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110강 회귀_8번 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

mse구할때 model.mse_resid와 값이 다른데 뭐가 맞나요

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13thfiend 댓글 2 좋아요 0 조회수 33

변수명 한글로 써도 될까요

미해결

[2026년 빅분기 실기 준비] 빅데이터 분석 기사 실기 시험 100% 합격 ! 기출 문제의 패턴이 보인다 !

안녕하세요 파이썬 자체는 한글 변수명을 허용하는 것으로 알고 있습니다. 시험 환경에서도 변수명을 한글로 써도 될까요? 매번 작명하기 귀찮아서요,, 감사합니다

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파타곤이야 댓글 1 좋아요 0 조회수 39

XGBRegressor 학습 시 warning 출력

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, XGBRegressor 학습 시 나타나는 warning으로 실제 오류와 자주 헷갈려서, import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 실행 후 코드를 계속 실행해도 괜찮을 지 여쭤보고자 문의 드립니다. 좋은 강의 감사합니다.

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이건웅 댓글 2 좋아요 0 조회수 39

LLM판단에 문제가 있는 것 같습니다

해결됨

베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩

강의를 수강하시다가 막히는 부분이 있는 경우는 "자주 묻는 질문"을 먼저 참고 부탁드립니다. 막히는 부분에 대해서 질문을 주실 때에는 꼭 강의 제목과 타임라인도 같이 작성 부탁드립니다 오늘 판단을 분석해봤는데요 데드크로스를 들어갔는데, 골든크로스가 견고하다고 잘못 판단하는 것 같습니다.

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eunno 댓글 2 좋아요 1 조회수 56

데이터 프레임을 변경해도 되나요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

'views' 컬럼의 1사분위수, 3사분위수 그리고 IQR을 계산하시오. 이상치 조건에 맞는 데이터를 찾으시오. (이상치는 1사분위수 – (IQR 1.5)보다 작은 값과 3사분위수 + (IQR 1.5)보다 큰 값) 이상치 데이터의 'views' 컬럼 합을 정수로 구하시오. 문제를 푸는데 1사분위수와 3사분위수를 새로운 df['1qr'] df['3qr''] 이라는 컬럼을 생성해서 저장하고싶은데 시험 점수에는 영향이없나요

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이강현 댓글 2 좋아요 0 조회수 28

10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 해당 문제를 아래와 같이 풀었는데 저는 계속 0.253이 나오는데 정답이 0.254여서 제가 어떤 부분에서 틀렸는지 알고 싶습니다. 감사합니다. [출력결과] OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: heating_load R-squared: 0.754 Model: OLS Adj. R-squared: 0.752 Method: Least Squares F-statistic: 417.8 Date: Tue, 16 Jun 2026 Prob (F-statistic): 2.02e-164 Time: 12:24:27 Log-Likelihood: -1772.0 No. Observations: 550 AIC: 3554. Df Residuals: 545 BIC: 3576. Df Model: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ Intercept 38.3821 1.504 25.517 0.000 35.427 41.337 wall 0.0304 0.030 1.012 0.312 -0.029 0.090 roof 0.2483 0.006 39.564 0.000 0.236 0.261 glazing 0.2217 0.023 9.693 0.000 0.177 0.267 height -0.2469 0.077 -3.212 0.001 -0.398 -0.096 ============================================================================== Omnibus: 0.698 Durbin-Watson: 1.896 Prob(Omnibus): 0.705 Jarque-Bera (JB): 0.785 Skew: -0.077 Prob(JB): 0.675 Kurtosis: 2.899 Cond. No. 805. ============================================================================== Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. 0.25349999999999995 [코드] # 1) 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/10_3/heating.csv") # 모든 독립변수를 포함한 회귀모형을 적합하시오. 다중 선형 회귀 분석 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("heating_load ~ wall + roof + glazing + height", data = df).fit() print(model.summary()) # 이때 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하시오. print(0.0304+ 0.2483+ 0.2217+ ( -0.2469) ) # 0.253

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2142073 댓글 2 좋아요 0 조회수 30

작업형 2 질문

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2를 할때 원-핫 인코딩이나 레이블인토딩을 진행해서 더 성능이 좋은 모델을 쓰고 있는데 강의에서 불균형일때 원-핫인코딩처럼 합쳣다가 푸는 방식으로 추천해주셨는데 레이블도 합쳤다가 푸는형식으로 해도 상관이 없는지? 와 안전하게 그냥 둘다 합쳐서 인코딩하는 방식으로 해도 상관없는지 궁금합니다!

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jinkss8077 댓글 2 좋아요 0 조회수 33

62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

해결됨

(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI

62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

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  • next.js
  • 인공지능(ai)
eogkr960 댓글 2 좋아요 0 조회수 44

62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

해결됨

(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI

안녕하세요 62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.

