엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디 19기 3일차 학습일지

<학습 내용>

오늘은 연속형 데이터와 범주형 데이터의 개념과 특성에 대해 학습했다. 연속형 데이터에서는 균등분포, 지수분포, 정규분포의 정의와 특징, 기대값(평균), 분산 계산법을 배웠고, 표준정규분포(Z분포)로 데이터를 변환하는 방법도 익혔다. 범주형 데이터는 명목형과 순서형으로 구분하며, 반도체 생산 데이터에서 범주형 변수를 수치 매핑하는 사례(예: 만족도, 성별)를 통해 실제 적용 방법을 배웠다. 특히 DRAM Latency 스펙 사례를 통해 정규분포와 반도체 제품 스펙의 관계를 이해할 수 있었다.

<느낀 점>

정규분포는 반도체 품질 관리와 스펙 설계에서 핵심적인 역할을 한다는 것을 깨달았다. 단순히 평균과 표준편차를 아는 것에서 더 나아가, 데이터를 표준화하고 다양한 확률분포를 실제 공정 데이터에 적용하는 능력이 데이터 분석가로서 중요하다는 것을 실감했다. 범주형 데이터의 수치 매핑 기법도 매우 유용해 보였다.

<부족한 점 및 각오>
 
t-분포와 카이제곱(χ²) 분포 등 복합적인 확률분포에 대한 이해가 아직 부족하다. 앞으로 이론 공부와 함께 실습 데이터를 분석하면서 통계적 가설 검정 기법도 연습할 계획이다. 엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디를 통해 점점 실무적인 데이터 분석 능력을 갖춰 가고 있다.