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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
비료 유형에 따른 토마토의 수확량 평균에 차이가 있는가를 검정하기 위한 검정 통계량을 구하시오. 위 문제에서 분명 종속변수는 비료 유형 1개인데 ols(수확량 ~ C(비료유형) + C(물주기) + C(비료유형):C(물주기),data=df).fit()으로 풀어야 하는 이유가 궁급합니다.
미해결
처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]
강의자료 받으려 하는데 현대자동차 직원은 수강자 계정인을 어떤 이메일로 받으면 되나요?
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
현재 노션에 있는 코드대로 써 보았습니다 def get_minimum_count_of_overseas_supply(stock, dates, supplies, k): answer = 0 last_added_date_index = 0 max_heap = [] while stock < k : #후보군이 되어야하는 것들만 넣는다 => 공장이 멈추기 전까지 while last_added_date_index < len(dates) and dates[last_added_date_index] <= stock: heapq.heappush(max_heap, supplies[last_added_date_index] * -1) last_added_date_index += 1 supply = heapq.heappop(max_heap) * -1 stock += supply answer += 1 return answer 하지만 9번 테스트 케이스(마지막 날에 공급받는 경우)에서 정답은 2인데, 현재 풀이 값은 1로 나옵니다. # 9. 마지막 날에 공급받는 경우 print("정답 = 2 / 현재 풀이 값 =", get_minimum_count_of_overseas_supply(10, [10, 29], [20, 100], 30)) 노션을 확인해보았지만 코드는 같습니다. 뭔가 놓치신게 있는거 같습니다. 어떻게 수정하면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빠르게합격하고싶은데, 스케일링 패쓰해도되죠? 전처리 인코딩이랑 결측치 제거만 해줘도충분하죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 문제를 풀려고 하는데 'Edit My Copy' 이걸 눌러서 문제에 진입하면 ' 문제가 발생하여 이 페이지가 중단되었습니다! ' 라는 문구가 나오고 새로고침을 여러번 하다보면 기분 좋을 때 한번식 열리는데, 무슨 방법이 있을까요...
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
이제 곧 무료 트라이얼 기간이 끝나가서 여러가지 알아보다가 "Docker" 를 활용하면 제 컴퓨터에 직접 '셀프 호스팅' 해서 n8n 을 무제한으로 무료로 쓸 수 있다고 하던데, 셀프 호스팅한 n8n 에서도 영상에 나온 노드들 전부 똑같이 사용 할 수 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 예시문제 작업형1 강의 듣고 있는데 이것저것 연습겸 클릭하고 있는데 문제풀이에서 하다가 답안 메뉴 다시 갔다가 다시 문제풀이로 돌아오니 코드 작성한게 다 날라갔더라고요.. 저장버튼이 활성화되지 않던데.. 저장하려면 어떻게 해야하죠? 실제 시험칠때도 문제풀이 저장하는게 가능한지 궁금합니다 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 df['고객만족도'].fillna(m)할때 앞에 다시 df['고객만족도'] = ~ 붙이는거랑 df.dropna(subset='근속연수') 앞에 df = ~ 붙이는게 정확하게 붙이는 이유가 이해가 되지 않습니다.. 뭔가 작업을 할떄 앞에 df ~를 다시 붙여준다고 생각하면 될까요? 감사합니다
미해결
FastAPI 완벽 가이드
안녕하십니까 강사님! 자세하게 좋은 정보 알려주심에 항상 감사드립니다!! 제 짧은 지식으로 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 사용자 인증을 구현할때 jwt토큰을 사용하는 방법도 있는 걸로 압니다. jwt토큰도 마찬가지로 signed cookie처럼 암호화(인코딩)해서 헤더에 같이 보내는걸로 알고 있습니다. 두 방식이 비슷하다고 생각하는데 jwt토큰과 signed cookie로 인증하는 차이가 무엇인지 궁금합니다. 짧은 경험상 모든 기술간의 트레이드 오프가 존재했던 거 같은데 jwt토큰과 signed cookie에도 그러한 부분이 있는지 궁금합니다 ! 항상 감사드립니다~
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'Attrition_Flag':pred[:,1], 마지막에 왜 index 1 열을 가져오는지 이해가 안 돼요. 예측하고자 하는 값은 '이탈' 고객인데, 왜 0번째 열이 아닌 1번째 열을 추출하는걸까요?ㅠ 이 부분이 헷갈려요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'(귀무가설/대립가설)을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오' 라는 문장그대로 해석하면 될까요? 예를들어 귀무가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오 -> 귀무가설을 기각할지 채택할지 결정 대립가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오 -> 대립가설을 기각할지 채택할지 결정
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데 여기서는 별도 처리를 안하는건가요? c()의 의미가 어떻게될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
머신러닝 pred[:,1] 으로 하는 이유가뭔가요?~
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요 주신 ison파일(자막 나눠들어간거까지) 잘 넣었는데 실행하니 왜 아웃풋이 안 나오는걸까요? 똑같이 해도 자꾸 오류가 생기는 어렵네요.ㅎㅎ creatomate 적용 강의듣다가 하나하나 따라하다가 저렇게 오류가 나서요 도와주셔유^^
미해결
코딩테스트 [ ALL IN ONE ]
안녕하세요. [Min Cost Climbing stairs]에서 base code 설정시에 if n==0 or n==1: return 0 이 아닌 if n==0: return cost[0] if n==1: return cost[1] 로 설정해야 되는 것이 아닌지 문의드립니다. 인덱스 1에 있다고 하더라도 1을 밟아야 꼭대기에 도달할 수 있는 것이니 해당 인덱스의 cost 값을 return 해야하지 않는지에 대해 의문이 듭니다.
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 6회 기출유형(작업형1) 강의에서 3번 문제를 풀 때 '날짜' 컬럼을 pd.to_datetime을 통해서 풀려면 코드 작성을 어떤 식으로 진행해야 할지 알려주시면 감사하겠습니다 ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
자료형 삭제할 때 방법3로 해도 되나요?
미해결
빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)
안녕하세요. 본 강의의 연습문제 풀이가 구름IDE 환경에서 진행되고 있는데, 해당 서비스가 25년 10월 30일을 마지막으로 더 이상 지원하지 않는 것으로 보입니다. 이후 해당 강의 내용을 학습하기 위해서는 어떤 방법을 사용하면 좋을까요??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강사님 어쩌다 보니 실기 시험 준비 기간이 좀 늦어 졌는데, 지금 시험까지 약 10일 정도 밖에 남지 않은 상황인데, 지금부터 시작한다면 어떤식으로 학습하는게 좋을까요?ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].median()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].median()) train = train.drop('회원ID', axis=1) target = train.pop('총구매액') test_id = test.pop('회원ID') cols = train.select _dtypes(include ='O').columns df = pd.concat([train, test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit _transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) df[col] = le.fit _transform(df[col]) # df = pd.get_dummies(df[cols]) train = df[:len(train)] test = df[len(train):] 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) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=500) # rf.fit (X_tr,y_tr) # pred = rf.predict(X_val) from xgboost import XGBRegressor xgb = XGBRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=400, learning_rate=0.01) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**(1/2) r2 = r2_score(y_val, pred) print(mse, rmse, r2) 이렇게 작성했을때 이렇게 나오는데 잘된게 맞는건지 아닌건지 모르겠습니다. 선생님께서는 레이블 인코딩했을때 rmse가 813.22가 나오셨다는데 왜이렇게 차이가 많이나는지 모르겠습니다. 672765.0076766363 820.2225354601252 0.7020188276193622
