데이터 분석 자격증을 공부하던 중 빅데이터 분석기사 자격증이 있다는 것을 알게 되었습니다. 공부해보고 싶은 마음에 교재를 알아봤는데.. 교재 선정도 쉽지 않았습니다. 그러던 중 우연히 서평이벤트에 당첨되어 ＜2022 공개적 빅데이터분석기사 필기＞ 교재로 선정하게 되었습니다!

교재를 살펴보니 각 Chapter 별로 도표, 그림 등을 사용해서 이해하기 쉽게 설명이 되어 있고, 마지막에는 예상 문제들을 배치해 내용을 이해 했는지 점검해볼 수 있습니다. 비전공자도 이해하기 쉽게 짜여진 교재입니다. 

빅데이터 분석기사에 관심있으신 분들, 함께 이 교재로 합격해봐요:)

이 리뷰는 데이터 캠퍼스로부터 도서를 제공받아 작성한 글입니다.

공개적 빅데이터분석기사 필기 서평이벤트에 참여하여 도서를 제공받아 남기는 글입니다.

데이터 관련 업무를 하고 싶어서 현재 다니는 직장생활을 병행하며 공부하고자

여러 출판사의 책을 찾아보았습니다. 마침 서평이벤트가 있기에 응모하여 당첨이 되었습니다.

책을 수령하고 훑어보니 내용 구성이 굉장히 알차다는 느낌을 받았습니다.

내용 구성이 굉장히 알차기에 시간투자만 한다면 필기 합격에 문제가 없다는 생각이 들었습니다.

나아가 기출문제 및 예상문제가 많이 수록되어 있어서 실전감각을 익히는데도 큰 도움이 될거라 느꼈습니다.

빅데이터 분석기사가 신설된지 얼마 안되어서 걱정이 많았는데 공개적 빅데이터 분석기사와 함께한다면

여유있게 합격할 수 있을것 같습니다.

모두 열심히 공부하셔서 합격하시길 바랍니다 파이팅!

＜ 이 도서는 제공받아 작성한 글입니다. ＞

안녕하세요! 

저는 프로그래밍 전공하고 있고, 작년에 정보처리기사 자격증을 따고 올해엔 빅데이터 이 분야에 관심도 있고,  빅데이터 분석기사 자격증도 따고 싶다는 생각에 준비를 하게 되었습니다. 이번에 운이 좋게 데이터캠퍼스 2022 공개적 빅데이터 분석기사 필기 서평 이벤트에 당첨되어 작성하게 되었습니다:)

일단 "2022 공개적 빅데이터 분석기사 필기" 이 책은 개념도 매우 깔끔하게 정리되어 있고, 다양한 그림들도 들어가 있어 이해하는 데 더 도움이 됩니다. 글로만 정리되어 있는 문제집보다 훨씬 가독성이 좋게 정리되어 있어 보기가 정말 편했습니다! 굳이 제가 따로 더 정리할 필요가 없었습니다:) 그림이 많다는 것이 정말정말 좋았습니다.

단원이 끝나면 본격적으로 문제가 나오는데요! 저는 이 문제집의 가장 큰 장점이라고 생각되는 부분이었습니다. 문제 수가 정말정말 많아서 앞에서 개념을 제대로 이해하고 적용할 수 있는지 문제를 풀며 알 수 있습니다. 문제가 정말 다양하게 많아서 공부하는데 확실히 도움이 되었습니다.

또한 문제집의 맨 마지막 부분에는 시험 기출 복원문제가 있는데요.

예전 빅데이터 분석기사 시험은 어떤 식으로 문제가 나왔었는지 알 수 있었습니다:)

다양한 그림들과 이해하기 쉽게 정리된 개념들, 또한 자신이 잘 이해하고 활용할 수 있는지 문제를 풀어보며 점검할 수 있는 이 책은 초보자가 공부하기에도 정말 좋을 것이라고 생각이 들었고 추천드립니다! 저도 이 책으로 남은 기간 열심히 공부하고 복습하면서 꼭 좋은 결과 얻었음 좋겠습니다. 또한 다른 분들도 다들 합격하길 바라면서 이만 마치겠습니다. 감사합니다!!

