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[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!
[PY 0203] 디버깅 기초
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 ~~
[PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2
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. ^^
데이터 분석을 위한 판다스: 기초부터 데이터 분석까지
수업을 들으면 titanic에 mean()을 적용하면 결과가 나오는데, 저는 나오지 않더군요(에러 메시지가 나옴) 그래서 numeric_only=True를 주니까 문제가 해결이 되긴 하던데, 혹시 제가 뭔가 설정이 달라서 그런건지? 하여 문의 남깁니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 1유형은 부분점수가 있다고 하는데 값을 출력하고 그 때마다 제출 버튼을 눌러야지 채점이 되는건가요? 1유형에도 문제가 3개 있으면 제출 버튼을 3번 누르면 되는 건가요? 2유형은 마지막에 파일 생성하면 끝이 나는 건가요? 3유형도 궁금합니다!!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 수강생인데요 ㅠ 이번 실기 치르는데 제가 작년부터 강의를 결제해서 듣고 있어서요 혹시 다음주까지 연장할 수 있는 기능이나 방법이 있을까요 ?
핵심만 빠르게, 입문자를 위한 파이썬(Python)과 판다스(Pandas)
index 설명해주실 때 목차가 아니라 '색인'이라고 하는 것이 더 정확할 것 같습니다~ 보통 책의 목차는 정렬이나 검색 용도로 쓰자면 비효율적이라 오히려 더 헷갈릴 수 있을 것 같아요
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 한번 쭉 듣고나서는 이 강의 기출을 반복하면되나요??? 합격하신 분들은 이 강의만 반복적으로 돌려서 합격하셨다는건지 아님 얼른 듣고 추가적으로 더 무엇을 했다는것인지 무엇을 해야하는지 궁금합니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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!
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실전! FastAPI 입문
제 PC에서는 openssl 명령어가 작동하지 않아서요. 비슷한 분들 계실까봐 제가 찾은 방법 공유드립니다. 아래 명령어 복붙하신 다음, 출력되는 값 사용하시면 됩니다. import os def generate_random_hex(length): # 운영 체제에서 암호학적으로 안전한 무작위 바이트를 생성합니다. random_bytes = os.urandom(length // 2) # 16진수이므로 길이를 2로 나눕니다. # 바이트를 16진수 문자열로 변환합니다. hex_string = random_bytes.hex() return hex_string # 32길이의 16진수 난수를 생성합니다. random_hex = generate_random_hex(32) print(random_hex)
실전! 코틀린과 스프링 부트로 도서관리 애플리케이션 개발하기 (Java 프로젝트 리팩토링)
안녕하세요 강사님. 강사님의 코틀린 기본강의를 수강후 해당 강의도 이제 거의 다 들어갑니다. 가장 우선적으로, 이렇게 좋은 강의를 만들어주셔서 정말 감사합니다 🙂 현재 제가 다니는 회사에서 자바-스프링 기반의 프로젝트를 코틀린-스프링으로 전환하는 작업을 진행하고 있습니다. 그러면서 기술들을 선택하는 과정가운데 있는데요, ORM 기술을 어떤것을 쓸지 고민중입니다. 저는 개인적으로 자바-스프링을 통해 어플리케이션을 개발할 때, 현재 듣는 강의와 같이 Spring Data Jpa 와 Querydsl 을 함께 썼었고 익숙했는데요.. 문제는 Querydsl 이 2021년 이후로 업데이트가 없다는 점입니다. 팀 내에서도 그 문제로 인해서 여러가지 고민을 가지고 있는데요... Querydsl 을 사용할지 Exposed 를 사용할지 아니면 jdsl 을 사용할지 고민중에 있습니다. 현재 저희는 Springboot 3.x 로 올리면서 앞으로도 계속 기술을 최신화 하면서 유지할 생각인데요, querydsl 이 릴리즈가 지속되지 않는 점이 가장 걸리고, 앞으로의 대응도 어려울것같아서 기술 선택에 많은 고민을 하고있습니다.. 강사님께서도 실무에서 개발을 하고 계시는 분이시고, 코틀린으로 어플리케이션을 만들고 계시는 분이시기에 여쭙고 싶었습니다. 어떤 기술을 선택해서 사용하고 계시는지, 만약 Querydsl 을 계속 사용하고 계시다면 실무에서 문제없이 사용중이신지.. 아니면 다른 기술을 사용중이신지 (혹은 현재는 querydsl 이지만 다른 기술로의 전환을 고민중이신지) 궁금합니다!
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실전! FastAPI 입문
어제 자동완성 관련해서 질문 남겼던 수강생인데요 현재 강의 ORM 모델링 까지 왔는데 그 from 이나 import 할때 목록이 안나오는 현상이 있다고 했었잔아요? 그게 src 폴더를 root로 지정하고 나서 부터 기존 나오던 목록이 No suggestions 이라는 문구만 나오고 목록이 나오지 않네요.... source root 로 지정한것을 풀면 정상적으로 from.. import 다됩니다. 하지만 python console 실행시 from src.database 이런식으로 사용해야 이후 사용이 가능 한것 같아요
실전! FastAPI 입문
선생님 BaseModel 같은거 import 하실때 자동완성 기능이 있는거 같은데 현 파이참 커뮤니티 버전은.. 자동완성 기능을 제공 하지 않는것 같습니다 . 속상하네요
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
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 :)
