빅데이터분석기사 12회 실기 난이도 총정리 — 유형별 출제 분석 (2026)

시험장을 나온 뒤 가장 많이 나온 말

"이렇게 어려울 줄 몰랐다."

2026년 6월 20일, 빅데이터분석기사 12회 실기 시험이 치러졌습니다. 시험 직후 커뮤니티에는 당황했다는 후기가 쏟아졌고, 0점을 받을것 같다는 글도 심심치 않게 보입니다. 이번 글에서는 응시자 후기를 바탕으로 유형별 출제 경향을 정리했습니다.

전체 난이도 — 역대 최고 수준

커뮤니티 반응을 종합하면 이번 12회 실기는 최근 회차 중 가장 어려웠다는 평가입니다. 특히 2유형에서 익숙하지 않은 평가 지표가 등장하면서 당락을 크게 가를 것 같습니다

합격 기준은 100점 만점에 60점 이상입니다. 각 유형별 배점은 1유형 40점, 2유형 40점, 3유형 20점이며, 과락 기준은 없습니다.

유형별 출제 분석

1유형 — 데이터 전처리

결측치 처리, 이상값 제거, 조건 필터링 등 pandas 기본기를 묻는 유형입니다. 이번 회차에서는 조건이 복잡하게 얽혀 있어 풀이 시간이 예상보다 길어졌다는 후기가 많습니다. 0점을 받을 것 같다는 응시자도 있었던 것으로 보아, 문제 조건을 정확히 읽지 못하면 점수 자체가 안 나오는 구조였던 것으로 보입니다.

핵심 체크: groupby 후 조건 필터, 인덱스 리셋, 문자열 처리 함수(str.contains, str.split)를 손에 익혀두는 것이 기본입니다.

2유형 — 모델링

이번 12회의 핵심 변수입니다. 평가 지표로 RMSLE(Root Mean Squared Log Error)가 등장했고, 모델은 랜덤 포레스트(Random Forest)가 주로 사용됐습니다. 응시자들의 예측 성능은 0.5x대가 많았습니다.

RMSLE는 sklearn의 mean_squared_log_error를 사용하거나 직접 계산해야 합니다. 평소 RMSE만 연습했다면 시험장에서 당황할 수 있는 지점입니다.

• 전처리 → 모델 학습 → 예측 → 저장(CSV)까지 흐름을 통째로 외워야 합니다

• 평가 지표는 RMSE 외에 RMSLE, MAE, AUC까지 대비하세요

• LightGBM, XGBoost도 익혀두면 2유형 배점을 안정적으로 확보할 수 있습니다

여기서 잠깐! RMSLE 와 RMSE 비교 한 번 하고 넘어가볼까요.

RMSLE는 예측값과 실제값의 로그를 취한 뒤 오차를 계산하는 평가 지표입니다.

RMSLE = sqrt( mean( (log(예측값+1) - log(실제값+1))² ) )

RMSE와의 차이

언제 쓰냐면

실제값이 100인데 200을 예측한 것과, 10000인데 20000을 예측한 것을 같은 비율 오차(2배)로 봅니다. 절대 금액보다 비율이 중요한 문제(부동산 가격, 물류 수요량 등)에 적합합니다.

빅분기 2유형에서 나온 이유는 target 변수의 값 범위가 넓은 데이터셋이었을 가능성이 높습니다.

3유형 — 통계 분석

이번 회차에서는 신뢰구간 계산 문제가 출제됐습니다. scipy.stats의 t.interval 또는 norm.interval 사용법을 정확히 알아야 풀 수 있습니다. 3유형도 0점 나올 것 같다는 후기가 일부 있었습니다.

대비 필수 항목: t검정(일표본/이표본), 카이제곱 검정, 단순회귀 계수 해석, 신뢰구간 계산.

아, 정말 이번 시험은 어려웠나 봅니다. 이번 문제들의 후기들이 좀 더 쌓이면, 빅분기 실기 문제와 데이터를 한 번 만들어보겠습니다.

13회를 준비한다면

12회가 어려웠다고 해서 13회도 어렵다는 보장은 없습니다. 하지만 한 가지는 확실합니다. 2유형 배점이 40점이고, 거기서 승부가 갈립니다.

• 2유형 우선: 전처리→학습→예측→저장 흐름을 30분 안에 완성하는 연습

• 평가 지표 다양화: RMSE에 머물지 말고 RMSLE, AUC, F1까지 코드로 작성해보기

• 3유형 검정 함수: scipy.stats 함수 5개는 외워서 가기

• 1유형 시간 단축: pandas 조건 필터+그룹 연산은 빠르게 처리하는 습관
  

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