객관식
80문항120분
4개 과목 · 과목별 20문항
분석 기획 / 탐색 / 모델링 / 결과 해석
BIG DATA / STUDY CHANGE ATLAS비공식 학습 가이드
빅데이터분석기사 · 적용기간 2027.1.1. ~ 2030.12.31.
2027 출제기준, 달라진 곳만 한눈에
다시 외우기 전에, 달라진 위치부터.
이동 · 새로 명시 · 삭제를 구분해 기존 공부에 연결하세요.
01 / AT A GLANCE
변하지 않는 출발점
시험 구성은 출제기준에 적힌 그대로, 개정 해석과 구분해서 읽습니다.
통합형 (필답형, 작업형)
180분
빅데이터 분석실무
수집 → 전처리 → 탐색 → 모형 구축 → 평가
실기의 위 5개 단계는 출제기준의 주요항목입니다. 시험 문제 유형이나 문항 수를 뜻하지 않으며, 통합형 방식의 신규 도입을 주장하지 않습니다.
02 / WHAT CHANGED추가보다 먼저,
추가보다 먼저,
이동을 확인하세요.
과목에서 사라졌다고 시험 범위에서 사라진 것은 아닙니다.
개정 안내의 이동·삭제·신설 표시와 명칭 재편을 나누어 정리했습니다.
읽는 순서어디에서어디로그리고 무엇을 의미하는지
CHANGE MAP / 이동
개정 안내 p.2–3삭제가 아니라, 자리 이동입니다.
이전 과목 → 이동하는 항목 → 개정 과목
- 이전 · 필기 3모델링
- 분석모형 선정
- 분석모형 정의
- 분석모형 구축 절차
개정 · 필기 1분석 기획 - 이전 · 필기 1분석 기획
- 데이터 변환
- 데이터 품질 검증
개정 · 필기 2탐색 - 이전 · 필기 3모델링
- 데이터 분할
개정 · 필기 2탐색
세세항목 신설 · 필기 3
주성분분석 (PCA)
관련 내용을 일원화해 새로 명시했습니다.
개념 자체의 신규 도입이 아닙니다.
명시적 삭제분석 도구 선정 필기 3
분석 도구 선정 필기 3
비즈니스 기여도 평가 필기 4
도구 선정 삭제 ≠ 실기 도구 사용 불필요
PRACTICAL / 실기
개정 안내 p.1, 4실습 흐름에 ‘탐색’이 명시됩니다.
이전 · 4개
- 수집
- 전처리
- 모형 구축
- 모형 평가
개정 · 5개
- 수집
- 전처리
- + 신설탐색
- 모형 구축
- 모형 평가
주의 · NCS 능력단위를 반영한 출제기준 주요항목입니다. 4개 → 5개는 문제 유형이나 문항 수의 변화가 아닙니다. 통합형 검정방법의 신규 도입을 뜻하지 않습니다.
이전 vs 개정, 과목별로 나란히
이전은 개정 안내의 현행 기준, 개정은 2027–2030 기준입니다. 주요항목은 번호 없이 표시합니다. 학습 영향은 편집자 제안이며 난이도·출제 비중 예측이 아닙니다.
필기 1 · 빅데이터 분석 기획
↔ 이동 · 세분화개정 안내 p.2이전 · OLD
- 빅데이터의 이해
- 데이터 분석 계획
- 데이터 수집 및 저장 계획
개정 · NEW
- 동일 명칭빅데이터의 이해
- 변경빅데이터 기술 트랜드 분석
- 동일 명칭데이터 분석 계획
- 동일 명칭데이터 수집 및 저장 계획
유지할 핵심과 변경 해설 보기
이전 구조플랫폼·인공지능·개인정보는 “빅데이터 기술 및 제도”에 함께 있었고, 데이터 변환·품질 검증은 “데이터 수집 및 전환”에 포함됐습니다.