"이 도서는 제공 받아 작성한 글입니다."

안녕하세요~!

저는 통계나 수학분야를 전공하지 않은 일반 IT개발자 입니다.

데이터베이스에 관심이 있어서 공부하다가 빅테이터 부분도 흥미를 느끼면서

빅데이터 분석기사를 준비하게 되었습니다.

바로 이전 시험에서 아깝게(?) 실패의 경험이 있어서, 이번 교재의 도움으로 다시 재도전합니다!!!

이전에 빅데이터를 공부하면서 비전공자인 저에게는 낯선 용어들이 참 많고 이해하기 어려워 맹목적으로 암기하는 공부 방식을 택했었습니다.

그런데,

이 책은 개념을 위한 기초 설명이 비전공자에게도 이해를 돕도록 명확하면서도 간결하게 설명되어 있는것 같습니다.

마치 강사가 강의를 하면서 내 뱉은 말을 정리한 것 같다는 생각이 들어 이해하는데 도움이 많이 되었던것 같습니다.

잘 정리된 노트필기처럼 말이죠^^

그리고 (제가 공부했던) 타사의 대부분의 빅데이터 분석기사 도서는

페이지의 바깥쪽 일부분에 세로로 선을 긋고 그곳에 키포인트, 요약정리 또는 [기출][중요][암기] 등으로 표기를 해서 읽는이로 하여금 스터디 후에 한번더 정리를 한다든지, 중요 부분을 암기하도록 유도하거나 확인할 수 있는 부분이 있었습니다.

그런데,

이 책의 구조는 그런 구조의 항목들은 제공하지 않고,

페이지의 전화면을 활용하여 책의 가독성을 높이고, 필요한 예시나 설명을 중심으로 깔끔하게 씌여졌습니다.

아마도 이 부분에 있어서 개인별 호불호가 있을 것 같습니다.

개인적으로 괜찮다고 생각되었던 부분은 실습과 시각적이 자료입니다.

새로 접하는 다수의 용어나 무슨의미인지 전혀 알수 없는 계산공식과 계산이 많은데, 중간중간에 개념설명후 추가된 예제나 연습과제 풀이 부분이 이해를 많이 도와 주었던것 같습니다. 그리고 이해를 유도하도록 제공된 많은 예시 도표과 그림 설명이 수록되어 있습니다.

실제 시험에서도 알수 없는 도표나 공식, 그림이 많았는데, 꼼꼼히 잘 봐두어야 겠습니다 ㅎ

이 책은 중요 부분만 뽑아서 요약해서 공부하는 방식보다는 개념 이해를 기반으로 충분한 시간을 가지고 공부하실 분들에 활용되면 좋을거라 생각됩니다.

실전문제도 많이 수록되어 있어서 공부한 부분을 다각도로 확인하고 점검할 수 있을것 같습니다.

빅데이터 분석기사를 준비하는 모든 분들께 합격을 기원합니다!!!

이번 2월에 ADsP를 응시하면서, 추가로 빅데이터 분석기사까지 준비하게 되었다.

지금까지 빅분기는 2회밖에 시행되지 않은, 역사 자체가 매우 짧은 자격시험이다.

블로그 등 아무리 포털검색을 해봐도 딱히 추천할만한 교재는 아직 없는 듯 했다.

교재 선정에 고민하고 있을 때, 데이터캠퍼스의 서평이벤트에 *추가* 당첨되었다.

내가 수험서를 고르는 우선순위에 따라, 이 책을 리뷰해보고자 한다.

첫째, 기출문제 복원

대부분의 자격시험은 문제은행식이라, 이론보다는 기출문제를 몇번씩 회독하는게 효율적이라 생각한다.

