데이터 기반 반도체 불량 분석 및 개선 | 코멘토 실무PT

업계 선배와 만나
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이미 겪어본 사람의 ‘경험'을 배울 수 있다면 어떨까요?
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실무 노하우를 담았어요.

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놀라운 경험으로 이어져요.

반도체 불량분석, 공정 관련 직무 관심자 분들을 위한
반도체 불량분석 실무로 배우기 트레이닝입니다.

입문자 대상

입문자 대상 베이직 트레이닝입니다.

진행 과정

17개의 강의와 5회의 실무과제가 제공됩니다.

트레이닝은
이렇게 활용하세요.

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VOD에 담긴 실무 노하우는 실무 과제를 통해 연습합니다.
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라이브 트레이닝을 받은 분들의
이야기를 들어보세요.

저는 완전히 모르는 상태에서 시작했고 기대도
높지 않았는데, 끝까지 해내고 보니 굉장히
성장한 느낌이에요.
직장 다니면서 뭔가 끝까지 해본 게 처음이라..

'아무것도 모르는 사람도 할 수 있어요'라는 문구가 진짜 거짓이 아니었네요.

- 수료생 김태희님

매주 받는 강의 자료랑 과제 내용이 업무에서
흔하게 일어날 수 있는 상황 중심이어서,
'우리 회사라면 이런 식으로 해볼 수 있겠다.'
라고 생각하며 수업을 들었구요.

이론도 실무랑 연계되는 내용으로 알려주셔서
바로 업무에 적용할 수 있었어요.

- 수료생 김태형님

라이브니까, 공부하면서 궁금한 걸 바로바로
물어볼 수 있는게 제일 좋았어요!

VOD 강의 많이 들어봤지만 VOD는 궁금한 걸
물어볼 수도 없고, 물어볼 수 있다고 해도
답변 받는데 진짜 오래 걸렸거든요.
소통이 즉각적이라는 게 가장 좋았어요.

- 수료생 임미성님

멘토님도 퇴근하고 강의하시느라 힘드실 텐데
라이브 강의 때마다 정말 정성스럽게
과제 리뷰랑 피드백을 너무 잘 해주셨구요.

꼭 강의 때가 아니더라도 어려운 거 있을 때마다
하나하나 같이 해주시고 질문도 잘 받아주셔서
더 열심히 할 수 있었어요.

- 수료생 강지현님

“반도체 분야에서 데이터 분석, Python 등의 스킬들이 어떻게 쓰이는지 궁금하다면, 제 강의를 통해서 명확하게 이해해보세요!”

안녕하세요, 저는 S 반도체의 불량 분석 직무에서 5년차로 일하고 있는 멘토입니다.

대학교 당시 저는 Python을 아예 배운적이 없는 대학생이었습니다. 저희때는 사실 SW 능력이 그렇게 중요할 때는 아니라서 대학교 당시에는 python이 뭔지 거의 모르고 지냈어요. 하지만 입사를 하고 , 데이터 분석과 SW 역량이 중요해질 것이라고 생각되어 입사 이후 SW를 공부하여 현재는 데이터 분석 엔지니어의 길을 걷고 있습니다.

입사 이전 저는 V사의 해외영업 직무, S사의 회로설계 직무를 거치면서 다양한 직무에서 여러 부서원들과 함께 업무를 진행해보았는데요, 이런 경험들을 살려 여러 부서간 어떤 연관성이 있는지, 그리고 각 부서마다 어떤 사람이 적합하고 행복하게 일하고 싶은지를 조금 더 잘 이해하게 된 것같아요. 그래서 저는 3번의 부서 / 직장 이동을 거쳐서 결론적으로 불량분석이라는 현재의 직무에 오게 되었고, 너무나도 만족하면서 다니고 있습니다. 최근 data 분석 역량과 SW 능력이 어떤것이며, 현업에서는 이것을 왜 요구하는지 그리고 앞으로 어떤식으로 쓰일 것인지가 궁금하거나, 본인에게 잘 맞는 부서 선택을 하고 싶으신 분이라면 제 강의를 수강하시면 큰 도움이 되실 것 같습니다.

반도체 불량분석 3~5년차

오리 멘토님

현) 대기업 불량분석팀 재직

전) V사 해외영업팀 유럽 기술영업

강의에서
저와 함께 다루게 될 내용입니다

제조업의 흐름과 부서 간의 연관성에 대해서 이해하기

반도체 및 제조업 분야로의 취업을 희망하는 학생들을 위해 각 부서의 역할은 무엇이며, 부서 간 어떤 협력을 수행하는지에 대해서 설명드리고, 실무적인 예시를 들어서 보다 쉽게 이해할 수 있게 도와드립니다. 불량분석 팀의 입장에서 현업 데이터를 처리하면서 동일한 데이터에 대한 각 부서의 의견과 입장에 대해서 이해할 수 있습니다.

