안녕하세요, 강사님. 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님의 목소리가 어디선가 들었던 것 같아 더 반가웠습니다. 저는 SW 학부를 졸업했지만, 공부를 할수록 점점 어려워지고 흥미가 떨어져 결국 포기하려 했습니다. 그러던 중 교수님 추천으로 지금의 회사에 입사하게 되어 IT 부서에서 비개발 업무를 맡아 일하고 있습니다. 그동안 회사를 다니면서 개발자가 되기로 결심하게 되었고, 그런 면에서 제게 좋은 기회였다고 생각합니다. 그래서 본격적으로 개발 공부를 시작했습니다만, 직장을 다니며 평일, 주말에 공부하는 게 쉽지는 않더군요. 백엔드 공부를 처음 시작할 때는 Java와 Spring MVC부터 시작했습니다. 그런데 점차 공부하다 보니 배워야 할 기술들이 가지처럼 뻗어나가더군요. 그만큼 기술 하나하나를 따라가며 공부하다 보니 어느덧 1년이 넘었습니다. 그래도 꾸준히 이어올 수 있었던 이유는 저 나름의 목표가 있었고, 새로운 것을 배우는 재미도 있었기 때문인 것 같습니다. 아마 취업 후에도 평생 공부가 필요하겠지만, 그래서 지금 미리 습관을 들이는 게 오히려 좋은 일이라 생각합니다. 여기까지는 그냥 TMI네요. 😊 결론적으로 저는 완벽주의적인 성향 때문에 여러 기술을 충분히 알아야 한다는 생각이 강박으로 작용해 시간 소요가 커지고 있습니다. 이번 강의를 들으면서 새로운 기술을 익히는 것도 좋지만, 어디서 멈춰야 할지 타이밍을 놓칠 것 같아 고민입니다. 현재 진행 중인 프로젝트를 바탕으로 도메인 모델링을 잘 활용해 포트폴리오로 정리하고 싶습니다. 신입 백엔드 포트폴리오는 어느 정도 수준이 적합한지, 기준에 대한 조언을 듣고 싶습니다. 단순히 이직이 아니라 개발을 제 업으로 삼는 것이 목표입니다. 현재 직장에서의 연봉은 약 4천만 원 정도지만, 연봉보다도 개발자가 되는 것이 저에겐 더 큰 행복일 것 같습니다. 내향적인 성격이라 이런 글을 적는 것도 처음이지만, 강의에서 많은 영감을 받아 제 고민을 나누게 되었습니다. 감사합니다.
주말코딩님. 덕분에 완강하고 3회 정보처리기사 합격한 것 같습니다. 정말 감사합니다. 제가 비전공자로 개발자로의 이직을 꿈꾸고 있는 30대입니다. 그래서 부트캠프나 직업교육을 심도있게 고민중입니다. 주변에 개발자가 없어서 질문할 사람이 없더라구요 ㅜ 현실적인 조언부탁드립니다. 현실적으로 가능할지..? 개발에서 전망이 좋거나 꼭 배워야 취업하기 유리한 툴이 뭐가 있을까요..? 많은 캠프를 찾아보던 중 다들 이런 곳 나와도 시간낭비고 결국 취업하기가 어렵다고 하는데 공감하실까요..? 개발자 캠프 중 SAP Young Next Cloud Academy (SYNC 아카데미)를 선택하려고 하는데, 어떻게 생각하시는지 궁금합니다 ㅜㅜㅜ 코딩님의 개인적인 의견이 궁금합니다.
영한님의 jOOQ에 대한 생각도 궁금합니다. jpa를 배워야 할 이유로 사용되었던 근거자료인 전 세계 구글트렌드에서도 jOOQ가 querydsl에 밀리지 않으면서(미국에선 8:2) 한국에서만 querydsl이 많이 사용되는 듯 한데 이러한 이유가 궁금합니다. 가볍게 조사해본 결과 jOOQ는 계속해서 업데이트가 되는데 querydsl은 사장되어간다는 말도 있더라구요. (업데이트가 안되는 이유가 만약 워낙 완성된 오픈소스 프로젝트라면 다행이지만 다른 이유라면 이라는 생각을 해보았습니다.) 현재로서는 로드맵을 따라 querydsl만 공부하는 입장이고 jOOQ는 입문하지 않은 상태인데요. 강의자체가 20년도 강의다보니까 현재의 의견이 어떻게 되시는지 궁금합니다. 미국에서는 왜 jOOQ가 더 인기가 많은걸까요?, 정말 querydsl은 최근 들어서 사장되어가는 기술인가요? 한국도 querydsl기술인기가 jOOQ로 넘어갈까요? 둘 다 배우면 개발자 입장에서 훌륭하겠지만 단순히 궁금해져서 질문을 올려봐요.
jpa(spring data jpa)를 이용해 프로젝트를 구현중입니다. 테이블 연관관계 때문에 다수의 테이블에 join을 해야하는데, n+1문제가 있고 성능상 jpaRepository를 상속받은 순수 jpa를 이용하기 어렵다고 판단되어 거의 대부분을 jpql을 사용해 구현하고 있습니다. 실제 실무에서도 jpa를 사용하는 프로젝트는 거의 대부분을 jpql을 사용하는지, 만일 아니라면 어떤식으로 해결하는지 궁금해서 문의드립니다!
