다음과 같은 양식으로 남겨주세요. 질문을 한 배경 : 부트캠프 선택 고민입니다. 위코드와 제로베이스 백엔드 스쿨 둘 중에서 고민중 입니다. 질문 내용 : 안녕하세요 저는 현제 4학년 2학기 컴공 학생입니다. 원래는 대학원 준비하다가 어쩌다 보니 나오게 돼서 웹쪽 준비가 미흡한 상태입니다. 그렇다 보니 부트 캠프를 통해 빠르게 공부해 취준하려 합니다. 여러 부트캠프를 찾아봤고 위에 언급한 둘 중에서 고민 중입니다. 간략하게 두 부트캠프에 대해 설명하면 위코드: 3개월 과정, 오프라인, Node.js, 기업 협업 프로젝트 제로베이스: 6개월 과정, 온라인, Spring, 코테, cs 준비, 우수 수강생 일시 협업 프로젝트 고민되는 이유는 위 코드는 3개월이란 짧은 기간 동안 여러 프로젝트를 빠르게 해볼 수 있는 게 장점인 거 같은데 Spring이 아닌 Node.js를 사용하고 따로 CS나 코테는 없는 것 같고 제로베이스는 Spring 사용한다는 점과 코테나 CS에 대해 자세히 해준다는 게 장점이고 기간이 6개월로 다소 길고 우수 수강생 아닐 시 협업 프로젝트 참여를 못해 애매할 수 있다 생각이 듭니다. 짧게나마 조언 해주시면 감사하겠습니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!!
강사님 안녕하세요, 조인실습2에서 부서명 SALES와 RESEARCH 소속 직원별로 과거부터 현재까지 모든 급여를 취합한 평균 급여 예시가 조금 헷갈립니다. With 문이 서브쿼리 역할을 하는걸로 이해하고 있는데 해당 예시에서 왜 with문이 왜 필요한지, with문 또는 서브쿼리 사용하지 않고 쿼리를 진행시키는 방법이 있는지 궁금합니다ㅠ
안녕하세요. 워니님 강의 잘보고 많은 도움이 되고 있습니다. 다름이 아니라 저는 SI업체를 3년차 다니고 있는 백엔드 개발자인데요 . 저는 업무특성상 속도를 개선했다거나 , 서비스의 보안을 강화했다거나 하는 성과는 전혀없고 단순히 매일 사용하는 Spring 과 전자정부 프레임워크로 CRUD만 3년내내 만들어 왔어요. 물론 개인적인 공부도 계속하곤 있지만 회사의 경력란에 워니님께선 어떤 업무를 하여 어떤 성과를 내었다, 라고 적으라 하셨는데 아무리 생각을 해도 고객이 제시한 시간안에 CRUD를 반복해서 만든 것 말고는 특징이 없는데 저 같은 경우는 어떤 이야기를 적어야 할까요?
안녕하세요 제가 이번에 OOO 기업에 스마트팩토리 IT 직무에 지원하게 됐습니다. 어제 코딩테스트 3문제중 3솔로 마무리하였고, 다음으로 1차 면접이 남아 있습니다. 1차면접 후 인턴생활을 하고 2차면접에서 최종 채용이 결정이 되는 구조입니다. 1차 면접은 6월 초 예정으로 1~2주정도 남아있을 것 같습니다. 제가 면접 경험이 없고 CS지식이 부족해서 큰돌님의 CS 지식의 정석을 1주일 안에 전부 수강할 예정인데 괜찮은 방법일까요?? 그리고 스마트팩토리 IT 직무인데, 여기 강의에 있는 CS 지식안에서 대부분 나오는게 맞을까요? (명확한 프론트엔드직군, 백엔드직군 이런 것이 있는 게 아니라 스마트팩토리 IT 직무 채용이라서 궁금한 내용입니다.) 외적인 질문은 제가 따로 준비하고 있는데, 기술 질문이 들어오는 게 걱정입니다ㅠㅠ
함수에 대해 정의내릴 때 예를 들어 코랩 에서는 scaler = minmax_scale() 이렇게 정의를 내리고 scaler(data) 하는데 #코랩은 정의내릴 때 괄호를 빼면 동작안함 구름에서 테스트해보니까 scaler = minmax_scale()하고 scaler(data)하면 에러가 발생하고 괄호없이 scaler = minmax_scale 만해야 에러가 발생하지 않더라구요. 이게 구름 환경만의 특성이라서 그렇다고 보면 될까요?
