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IT분야뿐 아니라 일반 기업에서도 데이터 관련 자격증이 요구되고 있고,
공기업 행정직의 경우 데이터 관련 자격취득자에 대한 요구가 늘어나는 추세입니다.
데이터 관련 라이선스 중 빅데이터자격증 일정, 과목, 합격기준 등에 대해 알아보겠습니다.
목차
1. 빅데이터 분석기사 (BAE)
2. 데이터아키텍처 (전문가 DAP / 준전문가 DAsP)
3. SQL (전문가 SQLP / 개발자 SQLD)
4. 데이터분석 (전문가 ADP / 준전문가 ADsP)
1. 빅데이터 분석기사(BAE)
* 필요한 데이터를 분석하고 정리하여 추출해 내는 역할
*2020년 신설 자격증
1) 시험일정
| 회차 | 접수기간 | 시험일 | 결과발표 | |
| 제6회 | 필기 | 2023.03.06 ~ 10 | 2023.04.08(토) | 2023.04.28 |
| 실기 | 2023.05.22 ~ 26 | 2023.06.24(토) | 2023.07.14 | |
| 제7회 | 필기 | 2023.08.21 ~ 25 | 2023.09.23(토) | 2023.10.13 |
| 실기 | 2023.10.30 ~ 11.03 | 2023.12.02(토) | 2023.12.22 | |
2) 과목안내
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 | 시험시간 |
| 필기 | 빅데이터 분석기획 | 빅데이터의 이해 데이터 분석 계획 데이터 수집 및 저장 계획 |
20 | 120분 (2시간) |
| 빅데이터 탐색 | 데이터 전처리 데이터 탐색 통계기법 이해 |
20 | ||
| 빅데이터 모델링 | 분석모형 설계 분석기법 적용 |
20 | ||
| 빅데이터 결과 해석 | 분석모형 평가 및 개선 분석결과 해석 및 활용 |
20 | ||
| 실기 | 빅데이터 분석실무 | 데이터 수집 작업 데이터 전처리 작업 데이터 모형 구축 작업 데이터 모형 평가 작업 |
통합형(필답형, 작업형) | 180분 (3시간) |
※ 필기시험 면제기간은 필기합격자 발표일로부터 2년
(다만, 발표일부터 2년 동안 검정이 2회 미만으로 시행된 경우에는 그다음 회차 필기시험 1회를 면제)
3) 합격기준
| 필기 합격기준 | 실기 합격기준 |
| 과목당 100점을 만점으로 1. 전 과목 40점 이상 2. 전 과목 평균 60점 이상 |
100점 만점으로 60점 이상 |
2. 데이터아키텍처
1) 시험일정
| 구분 | 회차 | 접수기간 | 시험일 | 결과 발표 |
| 데이터아키텍처 전문가 (DAP)
|
제59회 | 23.03.20 ~ 24 | 23.04.23(일) | 23.05.19 |
| 제60회 | 23.09.11 ~ 15 | 23.10.14(토) | 23.11.10 | |
| 데이터아키텍처 준전문가 (DAsP)
|
제54회 | 23.03.20 ~ 24 | 23.04.23(일) | 23.05.19 |
| 제55회 | 23.09.11 ~ 15 | 23.10.14(토) | 23.11.10 |
2) 과목안내
[데이터아키텍처 전문가]
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 | 배점 | 시험시간 |
| 필기 | 전사아키텍처 이해 | 전사아키텍처 개요 전사아키텍처 구축 전사아키텍처 관리 및 활용 |
10 | 7 | 240분 (4시간) |
| 데이터 요건 분석 | 정보 요구 사항 개요 정보 요구 사항 조사 정보 요구 사항 분석 정보 요구 검증 |
10 | 7 | ||
| 데이터 표준화 | 데이터 표준화 개요 데이터 표준 수립 데이터 표준 관리 |
10 | 7 | ||
| 데이터 모델링 | 데이터 모델링 이해 개념 데이터 모델링 논리 데이터 모델링 물리 데이터 모델링 |
40 | 28 | ||
| 데이터베이스 설계와 이용 | 데이터베이스 설계 데이터베이스 이용 데이터베이스 성능 개선 |
20 | 14 | ||
| 데이터 품질 관리이해 | 데이터 이해 데이터 구조 이해 데이터 관리 프로세스 이해 |
10 | 7 | ||
| 실기 | 데이터 표준화 및 데이터 모델링 | 1 | 30 | ||
[데이터아키텍처 준전문가]
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 | 배점 | 시험시간 |
| 필기 (객관식) |
전사아키텍처 이해 | 전사아키텍처 개요 전사아키텍처 구축 전사아키텍처 관리 및 활용 |
10 | 20 | 90분 (1시간 30분) |
| 데이터 요건 분석 | 정보 요구 사항 개요 정보 요구 사항 조사 정보 요구 사항 분석 정보 요구 검증 |
10 | 20 | ||
| 데이터 표준화 | 데이터 표준화 개요 데이터 표준 수립 데이터 표준 관리 |
10 | 20 | ||
| 데이터 모델링 | 데이터 모델링 이해 개념 데이터 모델링 논리 데이터 모델링 물리 데이터 모델링 |
20 | 40 |
3) 합격기준
| 필기 합격기준 | 최종합격 |
| 전문가는 총점 100점 기준 75점 이상 준전문가는 60점 이상 |
응시자격 심사통과자 |
3. SQL
1) 시험일정
| 구분 | 회차 | 접수기간 | 시험일 | 결과발표 |
| SQL 전문가
|
제48회 | 23.02.20 ~ 24 | 23.03.19(일) | 23.04.14 |
| 제49회 | 23.08.07 ~ 11 | 23.09.09(토) | 23.10.06 | |
| SQL 개발자
|
제48회 | 23.02.20 ~ 24 | 23.03.19(일) | 23.04.14 |
