이야기를 나눠요

한줄 자동완성 해제 파이참 세팅 공유합니다.

[PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2

안녕하세요 고민글은 아니고 혹시나 해서 같이 강의 들으시는 분들하고 공유하고 싶어서 글 올립니다.(아마 많이 알고 있으시겠지만 혹시나 싶어서 공유합니다. 혹시 정보공유 게시판이 있으면 알려주세요, 혹시 강사님 이글이 부적정 하다고 생각하시면 통보없이 지우셔도 무방합니다. 옮기시는 것도 자유입니다. ^^) 파이참 쓰다 보면 한 줄 자동 완성 기능 때문에 많이 당황하셨을 껍니다. (편하긴 편한데 실력 완성에 도움이 전혀 안되는 .... ) 해제하고 싶어도 보통 인터넷에 올려진 방법은 File -> Settings -> Editor -> General -> Code Completion 체크 해제인데 안되더라고요 File -> Settings -> Editor -> Inline Completion -> Enable local Full Line Completion suggestions 체크 해제 해보세요 혹시나 같이 공부하시는 분들 도움이 되셨으면 합니다. ^^

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서브쿼리

데이터 분석 SQL Fundamentals

서브쿼리만 따로 실행하면 상관 컬럼으로 참조한 컬럼은 메인쿼리에 있어서 서브쿼리 단독 실행이 안되는 바람에 문제점 파악하기도 힘들고 쿼리가 메인부터 실행되는게 아니라 서브부터 실행되기 때문에 가장 안쪽에 있는 서브쿼리부터 거꾸로 해석해야해서 직관적으로 의미를 알아내기도 어렵고... 정말 끔찍해요 안썼으면 좋겠어요... 최초 강의에 포함되지 않은 이유가 있는것같아요

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초기환경 설치에 관한 자료는 어디에 있나요

하트카운트와 함께 쉽게 시작하는 SQL

24년 9월 10일에 강의를 듣기 시작했습니다... 그런데 초기환경 설치 방법에 관한 자료를 못찾아서 글 남깁니다.. 어디에 있는지.. 알려 주시거나,,, 게시판에 올려 주시면 좋겠습니다.

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혹시 쿼리를 빨리 읽는 방법이 있을까요?

데이터 분석 SQL Fundamentals

혹시 쿼리를 빨리 읽는 방법이 있을까요? 제가 실무에서 프로시저와 함수들을 주로 사용하고 있습니다. 그런데 제가 SQL 에 익숙하지 않아서 인것도 있지만 주석이 없는 프로시저와 함수들을 보고 의도를 파악하고 분석하는데 시간이 너무 오래 걸리고 있어요. 혹시 서브쿼리 join , union 등이 무분별하게 쓰여진 복잡한 쿼리에서 쿼리의 의도만을 빠르게 파악할 수 있는 방법이 있을까요? 제 나름대로 생각을 해서 SELECT 절은 일단 보지 않고 FROM 절을 먼저 보고 어떤 테이블에서 값을 가지고 오는지 판단한후 WHERE 절을 보고 마지막으로 SELECT 절을 보고 있어요 그런데 SELECT 절에서도 CASE WHEN 문이나 단일행 서브쿼리들이 있어서 실행을 시켜보아도 이게 무슨의미인지 파악하지 못할때가 많아요,, 방법이 있을까요?

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as 별칭을 한글로 하고 싶을 때

초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문

안녕하세요. 특정 컬럼명을 한글로 지정하여 노출하고 싶을 때에는 어떻게 해야 하나요? 별칭 지정할 때에는 따옴표 없이 사용하는거라 하셔서 아래처럼 시도해봤는데, 에러가 뜹니다. select id as 포켓몬아이디, kor_name, eng_name, type1 from basic.pokemon where type1 = 'Fire' 다른 부서원들에게 전달해야 할 때에는 컬럼명을 한글로 노출하여 전달해야 할 일이 많을 것 같아서요.컬럼명을 한글로 노출하려면 어떻게 해야 할까요? 혹시 몰라 ', " 도 함께 사용해봤는데 여전히 오류가 뜹니다. (에러문구는 다르게 뜨긴 하네요) ' 로 시도 " 로 시도

