실무 노하우가 가득 담긴 현직자 VOD를 수강합니다.
VOD에 담긴 실무 노하우는 실무 과제를 통해 연습합니다.
부족한 부분은 언제든 다시 들을 수 있습니다.
연습한 노하우를 실무에 적용해보며 성과를 만듭니다.
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.

현) 대기업 불량분석팀 재직
전) V사 해외영업팀 유럽 기술영업
01. 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.
02. 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.
03. 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.
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
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.
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
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[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)
[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.