KCP자격증: DSAC데이터 사이언티스트 능력인증자격 시험출제기준 및 시험일정 · 기출문제 다운로드
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DSAC(Data Scientist Academy & Certificate)는 4차 산업혁명의 요구에 부응하여 '데이터 사이언티스트'를 양성하기 위한 자격시험입니다.
이 시대에는 인공지능과 빅데이터가 중요해지고 있으며, 각 산업에서 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 전문가들이 필요합니다. 정부는 이러한 필요성을 인식하여 'AI기반 데이터 사이언티스트'를 양성하는 계획을 적극적으로 추진하고 있습니다.
DSAC은 이러한 인재 양성을 위한 교육과 자격인증제도를 제공하고 있으며, 한국생산성본부의 체계적인 평가를 통해 학습자들에게 인증을 부여합니다.
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등록번호
민간자격번호 : 한국직업능력개발원 제2019-001649호
DSAC 자격은 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격으로, 국가로부터 인정받은 공인자격이 아닙니다.민간자격 등록 및 공인 제도에 대한 상세내용은 민간자격정보서비스(www.pqi.or.kr)의 ‘민간자격 소개’란을 참고해 주십시오.
단계적으로 지능화된 인재를 양성하는 것이 목표입니다. 전문가 교육과정 모델부터 대학생까지 확대하여 전공별 맞춤과정을 제공하여 모든 대학생들이 'AI 기반 데이터 사이언티스트'로 양성될 수 있는 커리큘럼을 제공합니다.
또한, 데이터 사이언티스트 핵심 교육 양성과정을 한국에서 검증된 인증이 이루어지는 한국생산성본부에서 실시합니다. 이는 4차 산업혁명의 중요한 교육인 데이터 사이언스와 인공지능 핵심 교육을 포함합니다. 또한, 산업계와 연계한 컨소시엄 교육 및 인증을 통해 미래 일자리와 연계한 인증 기반을 마련합니다.
응시대상
기초
전 학과의 대학생 기초 과목 교육이 필요한 대학생
파이썬 프로그래밍 데이터 분석개념
- M1 데이터 프로그래밍
- M2 데이터 프로세스 & 분석
핵심
기초 과정 수료자 및 이전 단계 과정 수료자
데이터 분석 고급 기계학습 이론 및 적용
- M3 머신러닝
- M4 딥러닝
응용
기초 과정 수료자 및 이전 단계 과정 수료자
텍스트, 이미지 분석 최신 딥러닝 기술
- M5 이미지 분석
- M6 자연어 처리
실전
기초 과정 수료자 및 이전 단계 과정 수료자
현장 빅테이터 분석 기술 및 현실 문제 해결 방법론
- M7 도메인 프로젝트
자격기준
| 등급 | 합격기준 |
| 1급 (컨설턴트) | 7개 모듈을 모두 취득 |
| MASTER급 (마스터) | 7개 모듈 중 6개 모듈 취득 |
| 2급 (전문가) | 7개 모듈 중 2개 모듈 취득 |
| 3급 (프로그래머) | 7개 모듈 중 1개 모듈 취득 |
DSAC 교육 프로세스
D-30 교육 의뢰
D-25 일정 및 과정 협의
D-20 참가자 모집
D-15 참가자 정보취합
D-+14 결과보고서 제출
D-0 만족도 설문 및 개강.운영
D-10 강사 확정
교육특징으로는 각 단계별 과정이 전공별 트랙에 따라 맞춤 과정으로 구성되어 있어서 모듈별 선택이 가능합니다. 각 반의 최대 수강인원은 30명으로 제한되며, 실습 중심의 과정으로 운영됩니다. 또한, 교육내용은 표준 교육 커리큘럼으로 제공되며, 일정 및 과목은 협의를 거쳐 결정됩니다.
