안녕하세요 이번 10회차 시험을 준비하고 있는 수강생입니다.이제 작업형 1(섹션 4)까지 학습 끝내고 머신러닝에 들어가려고 합니다.섹션 5 머신러닝 강의를 업데이트하고 계시던데,혹시 언제까지 업데이트가 완료될까요?시험이 한달 남아 학습은 빨리 하고 싶은데 강의 업데이트가 다되기까지 시간이 1주일 넘게 걸린다면 기다리기가 어려울 것 같아서요.어떻게 할지 조언을 구하고 싶습니다.머신러닝 신버전이 업데이트 다 되는 걸 기다렸다가 순차적으로 듣는다.머신러닝 구버전으로 듣고 학습 진행한다.작업형 3부터 학습하면서 머신러닝 업데이트를 기다리다가, 작업형 2 업데이트 다 되고 돌아온다. 그 이후에 기출 진행한다.섹션 5 28. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 듣고나서 섹션 6 구버전의 이어지는 강의를 듣는다. 이 경우 34.모델링 및 평가(회귀)로 이어서 들으면 될까요? 참고로 지금은 머신러닝 신버전 듣고 있습니다.감사합니다.

노베이스 수강생 질문 드립니다 R만 사용해본 통계학과 졸업생인데 시험 한달정도 남은 지금 공부를 어떻게 해야할지 감이 안잡혀서 질문드립니다 공부법좀 추천 해주세요!!!.. 현재는 함수 외우면서 강의 , 실습 하고있습니다

안녕하세요다른 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.

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.

강의가 2025년 6월 4일까지인데 10회 실기를 보기 위해서 2025년 6월 20일까지 연장 가능할지 부탁드립니다.. 열심히 들어서 합격하겠습니다 dbwlsdl5796@naver.com입니다.

exam1 = pd.get_dummies(exam1, columns=['race'], drop_first=True) exam1 = pd.get_dummies(exam1['race'], drop_first=True) 랑 차이가 있나요?

랜덤포레스트 결과가 다르게 나와요

사후 검정 투키, 본페로니 식 외워야 하나요?시험에서 사후검정도 해야하나요?

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 ?

https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pdtrain = 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()) #인코딩target = train.pop('성별')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)#검증 데이터 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_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 RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict_proba(X_val)# print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_scoreroc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성pred = 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' failedmake: *** [py3_run] Error 1Traceback (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 validateX_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 validateX_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 validatedata self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in checkn_features raise ValueError(ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input.이렇게 뜹니다,,

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 대체하고주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!   

안녕하세요 강사님,유익하고 좋은 강의를 만들어주셔서 감사드립니다.수강하지 못한 부분들이 많이 있는데 수강기간 연장을 요청 드리고 싶습니다ㅜㅜ

안녕하세요.1유형은 부분점수가 있다고 하는데값을 출력하고 그 때마다 제출 버튼을 눌러야지 채점이 되는건가요?1유형에도 문제가 3개 있으면제출 버튼을 3번 누르면 되는 건가요? 2유형은 마지막에 파일 생성하면 끝이 나는 건가요?3유형도 궁금합니다!!

안녕하세요 강사님올해 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?

안녕하세요 강의 수강생인데요 ㅠ 이번 실기 치르는데 제가 작년부터 강의를 결제해서 듣고 있어서요 혹시 다음주까지 연장할 수 있는 기능이나 방법이 있을까요 ?

안녕하세요 선생님제가 LDA분석방법으로 연구를 진행중인데 이 LDA분석 방법의 단점을 개선한 방법으로 딥러닝 방식인 BERTopic 분석 방법이 최근 등장해서 연구논문에 조금씩 등장하는걸 확인했습니다.그래서 이 분석 방법에 흥미가 생겨 어떻게 할 수 있는지 인터넷, 책 등을 아무리 찾아봐도 직접적으로 연구에 어떻게 적용해서 하는 건지, 딥러닝 방식이라 학습시키는 데이터(말뭉치)는 또 어떻게 준비하는 건지.. 도통 모르겠고 도움을 받을 수 있는 길이 없는거 같아서 답답한 마음에 한번 여쭤봅니다.혹시 연구논문에 적용가능한 BERTopic 분석 방법에 대한 강의를 올려주실 계획은 없으실지 궁금합니다!  

안녕하세요비전공자 직장인입니다.퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데,단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다.  일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??