173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
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
[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?
[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~
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(사진)
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(사진)
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(사진)
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트 결과가 다르게 나와 요
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사후 검정 투키, 본페로니 식 외워야 하나요? 시험에서 사후검정도 해야하나요?
[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 ?
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..?
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..
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!
[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,,
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)
cursor ai 관련해 괜찮은 유튜브 추천해주실만한게 있으실까요?!
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!
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~
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?
[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!
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
AI 답변밖에 안달리네요 이제
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
안녕하세요. 해당 질문은 에러에 관한 질문은 아니고 개인적으로 여쭤볼게 있어서 말씀드립니다. 로그인, 등 인증 기회원가입 능 구현에 관한 기본 지식이 부족해서, 해당 강의의 auth 기능 파트를 따라가기가 어렵다는 생각이 들었습니다. auth.js는 라이브러리(?) 같은 거 여서 원래는 어떻게 구현하는지를 몰라 이해하기에 어려움이 있습니다. 그래서 기본기를 탄탄히 다지고 다시 돌아와 듣고 싶은데, 제로초님의 강의에 로그인, 회원가입 등 인증 기능 구현 기초 강의가 있는지 여쭤보고 싶습니다! 혹은 어떤 강의를 수강하면 로그인 인증 기본기를 배울 수 있을까요?