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  • 인공지능(ai)
eogkr960 댓글 1 좋아요 0 조회수 37

작업형 2 템플릿 확인 요청

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 전체적으로 이런 식으로 작업형 2를 풀어왔는데, 시험 전 마지막으로 올바른 코드인지 점검 부탁 드리고 싶습니다. EDA -> target값 분리 -> 스케일링 -> 인코딩 -> 데이터 분리 -> 머신러닝 -> 평가 -> 테스트 예측 순서로 풀어왔는데, AI한테 질문하니 카테고리가 안맞아 train, test를 불가피하게 합쳐서 풀어야 할 땐, 인코딩을 먼저 하라는 말에 혼란스러워 질문 드립니다. import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 평가: RMSE (회귀) # target: 총구매액 (2482개의 행) # 결측값: 환불금액 # object 컬럼: 주구매상품, 주구매지점 (2개) / num 컬럼: 그외 (7+1개) pd.set_option('display.max_columns', None) print(train.shape, test.shape) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.describe(include ='O')) # print(test.describe(include = 'O')) # 카테고리 확인 (주구매 불일치 -> 합쳐서 인코딩) o_cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns # for col in o_cols: # if (set(train[col]) == set(test[col])): # print(col, '카테고리 일치') # else: # print(col, '카테고리 불일치') # 결측치 채우기 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(train.isnull().sum().sum()) # print(test.isnull().sum().sum()) # id, target 분리 train_id = train.pop('회원ID') test_id = test.pop('회원ID') target = train.pop('총구매액') print(train.shape, test.shape) print(target.describe()) # 스케일링 n_cols = train.select_dtypes(exclude = 'O').columns # print(n_cols) # print(train.head()) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[n_cols] = scaler.fit_transform(train[n_cols]) test[n_cols] = scaler.transform(test[n_cols]) # print(train.head()) # 인코딩 # 데이터 합치기 combined = pd.concat([train, test]) # 원핫 # combined = pd.get_dummies(combined) # train = combined[:len(train)] # test = combined[len(train):] # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코더 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder o_cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns for col in o_cols: le = LabelEncoder() combined[col] = le.fit_transform(combined[col]) train = combined[:len(train)] test = combined[len(train):] print(train.shape, test.shape) # 데이터 분리 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) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) # 머신러닝 # 랜포 # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state = 0) # rf.fit(X_tr, y_tr) # pred = rf.predict(X_val) # lightgbm import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state = 0, verbose = -1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_val, pred) print(rmse) # 813.2017203251257 (원핫, 랜포) # 808.845167469651 (라벨, 랜포) # 779.7626410741833 (라벨, lgb) - 채택 # 779.7626410741833 (원핫, lgb) # 테스트 예측 (전체 train으로 학습) model.fit(train, target) pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to_csv('result.csv', index = False) print(pd.read_csv('result.csv').head()) print(pd.read_csv('result.csv').shape)

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mh 댓글 2 좋아요 0 조회수 40

실습 2인데 커서아이디 같은거 다운로드 안내같은건 따로없나요??

해결됨

베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩

안녕하세요. 실습 2인데 커서 아이디라던지 git 설치의 안내는 다른강의에 있는 것들을 선행해야하는건가요?? 과정이없이 바로 실행하라고만해서 따라가질 못하고있어요 ;;

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jinseung91 댓글 2 좋아요 1 조회수 42

5. 실습 (1) 개발 환경 준비와 프로젝트 구조 03:11

미해결

베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩

강의 제목/ 베게 투자법완성: 아침이 설레는 AI완전 자동매매 CLAUDE 바이브코딩 터미널 이라고 말씀하셨는데 터미널은 무엇이며 어디에 가서 봐야 하는지 갑자기 전문용어로 넘어가서 깜짝 놀랬습니다 ㅠㅠ

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yiyoungshin 댓글 1 좋아요 1 조회수 48

실행이 안 되는데요.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

25분 35초에서 화면에 아래에는 PROBLEMS OUTPUT DEBUG CONSOLE TERMINAL 등등의 메뉴바가 보이면서 Windows PowerShell 등이 보이는데 제 거에는 그런 게 없이 실행도 안 되는데요.

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topikgo 댓글 1 좋아요 0 조회수 31

print 문법 실행 안 돼요.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

25분 35초에서 print('Hello python!') 하고 실행할 때는 Ctrl+F5키를 눌렀는데 메뉴바 옆에 검색창이 뜨는데 왜 그럴까요?

