2026년 빅데이터분석기사 시험 일정 총정리 (필기·실기 포함)

 

 

 

2026년에도 빅데이터분석기사는 2회차(상·하반기)로 시행됩니다.
해당 자격증은 데이터 분석 실무 입문자 및 현업 종사자 모두에게 필수 자격으로 꼽히며,
국가기술자격증이기 때문에 공공기관, 공기업, 대기업에서도 높은 인지도를 자랑하죠.

이번 포스팅에서는 2026 빅데이터분석기사 시험일정, 원서접수, 합격자 발표 등
모든 일정을 보기 쉽게 한눈에 정리해드릴게요.

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📅 2026 빅데이터분석기사 전체 일정표

회차구분원서접수수험표 출력시험일사전점수공개 및 재검토합격자 발표서류제출 (실기 응시자 한정)

 

제12회	필기	3.3(월) ~ 3.9(일)	3.20(목)	4.4(토)	4.17 ~ 4.21	4.24(목)	4.27 ~ 5.8
제12회	실기	5.18(일) ~ 5.22(목)	6.5(목)	6.20(토)	7.3 ~ 7.7	7.10(금)	-
제13회	필기	8.3(월) ~ 8.7(금)	8.21(목)	9.5(토)	9.18 ~ 9.22	9.25(목)	9.28 ~ 10.13
제13회	실기	10.26(월) ~ 10.30(금)	11.13(목)	11.28(토)	12.11 ~ 12.15	12.18(목)	-

 

 

 

 

 

📌 수험표 출력은 꼭 시험 전 주에 미리 해두세요!

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🔍 빅데이터분석기사 필기 vs 실기 시험 구성은?

구분내용

필기	객관식 60문항 (과목: 데이터 이해, 분석 기획, 분석 방법 등)
실기	데이터 전처리, 통계 분석, 모델링 등 실무 기반 과제 수행

• 실기는 Python 기반 문제 출제가 많아, 코딩 연습 필수!
• 실기 난이도가 상대적으로 높기 때문에 기출 기반 실습이 매우 중요합니다.

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📚 빅데이터분석기사 필기시험 구성

• 총 80문항 (객관식)
• 시험 시간: 120분 (2시간)
• 문항 수 및 배점:

과목명문항수배점(각 1.25점)

빅데이터 분석기획	20문항	25점
빅데이터 탐색	20문항	25점
빅데이터 모델링	20문항	25점
빅데이터 결과해석	20문항	25점

📝 총점 100점 만점 기준, 과락 없이 평균 60점 이상 시 합격입니다.

 

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💡 필기 과목별 세부 출제범위 요약

🔹 빅데이터 분석기획

• 빅데이터 이해: 개요, 특징, 산업, 인력
• 분석 계획 수립: 로드맵, 문제 정의, 분석 작업 계획
• 데이터 수집 계획: 수집 방식, 변환, 품질 검증
• 데이터 저장: 적재, 저장소 종류 등

🔹 빅데이터 탐색

• 데이터 정제: 이상치, 결측값 처리, 정규화
• 변수 처리: 파생변수, 변수 변환, 불균형 처리
• 데이터 탐색: 상관분석, 시각화, 고급 탐색
• 통계 기초: 기술통계, 추론통계, 표본, 가설검정

🔹 빅데이터 모델링

• 분석모형 설계: 모델 유형, 분석환경 구성
• 분석기법: 회귀, 의사결정나무, 로지스틱, SVM, 신경망 등
• 고급 분석: 군집, 시계열, 베이지안, 앙상블, 비지도학습 등

🔹 빅데이터 결과해석

• 모델 평가: 정확도, 과대적합 방지, 변수 최적화
• 결과 해석 및 시각화: 인포그래픽, 비교/관계 시각화
• 결과 활용: 시나리오 개발, 리포팅, 모델 재학습
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💻 빅데이터분석기사 실기시험 구성

• 검정 방식: 통합형 (필답형 + 작업형)
• 시험 시간: 180분 (3시간)
• 배점: 총 100점

✅ 필기 합격자만 응시 가능
✅ 실기는 Python + R 기반 코딩 문제 + 분석 시나리오 작성 포함

🔍 실기 과목 및 항목 정리

대분류세부분야학습 포인트

데이터 수집 작업	데이터 수집하기	공개 데이터 읽기, 다양한 형태 파악
데이터 정제하기	결측치/이상치 처리
데이터 전처리 작업	데이터 변환하기	범위 표준화, 새로운 변수 생성
분석 모델 구축 작업	분석모형 선택	분석 목적에 맞는 기법 선택
분석모형 구축	변수 지정 및 모델 설계
데이터 모델 평가 작업	모델 평가	정확도 평가, 성능 개선
분석결과 활용하기	리포트 작성	분석 결과 해석 및 시각화

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📝 필기 면제 조건

• 필기시험 합격일로부터 2년간 실기 응시 가능
• 단, 2년 내에 실기 미응시 시 필기 면제 1회 한정
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💡 꿀팁: 이런 사람들에게 추천해요

• 데이터 관련 취업 준비 중인 비전공자
• 현업에서 데이터를 다루지만 공식 자격증이 없는 실무자
• 공기업, 공공기관 가산점을 노리는 취업 준비생

 

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