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

오늘 윈스펙에서 주관하는 ‘생성형 AI를 활용한 데이터 분석’ 강의 1일차를 마쳤다. 평소 이공계 전공자로서 복잡한 실험 수치나 공정 데이터를 다룰 일이 많았는데, 이번 강의를 통해 AI를 활용한 효율적인 분석의 실마리를 찾은 것 같아 매우 보람찼다.

강의 초반에는 AI, 특히 생성형 AI의 본질적인 특징과 개념을 정리했다. 단순히 답을 주는 존재를 넘어, 데이터를 해석하고 코드를 생성해 분석의 조력자 역할을 할 수 있다는 점이 매력적이었다. 이어진 실습에서는 엑셀과 파이썬을 활용한 예시를 각각 살펴봤다. 엑셀이 간단한 통계에는 직관적일지 모르나, 대용량 데이터 핸들링(Large Data Handling)과 다양한 라이브러리 활용 면에서는 역시 파이썬이 압도적이라는 사실을 다시금 체감했다.

특히 나의 주 관심사인 반도체 분야를 떠올려 보았다. 수율 개선이나 공정 최적화를 위해 발생하는 방대한 양의 데이터를 처리할 때, 정밀한 데이터분석 역량은 선택이 아닌 필수다. 파이썬이라는 강력한 툴과 생성형 AI의 지능이 결합된다면, 연구실에서의 실험 데이터 분석 속도가 비약적으로 상승할 것이라는 확신이 들었다.

단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, "어떻게 나의 도메인에 적용할 것인가"를 고민해 볼 수 있는 시간이었다. 파이썬의 높은 범용성을 바탕으로 남은 교육 기간 동안 실무적인 감각을 더 날카롭게 다듬고 싶다. 학습한 내용을 아카이빙하며 나만의 데이터 분석 근육을 꾸준히 키워나가야겠다.