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topikgo 댓글 1 좋아요 0 조회수 36

작업형2 인코딩 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 현재 작업형 2 문제 풀이 중 인코딩을 하는 경우 아래와 같이 코드를 작성하고 있습니다 import pandas as pd train= pd.read_csv('/content/churn_train.csv') test= pd.read_csv('/content/churn_test.csv') #(4116, 19) (1764, 18) target= train.pop('TotalCharges') #1. 인코딩 df= pd.concat([train, test]) df1= pd.get_dummies(df) train= df1.iloc[:len(train)].copy() test= df1.iloc[len(train):].copy() 인코딩 후 train, test로 나누는 과정에서 미리 train의 길이를 지정하고 그 변수를 넣는 것이 맞는 걸까요? 아니면 기존의 방식 (위) 처럼 해도 무관한지 궁금합니다 import pandas as pd train= pd.read_csv('/content/churn_train.csv') test= pd.read_csv('/content/churn_test.csv') #(4116, 19) (1764, 18) target= train.pop('TotalCharges') train_len= len(train) #1. 인코딩 df= pd.concat([train, test]) df1= pd.get_dummies(df) train= df1.iloc[:train_len].copy() test= df1.iloc[train_len:].copy()

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김민성 댓글 2 좋아요 0 조회수 39

작업형 3 벼락치기 공부방법 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 원래는 작업형3을 아예 버리려고 했는데 남은 시간동안 작업형3을 조금이라도 공부하려고 하는데 어떻게 해야될지 모르겠어서 질문글 남깁니다. 우선 빅이시 영상에서 소개하는 summary 확인하는 방법은 숙지해두었는데, 그외에 직접 검정을 하거나, 기초통계에 대한 지식은 거의 없는 상황입니다. 현재 상황에서 어떤걸 하는게 가장 좋은 전략일까요? 기출에 나온 작업형 3 관련 개념들이라도 숙지하고 시험장 들어가는게 현재로선 최선일까요? 감사합니다.

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2142073 댓글 2 좋아요 0 조회수 57

14강의 예시 데이터를 통한 답을 구하는 과정에서의 문의

미해결

Pytorch 를 활용한 딥러닝 Part 1 기본 알고리즘 A to Z 마스터

14강 최소제곱법을 이용한 다중선형회귀에서 강사님께서 언급하신 예시 데이터의 특징이, X^TX 가 Singular Matrix 이기 때문에 유사역행렬을 이용하여 해를 찾는다고 하셨는데요. 최소제곱법에 의한 풀이법을 좀 더 검색하고 알아보니, 강사님께서 설명하신 방법인 X, y 값을 평균값으로 중심이동해서 구하는 방법 말고, X 데이터 행렬의 맨 앞에 1로 채워진 열벡터 데이터를 삽입하고 W 벡터를 w1, w2, w3 이 아닌 w0=b, w1, w2, w3 으로 하여 중심이동 없이 바로 W와 b를 구하는 방법이 소개되어있었습니다. 그런데 14강의 예제를 통해 그렇게 풀어보니 W와 b의 결과가 전혀 다르게 나왔는데 (몇번을 검산해도 똑같습니다.) 이 이유가 궁금합니다. 다시 말해 X^TX 가 Singular Matrix 가 아니라면 역행렬이 명백히 존재하므로 어떻게 계산해도 같은 결과가 나오는것이고, X^TX 가 Singular Matrix 이기 때문에 행렬의 rank 가 적어 어떤 방법으로 유사 역행렬을 구하여 계산했느냐에 따라 다른 답이 나올 수도 있는것인지 궁금합니다. 이에 대한 답변을 부탁드립니다.

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Andrew Shin 댓글 2 좋아요 0 조회수 46

빅분기2회기출문제 1유형 2번문제

미해결

[2026년 빅분기 실기 준비] 빅데이터 분석 기사 실기 시험 100% 합격 ! 기출 문제의 패턴이 보인다 !

df_75 = df.loc[:(len(df) * 0.75) - 1,:] 전이렇게했습니다 데이터셋을 -1을해주지않으면 150개만가져와야하는데 처음부터 150번행까지가져와버리는현상이일어나지않나요 그럼 150개가아니라 151개라고생각합니다 맞나확인부탁드립니다. 문젲수정도 필요한것같구요

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ilha hwang 댓글 2 좋아요 0 조회수 46

영문 계정

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

강의 8분 50초 에 영문계정인지 확인해 보라고 하셨는데요. 제 계정은 Microsoft 계정으로 되어 있는데 그럼 영문 계정에 해당 되는 건가요? 마이크로소프트 계정이 topikgo 이메일로 되어 있는데요. 계정명이 모두 영문이면 되는 건가요?

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topikgo 댓글 1 좋아요 0 조회수 31

기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

영상 13:40 지점에서 데이터의 크기가 작으면 train, validation 데이터를 분리 시키지 않고 train 데이터 전체로 모델 학습시키라고 알려주셨는데, train 데이터의 크기가 어느정도 될때 이 방법을 사용하면 좋은지 기준이 있나요?

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happy4457 댓글 2 좋아요 0 조회수 51

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