빅분기 실기 시험장 분위기, 정말 살벌하잖아요. 시간은 째깍째깍 흘러가는데, 갑자기 R에서 'object not found' 에러가 뜨거나, Python에서 'KeyError'가 발생하면 머리가 새하얘지기 마련이죠. 맞아요, 코딩 실력도 중요하지만, '에러를 얼마나 빨리 잡아내느냐'가 합격의 핵심입니다.
제가 수많은 수험생들의 실기 코드를 분석하면서 느낀 건데요, 에러는 늘 비슷한 패턴으로 반복되더라고요. 오늘 이 글에서는 R과 Python에서 '가장 흔하게' 나오는 에러 유형과, 시험장에서 당황하지 않고 바로 해결할 수 있는 실전 디버깅 체크리스트를 알려드릴게요. 😊
빅데이터분석기사 실기 코딩, 왜 에러가 날까요? 🤔
솔직히 말해서, 시험에서 발생하는 에러의 90%는 데이터 분석 이론 자체가 아니라 '데이터 전처리 과정'과 '사소한 실수'에서 발생합니다. 특히 시험 환경에서는 라이브러리 로딩이나 데이터셋 불러오기가 로컬 환경과 조금 다를 수 있어 더 헷갈리죠.
- 데이터 로딩/전처리 오류: 파일 경로 오류, 인코딩 문제, 결측치(`NA`, `NULL`) 처리 누락.
- 타입/차원 불일치: 문자열을 숫자로 계산하려 하거나, 행렬 차원을 잘못 설정했을 때.
- 문법 및 오타: 변수명 오타, 라이브러리 함수명 오타, 괄호 쌍 불일치.
R 코드 에러 체크리스트 및 해결 전략 📊
R은 변수를 저장하지 않고 바로 실행했을 때 '오브젝트를 찾을 수 없다'는 에러가 참 많이 뜨죠. 디버깅은 '오류 메시지를 그대로 믿지 않는 것'에서 시작됩니다. 메시지가 가리키는 주변 3줄을 집중해서 보세요!
R은 대소문자를 엄격하게 구분합니다. 변수명, 함수명, 패키지 이름이 대소문자 오타 때문에 발생한 에러인지 1순위로 확인하세요. `data.frame`과 `Data.frame`은 완전히 다른 객체입니다!
| 에러 메시지 | 발생 원인 | 초고속 해결법 |
|---|---|---|
| object 'XXX' not found | 변수명 오타 또는 데이터셋을 불러오는 코드를 실행하지 않음. | 변수명 철자를 확인하고, `read.csv()`나 `library()` 코드를 다시 실행해 보세요. |
| subscript out of bounds | 데이터프레임의 존재하지 않는 행 또는 열을 참조 (`df[1000,]` 이지만 행이 999개일 때). | `dim(df)`나 `length(df$col)`로 차원 정보를 확인하고, 인덱스를 조정하세요. |
| non-numeric argument... | 숫자로 계산해야 할 열이 Factor나 Character 타입일 때. | `str(df)`로 열 타입을 확인하고, `as.numeric()` 함수로 타입을 강제 변환하세요. |
Python 코드 에러 체크리스트 및 해결 전략 🐍
Python은 R보다 에러 메시지가 더 직관적이지만, 들여쓰기(Indentation) 에러 때문에 시간을 잡아먹는 경우가 많습니다. 특히 Pandas나 Scikit-learn을 쓸 때도 함수 인자를 잘못 넣어서 에러가 나는 경우가 많죠.
Python의 `IndentationError`는 공백(Space)과 탭(Tab)이 섞여 있을 때 주로 발생합니다. 시험장에서는 무조건 공백 4칸으로 통일하는 습관을 들이세요. 코드블럭을 복사/붙여넣기 할 때 특히 조심해야 합니다.
| 에러 메시지 | 발생 원인 | 초고속 해결법 |
|---|---|---|
| KeyError: 'column_name' | Pandas DataFrame에서 존재하지 않는 열 이름을 참조할 때. (가장 흔한 에러) | `df.columns`로 열 이름 목록을 출력하여 오타를 확인하거나 복사해서 사용하세요. |
| ValueError: cannot convert float NaN to integer | 결측치(`NaN`)가 있는 상태에서 해당 열을 정수(int)로 변환하려 할 때. | 결측치를 평균이나 0으로 먼저 대체(`fillna()`)하거나, 실수(float) 타입을 유지하세요. |
| AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'XXX' | 2존재하지 않는 메서드를 호출하거나 (예: `df.info()` 대신 `df.inf()`), 특정 라이브러리를 임포트하지 않았을 때. |
메서드명 오타를 확인하고, `import` 문이 누락되지 않았는지 확인하세요. |
실전 디버깅 꿀팁: 시간 관리와 습관 ⏱️
에러가 났다고 해서 무작정 코드를 지우거나 처음부터 다시 치면 시간이 너무 부족해요. '체계적인 순서'에 따라 디버깅하는 습관을 들이는 게 중요합니다.
데이터 전처리 후 1차 검증 체크리스트 📝
- `df.shape` 또는 `dim(df)`로 데이터 차원이 예상과 같은지 확인
- `df.info()` 또는 `str(df)`로 모든 열의 타입이 맞게 변환되었는지 확인
- `df.isnull().sum()` 또는 `sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))`로 결측치가 모두 처리되었는지 확인
- 에러 발생 라인 확인: 에러 메시지가 가리키는 정확한 줄 번호를 확인합니다.
- 변수 상태 점검: 에러가 난 라인 바로 위에서 사용된 데이터프레임이나 변수를 출력해 보세요. 변수가 비어있거나, 예상치 못한 값이 들어있을 가능성이 높습니다.
- 부분 실행 (Isolation): 문제가 되는 코드를 주석 처리하고, 그 주변 코드만 한 줄씩 실행하여 문제가 어디서 시작되었는지 정확히 찾아냅니다.
- 함수 인자 재검토: 사용한 함수의 공식 문서 (도움말)를 빠르게 떠올리거나, 인자 순서나 타입이 맞는지 검토하세요.
이렇게 루틴을 만들면, 아무리 복잡한 에러라도 2분 안에 원인을 파악하고 5분 안에 해결할 수 있게 됩니다. 결국 시험은 '익숙함과의 싸움'이니까요!
💡 R/Python 실기 에러 디버깅 핵심 3원칙
Python: `df.info()`와 `df.isnull().sum()`
자주 묻는 질문 ❓
빅분기 실기는 결국 자신감입니다. 이 체크리스트를 달달 외우고 들어가시면, 갑자기 에러가 발생해도 '아! 이거 그거네!' 하면서 5분 컷으로 해결하고 다음 단계로 넘어갈 수 있을 거예요. 이 글이 여러분의 합격에 큰 도움이 되기를 바랍니다! 😊
