// 3일차 학습일지
드디어 윈스펙 스터디의 마지막, 3일차 학습일지입니다.
어제는 주피터 랩 분석 환경을 세팅했고, 오늘은 본격적으로 생성형 AI 활용법과 파이썬 필수 문법, 그리고 데이터 분석의 핵심 라이브러리인 Pandas에 대해 깊이 있게 배웠습니다.
강의 초반에는 생성형 AI를 활용하여 엑셀 VBA 코드를 작성하는 예시를 다루었는데, 정말 놀라웠습니다. 반도체 Raw Data 구조를 정의하고, Spec 범위에 따른 FAIL 비율(%) 계산 로직을 명확히 지시하니 완벽한 VBA 코드를 뚝딱 짜간단한 분석은 AI의 도움을 받아 VBA로 즉시 처리할 수 있겠다는 자신감이 생겼습니다.
하지만 더 대용량이고 복잡한 분석을 위해 왜 파이썬이 필수적인지 Java나 C언어와의 문법 비교 강의를 통해 확실히 이해했습니다. 들여쓰기 기반의 간결하고 직관적인 파이썬 문법이 이공계 엔지니어들에게 얼마나 유리한지 새삼 느꼈습니다.
이어서 분석을 위한 기초 체력으로 변수 설정 규칙과 math, os 같은 필수 모듈 활용법을 빠르게 익혔습니다. 그리고 다음으로 Pandas 강의가 이어졌습니다. 표 형태의 2차원 데이터를 다루는 DataFrame 객체의 강력함을 배웠습니다. 현업에서 증착 공정이나 식각 공정 데이터를 CSV나 Excel로 대량 받아볼 때 Pandas를 활용하면 수율 분석과 데이터 시각화를 정말 효율적으로 해낼 수 있겠다는 확신이 들었습니다.
#반도체 #AI #파이썬 #데이터분석 #윈스펙 #이공계
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