VOD를 완주한 당신은 이렇게 됩니다.

• Wafer → Chip → Package → Test 로 이어지는 제조 흐름에서 평가및분석 직무가 어디에서 무엇을 판정하는지 설명합니다. Test 판정 데이터 세 가지(Wafer Map · Bin · Shmoo)이 각각 무엇을 말하는 데이터인지 구분하고, Hard Bin 체계로 「수율이 떨어졌다」 에서 「무엇 때문에 떨어졌다」 까지 읽어 다음 조치를 가릅니다.삼성전자 DS 다섯 사업부(메모리 · S.LSI · Foundry · TSP총괄 · AVP사업팀)와 SK하이닉스 다섯 직무(PE · AE · Solution PE · 개발 Test&Infra · P&T 양산기술)가 각각 어떤 Test 데이터를 다루고 무엇을 판정하는지 구분해, 지원할 직무를 근거를 대고 고릅니다. 채용공고의 요구 역량을 자기가 만든 분석 산출물과 맞대어 설명합니다.합성 Test 데이터로 평가및분석의 판정 업무를 그대로 수행합니다. 라벨 없는 웨이퍼 맵 30장의 패턴 분류와 원인 추정 리포트, 10 lot × 25 wafer 규모 Bin 로그 집계와 이상 lot 판정, 전압 31스텝 × 주파수 41스텝 Shmoo 의 동작 마진 수치화와 가드밴드 제안까지 산출물로 남습니다. 판정을 낮아 보인다가 아니라 기준값과 수치를 인용해 씁니다.Python(pandas · matplotlib)과 VSCode · Jupyter 로 데이터를 다루고, 생성형 AI 코딩 에이전트에 요청문을 설계해 받은 코드를 검증 지표로 확인하고 고칩니다. 여섯 모듈로 나눈 리포트 자동화를 완성해, 다음 주 데이터를 넣고 재실행하면 리포트가 갱신되는 상태까지 만듭니다.분석 노트북, 자동 생성 리포트, 모듈설계표, 프롬프트 기록. 네 가지가 그대로 직무 포트폴리오가 됩니다.

이런 분들이라면 꼭 들으세요!

• 전기 · 전자공학과, 반도체공학과, 신소재공학과, 화학공학과, 산업공학과, 통계학과, 컴퓨터공학과 등 이공계 대학생 및 졸업생반도체 평가및분석 · PE/AE 직무를 목표로 하는 취준생

  Test 데이터 분석 경험으로 직무 경쟁력을 만들려는 3~4학년

  Python · AI 역량을 반도체 직무에 연결하려는 이공계 취준생

  반복되는 Test 리포트 업무를 자동화하려는 주니어 평가 · Test 재직자반도체 Test 공정과 판정 데이터(Wafer Map · Bin · Shmoo), Python 데이터 분석(pandas · matplotlib), 생성형 AI 를 활용한 코드 작성과 검증반도체 소자(메모리 · 시스템반도체), 파운드리, 후공정(OSAT), 반도체 장비 · 소재

실무에서 바로 쓸 수 있는
내용만 배웁니다.

• [주제] 레이아웃 설계 - Amp 및 디지털 레아이웃 설계

  1. Electrical CAD 툴을 이용해 Amp 및 디지털 블록 Layout을 설계할 것입니다. Base Library는 제공 예정이며, Mismatch, Coupling CAP 등을 최소화 하는 것이 목표입니다.
  2. 레이아웃을 이해해야 아날로그/디지털 설계 시, 정확한 가이드를 줄 수 있습니다. 혹은 직접 레이아웃 엔지니어가 될 수 있습니다.
  3. 왜 그렇게 설계했고, 어떠한 장/단점이 있으며, 어떻게 개선해볼 수 있을 지에 대한 내용을 필수로 포함합니다.

  
  

  *참고 자료 : Electrical CAD실행 및 시뮬레이션 방법 영상 or PPT 제공 / Base Library 제공

  *과제 결과물 : PPT 10 page 이내로 작성

품질관리,
할 수 있게 만드는 3가지 학습 포인트

• 

  생존형 기초 지식

  당장 꼭 알아야하는 지식만 실제 사례로 배워요

• 

  복습용 실무 과제

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• 

  커뮤니티 게시판

  수강하다 막막할 때면 언제든 질문하고 답변 받으세요.

상세 커리큘럼︱총 46개의 강의

이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.

1. 01

   평가및분석 직무와 Test 데이터

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   1. 반도체 경험 + AI 지식을 길러온 저를 소개합니다 / 국비 과정 안내
   2. 실습 1 — 웨이퍼 맵 5장 판독 + 수율 손계산
   3. 실습 2 — Bin 요약표 읽기, lot 수율과 최다 불량 Bin
   4. 실습 3 — Test 리포트 3종, 어느 사업부인가
   5. 실습 4 — 제품별 Wafer→Test 단계 판정 항목 표
   6. 평가및분석은 무엇을 평가하고, 무엇을 분석하는 직무인가
   7. Wafer, Chip, Package, Test 흐름으로 직무 구조 잡기 + 사업부·직무 우선순위 선택
   8. 삼성전자 DS부문 · SK하이닉스 직무를 평가및분석 관점으로 Reading
   9. 삼성전자 & SK하이닉스 직무, 같은 기준으로 연결하기
2. 02

