 투자해야 한다는 후기가 많습니다. 특히 파이썬의 판다스(Pandas) 라이브러리에 익숙해지는 것이 중요하며, 데이터 전처리와 모델링 실습을 반복하는 것이 합격에 큰 도움이 되었다고 해요.
빅데이터 분석기사 자격증 현실은?
(1) 취업 및 커리어 측면
빅데이터 분석기사는 IT, 금융, 공공기관 등 다양한 산업에서 데이터 분석 전문가로서 입문할 때 유용한 자격증으로 평가받습니다.
데이터 분석의 중요성이 날로 증가하고 있으며, 이를 통해 취업 시장에서 경쟁력을 높일 수 있는 자격증이라는 평가가 많습니다.
특히 초봉은 3,500만 원에서 4,500만 원 사이로 일반적인 직장인의 초봉과 유사하지만, 경험과 기술을 쌓으면서 더 높은 연봉을 기대할 수 있습니다.
(2) 실무에서의 적용 가능성
해당 자격증 공부를 통해서 우리는 데이터 분석에 필요한 기본적인 기술을 습득할 수 있습니다. Python이나 R을 사용하여 데이터 전처리, 모델링, 시각화 등의 기술을 배울 수 있으며, 실무에서 필수적인 통계적 분석 능력을 쌓는 데 도움이 됩니다.
다만, 무에서 곧바로 고급 데이터 분석가로서 인정받기에는 한계가 있으며, 추가적인 프로젝트 경험과 심화된 기술 학습이 필수적입니다. 자격증만으로는 완전히 숙련된 인력으로 평가되기 어렵기 때문에, 실무에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 꾸준한 연습과 학습이 필요하다고 해요.
바로 이러한 부분 때문에 빅데이터 분석기사 자격증은 데이터 분석 전문가로 가기 위한 기초 단계로서 유용하지만, 자격증만으로는 완전한 전문가로 인정받기 어려운 한계가 있습니다.
자격증은 데이터 분석의 기본적인 개념과 실무 도구들을 다루지만, 실무에서 요구되는 고급 분석 기술이나 복잡한 프로젝트 관리 능력을 충분히 다루지 않기 때문인데요.
(3) 현실적인 한계
여러 후기에서 공통적으로 제기된 문제는 빅데이터 분석기사 자격증만으로는 데이터 분석 분야에서 실력을 증명하기에 한계가 있다는 점입니다. NEXON, COUPANG, 삼성SDS 등의 기업에서 활동하는 현업 종사자들은 이 자격증이 기초 수준의 지식을 확인하는 정도에 불과하다고 평가했습니다.
특히 실무 경험이 중요한 업계에서, 이 자격증은 단지 입문의 수단일 뿐이며, 석박사 학위나 현업 경험이 더 중요한 요소로 강조되었습니다.
빅데이터 분석기사는 업종 전환에 큰 도움을 주지 않으며, 단순히 이 자격증만으로 경력을 바꾸는 것은 매우 어렵다고 지적했습니다. 자격증은 내부 진급용 또는 프로젝트 참여 인력 파악용으로만 활용되며, 진정한 커리어 전환을 위해서는 더 심화된 학위 과정이나 부트캠프를 통한 실무 경험이 필요하다고 언급되었습니다.
실무에서 적용하기에는 너무 초보적인 문제만을 다루며, 심화된 분석이나 코딩 능력을 입증하기는 어렵다는 것이죠..
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