Q. 공정기술 직무를 준비하며 데이터 분석 역량을 어떻게 쌓아야 할지 궁금합니다.

답변 7

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  방향을 잘 잡으셨습니다. 다만 삼성전자 공정기술을 준비한다면 ADsP 자격증 자체를 따라가기보다는 지금 하고 계신 RRAM 연구 데이터를 가지고 실제 문제를 해결하는 쪽이 훨씬 효율적입니다. 1번의 경우 충분히 연관성이 있습니다. 특히 CSV 형태의 전기적 측정 데이터를 Python으로 불러와 전처리하고, 소자별 I-V 특성이나 저항값 분포를 비교하고, 반복 측정을 자동으로 처리하거나 이상 데이터를 찾아내는 경험은 공정기술 직무의 데이터 기반 공정 분석과 연결하기 좋습니다. 단순히 "Python을 공부했다"가 아니라 "반복적인 측정 데이터 분석을 자동화해 분석 시간을 단축했다", "소자별 특성 분포를 비교해 이상 패턴을 확인했다"처럼 결과까지 만들어야 합니다. 가능하다면 측정 데이터의 변동 원인을 공정 조건이나 소자 구조와 연결해서 분석하면 더욱 좋습니다. 2번은 처음부터 머신러닝까지 갈 필요가 없습니다. Python 기본 문법을 익힌 뒤 pandas를 이용한 CSV 데이터 처리, NumPy를 이용한 수치 계산, Matplotlib를 이용한 시각화 순서로 공부하세요. 이후 평균, 표준편차, 분포, 상관관계, 이상치 분석 정도의 기초 통계와 회귀 정도를 익히면 충분합니다. 공정기술 지원 목적이라면 Python 전문가가 될 필요는 없고, 실제 데이터를 가져와 전처리하고 시각화하고 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있는 수준을 목표로 잡는 것이 좋습니다. 3번은 강의를 처음부터 끝까지 듣는 방식보다는 연구 데이터를 가지고 프로젝트 형태로 공부하는 것을 추천합니다. 예를 들어 "여러 RRAM 소자의 CSV 데이터를 Python으로 자동 취합 → 데이터 정리 → I-V curve 시각화 → Set/Reset 특성 비교 → 소자별 통계 분석 → 이상 소자 탐색 → 결과를 자동 그래프로 저장" 같은 작은 프로젝트를 하나 완성해보세요. 이 과정에서 모르는 Python 문법이나 pandas 기능을 그때그때 학습하면 됩니다.

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• 

  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 78% ∙

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  일치

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  멘티님. 안녕하세요. ​학부 연구에서 나오는 소자 측정 데이터를 활용해서 파이썬 분석을 시작하려는 방향은 아주 훌륭한 선택입니다. 공정기술 직무에서는 수많은 측정 수치를 다루기 때문에 데이터 처리 자동화 경험만으로도 충분히 의미 있는 역량이 됩니다. ​기초 수준에서는 데이터 판다스 라이브러리를 활용해 CSV 파일을 불러오고 결측치를 처리하는 연습부터 시작하는 편이 좋습니다. 반복되는 측정 그래프 출력을 자동화하는 코드까지 직접 짜보시면 실무 연결성을 어필하기에 아주 충분합니다. 온라인 강좌나 관련 서적을 활용해 기초 문법을 익힌 뒤 본인의 연구 데이터에 바로 적용하며 익히는 방식이 가장 효과적입니다. ​응원하겠습니다.

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• 탁

  탁기사삼성전자

  코사장 ∙ 채택률 77% ∙

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  일치

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  공정기술에서 파이썬은 설비나 여러 공정을 거친 후 엄청 방대한 데이터를 시각화하고, 프로그램화해서 원하는 데이터만 뽑아낼때 파이썬을 많이 사용하며 특히 csv파일 최적화할때 많이씁니다.ㅎ 또 말씀하셨듯이 계측이나 뭐 이런공정에서도 동일한 반복업무 제거를 위해 자동화하는 업무도 진행합니다. 그래서 해당 경험을 통해 먼저 원하는 데이터만 뽑아내는 필터링 을 시작으로해서 소자특성이나 공정특성파라미터를 볼 수 있는 프로그램을 만들어보고, 그것을 ai화시켜서 예측까지 해주는 예로들면.. 에치압력 이정도했을때 식각이 이정도된다 등의 ai 화 이런것까지해보면 좋을 것 같은데... 데이터이런게 부족해서 학부연구생이나 이런 도움을 받으면 좋을 것 같습니다 ! 도움되셨다면 채택한번해주시면 감사해요~~!