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BigQuery 입문 강의 수강 후 dataset 선정 및 진행 방향성

초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문

안녕하세요. 초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 잘 들었습니다. 생각보다 재미가 있어서 계속 해보려 하는데 무엇을 해야할지 잘 몰라서 고민입니다. 강의 후반부에 "앞으로 배우면 좋을 내용" 에 있는 순서대로 해보려 했습니다. 공식 문서와 블로그 글을 통해 ARRAY, STRUCT의 기본 공부를 했습니다. 다음으로 넘어가 복잡한 데이터 가공하기 부분을 하고 있습니다. 우선 bigquery의 공개 데이터를 사용해 보자는 생각을 했고 Google Trends datasets과 COVID-19 Public Datasets을 살펴봤습니다. 세부사항과 데이터를 보며 어떤 것을 의미하는지까지는 알 수 있었습니다. 다만 이후부터 어떻게 해야할지 감이 안 왔습니다. 강의를 수강할 때는 예제 문제들이 있으니 배운 것을 적용할 수 있었는데, 처음 보는 데이터고 어떤 목적을 갖고 분석을 해야할지 모르겠습니다. bigquery 프로젝트 예제를 찾아봤지만 마땅한게 없었습니다. 혹시 이 강의를 수강하고 연습해 보기 좋은 dataset과 어떤 방식으로 프로젝트를 진행해야 할지 알고 싶습니다.

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SQL Error [42501]: ERROR: permission denied for database postgres

데이터 분석 SQL Fundamentals

안녕하세요 '실습용 스키마 설치 이슈 시 적용하세요'라는 강의편에 맥북에서 create schema nw; 이렇게 DBeaver에서 실행을 하면 아래와 같은 에라가 뜨네요 ㅠ SQL Error [42501]: ERROR: permission denied for database postgres

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버전을 맞추었는데도 오류가 발생합니다. (pd ver: 2.0.3, sqlalchemy: 2.0.0)