| 제49회 | 23.05.08 ~ 12 | 23.06.10(토) | 23.07.07 | |
| 제50회 | 23.08.07 ~ 11 | 23.09.09(토) | 23.10.06 | |
| 제51회 | 23.10.16 ~ 20 | 23.11.18(토) | 23.12.15 |
2) 과목안내
[SQL 전문가]
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 | 배점 | 시험시간 |
| 필기 | 데이터 모델링의 이해 | 데이터 모델링의 이해 데이터 모델과 성능 |
10 | 10 | 180분 (3시간) |
| SQL 기본 및 활용 | SQL 기본 SQL 활용 SQL 최적화 기본 원리 |
20 | 20 | ||
| SQL 고급활용 및 튜닝 | 아키텍처 기반 튜닝 원리 Lock과 트랜잭션 동시성제어 SQL 옵티마이저 원리 인덱스와 조인 고급 SQL 튜닝 |
40 | 40 | ||
| 실기 | (필기 과목과 동일) | 2 | 30 | ||
[SQL개발자]
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 | 배점 | 시험시간 |
| 필기 | 데이터 모델링의 이해 | 데이터 모델링의 이해 데이터 모델과 성능 |
10 | 20 | 90분 (1시간30분) |
| SQL 기본 및 활용 | SQL 기본 SQL 활용 SQL 최적화 기본 원리 |
40 | 80 |
3) 합격기준
| 필기 합격기준 | 최종합격 |
| 전문가는 총점 100점 기준 75점 이상 개발자는 60점 이상 |
응시자격심의 서류 통과자 |
4. 데이터분석
1) 시험일정
| 구분 | 회차 | 접수기간 | 시험일 | 결과발표 | |
| 데이터분석 전문가 (ADP)
|
제28회 | 필기 | 23.01.25 ~ 31 | 23.02.26(일) | 23.03.24 |
| 실기 | 23.02.13 ~ 17 | 23.03.12(일) | 23.04.07 | ||
| 제29회 | 필기 | 23.04.17 ~ 21 | 23.05.20(토) | 23.06.16 | |
| 실기 | 23.05.02 ~ 09 | 23.06.03(토) | 23.06.30 | ||
| 제30회 | 필기 | 23.07.17 ~ 21 | 23.08.19(토) | 23.09.15 | |
| 실기 | 23.07.31 ~ 8.4 | 23.09.02(토) | 23.09.27 | ||
| 제31회 | 필기 | 23.09.18 ~ 22 | 23.10.21(토) | 23.11.17 | |
| 실기 | 23.10.02 ~ 10 | 23.11.04(토) | 23.12.01 | ||
| 데이터분석 준전문가 (ADsP)
|
제36회 | - | 23.01.25 ~ 31 | 23.02.26(일) | 23.03.24 |
| 제37회 | - | 23.04.17 ~ 21 | 23.05.20(토) | 23.06.16 | |
| 제38회 | - | 23.07.17 ~ 21 | 23.08.19(토) | 23.09.15 | |
| 제39회 | - | 23.09.18 ~ 22 | 23.10.21(토) | 23.11.17 | |
2) 과목안내
[데이터분석 전문가]
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 (객관식) |
문제수 (서술형) |
배점 | 시험시간 |
| 필기 | 데이터 이해 | 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 |
10 | 1 | 객관식 80점 서술형 20점 |
180분 (3시간) |
| 데이터 처리 기술 이해 |
데이터 처리 프로세스 데이터 처리 기술 |
10 | ||||
| 데이터분석 기획 | 데이터분석 기획의 이해 분석 마스터 플랜 |
10 | ||||
| 데이터분석 | R기초와 데이터 마트 통계분석 정형 데이터 마이닝 비정형 데이터 마이닝 |
40 | ||||
| 데이터 시각화 | 시각화 인사이트 프로세스 시각화 디자인 시각화 구현 |
10 | ||||
| 실기 | 데이터분석 실무 | 100 | 240분 (4시간) |
|||
※ 필기시험 면제기간은 필기합격자 발표일로부터 2년까지이며 이는 시행 횟수로 산정하는 사항이 아니므로 매년 시행계획수립 일정에 따라 면제 횟수는 달라질 수 있음
[데이터분석 준전문가]
| 구분 | 과목명 | 주요항목 | 문제수 (객관식) |
문제수 (단답형) |
배점 | 시험시간 |
| 필기 | 데이터 이해 | 데이터의 이해 데이터의 가치와 미래 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 |
8 | 2 | 객관식 80점 단답형 20점 |
90분 (1시간30분) |
| 데이터분석 기획 | 데이터분석 기획의 이해 분석 마스터 플랜 |
8 | 2 | |||
| 데이터분석 | R기초와 데이터 마트 통계분석 정형 데이터 마이닝 |
24 | 6 |
3) 합격기준
| 필기 합격기준 | 실기 합격기준 |
| 전문가는 총점 100점 기준 70점 이상 준전문가는 60점 이상 |
전문가는 실기 총점 100점 기준 75점 이상 (준전문가는 실기 없음) |
더 자세한 내용(응시자격, 자격서류, 상세 일정 등)은 Kdata데이터자격검증 사이트에 접속하셔서 확인하시면 됩니다.
자격증 취득을 위해서 책으로 독학할 수 있지만 인강이나, 학원 강의를 수강하는 것도 추천드립니다.
다음에는 데이터분석 자격증 관련 책과 강의에 대해 알려드리겠습니다.
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