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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
미해결
비전공자도 이해할 수 있는 Docker 입문/실전
차례대로 따라가던 중 docker build -t my-jdk17-server . 를 실행하면 ERROR: failed to build: failed to solve: openjdk:17-jdk: failed to resolve source metadata for docker.io/library/openjdk:17-jdk: docker.io/library/openjdk:17-jdk: not found 위와 같은 에러가 발생합니다. 이유를 찾아보니 Docker hub 정책변화로openjdk 이미지를 eclipse-temurin 으로 이전한 상태라고 하는데 어떻게 해야하나요?
미해결
대세는 쿠버네티스 (초급~중급편)
회사 노트북으로 실습 환경을 꾸려서 여유있는 시간에 쿠버네티스 공부를 하고자 하는데 아무래도 회사 네트워크 보안 문제로 github에서 raw 다운로드 기능이 막혀있는 것 같습니다 강제로 일프로님 github에서 스크랩을 가져와서 텍스트 파일을 만들어서 vagrant 설치를 진행해보긴 했는데 master 노드는 만들어졌는데 worker노드는 생성되지 않았고 raw.githubusercontent.com 경로가 포함된 파일들도 못가져오는 듯하고 ssh관련 문제도 있어서 그런지 정상적인 설치가 안되더라구요 제가 일일히 수동적으로 설치를 진행해 보고 싶은데 vagrant 파일 스크랩만 보고 설치하기에는 제가 아직 지식이 부족해서 좀 더 쉬운방법이 있을까요? 리눅스관련 명령어를 그냥 타이핑해서 하는 건 어렵지 않지만 초기 세팅이나 프로그램의 특정 버전이라던지 어떤 거를 써야할지 잘 모르겠고 github에서 파일을 가져오지 못하는 경우 어떻게 해야할지 잘 모르겠어서 다른 방법이 있는지 궁금합니다 혹시나 설치 시에 생긴 로그가 필요하시다면 보내드리겠습니다
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
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위와 같이 SCORERS를 import할때 오류가 발생합니다. 코랩환경입니다. 오류 해결 방법이 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[문제] 빅데이터 분석기사 실기 언어 선택에 따라 합격 여부를 조사한 결과이다. 언어와 합격 여부는 독립적인가? 가설검정을 실시하시오. (유의수준 0.05) 귀무가설(H0): 언어와 합격 여부는 독립이다. 대립가설(H1): 언어과 합격 여부는 독립이지 않다. 여기서, 이 문제는 독립성 검정이기 때문에 귀무가설은 독립이다! 라고 설정하는건가요? 보통 귀무가설이 알려진 사실, 대립가설이 내가 증명하고자 하는 사실인데, 독립성 검정이기에...내가 증명하고자 하는 사실이 "두 데이터는 독립이다."라서 이게 대립가설인것같이 느껴집니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
정답이 f1인데, 풀이에 반드시 print문까지 작성해야 답인가요? df.isnull().sum()을 사용하면 눈으로 f1이 답인걸 알 수 있으니 그냥 정답란에 f1만 적으면 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 혹시 빅분기 실기 1유형 문제가 큰 문제 하나 안에서 작은 문제 3개로 구성되는 형태인가요? 이게 문제 구성이 고정적인건지 시험에 따라서 소문제가 2개나 4개로 바뀌어서 나올 수도 있는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 값이 다른지 여쭤봅니다 잘못작성된 것이 있을까요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의랑 똑같이 코딩한것 같은데 왜 답이 float형으로 나오는 걸까요???
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
stats.wilcoxon(df['무게']-120, alternative = 'less') 에서 alternative = 'less'가 이해가 안됩니다. 관측값(실제값)이 왜 더 작아야 하나요?
