빅데이터분석기사 시험 가이드
시험과목·합격기준·응시자격 (2026)

• 자격명빅데이터분석기사 (국가기술자격 · 기사)
• 시행기관한국데이터산업진흥원(K-DATA)
• 접수·검정데이터자격검정 (dataq.or.kr)
• 시행 횟수연 2회 (2026: 제12회 필기 4/4 · 제13회 필기 9/5)
• 검정 방법필기(객관식 80문항·120분) + 실기(통합형 180분·R/Python)
• 합격 기준필기: 과목 40점 과락 + 평균 60점 / 실기: 60점 이상
• 응시료필기 17,800원 · 실기 40,800원
• 응시 자격있음 — 대졸(예정)·기사 이상 자격·전문대졸+경력·4년 경력 등 (전공 무관)

빅데이터의 이해(특징·가치·활용, 하둡 에코시스템·NoSQL·클라우드 등 기술과 플랫폼, 조직·인력, 인공지능, 개인정보보호·가명정보 등 법·제도), 데이터 분석 계획(하향식/상향식 과제 발굴, 분석 방법론 CRISP-DM·KDD, 성숙도·로드맵·WBS), 데이터 수집 및 저장 계획(ETL·크롤링·API, 정형/반정형/비정형, 비식별화, DW·데이터 레이크·HDFS). 암기형 비중이 커 점수를 안정적으로 확보하기 좋아요.

데이터 전처리(결측값·이상값 처리, 변수 선택, PCA 등 차원축소, 정규화·표준화·Box-Cox, SMOTE 등 불균형 처리), 데이터 탐색(기술통계·상관분석·시각적 탐색, 다변량·비정형 탐색), 통계기법 이해(중심·산포·분포, 표본추출, 이항·포아송·정규·t·카이제곱·F 분포, 점·구간 추정, 가설검정·1종/2종 오류·p-value, t-검정·ANOVA·카이제곱 검정). 계산 문항이 가장 많은 과목이에요.

분석모형 설계(지도/비지도 구분, 학습·검증·테스트 분할, 교차검증), 분석기법(회귀·로지스틱·의사결정나무·신경망·SVM·연관분석·군집·다변량), 고급 분석기법(딥러닝 CNN·RNN·LSTM, 시계열 ARIMA, 베이지안, 앙상블 배깅·부스팅·랜덤포레스트, 비모수 검정, 텍스트·SNA 분석). 알고리즘 원리와 지표(지니·엔트로피·향상도·오즈비)를 함께 묻는 유형이 많아요.

분석모형 평가 및 개선(혼동행렬 정확도·정밀도·재현율·F1, ROC·AUC, MSE·RMSE·MAE·R², 과대/과소적합과 편향-분산, 교차검증, 하이퍼파라미터 튜닝, L1/L2 정규화·드롭아웃), 분석결과 해석 및 활용(회귀계수·오즈비·변수 중요도 해석, 시간·분포·관계·비교·공간 시각화와 차트 선택, 인포그래픽, 분석 보고서·모니터링·성과 평가). 혼동행렬 계산은 거의 매회 나와요.

• 대학 졸업자 또는 졸업 예정자 — 전공 무관
• 기사 이상 국가기술자격 취득자
• 3년제 전문대 졸업 + 1년 이상 경력 / 2년제 전문대 졸업 + 2년 이상 경력
• 4년 이상 직장 경력 (분야 무관)
• 응시자격 심사 서류(졸업증명·경력증명 등) 제출 필요 — 데이터자격검정 안내 참고

• 필기 — 4과목 × 20문항 = 80문항, 객관식, 120분
• 실기 — 통합형(작업형 중심) 180분, R/Python 선택, 60점 합격
• 필기 합격 유효기간 — 합격일로부터 2년 (기간 내 실기 응시)

혼동행렬(정확도·정밀도·재현율·F1), ROC/AUC, RMSE·MAE, 향상도·오즈비, IQR 이상값 경계, 신뢰구간처럼 손으로 계산해야 풀리는 문항은 공식을 외우는 것만으로는 부족해요. 숫자를 넣어 직접 계산하는 연습을 반복하세요.

배깅↔부스팅, 지니↔엔트로피, L1↔L2, 단일↔완전 연결법, AR↔MA, CNN↔RNN처럼 짝으로 헷갈리는 개념을 비교표로 정리하세요. 모델링은 범위가 넓어 과락 위험이 크니 주요 알고리즘의 원리·장단점·하이퍼파라미터를 한 줄씩 잡아두면 좋아요.

CRISP-DM 6단계·KDD 5단계 순서, 하향식/상향식, 성숙도 단계, 하둡 컴포넌트 역할, 개인정보보호법 가명정보·비식별 기법은 암기형이라 회독으로 빠르게 점수가 올라요. 과락만 피하면 되는 과목이 아니라 평균을 끌어올리는 과목으로 활용하세요.

네. 국가기술자격법에 따른 기사 등급 국가기술자격이고, 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 시행해요. 같은 기관의 ADsP·ADP는 국가공인 민간자격이라는 점이 달라요.

과목당 40점 이상(20문항 중 8문항) + 전 과목 평균 60점 이상이에요. 한 과목이라도 40점 미만이면 과락이에요.

있어요. 대졸(예정), 기사 이상 자격, 전문대 졸업+경력, 4년 경력 중 하나에 해당해야 하고 전공 제한은 없어요. 응시자격 심사 서류를 제출해야 하니 접수 전 dataq.or.kr 안내를 확인하세요.

R 또는 Python으로 데이터를 불러와 전처리·모델링·평가를 수행하는 통합형(작업형 중심) 시험으로 180분, 60점 이상이면 합격이에요. 필기 합격일로부터 2년 이내에 응시할 수 있어요.

연 2회예요. 2026년은 제12회 필기 4월 4일·실기 6월 20일, 제13회 필기 9월 5일·실기 11월 28일이에요. 접수 기간은 dataq.or.kr 공고를 확인하세요.

필수는 아니에요. 다만 ADsP 3과목(데이터 이해·분석 기획·데이터 분석)이 빅데이터분석기사 필기 범위와 상당 부분 겹쳐서, ADsP를 공부했다면 기획·통계·머신러닝 기초가 그대로 활용돼요.