안녕하세요! 4주간의 휴회기간을 지나 돌아온 BDA 뉴스레터입니다 :)
이번주 뉴스레터부터는 BDA 학회원들은 물론, 데이터와 마케팅 직무를 희망하는 분들이라면 관심있을 자격증의 정보와 합격후기를 하나씩 다뤄보려합니다!
이번주에 소개되는 경영정보시각화능력 필기시험을 시작으로 데이터준전문가자격시험인 ADsP와 SQLD 등을 순차적으로 다뤄볼 예정이니 많은 기대 부탁드립니다 👍👍
먼저 오늘은 경영정보시각화 능력시험에 대한 소개와 올해 4월에 시행된 2025년 1회차 필기시험 합격 후기와 작은 팁들을 소개드리겠습니다 🍀
경영정보시각화능력시험이란?
경영정보시각화능력은 대한상공회의소가 주관하는 국가기술자격 시험으로, 기업의 경영 의사결정을 지원하기 위해 내외부의 정보를 시각적으로 효과적으로 표현하고 전달하는 능력을 평가합니다. 2024년 신설된 자격증으로, 아직은 생소하신 분들이 많으실 것 같아요!
간단한 시험 개요와 구조는 다음과 같습니다.
시험 개요
- 시험 목적: 빅데이터 시대에 데이터에서 의미 있는 정보를 도출해 경영 의사결정에 활용할 수 있는 인재를 양성 및 평가
- 주요 평가 내용: 경영정보 이해, 데이터 해석 및 활용, 데이터 시각화(BI 도구 활용 등)
- 대상: 데이터 분석, 경영 기획, 마케팅, 전략 분석, 빅데이터 분야 종사자 및 관심 있는 학생, 직장인 등
시험 구조
| 구분 | 시험과목/내용 | 출제형태 | 시험시간 |
|---|---|---|---|
| 필기시험 | 경영정보 일반, 데이터 해석 및 활용, 경영정보시각화 디자인 | 객관식 60문항 | 60분 |
| 실기시험 | 경영정보시각화 디자인 실무 | 컴퓨터 작업형 | 70분 |
- 필기시험: 경영정보 일반(기업 경영, 마케팅, 공급관리 등), 데이터 해석 및 활용(데이터 분석, SQL 등), 경영정보시각화 디자인(시각화 요소, BI 도구 등)
- 실기시험: 파워 BI, 태블로 등 BI 도구를 활용해 데이터 시각화, 대시보드 작성, 데이터 인사이트 도출
시험은 필기와 실기로 나누어집니다. 필기에 합격하면 2년 내에 실기 시험을 봐야하며, 실기는 파워BI 혹은 태블로 둘 중 하나를 선택하여 응시하게 됩니다.
응시 자격 및 일정
- 응시 자격: 제한 없음(단, 실기시험은 필기 합격 후 2년 이내 응시 가능)
- 시험 일정: 연 2회(상반기, 하반기) 필기 및 실기 시험 실시
올해 시험 일정은 다음과 같습니다 !!
| 회별 | 구분 | 접수기간 | 시험일자 | 발표일자 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 필기 | 4.3~4.9 | 4.26 | 5.27 |
| 1 | 실기 | 6.5~6.11 | 6.28 | 8.26 |
| 2 | 필기 | 8.21~8.27 | 9.13 | 10.14 |
| 2 | 실기 | 10.9~10.15 | 11.1 | 12.30 |
2025년도 1회차 시험은 이미 마감되었고, 관심 있으신 분들은 방학 때 접수 및 준비해서 9/13일 시험을 응시하시면 좋을 것 같습니다.
합격 기준
- 필기: 과목별 40점 이상, 평균 60점 이상(100점 만점)
- 실기: 70점 이상(100점 만점)
합격 기준은 필기 60점, 실기 70점입니다 :)
아직 올해 1회차 실기시험일 전이라, 저는 현재 1회차 필기시험만 응시했는데요!
시험을 본지 얼마 되지 않은 만큼! 따끈한 후기를 가져왔습니다 ㅎㅎ
2025년 1회차 경영정보시각화능력시험 필기 합격후기
우선, 경영정보시각화능력시험 자체가 시행된지 얼마 되지 않은 시험이기 때문에 기출문제도 많이 없고, 정보도 부족하다고 느껴지시는 분들이 많으실 것 같습니다. 저 역시도 시험에 관심이 생겨 준비를 시작했지만, 어떤 교재로 어떻게 공부를 해야하는지 정말 막막했던 기억이 있습니다! 2024년을 시작으로 이번이 3회차 시험이기 때문에, 제가 준비했을 당시에는 기출도 2회분 밖에 없었습니다.
