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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 8회 기출유형(작업형1) 문제풀이 과정 문의드립니다 방문객합계를 구할때 컬럼끼리 더하는 것 말고 아래와 같이 진행은 불가한걸까요? 아래처럼 작성하면 오류가 떠서요ㅜ df['방문객 합계']=df.iloc[:,1:]
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
범주형 변수encoding시에 무조건 train,test데이터셋 병합 - encoding - 분리 단계로 진행해도 상관없나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형3 번에서 ① 문제 자체가 이해가 안가는데요 하나씩 이해좀 시켜주실수 있으실까요? 분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해 F-검정을 수행할때 검정통계량의 값을 구하라. var() 함수로 분산을 구한거 이해가 갔어요. 근데 F-검정을 수행 할때인데 F-검정을 수행한건가요 풀이에서?? 그리고... 검정통계량을 구하라인데 var2/var1 이 왜 검정통계량이 되는건가요?? 제가 공부하기로 가설검정=t검점 분산분석=F검정 으로 알고있엇는데, 문제는 독립표본검정(가설검정) 인데 F검정을 한다고 하니.... 이해가 안가요ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2025 예제 관련해서 작업형 2 에서 label encoding 할 시에 cols 에 데이터를 집어 넣을때 데이터 구분 기준을 잘 모르겠습니다. col 에 다른 인자를 넣게 되면 분명 계산이 잘 안 이루어 지는데 이 계산 인자를 어떤 식으로 구분해서 시험환경에서 적을 수 있을지가 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님 안녕하세요 새로운 올리신 t1-37.purchase-py 문제2에 관련해서 질문남깁니다. 혹시 소수점 절사라고 해서 프리미엄 = df[(df['세그먼트'] =='프리미엄') & (df['카테고리'] =='생활용품')]['구매금액'].mean() 일반 = df[(df['세그먼트'] =='일반') & (df['카테고리'] =='생활용품')]['구매금액'].mean() print(int(프리미엄 - 일반)) 바로 int()로 했는데 7729가 나와서 혹시 소수점 절사라는 조건 나오면 강사님처럼 int(round())해야하는거죠? 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2유형중 검증데이터를 분할할때 기출7을 보면 전체 데이터사이즈는 1000개이고 train = 700 , test = 300입니다 여기서 train_test_split의 test_size를 0.2로한다면 실제 모델이 학습하는 데이터는 560개로 학습하기에는 너무작다고 느껴지고 편향이 있을수 있는데 이렇게 문제에서 제시하는 데이터사이즈가 작더라도 train_test_split을 사용해도 될까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요. 먼저 좋은 강의 제공해 주셔서 너무 감사드립니다. 이번 주 6/21 시험인데, 마침 강의 마감이 오늘 6/18 까지라서 혹시 시험일까지만 강의 연장해 주실 수 있을지 여쭙고자 문의드리게 되었습니다. 시험 전 다른 문의들로 바쁘실 텐데 번거롭게 해 드리게 되어 너무 죄송합니다. 문의드릴 때 메일 주소가 필요한 것 같아서 함께 전달드립니다. (ellina0413@gmail.com) 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전 아래 코드처럼 작성했는데 정답과 다르게 나오더라구요 어느 부분 때문에 다른 건지 알려주실 수 있을까요? df['CPU'] = df['CPU'] < 100 from statsmodels.formula.api import ols model = ols('ERP ~ Feature1 + Feature2 + Feature3 + CPU',data = df).fit() print(model.summary())
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-4 강의 내용 중 오타가 있습니다. 루트 노드와 맨 끝에 있는 원소를 교체하면 3 6 7 2 5 4 8 이 되어야합니다.
