이정환 쌤 강의는 무조건 다 듣는 프론트 개발자 학생입니다. 근데, 궁금한점이 있어 질문드려요. 리액트 강의부터 하시고, 그다음 Next.js 강의 하시고, 다시 리액트로 이번에 강의를 하시는데, 저는 이정환 쌤 Next.js 강의를 듣고 난 후에는 리액트로는 개발을 안하고 Next.js로만 개발했거든요. 다시 리액트로 돌아간 이유에 대해 궁금해서 질문드립니다. Next.js 말고 리액트를 선택한 이유가 있을까요? Next.js에 어떤 이슈가 있는걸까요?
안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다 하기와 같이 코드를 작성했을 대는 에러도 없으나 결과값 자체가 뜨지 않는데 이유가 궁금합니다. 복습하다보니 복합 조건절에 대한 처리 기준을 이해하지 못한 것 같습니다 ㅠㅠ 참고 할만한 글이나 내용있으시면 말씀 부탁드립니다! my_money = 100 if my_money > 200: print(f"My money, {my_money} is also greater than 10.") if my_money > 20: print(f"My money, {my_money} is also greater than 20.") else: print(f"My money, {my_money} is less than equal to 20")
프롬프트, 이미지 생성 후, 비디오 5개를 동시에 생성요청할 경우. 5개 중 몇개만 kling video에서 생성 실패할 경우들이 있네요. 예1 - 일부 프롬프트에만 content guide에 적합하지 않은 표현/인물이 포함된 경우 예2 - 일부 이미지가 알수 없는 이유로 영상생성이 어려울 경우 예를들어 1/2/3/4/5 이미지 중, 1/3/5번에 대해서는 영상 생성이 완료되었고, 2/4번은 오류가 날 경우, 프롬프트나 이미지 수정 후 다시 execute workflow를 하면 5개 영상을 다시 다 만들어주는것 같아서 크레딧이 아까운데 혹시 오류가 난 일부 케이스만 영상제작을 요청하려면 어떻게 워크플로우를 보완하면 좋을까요??
안녕하세요 강의 잘 듣고 이력서 작성중인 신입 개발자입니다. 제목과 마찬가지로 개발과 상관없는 이력의 경우 쓰는게 좋은가요? 인턴이 끝나고 몇개월정도 개발과 상관없는 서비스직을 했었는데 공백기를 설명하기 위해 적는게 좋을까요? 아니면 따로 적진않고 공백기를 물어보면 그때 답하는게 좋을까요?
안녕하세요. 해당 강의 잘 들었습니다. 예측치의 정확도에 대한 의견을 여쭈어보고 싶습니다. 강의에서 보면 AI에서 90%가 넘으면 정확도가 높은거라고 하셨지만. 시계열 데이터의 특성상 7일후의 데이터를 예측하지 않고, 오늘 주가를 그냥 사용해도 정확도를 계산해 보면 90%가 넘는 경우가 많습니다. 예를 들어 경제 지표로 학습을 수행하지 않고도, +7일후의 예측값에 오늘 주가를 넣어 Accuracy를 구해 보면, 오라클의 경우 97%가 나옵니다. 반면 Transformer를 이용하여 학습한 경우 정확도가 94%입니다. 이런 상황이라면 과연 AI의 학습을 통한 주가 예측이 어떤 의미를 가지는지 잘 모르겠습니다. 다양한 경제 데이터를 API를 통해 수집하거나 Transformer를 이용하여 학습하는 형태의 기본 골자를 익혀서 좋은 경험이었으나. 정확한 주가 예측을 위해 여러가지 개선이 있어야 할것 같습니다. 경제 지표와 더불어 주가 데이터를 캔들로 표현하고 급등 패턴을 학습하는 것은 어떻게 생각 하시나요? 현재 다른 예측 프로그램은 어떤 방식을 사용하는지 궁금합니다.
std_weight 함수에서 height, gender도 return해서 쓰는 방법을 없을까요? 결과: 키 100 여자의 표준 체중은 (68.1472, 1.76, '남자')입니다. 로 나오는데요, 왜 height와 gender는 return해도 전역변수값이 바뀌지 않을까요?
안녕하세요. 강의 잘 들었습니다. 덕분에 포트폴리오 작성 방향을 잡는 데 많은 도움을 받았습니다. 데이터 사이언티스 포트폴리오 작성과 관련해 몇 가지 질문을 드리고 싶습니다. 프로젝트 대신 논문을 작성해도 괜찮을까요? 석사 과정 동안 프로젝트는 수행한 게 없고 논문만 작성하였습니다. (논문 1개 게재완료, 1개는 하위논문) 이 경우에는 기존 모델 대비 정확도 개선 등 구체적인 수치 기반 성과로 작성하면 적절할까요? 학부 시절 프로젝트가 워드클라우드, 기본적인 시각화 수준이라 프로젝트라고 하기에는 애매합니다. 굉장히 기초적인 데이터 분석이었는데 이런 것도 작성해야할까요? 취업 준비 기간 동안 캐글/데이콘 등 대회 참여, 혹은 백준 알고리즘 티어 상승 등 .. 중 어떤 활동이 데이터 사이언스 포트폴리오에 더 효과적인지 궁금합니다. 이외에도 데이터 사이언티스트 직무 포트폴리오에서 강조해야할 부분이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다!