빅데이터분석기사 필기, 54문항 맞추는 과목별 득점 설계표

빅데이터분석기사 필기는 4과목, 과목당 20문항, 총 80문항, 120분짜리 객관식 시험이다. 합격선은 두 개가 동시에 걸려 있다. 과목마다 40점 이상을 받아야 하고, 네 과목 평균이 60점 이상이어야 한다. 평균만 보고 공부하면 떨어지고, 한 과목만 보고 공부해도 떨어진다. 응시자격이 되는지부터 확인해야 하는 사람은 빅데이터분석기사 응시자격 글의 9개 경로 판정표가 먼저고, 이 글은 자격이 된다는 전제 아래 필기 점수만 다룬다. ADsP vs 빅데이터분석기사 글에서 두 시험의 성격 차이를 다뤘다면, 이 글은 빅데이터분석기사 필기 하나를 문항수 단위로 쪼갠다.

필기 합격선 두 조건

점수를 문항수로 바꾸면 합격선이 훨씬 또렷해진다. 과목당 100점 만점에 20문항이므로, 한 문항은 5점이다. 이 환산은 DataQ가 문항당 배점을 공표한 것이 아니라, 합격 기준을 문항수로 풀기 위한 계산이다. 그래도 합격선을 세우는 데는 이 환산이 가장 직관적이다.

과락 하한은 과목당 8문항이다. 8문항 맞히면 40점, 7문항이면 35점으로 그 과목에서 바로 탈락이다. 평균 60점은 네 과목 합계 48문항이다. 48문항을 맞히면 평균 60점이 되는데, 이때 네 과목이 모두 8문항 이상이어야 한다는 조건이 붙는다. 총 48문항을 맞혀도 한 과목이 7문항이면 불합격이다. 반대로 네 과목이 모두 8문항 이상이어도 합계가 47문항이면 평균이 60점에 못 미쳐 불합격이다. 두 조건 중 하나라도 빠지면 안 된다.

필기 응시료는 17,800원이다. 한 번 떨어지면 다음 회차에 다시 내는 돈이지만, 필기에서 진짜 비싼 것은 응시료가 아니라 연 2회뿐인 회차 하나를 통째로 날리는 시간이다. 그래서 목표는 합격선 아슬아슬한 48문항이 아니라, 몇 문항 삐끗해도 버티는 54문항이다.

과목별 목표 문항수 설계표

목표는 네 과목 합계 54문항, 평균 67.5점이다. 합격선 48문항보다 6문항의 여유가 있다. 과목별로는 분석기획 13문항, 탐색 14문항, 모델링 14문항, 결과해석 13문항으로 잡는다. 탐색과 모델링에 한 문항씩 더 주는 이유는, 이 두 과목이 통계·모형 계산이 몰려 있는 구간이라 공부 시간을 많이 들인 만큼 점수로 회수할 여지가 크기 때문이다. 분석기획과 결과해석은 개념·해석 비중이 커서 13문항을 목표로 잡아도 무리가 없다.

과목	문항수	과락 하한	목표 문항수	목표 점수
빅데이터 분석기획	20문항	8문항	13문항	65점
빅데이터 탐색	20문항	8문항	14문항	70점
빅데이터 모델링	20문항	8문항	14문항	70점
빅데이터 결과해석	20문항	8문항	13문항	65점
합계	80문항	32문항	54문항	평균 67.5점

합계 행의 과락 하한 32문항은 네 과목이 각각 8문항씩 맞힌 경우인데, 이 경우 평균은 40점에 그쳐 불합격이다. 과락 하한은 과목별 조건이지, 합계 목표가 아니다. 이 표에서 진짜 목표는 합계 54문항이고, 과락 하한은 절대 넘지 말아야 할 마지노선이다.

한 과목이 무너지면 생기는 일

설계표가 실제로 버티는지, 무너지는 경우를 숫자로 확인해 둬야 한다. 목표대로 54문항을 맞히면 여유 6문항이 있다. 여기서 6문항까지 잃어도 48문항으로 평균 60점에 턱걸이한다. 단, 잃는 6문항이 한 과목에 몰리면 안 된다.

한 과목이 8문항까지 무너져도, 나머지 세 과목이 목표를 지키면 8+14+14+13=49문항, 평균 61.25점으로 합격한다. 여유가 1문항까지 줄어드는 아슬아슬한 합격이지만 합격은 합격이다. 반대로 한 과목이 7문항까지 무너지면, 나머지 세 과목이 목표를 다 채워도 13+14+14+7=48문항인데 평균은 60점이지만 과락으로 불합격이다. 총 문항수는 합격선과 같은데 한 과목 때문에 떨어지는 경우다. 이게 필기에서 가장 억울한 탈락 패턴이고, 그래서 공부 시간 배분에서 어느 과목도 0에 가깝게 두면 안 된다.

