[빅데이터분석기사 필기] 합격후기&공부방법

 

 

 

금일 리눅스마스터 1급 1차 합격후기를 포스팅했는데,

같은 날 오후 빅데이터분석기사 필기의 합격 결과가 나와 총 두 개의 합격 포스팅을 남기게 되었다.

사실 시험을 보면서 어느정도 '이건 합격했다'라는 확신이 있었지만

직접 합격 결과를 보는 것이 더 기쁜게 사람마음 아니겠는가.

아니나 다를까 약 700명 정도의 대기열이 나오며 옆에 '합격 예정'이라는 글자가 뜰 때 기뻤다.

 

 

 

 

 

 

결국, 81.25점으로 합격했다.

이렇게까지 고득점을 할 줄은 몰랐는데, 찍은게 잘 맞았나보다.

 

 

 

 

1. 빅데이터분석기사에 관하여 & 쓸모가 있는가

학원에서 오전엔 스프링을, 오후엔 딥러닝을 배우는 중인데,

딥러닝 수업들을 때 확실히 겹치는게 있다보니 조금 이해가 더 잘된다.

그러나 아직까지는 이 자격증을 공부하면서 ' 도움이 된다'는 것은 잘 모르겠다.

 

심지어 학원에서 kaggle 경진대회를 진행했는데, 이 때도 솔직히 별 도움이 안 됐다.

어차피 lgbm 모델을 써서 파라미터 살짝 조정해서 제출했고, 빅데이터분석기사에서 배운 내용이 딱히 도움 되지는 않았다.

빅데이터분석기사에서 배운 데이터 전처리에 관한 내용, qq플랏이라던지 정규화라던지

이런 전처리를 진행할수록 제출 점수가 떨어져서 굉장히 실망스러운 경험을 했다...

 

그러나 필자는 이 자격증을 왜 취득했는가.

개발과는 그렇게까지 큰 연관이 없지만 현재 '인공지능'이라는 키워드는 너무나 빨리 성장하고 있기 때문이다.

이 키워드는 결국 확률과 통계, 기계학습을 베이스로 두고 있기 때문에 관련 용어에 익숙해지는데 의의를 두면 쓸모가 있다고 할 수 있겠다.

그러나 시간 대비 효율성이란 측면에서, 개발자를 꿈꾼다면 있으면 좋지만, 굳이 없어도 무방한 자격증이라고 생각한다.

 

 

 

 

 

2. 공부방법

절대 사지말라고 당부하고 싶은 책, 꼭 추천해주고 싶은 유튜브 영상

사전지식 : ADsP 자격증 보유

공부 기간 : 14일

교재 : 이기적 빅데이터분석기사 2024

일단 기본서로 가장 많이 팔리는 이기적 빅데이터분석기사 책을 선택했다.

책은 1회독을 했고, 뒤에 있는 복원문제의 오답을 꼼꼼히 맞춰봤다.

 

책의 평점은 ★☆☆☆☆ 별 한 개 줄 수 있겠다.

학원에서 빅데이터분석기사를 보는 인원이 본인 포함 총 6명이 있었고, 둘은 수제비로, 넷은 이기적으로 공부했는데 수제비 책이 훨씬 좋았다. 왜냐하면,

 

1. 시험에서 안나오는 개념이 책에 너무 많다.

2. 오탈자가 정말 많고, 심지어 복원문제 정답 자체가 틀린 것들이 있다.

 

같이 공부하는 학원생들의 수제비 책과 직접 비교하여 보면, 확실히 수제비 책이 더 공부하기엔 나았다, 아래 있는 수제비 빅데이터분석기사 책을 구매하기를 적극 추천한다.

 

 

 

 

 

 

 

반드시 봐야하는 유튜브 특강

빅데이터분석기사 필기의 합격률은 40%정도로 높은 편에 속하는데,

합격률의 5%는 이 유튜브 채널이 담당했다고 봐도 과언이 아닐정도로 핵심만 쏙쏙 찝어주는 유튜브 특강이 있다.

https://www.youtube.com/watch?v=qStZPyuwgjw 

현업에서 일하시다가 빅데이터분석기사 선생님으로 활동하시는 메타코드 유튜브 채널이다.

이 분 정말 잘가르치고, 교재 하나도 안사고 이 무료강의에 있는 내용만 이해하고 있어도 무조건 합격한다고 보장드릴수 있다. 별 총점은 ★★★★★ 별 다섯 개다.

책은 아예 출제되지 않는 개념이 있고 3법, 적률, 분포, 검정 등등 어려운 개념을 참고 또 참으며 그냥 봐야하는데

메타코드 유튜브 영상은 이해가 정말 잘 가고, 출제되지 않는 개념은 과감히 제하고 제작되어 말 그대로 엑기스만 뽑았다고 할 수 있다.

 

필기가 하루 전날인데 하나도 공부 안했다? 이 영상만 정독 해도 합격 가능하다고 말씀드릴 수 있겠다.

 

 

 

 

 

 

 

3. 여담

편집이 정말 지루했고, 편집 자동화를 위해 코딩을 배우게 되었는데 생 openCV로 이미지 분석을 했다.

당연히 윤곽선이 조금만 변해도 객체 인식을 못했고, 성능이 매우 안좋았다.

그러다 yolov5로 이미지 분석을 했는데, 100여장을 학습했을 뿐인데 객체인식을 놀랍도록 잘해서 기뻤던 경험이 있다.

인공지능은 컴퓨터가 지금껏 못해왔던 일들을 정말 빠르고 쉽게 해결해준다는 매력에서 개발 공부를 본격적으로 시작하게되었다.

 

난 yolo에 대해 아무것도 모르고 그저 '사용'만 했다.

그러나 빅데이터분석기사를 공부함으로써 그 때 해왔던 것들이 무엇을 의미했는지 알게된 것이다.

과대적합과 과소적합이 뭔지를 이해하고, batch_size, epoch 등 아무것도 모르고 쓰던 그 때와 달리 기계학습 전반적인 내용에 익숙해질 기회인지라 자격증이 가치가 있었다.

한참 부족하지만 다음 모델은 더 전문적으로 사용할 수 있음을 바래본다.