[빅데이터분석기사] 제 4회 빅데이터분석기사 실기 및 최종 합격 후기

최근 방학동안 이것저것 개인 활동을 하느라 바쁘던 와중이었다.
오늘 문자로 미리 가채점 점수가 나왔다고 해서 급히 사이트에 들어가 점수를 확인했다.
과거 6월 25일에 실기 시험을 치뤘고, 그 결과로 다음의 점수를 얻어낼 수 있었다.

최종 점수. 참고로 자격증 출력은 다음 주에 할 수 있다.

예상했던 것보다 성적이 매우 좋게 나와서 안정적으로 합격할 수 있었다.
실기 또한 필기시험처럼 100점 만점에 60점 이상 점수를 넘겨야 합격인데,
위 사진처럼 무려 84점이라는 높은 점수로 합격했다;;;
단답형에선 2문제 정도 틀린 것 같고, 작업형 1유형은 1문제 틀리고, 작업형 2는 만점으로 나왔다.

사실 빅분기 실기를 준비하면서 어떤 식으로 준비해야 하나 고민이 들었고,
실기 시험 방식을 찾아보니 코딩형으로 문제가 나온다 해서 기존에 했던 방식을 바꿔 학습을 진행했다.
실기시험은 별도의 교보재 없이 시험 공부를 했고, 그냥 구글링해서 나온 무료 강의를 들으면서 대비했다.
딱히 특정 상호명을 홍보하기는 싫어서 적지는 않으나, 구글링해서 나온 사이트 중 괜찮은 거 하나 보면서 연습했다.

코랩 환경에서 일단 자작 문제를 만들고 연습했다. 데이터셋은 sklearn의 데이터셋을 적극 활용하였다.

위와 같은 식으로 강의를 따라서 문제들을 풀어나가고 코딩을 모킹(mocking)하려 했다.
즉, 일단 기본적으로 어떻게 분석을 수행할지를 먼저 익혔다고 보면 되겠다.
역시나 자격증 규정 때문에 직접적으로 문제를 언급하지는 않겠지만, 대충 구글링하면 대비 문제도 많이 나오니 참고하자.
참고로 나는 sklearn에서 제공하는 기본 데이터셋을 이용해서 자작 문제를 만들어서 연습했다.
그리고 쥬피터 노트북 쓰기 귀찮아서 colab 환경에서 문제를 풀어나갔다.

실제 시험 환경에선 구름 IDE 환경을 썼던 걸로 기억난다.
코딩테스트나 알고리즘 경진대회했을 때 자주 봤던 환경이라서 생각보다 익숙했다.
다만, 쥬피터 노트북이나 코랩처럼 interactive하게 결과를 보여주지 않으니,
중간 결과를 확인하기 위해선 python으로 따지면 print() 문을 적극 활용해야 한다.
참고로 난 python3 로 모든 문제를 풀었다.

몇 가지 팁을 주자면 다음과 같다.

단답형 문제는 그냥 기존에 필기 시험 때 배웠던 내용 리마인드한다 생각하면 편하다.
영단어 카드 외우듯 예상 문제를 만들어서 외워가면 편하다.

작업형 1은 보통 단일 과제가 주어진다.
단순히 주어진 데이터의 특정 범위 내 평균, 분산, 중앙값 등을 구하는 문제나,
특정 순서로 정렬해서 구간 별 개수 세기 등의 기초적인 EDA 형태의 문제가 나온다.
python 기준, DataFrame을 잘 다룰 줄 알면 무난하게 넘어갈 수 있을 것이다.

작업형 2가 다들 문제라고 한다.
주어진 데이터를 토대로 (간단한)EDA 수행, 전처리 작업(결측치 채우기, 파생변수 생성 등), 모델 구축, 최적화, 예측 등을 수행하여야 만점을 받을 수 있다고 한다.
나의 경우, 주어진 데이터 하에서 다음의 과정으로 전체 코드를 짰던 걸로 기억난다.

분포 파악 -> 결측치 -> 라벨인코더 -> 더미변수 생성 -> 파생변수 생성 -> 정규화 -> 모델 A 학습 & 최적화(GridSearchCV 이용) -> 모델 B 학습 & 최적화(아까 그거 이용) -> A + B 앙상블 모델 학습 & 성능평가 -> 앙상블 모델로 예측 -> 결과 저장

정확하지는 않는데 아무튼 이런 프로세스로 전체 코드를 짰다.
생각보다 성능은 잘 안 나왔는데, 기본 프로세스를 착실히 따랐고 일정 수준 이상 성능이 나왔기에 만점을 받을 수 있지 않았나 싶다.

아무튼 최종 실기 합격까지 통보받아서 기분이 좋다.
물론 지금은 이것도 제껴두고 다른 일에 다시 집중하러 갈 생각이다.