스터디 이전에는 데이터 분석 도구에 대한 이해가 부족했고, 특히 파이썬은 막연히 어렵고 복잡한 언어라는 인식이 있었다. 그러나 이번 스터디를 통해 파이썬이 직관적인 문법을 기반으로 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 도구라는 점을 이해하게 되었으며, 변수, 자료구조, 모듈 활용, Pandas를 이용한 데이터 처리까지 기초적인 흐름을 익힐 수 있었다. 또한 단순히 데이터를 보는 것이 아니라, 직접 정제하고 분석하는 과정이 중요하다는 점을 인식하게 되었고, 데이터 기반으로 문제를 접근하는 사고방식의 필요성을 느꼈다.
가장 인상 깊었던 내용은 엑셀과 파이썬의 데이터 처리 방식 차이였다. 엑셀은 접근성이 높지만 대용량 데이터 처리 및 자동화 측면에서는 한계가 있는 반면, 파이썬은 빠른 처리 속도와 다양한 라이브러리를 기반으로 훨씬 효율적인 분석이 가능하다는 점이 기억에 남는다. 또한 JupyterLab 환경에서 셀 단위로 코드를 실행하며 결과를 바로 확인할 수 있는 방식은 데이터 분석 과정에 적합한 구조라고 느꼈다.
앞으로는 파이썬을 단순히 사용하는 수준을 넘어, 실제 데이터를 활용하여 분석 역량을 강화하는 방향으로 학습을 이어갈 계획이다. 특히 Pandas를 활용한 데이터 정제와 시각화, 나아가 머신러닝 기초까지 확장하여 실무에서 활용 가능한 수준의 역량을 갖추고자 한다. 이를 통해 반도체 공정 데이터를 직접 분석하고 문제를 해결할 수 있는 엔지니어로 성장하는 것을 목표로 하며, 데이터 기반 의사결정이 가능한 인재로서 직무 경쟁력을 강화해 나가겠다.
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