교육내용
| 단계 | 시간 | 과목(모듈) | 과목개요 | 교육내용 |
| 기초 | 30H | M1.데이터 프로그래밍 | 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 기본적인 통계 지식 및 파이썬을 중심으로 프로그래밍 능력을 배움 | 통계 기초개념 Jupyter 설치 및 사용법 벡터, 행렬, 매트릭스 연산 프로그래밍 환경설정 파이썬 기초 문법 |
| 30H | M2.데이터 프로세스 & 분석 | 데이터의 생산, 수집, 저장, 변형,전처리 방법과 데이터 서버 및 클라우드 사용법을 배움 | 공공데이터 활용 데이터 수집 및 관리, 변환 데이터 정제 및 전처리 데이터 마이닝 웹 크롤링 및 데이터 수집 파이썬 데이터 분석 라이브러리 |
|
| 코어 | 30H | M3.머신러닝 | 데이터로부터 지식과 지능을 추출하는 핵심기술로서 지도학습 및 비지도 학습 머신러닝 이론과 구현 기술을 배움 | 예측, 분류, 회귀, 추천 기술 선형회귀, kNN, 결정트리 로지스틱 회귀, 다중 분류 k-Means, DBSCAN, PCA 앙상블 알고리즘 SVM, 랜덤 포레스트 차원축소, 군집화, 시각화 |
| 30H | M4.딥러닝 | 빅데이터기반으로 인공지능을 구현하는 중요 기술로서 신경망 및 딥러닝 기술을 이해하고 이를 활용하는 방법을 배움 | 신경망 개념 CNN, RNN 강화학습의 이해와 응용 딥러닝 구조 텐서플로우, Keras |
|
| 응용 | 30H | M5.이미지 분석 | 딥러닝의 주요 응용 분야인 영상인식, 객체검출, 동영상 인식 기술을 배우고 이의 활용 예를 다룸 | 영상 신호 처리 영상인식, 분류, 객체 검출 활동 인식 openCV 동영상 인식 |
| 30H | M6.자연어 처리 | 음성 및 텍스트 처리와 자연어 처리 등 컴퓨터가 언어를 이해하고 대화를 나누는 기술 및 활용 예를 다룸 | 음성인식 형태소분석, 개체명 인식 주제 분석, 감성 분석 텍스트처리, 언어모델링 SNS데이터 수집, 분석 챗봇 기술, 번역 |
|
| 실전 | 30H | M7.도메인 프로젝트 | 금융, 제조, 마케팅, 물류 등 도메인별로 빅데이터 기반의 문제해결 방법을 프로젝트 기반으로 수행함 | 비즈니스 데이터 분석 IoT 데이터 활용 실습 문제 해결 중심 팀 프로젝트 기업 맞춤형 교육 |
실습환경구성은 개별PC로 진행
- OS: Window10 Home Edition 이상
- Memory : 8GB이상
- HDD(SDD):256GB이상
- Graphic : GTX960 이상 (CPU활용 시)
- 분석도구 :Anaconda, Jupyter Notebook
- 프로그래밍 언어(패키지) :Python
수강생
- 대학생, 대학원생, 국가(공공)기관 및 산업체 기획분야 SW개발분야 전문가
교육운영
- 학기 별(주,야간), 방학 중 집중 코스 (일8시간 2~4주 구성)
- 실습실 제공과 전문 강사를 통한 원활한 실습 환경 구성
- 홍보:대학 홈페이지, E-mail을 통한 일정, 계획 등의 안내를 실시하여 수강생의 강의 이수 지원
- 프로젝트 진행 중 전문 강사의 전담 멘토링 수시 운영
- 수강생 출석관리
- 전 과정을 이수한 수강생에게 KPC수료증 및 인증 자격 응시 실시
- 교육 과정 제공과 자발적 학습 유도를 위한 질의응답, 추가 학습자료 등 학습지원
데이터 사이언티스트 업종별 권장 과목
| 단계 | 과목(모듈) | 과목개요 | 교육 내용 | |||
| 금융 | 제조 | 마케팅 | 물류 / 유통 |
|||
| 기초 | M1.데이터 프로그래밍 | ○ | ○ | ○ | ○ | 업종 공통 영역 분석 역량 중심 |
| M2.데이터 프로세스 & 분석 | ○ | ○ | ○ | ○ | 업종 공통 영역 플랫폼/기술 역량 중심 |
|
| 코어 | M3.머신러닝 | ○ | ○ | ○ | ○ | 업종 공통 영역 데이터 사이언스 역량 필수 영역 |
| M4.딥러닝 | ○ | ○ | ○ | △ | 업종 선별 영역 | |
| 응용 | M5.이미지 분석 | - | ○ | △ | △ | 업종 선별 영역 |
| M6.자연어 처리 | ○ | - | ○ | △ | 업종 선별 영역 | |
| 실전 | M7.도메인 프로젝트 | △ | △ | △ | △ | 업종 선별 영역 |
응시자격
※ DSAC 자격취득교육 수강에 대한 자격은 없으며, 교육을 수료한 자에 대해서만 시험을 실시합니다. 단, 1급 컨설턴트는 MASTER(마스터) 자격을 취득한 후에 응시할 수 있습니다.
