그리고 등업 좀 해주세요..

이 부분 진행할 때 airflow 폴더에 plugins가 있던데 수업에서 만들었던적이 있을까요..? 듣고있는데 제 폴더에는 plugins가 없어서용! 따로 만들어야 하는건지 제가 놓친건지 궁금합니다

지문에선 결측치가 30%이상이 되는 컬럼을 찾으라고 했는데, 강사님께서는 len(df)*0.3 을 하셨더라구요. 이건 전체 행 수의 30%를 계산한거 아닌가요?df.isnull().sum() / len(df) * 100 을 통해 나온 값 중에서 30% 이상인 컬럼들을 찾아야하는거 아닌지 여쭤봅니다.지문에선 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하라고 했는데, 어떤 컬럼의 최빈값이라는게 안나와있기 때문에 df['f3'] == 'gold')이렇게 f3컬럼이라고 지정하는게 맞는지, 아니면 30%미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 '해당 컬럼의' 최빈값으로 대체하고 라고 이해하는게 맞는지 여쭤봅니다!

출력문에서 run(f)로 정의한 f 함수를 매개변수로 보내고 f.app(3)을 실행하는데 f에 경우에 app을 따로 구현안했는데 어떻게 실행이 되는건가요? 그리고 이후에 run(n -> n+9) 또한 따로 app()을 정의한 것 같지않은데 말이죠.. 또한 f.app(3)가 어떻게 저 3이 f 함수에 매개변수로 들어가는지도 궁금합니다.제가 해석한 건 f.app(3)는 f안에 있는 app메소드에 3을 전달하는 걸로 해석이 되는데 어째서 f 함수 매개변수 x에 3이 전달되는지

airflow에서 example_complex에 dag 코드가 이렇게 적혀있던데수업꺼랑 좀 코드 차이가 있어서요!스케쥴이나 import하는거나 변경을 어떻게해야할지 몰라서 문의드립니다

 인덱스와 문자의 순서가 잘못 출력되는 것 같아요... 원인이 뭘까요ㅠㅠㅠ?

강의 들으면서 linkedList, stack, deque 처럼 알고리즘 공부를 하면서 차근차근 알아가는 방식이 좋다고 생각합니다.근데 실무에서 사용하기엔 대부분 import 로 모듈구현을 활용하는 방식으로 진행될텐데, 실무에서 사용하기 좋은 모듈들을 모아놓은 자료가 있는지 궁금합니다! 감사합니다 😃   

그 이름이랑 레벨등을 변수에 저장해서 출력하는 문제였는데요. 거기서 print할때 강의에선 +를 쓰셨는데 print("이름-" + name)저는 +안쓰고 그냥print("이름-",name) 이런식으로 적었는데 문제가 있을까요..?

체험환경 작업형3의 3번 소문제에 '독립표본 t-검정을 수행하고 p-값을 구하여라.' 라고 되어있으므로, a) 'stats.ttest_ind'를 사용하는 것을 이해하였고,b) 소문제 1~2번의 문제 흐름상 '등분산성을 가진다.'라고 가정되어'equal_var=True'(dafault 값이지만)를 입력하신 것도 이해하였습니다. 궁금한 점은,제가 문제 풀이 후에, 궁금해서 아래와 같이 shapiro 정규성 검정과 levene 등분산성 검정을 해보았는데,shapiro 정규성 검정에서 정상 그룹 데이터가 정규성을 따르지 않는 결과가 나왔습니다. 그렇다면 원래는 비모수 검정(만위트니유)를 해야한다고 생각되는데, 그냥 문제에서 요구한 대로 ttest_ind를 사용해서 푸는 게 맞는건지 헷갈립니다. [실행했던 코드]a = df.loc[df['Classification'] == 1]['log'] b = df.loc[df['Classification'] == 2]['log'] print(stats.shapiro(a)) print(stats.shapiro(b)) print(stats.levene(a,b)) print(stats.ttest_ind(a, b))[출력 값]ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9521376332731428), pvalue=np.float64(0.03589547584091299)) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9801637075675661), pvalue=np.float64(0.3916017054819772)) LeveneResult(statistic=np.float64(1.8175868256604175), pvalue=np.float64(0.18027345425360713)) TtestResult(statistic=np.float64(-3.0286077921788532), pvalue=np.float64(0.003039226943143319), df=np.float64(114.0))

현재 자바로 코딩테스트 준비 중인데, 속도나 문법 난이도 때문에 파이썬으로 바꿔볼까 고민 중입니다.이미 자바 문법은 어느 정도 익숙하지만 문제 풀이 속도가 느리고 구현이 복잡하게 느껴져요.언어를 파이썬으로 바꾸는 게 현실적으로 도움이 될까요, 아니면 자바를 계속 잡고 가는 게 나을까요?

