빠르게 따는 빅데이터분석기사 필기

 " 이 후기는 골든래빗 출판사로부터 도서를 무상으로 제공받아 작성하였습니다. "

노베이스도 시험 공부의 흐름을 잡을 수 있을까?

 

책제목  : 2027 빠르게 따는 빅데이터분석기사 필기

저자 : 조영훈, 이유성

 

출판사 : 골든래빗

 

출판년도 : 2026/07/13

https://goldenrabbit.co.kr/books/9791124516317

빠따 빅데이터분석기사 필기 2027 – 비전공자/노베이스 4주 합격 완벽 가이드 - 골든래빗

 

한 줄 결론

빅데이터분석기사 필기를 준비해야 하는데 어디서부터 손대야 할지 막막한 입문자,

특히 이론과 문제풀이를 한 권 안에서 같이 정리하고 싶은 수험생에게 잘 맞는 책이다.

 

읽게 된 이유

예전에 한참 데이터 사이언스, 빅데이터 처리 등에 관심이 많았던 적이 있었다.

당시에는 그다지 정보가 많지 않았고 친절한 입문서가 많이 부족했다.

지금, 기회가 되서 다시 빅데이터 분석기사라는 자격증에 대해 알아볼 수 있었다.

자격증을 준비하는 책은 방향이 중요하다고 생각했다.

너무 이론만 깊게 들어가면 시험 대비가 흐려지고, 반대로 문제만 많이 풀면 왜 그 답이 나오는지 남지 않는다.

"빠르게 따는 빅데이터분석기사 필기"는 제목부터 “노베이스”와 “빠르게”를 전면에 내세운다.

그만큼 수험서로서의 목적이 분명한 책이다.

 

책을 읽으며

약 2주 동안 책을 보면서 가장 먼저 확인한 것은 “이 책이 정말 처음 시작하는 사람의 속도를 고려하고 있는가”였다.

빅데이터의 이해, 데이터 전처리, 통계, 분석 모형, 결과 해석까지 시험 범위가 넓기 때문에, 수

험생 입장에서는 내용을 잘 설명하는 것만큼이나 길을 잃지 않게 잡아주는 구성이 중요하다.

게다가 실제로 빅데이터관련 이론은 비전공자가 보기에 쉽지않다.

그래서 친절하게 개념을 풀어주는 부분과, 시험 직전에 다시 볼 수 있는 압축 정리,

기출변형 문제와 모의고사를 나누어 배치해 둔 부분이 좋았다.

이 책을 보면서 가장 좋았던 점은 처음부터 “시험용 지도”를 제공한다는 느낌이었다.

빅데이터분석기사 필기 범위는 생각보다 넓다.

빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석까지 이어진다.

각 과목 안에서도 데이터 수집, 전처리, 통계기법, 분석 모형, 시각화처럼 서로 다른 성격의 내용이 섞여 있다.

처음 공부하는 사람에게 어려운 것은 각각의 개념보다 전체 구조일 수 있다.

예를 들어 정규화, 결측값, 회귀분석, 과적합, 혼동행렬, 시각화 같은 단어가 따로따로 나오면 외울 것은 많은데

머릿속에 자리가 잡히지 않는다.

이 책은 그런 개념들을 시험 과목의 흐름 안에 넣어 보여주기 때문에,

지금 내가 어느 위치를 공부하고 있는지 비교적 놓치지 않게 해준다.

특히 “노베이스” 수험생을 의식한 설명 방식이 눈에 들어왔다.

어려운 용어를 처음부터 당연하다는 듯 던지기보다, 시험에 필요한 수준에서 이해할 수 있도록 풀어가려는 구성이 있다.

물론 빅데이터분석기사 자체가 쉬운 시험은 아니기 때문에 책이 친절하다고 해서 모든 개념이 한 번에 들어오지는 않는다.

하지만 처음 보는 용어 앞에서 바로 포기하지 않게 만드는 장치가 있다는 점은 분명한 장점이다.

공부하면서 가장 현실적으로 느낀 부분은 “이론과 문제를 따로 생각하면 안 된다”는 점이었다.

데이터 분석 개념은 설명을 읽을 때는 이해한 것 같다가도, 막상 문제로 만나면 헷갈리기 쉽다.

특히 통계기법이나 모델 평가 지표는 용어를 아는 것과 선택지에서 정확히 골라내는 것이 다르다.

그래서 이 책의 1권과 2권 분리 구성이 꽤 실용적으로 느껴졌다.

