빅데이터분석기사 6회 실기 작업형 제3유형 합격 후기 벼락치기 공부 방법

빅데이터 분석기사 필기시험을 봐두고 실기는 안 보고 내버려둔 지 1년이 넘었다. 데이터 사이언스 쪽 커리어를 버리지 않기 위해 뭐라도 결과물을 만들려고 실기 시험을 신청하게 됐다.

빅데이터분석기사 실기 6회 작업형 제3유형

내가 신청한 빅데이터분석기사 실기 6회부터는 필답형이 없어지고 작업형 제3유형이 새로 생겼다.

통계학 전공이 아니어서 단답형 공부하기 싫었는데 마침 잘됐다고 생각했다. 공지사항에 제3유형 예시 문제가 올라오기 전까지는..

제3유형은 통계검정을 실시하는 내용이었는데, "귀무가설을 기각한다." 라는 말을 들어만 봤지, 어떤 원리로 값을 계산하고 결정을 내리는 것인지는 몰랐기 때문에 혼란스러웠다.

그렇지만 세상에는 멋진 사람들이 많았다. 유튜브에 작업형 제3유형 예시 문제 해설과 예상 문제를 제공하는 퇴근후딴짓이라는 채널이 있어서 그걸 보고 갔더니, 어떤 원리로 T검정 / ttest를 수행하는지 그나마 조금 알 것 같았다.

작업형 제3유형 신규유형 영상을 보고 예시문제 푸는 법을 익힌 다음

시험 직전 꿀팁 영상도 봤다.

제일 도움이 많이 되었던 것은 시험 환경에서 라이브러리 사용 예제를 확인하는 법이었다.

빅데이터분석기사 실기 시험환경에서 라이브러리 pandas sklearn 사용 방법 확인하기

빅데이터분석기사 실기 시험환경에서 라이브러리 pandas sklearn 사용 방법 확인하기

pandas와 sklearn 사용 방법만 알고 있었는데, 영상을 보고 scipy 의 stats 가 필요하다는 것을 알게 되어서 동일한 방법으로 사용 방법을 출력할 수 있는지 확인하고 시험장에 들어갔다.

 

제1유형

데이터 전처리를 잘 해서 정답 값을 출력하면 되는 유형이다.

점수를 보니 두 문제는 맞히고, 한 문제는 틀렸다.

틀린 한 문제가 아주 어려운 문제는 아니었는데, 모르는 문제인 제3유형에 시간을 많이 쓰는 바람에 한 문제 답을 하드코딩해서 출력해 버렸다.

시간이 충분했다면 전처리를 다 하고 출력해서 맞았을 것 같은데, 부족한 시간 탓에 print(숫자) 냅다 갈겨버렸다.

내가 출력한 답이 틀렸을 수도 있지만 하드코딩이라 오답처리 됐을 확률이 더 높다고 생각한다.

 

제2유형

퇴근후딴짓 채널의 2유형 푸는 방법을 보고 감을 잡았다.

시험 특성상 모델의 성능을 많이 높이지 않아도 되기 때문에, random forest 모델만 익혀가서 regressor와 classifier 잘 골라서 사용하면 2유형은 쉽게 풀 수 있을 것 같다.

1. 라벨과 데이터셋 잘 분리하기

2. 수치형 + 범주형 데이터 원핫 인코딩 (pandas.get dummies)

3. random forest classifier 또는 regressor 로 모델링

4. predict

이렇게 풀었더니 제2유형은 만점을 받았다.

 

제3유형

6회 실기 시험에 나왔던 통계검정은 T검정이 아니었던 것 같지만, scipy stats 라이브러리에 이름이 비슷한 함수를 찾고, 문제에서 주어진 값을 입력해서 답을 구했다. 점수를 보니 두 문제 중 한 문제를 맞히고, 한 문제는 온전히 틀린 듯. 전혀 모르는 내용이었기 때문에 한 문제 맞힌 것에 매우 만족한다.

1. scipy의 stats 함수 목록 출력

2. 문제에 맞는 함수 고르기

3. 함수 사용 방법 출력

4. 문제에 제시된 값을 사용 방법에 맞게 함수에 넣어서 결과 얻기

이렇게 풀어서 한 문제는 맞고 한 문제는 틀렸다.

 

시험결과

빅데이터분석기사 실기 합격

60점 커트라인인데 한 문제를 더 맞혀서 안정적으로 합격하게 되었다. 급하게 본시험인데 결과가 좋아서 기쁘다.