데이터 전문가 포럼 카페에서 윌콕슨 순위합 검정에 관련해서 의견이 나왔었는데, 선생님 강의에서는 윌콕슨에 관련해서 말씀해주셨는데, 부호순위 인가요 순위합 검정인가요? 그리고 둘이 구현하려면 코드가 다를까요? 순위합 검정과 부호순위는 ttest독립성 검정에서 정규성 불만족시 수행되는건가요?

저는 Developer Default가 없는데 그냥 server only로 해도 상관없을까요?

안녕하세요!팩토리패턴 수업 5:00에 생성부분에 로직 변화가 있으면 coffee와 그 subclass만 수정하만 된다고 얘기했는데요. java 예시에서는 CoffeeFactory안에 switch문이 있어서 새로운 커피가 추가될 때마다 switch문의 내용을 바꿔줘야되는데, 이 정도 수정사항은 팩토리 디자인 원칙에 벗어나지 않는건가요?감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 어떤 부분이 고민인지, 무엇이 문제인지 상세히 작성하면 더 좋아요!먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해 보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.  RESTFUL API 방식으로 url 작성 시 강의 13분에 나오는 postmapping에 orders/order이 더 맞지 않나요?? new 보단

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]재생속도가 같은 강의여도 재생속도 최대치가 2배속에서 3배속, 3배속에서 2배속으로 자꾸 변경되던데 고정할 수 있는 방법이 있을까요?!

1:55 쯤에서 영한님이 커넥션 10개를 생성하면, 세션도 10개 만들어진다고 하셨습니다. 그럼 1개의 커넥션에는 1개의 세션이 만들어진다가 맞나요?커넥션과 세션은 일대일 매칭인건가요?여러 커넥션이 하나의 세션을 바라보거나 하나의 커넥션이 여러 세션을 생성할 수는 없을까요?

질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.안녕하세요 강의에서 사용하신 코드를 이거에서 @PostMapping("/order") public String createOrder(@RequestParam("itemId") Long itemId, @RequestParam("memberId") Long memberId, @RequestParam("quantity") int quantity) { orderService.order(memberId, itemId, quantity); return "redirect:/"; }  이렇게 ModelAttribute 를 사용해서 변경하고 싶은데 값을 조회해보니까 testForm 값이 안들어가게 되는데 이러한 방식이 왜 불가능한지 알고 싶습니다.@PostMapping("/order") public String createOrder(@ModelAttribute TestForm testForm) { orderService.order(testForm.getMemberId(), testForm.getItemId(), testForm.getQuantity()); return "redirect:/"; }TestForm 의 필드입니다.public class TestForm { private Long memberId; private Long itemId; private int quantity; }감사합니다.

Jupyter note에서 갑자기 마크다운 입력한 셀이 shift+enter가 안 먹는데 어떻게 해결할 수 있나요?

Vue2는 created가 있지만,Vue3는 없기때문에 혼용해서쓴다면(누가하던 작업을 이어받음)Api호출을 mounted 시점에하는게 나을까요? created시점에 호출하는것과 차이 많이날까요?

안녕하십니까 선생님 저는 빅분기 실기 준비기간이 길지않아 아무래도 2유형을 한가지 방법으로만 공부해야할 것 같습니다. 한가지 방법으로 풀기 강의를 통해 2유형을 풀어보면 너무나도 쉽게 문제들을 풀 수 있어 편하다고 생각하는데 한편으로는 모든 문제들을 오직 이 방법으로만 풀어도 되나하는 생각이 들기도 합니다. 공부하면서 다음과 같이 질문들을 써놨습니다. 답변주시면 감사드리겠습니다.작업형 2유형 질문1. 이제는 3개의 데이터는 시험에 나오지 않는 것인가?2. 어느 문제든 상관없이 원핫인코딩만 써도 되는것인가?3.. 선생님께서는 기출 한가지 방법으로 풀기 강의를 시작하기 앞서 기출문제에서는 결측치가 있거나 특이사항이 없었기에 쉽게 풀 수 있다고 말씀하셨는데, 혹시 여기서 말씀하신 특이사항의 예시로는 뭐가 있을까?

 필요한 파일들을 다운로드 해서 심고있습니다이렇게 해서 계속해서 지나가지 않고 계속 다시 시도를 눌러도 경로가 너무 길다고 나옵니다어떻게 해야할까요?

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]그냥 클래스 만든것밖에 없는데 저게 안사라지네요 뭘까요ㅜ저 텍스트를 클릭해서 환경설정을 누르면 아래와 같이 나옵니다ㅜㅜ

처음 세팅중인데 읽기전용이라 떠서 커뮤니티에 뜨는대로 따라했는데 올려두신 사진과 같은 내용이 뜨질않아서 어떻게 세틍을 해야하나 질문드려봅니다..

만약 GPG체크오류가 계속 해서 뜬다면 이것을 시도해보세요다운로드한 패키지들을 dnf 명령어를 사용하여 설치합니다. 먼저, 패키지들을 다운로드합니다:wget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-client-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-client-plugins-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-common-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-icu-data-files-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-libs-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-server-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm  dnf 명령어를 사용하여 GPG 체크 없이 패키지를 설치합니다:sudo dnf install ./mysql-community-client-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-client-plugins-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-common-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-icu-data-files-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-libs-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-server-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgcheck MySQL 서비스 시작 및 상태 확인sudo systemctl start mysqldsudo systemctl status mysqld이렇게 하면 해결 되는것 같아요 저도 엄청 꼬였는데 이 코드면 해결되네요

 3유형 관련입니다. 로지스틱 회귀 불러올때는import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit result1 = logit("Survived ~ Gender+SibSp+Parch+Fare', data=df).fit().summary(GLM 불러올때는 from statsmodel.formul.apli import logit import numpy as np 이처럼언제는 np 불러오고 언제는 pd 불러오나요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요max_depth 값을 먼저 찾아주고그 다음 n_estimators와 learning_rate 값을 동시에 찾아야 하나요? 아니면 n_estimators 값을 max_depth 처럼 먼저 찾고learning_rate 값을 0.1에서 조금씩 낮춰가면서 찾아도 되나요?

