빅데이터분석기사 실기 모의고사(문제 파일 제공) - 2026년 최신 - 인프런

2026 빅데이터분석기사 실기 모의고사 10회분

Python / R 풀이 + 코드 해설 수록

"실기 시험, 문제를 많이 풀어본 사람이 붙습니다."

빅데이터분석기사 실기 시험은 단순 이론 암기가 아닌 실전 코딩 능력을 평가합니다. 그런데 시중에 나와 있는 실기 문제집, 이런 고민 해보신 적 없나요?

"문제가 너무 단순해서 실제 시험이랑 다르던데..."
"풀이는 있는데, 왜 이렇게 푸는지 설명이 없어서 응용이 안 돼요"
"Python 풀이만 있고, R 풀이는 없네요"
"데이터가 비현실적이라 실전 감각이 안 잡혀요"

이 책은 그 고민을 해결하기 위해 만들었습니다.

이 책의 특징

1. 현업 실무 데이터를 엄선하여 출제

HR, 금융, 제조, 이커머스, 보험, 에너지 등 실제 현업에서 다루는 데이터를 기반으로 시험에 나올 문제를 설계했습니다.

2. Python + R 풀이 동시 수록

시험장에서 Python과 R 중 선택할 수 있습니다. 이 책은 모든 문제에 대해 Python과 R 풀이를 모두 제공합니다.

Python: pandas, scikit-learn, scipy 기반
R: dplyr, caret, stats 기반

3. "왜 이렇게 푸는지" 코드별 상세 해설

단순히 정답 코드만 나열하지 않습니다. 코드 한 줄 한 줄에 왜 이 방법을 썼는지, 다른 방법은 없는지까지 설명합니다.

# 왜 StandardScaler가 아니라 MinMaxScaler를 쓰는가?
# → 이 데이터는 정규분포를 따르지 않고, 0~1 범위로 변환이 필요하므로
scaler = MinMaxScaler()

4. 실제 시험과 동일한 3유형 구조

유형배점출제 내용제1유형20점데이터 전처리 · 탐색적 분석제2유형40점머신러닝 모델링 (분류/회귀)제3유형40점통계적 가설 검정

수록 내용 상세

제1유형: 데이터 전처리 (20점)

실무에서 가장 많은 시간을 쓰는 전처리를 집중 훈련합니다.

결측치 처리: 평균, 중앙값, 최빈값, 그룹별 대체
이상치 탐지: IQR 방법 활용
데이터 변환: Min-Max 정규화, 표준화
파생변수 생성: 시계열 특성 추출, 비율 계산
백분위수 · 사분위수 계산

제2유형: 머신러닝 모델링 (40점)

분류와 회귀 문제를 균형 있게 배치했습니다.

분류 문제 (5회분)

고객 이탈 예측, 대출 연체 예측, 당뇨 예측, 고객 등급 분류, 제품 불량 예측
평가지표: Accuracy, AUC

회귀 문제 (5회분)

구매액 예측, 아파트 매매가 예측, 만족도 예측, 영화 평점 예측, 에너지 사용량 예측
평가지표: RMSE, MAE, R²

제3유형: 통계적 가설 검정 (40점)

기출 분석을 바탕으로 출제 빈도가 높은 검정을 엄선했습니다.

모수적 검정

독립표본 t-검정 / 대응표본 t-검정
일원배치 분산분석 (One-way ANOVA)
이표본 비율 검정 (Two-proportion Z-test)

비모수적 검정

Mann-Whitney U 검정
Kruskal-Wallis 검정

기타 분석

피어슨 상관계수 · 단순 선형회귀
카이제곱 독립성 검정
Shapiro-Wilk 정규성 검정
신뢰구간 계산

이 책이 필요한 분

빅데이터분석기사 실기 시험을 앞두고 실전 연습이 필요한 분
필기는 합격했는데, 실기 코딩이 막막한 분
기존 문제집이 너무 쉬워서 실전 난이도의 문제가 필요한 분
Python뿐 아니라 R 풀이도 함께 보고 싶은 분
단순 코드 암기가 아니라, 원리를 이해하고 응용하고 싶은 분

