[스터디 참여 동기]
현재 현업에서 생산기술 엔지니어로 근무하며 방대한 공정 데이터를 접하고 있지만, 기존의 방식으로는 분석의 속도와 깊이에 한계가 있음을 느꼈습니다. 특히 반도체 산업으로의 커리어 전환을 준비하며, 차세대 엔지니어에게 필수적인 AI 활용 능력과 파이썬 기반의 데이터분석 역량을 쌓기 위해 이번 윈스펙 3일 완성 스터디에 참여하게 되었습니다.
[주요 학습 내용]
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1일차: AI와 데이터 분석의 흐름 생성형 AI(Gemini)를 분석 프로세스에 도입하는 법을 배웠습니다. AI의 '무작위성'을 경계하며 도구로서 활용하는 법을 익히고, 왜 이공계 현장에서 파이썬이 엑셀보다 강력한지 그 가치를 확인했습니다.
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2일차: 분석 환경 구축 (Anaconda & JupyterLab) 실무 최적화 환경인 아나콘다 가상환경을 구축해 보았습니다. 라이브러리 간 충돌을 방지하는 독립적인 환경 설정법과 주피터랩 인터페이스 활용법을 익히며 본격적인 분석 준비를 마쳤습니다.
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3일차: 실전 파이썬 문법 및 Pandas 활용 반도체 공정 변수를 담기에 적합한 리스트, 딕셔너리 자료형을 마스터하고, 데이터 분석의 핵심인 Pandas 라이브러리를 통해 외부 데이터를 자유자재로 불러오고 구조화하는 실습을 진행했습니다.
[총평 및 향후 다짐]
3일이라는 짧은 시간 동안 군더더기 없이 핵심 커리큘럼만 뽑아 배울 수 있어 매우 효율적이었습니다. 특히 복잡한 공정 데이터를 단순 노가다성 작업이 아닌, 파이썬 코드로 자동화하고 분석할 수 있다는 자신감을 얻은 것이 가장 큰 수확입니다.
이 과정을 통해 다진 기초를 바탕으로, 앞으로 반도체 후공정(P&T) 분야에서 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있는 전문 엔지니어로 거듭나겠습니다. 실무 역량을 증명할 수 있는 좋은 기회를 제공해 준 윈스펙에 감사하며, 배운 내용을 현업과 이직 준비에 적극 활용하겠습니다!
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