3일 완성 반도체 공정 데이터 분석 스터디 후기

이번 반도체 공정 데이터 분석 스터디를 통해 파이썬과 데이터 분석이 반도체 직무에서 어떻게 활용될 수 있는지 이해할 수 있었다. 스터디 전에는 데이터 분석을 막연히 코딩이나 통계 작업 정도로만 생각했지만, 강의를 들은 후에는 공정 측정값, Spec, Lot, Step, Fail Rate 등 실제 반도체 공정에서 발생하는 데이터를 해석하고 문제 원인을 파악하는 데 중요한 도구가 될 수 있다는 점을 알게 되었다. 가장 기억에 남는 내용은 Pandas를 활용해 CSV나 Excel 데이터를 불러오고 DataFrame 형태로 처리하는 부분이었다. 반도체 공정에서는 많은 양의 데이터가 반복적으로 발생하기 때문에, 이를 엑셀로만 확인하는 것보다 파이썬을 활용해 자동화하고 시각화하면 훨씬 효율적으로 분석할 수 있겠다고 느꼈다. 앞으로 공정기술과 양산기술 직무를 준비하면서 파이썬 기초 문법과 Pandas 활용 능력을 더 연습하고, 공정 데이터를 기반으로 수율 저하나 이상 원인을 찾는 역량을 키워가고 싶다. 이번 스터디를 계기로 반도체와 AI, 데이터분석을 연결해서 공부해야겠다는 방향성을 잡을 수 있었다.
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