제조 / 품질 / 설비 분야 데이터분석가는 생산, 품질 검사, 설비 운영에서 발생하는 데이터를 수집·정제하여
공정 효율, 품질 안정성, 설비 가동률 등을 분석하고, 문제 원인을 파악해 개선 방향을 제시하는 역할을 합니다. 주로 지표 설계, 모니터링, 보고서 작성과 같이 현장 의사결정을 지원하는 분석 업무에 중점을 둡니다.
필요 역량
1.
데이터 수집·전처리 – SQL, Python, BigQuery를 활용한 제조·품질·설비 데이터 추출 및 정제
2.
지표 설계·모니터링 – 불량률, 가동률, MTBF(평균 고장 간격), MTTR(평균 수리 시간) 등 핵심 KPI 설계 및 추적
3.
시각화·리포팅 – 태블로, Power BI, Python 시각화로 공정·품질 데이터 대시보드 제작
4.
통계 분석 – 기초 통계, 상관분석, 관리도 등 품질 관리 기법 적용
5.
도메인 지식 – 제조 공정 흐름, 품질 규격, 설비 운영 프로세스 이해
1) 역량별 BDA 강의 추천
역량 | 강의명 | 기간 | 배울 내용 | 활용 예시 |
데이터 수집·전처리 | SQL 문법 기초반 | 16주 | 제조·품질 데이터 추출·가공 기초 | 생산·검사 데이터 조회 및 분석 준비 |
데이터 수집·전처리 | SQL 문법 심화반 | 10주 | 복잡한 쿼리 작성, 다중 테이블 조인, 서브쿼리 | 공정별·설비별 품질 지표 생성 |
데이터 수집·전처리 | 파이썬 문법 기초반 | 16주 | 데이터 가공·추출 기초, 반복 작업 자동화 | 데이터 분석 기초 |
분석·모델링 기초 | 데이터 분석 입문반 (ML) | 16주 | 품질 예측·설비 이상 탐지 모델 설계 기초 | 불량률 예측, 센서 이상 감지 분석 |
데이터 전처리·자동화 | 데이터 분석 전처리반 (판다스) | 16주 | 대량 데이터 전처리, 품질 지표 자동화 | 생산 로그·센서 데이터 정제 |
데이터 전처리·자동화 | 데이터 분석 전처리 적용반 | 16주 | 실무 수준의 데이터 파이프라인 설계 | 품질 관리 시스템(QMS) 데이터 처리 |
데이터 자동화·리포팅 | 데이터 분석 실전반 (데이터 핸들링과 자동화) | 16주 | 센서·검사 데이터 자동 수집·분석 | 설비 모니터링 대시보드 자동 업데이트 |
2) 관련 BDA 행사는 무엇이 있을까?
과거에 진행했던 BDA 행사 중 추천하는 행사는 다음과 같습니다!
•
데이터 분석가 과정 원데이 클래스: 데이터분석과 자동화 워크플로우 구축 with BigQuery & Python (2025.02.03)
•
데이터 분석가 과정 원데이 클래스: 산업사례 데이터 분석 (2025.02.20)
•
데이터 분석가 취업 전략 (2025.03.29)
•
데이터 분석 원데이 클래스 (2024.02.07)
제조 / 품질 / 설비 분야 데이터분석가 역량 강화를 위한 11기 전용 특강·실전 프로젝트도 준비 중이니 많은 기대 부탁드립니다! 