| 자격종목 | 등급 | 응시자격 |
| DSAC | 1급(컨설턴트) | DSAC 기반 교육을 수료하고, MASTER급 자격을 취득한 자 |
| MASTER급(마스터) | DSAC 기반 교육을 수료한 자 | |
| 2급(전문가) | ||
| 3급(프로그래머) |
모듈별 출제.배점기준
| 모듈명(분야,영역) | 배점 | 문항수 | 검정시간 | 합격기준 |
| M1. 데이터 프로그래밍 | 100 | 10 문항 x 5점 = 50점 5 문항 x 10점 = 50점 |
45분 | 출석률 80% 이상 60점 이상 합격 |
| M2. 데이터 프로세스 & 분석 | 100 | 10 문항 x 5점 = 50점 5 문항 x 10점 = 50점 |
45분 | 출석률 80% 이상 60점 이상 합격 |
| M3. 머신러닝 | 100 | 10 문항 x 5점 = 50점 5 문항 x 10점 = 50점 |
45분 | 출석률 80% 이상 60점 이상 합격 |
| M4. 딥러닝 | 100 | 10 문항 x 5점 = 50점 5 문항 x 10점 = 50점 |
45분 | 출석률 80% 이상 60점 이상 합격 |
| M5. 이미지 분석 | 100 | 10 문항 x 5점 = 50점 5 문항 x 10점 = 50점 |
45분 | 출석률 80% 이상 60점 이상 합격 |
| M6. 자연어 처리 | 100 | 10 문항 x 5점 = 50점 5 문항 x 10점 = 50점 |
45분 | 출석률 80% 이상 60점 이상 합격 |
| M7. 도메인 프로젝트 | 100 | 10 문항 x 2점 = 20점 20 문항 x 4점 = 80점 |
100분 | M1~M6 자격취득 별도 채점 기준 |
시험과목
| 검정방법 | 모듈 | 주제 | 내용 |
| 필기 | M1. 데이터 프로그래밍 | 데이터 사이언스 범위 | 통계학, 컴퓨터 사이언스, 비즈니스의 관계 |
| 빅데이터와 AI | 빅데이터 분석과 AI 성공 사례 | ||
| 데이터 사이언스 도구 | 분석 도구, 파이선, R, 프로그래밍 언어 | ||
| 파이선 기초 | 파이선 시작, 변수, 함수, 파일 다루기 | ||
| 파이선 문법 | 파이선 기초 문법 | ||
| 데이터 수집 | 파일 다운로드, 데이터 제공 사이트 | ||
| 데이터 처리 | 데이터 읽기, 저장하기 | ||
| 데이터 탐색 | 데이터 특성 파악 | ||
| 통계 분석 | 확률 분포, 정규분포, 로그분포 | ||
| 탐색적 분석 | 스캐터플롯, 히스토그램 | ||
| 데이터 시각화 | 다양한 시각화 도구 학습 | ||
| 결측치 처리 | 없는 값, 틀린 값 처리 방법 | ||
| 이상치 처리 | Outlier 검출 및 처리 방법 | ||
| 문제 해결 프로세스 | 문제정의, 데이터 분석, 머신러닝 | ||
| 결과 시각화 | 리포팅 기술 | ||
| M2. 데이터 프로세스 & 분석 | 데이터 분석 범위 | 데이터 분석 프로세스 | |
| 데이터 분석 기술 | 분류, 회귀, 추천, 머신러닝, 신경망 | ||
| 수치 데이터 | 테이블 데이터 다루기 | ||
| 선형 모델 | 데이터 분석 기초, 다차원 선형회귀 | ||
| 특성 공학 | 피처(feature) 선택 기술, 원핫인코딩 | ||
| 결정 트리 기초 | 엔트로피, gini | ||
| 클러스터링 기초 | 거리기반 클러스터링 | ||
| 고객 세분화 | 대표적인 클러스터링 기법 소개 | ||
| 모델 성능 | 성능 측정 방법 소개, 정확도 | ||
| 데이터 크롤링 | HTML의 이해, bs4 | ||
