평소에 데이터 분석이 중요하다는 말은 많이 들었는데, 막상 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 이공계 학생이었다. 그러던 중 윈스펙에서 진행하는 반도체 공정 데이터 분석 3일 완성 스터디를 알게 됐고, 이번에 무사히 완주하게 됐다.
스터디 전에는 챗GPT 같은 생성형 AI를 그냥 검색 대체용 정도로 쓰고 있었고, 파이썬은 학교에서 잠깐 맛만 본 정도였다. 그런데 3일이 지난 지금은 왜 데이터 분석에서 엑셀이 아니라 파이썬을 써야 하는지, AI를 어떻게 데이터 처리에 활용할 수 있는지 그림이 그려진다. 특히 같은 CSV 파일을 여는데 엑셀이 19초 걸린 게 파이썬은 6.7초밖에 안 걸린 비교 영상이 인상 깊었고, 자동화 측면에서 파이썬이 압도적이라는 게 직접 와닿았다.
가장 기억에 남는 건 2일차 가상환경 세팅 부분이었다. A방, B방, C방을 만들어서 각각 다른 작업 공간을 세팅한다는 비유가 정말 직관적이었고, 덕분에 conda activate 같은 명령어가 헷갈리지 않고 자연스럽게 손에 익었다. 그리고 3일차에서 배운 Pandas는 현업에서 진짜 자주 쓰인다는 강사님 말씀처럼, USL/TGT/LSL 같은 실제 반도체 공정 데이터에 대한 내용을 배울 수 있어서 더 흥미로웠다.
앞으로는 직접 공정 데이터를 가져와서 read_csv로 불러오고 시각화까지 해보는 연습을 이어갈 계획이다. 반도체 산업에서 데이터 다루는 능력이 갈수록 중요해지는 만큼, 이번 스터디가 취업 준비에 큰 자산이 될 것 같다. 파이썬과 AI를 데이터분석에 접목하는 게 부담스러웠던 입문자에게 자신 있게 추천하고 싶은 스터디였다.
#반도체 #AI #파이썬 #데이터분석 #윈스펙 #이공계