제조 / 품질 / 설비 분야 데이터사이언티스트는 생산, 품질, 설비 데이터를 기반으로 머신러닝·통계 모델을 활용해 불량 예측, 설비 이상 감지, 공정 최적화를 수행합니다. 분석에 그치지 않고, 예측·최적화 모델을 개발·배포하여 공정 효율과 품질을 자동으로 개선하는 역할을 맡습니다.
필요 역량
1.
데이터 수집·전처리 – SQL, Python, BigQuery를 활용한 대규모 제조·설비 데이터 처리
2.
통계 분석·모델링 – 회귀·분류, 시계열 분석, 이상치 탐지, 실험 설계
3.
머신러닝·딥러닝 응용 – 불량률 예측, 설비 고장 예측, 생산 스케줄 최적화, 컴퓨터 비전 기반 품질 검사
4.
도메인 지식 – 제조 공정 최적화 기법, 품질 관리 시스템(QMS), 설비 유지보수 전략
1) 역량별 BDA 강의 추천
역량 | 강의명 | 기간 | 배울 내용 | 활용 예시 |
수학·통계 기초 | 데이터사이언스를 위한 수학 리터러시 | 10주 | 벡터·행렬 연산, 미분·적분 등 기본 수학 개념 | 예측모델 수식 이해, 변수 간 관계 해석 |
수학·통계 기초 | 데이터사이언스를 위한 수리적 기초 | 10주 | 최적화·확률·통계의 핵심 개념 | 공정 최적화, 품질 지표 개선 시뮬레이션 |
확률·통계 기초 | 데이터사이언스를 위한 기초확률론 | 10주 | 확률변수, 분포, 베이즈 정리 | 공정 이상 탐지, 불량 예측 확률 모델 설계 |
통계 분석 심화 | 데이터사이언스를 위한 통계학 | 10주 | SPC, DOE, 회귀 분석 등 제조 통계 기법 | 제조 공정 관리, 품질 개선 실험 설계 |
머신러닝 모델링 | 데이터 분석 모델링반 (ML1) | 16주 | 분류·회귀·이상치 탐지 알고리즘 실습 | 설비 고장 예측, 품질 분류 모델 개발 |
2) 관련 BDA 행사는 무엇이 있을까?
과거에 진행했던 BDA 행사 중 추천하는 행사는 다음과 같습니다!
•
데이터 분석가 과정 원데이 클래스: 산업사례 데이터 분석 (2025.02.20)
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구현하며 이해하는 CNN (2024.08.11)
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예측모델/신용평가모델 (2025.05.11)
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찍어먹어 BDA 원데이 클래스: 실습을 통해 배우는 1 - day 머신러닝 (지도학습) (2024.08.02)
제조 / 품질 / 설비 분야 데이터사이언티스트 역량 강화를 위한 11기 전용 특강·실전 프로젝트도 준비 중이니 많은 기대 부탁드립니다! 