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수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
블로그 글쓰기에서 관련url넣는방법은없나요? 파이썬 다운로드라는 키워드로 글을 작성시 중간중간에 파이썬 공식홈페이지 바로가기등 url을 만들수는 없는지, 아니면 이건 수동으로해야하는지 궁금합니다
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
질문드릴꼐 있는데, 다만든것을 에어테이블에 원하는 키워드를 넣어서 셋팅하고, 몇시간마다 자동으로 글쓰게 설정할수있나요?
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
안녕하세요 강의 내용에는 제공해 주신 파일 중 아래 부분이 없는데 이부분을 넣는 것이 맞나요 빼는 것이 맞나요? 확인부탁드립니다 - N8N_CORS_ORIGIN= https://n8n.도메인주소 - WEBHOOK_URL= https://n8n.도메인주소 - N8N_EDITOR_BASE_URL= https://n8n.도메인주소 - N8N_HOST=n8n.도메인주소 이
미해결
실리콘밸리 데이터 리더가 알려주는 Airflow 기초
안녕하세요. 49강 수강 중 질문이 있습니다. for table_name in TABLES.keys(): extract_from_postgres(postgres_schema, table_name) >> load_to_snowflake(snowflake_schema, table_name) 현재 강사님이 주신 이 코드 기준 테이블 2개 tasks 2개 해서 총 4개의 tasks가 airflow tasks list의 결과로 반환되었는데요, 이때의 결과물인 tasks_id가 어떻게 만들어지는지 궁금합니다. 조금 더 정확히는 forloop으로 task를 정의할 때 어떤 식으로 DAG가 이 task의 개수를 세고 네이밍을 하는지 궁금합니다. 혼자 테스트를 해보고 싶어서 임의의 테이블 하나를 postgres:production에 추가하고 코드내부의 TABLES 딕셔너리에 제가 추가한 테이블의 스키마를 추가하였습니다. 이때 테이블이 총 3개가 되었으므로 airflow tasks list의 결과가 총 6개가 될 것으로 예상하였는데 여전히 4개로 나옵니다. 제가 놓친 부분이 있을까요? 현재 production schema아래 3개의 테이블이 있는 상태입니다. airflow=# SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'production' AND table_type = 'BASE TABLE' ORDER BY table_name; table_name ------------------------ session_timestamp user_session_channel user_session_channel_2 (3 rows) 감사합니다. 학습 관련 질문을 상세하게 남겨주시면 더 좋습니다. 예를 들어 이해가 안 가는 부분이 있다고 하면 강의에서 어느 부분인지 어떤 부분이 이해가 안되는지 등등 추가 정보가 큰 도움이 됩니다. 그리고 에러가 난다면 어떤 에러 메시지가 나오는지 같이 공유해주세요. 혹시라도 유사한 질문이 있었는지 먼저 확인 부탁 드리겠습니다. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어갔으면 하고 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 시간이 별로 남지 않아 일단 강의만 후루루룩 본 상태라 이제 중요사항만 다시 반복하려고 합니다ㅠ pd.set_option('display.float_format, '{:.10f}.format() 제 기억엔..이거랑 하나 더 있었던 것 같은데 외우라고 하셨는데ㅠ 강의를 일단 후루룩 본 상태라서ㅠ 어디 강의에서 말씀하셨는지 기억이 잘 안나네요ㅠ (혹시 알 수 있을까요..) 그리고 저 코드랑 비슷한거 하나 더 해서 외우라고 하셨는데.. 그 나머지 하나랑.... 저게 어떤 상황에서 쓰는 코드인지 다시 질문드립니다 데이터가 저런 식으로도 자주 나오는지도 궁금합니다! 좋은 강의 항상 감사드립니다!
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 기출7회 작업형 3 강의 때는 accuracy_score 구할 때, target = test.pop('gender')을 하는 단계가 있었는데요, (아래코드) from sklearn.metrics import accuracy_score from statsmodels.formula.api import logit # 데이터셋 분할 train = df.iloc [: 210 ] test = df.iloc [ 210 :] # 1) 학습, test데이터를 사용해 예측 (0.5 미만: 0, 0.5 이상 1) model = logit ( "gender ~ weight" , data=train ) .fit () target = test.pop ( "gender" ) pred = model.predict ( test ) > 0.5 # 2) 실제 값과 예측 값을 사용하여 정확도 계산 acc = accuracy_score ( target , pred ) # 3) 오류율 계산 print ( round ( 1 -acc , 3 )) 지금 예시문제에서는 따로 없어서 작업형 3에서는 어떨 때 target = test.pop('gender') 를 해야하는지 궁금해요.
