엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디 26기_참여후기

3일간의 반도체 데이터 분석 스터디에서는 먼저 평균, 분산, 표준편차의 개념을 복습하고, 표본분산 계산 시 자유도를 반영한 불편분산 공식을 익혔습니다. 이후 이산형 분포(베르누이·이항·다항·기하·음이항·포아송)와 연속형 분포(균등·지수·정규·t·카이제곱·F)의 특성을 학습하며, 각 분포가 반도체 공정 데이터의 불량률 분석이나 측정값 분포 모델링에 어떻게 적용될 수 있는지를 이해했습니다. 이러한 이론 학습을 통해 데이터 분포를 적절히 선택하고 해석하는 능력을 한층 강화하며, 반도체 데이터 분석 역량의 기초를 확고히 다질 수 있었습니다.