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[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.
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
nextjs 에서 cms 페이지 게시판 목록을 구현하고 있는데 처음 렌더링 시에만 서버에서 데이터를 받아오고 그다음 페이지 부터는 클라이언트에서 받아오게 짜려고 합니다. 페이지네이션 구조는 offset=0&limit=10 형식이고 클라이언트에서는 react-query 로 저장을 하는데 여기서 어떤 플래그를 세워 처음에만 ssr 을 시켜야할지 모르겠어요. const GreetingListPageServer = async ({ searchParams } : SERVER_LIST_INTER_FACE) => { const { offset = "0", limit = "10", ...rest } = searchParams; await queryClient_server.prefetchQuery({ queryKey : ["listSSR", "greeting"], queryFn : () => API_SERVER_GREETING_LIST({offset, limit, ...rest}), }); const dehydratedState = dehydrate(queryClient_server); return ( <HydrationBoundary state={dehydratedState}> <GreetingListPageClient page={offset}/> </HydrationBoundary> ) } export default GreetingListPageServer
[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.
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
안녕하세요 정환쌤!! 프엔을 공부하다가 대기업 취준을 준비하면서 서버쪽도 배우고싶어졌는데요 혹시 Java spring 서버관련 강의나 책 어떤걸로 공부하면 더 도움이 될지 추천부탁드려도 될까요 ??
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
기존에 프론트엔드 강의 수강생들에 대한 혜택은 없는건가요?? 거기는 이제 업데이트 안되는건가요?? 아 너무한데.....
[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)
(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 ?
[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!
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
AI 답변밖에 안달리네요 이제
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
안녕하세요. 해당 질문은 에러에 관한 질문은 아니고 개인적으로 여쭤볼게 있어서 말씀드립니다. 로그인, 등 인증 기회원가입 능 구현에 관한 기본 지식이 부족해서, 해당 강의의 auth 기능 파트를 따라가기가 어렵다는 생각이 들었습니다. auth.js는 라이브러리(?) 같은 거 여서 원래는 어떻게 구현하는지를 몰라 이해하기에 어려움이 있습니다. 그래서 기본기를 탄탄히 다지고 다시 돌아와 듣고 싶은데, 제로초님의 강의에 로그인, 회원가입 등 인증 기능 구현 기초 강의가 있는지 여쭤보고 싶습니다! 혹은 어떤 강의를 수강하면 로그인 인증 기본기를 배울 수 있을까요?
[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
"use client" import type { Metadata } from "next"; import "./globals.css"; import { RecoilRoot } from "recoil"; import ReactQueryProvider from "./config/ReactQueryProvider"; // export const metadata: Metadata = { // title: "Create Next App", // description: "Generated by create next app", // }; export default function RootLayout({children,}: Readonly<{children: React.ReactNode}>) { return ( <ReactQueryProvider> <RecoilRoot> <html> <body> <p>From Layout</p> {children} </body> </html> </RecoilRoot> </ReactQueryProvider> ); } 강의를 듣고나서 궁금한점이 생겼어요 recoil 하고 tanstack query 라이브러리 사용 하면서 provider만들어서 html을 감싸고 있는데 이러면 ssr이 안되는 것 아닌가요? 이러면 seo 치명적인 문제가 발생하는것 같은데 이런 경우에 어떻게 provider를 선언해서 ssr을 사용할 수 있는 건가요?
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
안녕하세요! Nest.js 백엔드를 Vercel로 배포 하셨는데 궁금한점이있습니다. 1. Nest.js를 Vercel로 배포한다면 서버리스로 설정후 배포를 진행해야한다는 검색결과를 얻었습니다. 만약 트래픽이 많아진다면 콜드 스타트등 이런것들이 발생할 수 있어 권장되지는 않는다고 하는데, 나중에 서비스를 할 때 요금결제를 쉽게하기위해 Vercel로 배포하고싶은 심정입니다.( 결제나 관리가 쉬워서요 ㅠㅠ) 이렇다면 만약 웹페이지만이아닌 Nest.js나 Fastify등 따로 서버를 두는것보다 Next.js로 서버만드는게 더 나을까요?? 2. 만약 앱도 만든다면 백엔드를 따로 호스팅하고 프런트는 Vercel로 배포하는게 더 나을까요??
