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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.
[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.
React, Node.js, MongoDB로 만드는 나만의 회사 웹사이트: 완벽 가이드
안녕하세요. 요즘 몽고디비 시장은 어떤지 궁금합니다. 요즘 시장에 몽고디비(MERN)로 프로젝트를 진행하는 사업들이 많이 있나요? 제가 NOSQL위주로 취업을 준비중이라서요 ㅠ MYSQL 및 시퀄라이저를 활용 할줄알지만, 몽고디비가 너무 좋아서요
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
기존에 프론트엔드 강의 수강생들에 대한 혜택은 없는건가요?? 거기는 이제 업데이트 안되는건가요?? 아 너무한데.....
따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 기본 강의
xml 자료는 다 깨져서 나오네요. 어떻게 볼 수 있나요?
[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?
[2025] 비전공자도 가능한 React Native 앱 개발 마스터클래스
안녕하세요. 한 번 이미 재업로드 하신 것 같은데, 이 부분에 관해서 Android 설정 부분이 또 업데이트 된 것 같습니다. 일부 사라진 것들이 있어, 아래 작성해준 것 있는 것들 중에서 체크하고 진행해보겠습니다. 일단, 체크차원에서 작성했습니다. 설치과정이나 체크 부분들 글로 상세히 작성해주셔서 진행하는데, 덜 헤맸습니다. 감사합니다~
[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)
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,,
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
안녕하세요 노션 링크에 있는 github 주소가 404가 뜨네요~ https://github.com/winterlood/onebite-react-v2/tree/main/section10/chapter3 https://github.com/winterlood/onebite-react-v2/tree/main/section10/chapter2 최적화 부분 링크만 체크해보았는데도 이러네요~ 수고하세요~
[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
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
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