[빅분기 실기] 1유형 데이터 다루기 마스터하기

2026 빅데이터분석기사 실기 1유형 완벽 대비! Pandas 전처리, 기초 통계, 그룹연산, 시각화까지 30점 만점 받는 핵심 전략과 실전 코드 예제를 한 번에 정리했습니다. 실기 시험 직전 복습용으로 최적화된 가이드로 합격을 준비하세요.

[주의사항] 눈으로 봐도 소용 없다. 무조건 키보드를 두드려라.

당신은 까먹어도 손가락이 기억하는 기적을 경험할 것이다.

Pandas 전처리 + 기초 통계 + 시각화로 30점 만점 받는 법

2026년 빅데이터분석기사(빅분기) 실기 시험을 준비하시는 분들이라면

실기 1유형(데이터 다루기)은 가능한 30점 만점을 받아야 합격이 보입니다.
 
실제로 실기 시험에서

• 1유형: 난이도 낮음 + 배점 높음
• 2·3유형: 시간 부족 + 실수 잦음

그래서 1유형에서 점수 확보가 합격의 핵심 전략입니다.
오늘은 실제 시험 유형과 거의 동일한 흐름으로

✔ Pandas 전처리
✔ 기초 통계 계산
✔ 그룹 연산
✔ (실기에서 자주 쓰이는) 시각화 포인트

까지 한 번에 정리해보겠습니다.

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1. 실기 1유형에서 출제되는 핵심 범위

실기 1유형은 대부분 아래 패턴에서 출제됩니다.

• 데이터 불러오기 (read_csv)
• 데이터 타입 확인 및 변환
• 기초 통계량 계산
  • 평균, 중앙값, 분산, 표준편차
  • 사분위수(IQR)
  • 왜도(skew), 첨도(kurt)
• 그룹화(groupby) 후 통계 계산
• (보너스) 간단한 시각화 해석

업로드한 노트북은 이 범위를 전부 커버하고 있어서
시험 직전 복습용으로도 아주 좋습니다.

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2. 데이터 불러오기 & 기본 확인 (시험 시작 5분 컷)

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.read_csv('mtcars.csv') 
df.head()

 

실기 포인트

• head()로 데이터 구조 확인은 거의 필수
• 컬럼명, 결측치 여부, 숫자형/문자형을 빠르게 파악

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3. 데이터 타입 확인 & 변환 (단골 출제)

df.dtypes

🔹 단일 컬럼 타입 변경 (1개)

df1 = df.copy()
df1 = df1.astype({'cyl':'object'})

 

🔹 여러 컬럼 타입 변경 (2개 이상)

df1 = df1.astype({'cyl':'int', 'gear':'object'})

 

채점 포인트

• astype() 정확히 쓰면 감점 없음
• 범주형(object) 변환 문제는 거의 매 시험 등장

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4. 기초 통계량 계산 (무조건 맞춰야 하는 파트)

평균 / 중앙값

분산 / 표준편차

사분위수 & IQR

 
실기 팁

• IQR은 이상치 문제로 자주 연결됨
• 계산식 틀리면 한 번에 감점 크다 ⚠️

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5. 분포의 비대칭도 (왜도·첨도)

 
출제 포인트

• “분포가 오른쪽으로 치우쳤는가?” 같은 서술형 문제
• 값의 부호(+, -) 해석 중요

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6. 기타 자주 나오는 계산 문제

 
이런 문제들은 실수만 안 하면 무조건 득점입니다.

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7. 그룹화(GroupBy) 계산 – 실기 고득점 포인트

 

시험 특징

• groupby() + mean() 조합은 거의 고정 출제
• 컬럼 선택 안 해도 되는지 여부 꼭 확인

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8. (실기에서 자주 쓰이는) 기초 시각화 포인트

실기 1유형에서는 복잡한 시각화는 거의 안 나옵니다.
하지만 분포 확인용 그래프는 종종 등장합니다.

✔ 히스토그램 (분포 확인)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(df['sepal_length'])
plt.show()

✔ 박스플롯 (이상치 확인)

plt.boxplot(df['sepal_length'])
plt.show()

 
채점 기준 팁

• 그래프 “모양”보다 해석이 핵심
• 이상치 존재 여부만 언급해도 점수 연결

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실기 1유형 30점 만점 전략 요약

✔ Pandas 문법은 암기 수준으로
✔ 통계량 공식은 손으로 써도 나올 정도로 숙지
✔ groupby는 무조건 맞춘다
✔ 시각화는 간단 + 해석 중심
 
이 노트북 내용만 완벽히 소화해도
실기 1유형은 안정적으로 만점권입니다.

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