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[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.
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
강사님 지금 SQL과 머신러닝을 공부하는 취준생 입니다. 제 희망 직업은 데싸고, 요새 뜨고 있는 LLM같은 ai분야쪽으로도 가고 싶은 생각인데 BI툴을 배워서 데이터 분석가로 취업을해서 이직을 준비하는게 좋을까요 아니면 취준 기간이 길어져도 더 공부를 하는게 좋을까요 ㅠㅠ 고민입니다.
[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.
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요. 메일을 확인하고 글을 남겨봅니다. 선생님 덕분에 머신러닝을 잘 학습하였고, 딥러닝이나 cv도 틈틈이 수강하고 있던 차에 딥러닝 새로운 강의를 출시되었다고 해서요. 저도 새롭게 다시 학습을 하고 싶은데, 제가 이전에 비즈니스(?) 계정이 되었던 상태에서, 선생님 강의를 개인적으로 다 구매해서 수강했었나봐요. 쿠폰을 보내주시면 새 강의를 다시 구매해서 들어보겠습니다.
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
안녕하세요 나도코딩님 저는 백엔드 웹 개발자 가 되기 위해 나도코딩님 강의 를 학습 하고 있는 중 인 Leerungah(이릉아) 입니다. 제가 현재 나도코딩님 강의를 열심히 들으면서 제가 실습한 소스 코드들을 GIthub에 올려서 회사 면접 자리에서 제가 기술력을 높이기 위해서 어떻게 노력과 결과를 구현했는지를 관심 있으면 면접관 들에게 제 깃허브 링크로 남겨 보여드리고 싶은데 제가 클래스 후반 부분 까지 학습하였고 （중요 ） 지금 까지 혼자서 실습한 코드들은 학습하던 중에 해설을 참고하여 제가 예측한 결과와 또 예측한 부분이 다르다면 왜 틀렸는지 그러한 이유들을 나도코딩님의 해설들을 세세하게 적거나 간추리면서 주석으로 적은 부분이 꾀 많습니다 따라서 제 고민은 나도코딩님의 해설을 주석으로 적은게 있어서 GIthub로 올리는 것이 저작권에 문제가 될 수도 있지 않을까하다가(고민) 결국 해도 되는지 잘 모르겠어서 이렇게 허락을 구하려고 이렇게 글을 남기게됬습니다. 허락해 주신다면 제가 꼭 나도코딩님의 자바 강의 출처를 남기도록 하겠습니다.
[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?
따라하며 배우는 도커와 CI환경 [2023.11 업데이트]
도커를 몰라서 강의를 들으면 빠른데 선생님은 aws에서 객체 라이터를 선택을 해야되는 둥 이런 부가적인 옵션 또는 지식들을 어떻게 습득하신걸까요 궁금합니다
[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 ?
파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)
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[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,,
