빅데이터분석기사 (필기)
BAE
빅데이터분석기사는 빅데이터 분석 기획, 수집·저장·처리, 분석과 시각화를 수행하는 역량을 검증하는 국가기술자격입니다(시행 한국데이터산업진흥원). 필기는 4과목 80문항 객관식 4지선다, 120분으로 치르며 빅데이터 분석 기획·빅데이터 탐색·빅데이터 모델링·빅데이터 결과해석을 각 20문항씩 다룹니다. 합격 기준이 까다로워 전 과목 평균 60점 이상과 함께 **과목별 40점 미만 과락**을 넘지 않아야 하므로, 한 과목이라도 비워 두면 떨어집니다. 통계 기초부터 머신러닝 기법, 모형 평가와 시각화까지 범위가 넓지만 그림이나 표 없이 글로 완결되는 문항이 대부분이고, 옳지 않은 것을 고르는 부정형 발문이 세 문항 중 하나꼴로 나옵니다. 본 서비스는 **필기 전용**이며 실기(R·Python 작업형)는 다루지 않습니다. 자격 취득 시 학점은행제 20학점이 인정됩니다.
80
120 분
60/ 100
274+
대상
데이터 분석·엔지니어링으로 진로를 잡은 취업준비생과 재직자, 통계·컴퓨터공학 전공자는 물론 전공 무관 직장인까지 폭넓게 응시합니다. ADsP로 데이터 분석 기초를 다진 뒤 국가기술자격으로 올라서려는 분, SQLD로 데이터 다루기에 익숙해진 뒤 분석·모델링까지 넓히려는 분에게 자연스러운 다음 단계입니다. 다만 응시자격 제한이 있어 누구나 볼 수 있는 시험은 아닙니다.
사전 요구 사항
응시자격 제한이 있습니다. 다음 중 하나에 해당해야 합니다 — ① 대학졸업자 또는 졸업예정자(전공 무관), ② 3년제 전문대 졸업 후 1년 이상 직장경력, ③ 2년제 전문대 졸업 후 2년 이상 직장경력, ④ 기사 등급 이상 자격 취득자(종목 무관), ⑤ 기사 수준 기술훈련과정 이수자 또는 이수예정자, ⑥ 산업기사 등급 이상 취득 후 1년 이상 경력, ⑦ 산업기사 수준 훈련과정 이수 후 2년 이상 경력, ⑧ 기능사 등급 이상 취득 후 3년 이상 경력, ⑨ 4년 이상 직장경력. 필기 합격 후 실기 응시 전에 졸업증명서·경력증명서 등 증빙서류를 제출해야 하므로 접수 전에 확인하세요. 학습 측면에서는 고교 수준 확률·통계와 기초적인 데이터 개념을 알면 충분하며, 프로그래밍 경험은 필기에 필수가 아닙니다.
문제 유형
언어 및 인정 범위
공식 시험 지원 언어
PasslyExam 지원 언어
자격 인정 범위
국가: KR
국내 국가기술자격으로 공공·민간 채용과 학점은행제에서 널리 인정됩니다.
출제 영역
빅데이터 분석 기획
빅데이터 탐색
빅데이터 모델링
빅데이터 결과해석
추천 학습 플랜
- 1주차 · 1·2과목 기초 고정. 1과목(빅데이터 분석 기획)은 용어와 제도가 반복 출제되는 암기 구간이라 가장 확실한 득점원입니다. 정형·반정형·비정형 구분(로그와 센서는 반정형), 데이터 웨어하우스 4대 특성, 분석 조직의 집중·기능·분산 구조, k-익명성·l-다양성·t-근접성, 가명정보와 익명정보의 법적 차이를 먼저 굳히세요. 2과목은 결측값·이상값 처리와 척도 구분부터 들어갑니다.
- 2주차 · 2과목 통계와 3과목 기법. 과락이 가장 많이 나는 구간입니다. 표본추출 네 가지(층화는 층 내 동질, 군집은 집락 내 이질), 중심극한정리가 표본평균의 분포에 관한 것이라는 점, 1종·2종 오류와 검정력, p-값의 올바른 해석을 정리하고, 회귀·로지스틱·의사결정나무·SVM·군집·연관성분석의 구분과 각 기법의 전제를 표로 만드세요. 향상도 1이 독립이라는 점은 매 회차 나옵니다.
- 3주차 · 4과목 평가지표와 3과목 고급기법. 혼동행렬에서 정밀도·재현율·특이도의 분모를 정확히 외우고 ROC의 x축이 1-특이도라는 것, AUC와 AIC·BIC의 방향이 반대라는 것을 구분하세요. 과대적합 방지(L1은 변수 선택, L2는 계수 축소)와 배깅·부스팅의 차이(병렬·분산 감소 대 순차·편향 감소)가 핵심입니다. 시각화 분류(시간·분포·관계·비교·공간)도 함께 정리합니다.
