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,,
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!
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
안녕하세요, 개인적으로 공부를 하고 있는데 의견을 구할 곳이 없어서 이렇게 게시글을 작성하게 되었습니다. 현재 생각하는 어플 기획인데 건강 디저트 카페 어플에 대해 어떻게 생각하시는지 의견을 얻고자 이렇게 설문을 진행하게되었습니다. 이 기획은 비건, 글루텐프리, 저당 디저트를 제공하는 카페들 에 대한 정보를 제공하며, 사용자들이 간편하게 픽업 주문을 하고 온라인 스토어를 통해 배송 주문도 할 수 있도록 합니다. 사용자는 자신의 취향과 건강 상태에 맞는 디저트를 쉽게 찾고 주문할 수 있습니다! 여러분의 소중한 피드백은 해당 어플 기획을 개선하고 사용자에게 더욱 유익한 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 되오니 시간이 되신다면 설문 조사 진행 부탁드리겠습니다 😍 😍 가능한 아래 2가지 미션을 진행 후에 설문을 진행 부탁드리겠습니다. 1. 손님 입장에서 픽업 오더하는 역할 2. 사장님 입장에서 관리하는 역할 ★프로토타입 어플 진행방법★ 아래 링크를 클릭하여 참여해 주세요. 1. 소비자용: https://www.figma.com/proto/NwM7lgvwCtr7pC5Q9xrKg4/%EB%94%94%EC%9C%A0%EB%94%94_%EA%B9%80%EC%98%88%EC%8A%AC?node-id=130-9291&viewport=657%2C-517%2C0.29&t=man3XYkXny4W61WD-0&scaling=scale-down&starting-point-node-id=155%3A14451&show-proto-sidebar=1 2. 사장님용: https://www.figma.com/proto/NwM7lgvwCtr7pC5Q9xrKg4/%EB%94%94%EC%9C%A0%EB%94%94_%EA%B9%80%EC%98%88%EC%8A%AC?node-id=130-9291&viewport=657%2C-517%2C0.29&t=man3XYkXny4W61WD-0&scaling=scale-down&starting-point-node-id=160%3A16417&show-proto-sidebar=1 ★설문조사 참여 방법★ 아래 링크를 클릭하여 설문조사에 참여해 주세요. https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdRBMazRBh37GLBkTfO_1WCls2dZ84IX0KpfCvQbCSZLRgahA/viewform?usp=sf_link
빅데이터/텍스트마이닝 분석법 (LDA,BERTtopic,감성분석,CONCOR with ChatGPT)
안녕하세요 선생님 제가 LDA분석방법으로 연구를 진행중인데 이 LDA분석 방법의 단점을 개선한 방법으로 딥러닝 방식인 BERTopic 분석 방법이 최근 등장해서 연구논문에 조금씩 등장하는걸 확인했습니다. 그래서 이 분석 방법에 흥미가 생겨 어떻게 할 수 있는지 인터넷, 책 등을 아무리 찾아봐도 직접적으로 연구에 어떻게 적용해서 하는 건지, 딥러닝 방식이라 학습시키는 데이터(말뭉치)는 또 어떻게 준비하는 건지.. 도통 모르겠고 도움을 받을 수 있는 길이 없는거 같아서 답답한 마음에 한번 여쭤봅니다. 혹시 연구논문에 적용가능한 BERTopic 분석 방법에 대한 강의를 올려주실 계획은 없으실지 궁금합니다!
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
현재 개발 외 직군으로 입사해서 개발자로 이직을 준비하려고 합니다. stack : java spring 인프라 경험 : aws ec2, mysql 학습내용 인프런 김영한 spring 완전정복코스(https://tinyurl.com/23s6uonc)에서 스프링 입문, 스프링 핵심 원리, HTTP, MVC1, MVC2 김영한의 스프링 부트와 JPA 실무 완전 정복 로드맵(https://tinyurl.com/2dzrelgr)에서 ORM, JPA 활용1, JPA활용2 포트폴리오 1(팀 / 앱개발 프로젝트) - https://github.com/heoeuntaek/capstone-spring 포트폴리오 2(개인/ 웹게시판 프로젝트) - https://github.com/heoeuntaek/project-post 이 정도까지 준비를 했습니다. 서울, 부천 등 인천과 가까운 100개 넘는 자바스택의 백엔드, SI 회사에 지원 - 5개만 서합, 1개 코테, 4개 면접 모두 탈락 2022~2023년 동안 개발자 붐이 일어나 현직 개발자, 개발자 취준생이 많고 AI가 발전함에 따라 어느 정도의 개발을 대체하기에 기업이 신입에게 요구하는 역량이 더 커져 신입 개발자의 문턱이 커진 것 같은데요, 1. IT 업계 전반적으로 전망이 궁금합니다. 2. 구체적으로 백엔드 개발 쪽의 전망이 궁금합니다. 3. 개발자 준비를 계속해서 한다면 신입으로서 Spring, 인프라, 알고리즘 등 분야마다 어느정도의 역량은 갖춰야 한다고 생각하시나요? 4. 케바케겠지만 개발자가 수명이 짧다고 들었는데 어떻게 생각하시나요?