   삼성 5개 사업부 · SK 5개 직무 — 데이터 관점 직무 이해

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   1. 평가및분석 관점으로 Dive-dive 해보기 + 메모리사업부 — 하는 일·실무 프로젝트 예시·적합도 자가점검
   2. S.LSI사업부 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
   3. Foundry사업부 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
   4. TSP총괄 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
   5. AVP사업팀 — 하는 일 & 업무 흐름 · 실무 프로젝트 예시 · 적합도 자가점검
   6. 다섯 사업부 종합: 나는 어느 사업부 평가및분석 직무에 가까운가?
   7. 삼성전자 DS부문 → SK하이닉스 PE/AE 변환하기 + PE직무 파헤치기
   8. AE직무 + 나머지 세 직무 (Solution PE · 개발 Test&Infra · P&T 양산기술)
   9. SK하이닉스 지원 전략: 어떤 직무에 어떤 근거로 지원할 것인가?
3. 03

   Python 환경과 바이브코딩 기초

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   1. 국비과정 안내 + 바이브코딩이란 무엇인가
   2. Python을 무조건 배워야 하는 이유
   3. matplotlib · pandas · Wafer Map & Shmoo 맛보기
   4. 파이썬 소개 및 설치하기
   5. Visual Studio Code 소개 및 설치하기
   6. Jupyter Notebook 소개 및 설치 / Google Colab 소개 및 실행
   7. 실습 5 — 실습 환경 셋업 + 실습페이지 사용법
   8. 실습 6 — 주간 회의용 수율 추이 차트 한 장 만들기
   9. 실습 7 — 의도된 실패 2회전, 정의를 주기 전과 후
4. 04

   Wafer Map 실습 — 불량 패턴 분류

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   1. Wafer Map 읽는 법 — 수율, 패턴, 위치 순으로
   2. 데이터셋 구조와 로드 — 맵 120장을 코드로 꺼내기
   3. 맵 시각화 — 숫자 배열을 그림으로
   4. 불량 패턴 5유형 — Center · Donut · Edge-Ring · Scratch · Random
   5. 패턴에서 원인 공정으로 — 어디에 연락해야 하는가
   6. 실습 8 — 맵 10장을 한 화면에
   7. 실습 9 — 15장 패턴 분류 + 근거 한 줄
   8. 실습 10 — 패턴 빈도 집계 · 해석 + 필수 프로젝트 1 안내
   9. [필수 프로젝트과제#1] Wafer Map 불량 패턴 분석 리포트
5. 05

   Bin · Test 데이터 실습 — 불량 분포 분석

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   1. Bin의 개념 — Pass/Fail을 넘어 불량 사유까지
   2. Pass/Fail rate 계산 — 분모와 분자를 정확히 세우기
   3. Bin 분포 시각화 — 같은 수율도 사유가 다르면 다른 이야기
   4. Zone 분석 — 중심부와 가장자리를 나눠 보기
   5. 이상 lot 탐지 — 관리도와 기준선
   6. 실습 11 — 팀 공용 수율 집계 함수 만들기
   7. 실습 12 — 가장자리 불량 민원에 숫자로 답하기
   8. 실습 13 — 출하 회의, 문제 lot 지목하기 (난이도 상)
6. 06

   Shmoo Plot 실습 — 동작 마진 판독

   ---

   1. Shmoo Plot이란 — 스펙 통과와 마진은 다르다
   2. Shmoo 판독 — 동작점, 경계, 경계 모양, 내부 구멍
   3. Shmoo 히트맵 — 판독을 보고서에 넣을 수 있는 그림으로
   4. 마진과 가드밴드 — 숫자로 만들어 제안까지
   5. 실습 14 — 칩 3장 중 어느 것이 위험한가
   6. 실습 15 — 보고서용 히트맵 + 동작점 표시
   7. 실습 16 — 가드밴드 제안서 쓰기 (난이도 상)
7. 07

   바이브코딩 자동화 — Test 결과 리포트

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   1. 워크플로 — 한방이 아니라 모듈로
   2. 맵 분석 AI 재현 — 명세를 먼저 쓰고 요청하기
   3. AI 코드 검증 — 지표가 없으면 못 잡는다
   4. 자동화 설계 — 모듈 분해와 입력·출력·지표
   5. 리포트 자동 생성 — 실행 한 번에 파일이 나오기까지
   6. 실습 17 — 시각화 모듈 재구축, 명세 먼저
   7. 실습 18 — 오류가 숨은 코드에 지표 3종 걸기
   8. 실습 19 — 모듈 2개 연결 + 필수 프로젝트 2 안내
   9. [필수 프로젝트과제#2] Test 결과 리포트 자동화
8. 08

   통합 분석 + 분석 경험을 직무 역량으로

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   1. Bin에서 Map으로 — die 좌표로 불량 맵 재구성하기 + 실습 20 · 21
   2. 프로젝트·실험·전공 경험을 평가및분석으로 바꾸는 7단계 테크닉
   3. 회로설계: 회로 지식을 평가·검증 관점으로 연결하기
   4. 신소재·화학공학: 소재·공정 이해를 불량 분석 역량으로 바꾸기
   5. 산업공학·통계: 데이터 분석과 문제 해결력을 수율 개선 관점으로 연결하기
   6. 컴퓨터공학·임베디드: 자동화·검증을 강점으로 + 전공이 아니라 직무로 해석하기
9. 09

   분석 포트폴리오 완성과 성장 로드맵

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   1. 개인별 직무 전략 리포트 완성하기
   2. 최종 점검: 부족한 근거를 채우고, 다음 지원 전략으로 연결하기
   3. 클로징 — 과정에서 얻은 것과 다음 단계 + 실습 22 · 23

국비지원 클래스
수료 혜택

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  NCS 수료증으로 실무 능력을 증명하세요.

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