| 웹 API | 웹 API 프로그램 | ||
| 텍스트 데이터 | 코퍼스, 도큐먼트 개념 이해 | ||
| 텍스트 처리 | BoW, 기초 어근 처리 | ||
| 데이터 분석 프로젝트 | 데이터 분석을 실제 문제에 적용하는 방법 | ||
| 분석 결과 적용 | 현장에 적용하는 기술 소개 | ||
| M3. 머신러닝 | 머신러닝 범위 | 지도학습, 비지도학습, 강화학습 | |
| 머신러닝 동작 | 학습과정, 최적화, 손실함수, 성능평가 | ||
| 최적화 알고리즘 | 모델 튜닝, 과적합, 과소적합 | ||
| 분류 예측 | 협업필터링 (kNN) | ||
| 로지스틱 회귀 | 로짓, 이진 분류 | ||
| 앙상블 알고리즘 | 렌덤포레스트, 그라디언트부스팅 | ||
| 서포트 벡터 머신 | 서포트 벡터 이해, 분류 분석 | ||
| 분류 성능 | 컨퓨전 매트릭스, ROC, AUC | ||
| 회귀 예측 | 실함수, 성능평가 지표, 시계열 | ||
| 모델 최적화 | 최적화, 랜덤 탐색, 일반화, 교차검증 | ||
| 비지도 학습 | 비지도 학습의 종류, 스케일링, 변환 | ||
| 클러스터링 고급 | 클러스터링의 적용 범위 | ||
| 데이터 변환 | 로그변환, 역수변환 | ||
| 데이터 특성 추출 | 차원 축소, 주성분 분석(PCA), 시각화고급 | ||
| 클러스터링 평가 | KMeans, DBSCAN 성능 비교평가 | ||
| * 베이즈 알고리즘 | * 나이브 베이즈 알고리즘 | ||
| * 텍스트 분석 | * 형태소 분석, 어근 분석, TF-IDF | ||
| * 스팸 메일 분석 | * 스팸 필터링 | ||
| * SNS 분석 | * SNS 데이터 속성 파악 | ||
| * 감성 분석 | * 긍정 부정 감성 분석 | ||
| M4.딥러닝 | 딥러닝과 AI | 딥러닝과 AI 특징과 성공 요인 | |
| 딥러닝 도구 | 텐서플로우, 케라스, 카페, 파이토치 | ||
| 다층퍼셉트론 | 다층퍼셉트론(MLP) 원리 이해 | ||
| CNN 원리 | 딥러닝 구조, 계층, 유닛, 활성화 함수 | ||
| CNN 구현 | CNN 기본 모델 | ||
| 이미지 인식 | 이미지 인식 원리 소개 | ||
| CNN 성능 향상 | 드롭아웃, 배치 정규화 | ||
| 전이 학습 | 이미지넷 학습 모델 전이학습 | ||
| 데이터 확장 | 데이터 Augmentation | ||
| 객체 인식 | 다수의 이미지 객체 인식 | ||
| 자연어 처리 | NLP 프로세스 소개 | ||
| RNN 원리 | RNN 동작원리 | ||
| LSTM | LSTM 원리 소개 | ||
| 시계열 분석 | RNN을 이용한 시계열 예측 | ||
| 단어 임베딩 | 임베딩 원리 이해 | ||
| * 임베딩 구축 | * 임베딩 직접 구축 및 활용 | ||
| * 언어 모델링 | * 언어 모델링 개념 설명 | ||
| * 챗봇 | * 챗봇 구현 기술 | ||
| * 딥러닝 응용 | * GAN, 자동 번역 원리 | ||
| * 강화학습 | * 강화학습 원리 | ||
| M5. 이미지 분석 | ※ 주제 및 내용에 대한 커리큘럼은 현재 전문가 검토 중 ※ 2020년 1월 주제 및 세부내용에 대한 내용 공지예정 |
||
| M6. 자연어 처리 | |||
| 필기/실기 | M7. 도메인 프로젝트 | ||
별첨(*) 표시된 과목은 모듈 별 응용심화학습용으로 정규시험과목에서 제외됩니다.
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