안녕하세요! BDA 뉴스레터입니다 :) 저번 주 뉴스레터부터는 BDA 학회원들은 물론, 데이터와 마케팅 직무를 희망하는 분들이라면 관심있을 자격증의 정보와 합격후기를 하나씩 다뤄보고 있는데요! 이번 주 뉴스레터에 다룰 자격증은 취준 필수 스펙이라 불러도 과언이 아닌 컴퓨터활용능력 2급입니다👍👍
컴활에 대한 소개부터 필기/실기 꿀팁까지!! 지금 바로 소개드리겠습니다🍀
컴퓨터활용능력(컴활)이란?🖥️
📍 대학생이나 취준생이라면 한 번쯤은 들어봤을 자격증, 컴활!
요즘은 오피스 활용 능력이 기본 소양처럼 여겨지다 보니, 컴퓨터활용능력 자격증은 이력서에서 굉장히 많이 보이는 스펙이더라고요. 저도 그런 이유로 2급에 도전하게 되었고, 실제로 준비하면서 느낀 점들을 정리해봤어요 :)
🖥 컴퓨터활용능력 2급 시험 정보 정리
✅ 시험 개요
컴퓨터활용능력, 줄여서 '컴활'은 사무자동화에 필요한 스프레드시트(엑셀)와 데이터베이스(엑세스)의 활용 능력을 평가하는 국가기술자격증이에요. 그중에서도 2급은 실무에서 엑셀을 다루는 데 기본이 되는 자격이라 많은 분들이 취득을 목표로 하고 있어요.
✅ 시험 내용
| 등급 | 시험 방법 | 시험 과목 | 출제 형태 | 시험 시간 | 합격 기준 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1급 | 필기 | 컴퓨터 일반스프레드시트 일반데이터베이스 일반 | 객관식(60문항) | 60분 | 매과목 100점 만점에과목당 40점 이상이고,평균 60점 이상 |
| 실기 | 스프레드시트 실무데이터베이스 실무 | 컴퓨터 작업형(10문항 이내) | 90분(과목별 45분) | 매과목 100점 만점에두 과목 모두 70점 이상 | |
| 2급 | 필기 | 컴퓨터 일반스프레드시트 일반 | 객관식(40문항) | 40분 | 매과목 100점 만점에과목당 40점 이상이고,평균 60점 이상 |
| 실기 | 스프레드시트 실무 | 컴퓨터 작업형(5문항 이내) | 40분 | 100점 만점에70점 이상 |
✅ 응시 자격 및 일정
- 응시 자격은 따로 없어요! 연령, 학력, 경력 제한 없이 누구나 응시할 수 있어서 중고등학생, 대학생, 직장인 누구든 도전 가능해요.
- 시험 일정은 한국산업인력공단(Q-Net)에서 수시로 공고되니까 공식 홈페이지에서 확인하는 게 좋아요. 서울의 경우 상시시험으로 거의 매일 시험이 있다고 봐도 무방합니다. 필기와 실기를 각각 원하는 날짜에 응시할 수 있다는 점도 장점이에요.
📚 공부 기간
필기는 비교적 부담 없이 준비 가능해요. 보통 일주일이면 충분하고, 집중만 잘하면 그보다 더 짧게도 가능해요. 실기는 조금 더 시간 여유를 두는 게 좋아요. 넉넉하게 2주 정도 잡으면 안정적이에요. 저는 원래 1급을 먼저 공부하다가 2급으로 바꾼 케이스라, 2급 준비는 일주일도 안 걸렸던 거 같아요
공부는 전부 ‘아이티버팀목’ 인강 커리큘럼을 따랐어요. 개인적인 의견으로는 학원보다는 인강이 훨씬 효율적이라고 생각해요. 시간이나 비용 면에서 인강이 훨씬 합리적인 것 같습니다. 요즘은 유튜브에도 좋은 무료 강의가 많아서, 유명 강의 커리큘럼을 기준으로 따라가는 걸 추천드려요.
✏️ 공부 방법
📖 필기
인강은 아이티버팀목 강의를 그대로 따라갔어요. 강의력도 좋고 정리도 깔끔해서 믿고 들을 수 있었어요. 초반에는 바로 모의고사부터 푸는 방식이라 개념이 없으면 꽤 힘들 수 있어요. 저도 처음엔 고통스러웠지만, 3회차쯤부터는 점점 익숙해지면서 문제 푸는 속도도 붙었어요. 인강에서도 말하지만, 필기 공부할 때는 실기랑 병행하지 않는 걸 추천해요. 오히려 시간 낭비가 될 수 있고, 필기만으로도 충분히 합격 가능하도록 잘 설명되어 있어요.
