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DATA 안내

data DATA(Data Analysis Technology Assessment)란? Python, Excel 에 대한 자격증으로 높은수준의 데이터분석능력이 있음을 증명 할 수 있습니다.

DATA(Data Analysis Technology Assessment)는 시작부터 종료까지 100% 컴퓨터상에서 진행되는 CBT (Computer Based Test)로 평가방식이 정확함은 물론 시험 종료 즉시 시험 결과를 알 수 있습니다.

DATA 정기시험 일정

DATA 정기시험 일정
회차 시험일 시험시간 시행등급 요일 접수기간
1회 2021-09-18 14:00 1, 2급 토요일 08/02(월) ~ 09/16(목)
2회 2021-10-23 미정
3회 2021-11-20
4회 2021-12-18

자격증 종류

DATA(Data Analysis Technology Assessment) 자격증 종류 및 급수
DATA(Data Analysis Technology Assessment) 자격증 종류 및 급수
Python, Excel 중 자유롭게 프로그램 및 등급을 선택하여 응시할 수 있습니다.

시험 과목 및 합격기준

시험 과목 및 합격기준
구분 출제문항구성 합격기준
과목 시험시간 급수 객관식 작업형 총 문항 600점 이상
Python 90분 1급 15개 10개 25개
50분 2급 12개 8개 20개
Excel 90분 1급 15개 10개 25개
50분 2급 12개 8개 20개

자격소지자의 직무내용

경영·회계·사무·정보통신 사업분야 내에서 데이터분석 능력을 활용할 수 있는 기획사무, 마케팅, 통계종사, 정보기술, 정보기술전략계획, 데이터분석 직무를 수행한다.

시험별 응시료 안내

시험별 응시료 안내
시험별 응시료 안내
자격종목 등급 검정료
Data Analysis Technology Assessment
(Python, Excel 공통)
1급 55,000원
2급 45,000원

검정 기준 안내

검정 기준 안내
자격종목 등급 검정기준
데이터분석시험 2급
(Python, Excel)
데이터분석을 위해 필요로 하는 데이터 [수집 및 전처리, 탐색, 분석, 시각화] 등에 대한
이해와 실제적인 분석 능력, 그리고 빅데이터에 대한 기본적인 이해도 등을 평가한다.
엑셀 또는 파이썬을 이용하여 주어진 자료를 요구사항에 맞게 전처리 및 가공할 수 있는 능력과 데이터를 요약하여 기본적인 특징을 파악할 수 있는지 등을 평가한다.
기초적인 통계분석을 수행하고 데이터를 시각화할 수 있는 능력과 데이터분석을 통해 도출된 결과를 해석할 수 있는지 등을 평가한다.
1급
(Python, Excel)
고급 데이터분석을 위해 필요로 하는 데이터 [수집 및 전처리, 탐색, 분석, 시각화] 등에 대한 이해와 실제적인 분석 능력, 그리고 빅데이터 전반에 대한 이해 등을 평가한다.
엑셀 또는 파이썬을 이용하여 보다 복잡한 자료에서의 전처리 및 가공 능력과 데이터에 대한 인사이트와 내재되어 있는 변수의 의미 파악, 그리고 이를 시각화하는 능력 등을 평가한다. 또한 요구하는 목적에 맞게 분석방법을 선택하여 이를 수행할 수 있는지를 등을 평가한다.

