3일 완성 반도체 데이터 분석 스터디 후기

이번 스터디를 듣기 전에는 생성형 AI가 단순히 질문에 답해주는 도구라고 생각했지만, 3일 동안 강의를 들으면서 데이터 분석 과정에서도 충분히 활용될 수 있다는 점을 알게 되었다. 1일차에는 생성형 AI를 이용해 파이썬 코드 작성과 데이터 분석 흐름을 이해했고, 그래프와 회귀선을 통해 데이터를 시각적으로 해석하는 방법을 배웠다. 2일차에는 아나콘다 가상환경 생성, JupyterLab 설치, ipykernel 연결 과정을 배우며 데이터 분석을 위한 기본 환경을 직접 구성하는 방법을 익혔다. 가상환경 사용이 익숙하지 않아 처음에는 어렵게 느껴졌지만, 강사님께서 단계별로 친절하게 설명해주셔서 따라가기 수월했다. 3일차에는 변수, 데이터 타입, 리스트, 딕셔너리, Pandas의 기본 구조를 배우며 파이썬 기초 문법의 중요성을 느꼈다. 특히 리스트와 딕셔너리를 활용해 데이터를 정리하고 필요한 값을 추출하는 내용이 기억에 남았다. 앞으로는 배운 내용을 바탕으로 반도체 공정 데이터 분석이나 시각화에 파이썬과 AI를 적극적으로 활용해보고 싶다. 취업을 준비하면서 단순히 이론만 아는 것이 아니라, 실제 데이터를 다루고 분석할 수 있는 이공계 실무 역량을 꾸준히 키우고자 한다.

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