2025 빅데이터분석기사실기 제10회 작업형 유형별 파이썬 코드 완벽정리

2025 빅데이터분석기사 실기 제10회 작업형 유형별 파이썬 코드 완벽 정리, 이 키워드로 오늘도 검색하셨나요? 저도 불과 몇 주 전, 이 시험 준비하면서 머리 싸매던 기억이 생생해요. "이번엔 꼭 붙어야지"라는 마음, 저도 진짜 뼛속깊이 느껴봤죠. 여러분도 혹시 같은 고민으로 밤잠 설친 적 있나요? 여기서 2025년 실전형 파이썬 코드 비법, 그리고 실제 시험장 감성까지 싹- 챙겨가실 수 있습니다.

 

2025 - 빅데이터분석기사

 

2025 빅데이터분석기사 실기 유형별 파이썬 코드 핵심 요약

 

분류	필수 파이썬 라이브러리	난이도	출제 빈도
데이터 전처리	pandas, numpy	중	상
시각화	matplotlib, seaborn	하	중
머신러닝	scikit-learn	상	상
통계 분석	scipy, statsmodels	중	중
텍스트 처리	nltk, konlpy	상	하

 

위 표를보시면, 각 유형별로 필요한 라이브러리가 확연히 다르다는 걸 알 수 있죠. 저도 처음엔 pandas랑 numpy만 달달 외우다가, 시각화에서 멘붕왔던 적이 한두 번이 아니었어요. 혹시 여러분도 비슷한 경험 있으셨나요? 라이브러리별로 기본기만 잡아도, 진짜 시험장에서는 절반은 먹고 들어가더라고요.

 

이런 분들은 꼭 읽어보세요!

2025 - 빅데이터분석기사

 

• 2025년 5월 최신 기출 트렌드에 맞게 준비하고 싶은 분
• 시험장에서 쓸 수 있는 실전 코드 예시가 궁금한 분
• "아, 이런 오타 때문에 또 틀렸네"라는 경험, 한 번이라도 해보신 분

유형별 파이썬 코드 실전 적용법, 생생하게!

2025 - 빅데이터분석기사

 

데이터 전처리: pandas, numpy가 없으면 시작도 못 해요

 

데이터프레임을 다루는 건 기본 중의 기본. 결측치나 이상치, 이거 안 잡으면 바로 감점이죠.
지난달에 제가 fillna 함수 오타 한 번 내서, inplae=True 이렇게 써버린 적 있는데요… 그날은 진짜 멘탈이 나가더라구요.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.fillna(0, inplace=True)  # 결측치 0으로 채우기
  

 

inplace 파라미터 스펠링, 꼭 다시 한 번 확인하세요. 저처럼 실수하지 마시고요!

시각화: matplotlib, seaborn으로 데이터에 색을 입히자

데이터만 덩그러니 있으면, 감이 잘 안 오잖아요? 시각화는 시험에서도 자주 나옵니다.
저는 plt.plot을 plt.plt라고 썼다가, 한참동안 왜 그래프가 안 뜨나 고민했었네요오.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df['col1'], df['col2'])
plt.show()
  

 

아래의 코드에서확인할 수있듯이, 시각화는 난이도는 낮지만, 출제 비중이 꽤 높아요. 함수명 오타, 진짜 조심해야 해요.

머신러닝: scikit-learn으로 기본기 다지기

train_test_split, RandomForestClassifier 등은 거의 단골손님이에요.
저는 test_size=0.2를 testsize=0.2로 썼다가, 에러 메시지에 식겁했었죠. 그니까요, 사소한 오타가 합격을 좌우할 수 있어요.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
  

통계분석: scipy, statsmodels로 데이터의 의미를 파악!

t-test, ANOVA, 회귀분석… 이런 통계 함수는 출제율이 은근 높아요.
stats.ttest_ind를 stats.ttes_ind로 썼다가, 결과가 안 나와서 당황했던 기억, 아직도 잊지 못해요.

from scipy import stats
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)
  

텍스트 분석: nltk, konlpy로 한글 데이터도 문제없음

텍스트 데이터가 나오면 형태소 분석, 토큰화는 필수죠.
저는 morphs를 morhs로 잘못 써서, 실행이 안 돼서 당황했던 적이 있어요. 글구, konlpy 설치는 미리미리 해두세요!

from konlpy.tag import Okt
okt = Okt()
tokens = okt.morphs("빅데이터분석기사 실기 어렵다")
  

실전에서 바로 써먹는 유형별 꿀팁 모음

2025 - 빅데이터분석기사

 

유형	실전 팁	주의사항
데이터 전처리	결측치, 이상치 먼저 잡기	inplace 오타
시각화	그래프 제목, 축 라벨 꼭 추가	함수명 오타
머신러닝	데이터 분할, 모델 학습 순서 지키기	파라미터 오타
통계분석	p-value 해석 연습, 귀무가설 명확히	함수명 오타
텍스트 분석	형태소 분석기 미리 설치해두기	함수명 오타

 

위 표를보시면, 각 유형별로 실전에서 실수하기 쉬운 포인트가 따로 있다는 걸 알 수 있습니다. 저도 시험장에서는 긴장해서, 평소에 안 하던 오타를 내곤 했거든요.

 

공식 자료로 더 깊이 파고들기 (공식 사이트 링크)

 

• 실제 합격생이 추천하는 비법, 공식 사이트에서만 볼 수 있어요!
• 2025년 최신 기출, 지금 바로 확인하고 실전 감각 업그레이드!
• 공식 문서에서 예제 코드까지 한 번에, 합격이 더 가까워집니다!
• 출제기관 자료로 신뢰도 100%, 지금 바로 클릭해보세요!

2025 - 빅데이터분석기사

 

마무리: 2025 빅데이터분석기사 실기, 합격의 문은 가까워집니다

 

2025 빅데이터분석기사 실기 제10회, 유형별 파이썬 코드만 제대로 익히면, 합격은 정말 바로 앞에 있어요. 저처럼 오타 몇 번 내더라도, 반복 연습이 답입니다. 여러분은 어떤 유형이 가장 어렵게 느껴지세요? 댓글로 남겨주시면, 다음 글에서 더 깊이 파헤쳐볼게요