빅데이터분석기사 11회 필기 후기 | 기출만 믿고 들어가면 간당간당하다

2025년 9월, 빅데이터분석기사 11회 필기를 보고 나와서 남겨둔 메모를 다시 읽었다.

그때 첫 문장이 꽤 솔직했다.

개인적으로 굉장히 어려웠다.

지금 다시 봐도 그 말이 제일 정확하다. 결과적으로는 합격했지만, 시험 직후의 체감은 합격을 확신하는 쪽이 아니었다. 특히 3, 4과목 과락이 걱정됐다. 쉬운 문제는 오히려 답이 명확하게 보였는데, 어려운 문제는 확 꺾이는 느낌이 있었다.

공식 정보만 보면 단순해 보인다

빅데이터분석기사 필기는 공식 안내 기준으로 4과목, 객관식 80문항, 120분 시험이다.

과목은 빅데이터 분석기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과 해석으로 나뉜다. 합격 기준은 총점 100점 기준 60점 이상이고, 과목별 40점 미만이면 과락이다.

숫자만 보면 그렇게 무서운 시험처럼 보이지는 않는다.

그런데 실제로 앉아서 문제를 풀면 느낌이 다르다.

기출에서 봤던 테마는 분명 나온다. 매번 나오는 개념도 있다. 그런데 그 개념이 항상 익숙한 얼굴로 나오지는 않는다.

같은 베이즈 정리라도 도핑 테스트 같은 현실 예시에 얹히면, 알고 있던 공식이 갑자기 낯설어진다. 문제 원문을 그대로 옮길 수는 없지만, 내 체감상 11회 필기는 이런 식으로 "아는 개념인데 상황이 바뀌면 헷갈리는 문제"가 꽤 있었다.

그래서 시험장에서 계속 든 생각은 이거였다.

기출을 안 보면 안 된다. 그런데 기출만 보고 마음을 놓으면 위험하다.

쉬운 문제와 어려운 문제의 차이가 컸다

문제은행식 시험이라는 인상 때문에 반복되는 키워드만 외우고 들어가도 될 것 같지만, 실제 시험은 생각보다 디테일했다.

쉬운 문제는 빠르게 가져가야 하고, 어려운 문제는 너무 오래 붙잡지 말아야 한다. 과락이 있는 시험이라 한 과목에서 감이 무너지면 전체 점수보다 더 불안해진다.

기분 탓일 수도 있지만, 시험을 볼 때마다 매번 신유형 같다는 생각이 든다. 테마는 비슷하다. 그런데 묻는 방식이 조금씩 다르고, 익숙한 개념을 낯선 문장 안에 넣어둔다.

그래서 이거 기출에서 본 건데? 하고 들어갔다가도, 막상 보기까지 읽으면 손이 멈추는 문제가 있었다.

공부는 결국 손으로 다시 정리했다

공부 과정은 꽤 단순했다.

먼저 교재를 1회독하면서 중요한 키워드와 이해되는 내용을 손으로 적었다. 처음부터 모든 내용을 완벽하게 외우려고 하지는 않았다. 눈에 들어오는 개념, 자주 나올 것 같은 개념, 설명을 읽고도 헷갈리는 개념을 따로 표시했다.

그다음에는 기출문제를 풀고, 틀린 문제의 해설을 보면서 이해가 안 되는 키워드를 옵시디언에 정리했다.

그냥 정답만 외우면 다음에 다시 틀릴 것 같았다. 그래서 왜 헷갈렸는지, 어떤 보기와 섞였는지, 개념이 어느 과목에 걸쳐 있는지까지 같이 적으려고 했다.

계산이 필요한 문제는 따로 손으로 풀었다.

공식만 보는 것과 직접 풀이 과정을 적는 건 체감이 다르다. 특히 확률, 검정, 모델 평가 지표처럼 숫자와 개념이 같이 움직이는 부분은 눈으로 읽는다고 끝나지 않았다.

손으로 한 번 써봐야 "아, 이게 이 상황에서 쓰이는 말이구나"가 조금씩 잡혔다.

시험 직전에는 새 내용을 더 넣기보다, 손으로 적어둔 키워드와 계산 풀이를 다시 봤다. 막판에 범위를 더 넓히면 오히려 불안만 커질 것 같았다.

그래서 새로 외우기보다 이미 틀렸던 것, 자주 헷갈렸던 것, 공식은 아는데 적용이 느렸던 것을 다시 확인했다.

통계를 조금 다르게 보게 됐다

이 공부를 하면서 의외로 좋았던 건 통계였다.

그동안 통계는 결과만 받아들이는 쪽에 가까웠다. p-value가 나오면 그런가 보다 했고, 모델 평가 지표가 나오면 숫자만 비교했다.

그런데 빅데이터분석기사 필기를 준비하면서 검정의 종류, 데이터 검정, 모델 검정, 1종 오류와 2종 오류 같은 내용을 다시 짚게 됐다.

한 번에 너무 많은 내용을 공부한 건 맞다. 범위가 넓고, 외워야 할 이름도 많고, 과목 간 경계도 깔끔하게 느껴지지는 않았다.

그래도 공부하고 나서 남은 게 없지는 않았다.

적어도 데이터를 볼 때 "이 숫자가 왜 나왔지?", "이 모델을 뭘로 평가하지?", "이 결과를 어디까지 믿을 수 있지?" 같은 질문을 전보다 더 자주 하게 됐다.

그래서 이 시험을 단순히 자격증 하나 더 따는 과정으로만 보기는 아깝다.

준비한다면 기출을 보되, 기출만 믿지는 말기

내 기준으로 11회 필기는 기출에서 벗어난 완전한 신세계라기보다, 기출의 테마를 가져오되 더 디테일하게 물어보는 시험에 가까웠다.

쉬운 건 확실히 쉬웠고, 어려운 건 정말 오래 잡아먹을 수 있었다.

준비하는 사람에게 말하고 싶은 건 세 가지다.

첫째, 기출은 반드시 봐야 한다. 자주 나오는 주제와 표현이 있다. 이걸 모르고 들어가면 시험장에서 시간을 많이 잃는다.

둘째, 기출을 정답 암기용으로만 보면 부족하다. 보기에서 무엇을 헷갈리게 하려는지, 개념이 어느 상황에서 쓰이는지까지 봐야 한다.

셋째, 통계와 모델 평가 쪽은 손으로 한 번 풀어보는 게 좋다. 눈으로 보면 아는 것 같은데, 상황이 조금만 바뀌면 바로 답이 느려진다.

빅데이터분석기사 필기는 넓고, 가끔은 너무 많은 걸 한 번에 묻는 느낌도 있다. 그래도 공부하고 나면 데이터와 통계를 보는 언어가 조금 늘어난다.

시험장에서 나올 때는 솔직히 "이거 과락 나는 거 아닌가" 싶었다. 그런데 시간이 지나고 보니, 그 불안까지 포함해서 꽤 유용한 공부였다.

내 결론은 이렇다.

빅데이터분석기사 필기는 기출을 버리면 안 되지만, 기출만 믿고 들어가도 안 된다. 키워드를 외우는 시험이면서 동시에, 그 키워드가 어떤 상황에서 쓰이는지까지 묻는 시험이었다.

확인한 공식 정보

• 데이터자격시험 빅데이터분석기사 안내: https://www.dataq.or.kr/www/sub/a_07.do
• 국가데이터처 빅데이터분석기사 검정일정: https://mods.go.kr/menu.es?mid=a10411020100