스터디 1일차에서는 반도체 공정에서 생성되는 데이터의 전략적 활용과 분석을 위한 AI와 파이썬 활용법을 공부했습니다. 생성형 AI의 특징을 배웠고, 이러한 도구들을 데이터 분석의 보조 도구로 활용할 수 있는 방법들에 대해 배웠습니다.
특히 속도의 격차 예시가 인상깊었습니다. 이전에 파이썬을 배운 적은 있었으나, 왜 배워야 하는지에 대한 지식이 부족한 상태였습니다. 이번 교육을 통해 왜 반도체 공정처럼 대용량 데이터를 다루는 현장에서 파이썬이 필수적인지 이해할 수 있었습니다. 자동화와 확장성 면에서 압도적 강점을 가지는 파이썬의 중요성을 다시 한 번 느낄 수 있었습니다. 라이브러리를 활용해 결측치 제거 등의 과정을 거치고, 간결한 코드로 시각화하는 과정까지 알아보며 이 공정을 잘 익혀둔다면 향후 반도체 공정 및 CS 엔지니어 직무에서 이상 탐지나 설비 데이터 분석 등을 수행할 때에 큰 도움이 될 것이라고 생각했습니다.
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