개정 내용세분화: 플랫폼 구조·기술 동향, 인공지능의 도입·기술 전망을 명시. 법제·개인정보 활용은 “빅데이터의 이해” 아래로 재편. 유입: 필기 3의 분석모형 선정·정의·구축 절차. 유출: 데이터 변환·품질 검증은 필기 2로 이동.
유지할 핵심빅데이터 특징·가치, 분석 로드맵·문제 정의, 데이터 비식별화·적재·저장은 유지됩니다.
공부에 미치는 영향 · 편집자 제안기존 기획 노트는 유지하고 설계 내용을 합치세요. 플랫폼·AI는 완전히 새로운 주제가 아니라 기존 항목의 구체화로 대조하세요.
필기 2 · 빅데이터 탐색
← 유입 · 명칭 변경개정 안내 p.2이전 · OLD
- 데이터 전처리
- 데이터 탐색
- 통계기법 이해
개정 · NEW
- 동일 명칭데이터 전처리
- 변경탐색적 데이터 분석
- 동일 명칭통계기법 이해
유지할 핵심과 변경 해설 보기
이전 구조데이터 정제는 정제·결측값·이상값 처리, “분석 변수 처리”는 변수 선택·차원축소·파생변수·변수 변환·불균형 데이터 처리로 구성됐습니다.
개정 내용유입: 필기 1의 데이터 변환·품질 검증은 “데이터 정제”로, 필기 3의 데이터 분할은 “데이터 처리”로 이동. 명칭 변경: 분석 변수 처리 → 데이터 처리, 데이터 탐색 → 탐색적 데이터 분석.
유지할 핵심결측값·이상값 처리와 차원축소, 상관관계·시각적 탐색, 기술통계·점추정·구간추정·가설검정은 유지됩니다.
공부에 미치는 영향 · 편집자 제안새 개념으로만 보지 말고 기존 변환·품질 검증·분할 노트를 전처리에 연결하세요. 주성분분석 명시와 별개로 탐색의 차원축소도 계속 점검하세요.
필기 3 · 빅데이터 모델링
→ 이동 · − 삭제 · + 명시개정 안내 p.1, 3이전 · OLD
- 분석모형 설계
- 분석기법 적용
개정 · NEW
- 동일 명칭분석기법 적용
유지할 핵심과 변경 해설 보기
이전 구조“분석모형 설계” 아래 분석 절차 수립에는 분석모형 선정·정의·구축 절차가, 분석 환경 구축에는 분석 도구 선정·데이터 분할이 있었습니다.
개정 내용이동: 설계의 분석모형 선정·정의·구축 절차는 필기 1로, 데이터 분할은 필기 2로 이동. 삭제: 분석 도구 선정. 명칭 변경: 분석기법 / 고급 분석기법 → 기초 / 심화 분석기법. 주성분분석은 관련 내용을 일원화해 세세항목으로 신설.
유지할 핵심회귀분석·로지스틱 회귀분석·의사결정나무·인공신경망·서포트벡터머신·연관성분석·군집분석과 시계열·딥러닝·앙상블 등 기존 분석기법 분류 및 항목은 유지됩니다.
공부에 미치는 영향 · 편집자 제안설계가 통째로 삭제된 것이 아닙니다. 이동한 내용은 새 과목에서 복습하고 핵심 알고리즘 학습은 이어가세요. 주성분분석은 개념 자체의 완전한 신규 도입으로 단정하지 마세요. 도구 선정 삭제도 실기 도구 사용이 불필요하다는 뜻은 아닙니다.
필기 4 · 빅데이터 결과 해석
↔ 재배치 · − 삭제개정 안내 p.3이전 · OLD
- 분석모형 평가 및 개선
- 분석결과 해석 및 활용
개정 · NEW
- 동일 명칭분석모형 평가 및 개선
- 변경분석결과 시각화 및 활용
유지할 핵심과 변경 해설 보기
이전 구조“분석결과 해석 및 활용” 아래 해석·시각화·활용이 나뉘고, 해석에 분석모형 해석과 비즈니스 기여도 평가가 있었습니다.
