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 디버깅 실습중에 2~3번은 utf-8 인코딩에러 뜨고 한번은 정상적으로 디버깅이 되서(디버깅 아닌 실행시에는 문제없음, 아직은 한글데이터 사용도 안하는데 TT 계속 쉬프트+F9 계속 치면 한번씩 정상적으로 진행됨 TT) 인코딩 세팅도 바꿔보고( utf-16 등 다른 인코딩도 설정 해봤음) 해도 안되다가 경로(폴더명 )에 한글을 영어로 바꾸니깐 이상이 없네요(이게 원인인지는 정확하게 모르겠습니다) 참조하세요 ~~
안녕하세요 고민글은 아니고 혹시나 해서 같이 강의 들으시는 분들하고 공유하고 싶어서 글 올립니다.(아마 많이 알고 있으시겠지만 혹시나 싶어서 공유합니다. 혹시 정보공유 게시판이 있으면 알려주세요, 혹시 강사님 이글이 부적정 하다고 생각하시면 통보없이 지우셔도 무방합니다. 옮기시는 것도 자유입니다. ^^) 파이참 쓰다 보면 한 줄 자동 완성 기능 때문에 많이 당황하셨을 껍니다. (편하긴 편한데 실력 완성에 도움이 전혀 안되는 .... ) 해제하고 싶어도 보통 인터넷에 올려진 방법은 File -> Settings -> Editor -> General -> Code Completion 체크 해제인데 안되더라고요 File -> Settings -> Editor -> Inline Completion -> Enable local Full Line Completion suggestions 체크 해제 해보세요 혹시나 같이 공부하시는 분들 도움이 되셨으면 합니다. ^^
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 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!
[가짜연구소 컨퍼런스, 4th PseudoCon] 가짜연구소에서는 이번에 "함께하는 힘"이라는 주제로 컨퍼런스를 진행합니다! 관련주제로 초대하여 발표하는 invited talks와 가짜연구소의 아카데미 활동(스터디/크루/펠로우쉽)을 발표하는 contributed talk, 그리고 새로운 팀을 만들 수 있는 기회를 갖는 네트워킹까지! 누구나 참여하실 수 있으니 주저말고 오셔서 함께하는 힘, 공유, 동기부여, 함께하는 즐거움의 가치를 누리세요!! 특별히 이번 행사는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 Google Cloud의 후원을 받아 진행됩니다. 아쉽게도 행사는 온라인으로 진행되지만, 발표자들과 기여자들은 Google for Startups의 공간에서 진행하게 됩니다! Google의 후원을 받는 날이 오다니이이 정말 기쁩니다!! :) 비영리 머신러닝 커뮤니티 가짜연구소의 4기(2022년 상반기)에는 총30여개의 그룹, 350여명이 함께 성장하며 가짜연구소의 가치를 실현해나가고 있습니다. 이번 기수에서는 삼성서울병원에서 외과의사로 근무하시는 남기님이 <CV in Surgery>팀을, Graph 관련 팀만 벌써 3번이나 이끄신 수민님의 <Groovy Graph>, 무료 튜토리얼을 자주 열어주시는 mlops 전문가 정훈님의 <ml-with-the-flow> 등 다양하고 흥미로운 주제를 기반으로 스터디와 연구개발이 이루어졌습니다! 케글 메달들과 인공지능 경진대회 우승, 70여명이 참여한 오프라인 네트워킹 파티, 다양한 튜토리얼과 쿡북, 스터디 자료와 논문 리뷰 등이 이루어졌습니다. 앞으로는 "비영리 연구"의 새로운 무브먼트를 만들기 위해 조직을 재구성하려합니다! 그러한 발표도 할 예정이니 기대해주세요!! 신청 링크: https://event-us.kr/pseudolab/event/45800 행사 정보: https://pseudo-lab.com/5aa0d71c7e7749de9545222f12c61c5e?v=32ac5977503c40618e3bdcac0035dd20&p=bdde093d551e4b59988eccaceb8ac41c 가짜연구소 디스코드 커뮤니티: https://discord.gg/EPurkHVtp2 --- 이 바쁘고 복잡한 세상에서 홀로 공부하는 것은 매우 힘이듭니다. 쏟아지는 정보를 홀로 감당하기 힘들 뿐더러, 바쁜 일상 속에 홀로 의지내어 목표 지점까지 완주하는 것은 참 어렵습니다. 그런데, 함께함은 어려운 일이 아니라, 상대적으로 쉬운 일입니다. 어떠한 작은 움직임이, 참여가, 소통이 축적되어 여러분의 삶을 크게 변화시킬 것을 기대해보세요! 단순히 혼자 공부하는 것을 함께함으로 효율적이 되는 것 뿐만 아니라, 약한 의지도 강하게 만들고, 하나의 목표를 끝까지 끌고나가 목표까지 달성하고, 같은 분야에서 오래 함께 소통하는 가짜연구소의 이야기를 들어보고 싶으시지 않으신가요? 여러분들의 참여는 거창할 필요 없습니다. 준비될 필요 없습니다. 서로에게 의지할 수 있도록 오히려 내려놓고 부족함을 인정하십시오! 그리고 함께함으로 부족함을 채워나가 끝까지 완주함으로 걸어온 발자취를 뒤돌아보며, 함께 얘기할 수 있는 동료가 있다면 얼마나 행복할까요. 여러분들의 성장 과정이 스트레스나 고통이 아닌 스토리와 즐거움이 가득하기를 바랍니다!
본 강의에서 알려주신 판다스 및 이미지 활용 예제를 알려주셔서 감사합니다. 강의 후반에 알려주신 것 처럼 활용 할 수 있는 부분이 굉장히 많아 보입니다. 판다스 예제를 views.py에 녹여 봤는데, 잘 출력됩니다 ㅎㅎ 이후 템플릿 폴더 내부 html 파일을 생성해서 디자인 좀 추가해 출력하면 분석 툴 제작도 충분히 가능할 듯 싶네요. 강의 중반까지 듣고 시도해 보겠습니다 :)
- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하 🌏 [데이콘] 자연어 기반 기후기술분류 AI 경진대회 오픈! 🍀 탄소중립 실현을 위한 기후기술 연구는 어떤 기술일까요? ! 📅 대회 기간 : 2021년 6월 21일 ~ 2021년 8월 16일까지 🏆 총 상금 600만원 🌄 주최: 녹색기술센터(GTC) 🔗링크: http://bit.ly/dacon_gtc #데이터사이언스 #인공지능 #GTC #녹색기술센터 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #Kaggle #해커톤 #Hackathon 기를 이용해주세요.
