이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서(2027) - 동영상 강의 무료 + CBT 온라인 문제집 제공

김은생 부사장 (뱅크웨어글로벌 금융SW BU, 전 LG CNS 부사장)

데이터는 비즈니스와 사건의 전자적 기록일 뿐, 일상의 비즈니스 현장과 전략적 의사결정은 오직 주관적(암묵적) 경험과 육감에만 의지하던 시절이 옛날 이야기처럼 있었습니다. 그 기나긴 암흑기 동안 데이터는 진실로 가치 있는 일에는 사용되지 못했습니다. 이제 마침내 빅데이터로써 의미 있는 가치를 실현하는 시대가 밝았습니다.

빅데이터의 축적과 분석/활용에 대한 수요가 매우 높아서 업무시간의 상당 부분을 내부 직원의 육성/전환뿐만 아니라 외부 전문가 경력 채용에 할애하고 있는데, 누구든 단순히 관련 용어들을 언급은 하지만 기본 개념에 대한 올바른 이해를 가지고 실제의 경험을 나누는 수준에는 미치지 못하는 분들도 있습니다. 이 혼란 속에서 빅데이터 전문가를 양성하고 그 역량을 체계적으로 검정(檢定)할 수 있는 최소한의 방법으로서 빅데이터 분석기사 자격검정 시험이 제정/시행되고 있는 것은 무척 반가운 일이며, 이에 도전하는 분들이 많은 것을 기쁘게 생각합니다.

단순한 암기뿐만 아니라 기본 개념의 이해와 응용을 요구하는 자격 시험을 준비하기 위해서는 '개념의 이해'와 '문제의 풀이'라는 두 과정이 모두 필수적입니다. 신뢰할 수 있는 저자들의 이론서로 개념을 공부하고 관련된 문제를 통해 이해한 바를 확실히 하는 것이 필기 시험을 미리 준비하는 과정에서는 매우 유익하고, 시험 일자에 임박해서는 기출 문제를 포함하여 다양한 문제의 제시와 설명이 충실한 책으로 문제풀이 감각을 높이는 것이 주효할 것으로 생각합니다.

제가 깊은 신뢰를 갖고 있는 이 책의 주도적 기획자들이, 시험을 준비하는 분들의 개념에 대한 이해를 설명을 통해 충실히 돕고 문제풀이를 통해 그 이해를 강화하는 구도의 책을 기획/준비한 점이 참 좋습니다. 시험준비를 처음 시작할 때, 그리고 수많은 문제 풀이 후에 단권화를 시도할 때, 이 책이 여러분의 탁월한 선택이 될 것으로 기대합니다.

변형균 상무 (BC카드 AI빅데이터본부장, 전 KT AI/BigData 서비스 담당)

바야흐로 디지털 변환(Digital Transformation)의 시대. 금융, 통신, 제조 등 전산업이 큰 변화를 겪는 가운데, 우리는 매일 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 경험하고 있습니다. 그렇다면 우리는 디지털 변환이라는 현상의 본질을 어떻게 이해할 수 있을까요? 바로 변화와 혁신의 핵심이 데이터(Data)이기에 현시대를 살아가는 사람들은 데이터에 대한 올바른 이해가 필요합니다.

“이기적 빅데이터분석기사 필기”는 데이터가 무엇이고 데이터를 활용하여 가치를 창출하는 방법이 단계별로 일목요연하게 잘 정리된 책입니다. 수험서적으로써 그 내용이 완벽하게 구성되어 있을뿐만 아니라 그 어느 빅데이터 교양서적보다도 유의미한 내용을 포함하고 있습니다.

데이터 수집과 탐색, 통계기법, 모델링, 분석결과 활용 등 이 책을 하나하나 따라가다 보면, 세상의 변화를 읽을 줄 아는 데이터 전문가로 성장하고 있는 여러분을 발견하실 겁니다. 따라서, 빅데이터분석기사 수험생은 반드시 읽어야할 책이며, 데이터 실무에 대해 한 차원 높은 이해를 원하는 분들이 읽으시면 큰 도움이 될 것입니다.

강정배 기술사 (ITPE 대표, PMP Agile 바이블 저자, 정보관리기술사, 수석감리원)

"앞으로 열정과 지식 축적으로 데이터 전문성의 민주화(Data democratization of Expertise)에 입문하게 되실 것을 미리 축하드립니다.”

데이터 기반의 프로젝트 전문가 및 기획에 대한 20년 경력의 관리자로서, 데이터 분석의 중요성은 더 할 나위 없이 중요한 시대라 생각합니다. 저는 과거에 국내외 전자상거래 매출액 15조원 규모를 기획 및 관리할 때에도 데이터 분석을 통한 평가를 통하여 중요한 의사결정을 하였습니다. 과거 못지않게 미래에는 그 중요성이 더욱 커질 것입니다.

이기적 빅데이터분석기사 도서는 데이터 분석과 수집, 저장, 탐색, 모델링, 평가 및 시각화와 관련된 전문서적입니다. 이 책을 통해서, 독자들은 데이터의 살아있는 지식을 담고, 각자 경험을 바탕으로 성공적인 데이터 기반의 비즈니스 플랫폼을 만들 것임을 확신합니다.