특히 빅분기의 경우, 시험역사가 매우 짧아 실제 시험에서 어떻게 나오는지가 매우 중요할 것이다.

다행히 이 책의 마지막 부분에 2~3회차 기출문제가 복원&수록되어있다.

(1회차는 코로나로 인해 시험 자체가 취소되었다.)

둘째,  문제 수

앞서 말했지만 나는 이론보다 문제를 통해 공부하는 사람이다.

이론만 집중적으로 파고들어봤자, 문제에 적용못하면 말짱 꽝이다. 

따라서 문제수가 많은 수험서를 선호하는 편이다.

이 책은 크게 4개 파트로 구성되어있고, 각 파트별 마지막 챕터에는 예상문제가 있다.

파트1 182개 / 파트2 275개 / 파트3 397개 / 파트4 273개

보다시피 파트별 문제가 매우 넉넉한 편이라 맘에 든다.

셋째, 해설

이론보다 문제로 공부하는 편이라 해설도 중요한 편이다.

이 책이 좋은 점은 문제 바로 밑에 해설이 있다는 점이다.

굳이 해설서를 따로 펼쳐보지 않아도 된다.

(해설서가 분리되지 않는 일치형이라면 더 귀찮았을 것..)

그리고 계산문제 풀이도 자세한 편이다.

(ADsP를 베스트셀러교재로 공부할 때 주관식 계산문제는 답만 있고 풀이가 없어 실망스러웠다.)

넷째, 가독성

일단 이론을 단순히 서술한 게 아니라 표, 그래프 등으로 요약식으로 되어있다.

글씨크기가 나름 큰편이라 좋다.

별거 아닌거 같아도 글씨가 작고 빽빽한 수험서로 공부할 때 은근히 짜증난다.

형광펜 칠하기도, 메모하기도, 읽기도 어렵다. ㅠㅠ

마지막으로 아쉬운점이 있다면 출제포인트가 없다는 점..

2회 밖에 시행되지 않은 시험이라 아직 출제포인트까진 바라는 건 무리인 듯하다..

그래도 향후 출제경향을 제대로 파악하여, 수험자들이 중요도를 알 수 있도록 업데이트 했으면 한다.

* 이 글은 데이터캠퍼스 서평이벤트를 통해 제공받아 작성하였습니다.

안녕하세요.

아직도 책을 보고 있지만 첫 서평을 남깁니다.

올해 목표 중 하나인 빅분기를 준비하기 위해 여러 책을 봐왔습니다.

그동안 여러 수험서를 봐왔지만 이 책의 두께와 양에서 놀랐습니다. (728p)

두 권으로 분권을 하는걸 추천드립니다.

책 구성은 데이터캠퍼스(https://www.datacampus.co.kr/) 강의 목록 순서와 동일합니다.

저는 현재 강의와 함께 필기 책을 보고 있습니다.

페이지를 줄이려면 얼마든지 줄일 수 있을 것 같은데,
일부러 그렇게 하지 않은 것 같습니다.

양 대신에 가독성을 택한 것 같고, 그래서 내용이 더 눈에 잘 들어온다고 생각합니다.

빠르게 홅어본 바 단순히 필기 수험서를 넘어 더 많은 심도 있는 내용을 다루고 있어습니다.

파트 별로 문제도 충분히 제공됩니다.

이 책으로 4월 시험을 준비한다면 합격하도고 남을 것 같습니다.

단순히 양에 놀라서 이 책을 멀리하는 일은 없으시길 바랍니다.

이 책은 많은 내용을 담아 들쭉날쭉한 빅분기 시험을 커버하고도 남을만 하다고 생각합니다.

시도하지 않으면 변하는 것은 아무 것도 없습니다. 지금 시작하십시오. 

감사합니다. 

**필기 책을 지원받아서 작성한 글입니다.

와이즈인컴퍼니에서 이번에 새롭게 낸 책인 빅데이터 분석기사 필기 교재를 보고 너무 좋은 책이라 생각되어 서평을 남긴다. 

