[빅데이터분석기사 실기] 제6회 실기 시험 만점(100점) 합격 후기

올해 상반기 내내 준비한 제6회 빅데이터 분석기사 실기시험 결과가 오늘 발표되었습니다.
예상하긴 했지만, 100점이네요.^^ 좋은 결과 얻었던 비결?? 까지는 아니지만,
개인적으로 어떻게 준비했는지 공유드리겠습니다.

1. 시험 준비 전 수준

저는 회사에서 Product Manager로 일하고 있어서, 데이터를 접할 일이 잦고,
그래서, python을 자주 다루는 편입니다. 데이터분석가까지는 아니지만, 엑셀의 한계 때문에 쓰는 거죠.
그래서 통계적인 지식은 거의 없고, 머신러닝은 돌릴 줄은 아는 정도였습니다. (지금도 그렇긴 하지만요)
 

2. 시험 준비

pandas는 잘 다루는 편이라고 생각했기 때문에, 실기는 크게 걱정할 거 없을 것이라고 생각했고, 새로 생긴 작업형 3 유형만 잘 준비해야지 생각했습니다. 작업형 3 유형이 신설되어서 기존 책을 사보는 건 의미 없을 거 같아서
인터넷 검색하던 중에 스터디를 찾아서 들어갔습니다. 
 
https://www.kaggle.com/datasets/agileteam/bigdatacertificationkr?sort=votes 

Big Data Certification KR

이 오징어 게임 스터디에서 매일 내주는 숙제 한, 두 문제 씩 풀고, 다른 분들 질문하시는 거 답변해 드리고, 시험 정보도 얻으면서 공부했고, 그날 공부한 것은 블로그에 하나씩 정리를 했습니다.
그냥 공부했으면 만점까지는 못 받았을 텐데, 질문에 답변드리고, 블로그에 정리하려다 보니, 단순 암기식이 아니라 좀 더 깊게 이해하는 쪽으로 공부가 되었던 것 같습니다. 

작업형 3 유형이 아무래도 좀 부족해서 데이터마님 예제를 추가로 보았고요. 유형별로 사용해야 하는 검정 방법을 정리하는데 도움이 많이 되었습니다.

https://www.datamanim.com/dataset/97_scipy/scipy.html#t-one-sample

사이파이 튜토리얼 — DataManim

 

3. 시험 환경

저는 장안대학교에서 시험을 보았습니다. dataq 홈페이지에는 전 고사장 주차 불가라고 되어있었지만, 장안대학교는 아주 넓은 주차장이 있었고, 주차료도 없었습니다. 시험은 9시부터 입실 가능하고, 9시 30분부터 pc접속 등 테스트가 가능했습니다.

시험은 10시~13시까지 3시간이 주어지고, 10시 30분 이후 화장실 이용 가능했습니다.
11시 30분 이전에는 퇴실이 불가능하고, 11시 30분 전 퇴실하면 0점 처리된다고 하셨습니다.
 
수험장에 가면 컴퓨터가 켜져 있고, ID는 수험번호, PASSWORD는 주민번호 앞 6자리와 당일 알려주는 4자리 수 조합으로 입력합니다.

당황스러웠던 점은 시험보는 PC가 매우 붙어있다는 것인데요. 곁눈질하면 충분히 옆자리 답안이 보이겠더라고요. 

눈 돌아간다~~

시험 중에 코드를 Ctrl+C/V로 메모장에 복사/붙여 넣기 가능하고요. 다만, 코드 실행 결과는 Ctrl+C/V가 안되고, 우클릭 후 복사메뉴 클릭해야 복사가 가능합니다. 
 
문제 풀다가 저장하고, 다른 문제로 이동해서 풀고 돌아오는 것도 가능하고요. 여러 번 제출도 가능합니다.

4. 시험 중

작업형 1유형 1번은 datetime, timedelta를 다루는 문제가 나왔습니다.
timedelta를 분으로 변환해야 했는데, 변환에 필요한 함수가 생각이 안 나더라고요. 
그래서 dir, help 함수 돌려보고, 사용가능한 함수 중 분과 관련 있어 보이는 함수들을 하나씩 써봤습니다. 
그렇게 30분 걸려서 1번 문제를 풀었습니다.
 
작업형 1 유형 2,3번은 일반적인 데이터프레임 다루는 문제였던 것 같습니다. 저는 어렵지 않게 풀었는데, 많은 분들이 문제 자체를 이해하기 어려워하신 것 같더라고요.
 
그리고, 시험 전에 정보 공유할 때는 하드 코딩하면 안 된다고 들었는데요. (ex print(3)처럼 정답을 구해서 print만 하는 형태)
실제 시험 결과 나온 것을 보니, 하드 코딩한 경우에도 만점으로 처리되었다고 합니다.
 
작업형 2 유형은 다중 분류 문제였는데, 결측치 없고, 이상치 없어 보였고요. 레이블 인코딩만 하고 랜덤포레스트 돌렸을 때, macro f1-score 0.93 정도 나와서 그대로 제출했습니다.
데이터분석가 포럼에서 보니, 0.93이 너무 높아서 과적합 피하려고 의도적으로 성능을 낮추었다는 분도 계셨는데, 
자칫하면 성능 부족으로 탈락할 수 있을 것 같습니다. 
 
작업형 3 유형 1번은 은 카이제곱 적합성 검정에 관한 문제였는데, 문제에 빈도수가 아니라 예상 비율로 나온 것이 함정이었습니다. 많은 분들이 빈도수를 구하지 않고, 비율로 바로 계산해서 틀리신 거 같더라고요. 통계적 의미를 이해하지 않고, 함수만 외우면 맞출 수 없는 문제였습니다. 저는 시험 보기 전날 카이제곱 검정을 블로그에 정리하면서 조금 자세히 보았던 것이 도움이 되었습니다. 

 작업형 3 유형 2번은 회귀 분석 문제였는데, 첫 번째 문제는 회귀계수를 구하는 것이었습니다. 뭔가 통계 함수를 써야 할 거 같은데, 공부한 내용 중에는 없어서,  sklearn의 선형 회귀 알고리즘으로 학습하고 coef를 찾아서 답변을 구했고, 2,3번은 문제를 이해도 하기 어려웠습니다. 나중에 보니, 해당 문제들 풀기 위해 statsmodels를 사용해야 한다는데요. 사전에 공지된 패키지 목록에 statsmodels가 빠지고, 정작 시험 환경에는 statsmodels가 설치되어 있어서, 두 문제를 전원 정답 처리하는 해프닝이 벌어졌습니다.
 

5. 마무리~~

이렇게 올해의 자격증 취득도 성공했네요. 빅데이터분석기사는 단순히 합격만 하려고 하면 의미가 없지만, 공부하겠다는 생각으로 준비를 했기 때문에 남는 것도 있고, 기분 좋게 마무리가 된 것 같습니다.
이 글을 읽으시는 분들께도 도움이 되셨으면 좋겠습니다.  파이팅~!!!
 
※ 필기 합격 후기도 있어요~
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※ 실기 준비하면서 자주 틀렸던 부분 정리했습니다.

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