2유형 test_size
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test_size값을 항상 0.2로 해왔었는데 어떤 기준에 따라 조정하는 건지 궁금합니다! 그냥 시험에서도 0.2로 해도 될까요?
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김지수
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묻고 답해요
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실기 제2유형 기출 문의
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제2유형에서, 데이터 과적합에 영향을 줄 수 있는 열은 drop 진행해야 되나요? 일반적으로 실제 시험에는 drop을 대부분 안하고 시험문제 푸는 것 같은데 시험이 며칠 안남아서 랜포+원핫인코딩만 달달외우고 시험보는데 drop별도로 공부해야하나 문의드립니다 ㅜ_ㅠ
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wlysh999
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작업형2 문제 푸는 방법
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래와 같이 train과 test를 합해서 스케일링과 인코딩을 모두 진행할 경우, 각각 진행하는 것과 차이가 있나요? 그리고 스케일링과 인코딩에 추천하는 함수가 있으신가요? df= pd.concat([x_train, x_test], axis=0) num = df.select _dtypes(exclude='object').columns from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() df[num] = scaler.fit _transform(df[num]) objs = df.select _dtypes(include='object').columns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for obj in objs : encoder = LabelEncoder() df[obj] = encoder.fit _transform(df[obj]) x_train2 = df[:len(x_train)] x_test2 = df[len(x_train):]
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soy-park
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loc[2000]
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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 코드 짜도 되는지? m = df.loc[2000] > df.loc[2000].mean() print(sum(m))
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khu0605
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강의자료 확보가 어렵네요....
미해결
파이썬을 활용한 데이터분석과 IT보안
따라하기로 강의를 수강중에 있습니다. 강의 환경을 구성하려고 하는데, ova 등 관련링크가 모두 옛날자료라서 유효하지가 않아 다운로드가 불가능합니다. 보유하고 있는 파일 공유 또는 다운로드 사이트를 업데이트 하면 좋을것 같습니다. 강의 내용 구성이 좋아서 끝까지 수강해야 하는데, 중간에 관련자료 확보 불가로 따라하기가 어려워 수강에 어려움을 겪고 있습니다. 이점 충분히 검토 바랍니다.
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김인호
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캐글 문제 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 이번 t1-38.pivot-py 문제에서 C303지점 50대 2번 성별이 NaN 값으로 나오는데 이거 0으로 처리해서 차이가 가장 큰 값은 50대가 될 여지가 있어보이는데 실제 시험이라면 어떻게 해야될까요??
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전생에백수
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실기환경에서 오류 문의
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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 실기체험하는대서 아래처럼 쓰고 실행했더니 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '키': [150, 160, 170, 175, 165, 155, 172, 168, 174, 158, 162, 173, 156, 159, 167, 163, 171, 169, 176, 161], '몸무게': [74, 50, 70, 64, 56, 48, 68, 60, 65, 52, 54, 67, 49, 51, 58, 55, 69, 61, 66, 53] }) from statsmodels.formula.api import ols model = ols('키 ~ 몸무게', data=df).fit() print(model.summary()) 아래처럼 나오는데, 왜 그런건가요? Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
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khu0605
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인코딩 선택 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
LabelEncoder는 텍스트값을 정수로 바꿔주는 것만하고 서열관계는 모르기 떄문에 트리기반구조인 RF, LGBM에서는 괜찮지만 선형모델에서는 원핫인코딩이 더 적절하다는데 시험환경에서이것까지 신경써야할정도로 유의한 차이인가요? 아니면 선형모델에서도 라벨써도 크게 지장없나요?