다른 강의에 올라온다고 되어있는데 vulcan 일 것 같지는 않고... 여기 아직 안 올라온 건가요?

 안녕하세요 김현진 선생님강의 잘 듣고 있습니다. 아래의 퀴즈를 풀다가 궁금한 점이 생겨서 질문을 남깁니다. 스케줄러의 DAG 파일 파싱 부하를 줄이기 위해 권장되는 코드 작성 방법은 무엇일까요? --> 라이브러리 import 문을 Python callable 함수 내부로 옮긴다.  위 설명을 이해하기 위해서 상황을 가정해보았는데요,python callable 함수 외부에 선언된 API 호출문이 있는 경우를 피해야하고, 만약 그렇게 되면스케쥴러가 DAG을 파싱할 때마다 실행되는 상황이 되는 것이 맞을까요?

어떤 상황에 쓰면 좋은지 궁금합니다.

LDA나 NMF 에서 component 수를 어떤 것을 참고해서 최적의 수를 찾을 수 있을까요?군집에서 엘보우플롯이나, 실루엣 스코어를 참고했는데, 혹시 이렇게 참고할 만한 것이 있을까 궁금합니다.

안녕하세요.강의에서 딕셔너리로 표현한다는 부분이{1: 1, 2: 2, 3: 3, 4: 99999999}이렇게 하나의 배열대신 하나의 딕셔너리로 표현한다는 의미가 맞을까요? 감사합니다.

asyncio.gather()를 사용해 여러 요청을 동시에 처리하는데, 실제 프로덕션 환경에서는 어떻게 다루는지 궁금합니다.예를 들어, 페이지를 1,000개 크롤링하거나 이미지를 수천 장 다운로드할 때 서버에 부하가 생기거나 IP 차단 같은 문제가 발생할 것 같습니다.해결 방법으로 동시 요청 수를 제한하는 게 좋을까요? 만약 그렇다면 적절한 동시성 수준(5개? 10개? 50개?)은 어떤 기준으로 결정하나요?

현업에서 보통 n8n 워크플로우를 Python 노드로 어느 정도 수준까지 전처리를 진행하나요? Python 환경과 n8n 환경을 sync를 맞춰서 연동하는 좋은 꿀팁 혹은 구조가 있는지 궁금합니다.

표본의 분위수를 구하는 방법에 대한 설명이 조금 헷갈렸습니다.데이터를 오름차순으로 정렬하고,'α 분위수는 α * 100% 위치의 값이다'라고 하셨는데,'위치'가 단순히 데이터의 개수로 따져서n * α 를 가리키는 건지,아니면 데이터 범위 안에서{x_(n) - x_(1)} * α + x_(1) 에 가까운 값의 sub index를 찾고자 하는 건지 혼동됩니다.

안녕하세요, Dave 선생님! 강의 잘 듣고 있습니다. [질문 내용]크롤링을 위해 requests, BeautifulSoup을 임포트할 때 가르쳐주신 바와 같이 아래처럼 실행했습니다.import requests from bs4 import BeautifulSoup위와 아래가 같은 임포트 방식이나 아래는 관용구처럼 쓰이는 방식이라고 보면 될까요?bs4도, BeautifulSoup도 같은 것을 지칭하는 게 아닐까 싶어 조심스레 여쭙습니다. [추가 내용]보통 검색하거나 챗GPT로 찾아보곤 하는데인프런 추석 연휴 챌린지에 강의 질문 미션이 포함되어 있어 질문 남겼습니다.간단한 질문임에도 불구하고 확인해주셔서 감사합니다. 😭

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 저번 실기시험에서 낙방할때 R로 작업을 했는데요 1유형을 R로 하고 2,3유형을 python으로 한다거나유형에 따라 교차로 시험 볼수 있나요? 갑자기 생각 안나면 그전에 외웠던거라도 해야 하나 싶어서 여쭙니다