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전자공학 전공을 살리면서 데이터 분석이나 기획으로 커리어를 확장하는 경우 많습니다. 특히 반도체, 통신, 제어, 품질 데이터 분석 같은 영역에서는 공정 데이터 처리나 센서 신호 분석을 기반으로 데이터 직무로 전환하기도 합니다. 현업에서는 Python, SQL, 통계적 분석 능력, 그리고 공정 데이터를 해석하는 도메인 이해도가 핵심입니다. 자격증으로는 ADsP, 빅데이터분석기사, SQLD를 추천드리고, 여기에 Kaggle 같은 실습형 프로젝트 경험을 더하면 좋습니다.

★★ 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ★★

반도체산업을 기준으로 설명드리자면 전자공 전공을 살리면서 데이터 분석을 활용 가능한 직무는 있다고 볼 수 있습니다. 예를들어 평가및 분석과 품질 직무에서 자주 활용된다고 보시면 되세요. 워낙 많은 부분에 대한 평가를 진행해야 하고/ 평가해야할 웨이퍼 및 칩이 많기 때문에 이에 대한 데이터를 분석해서 평가에 활용하고 있습니다.

사실 이와 같은 역량은 자격증으로 채우기보다는 실습교육으로 채우시는것이 좋지만/ 기본적인 자격증을 추천드리자면 sqld 및 adsp를 추천드립니다. 이는 추후 실습하실때에도 어느정도 도움은 되실수 있습니다

안녕하세요. 네, 전자공학 전공을 살리면서 데이터 분석 및 기획 쪽으로 커리어를 넓히는 경우는 매우 많이 있습니다. 특히 반도체나 디스플레이, 통신, 자동차 전장 등 전자공학 관련 산업 분야는 대규모 공정 데이터나&nbsp; 센서 데이터를 다루기 때문에, 전자공학 지식과 데이터 분석 역량을 동시에 가진 인재의 수요가 높구요. 해서 현업에서는 Python/R이나 SQL, 통계학에 대한 지식과 경험이 필요하고, 이런 지식을 바탕으로 전자/반도체/공정 데이터의 특성을 이해하고, 센서 데이터 해석, 불량 원인 분석,&nbsp; 수율 예측 등 도메인 특화 모델링에 활용한다고 보심됩니다. 추천 자격증으로는 SQLD나 ADsP, 빅분기등 추천드립니다.

전자공학 전공으로 데이터 직무로 가는 경우가 현업에서는 흔하지 않습니다. 보통 하드웨어 소프트웨어 펌웨어 설계를 주로 하지요

안녕하세요
전자공학 전공자의 기술 이해력은 IoT, 반도체, 스마트기기, 자동차전자 등 하드웨어 중심 산업의 기획 부문에서 큰 강점입니다. 전자공학 전공자들은 센서, 회로, 신호처리를 배워서 데이터가 어디서 어떻게 나오는지를 잘 이해합니다. 단순히 데이터 다루는 통계/경영 전공자보다 현장의 데이터 구조를 이해하는 강점이 되기도  합니다.  Python, SQL, Pandas, Numpy, ML 기초,데이터 시각화 (Tableau, Power BI)의  역량이  필요합니다. 

데이터 분석 역량이라기보다는 오히려 전자공학 베이스의 지식을 가지고 협업하는게 더 중요해요

전자공학 전공을 살리면서도 데이터 분석이나 기획 쪽으로 커리어를 넓히는 경우가 있나요? 있다면, 현업에서는 어떤 역량(Python, 통계, 공정 데이터 해석 같은거)를 중요하게 보는지 궁금합니다.
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혹시 데이터 역량이 필요하다면 자격증 좀 추천해주세요 ㅠ

전자공학 전공을 살리면서도 데이터 분석이나 기획 쪽으로 커리어를 넓히는 경우가 있나요?
있다면, 현업에서는 어떤 역량(Python, 통계, 공정 데이터 해석 같은거)를 중요하게 보는지 궁금합니다.




혹시 데이터 역량이 필요하다면 자격증 좀 추천해...

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