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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 다른 커뮤니티에 글을 잘못 올려 다시 업로드합니다,, 작년에 결제하고 취업 준비를 하느라 실기 시험 준비를 거의 하지 못했습니다. 얼마전 취업을 해서 빅데이터분석기사 실기에 다시 공부를 시작했습니다. 강의 수강 기간이 5월 8일까지인 상황인데 혹시나 강의를 연장할 수 있을지 문의드립니다. 제 메일은 wogh9599@naver.com 입니다. 감사합니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사는게 바빠서 공부못하고 신경못쓰다가 수강기간이 4월 말까지인걸 알아버렸습니다.. 혹시 6월말까지만 수강기간 연장 가능할까요?? 이번 6월에 있을 실기 시험 꼭 붙고 싶습니다. 답변은 이메일로 주시나요?? 제 이메일은 kimtgnm@naver.com 입니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의가 2025년 6월 4일까지인데 10회 실기를 보기 위해서 2025년 6월 20일까지 연장 가능할지 부탁드립니다.. 열심히 들어서 합격하겠습니다 dbwlsdl5796@naver.com입니다.
실전! FastAPI 입문
졸작에서 백엔드쪽을 맡게되었습니다. 이 강의를 듣고 서버를 구축해야되는데 너무 어렵네요.. 코드 동작이 어떤식으로 이루어지는지 전체적으로 어떤식으로 호환하는지 이해가 어렵습니다. 조언해주실 부분이 있으실까요..?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
exam1 = pd.get_dummies(exam1, columns=['race'], drop_first=True) exam1 = pd.get_dummies(exam1['race'], drop_first=True) 랑 차이가 있나요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(사진)
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트 결과가 다르게 나와 요
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사후 검정 투키, 본페로니 식 외워야 하나요? 시험에서 사후검정도 해야하나요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
데이터 분석을 위한 판다스: 기초부터 데이터 분석까지
수업을 들으면 titanic에 mean()을 적용하면 결과가 나오는데, 저는 나오지 않더군요(에러 메시지가 나옴) 그래서 numeric_only=True를 주니까 문제가 해결이 되긴 하던데, 혹시 제가 뭔가 설정이 달라서 그런건지? 하여 문의 남깁니다.
Readable Code: 읽기 좋은 코드를 작성하는 사고법
안녕하세요 간단한 질문이 생겨 글을 남겨 봅니다. Earl return 강의 중 7분 42초에 나오는 코드입니다. if (doesUserChooseToOpenCell(userActionInput)) { if (isLandMineCell(selectedRowIndex, selectedColIndex)) { BOARD[selectedRowIndex][selectedColIndex] = LAND_MINE_SIGN; changeGameStatusToLose(); return; } open(selectedRowIndex, selectedColIndex); checkIfGameIsOver(); return; } 이 코드에서 더 나아가 if (doesUserChooseToOpenCell(userActionInput) && isLandMineCell(selectedRowIndex, selectedColIndex)) { BOARD[selectedRowIndex][selectedColIndex] = LAND_MINE_SIGN; changeGameStatusToLose(); return; } open(selectedRowIndex, selectedColIndex); checkIfGameIsOver(); 이런식으로 depth를 줄이면 더 가독성이 좋은 코드일까요? 아니면 if문안의 조건문이 길어져서 가독성이 떨어지는 코드일까요? +++수정 다음 강의를 듣고 보니, 두번째 if문에서 조건이 2개 들어가는 걸 메서드화로 시그니처로 잘 설명하면, 더 좋은 코드가 될 것 같습니다. 추가로 들어가는 생각인데, 이렇게 한다면, 가독성은 좋아지나, 별로 좋지 않다고도 생각이 듭니다. 불 필요하게 복잡성이 올라가지 않을까요??
Readable Code: 읽기 좋은 코드를 작성하는 사고법
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실전! 코틀린과 스프링 부트로 도서관리 애플리케이션 개발하기 (Java 프로젝트 리팩토링)
저는 특정강의부터 따라하면서 보고 싶은데 완료프로젝트에 git으로 각 강의마다의 결과가 반영되었으면 더 좋았겠다는 생각이 들었어요 ! 좋은 강의 감사드립니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 1유형은 부분점수가 있다고 하는데 값을 출력하고 그 때마다 제출 버튼을 눌러야지 채점이 되는건가요? 1유형에도 문제가 3개 있으면 제출 버튼을 3번 누르면 되는 건가요? 2유형은 마지막에 파일 생성하면 끝이 나는 건가요? 3유형도 궁금합니다!!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 수강생인데요 ㅠ 이번 실기 치르는데 제가 작년부터 강의를 결제해서 듣고 있어서요 혹시 다음주까지 연장할 수 있는 기능이나 방법이 있을까요 ?
