[자격증] 국가기술자격 빅데이터 분석기사 소개 : 시험 일정, 출제 기준, 수수료, 취득 방법

 정보

• 업무명     : 국가기술자격 빅데이터 분석기사 소개 : 시험 일정, 출제 기준, 수수료, 취득 방법

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2020-12-01

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 

 내용

[국가자격 빅데이터 분석기사 상세정보]

• 기본 정보

  • 자격명 : 빅데이터 분석기사

  • 시행기관 : 한국데이터산업진흥원

  • 홈페이지 : www.dataq.or.kr

 

• 시험 일정 (원서접수 시간은 원서접수 첫날 10:00부터 마지막 날 18:00까지임)

  • 원서접수시간은 원서접수 첫날 10:00부터 마지막 날 18:00까지

  • 필기시험 합격예정자 및 최종합격자 발표시간은 해당 발표일 09:00

  • 주말 및 공휴일, 공단창립기념일(3.18)에는 실기시험 원서 접수 불가

  • 2020년 정기 기사 4회 시험은 일부종목의 CBT 도입을 위한 시스템 개편 중으로, 홈페이지와 시스템이 연동됨에 따라 시험일정 및 시행종목이 추후 공지될 예정입니다.

  • 이에 따라 정기 기사 4회 시험일정 및 시행종목은 공지사항의 2020년 국가기술자격검정 시행공고를 확인해 주시기 바랍니다.
    

구분	필기원서접수 (인터넷)	필기시험	필기합격 (예정자) 발표	실기원서접수	실기시험	최종합격일 발표일
2020년 정기 기사 1회		2020.12.19			2021.02.20

 

• 출제 기준

  • 첨부 파일 참조

빅데이터분석기사 국가기술자격 종목 개발 연구.pdf

1.70MB

 

• 수수료

  • 필기 : 17,800원

  • 실기 : 40,800원

 

• 취득 방법

  • 시 행 처 : 한국데이터산업진흥원

  • 관련학과 : 모든 학과 응시가능

  • 시험과목

    • 필기 : 빅데이터 분석 기획, 탐색, 모델링, 결과 해석

    • 실기 : 빅데이터 분석 실무

  • 검정방법

    • 필기 : 객관식 4지 택일형, 과목당 20문항(과목당 30분)

    • 실기 : 필답형(2시간30분)

  • 합격기준

    • 필기 : 100점을 만점으로 하여 과목당 40점 이상, 전과목 평균 60점 이상

    • 실기 : 100점을 만점으로 하여 60점 이상

 

[시험과목 및 활용 국가직무능력표준 (NCS)]

• 필기 시험 

직무분야

정보통신

중직무분야

정보기술

자격종목

빅데이터 분석기사

적용기간

4년 (2020.1.1.~2023.12.31.)

○직무내용 : 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.

