빅데이터분석기사 실기(2026)

이 책은 다음과 같은 특징으로 구성하였습니다.

첫째, 최신 기출문제 전체를 복원하였습니다.

수험생들이 시험 문제에 대한 전체적인 흐름을 파악할 수 있도록 2회(2021년 6월 19일) 시험부터 11회(2025년 11월 29일) 시험까지 총 10회에 해당하는 실기 문제 전체를 복원하였습니다.

 

둘째, 핵심 내용을 이해하기 쉬운 용어로 설명하였습니다.

전공과 무관한 다양한 수험생들이 이해할 수 있도록 쉬운 용어로 설명하였고, 최근 실기 기출문제에 자주 출제되는 핵심 내용을 짜임새 있게 구성하였습니다.

 

셋째, 신유형 기출 경향을 반영한 모의고사를 수록하였습니다.

6회 실기시험부터 변경된 출제 기준을 반영한 모의고사를 통해 수험생들에게 내용 정리는 물론 합격에 도움이 될 수 있도록 구성하였습니다.

[목 차]
  

제1편 개발 환경 소개

제1장 시험 환경 소개

1-1 시험 환경 체험 사이트 소개

1-2 패키지 소개

 

제2장 실습 환경 소개

2-1 구글 코랩(Colab) 소개

2-2 구글 코랩(Colab) 사용법 소개

 

제2편 파이썬 시작하기

제1장 파이썬이란?

1-1 파이썬 소개

1-2 파이썬의 필요성

 

제2장 파이썬 기본 문법 학습

2-1 주요 함수와 변수

2-2 연산자(사칙연산, 비교연산)

2-3 리스트와 딕셔너리

2-4 조건문과 반복문

 

제3장 파이썬 주요 패키지 학습

3-1 pandas

3-2 numpy

3-3 sklearn

3-4 statsmodels

3-5 scipy

 

제3편 작업형 1유형

제1장 데이터 탐색

1-1 데이터 탐색 정의

1-2 데이터 탐색 실습

 

제2장 데이터 전처리 방법

2-1 결측값 처리

2-2 이상치 처리

2-3 중복값 처리

2-4 데이터 변환

2-5 데이터 평활화

 

제4편 작업형 2유형

제1장 데이터 분석 절차

1-1 데이터 탐색

1-2 데이터 전처리

1-3 데이터 분할

1-4 데이터 분석

1-5 성능 평가

(1) 분류 모델

(2) 회귀 모델

 

제2장 데이터 분석 모델 소개

2-1 지도 학습 분류 모델

(1) 로지스틱 회귀

(2) k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN)

(3) 서포트 벡터 머신(SVM)(분류)

(4) 의사결정나무(분류)

(5) 랜덤 포레스트(분류)

2-2 지도 학습 회귀 모델

(1) 단순 선형 회귀

(2) 다중 선형 회귀

(3) 서포트 벡터 머신(SVM)(회귀)

(4) 의사결정나무(회귀)

(5) 랜덤 포레스트(회귀)

2-3 비지도 학습 모델

(1) 군집 분석

(2) 연관성 분석

 

제5편 작업형 3유형

제1장 가설 검정

1-1 가설 검정 소개

1-2 가설 검정 기법 소개

 

제2장 가설 검정 실습

2-1 카이제곱 검정

2-2 회귀 분석

2-3 T-검정

2-4 F-검정

 

부록

모의고사

한국데이터산업진흥원 공개 예시 문제

1회 모의고사

2회 모의고사

 

기출 복원문제

제2회 기출 복원문제(2021.6.19. 시행)

제3회 기출 복원문제(2021.12.4. 시행)

제4회 기출 복원문제(2022.6.25. 시행)

제5회 기출 복원문제(2022.12.3. 시행)

제6회 기출 복원문제(2023.6.24. 시행)

제7회 기출 복원문제(2023.12.2. 시행)

제8회 기출 복원문제(2024.6.22. 시행)

제9회 기출 복원문제(2024.11.30. 시행)

제10회 기출 복원문제(2025.6.21. 시행)

제11회 기출 복원문제(2025.11.29. 시행)