엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디 10기 참여후기

[2일차] 이산형 Data

Data 유형에는 먼저 수치형 Data와 범주형 Data로 구분된다. 그 중 이번 강의에서는 수치형 Data의 하위 범주에 속하는 이산형 Data에 대해 배웠다. 이산형 Data는 연속적이지 않고 명확하게 구분되는 개별적인 값들로 이루어진 데이터이다. 웨이퍼 테스트 및 패키지, 즉 후공정 과정에서 발생하는 이산형 Data의 예시로 강의 자료에 Wafer 불량 개수, 패키지 test fail 개수가 제시되었다. 이외에도 수많은 이산형 Data가 발생하는데, 예를 들어 온도를 변인으로 설정하고 300°C, 350°C, 400°C로 변화를 주면서 테스트를 진행한다고 가정하면 이 테스트 과정에서 설정되는 온도 파라미터들이 이산형 데이터로 표현된다. 이산형 Data에는 여러가지 분포 형태가 존재하는데 각각의 분포를 목적에 맞게 사용해야 반도체 데이터 분석에 용이함을 깨달았다.

현재 소자 특성을 분석하여 소자의 성능을 개선하는 직무를 희망하고 있다. 소자의 성능을 개선하기 위해서는 소자에서 발생하는 수많은 Data를 수집하고 이를 분석하는 능력이 필수적이다. 이 강의를 통해 Data마다 분석 기법도 다르고 계산 방법이 상이하기 때문에 어떤 Data 유형인지를 우선 파악하는 것이 중요함을 배웠고, 앞으로 데이터 분석 능력과 소자에 대한 전반적인 지식을 확립해 나갈 계획이다.