안녕하세요. 최근 학습 목표를 잡아가던 중 고민이 있어 질문글을 남깁니다. 올리신 로드맵 중에서 '실전 자바'를 먼저 하고 있습니다만 백엔드 개발자가 되기 위하여 '스프링 완전 정복'도 같이 해보려고 합니다. '실전 자바' 로드맵을 어느정도까지 마치고 '스프링 완전 정복'을 시작하는게 좋을지, 같이하면 더 좋은 강의, 책이 있을지 궁금하여 질문 드립니다.
public class Soo{ public static void main(String[] args) { int[] a = new int[10]; int sum=100; for(int i=0; i<a.length; i++){ a[i] = i+1; } for(int i=0; i<a.length; i++){ if(i%3==1){ sum -= a[i]; } } System.out.print(sum); } } 정답은 85 라고 하는데 마지막 연산이 어떻게 되는지 모르겠네요 나머지수 라면 (1,4,7, 10) 일텐데, 이런 짧은 코드도 이해를 못하고 있네요//
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,,
건의사항입니다 ! 물론 난이도는 되게 쉽지만 문제와 풀이 중에 PDF 예시를 보고 작성하려고 하는데 직접 작성하는 부분에 import 가 그냥 박혀있어서 뭘 사용하고 어떻게 해야할 지 너무 잘 나와있어서 혹시나 그 부분을 삭제하고 진행해주시는건 어떨까 하고 의견 남겨봅니다.
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! 혹시 저는 백엔드를 하고 싶은 학생인데, 친구가 프론트엔드로 프로젝트 참여해볼 생각이 없냐고 물어봤습니다. 다만 학기중이라 프론트엔트를 처음부터 배우게 되면 아무래도 학교 공부를 조금이라도 더 소홀히 하게 되어서 학점에 영향이 아예 없다고는 못하지만 설령 나중에 인턴 혹은 취업 원서를 낼때 백엔드로 지원서를 내도 프론트엔드로써의 프로젝트 경험 유뮤가 취업 혹은 인턴 합격 확률에 많이 도움이 될까요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요.
안녕하세요 선생님 인프라 현업 근무하는 수강생입니다. 3회차가 마지막 시험이여서 .. 우연치 않게 유튜브 보다가 2회차때 선생님 강의를 알게되어 수강하였으며 코딩이 많이 어렵더라구요 다른파트는 오히려 쉽게 적었는데 slipknotsshj@naver.com 메일 한통주시면 간단하게 상담좀 받고 싶습니다! 감사합니다.
엔티티 전체를 조회 하는 것이 아닌 이름만 조회하기 위해, 프로젝션을 사용하는것 으로 알고 있습니다. 하지만, 단순 jpa + jqpl로도 이름만 조회가 가능한데, 다음과 같이 구현하면, 내부적 동작방식이 다른지? 여부가 궁금합니다. MemberRepository.java @Query("select m.name from Member m where m.name = :name") String findOnlyOneName(@Param("name") String name); MemberRepositoryTest.java @Test public void 간단하게_이름만조회() throws Exception{ //given Team team = new Team("teamA"); teamRepository.save(team); Member m1 = new Member("kim1",10,team); memberRepository.save(m1); em.flush(); em.clear(); //when String findMemberName = memberRepository.findOnlyOneName("kim1"); //then assertThat(findMemberName).isEqualTo("kim1"); }
백엔드 개발자가 되고 싶은 취준생입니다. 졸업한지는 좀 많이 되었지만, 제가 개인적인 상황으로 늦게까지 취업을 하지 못했습니다. 사실 아무것도 안하지는 않았습니다만, 핑계일 수 있지만... 개인적으로 힘든 상황을 겪고 있어, 취업에 집중하지 못했습니다. 이제는 개인적인 상황을 돌파해서 무조건 취업을 하고 싶은 마음이 간절해서, 이렇게 질문 및 고민 글을 작성해봅니다. 사실 신입 개발자로 취업하기에는 나이가 조금 많습니다. Q1. 빠른 취업이 목표인데, 포트폴리오를 만들 수 있는, 신입 개발자 수준을 충족하기 위한 커리큘럼이 어떤 순서대로 진행되는지 궁금합니다. 김영한 강사님의 강의 커리큘럼에 대한 설명과 관련 영상도 보았습니다만, 제 상황에서 개인 맞춤 커리큘럼을 구성해야 될지, 어디까지 공부하는게 신입 개발자라면 충족해야 하는 수준인지는... 잘 모르겠습니다. 자바는 어느 레벨까지 들어야 하는지, 그리고 스프링도 스프링과 스프링부트, 크게 두갈래로 나뉘어지는듯 한데, 먼저 무엇을 들어야 하는지도 잘 모르겠습니다. 정말 많이 궁금합니다. 번외로 자바와 스프링 강의 외에도 어떤 언어를 학습하면서 포트폴리오를 작성하면 좋을지... 김영한 선생님의 생각이 궁급합니다. Q2. 제 나이가 30대 초반입니다. 제 나이가 신입 개발자로서의 메리트가 있을까요? 취업과 회사 생활이 괜찮을까요..? 선생님 또는 멘토분의 생각이 궁금합니다.
서브쿼리만 따로 실행하면 상관 컬럼으로 참조한 컬럼은 메인쿼리에 있어서 서브쿼리 단독 실행이 안되는 바람에 문제점 파악하기도 힘들고 쿼리가 메인부터 실행되는게 아니라 서브부터 실행되기 때문에 가장 안쪽에 있는 서브쿼리부터 거꾸로 해석해야해서 직관적으로 의미를 알아내기도 어렵고... 정말 끔찍해요 안썼으면 좋겠어요... 최초 강의에 포함되지 않은 이유가 있는것같아요
