오늘은 「반도체 공정 데이터 분석 (feat. 파이썬) 3일 완성 스터디」의 1일차 강의인 CH1. 들어가며: 생성형 AI를 이용한 데이터 분석과 파이썬을 학습하였다. 이번 강의에서는 생성형 AI를 단순히 질문에 답변해 주는 도구로만 사용하는 것이 아니라, 반도체 공정 데이터 분석 실무에서 코드 작성과 데이터 처리 과정을 보조하는 방식으로 활용할 수 있다는 점을 배웠다. 특히 엑셀 VBA 예시를 통해 RawData에서 필요한 값을 추출하고, Lot_ID와 Process_Step 기준으로 데이터를 그룹화하여 평균, 표준편차, 불량률 등을 계산하는 과정을 이해할 수 있었다. 또한 파이썬에서는 seaborn, matplotlib, scipy 등을 활용하여 결측값을 제거하고 회귀분석 그래프를 그리며, 회귀식과 결정계수까지 시각화할 수 있다는 점이 인상 깊었다. 엑셀보다 파이썬이 대용량 데이터 처리와 반복 작업 자동화에 더 효율적이라는 것도 알게 되었다. 앞으로는 생성형 AI가 만들어 준 코드를 그대로 사용하는 데 그치지 않고, 코드의 조건과 분석 목적을 직접 이해하면서 반도체 불량 분석에 적용할 수 있도록 연습해야겠다고 느꼈다.
