172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
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...
미해결
회사에서 바로 쓰는 업무자동화 AI 에이전트 (w. n8n, LangGraph)
parser 부분에서 에러가 난다고 합니다. 선생님 하신것 그대로 따라 했는데 에러 나는것 같아 ai에서 물어보고 수정했는데 에러가 안 사라지네요... 제가 비전공자라 뭘 놓쳤을 수도 있습니다..
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
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형1의 모의문제2번에 문제4번 질문입니다 문제4 주어진 데이터에서 자료형(type)이 object인 컬럼은 삭제하고, 결측치는 0으로 대체한다. 행 단위로 합한 다음 그 값이 3000보다 큰 값의 데이터 수를 구하시오 ('age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views'의 각 행별 합) 에서 두번째 라인의 행단위로 합한다음 그값이 3000 보다 큰 값의 데이타 수를 구하라 것으로 문제풀이는 아래와 같습니다 cols = df.select _dtypes(exclude='object').columns cols df = df[cols] df.head() df = df.fillna(0) df = df.T df.head() print(sum(df.sum() > 3000)) 여기서 질문이 문제에서 행단위로 합한다음 그 값이 3000보다 큰 데이타 수를 구하라는 의미는 단순한 워딩만 분석해 보면 아래 처리 이해 됩니다. 즉 , age f1 ... 등등의 행의 합을 구하고 그 값이 3000이 넘는 수가 몇개냐의 의미로 해석되됩니다. 선생님의 문제 풀이가 이해가 안가는데 설명 좀 부탁드립니다, cols = df.select _dtypes(exclude="object").columns cols df = df[cols] df = df.fillna(0) df = df.T df['tot'] = df.sum(axis=1) print(df['tot']) (df['tot'] > 3000).sum() 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하십니까 훌륭하신 강병진님! 질문이 있어서 글 남깁니다! 저는 현재 교내 학교 문서를 RAG를 만들어서 정보를 얻는 것을 구현하던 중입니다. 우선 개인 학생 성적, 수강 데이터들로 교내 졸업 요건을 파악하는 그래프를 구현 하던 중에 정확도 향상을 고민하던 중 조언을 듣고 싶습니다! 현재 '21학번 컴퓨터공학과 졸업요건 알려줘' 라고 임베딩 검색을 할때 k값을 3으로 할때는 다른 학과 정보까지 같이 나옵니다. 그래서 k값을 1로 하면 딱 컴퓨터 공학과에 맞는 정보들만 주지만 공통 졸업 요건 부분들을 파악하지 못합니다. 결국 학교 문서상으로 llm이 판단하려면 공용 졸업요건 + 개별 학과 졸업요건 정보가 같이 주어져야지 잘 판단하는 거 같습니다. 그래서 생각한 방법이 쿼리가 오면 그걸 기반으로 공통 졸업 요건 파악하는 노드, 개별 학과 졸업 요건 파악하는 노드를 만들어서 그걸 generate노드로 줌 데이터 전처리 과정에서 임베딩 할 때 청크를 학과 별로 나눈다음에 메타데이터로 학과 이름을 넣어주고 하나의 retrieve로 k값의 갯수를 늘림 이 정도 방법이 생각나는데 이러한 접근이 올바른지 혹은 더 적절한 방법이 있는지 궁금합니다. 참고 사항입니다!) 현재 구현 그래프 동작은 다음과 같습니다 엔트포인트 호출시 해당 학생 id값으로 db쿼리로 학생 성적 받아와서 성적 리스트와 쿼리를 상태로 가짐. 유저 쿼리로 벡터db invoke값을 context로 담고 generate에서 쿼리, 성적 리스트, 컨텍스트 정보로 llm이 판단 (model: gpt-5-mini) 글 읽어주셔서 감사합니다!!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위와 같이 SCORERS를 import할때 오류가 발생합니다. 코랩환경입니다. 오류 해결 방법이 있을까요?