그래서 저는 우선 영진닷컴에서 나온 '경영정보시각화능력 필기 기본서'를 한 권 구입했습니다!
책은 개념과 개념에 관한 퀴즈와 문제들 그리고 마지막엔 기출문제와 모의고사로 이루어져 있습니다. 하지만 대부분의 내용이 출제기관인 대한상공회의소에서 제공한 '시험 가이드북'의 내용과 유사해서 시험 개념 자체에 대한 내용은 가이드북만으로도 충분하지 않을까 라는 생각이 듭니다 ㅎㅎ 실제 교재 개념부분의 내용도 가이드북을 기반으로 만들어졌다는 것이 느껴졌어요
시험 가이드북은 아래 링크에서 다운받으실 수 있습니다!
어떤 시험인지 감을 잡고싶으신 분들도 한 번 훑어보시면 좋을 것 같아요 ㅎㅎ
공부 기간
저 같은 경우는 ADsP를 취득했고, 태블로 툴을 어느정도 다룰 줄 알았기 때문에 2,3과목에 대한 기초는 있었던 상태였습니다. 시험 직전에 해외여행 일정이 겹쳐 실제로 공부한 기간은 3일정도 되었습니다. 첫날과 둘째 날은 1,2과목을 위주로 봤고 마지막 날에는 1~3과목을 같이 보며 반드시 외워야하는 부분과 헷갈리면 안되는 개념을 체크하면서 공부를 했었는데요! 그 중 마지막 날은 벼락치기를 하느라고 아예 밤을 새고 시험장에 갔던 기억이 있습니다 😭
따라서 넉넉히 1주일 이상의 공부기간을 잡으시는 것을 추천드립니다 ..!!!!
저는 시간 상 기출문제와 모의고사를 전체적으로 풀지는 못했지만, 구입한 교재에서 나와있는 예상문제는 체크를 해서 익히고 시험장에 갔습니다.
과목 별 공부 방법
굉장히 주관적인 부분으로 개개인 별 전공과 배경지식의 차이가 있을 수 있기 때문에 참고만 해주시면 좋을 것 같습니다 👍
1과목 경영정보 일반
데이터 경영/경제 전공생이 아니시라면 조금 낯설고 암기 해야할 부분이 있는 과목입니다. 재무제표, 품질관리방법, 채권과 채무 등등 데이터 보다는 완전히 경영에 대한 지식을 물어보는 과목이라고 생각하시면 좋을 것 같아요. 상경계열 전공생이 아니시라면 암기할 부분이 많다는 것을 미리 인지해두셔야할 것 같습니다. 휘발성이 높은 내용들을 암기해야하다보니 한 번에 외우는 것 보다는 모르는 것을 따로 워드파일에 정리해두고 틈틈히 외우시는 것을 추천드립니다 🌟
2과목 데이터 해석 및 활용
경영정보시각화 필기시험에서 가장 어려운 과목이자, 공부할 것도 많은 과목입니다. 실제로 2과목에서 시험에 불합격 했다는 후기도 많이 나옵니다.
하지만 데이터 공부를 하셨거나, ADsP 같은 데이터 자격증을 취득하셨다면 익숙한 부분이 정말 많으실 것 같아요! ADsP처럼 복잡한 통계와 머신러닝 부분에 대한 내용이나 SQLD처럼 코드를 해석해야하는 문제보다는 데이터베이스와 데이터 자체에 대한 내용이 주를 이룹니다. 만약 데이터 분야 공부가 처음이시라면 시간적 여유를 두시고 2과목을 우선으로 공부하시는 것을 추천드릴게요! 크게 낯설거나 어려운 부분은 없지만 데이터 보안과 윤리에 관한 부분에선 약간의 암기가 필요합니다!
조금 변수가 있다면 제가 응시했던 회차에서는 가이드북과 교재 밖의 내용도 정말 많이 출제되었다고 느껴졌습니다 😭
3과목 경영정보시각화 디자인
개인적으로 가장 공부할 것이 적으면서도, 많은 점수를 얻어가실 수 있는 파트라고 생각합니다!
그래프 디자인의 이론과 다양한 그래프의 종류에 대해서 다루는데, 한 번 읽으면 다 이해를 할 수 있을 정도로 기본 상식적인 파트도 많기 때문에 공부를 하지 않고도 맞출 수 있는 문제들이 꽤 많다고 느껴졌습니다 ㅎㅎ 몇가지의 법칙들을 외워야하는 부분이 있지만 내용이 크게 많지 않고 그림과 함께 재미있게 익힐 수 있는 부분이 많아서 가장 수월했습니다 ㅎㅎ
더불어, 태블로와 파워 BI 툴을 다룰 수 있는지와는 연관이 크지 않다고 생각했습니다.