또한 빅데이터분석기사 및 ADP까지 국내외 모든 데이터 관리 분야 전문가로서의 지식 체계가 수립될 것입니다.

이춘식 기술사 (씨에스리 대표이사, 데이터베이스 설계와 구축 저자, 정보관리기술사)

“In the new world, it is not the big fish which eats the small fish, it's the fast fish which eats the slow fish.” 4차산업혁명을 선언한 클라우스 슈밥은 ‘빠른 물고기가 느린 물고기를 잡아먹는다’라는 비유로 기술변화의 시대를 살아가야 하는 개인과 기업에게 경각심을 불러일으켰습니다.

빅데이터와 인공지능으로 모든 산업영역과 생활영역이 트랜스포메이션 되고 있는 시대에 빅데이터분석기사 시험을 통해 빠른 물고기에 해당하는 인재들이 적절한 시점(Right Time)에 배출될 예정입니다. 이 책은 빅데이터 분석기획부터 빅데이터 결과해석까지 빅데이터 전체 라이프사이클에 대해서 매우 균형있게 구성을 하면서도 실무 경험까지 녹여낸 책으로 빅데이터를 학습하는 수험자 입장에서 내용 구성이 매우 잘 되어있습니다.

새 술은 새 부대에 담아야 그 맛을 오랫동안 제대로 유지할 수 있습니다. 빅데이터 시대에 실무적인 역량까지 고려하여 수험자가 학습해야 할 내용을 꼼꼼하게 담아낸 이 책을 통해 데이터사이언티스트로서 목표를 달성할 수 있기를 바랍니다.

정종진 박사 (KETI 한국전자기술연구원, 정보데이터분석 팀장)

4차 산업혁명과 더불어 D.N.A (Data, Network, AI) 기술로 대표되는 지능화 혁신을 통해 모든 산업 서비스들이 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 빅데이터로 대표되는 Data 기술은 5G로 대표되는 네트워크 기술과 결합하여 수많은 데이터들이 실시간으로 수집되고 처리되어 AI 서비스에 양질의 학습데이터를 제공되는 중요한 출발점이라고 볼 수 있습니다.

데이터는 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 ‘데이터 경제(Data Economy)’로 패러다임 전환 중이며 많은 선진 국가들이 국가 경제의 지속 성장 및 일자리 창출을 위해 빅데이터 접목을 통한 주력산업의 재도약과 혁신성장을 도모 중입니다.

따라서 데이터를 모으고 분석에 필요한 형태로 가치있게 가다듬고 분석하여 해석하기 쉽게 시각화 전달하는 일련의 과정을 통찰력 있게 다룰 줄 아는 인재를 양성하는 일은 ICT 경쟁력을 높이는 매우 중요한 일이라 여겨 집니다.

이기적 빅데이터분석기사 필기 수험서는 데이터를 활용하여 어떤 연구나 서비스를 제작하고자 할 때 어디서부터 시작해야 하는지, 어느 부분에 집중해야 하는지 등에 대한 실무적 해답을 쉽게 소개해 주어 비전문가라도 쉽게 데이터를 다루는 능력을 키울 수 있게 도움을 줄 수 있다고 여겨집니다.

데이터를 다루는 인재가 많이 필요한 시점인 만큼, 빅데이터 기술을 체계적으로 배우고, 객관적 능력을 검증하는데 있어 이기적 빅데이터분석기사 필기 수험서를 추천드리며, 이 수험서는 우리 사회에서 훌륭한 데이터 과학자가 많이 배출하는데 큰 역할을 할 것이라 확신합니다.

한운영 교수 (고려사이버대학교 산학협력단장)

빅데이터 산업은 코로나19로 인해서 주목을 받고 발전 속도가 가속화되고 있는 가운데 디지털 뉴딜 핵심으로 꼽히며 많은 산업에 기여하고 있습니다. 정부에서는 디지털 뉴딜을 위해서 투자를 적극적으로 할 것이며 그 중에서도 빅데이터 관련 산업에 집중적으로 할 것이라고 밝혔습니다.

이와 같은 정부의 빅데이터 산업 육성 정책과 빅데이터 산업의 확대가 빅데이터 전문인력에 대한 수요를 폭발적으로 급증하게 만듦으로써 결국 ‘데이터분석기사’라는 국가기술자격을 갖춘 빅데이터 전문인력 양성을 위한 기사 시험을 시행하게 되었습니다.

이기적 빅데이터분석기사 필기 기본서는 AI-인공지능 연구소에서 인공지능 및 빅데이터에 관한 연구개발을 담당하는 교수와 산업체 현장의 빅데이터 전문가들이 심혈을 기울여 만든 가장 효과적인 합격 지침서로서 비전공자까지도 쉽게 이해할 수 있도록 빅데이터 분석 기획, 빅데이터 탐색, 빅데이터 모델링, 빅데이터 결과해석의 4개 과목으로 구성하여 수험생들에게 커다란 도움이 될 것입니다.