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
처음부터 다시 시작하면서 self-hosted-ai-starter-kit 설치후 접속이 안됩니다 모두 정상적으로 작동하는데 n8n 접속이 안됩니다. Docker 도 정상적으로 되는 것 같은데 도움 부탁드립니다 일단 도커를 초기화까지했습니다. 다시 처음부터 시작해보겠습니다 정말 어렵네요...ㅠㅠ 강의내용대로 하나하나 잘 따라갔는데도 안되니...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
자료에는 0.5 미만 : 0 0.5 이상 : 1 이라고 되어있는데, 코드 및 설명은 0.5 이하 : 0 0.5 초과 : 1 이라고 보여져요. 어떤게 맞나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 제출 방식에 대해 질문 있습니다! print(submit.to_csv(‘result.csv', index=False) 를 작성한 후에 확인하기 위해 print(pd.read_csv('result.csv')) print(pred.shape) 등을 실행하며 진행하고 있는데 이런 코드는 주석처리나 삭제할 필요 없이 그대로 제출해도 괜찮은지, 그리고 그 전에 EDA등을 하며 print문으로 작성한 것들도 주석처리 없이 그대로 제출해도 괜찮은지 문의드립니다! 😊
해결됨
(GPT-5) 챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기
강의 따라다가가 중간에 파이선 코드 복붙 하는데 아마 두가지 파이선 가상환경이 안맞는다고 충돌 나는데 어디서 문제가 생긴 걸까요
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
강의가 머리에 쏙쏙 들어옵니다. 첫번째로 나만의 블로그 완성 모바일에서 불편하게 보였던 것도 수정완료 했습니다. 일단, 블로그 부터 구글 애드센스 승인 받아보겠습니다. 영상은 그 후로 강의 듣겠습니다. https://hafuture.com 으로 놀러 오세요^^
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
포르테이너 접속해서... 로컬을 누르면 접속이안돼고 Failed loading environment The environment named local is unreachable. 이런 애러만 발생해요 ㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위는 제가 푼 풀이, 아래는 선생님의 답변입니다. 해당 문제에서 왜 최소값을 구하고 대입하는지 모르겠습니다. 문제에서 말하는 상위는 큰 숫자부터 작은 숫자로 정렬했을 때, 10번째로 큰 숫자를 말하는 상위인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분산분석 강의노트( 가정에서 재배하고 있는 네 가지 토마토 종자(A, B, C, D)에 대해 세 가지 종류의 비료 (11, 12, 13)를 사용하여 재배된 토마토 수를 조사하였다. 종자 및 비료 종류 간의 토마토 수의 차이가 있는지 유의수준 0.05하에서 검정하시오. (단, 정규성, 등분산성에 만족한 데이터)) 문제에서 종자, 비료가 범주형 데이터여서 C를 씌워준 걸로 아는데, 회귀 분석 시에도 0, 1로만 나타나거나 A, B, C로만 나타나는 변수에 대해서 logit 또는 ols 안에서도 변수에 C를 작성해야 하는지 궁금합니다..!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
답안 풀이는 anova_lm을 불러올 때 import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols # 1~9 이원 분산 분석 model = ols('수확량 ~ C(비료유형) * C(물주기)', data=df).fit() anova_table = sm.stats.anova_lm(model) print(anova_table) 이런식으로 불러오는데 아래와 같이 import하면 결과가 다른데 문제가 있나요? 뭐가 맞을까요 from statsmodels.stats.anova import anova_lm
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[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 index '2001' 데이터(행)에서 평균보다 큰 값의 개수를 구하시오. -> 평균보다 큰 값의 개수를 구한다고 해서 len을 썼는데 코랩에 있는 정답은 sum을 써서 다른 답이 도출 되는 것으로 확인됩니다. len이 아닌 sum이 쓰인 이유가 뭔지 알 수 있을까요? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/type1_data2.csv", index_col="year") df.head() df=df.T ma=df[2003].mean() cond1=df[2003]<ma len(cond1)
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
안녕하세요 다시 처음부터 시작해서 도커설치까지 완료하고 포르테이너 까지 왔는데 접속하면 정상으로 나오다가 local을 클릭하면 다운되면서 The environment named local is unreachable이 나오는데 무엇을 어떻게 해야 하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트, lightgbm 이거 둘 중에 급하면,, 랜덤포레스트만 사용해도 괜찮을까요? 둘 중에 하나만 사용한다면 더 좋은게 있는건가요? 정석대로 한다면, 둘다 진행해서 값이 error일때는 작은걸로 사용하면 되는건가요? 단순한 질문 같은데 아직 감이 잡힐듯말듯해서 질문드립니다..ㅠ 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
복습강의에서 train = train.drop('customerID', axis=1) # 값이 모두 유니크해도 숫자형이면 유지하지만, 문자형이라 ID는 삭제했습니다 test = test.drop(['customerID'], axis=1 customerID를 지웠는데.. 매번 전처리할때 그냥 target = train.pop만 해서 실전에서 잘 못할 것 같아서요..ㅠ customerID처럼 문자로 된게 고유값이 많으면? 해야하는 것 같은데? 이런 상황일때 무조건 하는게 좋은건가요? 실수로 다른 productID 이런거랑 헷갈려서 그런거까지 실수할까봐ㅠ 그냥 단순하게 target=train.pop~만 해도 될런지... 질문드립니다 감사합니다
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 ROC-AUC로 평가하는데 데이터 전처리를 아래와 같이하고 y=train.pop('Outcome') 아래와 같이 코드를 작성해도 평가에는 지장이 없을까요? 혹시 꼭 검증데이터 분할을 진행해야 평가를 진행할 수 있는 건지 궁금합니다. df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)] test=df.iloc[len(train):] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf =RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train,y) pred=rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False)