개정 내용주요항목 명칭 변경: 분석결과 시각화 및 활용. 과목 내 이동: 분석모형 해석은 “분석결과 해석 및 활용” 세부항목으로 재배치. 삭제: 비즈니스 기여도 평가.
유지할 핵심평가 지표·교차 검증·과대적합 방지·매개변수 최적화, 시각화, 분석모형 전개·모니터링·리모델링은 유지됩니다.
공부에 미치는 영향 · 편집자 제안평가·개선과 시각화 학습은 이어가세요. 삭제된 기여도 평가와 이동한 분석모형 해석을 구분하고, 해석을 활용 흐름에 묶어 정리하세요.
실기 · 빅데이터 분석실무
+ 탐색 작업 신설개정 안내 p.1, 4이전 · OLD
- 데이터 수집 작업
- 데이터 전처리 작업
- 데이터 모형 구축 작업
- 데이터 모형 평가 작업
개정 · NEW
- 동일 명칭데이터 수집 작업
- 동일 명칭데이터 전처리 작업
- 변경데이터 탐색 작업
- 동일 명칭데이터 모형 구축 작업
- 동일 명칭데이터 모형 평가 작업
유지할 핵심과 변경 해설 보기
이전 구조수집 → 전처리 → 모형 구축 → 모형 평가의 주요항목이 제시됐습니다. 이전 표의 번호는 3을 건너뛰므로 여기서는 번호 없이 항목명을 비교합니다.
개정 내용주요항목 4개 → 5개: NCS 능력단위를 반영한 “데이터 탐색 작업” 신설. 기초통계 산출하기 / 데이터 분포 분석하기 / 변수간 관계 확인하기가 추가됐습니다.
유지할 핵심데이터 읽기, 결측값·이상값 처리, 표준화·정규화, 모형 선택·구축, 평가지표 기반 비교·선택, 최종모형·분석결과 해석·저장은 유지됩니다.
공부에 미치는 영향 · 편집자 제안기존 실습 흐름에 자료 요약·기술통계, 유의성 검정·변수 선정, 가설 적합성·충분성 검증을 연결하세요. 주요항목이 문제 유형 5개를 뜻하지 않으며, 통합형 검정방법의 신규 도입을 주장하는 근거도 아닙니다.
항목별 상세 변경과 근거 펼치기
분석모형 설계는 기획 단계로
이전모델링 → 분석모형 설계 → 분석 절차 수립
개정분석 기획 → 데이터 분석 계획 → 분석모형 설계
분석모형 선정·정의·구축 절차가 이동합니다. 학습 범위에서 삭제된 것이 아닙니다.
데이터 변환·품질 검증은 탐색으로
이전분석 기획 → 데이터 수집 및 전환
개정탐색 → 데이터 전처리 → 데이터 정제
데이터 변환과 데이터 품질 검증의 과목 위치가 바뀝니다.
데이터 분할도 전처리에 묶기
이전모델링 → 분석 환경 구축
개정탐색 → 데이터 전처리 → 데이터 처리
분할을 모델링에서 제외했다고 학습에서 빼지 마세요. 전처리 흐름 안에서 다룹니다.
분석모형 해석의 위치 조정
이전결과 해석 → 분석결과 해석
개정결과 해석 → 분석결과 해석 및 활용
분석모형 해석을 활용 관련 항목과 함께 재배치했습니다.
분석 도구 선정
이전모델링 → 분석 환경 구축 → 분석 도구 선정
개정개정 세세항목에서 삭제
이 항목의 삭제를 실기 도구 사용 능력이 불필요하다는 뜻으로 해석하지 마세요.
비즈니스 기여도 평가
이전결과 해석 → 분석결과 해석 → 비즈니스 기여도 평가
개정개정 세세항목에서 삭제
분석모형 해석 자체는 삭제가 아니라 이동입니다.
