안녕하세요혹시 선형회귀모델에서 rmse 값이 가장 낮게 나왔어서 모델을 선택하고 실제 test 데이터를 예측하는데, 이 과정에서 80프로의 train으로 학습한 모델이잖아요..?나중에 train 자체 100프로를 재학습시킨 후 test 예측하는게 더 올바른 것인지.. 이 과정 없이 그동안 진행해온 부분으로 바로 test 예측하는게 좋은지 궁금해요!

먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.실습 1번문제 쿼리는 맞게 했는데 왜 값이 다르게 나올까요?

수업에서는 수치형 데이터에 대한 스케일링을 미실시 하였고, 학습 모델도 랜덤포레스트로만 진행하였습니다. 수치형 데이터에 대해 StandardScaler, RobustScaler 등의 스케일링을 실시하고, lightgbm 모델도 학습을 했을 때 랜덤포레스트 모델보다 성능이 좋게 나왔습니다. 혹시 이 문제에서 스케일링을 하면 안되는 이유나 lightgbm으로 했을 때 발생할 수 있는 문제가 있을까요?

안녕하세요.작년 개인 일정으로 인해 응시하지 못했던 실기 시험을 다가오는 6월 20일에 치르고자 준비하고 있습니다. 현재 제가 수강 중인 강의의 종료일이 2026년 5월 20일로 예정되어 있어 문의를 드립니다.혹시 수강 기간을 실기 시험일 인 2026년 6월 20일 까지 연장해 주실 수 있는지 조심스럽게 여쭤보고 싶습니다.만약 연장을 해주신다면, 남은 기간 동안 더욱 열심히 수강하여 이번 시험에 꼭 합격하고 싶습니다.긍정적으로 검토해 주시면 감사하겠습니다.감사합니다. 계정 이메일: whddlsghd@naver.com

강사님 안녕하세요. 수강 계획을 짜기 위해, 관련하여 문의드리려고 합니다. 현재 제가 여러가지 일을 병행하고 있어, 실기 시험일 (6월 20일) 까지 강의 수강 및 시험 대비 계획을 짜려고 합니다.강의 중 '최근 시험이 이전보다 좀 더 어려워져서 강의 계획에 포함된 문제들뿐만 아니라, 케글에 업로드 해 놓은 문제도 풀어보는 것이 필요하다'는 이야기를 들은 바 있어서, 해당 문제들을 푸는것도 계획에 포함시키기 위해 '해당 문제들은 어느정도 풀어봐야 실기 시험에 안정적으로 합격할 수 있다' 라 할 수 있을만한 대략적인 양이 있는지 궁금해 질문드립니다. 또한 현재 총 강의 중 10% 정도를 수강했는데, 비전공자로서 이전에 대학에서 방학동안 들었던 데이터 분석 강의에서 배운 내용을 환기하는데 도움 많이 되었습니다. 이에 좋은 강의 제공해 주셔서 감사합니다.

먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요.마인드맵 강의 하실 때 하시는 프로그램 무엇인지 알 수 있을까요? 정리할때 좋은 것 같아서 해보려고 합니다.감사합니다.

먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요.엔터티 종류중에 유,무형 구분/ 발생지점이 있는데사건 엔터티랑 행위 엔터티랑 다른건가요? 감사합니다.

안녕하세요22강 작업형1 연습문제 13~15번까지 듣고,그 이후 문제인 16번~39번까지의 연습문제 풀이를 보려고 찾아봤는데 강의를 못 찾아서요...나머지 16~39번 풀이는 몇강을 보면 되는지 궁금합니다.몇강을 보면 되는지 답변해 주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요.강의 교재[빅분기]가 필요합니다.squeeze61@korea.kr로 부탁드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님작업형1 4-6 NEW 강의에서Section 5번답이 0.61인데 저는 계속해서 0.68이 나오네요 ㅠ오타일 확률은 없는거겠죠FJ포함된 조건으로 cond 작성한다음df[cond].shape하면 28개행 나옵니다

강사님 안녕하세요 ㅎㅎ아래 Databricks환경에서 신규가입을 햇는데요..Sign up for Databricks Free Edition - Databricks제가 이강의 선택한 이유중의 하나가 databricks에 대한 환경구성, 설정내용이라던지..이런내용도 배우고 싶어서 수강을 햇는데요.. 이런 내용은 없는지요바로 섹션3. Ch.16강부터 바로 databricks환경내에서 실습을 하시는데... 코드내용은 이해가 되는데..... databricks환경구성등에 관한 내용은 없는지요?

