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[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)
6월 21일 10회 실기 시험 보는 수험생입니다! 현재 캐글에 올라와있는 작업형2 예상문제랑 컴피티션은 오류 없이 csv 만들 수 있는 상태입니다. 이 정도만 해도 시험에서 2유형은 무리가 없을지 궁금합니다. 그리고 2유형에서 전처리하는 정도로만 데이터를 다룰 수 있는데, 1유형을 더 집중해야할지, 3유형에 올인할지 고민입니다ㅜㅜ 조언 부탁드립니다. 감사합니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 제가 이번 실기 시험을 응시하려고 했는데 시험 응시 기간을 놓쳐서 다음 시험을 봐야하는 상황입니다... 시험을 볼 수 없는 상황이라 이번 시험 때는 강의를 수강할 일이 없을 것 같고 제가 현재 9월까지 수강이 가능합니다. 그래서 다음 시험까지 수강 기간을 멈췄다가 10월부터 다시 수강 시작을 할 수 있을까요? 제 이메일은 ggm06401@naver.com입니다 부탁드립니다 선생님...
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이제 1유형 강의 다봤는데요 1유형을 완벽하게 하고 2유형 넘어가고 2유형 완벽하게 하고 3유형 할까요?? 완벽하게 할때 정답코드 안보고 제가 스스로 할수잇는거맞나요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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
[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.
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
클라우드 설정 - 테이블 생성후, 파티션 나누기에서 battle_datetime 옵션이 목록에서 확인되지 않습니다.ㅜㅜ 질문이 있는 경우 다음과 같이 시도해보고 공유해주세요 구글에 검색한 후, 어떤 결과가 나왔는지 그 결과를 토대로 어떤 시도를 했는지? 시도에서 어떤 과정이 진행되지 않았는지 데이터를 추출하는 과정에 대한 고민은 Input / Output을 작성해주세요
게임 프로그래머 취업 전략 가이드
안녕하세요. 컴퓨터 공학을 전공한 후에 인프라/데브옵스 쪽으로 근무를 하고 있는 사회 초년생입니다. 대학생 때는 개발자를 꿈꾸며 다양한 분야로 찍먹 느낌으로 포트폴리오를 쌓아놓다가 (주로 프론트 쪽으로 앱 개발 포폴을 쌓아왔습니다) 졸업할 시기에는 개발자 불황이 뜨면서, 우선 취직을 하고 내가 정말 원하는 직무를 찾아 이직해보자 라는 회피적인 마음으로 해당 직무를 선택하게 되었습니다. 업무를 하면서 느꼈던 점은 저는 정말 유지/보수 쪽은 흥미가 없다 는 것이었습니다. 물론 모든 업무를 즐기면서 하는 직장인 분들은 극히 드물다고 생각은 하지만 ... 그렇기에 새로운 서비스를 기획하고 만드는 쪽으로 가고 싶었고, 자연스레 사고가 '게임이라면 새로운 서비스를 개발하지 않을까?' 쪽으로 기울게 되며 클라 직군으로 생각을 하게 되었습니다. 눈으로 보이는 UI 들을 어떻게 해야 더 괜찮게 보이는지에 대해 작업하는 것을 좋아하기도 하고요. (초반엔 기획자로도 생각을 했지만, 사람이 간사하게도 현재 받는 연봉보다 낮은 경향이 있어 자연스레 포기하게 되었습니다 ..ㅎㅎ) 물론 초반 강의에서 언급하신 것처럼 어쩌다 신규팀이 아닌 라이브팀으로 가게 되면 제가 싫어하는 유지/보수 쪽을 일하게 되겠지만, 그래도 연차가 쌓이면 시니어분들처럼 새로운 게임들을 개발할 수 있지 않을까 라는 기대를 갖게 되었습니다. 1. 하지만 또 한 편으로는 '새로운 서비스를 내 손으로 개발하고 싶다. 창작의 느낌을 갖고싶다.' 라는 마음 하나로 게임 개발 쪽을 입문해도 될지 걱정이 되기도 합니다. 하지만 웹이나 앱도 웬만해서는 새로운 서비스를 개발할 기회가 적을 것 같고, 현실적으로 AI는 대학원의 문제로 어려울 것같고,,, 이리저리 재면서 선택지를 날리다보니 딱 게임 하나밖에 남질 않더라고요 (또한 AI로 인해 개발자가 대체된다 하더라도 게임 개발자는 다른 분야에 비해 늦게까진 살아남지않을까하는..ㅎㅎㅎ) 선생님의 소개 경력을 살펴보니, 보안쪽으로 대학원을 나오시다가 서버 프로그래머에서 컨텐츠 프로그래밍으로 근무를 하셨었더라고요. 어찌보면 아예 다른 방향으로 직무를 바꾸신건데 어떤 계기로 그런 선택을 하셨는지 알고 싶습니다. 2. 현재 엔지니어로 활동하고 있는 제 업무와 클라 직군이 거의 연관되지 않는다는 건 알고 있으며, 신입으로 지원을 할 생각이지만 그래도 리눅스를 주로 사용하고, 로그를 보면서 트러블슈팅하는 업무들이 조금이나마 경력을 좀 인정해줄지 궁금합니다. 3. 또한 게임 업계는 크런치 문화로 악명이 높은데, 보통 게임회사의 프로그래머분들은 그런 크런치 문화에도 견디면서 업무를 진행할 수 있는 이유가 이 업무를 정말 사랑해서인지, 아니면 그만큼의 돈을 주기때문에 버티는 것인지 궁금합니다. 그리고 연차가 잘 짤리는 편인지 ..... ㅎ 사실 정답이 없는, 구구절절 사담만 정말 긴 질문이라는건 잘 알고있지만, 1년 내내 직무 만족도에 대해 고민이 많은터라 이렇게 조심스레 질문을 남깁니다. +) 게임 프로그래머 취업 전략 가이드 너무 잘 듣고있습니다. 무료 강의를 듣다가 도움이 되는 내용이 많아 자연스레 결제까지 진행하여 나머지 강의도 들으려고 합니다. 감사합니다
[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)
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랜덤포레스트 결과가 다르게 나와 요
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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!