엔지닉 반도체 데이터 분석 교육을 통해 반도체 데이터 분석에서 활용되는 통계 개념과 데이터 유형에 대해 체계적으로 배울 수 있었다. 모집단과 표본의 차이, 중심 경향성과 산포도의 의미를 이해하며 데이터 해석의 기초를 다졌고, 이산형·연속형·범주형 데이터의 특성과 처리 방법을 구체적으로 익힌 점이 유익했다. 또한 정규분포, 이항분포, 포아송분포 등 반도체 품질 관리에 활용되는 주요 확률분포를 실제 사례와 연결해 배우면서 어떻게 실무에 적용할 수 있을지에 대해 알게 되었다. 데이터 수치 매핑과 더미 변수 활용 등 실무 중심의 내용도 포함되어, 분석 실습 시 바로 활용할 수 있는 실질적인 역량을 키울 수 있던 점이 좋았다. 반도체 데이터 분석의 기초부터 품질 관리와 통계 기반 의사결정까지 폭넓게 다뤄 실무 역량을 키우는 데에 많은 도움이 되었다.