평가∙분석 ∙ 품질관리
데이터 기반 반도체 불량 분석 및 개선
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- 수강기간
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- 난이도
- 입문자 대상
- 분량
- 총 55강
- 제공 자료
- 데모데이터︱PDF 강의안
대기업 현직자가 알려주는 평가∙분석 실무 배우고,
평가∙분석 취업/이직에 성공해요!
국민내일배움카드만 있다면 누구나 누릴 수 있습니다.
반도체의 불량 분석, 정확히 어떤 업무를 하고 어떤 역량을 필요로 하는 걸까요?
반도체 평가 및 분석 직무는 매년 많지 않은 학생들을 뽑기 때문에 후기도 거의 없고, 후기를 찾는다고 해도 실제로 도움이 되지 않는 경우가 많습니다. 또한 불량분석, QA, PE 업무 등 업무의 세부적인 내용은 인터넷에서 찾는 것이 어렵고 찾는다고 해도 실무자 입장에서 서술된 내용이라 처음부터 끝까지 대학생을 위해서 만들어진 자료는 없는 것이 일반적입니다.
따라서, 처음으로 불량 분석 직무가 어떤 것인지 궁금하신 분들, 그리고 불량 분석 직무에 지원해보려고 하는데 어떤 식으로 어필을 해야하는지 모르는 분들을 위해서 실무적인 내용과 더불어서 채용에 보너스가 될 수 있는 내용들까지 준비했습니다.
최근들어 반도체 업계에서는 SW능력과 데이터 분석 능력 등을 신입사원들에게 요구하고 있지만 정확히 어떤 spec, 경험을 원하는지 그리고 왜 그 능력을 요구하는지 그리고 그 능력이 현업에 오면 어떤식으로 사용될 지에 대해서는 설명해 주지 않고 있습니다.
제 강의에서는 5년차 현직자로서 데이터 분석 및 SW능력이 현업을 수행하기 위해서 얼마나 필요한지, 어떤 경험이 있는 경우 어떤 식으로 어필하면 좋은지, 마지막으로 현재 SW를 이용하여 데이터를 분석하는 엔지니어로서 장기적으로 데이터 분석 능력은 어떤 방식으로 중요해질지에 대해 다루고 있습니다.
어려웠던 점들에 대해서 명확하게 설명드리며, 저의 개인적인 견해까지 넣어서 여러분들이 이 강의를 통해 데이터 분석부터 심화적인 내용까지 전반적으로 이해할 수 있게 도와드리겠습니다.
"중요한 것은 현업의 진행 방식과 제조업 회사의 업무 Process 이해하기"
제조업 회사는 반도체도, 자동차도, 휴대폰도 모두 업무를 진행하는 방식은 유사합니다. 그리고 이런 업무의 진행 과정을 이해하는 것은 면접관에게 매력적인 지원자로 보이기에 가장 좋은 부분입니다. 일반적으로 1개의 직무에 대해서 이해하고, 그 직무에서 완벽하게 할 수 있음을 어필하는 지원자들 사이에서 회사의 내부 구조를 이해하고 그 이해한 구조를 기반으로 본인의 “소통”과 “협동”능력을 어필하는 지원자는 당연히 매력적일 수 밖에 없습니다.
또한 저는 강의를 들으시는 대부분의 학생들이 “평가 및 분석” 혹은 “공정 기술”에 관심있는 지원자가 많을 것 이라고 생각하지만, 관심이 있는 것과 해당 직무에 입사하여 만족하면서 다닐 수 있는 것에는 큰 차이가 있습니다. 제 강의를 들으면서 단순히 불량 분석 직무뿐만이 아닌 마케팅, 연구개발, 생산기술, 영업 등의 직무가 불량분석 직무와 어떤 연관이 있는지를 파악하고, 불량분석팀이 아닌 다른 어떤 팀이 매력적인지까지 고려해볼 수 있는 커리큘럼을 구성했습니다. 강의를 들으면서 나의 성격, 나의 생활 방식, 나의 지식들이 불량분석 직무와 맞는지를 확인하고 혹시 다른 팀이 더 좋은지에 대해서도 고려해보실 수 있으면 좋을 것 같습니다.