안녕하세요 선생님 항상 좋은 강의를 제공해 주셔서 잘 공부하고 있습니다. 다름이 아니라 복싱을 배울 때 줄넘기와 달리기를 통해 기초체력을 단련하는 것처럼 개발자에게도 근본적으로 단련해야 하는 기초체력이 있을까요 요즘 개발 공부를 하면서 뭔가 모래 위에 성을 쌓아가는 느낌이 들어 이렇게 질문드립니다.
안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다. 다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다. 섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요. 제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서) 그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요. 물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??
await mongoose.connect(MONGO_URI, { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }) 1:08 부분에 컴파일 후 Warning 내용으로 createIndexes를 사용하는 것이 좋다는 내용이 올라와서 해당 설정을 잡아 주셨는데요. mongoose 6 버전 이후부터는 해당 설정을 적용을 하면 오히려 Error이 발생하고 있습니다. MongoParseError: option usecreateindex is not supported 위 Error이 발생하고 있네요. 검색을 해보니 Mongoose 6.0 이상부터는 useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true, useCreateIndex: true, useFindAndModify: false 위 4가지 설정과 관련하여 위와 같이 설정 값을 default로 잡아두고 있기에 해당 설정을 지워하지 않는다고 하네요. https://velog.io/@lee951109/MongoDB-MongoParseError-options-usecreateindex-usefindandmodify-are-not-supported 참고 사항으로 추가해주시면 좋을 것 같습니다 ㅎㅎ
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 현재 위의 코드 수행시 에러가 발생하는데요. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris' train 데이터프레임에서 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 해당 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 상관 관계 행렬을 계산하기 전에 문자열 열을 제거해야합니다. 저의 경우 다음처럼 새로운 객체를 만들어 진행하였습니다. object_cols = train.select_dtypes(include=['object']).columns #열의 데이터 타입이 문자인녀석 추출 new_train = train.drop(columns=object_cols) # 열의 데이터가 문자열인 것들 제거 후 새로운 객체에 생성 new_train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 이러면 잘 나옵니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
import plotly.io as pio pio.renderers.default='iframe' 다음 코드를 추가해주시면, iframe 을 통해 렌더링 됩니다. 저의 경우 다음 에러로 렌더링이 안됐습니다. ( F12 / Option+Command + i -> console 에서 확인 가능 .)
<강의 코드> transforms_for_train = transforms.Compose( [ transforms.Resize(feature_extractor.size), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), normalize, ] ) 강의 코드를 변경하지 않고 그대로 실행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다 <오류 메시지> TypeError: Size should be int or sequence. Got <해결 방법> feature_extractor.size를 tuple(feature_extractor.size.values()) 로 변경한 뒤 실행합니다. transforms.Resize 내의 인자 뿐만 아니라 Crop 안의 인자도 함께 변경해주어야 합니다 transforms_for_train, transforms_for_val 모두 동일하게 변경한 뒤 실행하면 에러 없이 실행되는 것을 보실 수 있습니다.
figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5) figure.set_size_inches(20,20) for i in range(len(full_column_list)): sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)]) ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.
datagrip에서 복구 하려고 하면 postgre 관련 cli 가 필요합니다. 아래와 같이 우선 실행 $ brew install libpq $ echo 'export PATH="/opt/homebrew/opt/libpq/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc $ source ~/.zshrc $ psql --version psql (PostgreSQL) 15.2 Path to pg_restore 에서 CMD+SHIFT+G 눌러서 brew로 설치한 디렉토리로 이동 이후 복구 하면 됩니다
