3일 완성 반도체 데이터 분석 스터디 후기

스터디 전에는 파이썬을 “사용할 수 있다”는 수준에 머물러 있었지만, 스터디 이후에는 데이터를 구조화하고 해석하는 도구로 바라보게 되었다. 특히 반도체 공정과 같이 대량의 데이터를 다루는 환경에서는 단순 문법보다 데이터 처리 흐름을 이해하는 것이 중요하다는 점을 체감했다.

가장 인상 깊었던 내용은 엑셀과 파이썬의 속도 비교였다. 동일한 데이터를 처리할 때 엑셀은 약 20초, 파이썬은 6.7초로 약 3배 이상의 차이를 보였고, 이를 통해 데이터 분석에서 도구 선택이 곧 생산성과 직결된다는 점을 깨달았다. 또한 Google Gemini와 같은 생성형 AI를 활용해 데이터 처리 로직을 설명하면 코드로 변환되는 과정을 경험하며, AI를 단순 자동화 도구가 아닌 분석 보조 도구로 활용하는 방법을 익혔다. 동시에 pandas 기반 데이터프레임 처리, 문자열 가공, 리스트·딕셔너리 구조화, 그리고 아나콘다와 JupyterLab을 활용한 환경 구축까지 데이터 분석의 전 과정을 직접 경험할 수 있었다.

이번 스터디를 통해 데이터 분석은 단순 조회가 아닌 전처리와 구조화가 핵심이라는 것을 이해했다. 향후에는 반도체 공정 데이터를 파이썬 기반으로 전처리·집계·시각화하는 흐름을 자동화하고, 이상 탐지 및 공정 최적화에 활용할 수 있는 분석 역량을 강화할 계획이다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정이 가능한 엔지니어로 성장하는 것이 목표다.

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