[자가진단 Check List]
반도체 불량분석 실무에 참여하려면, 아래 문항에서 3점 이상이 나와야 합니다.
1. 기계, 전자/전기, 화학/소자, 반도체 등 공학 전공 또는 준하는 지식을 갖추고 있다. (1점)
2. 반도체 분야의 취업에 관심이 있으며, 아직 직무를 정하는 단계에 있다. (1점)
3. 데이터, SW 등의 분야를 취업에 활용하는 방법을 잘 모르거나, 경험은 있는데 취업과 어떻게 연계 시켜야할 지 모르겠다. (1점)
4. 공정관련 프로세스 뿐만 아니라 불량 데이터를 실제로 보면서 실무 경험을 쌓고 싶다. (1점)
5. 반도체 평가 및 불량분석 엔지니어로의 커리어에 관심이 있다. (1점)
VOD를 완주한 당신은 이렇게 됩니다.
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.
“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 3~5년차
오리 멘토님
현) 대기업 불량분석팀 재직
전) V사 해외영업팀 유럽 기술영업
이런 분들이라면 꼭 들으세요!
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
실무에서 바로 쓸 수 있는
내용만 배웁니다.
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.
평가∙분석,
할 수 있게 만드는 3가지 학습 포인트
생존형 기초 지식
당장 꼭 알아야하는 지식만 실제 사례로 배워요
복습용 실무 과제
배운 내용을 바로 적용하는 실무 과제를 풀어봐요.
커뮤니티 게시판
수강하다 막막할 때면 언제든 질문하고 답변 받으세요.
상세 커리큘럼︱총 37개의 강의
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
- 01
반도체 회사의 기획부터 생산까지
- 02
불량분석 팀의 업무 진행 방식
- 03
현업에서 활용되는 Python을 이용한 data 분석
- 04
현업에서 활용되는 메일을 통한 data의 분석 및 전달
- 05
현업에서 사용되는 SW 및 data분석 사례 공유
- 06
현직자가 생각하는 불량분석/공정 설계의 미래
- 07
불량분석팀의 지원동기 어필하기
국비지원 클래스
수료 혜택
NCS 수료증
NCS 수료증으로 실무 능력을 증명하세요.
현직자 실무 템플릿
실무에 바로 적용할 수 있는 템플릿을 활용해보세요.
올인원 이용권 6개월 무료
38,000원 상당의 코멘토 커뮤니티 이용권을 드려요.
멘토와 1:1 QnA
실시간 오픈톡방에서 자유롭게 의견을 나눠보세요.
메타버스 스터디룸
메타버스 24시간 스터디룸에서 집중 스터디해요.
FAQ
국비지원 관련
Q. 국민내일배움카드는 어떻게 신청하나요?
A.Q. 국민내일배움카드가 뭐죠?
A.국민 스스로의 직업능력개발훈련을 위해 훈련비를 지원하는 정책의 일환으로, 취업, 이직, 역량 개발에 필요한 훈련이 필요한 국민들에게 발급되는 카드 형태의 지원금입니다.Q. 저도 국민내일배움카드를 발급받을 수 있나요?
A.네, 누구나 국민내일배움카드를 발급 받을 수 있어요!
단, 아래 대상에 하나라도 속한다면 발급 대상에서 제외됩니다. - 만 75세 이상 - 현직 공무원 - 사립학교 교직원 - 연 매출 1억 5천만 원 이상의 자영업자 - 월 임금 300만 원 이상의 대규모 기업 종사자(45세 미만) - 특수형태근로종사자 - 졸업까지 남은 기간이 2년을 초과하는 재학생 - 생계급여 수급자 - 기타 직업훈련의 필요성이 인정되지 않는 사람 ※ 자세한 발급자격 확인은 고용노동부 고객상담센터 (1350) 또는 관할 고용센터로 문의해 주세요.Q. K-디지털 기초역량훈련은 뭔가요?
