<윈스펙 반도체 공정 데이터 분석 (feat. 파이썬) 3일 완성 스터디> 1일차 학습일지

막연하게만 느껴졌던 생성형 AI와 데이터 분석이 실무의 언어로 와닿는 시간이었습니다. 제미나이를 활용해 프롬프트를 정교하게 설계하는 과정을 배우며, 이제는 복잡한 코딩을 시작하기 전 AI와 먼저 대화하며 작업의 밑그림을 그리는 효율적인 습관을 갖게 되었습니다.

특히 흥미로웠던 지점은 파이썬과 엑셀의 성능 대비였습니다. 접근성이 뛰어난 엑셀도 훌륭하지만, 대용량 데이터를 다룰 때 파이썬이 보여주는 압도적인 처리 속도와 라이브러리(Pandas, Seaborn 등)의 시각화 능력은 정말 인상적이었습니다. 20초 걸리던 작업이 단 6초 만에 끝나는 결과치를 확인하며, 파이썬 특유의 직관적인 구조가 엔지니어에게 얼마나 강력한 무기인지 깨달았습니다.

반도체 공정 현장에서는 수많은 설비 데이터가 쏟아져 나옵니다. 이번 강의에서 익힌 AI 활용법과 분석 도구들을 토대로, 현장의 로그 데이터를 날카롭게 분석해 문제의 핵심을 짚어내는 CS 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 비전공자도 배려한 실무 위주의 커리큘럼 덕분에 데이터 리터러시를 한 단계 높일 수 있었던 유익한 시간이었습니다.

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