파이썬으로 끝내는 반도체 공정 데이터 분석

엔비디아를 중심으로 반도체 기업이 글로벌 시장을 주름 잡으며,
엄청난 속도로 빠르게 성장하고 있습니다.

글로벌 반도체 기업 기업가치 상승률

이로 인해 한국을 포함한 글로벌 반도체 기업들은
뛰어난 반도체 인재 유치 에 더욱더 적극적으로 뛰어들고 있습니다.

국내 대기업을 포함한 반도체 기업에서
필요로 하는 반도체 인재의 핵심 역량은 무엇일까요?

삼성전자, SK하이닉스, 반도체 취업, 반도체 취준생, 반도체 공정 데이터

이렇게 반도체 직무에서 데이터에 대해 이해하고
분석할 줄 아는 역량이 왜 중요할까요?

그리고, 이러한 ‘수율’ 문제를 해결하는데

핵심이 되는 것이 바로 ’데이터’ 입니다.

이러한 반도체 공정의 핵심인 ‘데이터’를
제조 공정과정에서 어떻게 활용하고 있을까?

이러한 데이터 활용을 바탕으로
실무 현장에서는 다양한 데이터 분석 프로젝트를 진행 하고 있습니다.

이렇게 반도체 공정 실무 현장에서 실제로 경험하게 될 프로젝트 를 위해
유사 데이터를 직접 분석하고 핸들링해보는 것이 필수입니다.

반도체 기업 취업을 준비하는 취준생 부터, 데이터 분석 역량을 쌓고 싶은 반도체 엔지니어까지

파이썬을 활용한 반도체 분석의 모든 것을 알려줍니다.

Special Point

반도체 데이터 분석의 핵심인 파이썬 기초부터 반도체 공정 데이터를 기반으로 한
데이터 전처리,핸들링, 분석 실무 프로젝트까지 한번에 배우기

반도체 데이터 분석 강의, 반도체 데이터 분석, 반도체 데이터 분석 실습, 반도체 데이터 분석 교육, 반도체 데이터

Point 1

반도체 공정 데이터 분석 실무를 위한 파이썬 기초부터
반도체 데이터 분석을 통한 시각화까지 모두 한번에!

반도체 공정과정과 직무에 대한 기본적인 이해를 시작으로, 데이터 분석을 위한 파이썬 기초를 학습하고
이를 통해 직접 반도체 데이터를 핸들링하고 실무 문제까지 해결해봅니다.

커리큘럼

Point 2

반도체 데이터 분석을 위해 반드시 알아야 할
파이썬 기초 및 핵심 개념 학습

데이터 분석을 위한 파이썬 언어 기초 문법부터 환경 세팅,
실무 기반 실습 예제까지 진행하며 파이썬 기초를 마스터합니다.

반도체 파이썬, 파이썬, 반도체, 반도체 파이썬 활용, 반도체 데이터 분석, 반도체 공정 데이터 분석

가장 직관적이면서 반도체 데이터 분석에 필수적인 파이썬과 함께
반도체 데이터 분석 실무를 위해 알아야 할 라이브러리도 함께 학습해봅니다.

Point 3

반도체 공정 데이터를 기반으로 데이터 전처리 부터 핸들링,
분석 실무까지 모두 다 담은 실습 프로젝트 학습

데이터 분석 툴 및 라이브러리에 대한 이해와 함께 데이터 분석을 위한 함수와 메서드를 학습한 후,
실제 현업 데이터와 유사한 데이터를 통해 반도체 데이터 전처리부터 핸들링, 분석, 시각화를 통한 이슈 파악까지 직접 진행해봅니다.

Step 1

데이터 입/출력 및 기본정보 파악
• 데이터를 입/출력하고 데이터의 형태와 구조, 컬럼럼의 개수, 결측치 등의 기본 정보를 먼저 파악합니다.
• 그룹 연산을 이용하여 특정 변수의 데이터 그룹별로 집계연산을 수행합니다.

Step 2

데이터 분석 알고리즘 구현 (with ChatGPT)
• 파이썬을 활용하여 원하는 데이터 분석 진행시 필요한 알고리즘과 코드를 직접 구현해봅니다.

Tip
직접 코드를 구현하는 것이 어렵다면?
ChatGPT를 활용하여 원하는 알고리즘을 구현하고 데이터 분석을 효율적으로 수행하는 방법도 알려줍니다.