벼락치기 TIP ?!
저는 정말 시간이 부족한 상황이었기 때문에 시험 범위를 처음부터 차근차근 꼼꼼하게 공부하지는 못했습니다 😭
따라서 개념은 키워드 중심으로 훑고 문제와 해설을 동시에 놓고 보면서 제가 모르거나 틀릴 것 같은 부분을 그때 그때 체크해서 암기했습니다! 즉 공부 -> 문제풀이 -> 오답의 과정을 차근차근 거치지는 못하고 한 번에 해결했어요 ㅎㅎ
2과목 뒷부분 부터는 시간이 더 부족해서 개념 부분을 아예 읽지 않고 예상문제로 넘어가서 문제를 풀면서 모르는 개념으로 돌아가고 방대한 개념들 중에 중요한 것들을 추려나가면서 공부했습니다!
체크해야 하는 부분을 빨간색 볼펜으로 간략하게 필기하고, 시험 전까지 책 전체에 체크한 문제와 필기를 계속 돌리면서 외웠습니다 ㅎㅎ
물론 꼼꼼히 공부를 하는 것이 중요하기도 하지만, 정말 시험이 임박했고 급하신 분들께는 이 방법도 추천드립니다! (자격증은 60점만 넘기면 되니까요 😁)특히 1과목은 개념이 너무 많기 때문에 하나하나 외우려면 정말 오랜 시간이 걸려 중요한 것만 체크하고 넘어가는 것도 좋은 방법일 것 같습니다.
이렇게 공부한 저에게 있어서는 교재를 구입한 것이 정말 잘했다는 생각이 들었습니다. 시중에 다양한 교재가 나와있지도 않고 저에게도 선택지가 없었기에 제가 사용한 교재를 추천드리는 것은 아니지만 !
벼락치기를 할 때에는 빨리빨리 개념과 예상문제, 해답을 확인하기 위해 실제 교재를 구입한 것이 도움이 되었습니다 ㅎㅎ
합격!
그렇게 필기시험에 합격하게 되었고 실기 시험 예정에 있습니다 ..!
( 사실 경영정보시각화능력시험은 필기보다 실기가 어려운 것으로 유명합니다 😭😭)
이 글이 경영정보시각화 자격증을 준비하시는데에 도움이 되시면 좋겠습니다 👍궁금하신 점은 언제든지 댓글로 남겨주세요 ㅎㅎ 자격증 공부도 항상 화이팅입니다 💕💕
다음 주에는 또 다른 자격증 합격후기로 찾아오겠습니다 :)
6월 4주차 DATA 트렌드 인사이트 🧐
Attention Is All You Need를 읽기 위한 준비 — RNN에서 Transformer까지 (4/5)
주제: Attention Mechanism의 역할
Attention Mechanism이란?
Attention Mechanism은 Seq2Seq 모델의 Context Vector 정보 손실 문제를 극복하기 위해 등장한 기술입니다.
입력 시퀀스의 모든 단어를 **중요도(Attention Score)**에 따라 가중치를 부여하여, 필요한 정보만 집중적으로 활용합니다.
Query, Key, Value의 역할
Attention Mechanism의 핵심은 Query, Key, Value입니다.
- Query (Q): 현재 탐색하고 있는 단어의 정보
- Key (K): 모든 입력 단어의 표현 (어떤 정보가 중요한지 나타냄)
- Value (V): 실제로 참조할 단어의 정보
Self-Attention의 계산 방식
Self-Attention은 모든 단어들이 서로 얼마나 중요한지를 계산합니다.
- Attention Score 계산:\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V
- Softmax를 통해 확률 값으로 변환
- *Value (V)**에 가중치를 곱하여 중요한 정보에 더 집중
Self-Attention의 특징
- 모든 단어가 병렬적으로 학습 가능 → 학습 속도 향상
- 긴 시퀀스에서도 정보 손실 없이 중요한 부분에 집중
- 문장 길이에 상관없이 문맥 이해가 가능
활용 사례
- 문장 번역 (Translation): 영어 → 한국어 번역 시 중요한 단어에 더 집중
- 텍스트 요약 (Summarization): 핵심 문장만 추출
- 질문 응답 (Question Answering): 질문의 핵심 단어에 집중하여 답변 생성
💡 다음 뉴스레터 예고:
“Transformer: Attention만으로 모든 것을 처리하다”
“Attention Is All You Need” 논문에서 Transformer가 어떻게 Self-Attention을 극대화했는지 살펴봅니다.
[출처 및 참고]
- The Attention Mechanism from Scratch - Machine Learning Mastery
- ML – Attention mechanism - GeeksforGeeks
작성: 6기 서베이팀 박찬규, 신미수, 양지호
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