[국가기술자격시험] 빅데이터 분석기사 필기시험 첫 시행 후기!

시험 접수

 

어제(4/17) 제2회 빅데이터 분석기사 필기시험을 치르고 왔다.

 

원래 1회 때 신청했었는데, 코로나 때문에 1회 시험은 취소가 됐었다. 그래서 이번이 첫 시행이었던 것이다.

 

빅데이터 기술 분야는 필요로 하는 기업은 많은데, 그 만큼의 전문성을 갖춘 사람들이 아직 국내에 많지 않다고 들었다. 그래서 그런지 첫 시행인데도 시험 접수가 거의 티켓팅 수준이었다.

 

1회 때는 진짜 넋놓고 있다가 신청 시작일 3일 뒤에 접수 사이트 들어갔는데 춘천밖에 고사장이 남아있질 않았다. 무려 편도 4시간 거리에 있는 춘천...

 

불행인지 다행인지 첫 시험이 취소되어서 2회 때는 장소를 서울로 옮길 수 있었다 ㅎㅎ

 

 

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국가기술 빅데이터 분석기사

빅데이터 분석기사는, 한국데이터산업진흥원에서 시행하는 국가기술자격시험이다.

보통 데이터 분야 현직자들은 한국데이터산업진흥원에서 진행하는 ADsP(데이터 분석 자격검정)를 주로 취득하는 추세이다. 

데이터분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다.

출처: 한국데이터산업진흥원, 데이터 자격시험

 

하지만 데이터의 양이 방대해지고 빅데이터 분야에서의 전문성을 따로 필요로 하였는지, 빅데이터 분석기사라는 데이터 자격 검정 시험이 새로 시행되었다.

빅데이터분석기사란 빅데이터 이해를 기반으로 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 수집·저장·처리, 빅데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 말한다.

출처: 한국데이터산업진흥원, 데이터 자격시험

 

 

빅데이터 분석기사의 필기시험은 빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석 4가지 항목으로 나누어 시행된다. 그리고 실기 시험에서는 데이터 수집 작업, 데이터 전처리 작업, 데이터 모형 구축 작업, 데이터 모형 평가 작업 4가지로 나누어 시험이 시행된다.

 

 

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필기 시험 후기

일단 첫 시행임에도 불구하고 내가 시험에 접수했던 이유는 '꼭 이 자격증을 따겠어!'라기보다는 '빅데이터에 대한 전반적인 지식을 정리하고 싶다'였다.

 

그리고 결론적으로, 빅데이터 전반에 걸친 지식을 이해하고 정리하는 공부 목적은 달성하였다. 수제비 책으로만 공부했는데, 방대하게만 느껴졌던 빅데이터 분야의 지식들이 함축적으로 정리되어 있어서 한 번쯤 훑어보기 참 좋았다. 머릿속에서 흩어져있던 지식들을 처음부터 끝까지 순서에 맞게 정리해볼 수 있는 좋은 기회였다.

 

 

 

 

 

하지만, 시험을 치르고 나왔을 때에는 많이 허탈했다. 여타 수많은 문제집 집필진들이 예상했던 방향과는 무관하게 문제 형식이 출제되었기 때문이다. 내가 공부했던 수제비 책의 경우, 시험 적중률은 30%도 안 되는 것 같았다. 후기들을 찾아보니 다른 문제집들도 마찬가지였나 보다. 뭐, 첫 시행이니만큼 적중하기가 어려운 건 당연하다.

 

문제는, 수험생 입장에서의 빅데이터 분석 역량과 시험 개최 기관에서 생각하는 빅데이터 분석 역량의 괴리감이었다. 빅데이터 분야는 수집부터 처리, 분석, 결과 해석까지 그 내용이 정말 광범위하다. 그런데 시험 문제는 전체 내용의 20% 정도 안에서의 협소한 지식을 요구하는 것 같았다. 통계적, 수학적인 문제 풀이 능력이 많이 요구되는 시험이었다. 예상했던 방향과 전혀 달랐던 만큼 당황스러웠다. 정리한 내용이 아닌 학교 수업 때 배웠던 통계학적 지식을 간신히 끄집어내어 풀었다. 기억도 가물가물하고 그냥 찍은 문제도 많았으니 합격은 힘들 것 같다.

 

물론, 빅데이터 분야에서 통계학적 지식은 필수이다. 나를 포함한 많은 수험생들이 통계학적인 기반을 다지지 않은 채 빅데이터 분야에 뛰어드는 경우가 많다고 한다. 이에 실제 필드에서 일을 하고 있거나 석박사 과정을 밟고 있는 많은 사람들은 프로그래밍 관련 응용 스킬뿐만 아니라 수학적인 기초를 먼저 다질 것을 많이 이야기한다. 시험을 보고 나니 나 또한 통계적 지식이 많이 부족했음을 더욱 깨닫게 되었다. 

 

결국, 시험을 치르고 난 뒤 나는 가장 먼저 Coursera에서 암스테르담 대학 강의인 'Basic Statistics'를 수강하기 시작했다. 그동안 짜깁기 한 지식과 프로그래밍 능력으로 어떻게든 프로젝트를 꾸역꾸역 해보곤 했는데, 이대로 하다간 애매한 포지션에 놓일 것 같다는 생각이 들었다. 나조차도 내가 써 내려간 코드에 자신이 없었다.

 

 

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마치며

 

요즘 들어서 빅데이터 관련 학과도 많이 생겨나고 이에 관심도 많이 늘고 있지만, 정말 빅데이터 분석 자체에 집중해서 공부를 하기란 아직까지 쉽지 않다. 새로운 필드인 만큼 이렇다 할 명확한 커리큘럼이 정해져 있지 않기 때문이다. 특히 나처럼 심리학, 컴퓨터 공학을 전공해온 사람으로서는 이 분야가 알듯 말듯한 미지의 섬같이 막연하게 느껴지기도 한다. 하지만 반대로 생각하면, 누군가 정해놓은 길이 상대적으로 적은 만큼 내가 개척할 길이 많다는 뜻이기도 하다. 

 

 

빅데이터의 인기가 날로 갈수록 느는 만큼, 통계학적 기반을 명확히 이해하고 적절하게 활용할 줄 아는 능력이 더욱 중요해진 것 같다. '급할수록 돌아가라'는 말처럼 AI 빅데이터 전문가가 되고 싶다면 근본부터 차분히 다져야겠다.