1. 아티클스터디
2. 라이브 세션
3. 커리어 스터디
4. 개인 학습 시간
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멸치볶음에 밥먹고 아티클 읽음
https://velog.io/@chaen_99/내일배움캠프-아티클스터디1
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손보미 튜터님의 라이브세션
직무소개 - IT 컨설팅
선배들이 한 자료를 입수해서 고거에 80%도 차용해서 ppt 완성하기
지식의 깊이는 몰라도 넓기는 넓어야 함
그냥 좋아요~가 아니라 이러이러한 비슷한 상황에서 성공한 사례가 있다하고 말해야 함
보안이 중요한 금융권도 gpt를 사용한다!
돈을 안쓰면서, 어떻게 돈을 벌어다 줄 수 있는가...
파이썬이 진짜 만능이구나...
데이터 분석 트렌드를 매일 접할 수 있는 플랫폼?
-> 커뮤니티에서 좀 돌아다니기
예) 조코딩, 조쉬의 뉴스레터
미국이랑 격차를 줄이기
언어공부 어떻게?(질문함)
관찰하고 따라하고....쉐도잉
친구만들기, 컨텐츠 보기
친구만들기 빼곤 내가 다 내가 하는 거.
-> 좀 더 적극성을 보이자!
열심히 사는 사람의 기운을 받을 수 있었던 시간!
이런 분들을 보면 나도 부스터 먹은 것처럼 잠깐동안이나마 갓생을 살고싶어진다
3일은 부지런 떨어보자 •᷅ ʚ •᷄ !!
(근데 어차피 올영어워즈라 싫어도 부지런해질 수밖에 없음..ㅋㅠ)
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어제는...
제조 데이터 분석가 / 제조 데이터 사이언티스트 / Quality Control 엔지니어
이 세가지 직무에 대해서 각각 뭐하는 직무인지 알아봤었다.
간략히 정리하자면,
Quality Control 엔지니어가 데이터를 수집하고 분석하기 쉽게 손질 좀 한 다음에 찾기 쉽게 착착 정리해둠
제조 데이터 분석가는 이 데이터 분석을 통해 해결책을 찾고 이걸 이쁘게 시각화 해서 귀에 쏙쏙 들어오게 설명해줌
제조 데이터 사이언티스트는 앞의 데이터+추가 데이터를 가지고 필요한 내용만 잘 골라서 머신러닝한테 먹임. 그걸로 예측을 해줌
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오늘은 요걸 해볼 예정
개인 학습
- 관심 있는 산업군(도메인)을 선택하여, 해당 산업군의 주요 제품 공정 과정을 조사합니다.
- 아티클, 산업 기사, 기업 홈페이지 등을 활용하여 공정 과정을 조사합니다.
조사 항목- 주요 공정 단계 (예: 반도체 제조의 에칭, 증착 등)
- 공정에서 발생하는 데이터 유형 (예: 온도, 압력, 속도, 불량률)
스크럼- 스크럼을 통해 각자의 학습 내용을 간단히 공유합니다.
- 서로의 조사 내용을 들으며 흥미로운 산업과 공정 사례를 배웁니다.
바이오; 마크로젠
- 시료 준비: DNA 추출, 라이브러리 제작
- 데이터 유형: DNA 농도 및 순도 측정값, 샘플 처리 시간, ...
- 시퀀싱: 장비를 이용한 유전자 염기서열 판독
- 데이터 유형: Coverage(시퀀싱의 깊이), Quality Score (읽은 염기서열의 정확도), 장비 가동률, ...
- 생물정보학 분석 (Bioinformatics Analysis): Raw 데이터를 가공하여 의미 있는 정보로 변환
- 데이터 유형: 변이 분석 결과 (SNP, Indel), 유전자 발현량 데이터, 분석 속도, 파이프라인 오류율, ...
제약(바이오의약품); 삼성바이오로직스
- 배양: 배지만들기 / 플라스크 배양-종 배양기 배양-본 배양기 배양-회수
- 온도, DO, pH, 교반 속도, 수율, ...
- 정제: 버퍼 준비-크로마토그래피-바이러스 무력화-농축&버퍼 교환-원료의약품 완성
- 버퍼 조성, 크로마토그래피 압력 및 유속, 순도, 수율, ...
- 충전: 포뮬라 조제(완제의약품 완성)-충전&밀봉-이물검사-포장
- 이물 검출률, 라벨링 정확도, 최종 출하량, ...
제약(합성의약품);
- 혼합: 주원료와 부원료를 혼합
- 혼합 시간/속도/비율/순서
- 건조: 습식 과립법을 사용한 경우 필요한 과정
- 물기 제거 시간, 제거 정도(?)
- 정립: 과립을 정렬시키는 과정.
- 과립 특성(밀도, 유동성, 입도분포, 결합력)이 품질을 좌우한다~
- 타정: 과립/분말을 정제 형태로 성형
- 압력(톤), 정제 중량/두께/경도/마모도, 생산 속도(RPM), 불량률
- 코팅
- 코팅액 분사량/온도/습도, 코팅 두께/균일도, 건조 시간
- 포장
- 충전 수량/속도, 밀봉 강도, 포장재 투과율(습기/산소), 라벨링 정확도
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- 제약/바이오 산업군의 주요 제품 공정 과정
-> 분야마다 살짝 다름.