먼저 이론을 읽고, 바로 문제로 확인하고, 다시 빈출 족보로 돌아와 압축해서 보는 식으로 회독을 만들기 좋다.

내 경우에는 처음부터 모든 내용을 완벽하게 이해하려고 하기보다,

시험에 자주 나오는 개념의 경계를 잡는 식으로 읽는 편이 더 맞았다.

예를 들어 회귀와 분류의 차이, 지도학습과 비지도학습의 차이, 과적합과 일반화의 관계,

정밀도와 재현율의 차이처럼 헷갈리기 쉬운 쌍을 따로 표시해 두는 방식이다.

이런 개념들은 시험에서 선택지로 나오면 한 끗 차이로 헷갈릴 수 있기 때문이다.

 

내 생각은...

자격증 공부는 실무 공부와 조금 다르다.

실무에서는 하나의 문제를 깊게 파고들 수 있지만, 시험은 정해진 범위 안에서 일정 수준 이상의 정확도를 빠르게 만들어야 한다.

그래서 좋은 수험서는 “무엇을 더 공부할까”보다 “시험에 나올만한 것을 반복학습”해 주어야 한다.

이 책은 그런 목적에 비교적 잘 맞는다.

이론을 읽고, 실전 문제를 풀고, 빈출 족보로 다시 압축하고, 기출변형과 모의고사로 마무리하는 흐름이 분명하다.

특히 시간이 부족한 사람이라면 2권의 빈출 족보와 문제 파트를 먼저 훑고,

모르는 부분을 1권 이론으로 돌아가 보충하는 방식도 괜찮아 보인다.

개인적으로는 빅데이터분석기사 필기에서 가장 까다로운 부분이 “알고 있는 듯한 개념을 정확히 구분하는 일”이라고 느꼈다.

데이터 전처리, 탐색, 통계, 모델링, 평가 지표는 서로 연결되어 있지만 시험에서는 각각의 정의와 적용 상황을 묻는다.

그러니 느낌으로만 이해하면 위험하다.

예를 들어 결측값 처리와 이상값 처리는 모두 데이터 품질과 관련 있지만, 문제에서 묻는 포인트는 다르다.

회귀분석과 분류모형도 모두 예측과 관련 있지만, 종속변수의 성격에 따라 접근이 달라진다.

모델 평가지표도 정확도만 보면 안 되고, 상황에 따라 정밀도와 재현율을 구분해야 한다.

이런 부분은 책을 읽으면서 따로 비교 노트를 만들어두면 좋겠다고 생각했다.

또 하나 느낀 것은, 이 시험이 단순 암기만으로는 지루하지만 실무 흐름으로 보면 조금 더 이해가 쉬워진다는 점이다.

데이터를 수집하고, 정리하고, 탐색하고, 모델을 만들고, 평가하고, 결과를 설명하는

전체 과정을 떠올리면 각 과목이 따로 노는 느낌이 줄어든다.

수험서이긴 하지만, 이 흐름을 잡고 읽으면 데이터 분석의 기본 절차도 같이 정리된다.

 

좋았던 점 

책의 목적이 분명하다.

이 책은 빅데이터 분석을 깊이 연구하는 전문서라기보다, 빅데이터분석기사 필기 합격을 목표로 만든 수험서다.

래서 설명, 문제, 빈출 정리, 모의고사 같은 요소들이 모두 시험 대비라는 방향으로 모여 있다.

입문자를 고려한 설명 장치가 있다.

“노베이스”라는 표현을 내세운 만큼, 어려운 용어를 최대한 풀어서 설명하려는 구성이 보인다.

데이터 분석이나 통계 배경이 약한 사람에게는 이런 첫 진입 장벽을 낮춰주는 설명이 중요하다.

1권 이론과 2권 문제·빈출 정리 구성이 실용적이다.

처음에는 이론을 따라가고, 이후에는 2권 중심으로 반복하면서 부족한 부분만 다시 돌아갈 수 있다.

시험이 가까워질수록 모든 내용을 처음부터 다시 읽기 어렵기 때문에, 압축된 복습 자료가 따로 있다는 점은 도움이 된다.

CBT와 부가 학습 지원이 있다는 점이 좋다.

수험서는 책 자체도 중요하지만, 시험 직전에는 실제 풀이 환경에 익숙해지는 것도 중요하다.

웹과 모바일 CBT, 카페, 단톡, 마무리 특강 같은 요소는 혼자 공부하는 수험생에게 심리적으로도 도움이 될 수 있다.

 

 

 " 이 후기는 골든래빗 출판사로부터 도서를 무상으로 제공받아 작성하였습니다. "