우선 해당 분야 매우 유명하신 김원표 교수님이 쓰신 책이다. 믿음이 간다. 

책의 내용은 빅데이터 분야 기초 이론부터 시작한다. 즉 초보자도 이 책만 보면 다른 책 볼필요없이 해당 자격증을 취득할수있다. 

저자분과 출판사의 노력이 눈부신다. 엄청 깔끔하게 잘 정리되어 있다. 타 서적과는 차원이 틀리게 정리가 잘 되어 있다. 

이론 학습을 진행하고 나면 연습문제도 풀어볼수있다. 해설도 자세히 나와있다. 

우선 서적 자체가 비전공자도 알아 들을수 있을 정도의 쉬운것부터 시작해서 조금씩 난이도를 높여간다. 

그속에서 핵심이론이 깔끔하게 정리되어 있으면 문제 풀이를 통해서 실력을 향상 시킬수 있다. 

수학적 기초 지식이 부족하거나 수학을 놓은지 오래되신 분들도 차근차근 따라할수 있도록 기초문제부터 풀이과정이 상세하다. 

향후 많은 분들이 이책을 보고 자격증을 취득했으면 좋겠다. 

IT업계에 입직하여 IT계열 자격증에 관심을 가지게 되었습니다. IT분야의 대표적인 국가기술자격은 정보처리기사, 빅데이터분석기사, 정보보안기사가 있습니다.

그 중 신설된지 얼마 되지 않았고, 전도가 유망한 빅데이터 분석기사에 관심을 가지게 되었습니다. 그러던 중 서평 이벤트에 당첨되어 빅데이터 분석기사 공부를 시작하게 되었습니다.
 

2022 공개적 빅데이터 분석기사 표지

일단 생각보다 두툼한 책의 두께에 깜짝 놀랐습니다. 이전에 정보처리기사를 공부할 때도 2권으로 나뉘어있던 책을 공부했던지라, 확실히 기사 자격증의 범위가 방대하다는 것을 다시금 느낄 수 있었습니다.

책은 약 730p정도로 구성되어있습니다.

2022 공개적 빅데이터 분석기사 목차-1

2022 공개적 빅데이터 분석기사 목차-2

2022 공개적 빅데이터 분석기사 목차-3

총 4개의 단원으로 구성되어있으며,

1단원 빅데이터 분석 기획

2단원 빅데이터 탐색

3단원 빅데이터 모델링

4단원 빅데이터 결과해석으로 구성되어있습니다.

2022 공개적 빅데이터 분석기사 개념

상당히 자세하게 설명이 되어있으며, 표, 도표, 그림 자료들이 많아 비전공자가 학습하기 부담감이 덜한 편입니다.

그 방대한 분량은 기사 자격증의 특성상 어쩔 수 없다고 생각합니다 ㅜㅜ

2022 공개적 빅데이터 분석기사 단원 예상문제

각 단원이 끝날 때마다 위와 같이 연습문제를 통해 연습을 해볼 수 있습니다.

1단원 182문항, 2단원 275문항, 3단원 397문항, 4단원 273문항으로 구성되어있습니다.

각 단원이 끝날 때마다 문제 풀이를 통한 복습이 확실히 가능할 것입니다!

2022 공개적 빅데이터 분석기사 개념 기출 복원

모든 개념이 끝나고 나면 2회차 80문제, 3회차 80문제의 복원문제가 존재합니다.

연습문제까지 포함하면 총 1300개에 가까운 문제를 풀어볼 수 있습니다.

지난번 기사 공부를 할 때, 필기에서 개념이 부족해서 실기 때 고생을 많이 하였는데, 이정도로 상세히 설명해준 책이라면, 실기 때도 그 개념을 잊지 않고 내실을 탄탄히 해나갈 수 있을거라고 봅니다. ^^

본 서평은 데이터캠퍼스의 서평 이벤트에 당첨되어

＜2022 공개적 빅데이터 분석기사＞ 도서를 제공받아 작성되었습니다.