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 51%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ ADSP가 없다는 점은 크게 걱정하지 않으셔도 됩니다. 공정기술에서는 자격증 자체보다 데이터를 활용해 공정이나 소자의 이상 원인을 찾고 개선한 경험을 설명하는 것이 더 중요합니다. 현재 RRAM 측정 데이터를 활용한다면 좋은 소재가 될 수 있습니다. Python으로 CSV 데이터를 불러와 전처리하고 조건별 특성을 비교하거나 반복 측정 결과를 시각화해보세요. 이후 이상값 확인과 통계적 비교까지 진행하고 기존 수작업 대비 분석시간을 줄였다면 더욱 좋습니다. 단순히 Python을 공부했다가 아니라 연구 문제를 해결하기 위해 활용했다는 흐름을 만드는 것이 핵심입니다. 처음에는 Python 문법 전체를 깊게 공부하기보다 pandas를 이용한 데이터 처리와 matplotlib 시각화, 평균과 표준편차 등 기초통계부터 익히세요. 이후 본인의 실제 연구데이터에 바로 적용하면서 공부하는 것을 추천드립니다. 자소서에서는 사용한 기술보다 데이터를 통해 어떤 문제를 발견했고 실험이나 공정조건을 어떻게 개선했는지를 중심으로 작성하면 공정기술 직무와 연결하기 좋습니다.

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• 메

  메에모리삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 48% ∙

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  일치

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  데이터 분석은 모든 프로젝트에 연관되어 있어서 충분히 어떤 프로젝트든 연관지을 수 있을 것 같습니다.

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• 흰

  흰수염치킨삼성전자

  코전무 ∙ 채택률 57% ∙

  회사

  직무

  일치

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  안녕하세요. 멘토 흰수염치킨입니다. 1)도움돼요 ㅎㅎ 데이터 정리하는 등의 자동화 경험 있으면 좋아요 2)데이터 분석이랑 시각화 준비해보세요! 도움이 되었으면 좋겠네요. ^_^

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  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코상무 ∙ 채택률 97%

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  공정기술 직무에서 데이터 분석 역량은 자격증 유무보다 실제 데이터를 다뤄본 경험이 훨씬 중요하게 평가되므로, 현재 진행 중인 RRAM 소자 연구 데이터를 활용하는 것은 좋습니다. CSV 형태의 측정 데이터를 파이썬으로 불러와 비교 분석하고 반복 작업을 자동화하는 경험은 수많은 웨이퍼 측정 결과나 산포를 다루는 실제 현업에서 강력한 무기가 됩니다. 소자의 전기적 특성 측정 결과에서 특정 전압이나 전류의 임계값을 자동으로 추출하고, 여러 소자의 I-V 커브를 한 번에 겹쳐서 비교하는 시각화 코드를 작성해 보는 것이 좋습니다. 파이썬 초보자라면 문법을 완벽히 외우기보다 판다스와 맷플롯립 라이브러리를 활용해 데이터를 표로 정리하고 그래프로 시각화하는 기초적인 실습부터 시작해야 합니다. 데이터 분석 전문 서적이나 온라인 강의 중 판다스를 활용한 데이터 정제와 시각화 파트만 골라서 수강하고, 곧바로 본인의 연구 데이터에 적용해 보면서 에러를 해결해 나가는 방식을 추천합니다. 자소서나 면접에서는 단순히 파이썬을 쓸 줄 안다고 말하기보다, 수많은 측정 데이터를 일일이 확인하던 기존의 비효율적인 방식을 파이썬 자동화를 통해 어떻게 개선했고 분석 시간을 얼마나 단축했는지 구체적인 수치와 함께 서술하는 것이 좋습니다. 자격증에 대한 부담을 갖기보다는 현재 손에 있는 연구 데이터를 얼마나 깊이 있게 파고들었는지 보여주는 데 집중하신다면 충분히 좋은 결과를 얻으실 수 있을 것입니다.

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