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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 rmse를 사이킥런에서 지원하지 않아서, mse로 만들어줘야하는 걸로 알고있는데, 그냥 아래처럼 써도 값은 출력되더라고요. 혹시 이유 알수있을까요? from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred=rf.predict(X_val) root_mean_squared_error(y_val,pred) 이렇게 쓰면안되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2025 예시문제 작업형 2번 풀었습니다. 다른건 괜찮은데 xgboost 코드 실행시 warning이 뜨네요. 아마 version 관련이라 실제 시험환경에서 크게 점수에 좌우되는 부분 아닌 것 같은데 아시는 분 확인 부탁드립니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다시 수정이 가능할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제를 풀고 나서 답안지 화면으로 가서 답을 작성할 때 메모장(시험환경)에 작성해둔 것을 보면서 답을 적을 수 있나요? 아니면 문제에 대한 답을 다 외우고 답안지 적는 화면가서 작성해야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
음, 데이터 전처리 과정에서 인코딩할 때, 1) 그냥 인코딩 하는 경우 2) 데이터를 concat으로 합쳐서 인코딩 하는 경우 3) 데이터를 합쳤다가 iloc로 쪼개서 인코딩 하는 경우 어떨 때, 위의 경우들이 구분되는지... 예시를 들어주실 수 있나요?ㅠ 자꾸 헷갈리네요..ㅠㅠㅠ
해결됨
실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]
그대로 한것 같은데 한글이 안 나오는 이유가 있을까요? (출력 방식이 안 바뀌는)
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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 아래처럼 여러가지로 해봤는데, 활성화된 코드같은 경우 왜 228을 출력하는지 잘 모르겠어요.. ascending=False 안 쓰고, max() 써서 진행하는 방법 설명 부탁드립니다. df['순전입학생'] = df['전입학생수(계)'] - df['전출학생수(계)'] #df.head(3) #가장 많은 학교의 전체학생수를 cond1 = df['순전입학생'].max() #df.sort_values('순전입학생', ascending=False).head(3) #cond1 = df['순전입학생'] == 923 #정수로 출력하시오 print(df['전체학생수(계)'][cond1].sum()) #print(int(df.loc[cond1,'전체학생수(계)'])) #정수로 출력하시오
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 너무 좋은 강의 항상 잘 보고 있습니다. 궁금한 점은.. 로지스틱 회귀 문제의 경우 결과가 분류로 나오는 것으로 알고 있습니다. model = logit('gender ~ weight', data = train).fit() weight를 독립변수로 하고 gende를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀 모델을 만들고, test 데이터의 gender를 예측하는 문제입니다. pred = model.predict(test) > 0.5 >0.5 로 명시하지 않으면 1일 확률값 이 나오기 때문에 true/false로 나타내도록 하라고 하셨습니다. 궁금한 점은 logit 함수를 만들 때 gender를 범주형으로 명시하지 않아도 되는지 입니다. C()로 gender를 묶어보니 에러가 나오더라구요. ㅎ 아직 모르는 게 많아 질문드리니 알려주시면 정말 감사하겠습니다.
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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 df.sort_values('순전입학생', ascending=False).head(1) 로 봤을때, 전체 학생수를 바로 알 수 있으니까 굳이 출력 코드 안짜고 바로 230으로 제출해도 되나요? 아니면 출력 코드도 짜야하나요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
제가 전에 섹션8 관련해서 한번에 모아주실순없냐라고 질문 했었는데요. 그부분에있어서 선생님께서 질문을 오독하신거같습니다. 제가 질문드렸던건 섹션8에있는 pdf문서들을 정답이 안써져있는버전으로 통합해서 올려주실순 없는지 여쭤본것이었습니다. 강의를 보기전 혼자 먼저 풀어보고싶습니다. 현재 올려져있는 문서들은 하단에 답이 적혀져있어서 학습하기에 불편합니다.
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 2번문제를 len 안쓰고 이렇게 풀어도 되는가요? 결과값은 동일하게 144로 나오는데, sum쓰면서 갯수의 합인지? 각 값의 합인지? 헷갈렸습니다. 갯수의 합이 맞다면 각 값의 합도 구할수있나요? bmi = df['Weight']/((df['Height']*0.01)**2) normal = ((18.5 <= bmi) & (bmi <23)).sum() danger = ((23 <= bmi) & (bmi<25)).sum() result = int(abs(normal - danger)) print(result)