💻 실기
1급과 2급 실기를 모두 공부해본 입장에서 2급 실기는 확실히 쉽고 접근성이 좋아요. 가장 걱정되는 부분이 함수 파트일 텐데, 기출 모의고사 3~4회분만 풀어보면 감이 확실히 잡혀요. 실기는 무엇보다 ‘감 유지’가 핵심이라고 생각해요. 시험을 앞둔 일주일 전부터는 하루에 한 세트씩 기출 문제를 꾸준히 푸는 걸 강력 추천해요. 실전 감각을 유지하는 데 정말 도움이 돼요.
🆚 1급 vs 2급
많은 분들이 1급과 2급 중에 어떤 걸 딸지 고민하시잖아요. 저도 처음엔 1급 준비하다가 2급으로 방향을 틀었어요. **개인적인 생각으로는 1급이 2급보다 난이도가 정말 많이 높아요. 과장 좀 보태서 10배는 어렵다고 느꼈어요.**그런데, 그만큼 10배의 메리트가 있냐면? 그건 또 아닌 것 같아요.
물론 공기업 준비하신다면 1급은 거의 필수니까 그쪽 준비하시는 분들은 1급 추천드려요. 하지만 사기업 위주로 취업을 준비 중이거나, 시간이 많이 없으신 분들은 2급도 충분히 좋아요. 오히려 1급 공부할 시간에 본인 직무 관련 자격증을 준비하는 게 더 효율적이라고 생각해요. 고민되신다면, 1급 필기만 먼저 합격해놓고 1급 실기 도전 → 힘들면 2급 실기로 전환하는 루트도 괜찮아요! (참고로 1급 필기 합격하면 2급 실기도 응시할 수 있어요!)
컴활 2급은 확실히 기초부터 실무까지 엑셀을 한 번에 정리할 수 있는 좋은 자격증이라고 생각합니다👍 개인적으로도 공부하는 동안 많은 도움이 되었고, 자격증을 따고 나니 이력서에 한 줄 더 채워진 뿌듯함도 있더라고요. 준비하시는 분들 모두, 너무 부담 갖지 마시고 자신에게 맞는 속도로 차근차근 준비하시면 충분히 합격하실 수 있어요!
다들 좋은 결과 있으시길 응원합니다 💪✨
6월 4주차 DATA 트렌드 인사이트 🧐
Attention Is All You Need를 읽기 위한 준비— RNN에서 Transformer까지 (5/5)
주제: Transformer의 구조 (Attention Is All You Need)
Transformer란?
Transformer는 2017년 Google Brain 팀이 발표한 논문 **“Attention Is All You Need”**에서 소개된 모델로,
전통적인 RNN 구조 없이 Attention Mechanism만으로 시퀀스 데이터를 처리합니다.
Transformer의 구조
Transformer는 Encoder와 Decoder로 나누어집니다.
- Encoder: 입력 문장을 Self-Attention으로 인코딩
- Decoder: 인코딩된 정보를 바탕으로 새로운 시퀀스를 생성
| 컴포넌트 | 설명 |
|---|---|
| Multi-Head Attention | 여러 Attention을 동시에 사용하여 다양한 시각으로 정보를 학습 |
| Position Encoding | 순차적 정보가 없기 때문에, 위치 정보를 인코딩하여 학습 |
| Feed-Forward Network | Attention 결과를 추가 학습시켜 더 복잡한 표현 생성 |
Multi-Head Attention의 이점
하나의 Attention만 사용하는 것이 아니라, 여러 개의 Head를 사용합니다.
- 서로 다른 의미 관계를 학습 (예: 문법, 의미적 유사성)
- 병렬 학습이 가능해 RNN보다 훨씬 빠른 처리 속도
활용 사례
- 번역 모델 (Translation Models): Google Translate
- 텍스트 생성 (Text Generation): ChatGPT, GPT-4
- 문서 요약 (Document Summarization): 긴 문서를 간단하게 요약
💡 다음 뉴스레터 예고:
“GPT와 BERT의 등장: Transformer의 진화”
Transformer의 구조를 바탕으로 탄생한 GPT와 BERT의 차이점과 응용 사례를 다룹니다.
참고 자료:
- Attention Is All You Need - arXiv
- “Attention Is All You Need” Summary - Medium
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