안녕하세요. 현재 '[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)' 강의를 수강중에 있습니다. 수강 만료일이 10.13.인데, 올해 마지막 실기시험이 11.28.(토) 에 있습니다. 수강만료일과 시험기간내에 공백이 있어 남은 기간(약 1달 반) 정도만 연장이 가능한지 여쭤봅니다.. 정 어렵다면 해당 기간만이라도 소액으로 연장결제가 가능한지 같이 문의드립니다. 올해 마지막 시험이라 꼭 부탁드립니다 ㅠㅠ
Jupyter lab 실행하면 브라우저에 자동으로 뜬다고 알려주셨는데 아래와 같이 명령어를 제대로 인식하지 못하고 있습니다. C:\Users\ g1991.kim >jupyter lab . usage: python.exe C:\Python314\Scripts\jupyter [-h] [--json] [--debug] [--version | --config-dir | --data-dir | --runtime-dir | --paths | subcommand] Jupyter: Interactive Computing positional arguments: subcommand the subcommand to launch options: -h, --help show this help message and exit --version show the versions of core jupyter packages and exit --config-dir show Jupyter config dir --data-dir show Jupyter data dir --runtime-dir show Jupyter runtime dir --paths show all Jupyter paths. Add --json for machine-readable format. --json output paths as machine-readable json --debug output debug information about paths Available subcommands: kernel kernelspec migrate run troubleshoot Jupyter command jupyter-lab not found.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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. 강의안 제목은 외부 조인이지만 앞에서 내부 조인 얘기를 함께 하기도 하고 명령어도 단순히 JOIN(내부)로 사용하셔서 부모가 자식과 조인을 할 때 행 개수는 유지되거나 증가할 수 있다는 얘기를 이해하기 힘들었습니다. 내부 조인의 경우에는 행이 감소할 수도 있으니까요 강의안 '조인의 특징' 섹션 내 코드의 JOIN 명령어들을 LEFT JOIN으로 변경 또는 외부 조인의 특징이라고 명시해주시면 더 정확할 거 같아요. 섹션 제목이나 본문에 어디에도 '조인'이라고만 나와있어서..ㅠㅠ 당연한 얘기인데도 많이 헷갈렸어요 심지어 내부 조인 명령어를 썼는데도 행 개수가 감소하지가 않는 예시들이어서요
강의와 관련된 질문은 아닌데요 혹시 병현님 PC 사양이 구체적으로 어떻게 되나요? 케이스는 써멀테이크 파워는 마이크로닉스 클래식2 인거는 알겠는데.. 나중에 PC 맞출 때 참고 하려고 합니다. 그리고 병현님 PC 사양으로 많은 양의 데이터를 시각화 했을 때 얼마나 빠르게 되나요? 프로그램 별로 알려주시면 감사하겠습니다. 추가 질문이 있는데, IBM SPSS나 Tableau는 강의에서 안 다루시던데 SPSS,태블로를 사용하지 않는 이유가 무엇인지도 알려주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요 강사님! 항상 수업 잘 듣고 있습니다. 저는 그간 데이터 분석가를 꿈꾸며, 강사님의 "머신러닝 완벽가이드", "tensorflow cnn", "pytorch cnn", "transformer 구현 ~", "fastapi 완벽가이드", "kaggle ~" 강의를 몇번이고 들으며 익혀왔습니다. "내가 만든 인공지능 모델이 과연 어떻게 쓰일까"에 대해서 고민하다가 fastapi까지 공부했는데요. 이제는 Data Engineering이나 MLOps Engineering 쪽으로 취업하고 싶다고 결정하여 어떻게 어디서부터 공부할지 막막합니다. 찾아보니 사실상 Data Scientist가 하는 업무를 제외하고 배포가 되는 과정까지를 다 할줄 알아야 하고, 요구하는 기술적 요건도 많아보였습니다.(docker, fastapi, vllm, kafka, airflow 등등..) 이에 강사님께서 제가 앞으로 MLOps쪽으로 간다면 어떤 것을 공부하면 좋을 것 같은지, 대학원을 생각해보는게 좋을지 등을 추천해주셨으면 좋겠습니다.. 강사님 강의만 거의 들어온 상태라서 저 강의에 나온 내용을 제외하면 아무것도 모른다고 가정해주시면 감사하겠습니다 !
