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 ?
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!
서브쿼리만 따로 실행하면 상관 컬럼으로 참조한 컬럼은 메인쿼리에 있어서 서브쿼리 단독 실행이 안되는 바람에 문제점 파악하기도 힘들고 쿼리가 메인부터 실행되는게 아니라 서브부터 실행되기 때문에 가장 안쪽에 있는 서브쿼리부터 거꾸로 해석해야해서 직관적으로 의미를 알아내기도 어렵고... 정말 끔찍해요 안썼으면 좋겠어요... 최초 강의에 포함되지 않은 이유가 있는것같아요
혹시 쿼리를 빨리 읽는 방법이 있을까요? 제가 실무에서 프로시저와 함수들을 주로 사용하고 있습니다. 그런데 제가 SQL 에 익숙하지 않아서 인것도 있지만 주석이 없는 프로시저와 함수들을 보고 의도를 파악하고 분석하는데 시간이 너무 오래 걸리고 있어요. 혹시 서브쿼리 join , union 등이 무분별하게 쓰여진 복잡한 쿼리에서 쿼리의 의도만을 빠르게 파악할 수 있는 방법이 있을까요? 제 나름대로 생각을 해서 SELECT 절은 일단 보지 않고 FROM 절을 먼저 보고 어떤 테이블에서 값을 가지고 오는지 판단한후 WHERE 절을 보고 마지막으로 SELECT 절을 보고 있어요 그런데 SELECT 절에서도 CASE WHEN 문이나 단일행 서브쿼리들이 있어서 실행을 시켜보아도 이게 무슨의미인지 파악하지 못할때가 많아요,, 방법이 있을까요?
ec2에 개별적으로 docker run jpr파일을 띄우고 docker stop을 하고 다 지우고 통합 관리를 위해 docker compose yml에서도 같은 jpr파일을 적어서 docker compose up하면 안됩니다... ec2안데 개별적으로 docker run하면 됩니다. ..
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. 특정 컬럼명을 한글로 지정하여 노출하고 싶을 때에는 어떻게 해야 하나요? 별칭 지정할 때에는 따옴표 없이 사용하는거라 하셔서 아래처럼 시도해봤는데, 에러가 뜹니다. select id as 포켓몬아이디, kor_name, eng_name, type1 from basic.pokemon where type1 = 'Fire' 다른 부서원들에게 전달해야 할 때에는 컬럼명을 한글로 노출하여 전달해야 할 일이 많을 것 같아서요.컬럼명을 한글로 노출하려면 어떻게 해야 할까요? 혹시 몰라 ', " 도 함께 사용해봤는데 여전히 오류가 뜹니다. (에러문구는 다르게 뜨긴 하네요) ' 로 시도 " 로 시도
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!
안녕하세요. 초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 잘 들었습니다. 생각보다 재미가 있어서 계속 해보려 하는데 무엇을 해야할지 잘 몰라서 고민입니다. 강의 후반부에 "앞으로 배우면 좋을 내용" 에 있는 순서대로 해보려 했습니다. 공식 문서와 블로그 글을 통해 ARRAY, STRUCT의 기본 공부를 했습니다. 다음으로 넘어가 복잡한 데이터 가공하기 부분을 하고 있습니다. 우선 bigquery의 공개 데이터를 사용해 보자는 생각을 했고 Google Trends datasets과 COVID-19 Public Datasets을 살펴봤습니다. 세부사항과 데이터를 보며 어떤 것을 의미하는지까지는 알 수 있었습니다. 다만 이후부터 어떻게 해야할지 감이 안 왔습니다. 강의를 수강할 때는 예제 문제들이 있으니 배운 것을 적용할 수 있었는데, 처음 보는 데이터고 어떤 목적을 갖고 분석을 해야할지 모르겠습니다. bigquery 프로젝트 예제를 찾아봤지만 마땅한게 없었습니다. 혹시 이 강의를 수강하고 연습해 보기 좋은 dataset과 어떤 방식으로 프로젝트를 진행해야 할지 알고 싶습니다.
안녕하세요 '실습용 스키마 설치 이슈 시 적용하세요'라는 강의편에 맥북에서 create schema nw; 이렇게 DBeaver에서 실행을 하면 아래와 같은 에라가 뜨네요 ㅠ SQL Error [42501]: ERROR: permission denied for database postgres