현재 Vue3로 해당 강좌 진행중입니다...!이벤트 버스가 들어가면서 bus.js를 작성하면서부터 학습 진행을 따라갈 수 없게 되었는데요ㅠㅠ!! 이 경우 해결 방안이 있을까요...? 버전 다운을 해야만 진행 가능한 부분인걸까요..?코드상으로는 문제가 없으나 npm run serve시 해당 오류를 반환합니다..! bus 내 코드를 제거하고 확인하면 해당 오류가 노출되지 않아요 ㅠㅠ!! 

외부서비스는 EC2인스턴스에 대한 연결을 시작할수없고 이문제를 해결하기위한방법을물어봤는데 왜D가정답이죠?? 원인아닌가요D는?

1,2,3 유형 print() 문 질문입니다. 강의에서 1과목의 경우 마지막에 결과를 출력하는 print(result) 하나만 남기라고 하셨는데, 지금 1, 3 유형의 경우는 답을 직접 제출하는 페이지가 있으므로,문제 풀이 창 (코드 작성하는 창) 에서는 print() 문이 여러개 있어도 문제없나요?그리고 2유형의 경우도 print() 문이 여러개 있어도 되나요?

안녕하세요! 캐글에 올려주신 자료로 공부 중 에러가 떴는데 어떻게 해결해야할지 몰라 질문 남깁니다!너무 길어서 보기 어려운 점 미리 사과드립니다..ㅠㅠimport pandas as pdtrain = pd.read_csv("/kaggle/input/big-data-analytics-certification-kr-2024-3/train.csv")test = pd.read_csv("/kaggle/input/big-data-analytics-certification-kr-2024-3/test.csv")​# EDA# print(train.shape, test.shape) #(1168, 81) (292, 80)# print(train.info()) #float64(3), int64(35), object(43)# print(test.info()) #float64(3), int64(34), object(43)# print(train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)[:10])​#범주형 데이터가 너무 많아서 수치형만 선택train=train.select_dtypes(exclude=['object'])test=train.select_dtypes(exclude=['object'])​# print(train.head(2))# print(train.isnull().sum()) #LotFrontage 218, GarageYrBlt 69# print(test.isnull().sum())​# print(train['LotFrontage'].describe())# print(train['GarageYrBlt'].describe())​#전처리(결측치, 타겟값 분리)target=train.pop('SalePrice')train=train.drop('Id',axis=1)test_id=test.pop('Id')​train['LotFrontage']=train['LotFrontage'].fillna(train['LotFrontage'].mean())train['GarageYrBlt']=train['GarageYrBlt'].fillna(train['GarageYrBlt'].mean())train['MasVnrArea']=train['MasVnrArea'].fillna(train['MasVnrArea'].mean())test['LotFrontage']=test['LotFrontage'].fillna(test['LotFrontage'].mean())test['GarageYrBlt']=test['GarageYrBlt'].fillna(test['GarageYrBlt'].mean())test['MasVnrArea']=test['MasVnrArea'].fillna(test['MasVnrArea'].mean())​# print(train.isnull().sum().sum()) # print(test.isnull().sum().sum())​#데이터 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)# print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)​#랜포from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf=RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred=rf.predict(X_val)​#평가from sklearn.metrics import mean_squared_errordef rmse(y, y_pred): return mean_squared_error(y, y_pred)**0.5# print(rmse(y_val, pred))#중앙값 : 34668.70085343153#평균 : 33430.8118326734# 최댓값 : 34100.46200633792#최솟값 : 34023.36640178194​#예측pred=rf.predict(test)submit=pd.DataFrame({'Id':test_id, 'SalePrice':pred})submit.to_csv('0000.csv', index=False)​pd.read_csv('0000.csv')--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[55], line 68 60 return mean_squared_error(y, y_pred)**0.5 61 # print(rmse(y_val, pred)) 62 #중앙값 : 34668.70085343153 63 #평균 : 33430.8118326734 (...) 66 67 #예측 ---> 68 pred=rf.predict(test) 69 submit=pd.DataFrame({'Id':test_id, 'SalePrice':pred}) 70 submit.to_csv('0000.csv', index=False) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:981, in ForestRegressor.predict(self, X) 979 check_is_fitted(self) 980 # Check data --> 981 X = self._validate_X_predict(X) 983 # Assign chunk of trees to jobs 984 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:602, in BaseForest._validate_X_predict(self, X) 599 """ 600 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.""" 601 check_is_fitted(self) --> 602 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False) 603 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): 604 raise ValueError("No support for np.int64 index based sparse matrices") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:548, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 483 def _validate_data( 484 self, 485 X="no_validation", (...) 489 **check_params, 490 ): 491 """Validate input data and set or check the `n_features_in_` attribute. 492 493 Parameters (...) 546 validated. 547 """ --> 548 self._check_feature_names(X, reset=reset) 550 if y is None and self._get_tags()["requires_y"]: 551 raise ValueError( 552 f"This {self.__class__.__name__} estimator " 553 "requires y to be passed, but the target y is None." 554 ) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:481, in BaseEstimator._check_feature_names(self, X, reset) 476 if not missing_names and not unexpected_names: 477 message += ( 478 "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 479 ) --> 481 raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - SalePric