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

query = """ select * from nw.customers """ df = pd.read_sql_query(sql=query, con=postgres_engine) df.head(10) --------------------------------------------------------------------------- UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[25], line 4 1 query = """ 2 select * from nw.customers 3 """ ----> 4 df = pd.read_sql_query(sql=query, con=postgres_engine) 5 df.head(10) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\sql.py:468, in read_sql_query(sql, con, index_col, coerce_float, params, parse_dates, chunksize, dtype, dtype_backend) 465 if dtype_backend is lib.no_default: 466 dtype_backend = "numpy" # type: ignore[assignment] --> 468 with pandasSQL_builder(con) as pandas_sql: 469 return pandas_sql.read_query( 470 sql, 471 index_col=index_col, (...) 477 dtype_backend=dtype_backend, 478 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\sql.py:832, in pandasSQL_builder(con, schema, need_transaction) 829 raise ImportError("Using URI string without sqlalchemy installed.") 831 if sqlalchemy is not None and isinstance(con, (str, sqlalchemy.engine.Connectable)): --> 832 return SQLDatabase(con, schema, need_transaction) 834 warnings.warn( 835 "pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or " 836 "database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 " (...) 839 stacklevel=find_stack_level(), 840 ) 841 return SQLiteDatabase(con) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\sql.py:1539, in SQLDatabase.__init__(self, con, schema, need_transaction) 1537 self.exit_stack.callback(con.dispose) 1538 if isinstance(con, Engine): -> 1539 con = self.exit_stack.enter_context(con.connect()) 1540 if need_transaction and not con.in_transaction(): 1541 self.exit_stack.enter_context(con.begin()) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py:3245, in Engine.connect(self) 3222 def connect(self) -> Connection: 3223 """Return a new :class:`_engine.Connection` object. 3224 3225 The :class:`_engine.Connection` acts as a Python context manager, so (...) 3242 3243 """ -> 3245 return self._connection_cls(self) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py:145, in Connection.__init__(self, engine, connection, _has_events, _allow_revalidate, _allow_autobegin) 143 if connection is None: 144 try: --> 145 self._dbapi_connection = engine.raw_connection() 146 except dialect.loaded_dbapi.Error as err: 147 Connection._handle_dbapi_exception_noconnection( 148 err, dialect, engine 149 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py:3269, in Engine.raw_connection(self) 3247 def raw_connection(self) -> PoolProxiedConnection: 3248 """Return a "raw" DBAPI connection from the connection pool. 3249 3250 The returned object is a proxied version of the DBAPI (...) 3267 3268 """ -> 3269 return self.pool.connect() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:452, in Pool.connect(self) 444 def connect(self) -> PoolProxiedConnection: 445 """Return a DBAPI connection from the pool. 446 447 The connection is instrumented such that when its (...) 450 451 """ --> 452 return _ConnectionFairy._checkout(self) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:1255, in _ConnectionFairy._checkout(cls, pool, threadconns, fairy) 1247 @classmethod 1248 def _checkout( 1249 cls, (...) 1252 fairy: Optional[_ConnectionFairy] = None, 1253 ) -> _ConnectionFairy: 1254 if not fairy: -> 1255 fairy = _ConnectionRecord.checkout(pool) 1257 if threadconns is not None: 1258 threadconns.current = weakref.ref(fairy) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:716, in _ConnectionRecord.checkout(cls, pool) 714 rec = cast(_ConnectionRecord, pool._do_get()) 715 else: --> 716 rec = pool._do_get() 718 try: 719 dbapi_connection = rec.get_connection() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\impl.py:168, in QueuePool._do_get(self) 166 return self._create_connection() 167 except: --> 168 with util.safe_reraise(): 169 self._dec_overflow() 170 raise File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py:147, in safe_reraise.__exit__(self, type_, value, traceback) 145 assert exc_value is not None 146 self._exc_info = None # remove potential circular references --> 147 raise exc_value.with_traceback(exc_tb) 148 else: 149 self._exc_info = None # remove potential circular references File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\impl.py:166, in QueuePool._do_get(self) 164 if self._inc_overflow(): 165 try: --> 166 return self._create_connection() 167 except: 168 with util.safe_reraise(): File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:393, in Pool._create_connection(self) 390 def _create_connection(self) -> ConnectionPoolEntry: 391 """Called by subclasses to create a new ConnectionRecord.""" --> 393 return _ConnectionRecord(self) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:678, in _ConnectionRecord.__init__(self, pool, connect) 676 self.__pool = pool 677 if connect: --> 678 self.__connect() 679 self.finalize_callback = deque() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:902, in _ConnectionRecord.__connect(self) 900 self.fresh = True 901 except BaseException as e: --> 902 with util.safe_reraise(): 903 pool.logger.debug("Error on connect(): %s", e) 904 else: 905 # in SQLAlchemy 1.4 the first_connect event is not used by 906 # the engine, so this will usually not be set File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py:147, in safe_reraise.__exit__(self, type_, value, traceback) 145 assert exc_value is not None 146 self._exc_info = None # remove potential circular references --> 147 raise exc_value.with_traceback(exc_tb) 148 else: 149 self._exc_info = None # remove potential circular references File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:898, in _ConnectionRecord.__connect(self) 896 try: 897 self.starttime = time.time() --> 898 self.dbapi_connection = connection = pool._invoke_creator(self) 899 pool.logger.debug("Created new connection %r", connection) 900 self.fresh = True File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\create.py:640, in create_engine.<locals>.connect(connection_record) 638 if connection is not None: 639 return connection --> 640 return dialect.connect(*cargs, **cparams) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\default.py:580, in DefaultDialect.connect(self, *cargs, **cparams) 578 def connect(self, *cargs, **cparams): 579 # inherits the docstring from interfaces.Dialect.connect --> 580 return self.loaded_dbapi.connect(*cargs, **cparams) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\psycopg2\__init__.py:122, in connect(dsn, connection_factory, cursor_factory, **kwargs) 119 kwasync['async_'] = kwargs.pop('async_') 121 dsn = _ext.make_dsn(dsn, **kwargs) --> 122 conn = _connect(dsn, connection_factory=connection_factory, **kwasync) 123 if cursor_factory is not None: 124 conn.cursor_factory = cursor_factory UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb8 in position 63: invalid start byte 판다스 버전과 sqlalchemy 버전은 다음과 같이 맞추었습니다 2.0.3 2.0.0

