반도체 공정 데이터 분석에 파이썬을 어떻게 활용하는지 배워보고 싶어서 이번 3일 스터디를 신청하게 됐다.
첫 번째로 생성형 AI를 데이터 분석에 활용하는 방법부터 배웠다. AI한테 데이터 구조랑 처리 로직을 설명해주면 바로 쓸 수 있는 엑셀 VBA 코드를 뽑아준다는 게 신기했다. RawData 시트에서 Measurement_Value가 Spec 범위 안이면 PASS, 벗어나면 FAIL로 판정하고, Lot_ID랑 Process_Step 기준으로 그룹핑해서 평균값, 표준편차, FAIL 비율까지 자동 계산해서 Summary 시트로 정리하는 구조였다. AI한테 원하는 결과를 정확하게 설명할 수 있어야 제대로 된 코드가 나온다는 것도 이번에 느꼈다.
두 번째로 파이썬 작업환경 세팅을 배웠다. 아나콘다로 가상환경을 만드는 게 핵심이었는데, 프로젝트마다 파이썬 버전이나 패키지가 충돌하지 않게 격리된 공간을 따로 만드는 개념이었다. conda create -n link_python python=3.12로 환경 생성하고 conda activate로 활성화했을 때 프롬프트 창이 (base)에서 (link_python)으로 바뀌는 걸 보면서 "이게 실제로 분리된 환경이구나"가 직접 느껴졌다.
세 번째로 파이썬 기초 문법 중 모듈을 배웠다. import math로 제곱근 계산, import os로 디렉토리 파일 목록 출력, from datetime import datetime으로 현재 시간 뽑기 같은 표준 라이브러리 실습을 직접 해봤다. 코드가 짧은데 결과가 바로 나오니까 라이브러리 쓰는 이유가 확실히 와닿았다.
3일 동안 AI 활용부터 환경 세팅, 기초 문법까지 흐름이 자연스럽게 이어졌다. 반도체 공정 데이터를 실제로 다루려면 이런 기초부터 제대로 잡아야 한다는 걸 느꼈고, 배운 내용 반복해서 손에 익혀둬야겠다.