또 하나, 네 과목이 고르게 12문항씩이면 48문항으로 평균 60점 딱 맞게 합격한다. 고르게 공부하는 것이 나쁜 전략은 아니다. 다만 12문항씩 맞히는 설계는 틀리는 문항이 한 과목에 5개만 더해져도 과락 언저리까지 밀린다. 목표를 13~14문항으로 잡는 이유는, 고른 12문항 설계보다 과목당 1~2문항의 완충을 더 갖기 위해서다.

120분 시험 시간 배분

120분을 80문항에 나누면 문항당 1분 30초다. 과목별로 나누면 분석기획 25분, 탐색 28분, 모델링 34분, 결과해석 25분, 마킹·검수 8분이다. 합하면 25+28+34+25+8=120분으로 시험 시간과 정확히 맞는다.

모델링에 34분으로 가장 많은 시간을 주는 것은, 모형 계산 문제가 한 문제에 걸리는 시간이 가장 길기 때문이다. 탐색은 전처리·통계 계산이 섞여 있어 28분, 분석기획과 결과해석은 개념·해석형이 많아 25분씩이다. 검수 8분은 남는 시간이 아니라 처음부터 빼두는 시간이다. 마킹 누락이나 찍은 문제 확인에 쓴다.

시간 배분에서 가장 중요한 것은 막힌 문제에 붙잡히지 않는 것이다. 모델링 계산 한 문제에 5분 넘게 붙잡히면, 그 5분은 결과해석 3~4문항을 날리는 시간이다. 풀리지 않는 문제는 표시만 하고 넘어간 뒤, 네 과목을 한 바퀴 돌고 돌아오는 순서가 총 문항수를 지킨다. 검수 시간에는 새로 푸는 것이 아니라, 마킹이 밀렸는지와 찍어둔 문제에 답이 들어갔는지를 확인한다.

8주 공부 시간 배분표

공부 시간 배분은 공식 권장 시간이 아니라, 위 목표 문항수를 달성하기 위한 이 글의 설계안이다. 총 120시간을 8주, 주 15시간으로 잡았다. 과목별로는 분석기획 24시간, 탐색 36시간, 모델링 36시간, 결과해석 24시간이다. 탐색과 모델링에 시간을 더 주는 것은 목표 문항수가 많은 과목과 같은 이유다. 계산이 몰린 과목은 개념만 읽어서는 문항이 늘지 않기 때문이다.

주차	공부 내용	시간
1~2주	분석기획 개념 + 탐색 기초(전처리·기초통계)	30시간
3~5주	탐색 심화 + 모델링(모형 설계·구축·평가)	45시간
6~7주	결과해석 + 과목별 모의고사 2회	30시간
8주	과락 위험 과목 보강 + 틀린 문제 복습	15시간
합계		120시간

주차표의 핵심은 8주차를 비워두는 것이다. 8주차는 새 진도를 나가는 주가 아니라, 모의고사에서 8문항 언저리까지 밀렸던 과목을 끌어올리는 주다. 모의고사에서 네 과목이 모두 10문항 이상 나오면 8주차는 가볍게 복습하고 들어가도 된다. 반대로 한 과목이 8문항 아래로 떨어졌다면, 8주차 15시간은 전부 그 과목에 넣는다. 평균이 60점을 넘어도 과락 과목 하나가 합격을 막는다는 것을, 모의고사 단계에서 숫자로 확인하고 들어가는 것이 이 배분표의 목적이다.

공부 시간을 늘리는 것보다 중요한 것은, 모의고사를 과목별 문항수로 기록하는 습관이다. 총점만 보면 어느 과목이 위험한지 안 보인다. 과목별 맞힌 문항수를 적어두면, 목표 13~14문항에 못 미치는 과목이 그대로 보인다. 그 과목이 8주차 보강 대상이다.

한줄요약

빅데이터분석기사 필기는 과목당 8문항의 과락선과 합계 48문항의 평균선을 동시에 넘어야 하므로, 과목별 13~14문항씩 합계 54문항을 목표로 잡고 120분을 분석기획 25분·탐색 28분·모델링 34분·결과해석 25분·검수 8분으로 나누며 8주 120시간을 탐색·모델링에 36시간씩 더 주는 설계로, 어느 과목도 과락선 아래로 떨어뜨리지 않는 것이 합격 설계다.

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