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선생님 안녕하세요!

Oracle PL/SQL 딱 이만큼.. [개념+실전]

안녕하세요! 수업 정말 잘듣고 있습니다!! 공부한거를 블로그에 작성 하려하는데 예제 같은 것을 출처를 밝혀 포스팅 해도될까요??

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선생님 혹시 tableau 강의는 없을까요

[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL 문제풀이

SAS만 다뤘었고 SQL + Python이 대세인 가 싶었는데 어느 순간 대시보드 구축능력도 요구하네요 ㅋㅋㅋㅋ tableau 강의가 있으실지요.. 뭐부터 손을 대야 할지 .. 고민입니다.

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sql 이후 머신러닝을 배우려 합니다.

데이터 분석 SQL Fundamentals

이왕이면 강사님께서 올리신 강좌를 구매해 이어서 학습을 해보려 합니다. 로드맵이 있다면, 보고 구매를 하려고 했는데 올려져 있는 강의 수는 많은데 머신러닝 관련 로드맵이 없더라고요 파이썬 머신러닝 완벽 가이드, 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 딥러닝 CNN 완벽 가이드 캐글 advanced 머신러닝 실전 박치기 이 강의들을 기본부터 학습하려 하는데요 오래된 강좌가 개정되어 다른 이름으로 만들어져 있어서 내용이 겹치는게 있는지 아니면 모두 수강하는게 맞는지 어떤 순서로 학습하면 되는지 알고 싶습니다.

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안녕하세요 선생님 SQLD 자격증을 취득하기위해선 해당 강의 로드맵을 다 듣는게 좋을까요?

[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL 문제풀이

안녕하세요. 강의를 보면서 열심히 공부하고있습니다. 다름이 아니라 이번에 SQLD 자격증 시험을 신청했습니다. 해당 강의 로드맵을 다 듣고 노랭이 책을 풀려고하는데, 해당 강의 로드맵을 전체적으로 들으면 될까요?

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With 문

데이터 분석 SQL Fundamentals

강사님 안녕하세요, 조인실습2에서 부서명 SALES와 RESEARCH 소속 직원별로 과거부터 현재까지 모든 급여를 취합한 평균 급여 예시가 조금 헷갈립니다. With 문이 서브쿼리 역할을 하는걸로 이해하고 있는데 해당 예시에서 왜 with문이 왜 필요한지, with문 또는 서브쿼리 사용하지 않고 쿼리를 진행시키는 방법이 있는지 궁금합니다ㅠ

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나래비는 일본어 입니다..

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

선생님.. 나래비는 일본어 입니다. 어감이 예뻐서 옛 우리말인줄 알고 찾아봤는데 '줄을 세우다'라는 일본어 '나라비'가 어원이라고 하네요

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문의 사항이 몇가지 있습니다.

