공정관리 와 데이터 과학자 레벨업

데이터 과학자로 전환할 수 있지만, 일정 분석보다 더 고급 분석(예측, 최적화)에 초점을 맞추게 됨
데이터 분석에서 더 나아가 머신러닝을 활용한 일정 예측 및 최적화 가능

1. 데이터 과학자 (Data Scientist) 로 전환하면 가능한 역할

일정 예측 및 최적화 (Scheduling Optimization & Forecasting)

• 머신러닝을 활용하여 프로젝트 일정 지연을 예측
• 공정 데이터를 분석해 일정 지연 원인 분석 및 해결책 제시
• 최적의 일정 조정을 위한 수학적 모델(선형 회귀, 시계열 분석) 적용

리소스 할당 최적화 (Resource Allocation Optimization)

• 과거 프로젝트 데이터를 분석하여 최적의 인력 배치 전략 수립
• AI 기반의 공정 지연 위험 감지 및 대응 방안 자동화

실시간 데이터 기반 공정 모니터링 (Real-Time Data Monitoring & Predictive Maintenance)

• IoT 센서를 활용한 장비 운영 데이터 분석
• 공정 데이터와 일정 데이터를 결합하여 실시간 이상 감지

2. 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 기술

기술  /  설명  /  관련 예제

Python	데이터 분석 및 머신러닝 구현	Pandas, NumPy 활용 데이터 분석
SQL	일정 및 공정 데이터 조회 및 분석	프로젝트 일정 데이터에서 패턴 추출
머신러닝 (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)	일정 지연 예측, 최적 일정 추천	선형 회귀, 랜덤 포레스트, 시계열 분석
시계열 분석 (Time Series Analysis)	일정 데이터 예측 및 이상 탐지	ARIMA, Prophet
데이터 시각화 (Matplotlib, Seaborn, Tableau)	일정 및 공정 데이터 대시보드	일정 변화 추이 시각화
최적화 알고리즘 (Linear Programming, Genetic Algorithm)	일정 및 리소스 최적화	공정 스케줄링 자동화

3. 공정관리 전문가가 데이터 과학자로 전환하는 경우

 

• 일정 지연 예측 및 최적화를 머신러닝으로 해결하고 싶다면
• 데이터를 기반으로 더 정교한 의사결정 모델을 만들고 싶다면
• 기존 엑셀 기반 일정 분석을 자동화 및 고급화하고 싶다면
• 일정 패턴 분석, 예측 모델링, 공정 최적화 등에 관심이 있다면

 

• 단순한 일정 분석과 보고에 집중하고 싶다면 (→ 데이터 애널리스트가 더 적합)

4. 데이터 과학자 의 길

 

1. 기초 데이터 분석 학습 → Python, SQL 익히기
2. 기초 머신러닝 모델 학습 → Scikit-learn, 시계열 분석 (ARIMA, Prophet)
3. 플랜트 일정 데이터 기반 프로젝트 진행 → 실제 일정 예측 모델 구축해보기
4. 클라우드 및 빅데이터 기술 익히기 → Spark, Hadoop 등

공정 최적화 및 일정 예측에 머신러닝을 적용하는 업무를 수행하고 싶다

데이터로 가치를 만드는 Steven, Follow on LinkedIn