필기검정방법

객관식

문제수

80

시험시간

120분

필기과목명	문제수	주요항목	세부항목	세세항목
빅데이터 분석 기획	20	1. 빅데이터의 이해	1. 빅데이터 개요 및 활용	1. 빅데이터의 특징 2. 빅데이터의 가치 3. 데이터 산업의 이해 4. 빅데이터 조직 및 인력
			2. 빅데이터 기술 및 제도	1. 빅데이터 플랫폼 2. 빅데이터와 인공지능 3. 개인정보 법·제도 4. 개인정보 활용
		2. 데이터 분석 계획	1. 분석 방안 수립	1. 분석 로드맵 설정 2. 분석 문제 정의 3. 데이터 분석 방안
			2. 분석 작업 계획	1. 데이터 확보 계획 2. 분석 절차 및 작업 계획
		3. 데이터 수집 및 저장 계획	1. 데이터 수집 및 전환	데이터 수집 2. 데이터 유형 및 속성 파악 3. 데이터 변환 4. 데이터 비식별화 5. 데이터 품질 검증
			2. 데이터 적재 및 저장	1. 데이터 적재 2. 데이터 저장
빅데이터 탐색	20	1. 데이터 전처리	1. 데이터 정제	1. 데이터 정제 2. 데이터 결측값 처리 3. 데이터 이상값 처리
			2. 분석 변수 처리	1. 변수 선택 2. 차원축소 3. 파생변수 생성 4. 변수 변환 5. 불균형 데이터 처리
		2. 데이터 탐색	1. 데이터 탐색 기초	1. 데이터 탐색 개요 2. 상관관계 분석 3. 기초통계량 추출 및 이해 4. 시각적 데이터 탐색
			2. 고급 데이터 탐색	1. 시공간 데이터 탐색 2. 다변량 데이터 탐색 3. 비정형 데이터 탐색
		3. 통계기법 이해	1. 기술통계	1. 데이터요약 2. 표본추출 3. 확률분포 4. 표본분포
			2. 추론통계	1. 점추정 2. 구간추정 3. 가설검정
빅데이터 모델링	20	1. 분석모형 설계	1. 분석 절차 수립	1. 분석모형 선정 2. 분석모형 정의 3. 분석모형 구축 절차
			2. 분석 환경 구축	1. 분석 도구 선정 2. 데이터 분할
		2. 분석기법 적용	1. 분석기법	1. 회귀분석 2. 로지스틱 회귀분석 3. 의사결정나무 4. 인공신경망 5. 서포트벡터머신 6. 연관성분석 7. 군집분석
			2. 고급 분석기법	1. 범주형 자료 분석 2. 다변량 분석 3. 시계열 분석 4. 베이지안 기법 5. 딥러닝 분석 6. 비정형 데이터 분석 7. 앙상블 분석 8. 비모수 통계
빅데이터 결과 해석	20	1. 분석모형 평가 및 개선	1. 분석모형 평가	1. 평가 지표 2. 분석모형 진단 3. 교차 검증 4. 모수 유의성 검정 5. 적합도 검정
			2. 분석모형 개선	1. 과대적합 방지 2. 매개변수 최적화 3. 분석모형 융합 4. 최종모형 선정
		2. 분석결과 해석 및 활용	1. 분석결과 해석	1. 분석모형 해석 2. 비즈니스 기여도 평가
			2. 분석결과 시각화	1. 시공간 시각화 2. 관계 시각화 3. 비교 시각화 4. 인포그래픽
			3. 분석결과 활용	1. 분석모형 전개 2. 분석결과 활용 시나리오 개발 3. 분석결과 보고서 작성 4. 분석모형 모니터링 5. 분석모형 리모델링

 

• 실기 시험

직무분야	정보통신		중직무분야	정보기술		자격종목	빅데이터 분석기사		적용기간	4년 (2020.1.1.~2023.12.31.)
○직무내용 : 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.
실기검정방법		통합형 (필답형, 작업형)			시험시간			180분

실기과목명	주요항목	세부항목	세세항목
빅데이터 분석실무	1. 데이터 수집 작업	1. 데이터 수집하기	1. 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다. 2. 필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다.
	2. 데이터 전처리 작업	1. 데이터 정제하기	1. 정제가 필요한 결측값, 이상값 등이 무엇인지 파악할 수 있다. 2. 결측값와 이상값에 대한 처리 기준을 정하고 제거 또는 임의의 값으로 대체할 수 있다.
		2. 데이터 변환하기	1. 데이터의 유형을 원하는 형태로 변환할 수 있다. 2. 데이터의 범위를 표준화 또는 정규화를 통해 일치시킬 수 있다. 3. 기존 변수를 이용하여 의미 있는 새로운 변수를 생성하거나 변수를 선택할 수 있다.
	3. 데이터 모형 구축 작업	1. 분석모형 선택하기	1. 다양한 분석모형을 이해할 수 있다. 2. 주어진 데이터와 분석 목적에 맞는 분석모형을 선택할 수 있다. 3. 선정모형에 필요한 가정 등을 이해할 수 있다.
		2. 분석모형 구축하기	1. 모형 구축에 부합하는 변수를 지정할 수 있다. 2. 모형 구축에 적합한 형태로 데이터를 조작할 수 있다. 3. 모형 구축에 적절한 매개변수를 지정할 수 있다.
	4. 데이터 모형 평가 작업	1. 구축된 모형 평가하기	1. 최종 모형을 선정하기 위해 필요한 모형 평가 지표들을 잘 사용할 수 있다. 2. 선택한 평가지표를 이용하여 구축된 여러 모형을 비교하고 선택할 수 있다. 3. 성능 향상을 위해 구축된 여러 모형을 적절하게 결합할 수 있다.
		2. 분석결과 활용하기	1. 최종모형 또는 분석결과를 해석할 수 있다. 2. 최종모형 또는 분석결과를 저장할 수 있다.

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com