엔지닉 반도체 데이터분석 학습일지

엔지닉 반도체 데이터분석 강의를 통해 모집단과 표본, 이산형 및 연속형 데이터, 확률 분포, 기대값과 분산 등의 통계 개념을 접하며 데이터 분석의 기초를 탄탄히 다질 수 있었습니다. 특히 정규분포와 이항분포, 포아송분포 등의 분포별 특성과 수식, 활용 예시를 통해 반도체 산업에서 어떻게 데이터를 해석하고 예측할 수 있는지 감을 잡을 수 있었습니다. 다만 통계 기호와 수식들이 익숙하지 않아 이해에 시간이 걸렸고, 표준편차나 카이제곱 분포 등은 반복 학습이 필요하다고 느꼈습니다. 앞으로는 복습을 통해 개념을 정확히 숙지하고, 실무에서도 데이터를 기반으로 한 판단력을 기를 수 있도록 노력하겠습니다. 단순히 암기가 아닌 실전 감각을 키우기 위해 관련 문제를 직접 풀어보며 익히고, 반복 학습을 통해 수식과 개념을 체화하는 것을 목표로 하겠습니다.