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예시문제 작업형3 (ver.2025)의 결과값이 다르게 나옵니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형3 (ver.2025)의 두번째 문제를 풀었는데, 저는 답이 0.442 가 나오는데요.. 이건 정답이 있는거라 다르면 안되는거잖아요..ㅜㅜ 정말 똑같이 했는데.. 뭐가 문제일까요?

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kiddy001 댓글 1 좋아요 0 조회수 107

캐글 작업형1 t1-39 2번 문제 질의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

아래와 같이 처리할 경우 결측치가 모두 채워지지 않고, 결과값이 60.0으로 산출됩니다. 혹시 cond에 따른 df[cond].groupby.transform을 바로 result로 받으면 안되는 이유가 있을까요? cond = df['총 학습 시간'] >= 500 result = df[cond].groupby(['학습 카테고리'])['완강률'].transform('mean') #print(df['완강률'].isnull().sum()) == 6 df['완강률'] = df['완강률'].fillna(result) #print(df['완강률'].isnull().sum()) == 2 df[df['학습 카테고리'] == '디자인']['완강률'].mean().round(1)

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yeoni_x 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

예시문제 작업형2(ver.2025) rmse 문의드립니다

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

rmse는 sklearn에서 지원하지 않아 mse를 구한다음 따로 다시 구해야되는 걸로 알고 있는데요, 해당 강의 영상을 보면 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 로 바로 사용하고, root_mean_squared_error(y_val,pred)로 사용하셔서요. 만약 문제에서 rmse 문제가 나오면 이 코드를 그대로 써도 되는 건가요?

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주영 댓글 2 좋아요 0 조회수 108

체험환경에서 데이터.csv

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 체험환경에서 데이터.csv 클릭하면 데이터 보이던데, 시험장에서 이렇게 확인해도 되는건가요??

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tjwngml9110 댓글 2 좋아요 1 조회수 56

작업형2 답안제출 관련 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2 제출 할 때 답안 확인 차 코딩했던 pd.read_csv("result.csv") 요 부분까지 냅둔채로 제출해도 상관없나요?

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kcj87 댓글 2 좋아요 0 조회수 51

np.log(), np.log1p() 차이

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 예시문제 제3유형 1번문제를 푸는데 로그 함수 사용법에 궁금점이 생겨서 질문드립니다. 로그 변환할 때 np.log()와 np.log1p() 이렇게 배웠던 것 같은데, 이 문제 풀 때는 np.log()를 사용하셔서요. 두 개중에 어떤걸 사용하는지 기준이 있을까요?

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SH 댓글 2 좋아요 0 조회수 214

5회 기출 유형(작업형2) 풀이인데 이렇게 해도 될까요?

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

# 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/test.csv") ytrain = train.pop('price') cols = ['model','transmission','fuelType'] # train = pd.get_dummies(train) # test = pd.get_dummies(test) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]= le.fit_transform(train[col]) test[col]= le.fit_transform(test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, ytrain,test_size=0.2,random_state=2022 ) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state = 2022) # rf.fit(x_tr,y_tr) # y_pred = rf.predict(x_val) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(randomstate=0,verbose=-1) model.fit(x_tr,y_tr) y_pred = model.predict(x_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error result = root_mean_squared_error(y_val,y_pred) submit = pd.DataFrame(y_pred) submit.to_csv('오지욱.csv',index=False) # pd.read_csv('오지욱.csv') # 1324.4944863328471 원핫 랜덤포레스트 # 1320.1181960644112 레이블 랜덤포레스트 # 1271.4972710398029 레이블 lgb -> 선택 # 1282.70065302789 원핫 lgb 작업형 2에서 더 어렵게 나오면 그냥 다시 시험친다는 각오로 원핫,레이블 -> 랜포,lgb 경우의 수 4가지 구한뒤 제일 좋은 수치를 가진 모델로 작업해서 제출하고자 합니다. 지금까지로 봐왔을땐 작업형 2는 이정도로만 해도 충분 하겠죠?

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jayoh9811 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

질문입니다

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

구조체 영상 4분 30초쯤에있는 문장에서 for 문이 이해가 안갑니다. 다른질문을보니까 값(메르세데브벤츠를 구조체에복사)을 대입하기위함이라고하셧는데 그러면 포문 조건문에서 modelName1[i]=\0으로 하셔야하는거아닌가요? modelName1[i]!=\0 이 조건이라면 i에 0이들가자마자 조건이 참이 되어버리지않나해서요.

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alsrb4367 댓글 2 좋아요 0 조회수 74

8회 기출 1유형 질문_iloc

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:]

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seungji 댓글 2 좋아요 0 조회수 56

encoding시 데이터 병합

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

범주형 변수encoding시에 무조건 train,test데이터셋 병합 - encoding - 분리 단계로 진행해도 상관없나요?

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예시문제 작업형3

해결됨

[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

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ejrwls10 댓글 2 좋아요 0 조회수 127

Label encoding 시 col 기준

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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강민재 댓글 2 좋아요 0 조회수 66

t1-37.purchase-py 소수점 절사

해결됨

[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

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변재현 댓글 2 좋아요 0 조회수 39

작업형2유형 검증데이터분리

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??

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강병구 댓글 2 좋아요 0 조회수 35

강의 연장(6/18->6/21) 문의드립니다.

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.

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디디 댓글 2 좋아요 -1 조회수 72

7회 기출유형(작업형3) 2-2 문제 질문드립니다

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())

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juha46 댓글 2 좋아요 0 조회수 67

오타가 있습니다.

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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qkrwlsn102109 댓글 2 좋아요 0 조회수 82

rmse 문의

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 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?

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khu0605 댓글 2 좋아요 0 조회수 58

빅분기 실기체험환경 Warning

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.

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uhroo lee 댓글 2 좋아요 0 조회수 121

1유형과 3유형도 제출 후 수정이 가능한가요?

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

다시 수정이 가능할까요?

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

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