빅데이터분석기사 필기 학습 계획 D-25
제13회 필기 2026.9.5(토) · 발표 9/23 · 접수완료 · 주관 한국데이터산업진흥원 (dataq.or.kr)
객관식 80문항 / 120분 — 4과목 × 20문항 (①분석 기획 ②빅데이터 탐색 ③빅데이터 모델링 ④결과 해석)
합격: 평균 60점 이상 + 전 과목 40점 이상(과락)
전략 4줄 요약
기출이 곧 교과서 — 개념서 정독보다 최근 회차 기출 반복이 점수 대비 효율 최고
3과목(모델링)이 최난도 — 과락(40점)만 면하면 됨. 1·2과목에서 점수를 벌어 평균 60을 맞추는 구조
③ 계산문제는 소수 — 용어·정의·지표 암기가 80% (혼동행렬 계열 지표는 계산까지 연습)
8/28까지는 수신시험이 절대 우선 — 빅분기 욕심내다 둘 다 놓치지 말 것. 본게임은 8/30~9/4 6일 집중
8.11(화)
~8.28(금)
병행 수신시험 우선 기간 — 빅분기는 자투리 20~30분만. 출퇴근·쉬는 시간에 기출문제 앱이나 개념 요약으로 4과목을 순환하며 용어 눈익히기 (1주차: 1·2과목, 2주차: 3·4과목). 저녁 공부 시간은 수신 계획대로 사용.
8.29(토)휴식 수신시험 응시일 — 시험 후 휴식. (선택) 저녁에 기출 1회분을 시간 재지 말고 풀어 현재 실력 진단 → 약한 과목 확인
8.30(일)1·2과목 1과목 빅데이터 분석 기획 전체(분석 기획·데이터 수집/적재·거버넌스·개인정보) + 2과목 시작. 주말 09~12시, 14~18시 (약 7시간). 단원 끝날 때마다 해당 기출 바로 풀기
8.31(월)2과목 2과목 빅데이터 탐색 완료 — 전처리(결측치·이상치·스케일링·인코딩), EDA, 기초통계(분포·가설검정·표본추출)
9.1(화)3과목 3과목 빅데이터 모델링 ① — 회귀·로지스틱, 의사결정나무, SVM, KNN, 군집분석(k-means·계층적), 연관분석(지지도·신뢰도·향상도)
9.2(수)3·4과목 3과목 모델링 ② — 앙상블(배깅·부스팅·랜덤포레스트), 인공신경망(활성화 함수·역전파)·딥러닝(CNN/RNN), 비정형 데이터 분석 + 4과목 시작
9.3(목)4과목 4과목 빅데이터 결과 해석 완료 — 평가지표(혼동행렬·정밀도·재현율·F1·ROC/AUC·RMSE), 교차검증·홀드아웃, 과적합 방지(규제·드롭아웃), 시각화·분석 활용
9.4(금)총정리 기출 2~3회분 실전 모의(80문항/120분 타이머) + 오답 정리 + 공식·지표 암기카드 최종 암기. 23시 전 취침
9.5(토)시험 시험일 — 오전에 암기카드·오답노트 1회만 훑기. 객관식 80문항/120분. 과락(과목 40점 미만) 주의: 모르는 문제도 반드시 찍고, 한 과목에 시간 몰아주지 말 것