반도체 공정에서 나오는 데이터를 분석하고, 그에 대한 본인만의 결말 도출하기

반도체 공정에서 나오는 다량의 데이터를 실무에서 처리하고 해석하는 방식에 대해서 학습하며, Python을 이용해서 Excel data를 처리하는 방식에 대해서 알려드립니다. 데이터 분석에서 그치는 것이 아니라 실무 환경에서처럼 본인이 도출한 결론을 기반으로 보고서를 작성하여 데이터의 이상점에 대해서 유관부서에 메일을 작성하고 소통하는 법을 배웁니다.

Python 및 SW 사용 방식과 앞으로 SW 활용의 미래에 대해서 고민하기

Machine learning, image learning 등 심화 SW의 예시에 대해서 설명드립니다. 현재 SW에 대한 기본지식이 없는 수강생이더라도 쉽게 이해할 수 있도록 도와드립니다. 다양한 현업 SW 사용 내역에 대해서 설명드리고, 지원자들이 고민해볼 만한 SW 관련 인사이트를 열어드리겠습니다. Database, data 분석력 등 앞으로 SW의 발전이 반도체 공정 업무에서 가져올 변화에 대해서 설명드리고 반도체를 비롯한 모든 제조업에서 맞이하는 트랜드의 변화 과정을 지원자가 직접 생각해 볼 수 있게 도와드립니다.

회차별 트레이닝 과정을 알려드립니다

1회차

반도체 회사의 기획부터 생산까지

01
제조업 회사의 구성 (기획부터 생산까지의 process)
02
회사의 제품 개발 과정
03
CS팀과 불량분석팀의 차이는?
04
강의 Content 및 진행 방식 소개

2회차

불량분석 팀의 업무 진행 방식

01
불량분석 팀의 업무 진행 과정 5단계
과제
[실습과제 1] 불량 분석팀의 업무 프로세스 이해 및 관심분야 제품 프로세스 정리하기
과제
[실습과제 2] 非반도체 분야의 예시 제품 process

3회차

현업에서 활용되는 Python을 이용한 data 분석

01
Python을 활용한 실무 data 활용 사례
02
Python Excel code를 통한 실무 data 정리
과제
[프로젝트과제 1] 불량분석 process 작성하기

4회차

현업에서 활용되는 메일을 통한 data의 분석 및 전달

01
현업에서 메일의 중요성
02
메일을 이용한 효과적인 정보 전달
과제
[프로젝트과제 2] 과제 1을 활용한 실제 실무 메일 작성
과제
실무 메일에 대한 답변 작성하기

5회차

현업에서 사용되는 SW 및 data분석 사례 공유

01
Machine learning을 활용한 실무 data 활용 사례
02
data DB화를 통한 효율적 불량 분석 사례

6회차

현직자가 생각하는 불량분석/공정 설계의 미래

01
강의 내용 요약
02
앞으로 품질/공정 직무가 나아가는 방향
03
품질/공정 직무에서 data 분석 능력이 활용될 방법

7회차

불량분석팀의 지원동기 어필하기

01
불량 분석팀의 필요 자질 3가지
02
[실습과제 3] 불량 분석팀의 인재상에 맞는 본인의 1분 자기소개 준비하기
03
취업 관련팁 전달

수강 후에는
이런 일을 할 수 있습니다

제조업 회사에서 제품의 Flow를 기반으로 각 팀간의 연관성과 직무적합성을 이해할 수 있습니다.

반도체 불량 분석에서 실제로 나오는 Data종류를 이해하고 Python을 통해서 data를 가공할 수 있습니다.

반도체 분야의 소통과 협력에 대해서 배우고 내가 가진 경험을 이용해서 해당 강점을 어필할 수 있습니다.

반도체 이슈를 해결하고 해결 내용을 보고서로 정리할 수 있는 역량을 기릅니다.

이런 분들을 위한 과정입니다

불량분석 및 제조업 공정/품질 업무에 관심이 있으며 취업을 준비하고 있는 3~4학년 학부생

현업에서 요구되는 데이터분석역량을 SW를 포함하여 배우고 싶은 분

반도체 공정의 마지막 단계인 불량분석업무를 배우고 싶은 분

많은 기업의 실무자가 함께한 트레이닝 과정입니다.