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dnrwls9115
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connection type 추가하기중 docker image 생성 오류
미해결
Airflow 마스터 클래스
강사님, 버전문제로 설치가 안되는것 같은데, 어디서 upgrade를 해야 하나요? [+] Building 10.9s (6/7) docker:default => [internal] load build definition from Dockerfile 0.0s => => transferring dockerfile: 483B 0.0s => [internal] load metadata for docker.io/apache/airflow:2.10.5 0.0s => [internal] load .dockerignore 0.0s => => transferring context: 2B 0.0s => [1/4] FROM docker.io/apache/airflow:2.10.5 0.0s => CACHED [2/4] RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends gcc heimdal-dev g++ libsasl2-dev && apt-get 0.0s => ERROR [3/4] RUN pip install pip install apache-airflow-providers-apache-hdfs pip install apache-airflow-providers-apache-hive 10.6s ------ > [3/4] RUN pip install pip install apache-airflow-providers-apache-hdfs pip install apache-airflow-providers-apache-hive: 8.415 Requirement already satisfied: pip in /home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages (25.0) 9.209 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement install (from versions: none) 10.14 10.14 [notice] A new release of pip is available: 25.0 -> 25.1.1 10.14 [notice] To update, run: pip install --upgrade pip 10.14 ERROR: No matching distribution found for install ------ Dockerfile:13 -------------------- 12 | USER airflow 13 | >>> RUN pip install \ 14 | >>> pip install apache-airflow-providers-apache-hdfs \ 15 | >>> pip install apache-airflow-providers-apache-hive 16 | RUN pip uninstall -y argparse -------------------- ERROR: failed to solve: process "/bin/bash -o pipefail -o errexit -o nounset -o nolog -c pip install pip install apache-airflow-providers-apache-hdfs pip install apache-airflow-providers-apache-hive" did not complete successfully: exit code: 1
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평가(분류) 시험장 제공여부 문의
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래 예시로 적혀있는 코드들도 시험 때 주어지는지 아니면 암기해야하는지 문의드립니다. from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score # 정확도 print(accuracy_score(y_test, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_test, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_test, pred)) # F1 print(f1_score(y_test , pred)) # roc-auc print(roc_auc_score(y_test, pred_proba))
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khu0605
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submit 코드 2개 차이점 설명 부탁드립니다.
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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 2개 차이점 설명 부탁드립니다.
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khu0605
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강의마다 자료 다운받기 어려운데 한번에 다운받을 수 있나요?
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(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
질문은 동영상 강의에 들어가서 오른쪽에 커뮤니티 버튼을 통해 해주세요. 그래야 어떤 강좌에서 질문하셨는지 알 수 있습니다. 영상에서 몇 분 몇 초 대를 알려주셔야 제가 한 번에 질문 내용 확인이 가능합니다. 이미 다른 누군가가 질문을 한 이력 이 있을 수 있습니다. 질문 게시판을 한 번 확인 부탁드립니다. 학교의 과제나 타 강사의 코드 등 외부 수업 자료에 대해서는 답변하지 않습니다. 제가 다루는 커리큘럼 외의 이론이나, 너무 디테일한 컴퓨터 이론에 대해서는 답변 드리지 않습니다. 시험에 안 나오는 경우가 많고, 나와 봤자 1문제 나오는데 외워야 할 부분이 많은 것 등 (예시: 서브넷 마스크 계산) 질문을 올릴 때 이 글은 모두 지우고 내용을 입력해주세요.
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고지훈
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작업형2 시험에서
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
csv파일 제출 시 data.to_csv('result.csv', index=False) 이렇게 csv파일로 만들고 제출버튼 누르면 정상적으로 제출 완료되는게 맞죠..??
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hara0203
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작업형 2 관련 질의 (pop, train_test_split)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train_target=train.pop('TotalCharges') # 3. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train_target, test_size=0.2, random_state=0) # 3. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train['TotalCharges'], test_size=0.2, random_state=0) tr_x.head(), tr_y.head(), val_x.head(), val_y.head() 위 두가지 경우로 모델링 하여 MAE값을 산출했습니다. 아래꺼는 Linear Regression : 0.0000000000012394228 RandomForest Regressor : 1.9100924757282742306 XGB Regressor : 10.5623083675717790442 위에꺼는 Linear Regression : 914.6725879047844500747 RandomForest Regressor : 941.4584990860494144727 XGB Regressor : 1033.3863728784358499979 왜 이렇게 다른 결론이 나올까요? 해당 내용만 변경하고, 나머지 코드는 모두 동일한 상태에서 구동했습니다.
