엔비디아, SK 하이닉스 등을 중심으로 반도체 기업이 글로벌 시장의 주름을 잡고 있는데요,

아래 그래프를 보시다 보면 엄청난 속도로 빠르게 성장하고 있습니다.

[ 글로벌 반도체 기업 기업가치 상승률 ]

이런 성장을 보이는만큼 많은 공대생 분들도 삼성, SK하이닉스 등 반도체 기업에 취업을 희망하고 있습니다. 실제 인크루트의 ‘2023 대학생이 뽑은 가장 일하고 싶은 기업’을 설문 조사 바탕으로 삼성이 1위, SK하이닉스가 9위에 올랐다고 해요!

출처: “삼성·카카오 가고싶어”…대학생이 ‘가장 일하고 싶은 기업’은 [그래픽뉴스], 이투데이, 2023-06-14

요즘 반도체 시장이 꽃길만 놓인 듯한 분위기인데, 실제로 현장에서 일하는 공정 엔지니어들은 그 이면에서 많은 고생을 하고 있어요. 수율을 높이기 위한 노력은 다하고 있지만 이게 생각보다 쉽지 않거든요😢

반도체 공정에서 수율은 항상 가장 큰 고민거리인데요! 공정 엔지니어들은 데이터 분석을 통해 공정 모니터링, 최적화, 예측 모델링 등을 활용해서 수율을 높이려고 애쓰고 있어요. 그런데 문제는 그 과정에서 마주치는 데이터의 양과 복잡성이 정말 어마어마하다는 거죠.

많은 엔지니어가 반도체 공정 데이터 전처리, 분석, 시각화 과정이 마치 지옥 같다고 표현하는 이유도 바로 여기에 있어요. 방대한 반도체 공정 데이터 속에서 의미 있는 인사이트를 찾아내는 게 쉽지 않아서, 데이터 분석의 늪이라고 볼 수 있어요.

현장에서는 아래처럼 다양한 데이터 분석이 거의 필수라고 해요.

이런 많은 양의 데이터를 다루다 보니 엑셀로는 많은 한계점이 있어요. 그래서 실제로 우리가 알만한 제조 & 반도체 기업 대부분은 파이썬을 활용해 데이터 분석을 진행하고 있어요.

파이썬의 경우, 대량의 데이터를 빠르게 처리 가능하고 다양한 라이브러리를 지원한다는 장점이 있는데요! 데이터 처리, 분석, 시각화를 위한 많은 기능을 제공하고 있기에 이를 활용해서 효율적이고 최적화된 반도체 공정 데이터 분석 업무를 진행할 수 있다고 합니다.

아래는 파이썬으로 진행하는 대표적인 반도체 공정 데이터 분석 프로젝트만 정리해 봤어요:)

▶️ fab에서 매 순간 수많이 쌓이는 데이터를 구분하고, 시계열로 정리하여 그래프로 구현해요

▶️ 불량 유발 공정을 찾기 위해 파이썬으로 이상치 탐지 알고리즘을 적용해요.

▶️ 통계적 분산분석을 통해 반도체 공정을 위한 여러 설비가 모두 동일한 성능을 나타내는지 확인해요.

▶️ wafer에 나타난 defect map 이미지를 바탕으로 파이썬을 통해 유사한 defect map 유형을 구분해요.

반도체 공정 데이터 분석은 이제 파이썬 없이는 불가능한 시대가 되었어요.  데이터 분석의 지옥에서 벗어나기 위해, 수율을 높이기 위해서는 파이썬으로 공정 데이터 분석이 필수적이에요!

반도체 기업의 보안이 워낙 심하다 보니 어떻게 데이터 분석 경험을 쌓아야 할지 또 어떤 데이터로 실습을 해봐야할지 고민이 될 텐데요, 이런 분들을 위해 현업 유사 반도체 공정 데이터로 실습 프로젝트를 진행하는 강의가 나왔어요!

 🔽 실무 데이터 분석 99.9%를 옮긴 반도체 공정 데이터 분석 강의🔽