이번 원스펙의 반도체 공정 데이터 분석 스터디를 통해 Python을 활용한 데이터 분석의 기초부터 반도체 공정 데이터 적용 사례까지 학습할 수 있었습니다. 스터디 전에는 엑셀 위주의 데이터 정리만 가능했지만, 스터디 이후에는 Python과 Pandas를 활용해 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고 시각화할 수 있다는 자신감을 얻었습니다. 특히 반도체 공정에서는 수많은 설비 및 품질 데이터가 발생하는데, 이를 데이터 기반으로 분석하는 역량이 중요하다는 점을 체감할 수 있었습니다.
가장 기억에 남는 강의 내용은 Python 환경 구축부터 데이터 분석까지의 전 과정이었습니다. Anaconda 가상환경 생성, JupyterLab 연동, Pandas를 활용한 데이터 불러오기, 리스트·딕셔너리·DataFrame 활용 방법 등을 실습하며 데이터 분석의 기본기를 익혔습니다. 또한 Seaborn의 regplot을 활용한 회귀분석과 결정계수 분석 사례를 통해 실제 공정 데이터에서 변수 간 상관관계를 찾는 방법을 배울 수 있었습니다.
이번 스터디를 통해 데이터 분석은 단순히 숫자를 보는 것이 아니라 공정 이상 원인을 찾고 수율을 개선하는 중요한 도구라는 점을 느꼈습니다. 앞으로 반도체 공정 엔지니어로서 AI와 Python 기반 데이터 분석 역량을 지속적으로 강화하고, AI 및 스마트팩토리 기술과 연계하여 공정 최적화와 품질 향상에 기여하는 엔지니어로 성장하겠습니다.
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