[3]리뷰

이번 프로젝트는 데이터 분석가로서 제 역량을 한 단계 성장시킨 값진 경험이었습니다.

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1. 데이터를 다룬다는 것의 의미

처음 데이터를 접했을 때, 그 안에 숨겨진 패턴과 정보를 찾는다는 것이 얼마나 복잡한 일인지 다시금 깨달았습니다.
결측값과 이상치를 정리하며 데이터를 정제하는 과정이 얼마나 중요한지 실감했고, 깨끗한 데이터를 기반으로 분석을 시작하는 것이 프로젝트의 절반 이상을 차지한다는 것을 배웠습니다.

"데이터는 모든 문제 해결의 시작이다"라는 말이 이번 프로젝트를 통해 더 깊이 와닿았습니다.

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2. 분석에서 중요한 것은 '소통'이다

머신러닝 모델을 구축하고 성능을 높이는 과정 자체도 흥미로웠지만, 그 결과를 직관적으로 전달하는 일이 더 어렵다는 것을 느꼈습니다.
데이터 분석가는 단순히 결과를 내는 사람을 넘어, 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 스토리텔러가 되어야 한다는 점을 깨달았습니다.

시각화를 활용해 팀원들에게 분석 결과를 설명하고, 도출된 인사이트를 바탕으로 실질적인 제안을 했던 경험은 큰 자산이 되었습니다.

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3. 도전과 성장

이번 프로젝트에서는 처음 도전해본 영역도 많았습니다:

• 시계열 데이터를 분석하며, 그 복잡성을 이해하고 다루는 방법을 배웠습니다.
• Gradient Boosting과 같은 고급 머신러닝 알고리즘을 적용하며, 모델의 작동 원리를 더 깊이 탐구할 수 있었습니다.
• 무엇보다, 데이터를 통해 공정 개선과 품질 관리라는 실질적인 문제 해결에 기여할 수 있다는 점이 가장 보람찼습니다.

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마무리하며

주니어 데이터 분석가로서, 이번 프로젝트는 제가 데이터를 바라보는 관점을 크게 변화시킨 계기가 되었습니다.
데이터는 단순한 숫자가 아니라, 문제를 정의하고 해결할 수 있는 중요한 도구라는 것을 다시 한 번 실감했습니다.
앞으로도 이 경험을 발판 삼아, 더 많은 문제를 데이터로 해결하는 분석가가 되고 싶습니다.

 

https://github.com/siilver94/SmartFactory-Semiconductor-Manufacturing-Process-Analysis

GitHub - siilver94/SmartFactory-Semiconductor-Manufacturing-Process-Analysis