A.K-디지털 기초역량훈련은 국민내일배움카드를 발급받고 아직 디지털·신기술 훈련을 받지 않은 청년들과 중·장년 구직자들에게 제공되는 디지털 분야의 원격 훈련 과정입니다.
자세한 제도 및 진행절차 확인하기Q. 수강신청은 어떻게 하나요?
A.Q. 자비부담금 결제는 어떻게 하나요?
A.[자비부담금 결제 방법]
- 고용24 접속 후, [마이페이지 ▶ 훈련관리 ▶ 국민내일배움카드 ▶ 자비부담금 결제/환급 ▶ 결제] 클릭!
- 강의 선택 후, 결제 버튼 클릭!
자세한 방법은 아래 가이드를 참고해 주세요!
고용24 자부담 결제 가이드
수업 관련
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.
수료 관련
Q. 수료 조건이 있나요?
A.수강 기간 내에 진도율 80% 이상을 달성하면 수료 조건이 충족됩니다.Q. 수료증 발급은 어떻게 받나요?
A.수료증은 국비지원 과정으로 수료하신 멘티님에게만 지급되며, 캠프 종료 이후에 코멘토 홈페이지의 마이페이지 → 신청한 캠프에서 다운로드받으실 수 있습니다. 수료 기준을 확인한 후 충족시키는 분들에게만 발급되며, 캠프 종료일 기준으로 1주일 이내에 발급됩니다. 발급 확인에 문제가 있는 경우에는 고객센터로 문의부탁드립니다.
환불규정
[수강기간]
- 기수별 상세페이지 표시 일정에 따릅니다. 신청 전, 수강기간과 기수를 반드시 확인해주세요.
- 국비지원훈련 참여 후 수료조건 충족 시 평생수강 혜택을 제공합니다.
- 자세한 수료 조건은 수료 관련 FAQ를 참고해주세요.
[동시접속 안내]
- 동일한 ID로 2대 이상의 기기에서 접속을 하는 경우, 수강이 제한 될 수 있습니다.
[국비지원과정 환불규정]
※ [중요] 자부담금 결제취소는 수강 시작(개강) 전에만 가능합니다.
결제취소 시 다음 절차를 밟게되어, 2~3영업일의 시간이 소요될 수 있습니다.
(환불 요청→코멘토 카드사 요청→카드사 결제취소→자부담환급→크레딧 반영)
- 전액 환불기준
- ① 수강 시작일 전 = 전액 환불(수강 시작 전 영업일 17시까지 취소 요청 필수)
- * 코멘토에 요청 시 취소 가능하나 요청 접수에 시일 소요
- ② 수강 시작일(개강) 후
- * 수강 시작 후 자부담금은 환불할 수 없으며, 훈련은 중도포기(미수료) 처리됨
- ① 수강 시작일 전 = 전액 환불(수강 시작 전 영업일 17시까지 취소 요청 필수)
- 중도 포기 안내
- ※ [중요] 별도 사유 없이 중도포기/미수료 시 훈련비에 해당하는 크레딧이 차감됩니다.
- ※ [중요] 중도포기/미수료 시 사용된 크레딧은 환원되지 않습니다.
- ※ 중도포기 사유가 있을 경우, 관할 고용센터에 접수 바랍니다.
수강하시는 과정은 ‘K-디지털 기초 역량 훈련’으로 고용노동부의 국비 지원을 받는 과정입니다.
고용노동부에서는 훈련생 미수료 및 중도포기 시 다음과 같은 패널티를 부과합니다.
- ① 최초 1회 : 크레딧 관련해서는 아무 패널티 없으나, 훈련비에 대한 크레딧은 복원되지 않음.
- ② 최초 1회 이후 : 크레딧 잔액의 50%소멸(1인당 50만 크레딧)
- ③ 2회 이상 미수료 및 중도포기 시 : 크레딧 소멸 및 사용 제한 등의 페널티가 있을 수 있음.
고용노동부의 정책은 상시 변할 수 있으므로, 자세한 내용을 확인하시려면 고용노동부 및 관할 고용센터로 문의하시기 바랍니다.