안녕하세요 선생님 빅데이터 분석에 관심이 있어 파이썬을 1도 모르는 상태에서 시작해 현재 선생님의 강의를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 현재 텍스트 마이닝 분석 방법으로 쓴 논문들을 보면 쇼핑몰 댓글 부터 해서 각종 SNS(페이스북, 인스타그램 등)의 댓글을 분석한 논문들을 많이 살펴볼 수 있는데 현재 파이썬 초보로서 데이터를 수집하는 과정(웹크롤링)이 제일 중요하고도 어려운 것 같습니다. 현재 텍스톰이나 빅카인즈 같은 웹사이트를 이용하는 것 말고 파이썬 으로 다양한 데이터를 직접 웹크롤링 해서 데이터를 수집하는 방법을 집중적으로 다룬 강의는 거의 찾아보기 어렵더라구요..ㅠㅠ 블로그 등에 검색해보면 코드가 공개된 것도 있지만 여기저기 코드 방식이 다 다양하고 막상 적용해서 실행해보면 또 에러 생기고 이유는 모르겠고 답답하더라구요. SNS 채널 및 쇼핑몰 댓글 등을 웹크롤링 하는 과정을 하나하나 다 보여주는 강의가 있으면 좋겠다고 생각하고 있는데 혹시 이렇게 여러 채널의 웹크롤링 과정만 다룬 강의를 올려주실 계획은 없으신지요?
"백엔드 개발자가 되고 싶은데..!" 백엔드 개발자 취업을 위해 독학과 부트캠프 중에 고민이신가요? 내 인생을 바꾸는 취업, 확실한 취업 전략 으로 대비하셔야죠! 🔥 취업에 대한 궁금증과 고민, 실시간으로 물어보며 나에게 맞는 취업 전략을 세워보세요! 🔥 📢 설명회 정보 : [ 확실한 백엔드 개발자 취업 설명회 ] 1부 - 현실적인 개발자 취업 이야기 2부 - 사전 질문 답변 및 실시간 Q&A ✅ 일시 : 2024.03.11(월) ‼ 바로 오늘 오후 07:00 ~ 08:00 ‼ ✅ 장소 : Zoom (온라인 실시간 화상) ✅ 신청 방법 : https://bit.ly/4cnlSir (30초면 ok 👌🏻 ) 링크 클릭 → 필수 정보 입력 → 궁금했던 점 모두 적어요! → 제출! 🔥 🎁 참여 혜택 (선착순 50명) 1) 주니어 개발자 취업 분석 리포트 2) 내일배움캠프 백엔드 코스 가산점 💬 문의 창구 - 채팅상담: https://spartacodingclub.channel.io/support-bots/41731 - 메일: contact@teamsparta.co 👉🏻 실시간 QnA를 통해 궁금증 해소하러 가기 👈🏻
안녕하세요. "실무로 배우는 빅데이터 기술" 교재와 15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트 강의에 열정을 쏟고 있는 학생입니다. 커뮤니티 게시판에 '고민있어요' 배너를 보고, 제 학습과 관련된 고민을 나누고자 글을 쓰게 되었습니다. 제 경험을 간단히 소개하자면, 약 2년간 직장에서 파이썬을 활용하여 크롤링, 분산 처리, API, DB 관리 등을 통해 데이터 수집 및 모델링 업무를 해왔습니다. 이후 데이터 엔지니어로 전환하면서, 본격적으로 이 분야를 공부하기 시작했습니다. Hadoop 생태계나 리눅스는 이전에는 이름만 들어본 적이 있었는데, 이번 강의를 통해 직접 프레임워크를 구축하고 설정하며, 데이터를 쌓아보는 경험은 정말 뜻깊습니다. 특히 Cloudera나 Git에서 'bigdata2nd-master' tar 파일을 받아 시스템을 구축하는 과정을 통해 전체적인 워크플로우와 업무에 대한 이해를 넓힐 수 있었던 점은 다른 어떤 강의보다 만족스러웠습니다. 처음 프레임워크를 하나하나 구축하고 설정하는 과정이 매우 어렵게 느껴졌는데, 이번 강의를 통해 크게 성장할 수 있었습니다. 강의 중 강사님께서는 프레임워크 자체에 집착하기보다는, 요구사항을 통해 세부적인 요구사항을 도출하고, 이를 해결하는 방법에 중점을 두라는 조언을 주셨습니다. 프레임워크가 어떻게 활용되는지를 이해하고, 실제 문제 해결에 적용하는 방향으로 학습하라는 조언은 매우 감사했습니다. 하지만, 저의 고민은 여기서 시작됩니다. 저만의 공부와 업무를 진행할 때, 대부분의 경우 도커 컨테이너 내에서 conf, yaml, Dockerfile 등을 직접 구성하거나 수정해야 할 것으로 압니다. Cloudera를 사용하지 않고 직접 프레임워크를 설계하며 공부를 해보고 싶은데, 이에 관련된 다른 강의나 학습 방향에 대한 조언을 구할 수 있을까요? 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