Step 3

데이터 시각화 차트 제작
• 출력된 데이터를 기반으로 구현된 알고리즘으로 직접 데이터 시각화 차트를 제작해봅니다.
• 변수들의 상관관계를 나타낼 수 있는 Regression plot을 Seaborn과 Plotly heatmap 을 통해 직접 그려봅니다.

실무에서 마주치게 될 반도체 공정 데이터와 유사 데이터를 직접 만나 분석해보며
데이터 분석 실습 프로젝트 를 직접 수행해봅니다.

내용
fab에서 매 순간 수많이 쌓이는 데이터를 구분하고,
시계열로 정리하여 그래프로 나타내봅니다.

과정
1. 사례 및 데이터셋 소개
2. Plotly 여러 시계열 그래프 한 번에 그리기
3. 각 그래프별 통계값 나타내기
4. 특정 조건을 만족하는 그래프 강조하기

내용
fab에서 매 순간 수많이 쌓이는 데이터를 구분하고,
시계열로 정리하여 그래프로 나타내봅니다.

과정
1. 사례 및 데이터셋 소개
2. 데이터 전처리 및 분석하여 결론 도출하기

내용
통계적 분산분석을 통해 반도체 공정을 위한 여러 설비들
모두 동일한 성능을 나타내는지 확인해봅니다.

과정
1. 사례 및 데이터셋 소개
2. 분산분석의 전제 조건
3. 분산분석과 사후검증

내용
wafer에 나타난 defect map 이미지를 바탕으로
파이썬을 통해 유사한 defect map 유형을 구분해봅니다.

과정
1. 사례 및 데이터셋 소개
2. 데이터 전처리 및 분석하기
3. 분석한 데이터 시각화하기

박가네데이터랩

현) 국내 반도체 S 대기업 책임연구원
현) 국내 반도체 S 대기업 임직원 대상
데이터 사이언스 강사
포항공과대학교 박사 졸업

주요 프로젝트 및 활동

· 머신러닝 기반 반도체 수율 및 성능 개선 프로젝트 수행
· (도서 출간) 파이썬 데이터 분석 및 시각화
· (도서 출간) 챗GPT를 이용한 이용한 주식 자동매매 파이썬 프로그래밍
· 가천대학교 산학협력 세미나 강연

안녕하세요,
자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 국내 S대기업에서 반도체 공정 엔지니어로 근무하고 있는 박가네데이터랩입니다.
매일 수많은 데이터를 모니터링하고 분석하며 반도체 소자의 수율과 성능을 향상시키는 공정을 개발하는 업무를 하고 있습니다. 사내에서 임직원들을 대상으로 한 데이터 사이언스 강사로도 활동하고 있으며, 파이썬을 이용한 데이터 분석 및 인공지능을 활용한 프로그래밍 온라인 강의를 운영하고 있습니다.
제가 파이썬이 데이터 분석에서 본격적으로 주목받지 못했던 시절부터 직접 수많은 시행착오를 겪으며 터득했던 내용을 핵심만 모아 파이썬 입문자들을 위해 공유하고 있습니다. “5분 빨리 퇴근하자”라는 모토로 직장인과 취준생을 위해 파이썬 업무 자동화, 데이터 분석의 유용함을 널리 알리고자 합니다.

수강을 망설이는 분들께
마지막으로 한 마디 부탁드립니다.

반도체 공정 엔지니어라면 하루에 몇 시간은 반드시 데이터를 쿼리하고, 전처리하고, 분석하고 시각화하는 업무를 하게 되는데, 실무에서는 단순한 테이블 병합도 어려워 하는 분들을 많이 봅니다.
파이썬을 이용하면 데이터 쿼리부터, 전처리, 분석, 시각화를 한 큐에 매우 효율적으로 진행할 수 있습니다. 우리나라의 대표 반도체 기업들도 파이썬을 업무에 활용하는 것을 적극적으로 권장하고 있습니다.
이 강의는 반도체 공정 실무에서 파이썬으로 데이터를 분석할 때 자주 사용되는 핵심적이며 유용한 내용으로 알차게 구성했습니다. 파이썬을 통해 보다 효율적으로 데이터 분석 업무를 진행하고자 하는 열정만 있다면 프로그래밍 비전공자도 쉽게 접근하고 배운 내용을 쉽게 활용할 수 있을 것이라 생각합니다.

Fast Campus