2026 단축키 빅데이터 분석기사 필기(전2권)

우리나라에서는 오랫동안 수학에서 통계 교육을 초등학교부터 실시해 왔고 근래에는 통계 분석능력을 기르기 위해 사회, 경제 등의 과목에서 데이터 분석을 다루고 있다. 심지어 수능의 영어 교과에 데이터를 이용한 문제가 제시되기도 한다. 이렇게 오랜 기간 통계 교육을 받았지만 국민들의 데이터 활용 능력은 선진국에 비해 많이 떨어지는 것이 현실이다. 국민들의 통계 활용 능력을 높이기 위해서는 분석 도구나 통계 이론에 대한 교육보다는 통계를 실제로 활용하는 교육이 필요하다. 불행히도 현재 우리나라에서는 통계교육이 개개의 분석 방법이나 분석 도구에 대한 교육 위주로 이루어져 있다. 특히 대학이나 사회인에 대한 통계교육의 경우 가트너의 분석 단계에서 기술분석이나 진단분석을 데이터 분석 과정에 적용하여 실제 데이터를 분석하는 교육보다는 예측분석이나 처방분석에 필요한 통계나 기계학습에 대한 교육에 집중되고 있다. 실제로 대학생들이나 일반인들을 위한 교육에서는 R과 하둡(Hadoop)과 같은 도구 교육과 빅데이터 전문가가 되기 위한 학부 통계학과 수준 이상의 통계 및 기계학습 교육이 대부분이다. 물론, 국가 경쟁력을 위하여 심도 있는 데이터 과학자나 분석가의 양성도 필요하지만 일반인의 데이터 활용 능력을 높이는 것도 중요하다고 생각된다. 데이터 분석 현장에서 오랫동안 데이터 분석 전문가로 활약해온 저자의 경험을 바탕으로 국가공인 데이터 분석 완결판인「빅데이터 분석기사」를 출간하게 되었다.

2026 단·축·키 빅데이터 분석기사 필기
1과목 빅데이터 분석 기획
01 빅데이터 개요 및 활용
1. 빅데이터의 특징
2. 빅데이터의 가치
3. 데이터 산업의 이해
4. 빅데이터 조직 및 인력
02 빅데이터 기술 및 제도
1. 빅데이터 플랫폼
2. 빅데이터와 인공지능
3. 개인정보 법 ㆍ 제도
4. 개인정보 활용
03 CHAPTER 01 예상문제
CHAPTER 02 데이터분석 계획
01 분석방안수립
1. 분석 로드맵 설정
2. 분석문제 정의
3. 데이터분석 방안
02 분석작업 계획
1. 데이터 확보 계획
2. 분석절차 및 작업계획
03 CHAPTER 02 예상문제
CHAPTER 03 데이터 수집 및 저장 계획
01 데이터 수집 및 전환
1. 데이터 수집
2. 데이터 유형 및 속성 파악
3. 데이터 변환
4. 데이터 비식별화
5. 데이터 품질검증
02 데이터 적재 및 저장
1. 데이터 적재
2. 데이터 저장
03 CHAPTER 03 예상문제

2과목 빅데이터 탐색
CHAPTER 01 데이터 전처리
01 데이터 정제
1. 데이터 정제(Data Cleansing)
2. 데이터 결측값 처리
3. 데이터 이상값 처리
02 분석 변수 처리
1. 변수 선택 207
2. 차원축소(Dimensionality Reduction)
3. 파생변수 생성
4. 변수변환
5. 불균형 데이터 처리
03 CHAPTER 01 예상문제
CHAPTER 02 데이터 탐색
01 데이터 탐색 기초
1. 데이터 탐색의 개요
2. 상관관계 분석
3. 기초통계량 추출 및 이해
4. 시각적 데이터 탐색
02 고급 데이터 탐색
1. 시공간 데이터(Spatio-Temporal Data) 탐색
2. 다변량 데이터 탐색
3. 비정형 데이터 탐색
03 CHAPTER 02 예상문제
CHAPTER 03 통계기법 이해
01 기술통계
1. 데이터 요약
2. 표본추출
3. 확률분포
4. 표본분포
02 추론통계
1. 점추정
2. 구간추정
3. 가설검정
03 CHAPTER 03 예상문제

3과목 빅데이터 모델링
CHAPTER 01 분석모형 설계
01 분석절차 수립
1. 분석모형 선정
2. 분석모형 정의
3. 분석모형 구축 절차
02 분석 환경 구축
1. 분석 도구 선정
2. 데이터 분할
03 CHAPTER 01 예상문제
CHAPTER 02 분석기법 적용
01 분석기법
1. 회귀분석(Regression Analysis)
2. 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
3. 의사결정나무
4. 인공신경망(Artificial Neural Network)
5. 서포트벡터머신(SVM, Support Vector Machine)
6. 연관성분석
7. 군집분석
02 고급 분석기법
1. 범주형 자료분석
2. 다변량 분석
3. 시계열 분석(Time Series Analysis)
4. 베이지안 기법
5. 딥러닝 분석
6. 비정형데이터 분석
7. 앙상블분석
8. 비모수 통계
03 CHAPTER 02 예상문제

4과목 빅데이터 결과 해석
CHAPTER 01 분석모형 평가 및 개선
01 분석모형 평가
1. 평가지표
2. 분석모형 진단
3. 교차 검증(Cross Validatiion)
4. 모수 유의성 검증
5. 적합도 검정
02 분석모형 개선
1. 과대적합 방지
2. 매개변수 최적화(Parameter Optimization)
3. 분석모형 융합(Aggregation)
4. 최종 모형 선정
03 CHAPTER 01 예상문제
CHAPTER 02 분석결과 해석 및 활용
01 분석결과 해석
1. 분석모형 해석
2. 비즈니스 기여도 평가
02 분석결과 시각화
1. 데이터 시각화
2. 정보 시각화
3. 인포그래픽
03 분석결과 활용
1. 분석모형 전개
2. 분석결과 활용 시나리오 개발
3. 분석 모형 모니터링
4. 분석 모형 리모델링
04 CHAPTER 02 예상문제

김계철 ● 성균관대학교 학사
● KDI 국제정책대학원 MPM 석사
● 고려대 경제통계학과 박사과정 수료
● 빅데이터 특강-농협,KB 손해보험,성균관대학교, 국민대, 중앙대, IBK기업은행
한국교통대, 울산대, 도로교통공단 국방부 외 다수
● 데이터 기반 행정 - 법원 공무원,국가 인재 개발원 외 다수 공공기관
● 디자인 씽킹 프로세스 - JB금융그룹외 신규 직원 연수 프로그램
● 단축키 빅데이터 분석기사 필기 저자
● 단축키 빅데이터 분석기사 실기 R 저자
● 단축키 빅데이터 분석기사 실기 파이썬 저자
● ADP 한 권으로 끝내기 저자