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.
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.
안녕하세요, 데이터 분석가로 취업 희망 중인 학부 3학년 재학생입니다. 제가 이번 학기부터 목표를 데이터 분석가로 결정했고, 아직 쌓은 스펙은 없습니다... 데이터 분석 쪽은 도메인이 제일 중요하다고 해서, 현재는 금융권 (핀테크, 기존 금융권 상관 없음) 생각 중이고, 예전부터 공기업 준비도 생각했기에 많은 고민이 있습니다. 학과: 소프트웨어전공 예상 졸업학점: 3.8 정도 자격증: 한국사 1급, SQLD 대외활동: 현재 데이터 분석 학회원으로 활동 중 포트폴리오를 만들기 위해 어떤 경험을 해야할지가 너무 막막해 글 적어봅니다. 여러 데이터를 찾아보니 금융 데이터셋은 더 제한적인 것 같기도 하구요....ㅠ 공기업도 계속 고려 중인데, 공기업으로 취업하려면 데이터 분석가로는 취업하지 못하고 IT 전산직으로 준비를 해야하나요? 여러 채용공고를 보고 있는데, 제가 아직 취업 관련 지식이 전무해서 이번 겨울방학에 어떤 부분을 공부하고 경험을 쌓아가야 할지 감을 못 잡고 있습니다. 뒤쳐진 것만 같다는 생각이 자꾸 들어 계속 찾아보고는 있지만, 같은 고민을 가지신 분들도 있을 것이고 여러모로 생각이 많아져 고민글 남깁니다...ㅎ
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
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 ?
안녕하세요, 강사님. 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님의 목소리가 어디선가 들었던 것 같아 더 반가웠습니다. 저는 SW 학부를 졸업했지만, 공부를 할수록 점점 어려워지고 흥미가 떨어져 결국 포기하려 했습니다. 그러던 중 교수님 추천으로 지금의 회사에 입사하게 되어 IT 부서에서 비개발 업무를 맡아 일하고 있습니다. 그동안 회사를 다니면서 개발자가 되기로 결심하게 되었고, 그런 면에서 제게 좋은 기회였다고 생각합니다. 그래서 본격적으로 개발 공부를 시작했습니다만, 직장을 다니며 평일, 주말에 공부하는 게 쉽지는 않더군요. 백엔드 공부를 처음 시작할 때는 Java와 Spring MVC부터 시작했습니다. 그런데 점차 공부하다 보니 배워야 할 기술들이 가지처럼 뻗어나가더군요. 그만큼 기술 하나하나를 따라가며 공부하다 보니 어느덧 1년이 넘었습니다. 그래도 꾸준히 이어올 수 있었던 이유는 저 나름의 목표가 있었고, 새로운 것을 배우는 재미도 있었기 때문인 것 같습니다. 아마 취업 후에도 평생 공부가 필요하겠지만, 그래서 지금 미리 습관을 들이는 게 오히려 좋은 일이라 생각합니다. 여기까지는 그냥 TMI네요. 😊 결론적으로 저는 완벽주의적인 성향 때문에 여러 기술을 충분히 알아야 한다는 생각이 강박으로 작용해 시간 소요가 커지고 있습니다. 이번 강의를 들으면서 새로운 기술을 익히는 것도 좋지만, 어디서 멈춰야 할지 타이밍을 놓칠 것 같아 고민입니다. 현재 진행 중인 프로젝트를 바탕으로 도메인 모델링을 잘 활용해 포트폴리오로 정리하고 싶습니다. 신입 백엔드 포트폴리오는 어느 정도 수준이 적합한지, 기준에 대한 조언을 듣고 싶습니다. 단순히 이직이 아니라 개발을 제 업으로 삼는 것이 목표입니다. 현재 직장에서의 연봉은 약 4천만 원 정도지만, 연봉보다도 개발자가 되는 것이 저에겐 더 큰 행복일 것 같습니다. 내향적인 성격이라 이런 글을 적는 것도 처음이지만, 강의에서 많은 영감을 받아 제 고민을 나누게 되었습니다. 감사합니다.
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,,
각 강의마다 질문이 있을 경우 상세하게 댓글로 문의 해주세요 강의 자료에 해당하는 문의는 댓글로 문의해주세요. 개인 정보등의 노출 우려가 있는 경우 강의 화면에 있는 메일주소로 문의 주세요. 안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 스터디 원을 모집하는 방법에 노하우나 팁이 있으면 공유 부탁드립니다. 말씀 하신 부분 중에 최소 쿠팡을 노리고 도전하시는 분들과 어떻게 커넥션을 가지셨는지도 궁금하고 스터디를 주로 프로젝트 목적인지? 아니면 코테 목적인지도 궁금합니다. 개발자 커뮤니티에서 잘 활동하지 않는데, OKKY나 오픈채팅 등등을 잘 활용하면 좋을까요? 감사합니다!
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!