오라클 성능 분석과 인스턴스 튜닝 핵심 가이드

안녕하세요 선생님. 문의드리고 싶은 내용이 있는데 글을 올릴 곳이 마땅치 않아 여기에 문의드립니다. 저는 현재 DBA 로 근무 중인데 SQL 작성 능력을 키우고 싶은데 혹시 선생님의 '데이터 분석 SQL Fundamentals' 강의가 DBA 업무 쿼리 작성에 도움이 될 수 있는 강의일까요? 일을 해보니 join, grouping 이 쉬운것 같으면서도 다양한 쿼리 작성 시에 자유자재로 안써지는 편이라 아직 공부가 덜 된것 같아서요. 일/주/월 사이즈 구하는 쿼리나 기타 여러 조건이 결합된 오브젝트 조회 쿼리를 주로 작성할 필요가 있고, 앞으로 튜닝 업무를 위한 튜닝 공부를 할 때도 기본 이상의 SQL 작성 능력이 필요하다고 판단되서 문의드립니다. 그리고 선생님의 ORACLE 아키텍쳐 강의는 출퇴근 간에 잘 듣고 있는데 혹시 SQL 튜닝 강의는 하실 예정이 있으실까요? 감사합니다.

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datagrip에서 복구하기

데이터 분석 SQL Fundamentals

datagrip에서 복구 하려고 하면 postgre 관련 cli 가 필요합니다. 아래와 같이 우선 실행 $ brew install libpq $ echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/libpq/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc $ source ~/.zshrc $ psql --version psql (PostgreSQL) 15.2 Path to pg_restore 에서 CMD+SHIFT+G 눌러서 brew로 설치한 디렉토리로 이동 이후 복구 하면 됩니다

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MacOS에서 MySQL workbench에서 조회할 때 튕기시는 분

갖고노는 MySQL 데이터베이스 by 얄코

sakila db 조회할 때마다 위처럼 튕겨서 찾아보니 MySQL workbench를 8.0.31버전으로 받아야한다고 하네요( 참고 ) 다운로드 링크: https://downloads.mysql.com/archives/workbench/

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[추가 문제] 제품별 총 판매액을 보고 싶다면? (+내림차순)

SELECT ALL FROM SQL

강의로 사용된 사이트 에서 추가 학습해보면 좋을 문제로 풀어보세요! 답은 댓글로 적어두도록 하겠습니다.

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SPARCS 2023 StartUp Hackathon