- 시험 직전 5~7일 · 과락 방지에 집중하세요. 네 과목 모두 40점을 넘겨야 하므로 가장 약한 과목부터 모의고사로 점검합니다. 120분에 80문항이면 한 문항에 90초이고, 세 문항 중 하나는 옳지 않은 것을 고르는 부정형이라 보기 네 개를 모두 확인하는 습관이 필요합니다. 계산 문항은 여섯 문항에 하나꼴로 나옵니다.
문항 검증 프로세스
실전형 문제를 직접 풀어보고 유사도를 확인해보세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 빅데이터분석기사 필기는 어떤 시험인가요?
A. 한국데이터산업진흥원이 시행하는 국가기술자격입니다. 필기는 4과목 80문항 전부 객관식 4지선다이며 120분 동안 치릅니다. 빅데이터 분석 기획·빅데이터 탐색·빅데이터 모델링·빅데이터 결과해석을 각 20문항씩 다룹니다. 그림이나 표 없이 글로 완결되는 문항이 대부분이고, 세 문항 중 하나꼴로 옳지 않은 것을 고르는 부정형이 나옵니다. 본 서비스는 필기 전용이며 실기(R·Python 작업형)는 다루지 않습니다.
Q. 합격 기준이 어떻게 되나요?
A. 전 과목 평균 60점 이상이면서 동시에 과목별 40점 미만이 없어야 합니다. 평균만 넘으면 되는 보상형 채점이 아니므로 한 과목을 비워 두면 나머지를 아무리 잘해도 떨어집니다. 네 과목 배점이 각 25점으로 같기 때문에, 자신 있는 과목으로 약한 과목을 메우는 전략이 통하지 않습니다. 가장 약한 과목을 40점 위로 올리는 것이 평균을 올리는 것보다 우선입니다.
Q. 응시자격 제한이 있나요?
A. 있습니다. 대학 졸업자 또는 졸업예정자(전공 무관), 3년제 전문대 졸업 후 1년 이상 경력, 2년제 전문대 졸업 후 2년 이상 경력, 기사 등급 이상 자격 취득자, 4년 이상 직장경력 등 아홉 가지 요건 중 하나에 해당해야 합니다. ADsP나 SQLD처럼 누구나 응시할 수 있는 시험이 아니며, 필기 합격 후 실기 응시 전에 졸업증명서나 경력증명서를 제출해야 하므로 접수 전에 확인하세요.
Q. 어느 과목에서 가장 많이 떨어지나요?
A. 통계가 들어가는 2과목(빅데이터 탐색)과 분석기법이 몰린 3과목(빅데이터 모델링)에서 과락이 가장 많이 나옵니다. 반복해서 갈리는 지점은 정해져 있습니다 — 층화추출과 군집추출을 뒤바꾸는 것, p-값을 귀무가설이 참일 확률로 읽는 것, 배깅과 부스팅의 병렬·순차와 분산·편향을 섞는 것, ROC 축을 잘못 아는 것, 표준화가 값을 0~1로 제한한다고 아는 것입니다. 틀린 문항을 이 축으로 분류하면 개선이 빨라집니다.
Q. ADsP를 땄는데 바로 준비해도 되나요?
A. ADsP의 데이터 이해와 분석 기획은 빅데이터분석기사 1과목과 상당 부분 겹치므로 출발점이 유리합니다. 다만 2~4과목이 확연히 넓어집니다. ADsP에서 가볍게 다루던 통계가 추론통계까지 들어가고, 머신러닝 기법과 모형 평가·개선이 절반을 차지합니다. 응시자격 제한도 ADsP에는 없지만 여기에는 있으니 요건부터 확인하세요.
Q. 안정권 모의고사 점수는 어느 정도인가요?
A. 최근 3회 모의고사에서 평균 70점 이상을 유지하고 네 과목 모두 50점을 넘기면 실전 안정권으로 볼 수 있습니다. 합격선은 평균 60점이지만 과락이 있어 평균만 보면 위험합니다. 단일 최고점보다 가장 낮은 과목의 점수가 올라가는 추세를 지표로 보세요.
Q. 연습문제와 실전 모의고사는 어떻게 다르게 활용하나요?
A. 연습문제는 개념별로 풀며 오답 해설로 약점을 메우는 학습용이고, 실전 모의고사는 타이머로 실제 시험처럼 푸는 실전 점검용입니다. 두 방식 모두 오리지널 문제로 제공되며 AI 튜터 해설이 함께 제공됩니다.
Q. 덤프(dumps)와 유사한 문제인가요?
A. PasslyExam 문제는 유출 덤프를 제공하지 않으며, 공식 가이드와 공개 학습 범위를 바탕으로 실전 문제 유형을 분석해 구성합니다. 출제 의도, 보기 구성, 난이도 분포를 실제 시험 스타일에 맞추도록 설계해 실전 감각을 높이는 데 집중합니다. 즉 단순 암기형 덤프가 아니라, 근거 기반 해설과 반복 오답 개선이 가능한 학습형 콘텐츠입니다.
덤프 대안 가이드 보기