세분화개정 안내 p.2
플랫폼·인공지능 항목의 구체화
이전빅데이터 기술 및 제도 안의 플랫폼·인공지능
개정빅데이터 기술 트랜드 분석 → 플랫폼 / 인공지능
플랫폼 구조·기술 동향, 인공지능의 도입·기술 전망으로 세분화됩니다. 법제·개인정보 활용은 빅데이터의 이해 아래로 분리됩니다. 기존 주제가 모두 처음 등장한 것은 아닙니다.
세세항목 신설개정 안내 p.1, 3
주성분분석, 세세항목으로 명시
이전관련 내용의 분산
개정모델링 → 분석기법 적용 → 기초 분석기법 → 주성분분석
개정 안내는 관련 내용을 모델링으로 일원화하여 세세항목으로 신설한다고 설명합니다. 개념 자체의 완전한 신규 도입으로 단정하지 않습니다. 탐색의 차원축소 항목도 유지됩니다.
주요항목 신설개정 안내 p.1, 4
실기 데이터 탐색 작업 신설
이전기존 실기 기준
개정데이터 탐색 작업 → 기초통계 산출 / 데이터 분포 분석 / 변수간 관계 확인
NCS 능력단위를 반영한 주요항목 신설입니다. 주요항목 5개를 실제 시험 문제 유형 5개로 해석하거나, 통합형 검정방법이 새로 도입되었다고 단정할 근거는 아닙니다.
명칭 변경개정 안내 p.1–3
범위를 읽기 쉽게 바꾼 명칭
이전데이터 산업의 이해 · 개인정보 법·제도 · 데이터 수집 및 전환 · 분석 변수 처리 · 데이터 탐색 · 분석기법 · 고급 분석기법 · 분석결과 해석 및 활용(주요항목)
개정빅데이터 산업환경 · 빅데이터 관련 법제도 · 데이터 확보 · 데이터 처리 · 탐색적 데이터 분석 · 기초 분석기법 · 심화 분석기법 · 분석결과 시각화 및 활용(주요항목)
명칭 변경을 내용 전체의 신설로 혼동하지 마세요. 분석기법 분류는 기존 체계를 유지합니다. 결과 해석의 세부항목은 분석결과 해석 및 활용으로 재편됩니다.
읽기 주의
이 섹션의 설명은 자료를 바탕으로 한 편집자 해설입니다. 실제 문항 구성·난이도·출제 비중을 예측하지 않습니다. 전체 항목의 정확한 위치는 아래 출제기준에서 확인하세요.
03 / COMPLETE SYLLABUS
전체 기준, 빠짐없이.
과목 → 주요항목 → 세부항목 → 세세항목.
필기 4과목과 실기 1과목의 전체 계층을 제공합니다.
필기 · 20문항
23 세세항목빅데이터 분석 기획
빅데이터의 이해
빅데이터 기술 트랜드 분석
데이터 분석 계획
데이터 수집 및 저장 계획
필기 · 20문항
25 세세항목빅데이터 탐색
데이터 전처리
탐색적 데이터 분석
통계기법 이해
필기 · 20문항
16 세세항목빅데이터 모델링
분석기법 적용
필기 · 20문항
18 세세항목빅데이터 결과 해석
분석모형 평가 및 개선
분석결과 시각화 및 활용
실기 · 분석실무
23 세세항목빅데이터 분석실무
데이터 수집 작업
데이터 수집하기
출제기준 p.3- 정형, 반정형, 비정형 등 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있다.
- 필요시 공개 데이터를 수집할 수 있다.
데이터 전처리 작업
데이터 탐색 작업
데이터 모형 구축 작업
데이터 모형 평가 작업
04 / YOUR NEXT STEP지금 단계에 맞는
지금 단계에 맞는
다음 한 걸음.
