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[빅분기 합격후기] 제10회 빅데이터분석기사 필기 비전공자 독학 합격후기

데이터 분야의 국가자격증을 살펴보면, 단연코 '빅데이터 분석기사'가 가장 먼저 나올 것이다. 25년도에 처음으로 시행된 제10회 빅데이터 분석기사 필기 합격 후기를 풀어보고자 한다. 우선, 나는 데이터 관련 학과를 나오지 않은 비전공자이지만, 25년도에 ADsP를 취득하여 노베이스는 아니었다. 그래서 시험 직전 4일 동안 하루 2~3시간 정도 독학해서 빅데이터 분석기사 필기를 합격했다. 시험 개요 빅데이터분석기사는 빅데이터 수집부터 분석·활용 등 빅데이터 분석 전반에 걸친 기초지식과 실무능력을 평가하는 시험으로, 크게 필기와 실기 시험으로 구분된다. 본 시험은 기사 시험이기 때문에 응시자격이 따로 규정되어 있다. 다음 중 하나에 해당하는 사람이 본 시험을 응시할 수 있다. 1. 대학졸업자등 또..

학습/자격증 2025.04.27

[ADsP 합격후기] 44회 ADsP 데이터분석 준전문가 비전공자 독학 합격 후기

데이터 분석가와 관련된 자격증을 살펴보면, 데이터진흥원에서 주관하는 ADsP를 빼먹을 수는 없을 것이다. 따라서 나도 이 데이터를 취득했고, 25년도에 처음으로 시행된 제44회 ADsP 데이터분석 준전문가 자격증 합격 후기를 풀어보고자 한다. 우선, 나는 데이터 관련 학과를 나오지 않은 비전공자이다. 하지만 그렇다고 아예 노베이스라고 할 수는 없다. 학부와 대학원 때 사회조사분석, 인과추론 등에 대한 이론들을 배웠기 때문이다. 그러나 머신러닝, 딥러닝, 군집분석 등에 대한 지식은 전무했다. 결론만 말하자면, 나는 비전공자로서 약 9일 (일 평균 3시간) 정도 독학해서 ADsP를 취득하였다. 시험개요 ADsP는 데이터 이해, 데이터분석 기획, 데이터 분석 총 3과목으로 구성되어 있으며,데이터 이해 ..

학습/자격증 2025.04.17

[커널 아카데미] 데이터 분석 부트캠프 18기 7주차 회고

7주차부터는 SQL 수업이 본격적으로 시작되었다! 회사 다닐 때 옆에 정보화부서로부터 데이터를 요청하면, 늘 SQL로 데이터를 추출해서 보내주시곤 하셨다. 그래서 나는 단순히 SQL이 방대한 데이터들을 필요한 정보만 추출할 때만 쓰이는 툴 정도로만 이해를 하였다. 그런데 실제 데이터 분석 현업에서 근무하고 계신 분들의 이야기를 들어보면, 많은 분들이 SQL을 이용하여 데이터 분석을 하고 계셨다. 앞서 진행된 파이썬 수업에서 쓴맛을 맛본 바,,, SQL만큼은 내가 다 정복하겠다는 마인드로 이번주를 시작하였다. 데이터 분석 필수 Tool SQL SQL의 종류 1. DDL(Data Definition Language) : CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE2. DML(Data Manipula..

학습 2025.04.13

[커널 아카데미] 데이터 분석 부트캠프 18기 3-6주차 회고

파이썬 수업 때는 여러가지 일들로 블로그를 소홀히 하게 되었다.  그래서 4주치를 한 번에..^^ ㅎㅎ.. 3주차 부터는 본격적인 파이썬 수업이 시작되었다. 사실 나는 학부 때도 코딩 수업을 배워본 적이 없어서, 코딩을 늘 배워보고 싶다는 마음을 늘 품고 있었다.  새로운 걸 배운다는 생각에 설레는 마음으로 수업을 들었다. 단순히 파이썬을 통해서 데이터 분석하는 것을 넘어, 그동안 내가 상상만 해왔던 웹 크롤링, 자동화 파이프라인 구축, 주식자동매매 프로그램 만드는 방법까지 알려주신다고 하니까  앞으로의 수업들이 너무나 기대되는 3주였다!  파이썬 강사님은 유튜브도 하시던데 나중에 기회되면 강사님 채널에 있는 것들도 따라해 볼 생각~~! ▼ 아래는 강사님 유투브 채널 !  https://youtube.c..

학습 2025.04.13

[데이터 분석] 시계열 데이터 분석과 시각화

시계열 데이터는 일정한 시간 간격(일별, 월별, 분기별, 연도별 등)으로 수집되는 데이터이다(e.g., 주가, GDP 등).   시계열 데이터는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 첫째, 시간에 따라 자연적인 순서가 정해진다.  시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 수집된다. 따라서 판매액이 일별로 기록되었다면, 1월 1일, 1월 2일, 1월 3일, ,,, 등으로 정해진 순서에 따라 데이터가 수집되어야 의미가 있다.  둘째, 시계열 데이터의 관찰값들은 서로 영향을 주고 받을 수 있다.  시계열 데이터는 과거의 값이 미래 값에 영향을 미칠 가능성이 높다. 이를 자기상관성이라고 부르는데, 예를 들어 A사의 주가가 오늘 높으면 내일도 높을 가능성이 있거나, 오늘 기온이 높으면 내일도 기온이 높은 것처럼 관찰값들이..