Part 0. 시험 안내
  ├── 빅데이터분석기사란?
  ├── 시험 구성 및 배점
  ├── 실기 시험 출제 범위
  └── 이 책의 사용법

Part 1~10. 모의고사 (10회분)
  각 회차 구성:
  ├── 문제 (제1유형 / 제2유형 / 제3유형)
  ├── Python 풀이 + 코드 해설
  └── R 풀이 + 코드 해설

구성 한눈에 보기

모의고사 : 10회분 (총 30문제)

풀이 언어 : Python + R 동시 수록

코드 해설 : 전 문항 상세 해설 포함

데이터 출처 : 현업 실무 데이터 기반

산업 분야 : HR, 금융, 제조, 이커머스, 보험, 에너지 등

난이도 : 실제 시험과 동일 ~ 약간 높음

2026년 출제 경향반영 완료 : 포맷PDF (155페이지)

학습 방법 가이드

STEP 1. 시간을 재고 풀기

실제 시험처럼 제한 시간 내에 문제를 풀어보세요.

제1유형: 약 20분
제2유형: 약 40분
제3유형: 약 40분

STEP 2. 풀이 비교하기

자신의 코드와 책의 풀이를 비교하세요. 정답이 같더라도 더 효율적인 방법이 있을 수 있습니다.

STEP 3. 해설로 원리 이해하기

코드 해설을 읽고 왜 이 함수를 쓰는지, 왜 이 전처리를 하는지 이해하세요. 원리를 알면 새로운 문제도 풀 수 있습니다.

STEP 4. 틀린 문제 반복

틀린 문제는 표시해두고, 시험 직전에 다시 풀어보세요.

저자 소개

자격증을 보유한, 현업 전문가가 집필!

"데이터의 A to Z. 이론부터 실무까지 완벽하게 커버합니다."

SK그룹 신입공채로 IT분야 시작
소프트웨어, 서비스 기획 / 개발 / 컨설팅 수행
국가 기관 / 기업의 데이터 컨설팅 및 심사위원 활동
NTIS 인공지능 관련 연구개발 사업 6건 수행
특허 보유 : 출원 7건, 등록 3건
자격증: 빅데이터분석기사, SQLD 등
강의: 대기업 / 중소기업, 공공기관 강의

자주 묻는 질문

Q. 이 책만으로 실기 합격이 가능한가요? A. 이 책의 10회분 모의고사를 반복 학습하면 실기 시험의 유형과 난이도에 충분히 대비할 수 있습니다. 다만, 기본적인 Python/R 문법과 라이브러리 사용법은 사전에 학습하시는 것을 권장합니다.

Q. 필기 공부 없이 바로 실기 준비가 가능한가요? A. 이 책은 실기 시험에 초점을 맞추고 있습니다. 필기에서 다루는 이론적 배경(통계, 머신러닝 개념)을 어느 정도 이해하고 있으면 더 효과적으로 학습할 수 있습니다.

Q. Python과 R 중 어떤 언어로 시험을 보는 게 유리한가요? A. 두 언어 모두 시험에서 사용 가능하며, 본인이 더 익숙한 언어를 선택하는 것이 유리합니다. 이 책은 두 언어 모두 풀이를 제공하므로, 비교하며 학습할 수 있습니다.

Q. 시험 직전에 빠르게 복습하려면 어떻게 해야 하나요? A. 각 유형별 핵심 코드 패턴을 정리해두세요. 제1유형은 결측치·이상치 처리 패턴, 제2유형은 전처리→모델링→예측 파이프라인, 제3유형은 검정별 함수 호출 패턴을 숙지하면 됩니다.

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