이전에 작업형 1,2 를 학습하고 3을 학습중인데, 오늘 확인해보니 작업형 1 새로운 강의들이 올라왔더라구요..?? 어떠한 차이가 있어서 구버전은 삭제가 되는지 궁금합니다.

안녕하세요 강사님 강의 열심히 잘 듣고 있습니다!다름이 아니라 시간이 부족해서 효율적으로 학습을 해야하는 상황입니다!모의문제 1~15번까지 풀었고 그 밑에 삭제예정인 구 버전들도 필수로 풀어봐야하는지 궁금합니다!별로 좋은 질문인 것 같진 않네요ㅠㅠ 하지만 열심히 해서 합격하겠습니다😋

선생님 안녕하세요.빅분기 실기 강의를 수강하고 있는 수강생입니다. 제가 해당 강의를 작년 5월 중순에 결제하였으나,개인적인 사정으로 인해 그동안 실기시험에 응시하지 못하여다가오는 6월 20일 실기시험을 목표로 다시 준비를 시작하게 되었습니다. 현재 수강기간이 약 2주 정도밖에 남지 않은 상황이라,남은 기간만으로는 강의 내용을 충분히 복습하고 시험대비를 마치기 어려운 상태입니다. 혹시 수강기간 연장 또는 1개월 부분결제가 가능할지 정중히 문의 드립니다.제 메일 주소는 ghn04055@naver.com 입니다. 감사합니다.좋은 하루 보내시길 바랍니다.

안녕하세요 12회 시험을 준비하고 있는 취준생입니다다름이 아니라 궁금한게 있어서 이렇게 Q&A를 남깁니다!레이블 인코딩보다는 원핫 인코딩을 사용하는 것이 훨씬 점수가 작게 나오는데 왜 굳이 이번 레이블 인코딩을 사용했는지 궁금합니다(원핫 인코딩 쓰면 rf나 lg 모두 946점대가 나와서 레이블보다는 거의 5점대 차이가 납니다!)혹시 범주형 카테고리가 10개 이상이라서 레이블을 쓰신건가요?다음 시험때때는 그냥 레이블 보다는 원핫만 써도 상과없는지 궁금합니다!

안녕하세요. 현재 강의 수강 기간이 5월 20일까지로 확인되는데 12회 실기 시험이 6월 20일로 예정되어 있어 준비 기간이 다소 부족한 상황입니다. 혹시 수강 기간을 약 한 달 정도 연장할 수 있는지 또는 추가 결제를 통해 일부 기간만 연장하는 것이 가능한지 문의드립니다. 이메일은 tjdqls4516@naver.com 입니다. 검토 후 회신 주시면 감사하겠습니다!! 감사합니다.

슬라이싱 연습에서 마지막 앞단어 출력할때listbox[-2]는 안되나요??

안녕하세요, 강의 수강 중 환경 구성 관련하여 문의드립니다.현재 맥북 Apple M4 칩(ARM 아키텍처)을 사용하고 있습니다.VirtualBox에서 네트워크 설정 후, 제공해주신 이미지 파일로 가상 머신을 실행하는 과정에서 아래와 같은 에러가 발생했습니다.Cannot run the machine because its platform architecture x86 is not supported on ARM.결과 코드: VBOX_E_PLATFORM_ARCH_NOT_SUPPORTED (0x80bb0012)확인해보니 M4 칩(ARM 기반)에서는 x86 아키텍처를 네이티브로 실행할 수 없는 것으로 이해하고 있습니다.혹시 해당 강의를 ARM 환경(M4 맥북)에서도 실행할 수 있는 방법이 있는지,또는 대체 가능한 환경(예: 다른 가상화 도구나 이미지)이 있을까요.... 

안녕하세요 현업으로 인해 Spark 강의를 듣고있는데, 기초부터 빅데이터 자체에 대해서도 다루고있어서 상당히 만족하고있습니다. 다만 현재 강의를 듣고있는 시점(26년 4월)에도 Databricks Free Edition 세팅이나 실습영상은 없는듯한데 업로드 계획이 있으신가요?

df = df.sort_values(['가격', '메뉴'],ascending=[False, True])df 이부분이 책에서는 df.sort_values(['가격', '메뉴'],ascending=[False, True], inplace=True)df 라고 되어있는데 같은 뜻일까요?