[지원계기]
공정기술, 양산기술 등 공정을 다루는 직무에서 최근에는 데이터 어널리스트 분께서 시각화 및 정리해주신 데이터를 기반으로 분석하는 것이 아닌, 공정엔지니어가 직접 데이터를 정제하여 정리한다고 들었습니다. 그런 변화 환경속에서 엔지니어의 역량을 어필하기 위해서는 데이터 분석 역량이 필수적이라고 생각했고, 윈스펙 반도체 공정 데이터 분석 3일 완성 스터디는 데이터 분석 역량을 보완하기 좋은 경험이라고 생각하여 신청했습니다.
[학습내용]
이번 1일차 강의는 Spotfire, R, Excel 등 다양한 데이터 분석 tool 중 왜 "파이썬"이 공정 데이터를 다루기에 적합한 지 이해하는 시간이었습니다. 첫째, 큰 파일을 다루는 작업에 유리합니다. 반도체 공정 데이터는 크기가 방대합니다. 그 중 작업 파일을 불러오는 시간이 엑셀에 비해 2배 가량 파이썬의 속도가 빠릅니다. 빠른 속도로 많은 양의 데이터를 불러와 작업하기에 전체적인 작업 속도도 파이썬이 효율적입니다. 둘째, 다양한 라이브러리 및 프레임워크가 발달했습니다. Numpy, plotly, Tensorflow, Pytorch 등 원하는 분석 목표에 맞춰 최적화된 모듈을 사용할 수 있는 것이 큰 장점입니다. 셋째, 전세계적으로 통용된 쉬운 문법의 언어입니다. 따라서 커뮤니티가 잘 발달되어 있고, 에러 코드 발생 시 구글 검색을 통해 해결 방법을 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 이 외에도 다양한 장점이 존재하여 파이썬 tool을 활용한다고 하셨습니다.
[느낀 점]
minitab 실습을 해본 경험이 있는데, 현업에서 minitab tool은 잘 사용하지 않는 추세인지 궁금합니다. 그리고 minitab 대비 파이썬의 장점과 단점에 대해서도 궁금합니다. 데이터를 잘 분석하기 위한 선행 작업이 데이터를 잘 정리하는 것이라고 생각합니다. 3일이라는 짧은 시간동안 데이터 분석을 마스터하기엔 어렵지만 기초를 탄탄히 배우고 가는 마음가짐으로 임하겠습니다. 좋은 강의 무료로 공유해주셔서 감사합니다!
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