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
안녕하세요. 더운데 수고 많으십니다. 현재 저만의 웹앱을 만들어 저만의 조건검색식을 만들었습니다. 하루에 한번 조건검색을 만족하는 종목을 찾아줍니다. 여기에 실시간으로(15분봉)으로 조건검색에 맞는 종목을 텔레그램으로 받기 위해서는 어떤 기술스택이 필요한지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요 쿠케님! 현재 구현되어 있는 댓글 삭제 로직을 보면 1. 댓글 조회 2-1. 자식 댓글이 존재하면 deleted=true 로 변경 2-2. 자식 댓글이 존재하지 않으면 댓글을 물리 삭제하고, 부모 댓글을 재귀적으로 삭제 이렇게 구현되어 있는데요. 동시성 문제가 발생할 수 있겠다는 생각이 들었습니다! T1 삭제 트랜잭션 T2 답글 트랜잭션 ──────────────────────────────────────────── SELECT 부모 SELECT 자식 → 없음 SELECT 부모 → ACTIVE INSERT 답글 COMMIT DELETE 부모 COMMIT (제가 잘 분석한게 맞나 모르겠네요 ㅎㅎ) 물론 이렇게 꼬일 확률은 낮지만, 이런 케이스에 대해서는 select for update를 거는 것이 좋을지, 아니면 fk를 추가하여 정합성을 보장해줘야 할지, 쿠케님 의견을 묻고 싶습니다.
안녕하세요~ 강의 수강중 통계정보 갱신에 대해 여쭤보고싶은게 있습니다. 운영중에 간혹가다 옵티마이저가 실행계획을 잘못 선택해서 쿼리를 실행해서 슬로우 쿼리가 발생되는 경우가 종종있었습니다. 이때 use index 를 사용해서 주로 해결했었는데 이번 강의에서는 문제가 되는 테이블의 통계정보를 갱신하면 이런 문제들이 해결된다고 하시던데 운영중인 db 에 통계정보 갱신을 했을때 트레이드 오프같은게 없을까요? 실무에서 보통 어떻게 하셨는지 궁금하네요.
안녕하세요! PK 설계와 관련하여 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 강의에서는 AUTO_INCREMENT 를 사용하면 PK가 순차적으로 증가하기 때문에 랜덤한 위치에 데이터가 삽입되는 것을 줄이고, 페이지 분할을 최소화할 수 있어 사용을 권장한다고 이해했습니다. 그런데 한편으로는 MSA 환경에서 PK로 UUID를 많이 사용한다는 이야기를 들었습니다. UUID를 사용하면 각 서비스에서 ID를 독립적으로 생성할 수 있다는 장점이 있다고 하는데, 서비스별로 데이터베이스와 테이블이 분리되어 있다면 각 테이블의 PK는 해당 테이블 내에서만 유일하면 되기 때문에 AUTO_INCREMENT 를 사용해도 문제가 없지 않을까 생각했습니다. 그래서 다음 내용이 궁금합니다. 실제 MSA 환경에서는 일반적으로 PK로 UUID를 많이 사용하는지 UUID 사용으로 인한 인덱스 크기 증가와 페이지 분할 등의 단점보다 UUID의 장점이 더 커지는 판단 기준은 무엇인지 찾아보니까 시간 순서 특성이 있는 UUID v7 라는 것도 있는데 이를 사용하는 건지 이런 궁금증이 생기는데 시원하게 해결이 되지 않아서 질문으로 남깁니다. 항상 좋은 강의 올려주셔서 감사합니다. 다음 강의에 해당 내용에 대한 설명이 다 있는 것을 확인하였습니다. 감사합니다!
커버링 인덱스가 아니라고 가정한다면 클러스터링 인덱스까지 2번의 B+Tree 탐색을 하지만 커버링 인덱스라면 이런 탐색을 한번 줄여 발생하는 IO 작업을 최적화 하는것으로 이해 했습니다 커버링 인덱스 말고도, 자주 사용되는 페이지의 위치를 자동으로 InnoDB에서 어댑티브 해시 인덱스라는 공간에 저장 하는것으로 알고 있는데 이 방식도 IO 작업을 최적화 하는 것인지 궁금 합니다