안녕하세요 강사님 ! 실기 강의를 들으면서 정말 많은 도움을 받았습니다. 감사합니다. 실기를 다시 한번 쳐야 되는데 수강 마감이 6월초이고, 시험 날짜는 6월20일이라 수강 기한을 조금만 늘었으면 하는 제 간절한 바램입니다 ㅠㅠ 이번이 마지막이다 생각하고 열심히 수강 할 계획이라 혹시 기한을 이번 시험 때까지만 연장이 가능할지 문의 드립니다.메일 주소jcw7488@naver.com  

어제 2유형 이론을 한번 들어봤는데(분류까지) 생각보다 내용이 많고 뭔가 정리가 안되는 듯 해서제가 좀 코드를 축약하는 방식으로 나름 2유형을 정리해봤습니다.코드가 괜찮다면 제가 적은 것을 암기해서 2유형은 문제 풀이로 마무리 할까도 살짝 고민이 되요.저걸로 2유형 충분히 대비가 될찌 궁금하며 어떤식으로 준비하면 될지 시간 되시면 답변 부탁합니다.   

마지막 설명에서 별칭이 선언되었을때 숫자로 호출하면 안된다는 이야기를 하시는건가요?

작년 개인적인 사정으로 인해 그동안 준비를 못하고 있다가 이번 6/20 실기 시험에 도전하게 됐습니다...혹시나 수강 기간 연장이 가능할까 싶어 문의드립니다.추가요금이 필요하다면 지불한 의향도 있습니다.제 메일 주소는 ejrgns0506@gmail.com 입니다.감사합니다,

안녕하세요! 이번에 빅분기 실기 대비로 선생님 교재와 인강 모두 사용해서 공부중에 데이터 관련하여 문의 드립니다. health_survey2.csv가 있어야 lifestyle 관련 분석이 가능할것같은데 현재 책에 적힌 깃허브에는 health_survey1.csv밖에 없는것같습니다.

안녕하세요. 작년 11회 시험에서 5점차이로 아쉽게 떨어지고다가오는 6월 20일 실기시험을 다시 준비하고 있습니다. 현재 수강기간이 일주일도 남지 않은 상황인데 혹시수강기간 연장 또는 부분결제 가능여부에 대해서 정중히 문의 드립니다.제 메일 주소는 hyoki97@naver.com 입니다. 항상 건강하시고 좋은 하루보내세요감사합니다.

답은 2번으로 되어 있는데 첨부해주신 해설 내용은 3번이어서요~~개수가 두개인 3번이 답 아닌가요?

'f5' 칼럼이 0이 아닌 데이터(행)를 구하시오-> 0이 아닌 칼럼을 제거하라는 말은 아니었다고 판단했는데요,(그래서 아래 코드로 0이 아닌 칼럼의 수를 구했습니다.)cond = df['f5'] !=0 sum(cond) 문제는 이해할 수 있으나, 향후 이렇게 문제 해석 상의 판단에 따라 정답이 달라지는 경우가 자주 발생할까요?

보기 3번 4번 구문이 실행은 되지만 궁금해서 질문 드립니다.rollup (col1, (col1, col2))를 풀어서 쓰면(co1, col1, col2), (col1), () 이렇게 나오는데보통은 rollup(col1, col2)로 쓰지않나요?cube도 비슷한것 같습니다.그룹핑은 중복이 제거 되서 실행 되는 것 같은데 보통은 안쓰는 것 같아서 질문드립니다.

14번문제 보기 1번이 약간 애매해서 질문드립니다.cube는 모든 조합을 하고 rollup이 순서에따라 달라지는거 아닐까요?ex cube(a, b) = (a, b), a, b, () 이고rollup(a, b) = (a, b), a, () 인데cube는 순서를 바꿔도 같은내용인데 rollup은 순서를 바꾸면 달라지는거 아닌가요?

작업형 1 연습문제 자료에 16~39는 문제 없이 코드만 적혀있는데 그냥 코드 학습 용으로만 쓰는건가요? 아님 문제가 누락된걸까요? 16~39는 따로 강의가 없는게 맞는건가요?

안녕하세요 시험 환경에서는 코드 자동완성 기능이 동작하나요?전체 자동완성까지 아니더라도,판다스의 경우'import pandas as pd'라고 선언한 경우에'pd.' 나 'pd.to_' 까지 찍으면사용 가능한 함수 목록이 표시되는지 궁금합니다. 감사합니다.

스크립트를 한번에 복사하고 싶은데 각 문장마다 따로 돼있어서 불편합니다.

데이터전처리에서 결측치로 인해 데이터들을 삭제하셨는데, 범주형 데이터는 : 아무 문자 "X"로 채우고수치형 데이터는 : 평균값 혹은 중앙값으로 채워도 괜찮을까요? 무턱대고 DROP하면 큰일날 거 같아서...

random_state 값에 따라서 결과 값이 들쑥날쑥한데 어떻게 해결해야할까요 ? +- 5% 내에서 값이 달라지는 것 같습니다. 시험장에서는 아무숫자 대입해서 그 중 젤 나은 값으로 제출해도 무방할까요 ? 

인코딩 사용할 때 어떠한 기준으로 원핫인코딩 vs 라벨인코딩으로 진행해야할까요 ? 그냥 전처리할때는 only 원핫인코딩 적용해도 무방할까요 ?

안녕하세요. 2유형 관련 질문 드립니다! train 데이터와 test 데이터가 다를때 레이블인코딩 진행시 train의 종류가 test의 종류를 모두 포함했다면 데이터를 합치지 않아도 되고, 원핫인코딩을 할거라면 concat을 통해 데이터를 반드시 합친 후에 다시 분리해야 된다로 이해 했는데 맞을까요? train의 종류가 test를 모두 포함하지 못한다면 레이블인코딩에서도 데이터를 합친 후 다시 분리해야 할까요? 2유형 EDA을 하면서 아래와 같은 코드로 train과 test 데이터를 무조건 확인하고 진행하는것이 좋은 방법인지 궁금합니다.  print(train.describe(include='O'))print(test.describe(include='O'))a = set(train['object컬럼'].unique())b = set(test['object컬럼'].unique())print(a - b)print(b – a) 모르는게 많아 질문이 길어졌습니다. 답변 감사합니다!

언제 발급될까요?서식 작성했습니다!:D

회귀 분석에서는 스케일링이 필요가 없나요?혹은 데이터에 따라 다르다던지 별도의 기준이 있는걸까요?

문제 2번정답이 강의랑 다르게나옵니다 데이터때문같습니다; 풀이는 거의 동일하게 풀어쓴ㄴ데 답이다릅니다