개강일 지남

반도체 공정/설비 데이터분석: 공정 평가 및 최적화 (feat. Excel)

렛유인에듀이공계핵심인재양성평생교육원 · 23회차 · 서울 강남구

데이터분석반도체K-디지털기초

프로그램 요약

출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시

✓전공·학력 무관 — K-디지털 기초역량은 제도상 전공을 보지 않습니다
✓[훈련목표 : 직무융합]
✓반도체 생산 공정에서 발생하는 데이터를 분석하여 공정의 효율성을 높이고 불량률을 줄일 수 있다.
✓반도체 공정 개발/기술 Process에 대해 이해하고, 실제 현업에서 공정 진행시 고려해야 하는 요소에 대해 학습할 수 있다.
✓공정 데이터를 활용하여 제품의 품질을 관리하고, 품질 문제가 발생할 경우 원인을 파악하고 개선 조치를 취하는 방법을 배울 수 있다.
✓새로운 기술이나 장비를 도입할 때, 기존 데이터를 분석하여 도입 전후의 성능 변화를 평가하고, 신기술의 효과를 정량적으로 측정할 수 있다.
✓기존 평가/분석을 진행하였던 것을 종합하여 변경된 Target Spec.에 대한 최적의 공정/설비 조건을 작성하고, 강사님의 피드백을 토대로 본인이 작성한 분석 근거에 대한 적절성을 검토해볼 수 있다. [주요 수강대상 : 청년]

출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건

고용24 등록 교과목 15개 보기

교과목단원명
반도체 산업에서의 데이터- 개요 - 기술 트렌드 : AI - 반도체와 데이터 - 데이터의 중요성 - 데이터 분석역량
반도체 데이터의 종류- 반도체 데이터의 종류
[프로젝트1] 진행 안내- [프로젝트1] 반도체 산업에서 사용되는 데이터 설명
데이터 분석의 목적- 개요 - 데이터 분석의 목적
설비 데이터- 설비 데이터의 예시 - 설비 데이터 분석 : FDC - 설비 데이터 시각화
공정 데이터- 공정 데이터의 예시 - 설비데이터와 공정데이터의 시각화 - Target spec을 만족하는 공정 split 결과 분석 예시
[프로젝트2] 진행 안내- [프로젝트2] 공정 정상 진행 여부 분석
공정 SPLIT 평가 분석- 공정 개발 업무 Process - 데이터 전처리 - 공정 Input, Output 전처리 - 결과 시각화 및 분석 - 최적 조건 확인
[프로젝트3] 진행 안내- [프로젝트3] 공정 평가 결과 분석
실험계획법(DOE)- DOE
신규 실험 설계- 신규 실험 설계 상황 예시 - 신규 실험 설계 : spec 변경
업무 트렌드- DX로 보는 현재 반도체 산업 트렌드 - 반도체 산업에서 중요시 되고 있는 역량
[프로젝트4] 진행 안내- [프로젝트4] 후속 실험 설계
총 훈련시간33 시간

출처 · 고용24

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출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다

비전공자도 지원할 수 있나요?

K-디지털 기초역량은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.

내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?

지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.

선발 절차가 있나요?

기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.

예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?

중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.

출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만

고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신