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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 덕에 아무것도 몰랐던 파이선에 대해서 알고 빅분기 실기 준비 원활하게 잘 하고 있습니다. 주석처리 관련해서 Ctrl+/로 하는 걸로 아는데요.. 코랩이나 실기체험 프로그램에서 처음엔 잘 되다가 몇 분 지나면 안되는데, 왜 그럴까요.. 안되니까 너무 답답하네요...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
저는 문제를 보고 9회차의 작업형2 방식과 동일하게 아래와 같이 했는데요 이렇게 해도 되나요? drop와 레이블인코딩을 하지 않았을때 값이 10정도 차이가 나서 질문 드립니다! # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv(" churn_train.csv ") test = pd.read _csv(" churn_test.csv ") target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 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) #랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_error print(mean_absolute_error(y_val, pred)) # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) lg.fit (X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print(mean_absolute_error(y_val, pred))
미해결
[4주완성] 11회 빅분기 오징어 게임 (빅데이터 분석기사 실기)
미션에 TIL 대화방에 간단히 작성이 있는데.. 작성할 대화방을 못찾고있어요.ㅠ 혹시 디스코드 말씀이신지..
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
아무리 다시 지우고 해봐도 안나옵니다. 여기서 뭘 설치하라는 건지 찾을 수가 없고 선생님이 말하는 버튼이 전혀 나오지 않습니다.
해결됨
제미니의 개발실무 - 커머스 백엔드 기본편
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다! 현재 아키텍처는 Controller -> Service -> Resposiotry 구조로 흐름이 이어지고 Service는 각 개념에 대한(Product, Review 등..) 조회 쿼리를 묶는 Finder, 그외 CUD 기능을 묶는 Mananger 또는 Handler ? 로 이뤄져 있습니다. 이 구조는 예전에 토스 슬래시 "지속 성장 가능한 코드를 만들어가능 방법"에 대해 인상 깊게 봤는데 조회용, CUD용을 별도 컴포넌트로 관리하고 Service는 이를 핸들링 하는 파사드 패턴의 구조와 유사하게 생각했었습니다. 여기서 질문이 있는데요 Product와 Review는 격벽을 두는 서로 다는 개념이지만 Product라는 1급 개념이외의 하위 개념 (섹션, 카테고리)들은 상품을 추가할 때 하나의 트랜잭션으로 묶이는 대상이라고 생각이 들었습니다. 그럼 이 경우에는 리뷰는 상품과 서로 다른 개념이기 때문에 서로를 알지 못하지만, Product의 하위 급수 개념들은 ProductService 내에서 하나의 트랜잭션으로 묶는, 즉, xxxService는 동일한 개념에 속한 개념들을 하나의 트랜잭션으로 묶는 파사드의 일종이라고 생각하면 될까요? 만약 맞다면 개념과 격벽을 이해하기에 각 개념은 하나의 트랜잭션으로 묶여야하나?에 대한 고민도 개념을 구분하는 방법이 될 수 있겠구나!라는 생각이 들기도 하네요 항상 잘 보고 있습니다 감사합니다!
미해결
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요. n8n의 새로운 Python (Native) (Beta) 런타임 은 보안 및 실행 환경 제어를 위해 이처럼 다른 노드의 데이터를 참조하는 비표준 _ 헬퍼 함수를 지원하지 않는다고 합니다. 아래 코드 수정이 필요해 보입니다. # n8n Code (Python) node merged = {} # 1) 모든 아이템의 json을 순서대로 병합 (뒤에 오는 값이 우선) for item in items: merged.update(item.get("json", {})) # 2) ID 추가 merged["ID"] = _('IMG - 시트 행 가져오기').first(). json.ID # 3) 단일 아이템으로 반환 return [{"json": merged}]
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
-1 에서 "" 을 반환하고 0번째로 올라가서 a를 반환하는것 까진 이해했습니다. 근데왜 abcd가 아니라 거꾸로 축력이 되는거죠
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
이미지 생성 > IMG - JSON 병합 및 ID추가 노드에서 여러건을 처리하는 경우 merged["ID"] = _('IMG - 시트 행 가져오기').first(). json.ID 여기에서 무조건 첫번째 ID에 갱신을 하고 시트에 첫번째에만 URL이 갱신되고있는데 제가 잘못 구현한부분이 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
평균이 왜 다를까용?...
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
이 문제에서 int 형태로 input에 101110이들어가면 10진수 10만1110으로 인식하지 않나요..? 설명이 조금더 있었으면 좋겠습니다 어떻게 이 프로그램이 2진수로 인식을 하나요?
해결됨
컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터
이메일로 강의자료 요청드립니다. dongxuan09@naver.com 좋은 강의 감사합니다!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
04:17 Parent: 5 출력된 후 x=25 유지인지 x=5로 변한건지 궁금 합니다~
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
['f','i','r','s','t','\0','r','i','n','g']을 for문으로 첫 번째 인덱스부터 끝까지 %c로 출력하면 first ring이라고 하셨는데, '\0' 널문자가 %c로 출력하면 공백이 되나요? 출력 결과가 "first ring"이 되는지, "firstring"이 되는지 모르겠습니다.