안녕하세요, 카이스트 총학생회 산하 개발 자치 단체 SPARCS 입니다. 우리의 생각이 한계까지 함께하는 곳, SPARCS 2023 StartUp Hackathon! 창의적인 아이디어와 실행력을 가진 전국 대학생/대학원생 기획자, 개발자, 디자이너를 모집하고 있습니다. 📌 행사 세 줄 요약 1️⃣ 해커톤을 넘어 전문 개발자, 투자자의 피드백을 통해 실제 서비스까지 만들어 볼 수 있는, 해커톤 + 멘토링 & 데모데이 융합 행사입니다. 2️⃣ 전국 재학 / 휴학 중인 만 19세 이상 대학생 / 대학원생이라면 누구나 개인 / 팀 단위로 참여 가능합니다. 3️⃣ 총 상금 규모는 600만 원이며, 이후 실제 서비스를 개발하기 위한 다양한 지원이 준비되어 있습니다. 👉 자세히 알아 보기 https://hackathon.sparcs.org/ 👉 지금 지원하기 (1월 6일 금요일 마감) https://sparcs.page.link/join-hackathon 🙋‍♀️ SPARCS 2023 StartUp Hackathon은 전국의 기획자, 개발자, 디자이너가 만나 전문 개발자, 투자자의 피드백을 통해 실제 서비스까지 만들어 볼 수 있는, 해커톤과 멘토링 & 데모데이가 융합된 행사입니다. 참가자들의 번뜩이는 아이디어를 2~3일간의 행사로 소진하는 것이 아니라, 전문가들의 지도 하에 실제 서비스로 발전시킬 수 있는 좋은 기회입니다. 💰 총 상금 규모 600만 원 및 해커톤 주제를 이어나가 실제 서비스를 개발하기 위한 다양한 지원까지 준비되어 있으니 많은 지원 부탁드립니다. ⚡️ SPARCS 2023 StartUp Hackathon은 카이스트 학부 총학생회 산하 개발 자치 단체 SPARCS 에서 단독 주최하는 행사입니다. - SPARCS는 카이스트 학내 커뮤니티인 NewAra, 시간표 및 과목 후기를 보고 작성할 수 있는 OTL, 온라인에서도 다양한 포스터를 열람할 수 있는 Zabo 등의 서비스를 개발 및 운영하고 있습니다. - SPARCS는 세미나 및 해커톤 등 단체 내외의 학술 교류 및 협력 행사에 활발히 운영 / 참여하고 있습니다. 🕰️ 타임라인 (2023년) 01.06 (금) : 참가 신청서 제출 마감 01.09 (월) : 선발 결과 개별 공지 01.16 (월) ~ 01.26 (목) : 팀빌딩&아이스 브레이킹 (온라인) 01.27 (금) ~ 01.29 (일) : 해커톤 본행사 (오프라인) 01.30 (월) ~ 02.24 (금) : 데모데이 선발 팀 대상 멘토링 02.25 (토) : 해커톤 연계 데모데이 (오프라인) 🙋 해커톤은 어떻게 진행 되나요? 해커톤은 오프라인으로 총 2박 3일 동안 진행될 예정입니다. 좋은 아이디어 및 팀워크를 이끌어낼 수 있도록 사전에 팀 리더 선발 및 아이디어 발표, 팀빌딩 및 아이스 브레이킹 세션을 온라인으로 진행할 예정입니다. 일시: 23.01.27 (금) 17:00 ~ 23.01.29 (일) 19:00 장소: 서울특별시 영등포구 문래로 55 2층 올댓마인드 주제: 추후 공개 상금: 1등 300만 원, 2등 200만 원, 3등 100만 원 + 각종 미니 게임 상품 및 후원사 굿즈 증정 - 해커톤 1 ~ 3등 및 우수팀에게는 추가로 프로젝트 개발 지원 및 투자사 멘토링&데모데이 세션이 제공될 예정입니다. - 행사 기간 동안의 숙박은 모두 제공될 예정이며, 구체적인 일정표는 추후 공개할 예정입니다. 🙋 멘토링&데모데이는 어떻게 진행 되나요? 👉 멘토링은 해커톤에서 우수한 성과를 보인 팀을 선발하여 한 달간의 전문 벤처 투자사 (VC), 현업 개발자들과의 피드백을 통해 실제 서비스로 거듭날 수 있도록 지원하는 프로그램입니다. 멘토링 기간 동안 필요한 AWS 클라우드 등 여러 자원 또한 제공될 예정입니다. 👉 데모데이는 전문 벤처 투자사 앞에서 해커톤 및 멘토링 기간 동안 발전한 아이디어 및 결과물을 발표할 수 있는 프로그램입니다. 행사를 통해 아이디어의 확장 및 사업화를 위한 추가 투자가 발생할 수 있습니다. 데모데이 일시: 23.02.25 (토) 데모데이 장소: 서울 강남구 마루180 (예정) - 멘토링&데모데이의 모든 프로그램을 이수한 수료팀의 경우, 소정의 축하금을 지원할 예정입니다. 📋 참가 신청 방법 참가 신청은 개인 / 팀 (4 ~ 5인) 단위 모두 지원 가능합니다. 1. 구글폼 작성: https://sparcs.page.link/join-hackathon 2. 포트폴리오 선발 결과 확인 (선발 결과는 1월 9일 월요일 중 개별 문자로 공지될 예정입니다) 3. 선발 후 참가 확정을 위한 기한 내 참가비 3만원 납입 (선발 시 공지) ℹ️ 기타 문의사항 및 질문은 아래 연락처로 연락 부탁드립니다. ✉️ sparcs.kaist@gmail.com (SPARCS 공식 메일) 💬 @sparcs.kaist (SPARCS 인스타그램 공식 계정)

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