내용
1. 데이터 이해 (20문항)
- 데이터의 개념과 종류 (정형/비정형 데이터)
- 데이터베이스 기초 (ERD, 키, SQL의 기초 개념)
- 빅데이터, 데이터 생명주기
- 공공데이터, 민간데이터 활용
- 데이터 품질 및 거버넌스 개념
2. 데이터 분석 기획 (20문항)
- 분석 문제 정의 및 KPI 수립
- 분석 프로젝트의 전개 방법론 (CRISP-DM 등)
- 데이터 수집 계획 및 요구사항 분석
- 데이터 윤리, 개인정보 보호, 보안 정책
- 데이터 시각화의 목적과 사례
3. 데이터 분석(20문항)
- 기초 통계: 평균, 분산, 표준편차, 상관계수, 회귀분석 등
- 통계 추론: 가설검정, 유의수준, 표본오차 등
- 데이터 마이닝 개념: 군집, 분류, 연관 규칙 등 알고리즘의 개념적 이해
- 머신러닝의 기본 개념 (이론 수준)
사용하는 언어나 도구
직접 사용하는 언어는 없으나 배경지식으로 언급됨
- SQL (기초 SELECT 문 정도 언급)
- Excel (분석 도구로 언급됨)
- R, Python은 이론적으로만 등장
시험 정보
- 총 60문항, 90분, 전부 객관식
- 시험 응시는 CBT 방식 (컴퓨터 기반 시험)
- 합격 기준: 과목별 40점 이상 + 전체 평균 60점 이상
시험 일정
46회차
| 원서접수 | 수험표발급 | 시험일 | 사전점수공개 및 재검토 접수 | 합격(예정)자 발표 |
| 7.7 ~ 7.11 | 7.25 | 8.9 (토) | 8.29 ~ 9.2 | 9.5 |