빅데이터분석기사 25일 시험공부 계획

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(하루 평균 1시간 기준)

[1~8일차] 핵심 개념 빠르게 정리하기 (중요 개념만)

• 개념당 20분씩만 압축 정리, 매일 요약 노트 작성 필수

1. 1일차: 데이터 이해 및 활용 (60분)
   • 데이터 개념, 유형(20분)
   • 데이터 수집, 저장, 처리 기술(20분)
   • 데이터 품질 관리(20분)
2. 2일차: 데이터 분석 기획 (60분)
   • 분석 목표 수립(20분)
   • 분석 방법론(20분)
   • 분석 프로젝트 관리(20분)
3. 3일차: 데이터 전처리 기법 (60분)
   • 정제 및 변환(20분)
   • 이상치 및 결측값 처리(20분)
   • 피처 엔지니어링(20분)
4. 4일차: 데이터 탐색 분석 (60분)
   • 기술 통계 핵심(20분)
   • 시각화 핵심(Histogram, Box plot 등)(20분)
   • 상관분석과 데이터 분포(20분)
5. 5일차: 데이터 모델링 기초 (60분)
   • 통계 모델(회귀, 분류, 군집)(30분)
   • 머신러닝 개념 정리(지도/비지도)(30분)
6. 6일차: 통계 분석 이론 핵심 (60분)
   • 확률과 분포 핵심 개념(30분)
   • 가설검정 및 신뢰구간 요약(30분)
7. 7일차: 머신러닝 알고리즘 핵심 정리 (60분)
   • 의사결정나무, 랜덤 포레스트, SVM 핵심(30분)
   • 모델 평가 지표 정리(30분)
8. 8일차: SQL과 데이터 처리 기술 (60분)
   • SQL 기본 문법과 Pandas 핵심 함수(30분)
   • BigQuery 데이터 처리 기초(30분)

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[9~15일차] 빠르게 기출문제 적용 및 풀이 (핵심 문제만)

• 문제 풀이는 반드시 시간 제한 두고, 오답 노트 작성

1. 9일차: 기출문제 1회 (핵심 문제만, 60분)
   • 중요 빈출 문제 10~15개 풀이
2. 10일차: 기출문제 1회 오답 분석 (60분)
   • 틀린 문제 개념 복습
3. 11일차: 기출문제 2회 핵심 문제 풀이 (60분)
   • 중요 빈출 문제 10~15개 풀이
4. 12일차: 데이터 시각화 도구 요약 (60분)
   • Matplotlib, Seaborn, Tableau 핵심 사용법 정리
5. 13일차: 데이터 분석 프로세스 요약 (60분)
   • 수집→전처리→모델링→평가 과정 빠르게 복습
6. 14일차: 기출문제 3회 핵심 문제 풀이 (60분)
   • 중요 빈출 문제 10~15개 풀이
7. 15일차: 기출문제 오답 및 핵심 개념 다시 복습 (60분)
   • 지금까지의 오답 모두 빠르게 재정리

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[16~22일차] 모의고사 및 실전 연습 (핵심 문제 풀이)

• 매회 시간 제한(60분)으로 실전 감각 익히기

1. 16일차: 모의고사 1회분 핵심문제 풀이 (60분)
2. 17일차: 모의고사 1회 오답 및 취약 개념 복습 (60분)
3. 18일차: 실무 데이터 분석 사례 핵심만 (60분)
   • 시험 빈출 실제 사례 빠르게 정리
4. 19일차: 모의고사 2회분 핵심 문제 풀이 (60분)
5. 20일차: 주요 개념 및 핵심 요약 (60분)
   • 핵심 이론 다시 한번 빠르게 점검
6. 21일차: 모의고사 3회분 핵심 문제 풀이 (60분)
7. 22일차: 모의고사 3회 오답 및 취약 개념 재정리 (60분)

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[23~25일차] 최종 마무리 복습

1. 23일차: 기출문제 중요 오답 문제 다시 복습 (60분)
   • 지금까지 자주 틀린 문제 정리
2. 24일차: 최종 핵심 요약 (60분)
   • 최종 정리 노트 복습
3. 25일차: 컨디션 관리 및 시험 준비 (30~60분)
   • 시험 준비물 점검 및 간단한 핵심 노트 재점검

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합격 확률 예측 (하루 1시간 공부 기준)

• 효율적이고 집중된 학습을 했을 때 약 50~60%의 합격 가능성
• 핵심 문제 위주, 빠르게 압축 학습 필수
• 특히 2과목(데이터 탐색)과 3과목(데이터 모델링)의 핵심 문제에 집중해야 합격 가능성이 더 높아짐

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추가 팁

1. 개념 공부보단 핵심만 반복 복습
2. 틀린 문제 위주로 오답노트 간결 작성
3. 유튜브 요약 강의 등으로 빠른 핵심 복습 활용
4. 시험 직전 하루는 절대 무리하지 않고 핵심만 정리

• 공부방법
  • 하루 1시간씩 한 달 동안 공부하면 총 약 30시간의 학습 시간이 확보되며, 이는 충분히 합격 가능성을 높일 수 있는 시간입니다.
    1. 공부 방법
       • 개념 이해와 기출문제 풀이를 병행하는 전략이 필요합니다. 특히 난이도가 높은 2과목(빅데이터 탐색)과 3과목(빅데이터 모델링)에 집중해야 합니다
       • 신뢰할 수 있는 교재(예: 이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서)와 유튜브 강의를 활용하면 학습 효율을 극대화할 수 있습니다
       1. 비전공자 여부
          • 비전공자의 경우 용어와 개념에 익숙하지 않아 더 많은 시간이 필요할 수 있습니다. 하루 1시간씩 한 달 공부는 다소 빠듯할 수 있으나, 철저한 계획과 효율적인 학습 방법을 통해 가능성은 있습니다
  합격 확률 예측
• 준비가 철저한 경우: 약 60~70% (기출문제 풀이와 개념 정리를 잘한 경우)

 



데이터로 가치를 만드는 Steven, Follow on LinkedIn