빅데이터분석기사: Difference between revisions
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*[[상관관계 분석]] | *[[상관관계 분석]] | ||
*기초통계량 추출 및 이해 | *[[기초통계량|기초통계량 추출 및 이해]] | ||
*시각적 데이터 탐색 | *[[시각적 데이터 탐색]] | ||
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|고급 데이터 탐색 | |고급 데이터 탐색 | ||
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*시공간 데이터 탐색 | *[[시공간 데이터]] 탐색 | ||
*다변량 데이터 탐색 | *[[다변량 데이터]] 탐색 | ||
*비정형 데이터 탐색 | *[[비정형 데이터]] 탐색 | ||
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! rowspan="2" |통계기법 이해 | ! rowspan="2" |통계기법 이해 | ||
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*데이터요약 | *데이터요약 | ||
*표본추출 | *[[표본추출]] | ||
*확률분포 | *확률분포 | ||
*표본분표 | *표본분표 | ||
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*시계열 분석 | *시계열 분석 | ||
*베이지안 기법 | *베이지안 기법 | ||
*딥러닝 분석 | *[[딥 러닝|딥러닝]] 분석 | ||
*비정형 데이터 분석 | *[[비정형 데이터]] 분석 | ||
*앙상블 분석 | *[[앙상블 기법|앙상블 분석]] | ||
*비모수 통계 | *비모수 통계 | ||
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! rowspan="6" |빅데이터 결과해석 | ! rowspan="6" |빅데이터 결과해석 | ||
! rowspan="2" |분석모형 평가 및 개선 | ! rowspan="2" |분석모형 평가 및 개선 | ||
|분석모형 평가 | |[[데이터 분석 모형|분석모형]] 평가 | ||
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*평가 지표 | *평가 지표 | ||
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|분석결과 해석 | |분석결과 해석 | ||
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*분석모형 해석 | *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 해석 | ||
*비즈니스 기여도 평가 | *비즈니스 기여도 평가 | ||
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|분석결과 시각화 | |[[데이터 시각화|데이터 분석결과 시각화]] | ||
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*시공간 시각화 | *시공간 시각화 | ||
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|분석결과 활용 | |분석결과 활용 | ||
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*분석모형 전개 | *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 전개 | ||
*분석결과 활용 시나리오 개발 | *분석결과 활용 시나리오 개발 | ||
*분석모형 모니터링 | *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 모니터링 | ||
*분석모형 리모델링 | *[[데이터 분석 모형|분석모형]] 리모델링 | ||
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Latest revision as of 09:29, 14 December 2020
개요[edit | edit source]
관련 근거[edit | edit source]
국가기술자격법 및 동법 시행령
빅데이터분석기사 정의[edit | edit source]
빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자
빅데이터분석기사의 필요성[edit | edit source]
- 전 세계적으로 빅데이터가 미래성장동력으로 인식돼, 각국 정부에서는 관련 기업투자를 끌어내는 등 국가·기업의 주요 전략분야로 부상 중
- 국가와 기업의 경쟁력 확보를 위해 빅데이터 분석 전문가의 수요는 증가하고 있으나, 수요 대비 공급 부족으로 인력 확보에 어려움이 높은 실정
- 이에 정부차원에서 빅데이터 분석 전문가 양성과 함께 체계적으로 역량을 검증할 수 있는 국가기술자격 수요가 높은 편
빅데이터분석기사의 직무[edit | edit source]
- 대용량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를 찾고 결과를 예측하기 위해
- 목적에 따라 분석기술과 방법론을 기반으로
- 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화를 수행하는 업무를 수행
