엔지닉 반도체데이터분석 스터디 13기 2일차 학습일지

학습 내용

이번 강의에서는 **이산형 데이터(Discrete Data)**의 개념과 특징을 학습했다. 데이터 분석에서는 데이터를 올바르게 분류하는 것이 중요하며, 이산형 데이터는 정수 값처럼 특정한 개수로 셀 수 있는 데이터를 의미한다.

학습하며 느낀 점

이산형 데이터는 쉽게 이해될 것 같았지만, 실제 분석에서는 연속형 데이터와 혼동할 수 있는 경우가 많았다. 예를 들어, **시간(초 단위로 측정할 경우 연속형, 특정 이벤트 발생 횟수로 측정하면 이산형)**처럼 동일한 개념이 데이터의 정의 방식에 따라 다르게 분류될 수 있다는 점이 흥미로웠다.

또한, 이산형 데이터는 평균이나 분산 계산보다는 빈도 분석과 범주별 비교가 중요하다는 것을 배웠다. 이를 위해 도수분포표를 활용하여 데이터의 빈도를 확인하고, 막대그래프를 통해 시각화하는 방법이 효과적이라는 점이 인상적이었다.

학습 각오 및 취업 다짐

데이터 분석에서 가장 중요한 것은 데이터의 특성을 올바르게 파악하는 것임을 다시 한번 느꼈다. 앞으로도 강의 내용을 반복 학습하고, 실습을 통해 다양한 데이터 유형을 직접 분석해보며 실력을 쌓아가겠다. 특히, 반도체 및 제조업 관련 데이터 분석에서도 이산형 데이터가 자주 등장할 가능성이 크므로, 실무에서도 활용할 수 있도록 철저히 준비하겠다.