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
fhvmf444@naver.com 입니다. 급하게 파이썬을 배워서 사용해야하는상황이라 인강을 듣게됐습니다. 파일이 올려져있는거는 다운했더니 아무것도 보이지않습니다. 강의 자료 보내주시면 감사하겠습니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
UTM과 ESM가 둘 다 보안 기능을 하나로 통합한 것 같은데 어떤 점이 다른가요?
해결됨
제미니의 개발실무 - 커머스 백엔드 기본편
안녕하세요, 강사님. 강의 잘 듣고 있습니다. '섹션2. 상품 목록 - 코드 느끼기' 수업에서 룰셋에 의한 암묵적인 구현으로 '카테고리-상품 맵핑이 존재하는 상품은 ACTIVE 상태'임을 보장할 때, 다음 두 가지 방식을 말씀하셨습니다. 연관된 맵핑이 존재한다면 상품을 삭제할 수 없다. 상품을 삭제할 때 연관된 맵핑이 함께 삭제된다. 어떤 방법을 선택할지는 운영진들과 소통해야한다고 하셨는데 (16:30~) 처음에는 운영진과 왜 소통이 필요한건지 잘 이해가 안되어서 고민해보니 맵핑이 단순히 다대다 연관관계 표현을 넘어 도메인 개념으로 동작하여 운영진에게 노출되는 경우를 말씀하신건가 싶습니다. 만약 그렇지 않다면 설명 부탁드립니다. 예시 맵핑에 추가적인 정보가 붙는다고 가정해보면 연관관계 표현뿐 아니라 하나의 엔티티, 도메인 개념으로 기능하고 운영진들에게도 노출된다. ex) 프로모션 이벤트에 포함된 상품마다 할인율이 다르다면 promotion-product 맵핑에 할인율이 포함되고, 운영진들도 프로모션-상품 조합마다 할인율을 조정해야함. -> promotion-product 맵핑 자체가 업무 개념이 되어 운영진에게 노출되고 사용되어짐. 룰셋에 의한 암묵적 구현은 다음 방식들 중 선택할 수 있다. 모든 프로모션에서 A 상품을 제외해야 A 상품을 삭제할 수 있다. (하나라도 맵핑이 있다면 상품 삭제 불가) A 상품을 삭제하면 모든 프로모션에서 제외된다. (상품 삭제 시 연관된 모든 맵핑 제거) 따라서 어떤 룰셋을 정의할지 운영진들과의 소통이 필요하다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 여기서는 데이터셋 분할시에는 .copy()는 안해도 괜찮나요? 작업형 3에서는 데이터 분할시에는 .copy() 적어주는게 좋을지요?
해결됨
제미니의 개발실무 - 커머스 백엔드 기본편
안녕하세요 유투브를 쭉 챙겨보다 강의를 내셔서 바로 달려온 구독자 중 한명입니다 ! 다름이 아니라 섹션 2의 개념 정리 에서 개념도의 격벽에 대한 내용을 코드로는 어떤식으로 표현되는지를 좀더 확실히 이해하고 싶어 질문드립니다. 현재 상품 과 카테고리 테이블 구조는 N : N 으로 되어있고 ProductCategory 는 이 다대다 관계를 연결하는 매핑 테이블 로 이해했습니다. 그렇다면 상품 과 카테고리 는 서로가 서로를 알지 못하는 격벽으로 나눠져있으며 모든건 이 매핑 테이블 인 ProductCategory 로 이뤄지고 상품과 카테고리의 정보를 가져오기 위해서는 두 개념은 서로를 알지 못하니 ProductFinder 에서 ProductCategoryRepository 를 사용해 Category 를 얻은 후 Product 를 반환한다. 가 제가 이해한 격벽을 구현한 코드가 맞을까요 ? 또 이 격벽을 위한 코드에서 조인을 사용하지 않는 이유가 궁금했습니다. RDBMS과 NoSQL의 차이점 하나가 JOIN으로 알고 있는데 JOIN을 사용하지 않고 개별적으로 접근한다는 점이 조금 새롭게 다가왔거든요. 기존에 다른 수강생 분들의 QA를 종합해서 정리했을 때는 다음과 같이 정리됐습니다. 무적의 한방 쿼리 사용을 지양 (쿼리가 점점더 비대해짐) 조인을 사용하지 않음으로써 다양한 조합(재사용)이 가능 복잡한 쿼리문을 들여다보지 않고 각 쿼리문들을 통해 로직의 흐름을 파악할 수 있다??? 제가 이해한 내용이 맞을까요?? 항상 잘 보고있습니다! 감사합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/student_assessment.csv") print(df.head()) print(df.shape) print(df.isnull().sum()) df = df.dropna() print(df.isnull().sum()) print(df.shape) print(df['id_assessment'].value_counts()) cond = df['id_assessment'] == 12 df = df[cond] print(df.head()) df['zscale'] = (df['score'] - df['score'].mean()) / df['score'].std() print(df.head()) print(df['zscale'].max()) #ANS=2.150 저는 z스케일을 식으로 (표준편차/(값-평균))으로 구했는데 퇴근후딴짓님이 skkearn.preprocessing 으로 불러와서 구한것과 살짝 차이가나네요 왜 틀린건지 알수있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
모의2 문제6에서 0이하인 데이터를 ~로 지우셨는데요! 혹시 drop() 으로 지울 수 있는 방법이 있나요? 감사합니다 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") r1 = df['views'].std() cond = df['age'] <= 0 # print(df.shape) df = df[~cond] # print(df.shape)