등급 별 세부 평가항목

자격종목 및 등급
자격종목 및 등급 검정 방법 문항 구성 검정과목
(분야, 영역)
세부 평가 기준
1급 CBT
(실기)
25문항 빅데이터 1. 빅데이터 이해: 빅데이터의 기본 개념에 대한 전반적인 이해도를 평가
2. 빅데이터 자료 수집: 빅데이터 자료 수집 기법에 대한 이해도를 평가
3. 빅데이터 활용: 빅데이터 분석 전략과 전략적 인사이트 도출을 위해 필요로 하는 사항들에 대한 이해도를 평가
4. 빅데이터 자료의 저장 및 처리: 빅데이터의 저장, 처리 및 정제 절차에 대한 이해도를 평가
데이터 수집 및 전처리 1. 데이터 수집 및 전처리의 이해: 데이터 수집 방법 및 전처리에 대한 전반적인 이해도를 평가
2. 데이터 수집 및 가공: 요구하는 자료를 수집하거나 주어진 자료를 요구하는 형태로 가공하는 능력을 평가
3.데이터 품질 검정: 이상점 및 중복값 제거, 결측값 보정 등 자료를 정제할 수 있는 능력을 평가
4. 데이터 오류 파악: 주어진 자료의 오류를 파악하고 이를 수정할 수 있는 능력을 평가
5. 데이터 변환: 변수변환 기법에 대한 이해도 및 문제에서 요구하는 새로운 변수를 생성할 수 있는지를 평가
데이터의 탐색과 이해 1. 데이터의 탐색적 이해: EDA에 대한 전반적인 이해도를 평가
2. 데이터의 탐색: 주어진 결과를 분석의 목적에 맞게 해석할 수 있는지를 평가. 데이터의 수치 및 시각적 요약이 의미하는 바를 정확하게 이해하고 있는지를 평가
3. 데이터의 이해: 데이터의 기초적인 요약을 통해 범주형 및 연속형 등 다양한 자료의 대략적인 특징을 파악할 수 있는지를 평가
4. 다변량 데이터에 대한 탐색 및 이해: 여러 가지 변수에 대한 데이터 요약 방법에 대한 이해 및 주어진 결과로부터 자료의 특징을 파악할 수 있는지를 평가
데이터 분석 1. 데이터 분석 과정: 자료수집에서부터 결과도출까지 자료 분석과정 전반에 대한 이해도를 평가
2. 자료의 유형에 따른 분석방법의 이해: 정형, 비정형 데이터를 포함한 자료의 특성 및 유형에 따른 분석방법의 차별성에 대한 이해도를 평가
3. 자료의 요약: 주어진 상황에 적합한 값을 도출할 수 있는지를 평가
4. 통계분석: 기초 통계분석을 포함하여 다변량 분석, 데이터 마이닝, 머신러닝 기법에 대한 이해와 이를 이용하여 요구하는 결과를 도출할 수 있는지 등을 평가
5. 유의한 변수의 선택: 변수 선택 방법에 대한 이해와 이에 대한 구현 능력을 평가
데이터 시각화 1. 데이터 시각화: 자료의 종류에 따른 시각화 방법 등에 대한 이해도를 평가
2. 시각화 구현: 주어진 자료를 요구사항에 맞게 적절한 그래프 등으로 나타낼 수 있는지를 평가
3. 연관성 분석: 데이터 시각화를 통해 데이터의 특성을 파악하고 변수들 간의 관계를 통찰할 수 있는지 등을 평가
2급 CBT
(실기)
20문항 빅데이터 1. 빅데이터 이해: 빅데이터의 기본 개념에 대한 전반적인 이해도를 평가
2. 빅데이터 자료 수집: 빅데이터 자료 수집 기법에 대한 이해도를 평가
3. 빅데이터 활용: 빅데이터 분석 전략과 전략적 인사이트 도출을 위해 필요로 하는 사항들에 대한 이해도를 평가
4. 빅데이터 자료의 저장 및 처리: 빅데이터의 저장, 처리 및 정제 절차에 대한 이해도를 평가
데이터 수집 및 전처리 1. 데이터 수집 및 전처리의 이해: 데이터 수집 방법 및 전처리에 대한 전반적인 이해도를 평가
2. 데이터 수집 및 가공: 요구하는 자료를 수집하거나 주어진 자료를 요구하는 형태로 가공하는 능력을 평가
3. 데이터 품질 검정: 이상점 및 중복값 제거, 결측값 보정 등 자료를 정제할 수 있는 능력을 평가
4. 데이터 오류 파악: 주어진 자료의 오류를 파악하고 이를 수정할 수 있는 능력을 평가
데이터의 탐색과 이해 1. 데이터의 탐색적 이해: EDA에 대한 전반적인 이해도를 평가
2. 데이터의 탐색: 주어진 결과를 분석의 목적에 맞게 해석할 수 있는지를 평가 데이터의 수치 및 시각적 요약이 의미하는 바를 정확하게 이해하고 있는지를 평가
3. 데이터의 이해: 데이터의 기초적인 요약을 통해 범주형 및 연속형 등 다양한 자료의 대략적인 특징을 파악할 수 있는지를 평가
데이터 분석 1. 데이터 분석 과정: 자료수집에서부터 결과도출까지 자료 분석과정 전반에 대한 이해도를 평가
2. 자료의 요약: 주어진 상황에 적합한 값을 도출할 수 있는지를 평가
3. 기초 통계분석: 기초 통계량 및 t-검정을 포함한 기초적인 통계적 추론 방법과 회귀분석 등을 포함한 기본적인 분석법에 대한 이해와 이를 이용하여 요구하는 결과를 도출할 수 있는지 등을 평가
데이터 시각화 1. 데이터 시각화: 자료의 종류에 따른 시각화 방법 등에 대한 이해도를 평가
2. 시각화 구현: 주어진 자료를 요구사항에 맞게 적절한 그래프 등으로 나타낼 수 있는지를 평가

㈜와이비엠넷은 ㈜와이비엠에서 주관하는 COS, COS Pro, DATA 시험의 인터넷접수와 시험접수정보 관리를 위탁받아 운영하고 있습니다.