✅ 빅데이터분석기사 완전정복 (필기) Part.1 빅데이터 분석 기획은 빅데이터의 이해부터 분석 계획, 데이터 수집 및 저장 계획까지 총 40차시에 걸쳐 학습하는 빅데이터분석기사 필기 대비 과정입니다.
먼저 빅데이터의 이해에서는 데이터와 정보의 차이, 데이터 유형과 기능, DIKW 피라미드, 데이터베이스와 DBMS, OLTP·OLAP, 데이터 웨어하우스를 학습합니다. 이어 빅데이터의 3V·+2V, 활용 요소, 가치와 역할, 데이터 산업의 진화, 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트의 역할을 정리합니다.
다음으로 빅데이터 기술 및 제도에서는 빅데이터 플랫폼과 Hadoop 구조를 시작으로 Chukwa, Flume, Scribe, Sqoop, HDFS, MapReduce, HBase, YARN, Spark, Pig, Hive, Mahout, Impala, Tajo, Oozie, ZooKeeper 등 주요 기술을 학습합니다. 또한 개인정보보호법, 데이터 3법, GDPR, 가명정보, K-익명성, l-다양성, t-근접성, m-유일성, 마이데이터 등 개인정보 보호 및 활용과 관련된 핵심 제도를 익힙니다.
데이터분석 계획에서는 데이터 분석의 개념과 기획 방법, 분석 유형 4가지, 분석 마스터 플랜과 ISP, 과제 우선순위 평가와 사분면 분석, 분석 로드맵을 학습합니다. 이어 하향식·상향식 접근법과 KDD, CRISP-DM, SEMMA 분석 방법론, 데이터 분석 거버넌스, 분석 준비도와 성숙도 기반 수준진단을 정리합니다.
마지막 데이터 수집 및 저장 계획에서는 데이터 수집 절차와 수집기술, 구조·시간·저장형태별 데이터 유형, 데이터 변환기술을 학습합니다. 개인정보 비식별 조치, 재현 데이터, 익명처리, 데이터 품질 및 품질검증, 데이터 적재와 저장, NoSQL 유형 및 저장기술까지 학습한 뒤 예상문제와 1과목 마무리 문제풀이를 통해 전체 내용을 종합적으로 점검합니다.
 

💡 이 과정을 통해 얻는 것
📁 데이터·정보·데이터베이스·빅데이터의 기본 개념과 산업 구조 이해
📁 Hadoop 생태계 및 주요 빅데이터 플랫폼·분산처리 기술에 대한 이해
📁 개인정보보호·비식별화·마이데이터 등 데이터 관련 법·제도 핵심 개념 정리
📁 분석 마스터 플랜·분석 방법론·거버넌스 등 데이터 분석 기획 능력 이해
📁 데이터 수집·변환·품질검증·적재·NoSQL 저장까지 데이터 관리 흐름 학습

🎓 수강 효과
✔ 빅데이터 분석 기획 영역의 전체 구조와 주요 개념 체계적 정리
✔ 빅데이터 기술과 분석 방법론을 구분하고 이해하는 능력 향상
✔ 개인정보보호와 데이터 활용 관련 핵심 제도 이해 강화
✔ 데이터 분석 프로젝트의 기획·수집·저장 흐름에 대한 이해 향상
✔ 예상문제와 마무리 문제풀이를 통한 빅데이터분석기사 필기시험 대응력 강화

🙋‍♀️ 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 빅데이터를 처음 공부하는 사람도 수강할 수 있나요?
A. 네! 데이터와 정보의 기본 개념부터 시작하여 데이터베이스, 빅데이터 기술, 분석 기획, 데이터 수집·저장 순으로 학습하기 때문에 처음 준비하는 학습자도 단계적으로 학습할 수 있습니다.
 

Q. Hadoop이나 Spark 같은 기술도 배우나요?
A. 네! Hadoop과 HDFS, MapReduce, YARN, Spark를 비롯하여 Hive, HBase, Pig, Mahout, Impala 등 주요 빅데이터 생태계 기술의 개념과 특징을 학습합니다.
 

Q. 개인정보보호 관련 내용도 시험 범위에 포함되나요?
A. 네! 개인정보보호법, 데이터 3법, GDPR, 가명정보와 함께 K-익명성, l-다양성, t-근접성, m-유일성, 마이데이터 등 데이터 보호·활용 관련 주요 개념을 함께 학습합니다.
 

Q. 문제풀이도 포함되어 있나요?
A. 네! 각 세부 영역별 예상문제가 포함되어 있으며 마지막에는 ‘빅데이터 분석 기획’ 1과목 전체를 점검하는 마무리 문제풀이 2개 차시가 구성되어 있습니다.