윈스펙에서 새로 시작한 반도체 공정 데이터 분석 스터디 1차시를 들었다. 1일차는 생성형 AI와 데이터 분석, 그리고 왜 파이썬을 쓰는지에 대한 내용이었다. 평소에 챗GPT나 제미나이를 자주 쓰긴 했는데, 환각증상(잘못된 답변)이 있을 수 있다는 점, 그리고 본질적으로는 사용자의 다음 행동을 예측하는 방식이라는 설명을 들으니 AI를 더 비판적으로 봐야겠다는 생각이 들었다.
가장 와닿았던 부분은 왜 데이터 분석에서 파이썬을 쓰는가였다. 다른 언어에 비해 문법이 간단해서 진입장벽이 낮고, 큰 데이터량도 엑셀보다 훨씬 쉽게 핸들링할 수 있다는 점. 특히 같은 CSV 파일을 여는데 엑셀은 19초 걸린 게 파이썬은 6.7초밖에 안 걸린 비교 영상이 충격이었다. 자동화 관점에서 효율이 압도적이라는 게 바로 이런 거구나 싶었음. NumPy는 연산 특화, plotly는 시각화 특화, TensorFlow와 PyTorch는 인공지능 특화 라이브러리라는 정리도 깔끔했다. 삼성이나 SK하이닉스 같은 대기업도 파이썬으로 데이터 처리를 할 수 있게 환경을 구축해놨다는 이야기를 들으니, 이공계 출신으로 반도체 쪽 취업을 노린다면 파이썬은 거의 필수라는 생각이 확실하게 굳어졌다. 내일은 본격적으로 작업환경 세팅이라 기대된다.
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