3일 완성 반도체 데이터 분석 스터디 후기

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이번 반도체 공정 데이터 분석 스터디를 통해 생성형 AI와 파이썬을 활용한 데이터 분석의 기초를 체계적으로 배울 수 있었다. 스터디 전에는 파이썬이나 Pandas를 실무 데이터 분석에 어떻게 적용해야 하는지 막연하게 느껴졌지만, 3일 동안 학습하면서 데이터 분석의 전체 흐름을 조금 더 구체적으로 이해하게 되었다.

1일차에는 생성형 AI를 활용해 엑셀 VBA 코드 작성, 데이터 그룹화, 평균·표준편차·불량률 계산 등 반도체 불량 분석 업무에 필요한 자동화 예시를 배웠다. 2일차에는 Anaconda 가상환경을 만들고 JupyterLab을 설치해 직접 파이썬을 실행할 수 있는 분석 환경을 구축하였다. 3일차에는 변수, 데이터 타입 같은 기본 문법을 익히고, Pandas 라이브러리를 이용해 CSV와 Excel 데이터를 불러오는 실습을 진행하였다. 특히 반도체 공정 데이터처럼 행과 열로 구성된 데이터를 DataFrame으로 다루며 분석할 수 있다는 점이 가장 기억에 남았다.

스터디를 마친 후에는 단순히 코드를 따라 치는 수준에서 벗어나, 데이터의 구조를 이해하고 필요한 분석 목적에 맞게 도구를 선택해야 한다는 점을 느꼈다. 앞으로는 이번에 배운 내용을 바탕으로 실제 공정 데이터의 결측값 처리, 필터링, 통계 분석, 시각화까지 연습해 보고 싶다. 반도체 직무나 데이터 분석 역량을 준비하는 데 좋은 출발점이 된 스터디였다.