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173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

다이아그램 자료 안뜨는데요.

따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 기본 강의

xml 자료는 다 깨져서 나오네요. 어떻게 볼 수 있나요?

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LEE HJ 댓글 0 좋아요 0 조회수 423

클라우드 설정 - 테이블 생성후, 파티션 나누기에서 battle_datetime 옵션이 목록에서 확인되지 않습니다.

초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문

클라우드 설정 - 테이블 생성후, 파티션 나누기에서 battle_datetime 옵션이 목록에서 확인되지 않습니다.ㅜㅜ 질문이 있는 경우 다음과 같이 시도해보고 공유해주세요 구글에 검색한 후, 어떤 결과가 나왔는지 그 결과를 토대로 어떤 시도를 했는지? 시도에서 어떤 과정이 진행되지 않았는지 데이터를 추출하는 과정에 대한 고민은 Input / Output을 작성해주세요

  • sql
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정문희 댓글 0 좋아요 0 조회수 397

원핫 인코딩

[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?

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김치현 댓글 1 좋아요 0 조회수 352

업데이트로 인해, Adroid 설정부분이 조금 다릅니다.

[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~

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오영택 댓글 1 좋아요 1 조회수 442

Linearregression error

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

(사진)

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심나 댓글 1 좋아요 0 조회수 276

Xgbboost 결과가 다르게 나와요

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

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심나 댓글 1 좋아요 0 조회수 206

랜덤포레스트 결과가 다르게 나와요

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트 결과가 다르게 나와 요

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심나 댓글 1 좋아요 0 조회수 247

사후 검정 투키, 본페로니 식

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

사후 검정 투키, 본페로니 식 외워야 하나요? 시험에서 사후검정도 해야하나요?

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wsyang 댓글 1 좋아요 0 조회수 364

공부방법 질의드립니다.

[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 ?

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rokkk 댓글 1 좋아요 1 조회수 276

머신러닝 프로젝트를 하고싶습니다.

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

삭제된 글입니다

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chanyoungcplus 댓글 1 좋아요 0 조회수 252

선생님.. 구현하고자 하는게 있는데 도저히 구글링해도 어떻게 손을 봐야할지 모르겠습니다..

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)

개인프로젝트 구현중이고 만드는 과정속에서 나만의 플레이리스트를 구축하고 싶은데 구글,유튜브 검색해보고 비슷하게 안 나오네요.. 근데 꼭 만들어보고 싶어서. GPT라도 참고해서 차근차근 해봤는데도 기능 구현이 안되는데 어떻게 해야할까요? 그래도 어떻게든 혼자 해봐야겠죠..?

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haru2175 댓글 2 좋아요 0 조회수 528

_song.html 세션 문제?

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)

로그인이 안되어있으면 '로그인 후 이용해주세요' 라고 잘 작동하는데 로그인이 되어있어도 '로그인 후 이용해주세요'라고 뜹니다. 세션 문제인 건가요? 4시간동안 이 문제에 대해 고민을 계속했는데도 코딩실력이 한없이 부족해서 해결하기가 어렵습니다..

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haru2175 댓글 2 좋아요 0 조회수 506

안녕하세용 강의관련해서 질문드립니다!

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)

멜론 음원사이트와 비슷하게 프로젝트를 진행중인데. JSON파일에 형식으로 멜론 음악들을 크롤링 하신거 같은데 멜론사이트에서 크롤링 하신걸까요? 저런 정보들을 어디서 참조할수있을까 싶어서 질문드립니다!

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haru2175 댓글 1 좋아요 0 조회수 434

작업형2 성별예측 문제

[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,,

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wnguswls2818 댓글 1 좋아요 0 조회수 250

안녕하세요 강의 별개 질문입니다.!

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)

cursor ai 관련해 괜찮은 유튜브 추천해주실만한게 있으실까요?!

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haru2175 댓글 1 좋아요 0 조회수 455

안녕하세요 하루입니당!

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)

저번에 zoom으로 인해 말씀하신게 9-1~ 9-7 까지 이부분이였나요? 아니면 08-1~ 08-7이부분이였는지..? 헷갈려서 문의드려봅니당!

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haru2175 댓글 1 좋아요 0 조회수 342

질문이 아니라서 여기에 올립니다.

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~

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jisan6565 댓글 1 좋아요 0 조회수 380

현업에서 백엔드로는 보통 뭐를 사용하나요?

처음 만난 리액트(React)

현재 미니 블로그로 프론트엔드를 완성해서 express로 백엔드 api를 만들어서 간단하게 글쓰기/댓글쓰기까지는 만들었습니다. 그러다보니 웹에 관심이 생기기 시작했는데 (원래는 Unity 개발만 파고 있었음.) 현업에서는 보통 무슨 프레임워크를 쓰는지 궁금해졌습니다. 그냥 express를 계속 사용해도 괜찮을까요?

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dlghtmd1224 댓글 1 좋아요 1 조회수 394

문제2

[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!

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김우현 댓글 1 좋아요 1 조회수 320

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