개인 성적이나 응시 이력과 무관한 일반적인 학습 제안입니다.
응시할 회차에 적용되는 기준부터 확인하고 활용하세요.
공통 기반을 유지하기
결과를 예단하기보다 필기와 실기가 겹치는 전처리·기술통계·모형 평가를 가볍게 이어갑니다.
- 기존 노트에 이동한 항목의 새 위치 표시하기
- 작은 데이터로 결측값 처리와 요약통계 연습하기
- 개정 기준의 적용 시점과 응시 회차 구분하기
설명을 실행으로 옮기기
데이터를 읽고 정제한 뒤, 탐색·모형 구축·평가·결과 저장까지 연결해 연습합니다.
- 기술통계·유의성 검정의 선택 이유 설명하기
- 평가지표로 모형을 비교하고 결과 해석하기
- 해당 회차 공지의 실기 환경·허용 도구 확인하기
오답을 새 목차에 연결하기
교재를 모두 바꾸기 전에 기존 학습 내용과 개정 항목을 대조해 빈 곳부터 보완합니다.
- 오답을 개념 혼동·조건 누락·계산 오류로 나누기
- 이동 항목은 복습하고 신설·세분화 항목은 보충하기
- 4과목을 고르게 점검하며 120분 풀이 연습하기
학습 제안은 편집자 의견이며, 공식 준비 지침이나 합격 보장이 아닙니다. 접수·응시자격·일정·시험 운영은 해당 회차의 공식 공지를 별도로 확인하세요.
05 / SOURCES & NOTES자료에 충실하게,
자료에 충실하게,
해석은 분명하게.
빅데이터분석기사 출제기준
DataQ 출처 PDF · 총 3쪽
- p.1
- 적용기간·필기 검정방법, 분석 기획, 탐색의 전처리
- p.2
- 탐색의 나머지 항목, 모델링, 결과 해석
- p.3
- 실기 검정방법과 분석실무 전체 기준
빅데이터분석기사 출제기준 개정 안내
DataQ 출처 PDF · 총 4쪽
- p.1
- 대상·적용기간·개정사유(적용기간 만료)와 주요 개정 내용
- p.2
- 필기 분석 기획·탐색의 현행/개정 대비표
- p.3
- 필기 모델링·결과 해석의 현행/개정 대비표
- p.4
- 실기 현행/개정 대비표
전사·편집 원칙과 확인 범위
- 이 페이지는 DataQ 출처 PDF를 정리한 비공식 안내입니다. 자료 출처는 DataQ 데이터자격검정입니다(자료 제공자 확인). 이 페이지는 공식 기관 사이트가 아닌 학습용 정리본입니다. 링크는 DataQ 홈페이지이며 개별 공지 주소는 아닙니다.
- 전체 출제기준은 자료 A의 항목명과 실기 수행 문장을 기준으로 전사했습니다. 표의 줄바꿈·띄어쓰기 등 표시 형식은 읽기 쉽게 정리했으며, 내용을 추가하거나 생략하지 않았습니다.
- 자료 A p.2의 모델링 주요항목은 “2. 분석기법 적용”으로, 자료 B p.3의 개정 표는 “1. 분석기법 적용”으로 표시되어 있습니다. 번호 불일치를 재현하거나 의미를 바꾸지 않도록 주요·세부항목은 번호 없이 항목명으로 표시합니다. 세세항목 번호는 각 세부항목 안의 순서입니다.
- “빅데이터 기술 트랜드 분석” 등 항목명은 자료 A의 표기를 유지합니다. 자료 B의 “빅데이터 관련 법·제도”는 전체 기준에서 자료 A의 “빅데이터 관련 법제도” 표기를 사용합니다.
- 개정 설명은 자료 B에 근거하며, 학습 제안은 별도의 편집자 의견입니다. 제공 자료에 없는 문항 수·세부 유형·운영 변경을 추정하지 않습니다.
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