바이오의약품은 배양을 거쳐 합성하고 정제 후 제품화,
합성의약품은 배합하고 타정 후 제품화,
유전자 데이터 공정(?) 과정은 샘플 시퀀싱 결과를 분석 후 유의한 데이터로 가공- 주요 공정 단계
-> 분야마다 공정과정이 달라서 공통적인 단계는 없지만
각각 정제(바이오약), 타정(합성약), 데이터 가공(유전자) 단계가 중요!- 공정에서 발생하는 데이터 유형
이건 위로 올라가서 읽어보셈- 흥미로웠던 점
합성의약품의 타정 과정이 중요하다는 거.
정립과정에서 결합제의 양에 따라 타정 장애가 발생하기도 한다는 거.
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지난 시간엔 데이터 분석에 대한 기본적인 내용을 배웠고,
테이블로 차트를 만들어 시각화해봤다.
Colab 사용법.
기본적인 파이썬 문법, 리스트와 딕셔너리 개념
pandas, matplotlib, numpy, seaborn 활용 --> import ~~~ as ~~
cvs 파일 불러오기 --> 파일별명 = pd.read_table('파일명',sep=',')
공백란 제거 --> print(diabetes.isnull().sum())
상관계수 구하기 --> diabetes = diabetes.dropna()
그래프 그리기 및 수정/변경하기
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아두이노
작은 컴퓨터가 붙어 있는 전자 부품 제어용 보드 + 그걸 쉽게 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어(IDE)를 통틀어 부르는 이름.
오픈소스를 기반으로 한 단일 보드 마이크로컨트롤러로, 센서에서 값(입력)을 읽고 LED, 모터 같은 부품(출력)을 제어하는 전자 실습용 플랫폼
RFP
Request for Proposal.
프로젝트 개요, 요구사항, 평가 기준, 제출 지침 등으로 구성되어 있음.
Ops
DataOps는 데이터 수집, 전처리, 분석 파이프라인을 자동화하고 협업하는 방법론으로,
데이터 품질 향상과 빠른 의사결정을 돕는다.
송길영 박사님
빅데이터 전문가. 소셜 데이터 분석을 통해 사람들의 마음과 트렌드를 읽어내는 '마인드 마이너(Mind Miner)'로 유명하다.
Pharma 4.0
제약 산업에 4차 산업혁명 기술을 적용해 연구 개발, 제조, 품질 관리를 최적화하는 개념.
AI, 빅데이터, 자동화, IoT 등을 활용하여 분산된 프로세스를 실시간 데이터 기반의 통합 시스템으로 전환하는 것이 목표.
-> 이를 통해 생산성, 품질, 민첩성, 효율성(불연속 공정에서 연속 공정으로 전환되기 때문에)이 향상됨
(아래는 함께 보면 좋을 자료)
https://ispe.org/conferences/2025-pharma-40-conference?gad_source=1&gad_campaignid=22919883555&gbraid=0AAAAA-B17X2v-VPayfGhW328eTrrJLH18&gclid=Cj0KCQiAiqDJBhCXARIsABk2kSnVisr1SQS0BdlwFYNMGcqU5gh2g_PO8u-QzB_6gqUSOad6emrF2SUaAi5PEALw_wcB
시계열 분석
시간에 따라 기록된 데이터(시계열 데이터)를 분석하여 과거의 패턴을 이해하고 미래를 예측하는 통계 기법. 추세, 계절성, 주기성 등의 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 주가, 날씨, 소비 전력 등 다양한 분야에서 미래값을 예측하는 데 활용됨.
PAT
Process Analytical Technology. 공정분석기술.
미국 FDA가 정의한 제약 제조 공정을 설계, 분석, 제어하기 위한 메커니즘.
제품의 핵심 품질 속성(CQA)에 영향을 미치는 핵심 공정 매개변수(CPP)를 측정
--> 불량 안 만들라면 뭐가 젤 중요한가를 분석한..다는 건가...?
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오늘의 소감
뉴스 좀 봐야겠음....세상에 관심을 가져보자
한시간마다 일어나서 스쿼드 10개 했는데 확실히 도움이 되는 느낌
틈틈이 스트레칭 하니까 허리도 덜 아프고 다리도 덜 붓는 것 같음
근데 목은 아직 뻣뻣하다ㅠ
새롭게 알게된 점 & 어려웠던 점
점심먹고 너무 잠와서 조금 힘들었음
솔직히 살짝 졸았음
그때 딱 튜터님이 순회 오셨는데, 날 보고 오신걸까.....
채용공고는 최소요건이라고 생각해야함. 그래서 안적혀있더라도 이 회사에도 이러이러한 부분이 도움이 되겠구나 싶으면 어필해야함.
내일의 목표
알바 끝나고 인턴 면접 준비하기
스픽하기