[엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디 10기 참여후기]

 이번에 엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디에 참여하여 데이터 분석의 기초 개념부터 반도체 데이터 활용까지 다양한 내용을 학습할 수 있었다. 평소 반도체 산업에 관심이 많았지만, 데이터 분석이라는 분야가 어떻게 반도체와 연관되는지에 대한 이해가 부족했기 때문에 이번 스터디가 큰 도움이 되었다.

1일차: 데이터 분석 기초 용어 및 개념

 첫날은 데이터 분석의 기초 개념과 주요 용어들을 학습했다. 데이터 분석에서 흔히 사용되는 평균, 분산, 표준편차 등의 개념을 정리하고, 이를 실제 반도체 제조 공정에서 어떻게 활용할 수 있는지 논의했다. 반도체 공정에서는 작은 변수의 차이가 큰 품질 문제로 이어질 수 있기 때문에, 데이터를 통해 이를 미리 예측하고 대응하는 것이 중요하다는 점을 다시 한번 깨닫게 되었다.

2일차: 이산형 데이터 분석

 둘째 날에는 데이터 유형 중 이산형 데이터(Discrete Data)에 대해 학습했다. 반도체 공정에서 수율 분석이나 결함 개수 측정과 같은 데이터가 대표적인 이산형 데이터에 해당한다. 특히 반도체 제조에서 특정 공정의 불량률을 측정하고, 이를 개선하기 위해 통계적 기법을 활용하는 사례를 살펴보면서 데이터 분석이 실무에서 얼마나 중요한 역할을 하는지 실감할 수 있었다.

3일차: 연속형 데이터 및 범주형 데이터 분석

 마지막 날에는 연속형 데이터(Continuous Data)와 범주형 데이터(Categorical Data)에 대해 배웠다. 반도체 제조 공정에서는 웨이퍼의 두께나 전류값과 같은 연속형 데이터를 다루는 경우가 많으며, 범주형 데이터는 공정 상태(정상, 이상, 결함 등)를 분류하는 데 사용된다. 이를 통해 데이터의 유형에 따라 분석 방법이 달라지며, 각 데이터의 특성을 이해하는 것이 중요하다는 점을 배울 수 있었다.

스터디를 마치며

 이번 엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디를 통해 반도체 산업에서 데이터 분석이 어떻게 활용되는지 체계적으로 배울 수 있었다. 단순히 데이터 분석 기법을 익히는 것이 아니라, 이를 실무에 적용하는 방법을 고민할 수 있어서 의미 있는 시간이었다. 앞으로 반도체 공정 데이터를 분석할 수 있는 실무 역량을 더욱 키우기 위해 Python과 같은 프로그래밍 언어를 활용한 분석 기술을 추가로 학습할 계획이다. 또한, 반도체 산업에서 데이터 기반의 의사결정이 점점 더 중요해지고 있는 만큼, 이를 활용할 수 있는 직무로의 취업을 목표로 삼고 적극적으로 준비해 나가고자 한다.

 반도체 데이터 분석에 관심이 있는 분들에게 엔지닉 스터디를 추천하며, 앞으로도 꾸준히 학습을 이어나갈 예정이다.