과목 및 내용[edit | edit source]
필기[edit | edit source]
필기과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 |
---|---|---|---|
빅데이터 분석 기획 | 빅데이터의 이해 | 빅데이터 개요 및 활용 |
|
빅테이터 기술 및 제도 |
| ||
데이터분석 계획 | 분석방안수립 |
| |
분석 작업 계획 |
| ||
데이터 수집 및 저장 계획 | 데이터 수집 및 전환 |
| |
데이터 적재 및 저장 |
| ||
빅데이터 탐색 | 데이터 전처리 | 데이터 정제 |
|
분석 변수 처리 |
| ||
데이터 탐색 | 데이터 탐색 기초 | ||
고급 데이터 탐색 | |||
통계기법 이해 | 기술통계 |
| |
추론통계 |
| ||
빅데이터 모델링 | 분석모형 설계 | 분석 절차 수립 |
|
분석 환경 구축 | |||
분석기법 적용 | 분석기법 | ||
고급 분석기법 | |||
빅데이터 결과해석 | 분석모형 평가 및 개선 | 분석모형 평가 |
|
분석모형 개선 |
| ||
분석결과 해석 및 활용 | 분석결과 해석 |
| |
데이터 분석결과 시각화 |
| ||
분석결과 활용 |
실기[edit | edit source]
실기과목명 | 주요항목 | 세부항목 | 세세항목 |
---|---|---|---|
빅데이터 분석 실무 | 데이터 수집 작업 | 데이터 수집하기 |
|
데이터 전처리 작업 | 데이터 정제하기 |
| |
데이터 변환하기 |
| ||
데이터 모형 구축 작업 | 분석모형 선택하기 |
| |
분석모형 구축하기 |
| ||
데이터 모형 평가 작업 | 구축된 모형 평가하기 |
| |
분석결과 활용하기 |
|
출제문항수[edit | edit source]
출제기준(필기)[edit | edit source]
직무분야 | 정보통신 | 중직무분야 | 정보기술 | 자격종목 | 빅데이터 분석기사 | 적용기간 | 4년(2020.1.1.~2023.12.31.) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
직무내용 |
| ||||||
필기검정방법 | 객관식 | 문제수 | 80 | 시험시간 | 120분 |
과목별 주요 항목
필기과목명 | 문제수 | 주요항목 |
---|---|---|
빅데이터 분석기획 | 20 |
|
빅데이터 탐색 | 20 |
|
빅데이터 모델링 | 20 |
|
빅데이터 결과 해석 | 20 |
|
출제기준(실기)[edit | edit source]
직무분야 | 정보통신 | 중직무분야 | 정보기술 | 자격종목 | 빅데이터 분석기사 | 적용기간 | 4년(2020.1.1.~2023.12.31.) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
직무내용 |
| ||||||
실기검정방법 | 통합형(필답형, 작업형) | 시험시간 | 180분 |
과목별 주요 항목
실기과목명 | 주요항목 |
---|---|
빅데이터 분석실무 |
|
응시자격 및 합격기준[edit | edit source]
응시자격[edit | edit source]
응시자격 |
---|
|
합격기준[edit | edit source]
필기시험 합격기준 | 실기시험 합격기준 |
---|---|
과목당 100점을 만점으로
|
100점을 만점으로 60점이상
(시험의 일부 과정을 응시하지 않은 경우 득점에 관계없이 불합격) |
응시자격 증빙서류[edit | edit source]
구분 | 내용 |
---|---|
제출서류 |
|
참고 문헌[edit | edit source]
각주[edit | edit source]
- ↑ 모든 직무분야 인정
- ↑ 모든학과 응시 가능
- ↑ "졸업자등"이란 「초·중등교육법」 및 「고등교육법」에 따른 학교를 졸업한 사람 및 이와 같은 수준 이상의 학력이 있다고 인정되는 사람을 말한다. 다만, 대학(산업대학 등 수업연한이 4년 이상인 학교를 포함한다. 이하 "대학등"이라 한다) 및 대학원을 수료한 사람으로서 관련 학위를 취득하지 못한 사람은 "대학졸업자등"으로 보고, 대학등의 전 과정의 2분의 1 이상을 마친 사람은 "2년제 전문대학졸업자등"으로 본다.
- ↑ "졸업예정자"란 국가기술자격 검정의 필기시험일(필기시험이 없거나 면제되는 경우에는 실기시험의 수험원서 접수마감일을 말한다. 이하 같다) 현재 「초·중등교육법」 및 「고등교육법」에 따라 정해진 학년 중 최종 학년에 재학 중인 사람을 말한다. 다만, 「학점인정 등에 관한 법률」 제7조에 따라 106학점 이상을 인정받은 사람(「학점인정 등에 관한 법률」에 따라 인정받은 학점 중 「고등교육법」 제2조제1호부터 제6호까지의 규정에 따른 대학 재학 중 취득한 학점을 전환하여 인정받은 학점 외의 학점이 18학점 이상 포함되어야 한다)은 대학졸업예정자로 보고, 81학점 이상을 인정받은 사람은 3년제 대학졸업예정자로 보며, 41학점 이상을 인정받은 사람은 2년제 대학졸업예정자로 본다.
- ↑ 「고등교육법」 제50조의2에 따른 전공심화과정의 학사학위를 취득한 사람은 대학졸업자로 보고, 그 졸업예정자는 대학졸업예정자로 본다.
- ↑ "이수자"란 기사 수준 기술훈련과정 또는 산업기사 수준 기술훈련과정을 마친 사람을 말한다.
- ↑ "이수예정자"란 국가기술자격 검정의 필기시험일 또는 최초 시험일 현재 기사 수준 기술훈련과정 또는 산업기사 수준 기술훈련과정에서 각 과정의 2분의 1을 초과하여 교육훈련을 받고 있는 사람을 말한다.