카카오엔터테인먼트
LG
아이디어스
라인플러스
쿠팡
카카오페이
쏘카
SK브로드밴드
사람인
해커스
차이커뮤니케이션즈
그린랩스
LG전자
아모레퍼시픽
중고나라
삼성증권
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도입 문의를 남겨주시면 우리 기업을 위한 맞춤 트레이닝 상담을 제공합니다.

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자주 묻는 질문

Q.

Machine Learning, DB 등의 사전지식이 없는데 괜찮나요?

A.

해당 강의의 경우 최근 시업시장에서 중요화된 data 분석능력이 현업에서 어떻게 사용되는지에 대해서도 다루고 있습니다. 지식이 없더라도 알아두면 좋은 내용으로 구성되어 있으며 반도체 사업에서 data 분석이 어떤식으로 사용될지를 알 수 있게 됩니다.
Q.

공정설계, 공정기술 희망 직무자도 들어도 좋은가요?

A.

제 강의의 목적은 불량분석을 희망하는 분들을 대상으로 개설되었지만, 사실 공정설계/공정기술 직무 분들도 입사 이후에 불량을 분석하고 불량을 해결하는 과정을 거치게 됩니다. 또한, 제 강의는 단순히 불량분석 희망자를 위한 강의뿐만이 아니라 제조업 회사 안의 여러 팀 간의 상관 관계를 배우며 동시에 1개의 실무가 진행되는 과정을 여러번의 과제로 분할하여 경험하면서 학생분들이 보다 제조업 회사의 업무 방식에 대해서 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
Q.

실무VOD는 어떻게 진행되나요?

A.

구매 후 마이페이지 > 내 클래스룸을 통해 구매한 클래스를 바로 수강할 수 있습니다.
제공된 VOD는 구매일로부터 90일간 수강 가능하며, 별도의 프로그램 설치는 필요하지 않습니다.
Q.

강의자료는 다운로드 받을 수 있나요?

A.

마이페이지 > 내 클래스룸 VOD 재생기 '강의자료' 메뉴에서 멘토님이 제공하는 강의자료와 실무 과제를 다운로드 받을 수 있습니다.
Q.

VOD 수강 기간을 연장할 수 있나요?

A.

네, 90일의 수강 기간이 종료되면 1회에 한해 최대 90일까지 유료 연장이 가능합니다.
수강 기간 연장에 대한 내용은 코멘토 상담 채널로 문의를 남겨주시면 최대한 빠르게 처리해 드리겠습니다.
Q.

법인카드 결제로 인한 증빙자료가 필요한데, 어떻게 받을 수 있나요?

A.

법인 증빙자료의 경우 법인마다 다른 경우가 많아, 상담 채널로 문의해주시면 더욱 빠르게 처리할 수 있습니다.
수료증의 경우 프로그램의 70% 이상 참여한 경우에만 발급됩니다.
Q.

기업 교육도 가능한가요?

A.

네, 물론입니다! 실무PT는 기업 단체 구매 또는 기업 맞춤 교육을 제공하고 있습니다.
기업 교육 도입에 대한 문의를 남겨주시면 담당자가 최대한 빠르게 연락을 드리겠습니다.

환불규정

[수강기간]
실무 VOD의 수강 기간은 평생교육법 시행령 제23조에 따라 정상 수강기간(유료)와 복습 수강기간(무료)로 구성됩니다. 정상 수강기간(유료)는 결제일로부터 30일까지 해당되며, 이후에는 복습 수강기간으로 제공됩니다. (사전 예약 강의의 경우 강의 오픈일부터 30일)
과정에 따라 복습 수강기간이 평생 수강기간으로 대체되어 제공될 수 있습니다.

[환불규정]
환불은 정상 수강기간(유료)에 한해 가능하며 복습 수강기간은 부가적 서비스로 환불 대상에 포함되지 않습니다. 환불은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다. 수강 진도율은 환불 요청일을 기준으로 산정되며, 수강 진도율 50% 이상을 달성했을 경우 환불이 불가합니다.
- 결제 후 7일 이내 : 수강 이력 및 자료 열람 이력이 없는 경우 전액 환불
- 결제 후 7~10일 이내, 진도율 33% 이하 : 수강료의 2/3에 해당하는 금액 환불
- 결제 후 7~10일 이내, 진도율 33%~50% 이하 : 수강료의 1/2에 해당하는 금액 환불
- 결제 후 11~15일 이내, 진도율 50% 이하 : 수강료의 1/2에 해당하는 금액 환불

[동시접속 안내]
동일한 ID로 2대 이상의 기기에서 접속을 하는 경우, 수강이 제한 될 수 있습니다.

오리 리드멘토

멘티님께 더욱 자세한 과정을 소개해 드리고 싶어요!