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su_119
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문제 2-2 오즈비 계산
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 1) 오즈비 계산 import numpy as np 1. np.exp(-0.3558) : 0.7006127287696858 2. np.exp(model.params['HasPhoneService']) : 0.7005907598948918 영상에서는 2처럼 풀이하셨는데 1로 풀어도 괜찮을까요?
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김근영
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코드 오류
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd # train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ab_nyc/train.csv") # test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ab_nyc/test.csv") train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") # print(train.shape, test.shape) # (39116, 16) (9779, 15) # 1. 문제 정의 # 회귀 문제, target = price # 평가: R-Squared, MAE, MSE, RMSE, RMSLE, MAPE # 2. 데이터 불러오기 # 3. 탐색적 데이터 분석 # train.info() # dtypes: float64(3), int64(7), object(6) # test.info() # dtypes: float64(3), int64(6), object(6) # train.describe(include='O') # unique: 38447 # test.describe(include='O') # unique: 9718 # train.nunique() # test.nunique() # train.isnull().sum() # last_review, reviews_per_month 결측치 # test.isnull().sum() # name, host_name, last_review, reviews_per_month # 4. 데이터 전처리(인코딩) # 4-1. 결측치 처리(결측치 컬럼 삭제) cols = ['name', 'id', 'host_name', 'last_review', 'reviews_per_month'] train = train.drop(cols, axis= 1) test = test.drop(cols, axis = 1) # 4-2. 인코딩(원핫인코딩 사용) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # 5. 검증 데이터 나누기 from sklearn.model_selection import train_test_split target = train.pop('price') X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size=0.15, random_state=0 ) # 6. 모델 학습 및 평가 # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state=0) # rf.fit(X_tr, y_tr) # pred = rf.predict(X_val) from sklearn.linear_model import LinearRegression lr = LinearRegression lr.fit(X_tr, y_tr) # 평가: R-Squared, MAE, MSE, RMSE, RMSLE, MAPE from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error r2_score = r2_score(y_val, pred) mae = mean_absolute_error(y_val, pred) mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = rmse(y_val, pred) rmsle = rmsle(y_val, pred) mape = mape(y_val, pred) # 7. 제출 pred = rf.predict(test) pd.DataFrame({'id':test_id, 'price': pred}).to_csv('00000.csv',index=False) 안녕하세요 혼자 풀이를 해보다가 모델 학습 단계에서 계속 오류가 나고 1분이 넘어가서 이유를 모르겠습니다.. 오류가 나는 이유와 전체적인 코드(저렇게 제출을 해도 시험에 문제가 없는지 ..) 한 번 봐주시면 감사하겠습니다...
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고동협
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실제 시험장 summary
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험장 summary를 쓸수없나요?? 실제 시험환경에서 summary()를 하니까 데이터가 안나와서 여쭤봅니다
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봉준
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csv 개수 차이
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 강의에서 csv 2, 3개 차이가 있다고 하셨는데, 어떤 차이와 코드를 작성하는데 어떤 차이가 있는지 문의드립니다. 감사합니다.
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Gab Kkk
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평가하지 않고 한 가지 방법 질문 있습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 저번에 평가하지 않고 랜덤포레스트 한개로만 제출한다고 했을 때에 그러면은 인코딩까지 동일하게 하고 rf.fit (X_tr, y_tr)을 rf.fit (train, target)으로 바꾸고 pred = rf.predict(X_val)을 pred = rf.predict(test)로 바꿔서 target = train.pop('농약검출여부') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, axis=1, join='left', fill_value=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier ------------------------------------- rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (train, target) pred = rf.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to _csv('result.csv',index=False) 랜덤포레스트 기준 요런식으로 작성하면 되는지 궁금합니다. 글구 쌤께서 target = train.pop할때 항상 인코딩하기 전에 하는데 이유가 있는지 궁금합니다! 항상 이해 잘되게 가르쳐 주셔서 감사드립니다. 선생님
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listensing
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코드 작성 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
앞쪽 강의에서는 from scipy import stats stats.shapiro(~~) 라고 설명해주셨는데 이원 분산 분석 강의에서는 from scipy.stats import shapiro 로 라이브러리를 불러오네요 두 코딩에 차이가 있을까요?
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ejrwls10
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