엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디 13기 후기

 1일차에는 Data 분석의 기초, 2일차는 Data 유형 및 이산형 Data의 종류와 왜 이산형 data가 중요한 지, 반도체 산업에서 어떻게 활용되는 지 등을 배웠고 마지막 3일차에는 연속형 Data와 범주형 Data을 비교해보았습니다. 

 반도체 산업에서 데이터 분석이 왜 중요한 지, 데이터 분석 시 중요한 요소(표본의 크기, 무작위성, 대표성, 일관성, 목적성, 전문성 등)가 무엇인지 배울 수 있었습니다. 특히, 2일차 강의에서 직접 확률 통계식을 유도해보며 식을 수월하게 암기할 수 있었습니다. 항상 막연히 확률식들은 복잡하고 어렵다고 느꼈는데, 직접 유도해보면서 원리를 이해하니 다른 식을 암기하는 과정에서도 도움이 되었습니다.