엔지닉 반도체데이터분석 스터디 수강후기

엔지닉 반도체 데이터 분석 스터디  참여후기

엔지닉의 반도체 데이터 분석 스터디에 참여하면서, 데이터 분석의 기초부터 반도체 산업에의 적용까지 체계적으로 학습할 수 있었습니다.
이번 강의는 단순한 통계 지식 전달이 아니라, 실제 반도체 공정 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 키우는 데 중점을 두었습니다.

강의에서는 먼저 모집단과 표본의 개념, 중심위치(평균, 중앙값, 최빈값), 산포(분산, 표준편차)를 배우며 데이터의 기본적인 이해를 다졌습니다. 이후 데이터의 유형별 분석법을 배웠는데, 이산형 데이터(예: 불량 개수)와 연속형 데이터(예: 공정 시간, 전압)를 어떻게 구분하고 처리해야 하는지를 명확히 알게 되었습니다.
특히 DRAM Latency의 분포 예시를 통해 실제 반도체 공정에서 어떻게 데이터가 활용되는지 이해할 수 있었고, 표준정규분포(Z-Score 변환)와 t-분포, F-분포, 카이제곱 분포를 통한 검정 방법도 익혔습니다.

또한, 범주형 데이터 처리(예: 성별, 만족도 더미 변수 처리)까지 다루며 데이터 전처리의 중요성도 배웠습니다. 이러한 과정들은 단순한 데이터 분석 스킬을 넘어서 반도체 품질 관리, 불량 분석, 공정 최적화로 이어질 수 있음을 느꼈습니다.

이번 스터디를 통해 데이터의 의미를 해석하는 관점이 달라졌고, 반도체 공정 엔지니어로서도 데이터 기반의 문제 해결 능력이 필수라는 점을 더욱 확신하게 되었습니다. 앞으로 더 깊이 있는 데이터 분석 역량을 키워서 실무에서도 활용하고 싶습니다.

이번 경험을 바탕으로, 취업 준비에서도 단순한 스펙이 아니라 현장에서 통하는 실무형 역량을 기르겠다는 다짐을 하게 되었습니다. 이후 심화 과정도 꼭 참여해보고 싶습니다.