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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 강사님 현재 순차적으로 강의 듣고 있는데 각 작업형 섹션 끝나고 바로 모의 문제들이 있고, 기출문제는 밑에 있는데 이 순서로 듣는게 맞나요? 기출문제를 먼저 듣는게 맞다고 생각되는데 그냥 순서대로 쭉 들으면 되는건지, 아니면 기출부터 듣는 게 맞는건지 궁금합니다. 수강순서에 관한 가이드를 찾아봐도 없길래 여쭤봅니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제2유형에서 시작전에 train.info() test.info()하잖아요. 이후에 타입유형(int / float /object) 을 확인 한 후에 어떤 부분을 바꿔줘야하는건가요? 어차피 원핫인코딩 pd.get_dummies와 train, test = train.align(test, join ='left', axis=1, fill_value=0) 해주면 어느정도 형식이 정리되는거 아닌가요? 별도로 처리해줘야 할 게있는지 문의드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_1/5-2bmi.csv") # your code print(df) df['bmi']= df['Weight']/(df['Height']*0.01*df['Height']*0.01) lbmi = df['bmi']<18.5 jbmi = (18.5<= df['bmi'])&(df['bmi']<23) hbmi = (23 <=df['bmi'])&(df['bmi']<25) print(len(df[jbmi]),len(df[hbmi])) print(abs(len(df[jbmi]) - len(df[hbmi]))) 결과값이 1다르게 나옵니다 무엇이 잘못된건지 잘 모르겠습니다ㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실기 시험때 종이에 필기가 가능한가요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit from sklearn.metrics import accuracy_score # 1. 로지스틱 회귀 모델 적합 (test로 직접 학습 — 실전에서는 train 사용 권장) model = logit('target ~ age + sex + cp + trestbps + chol + fbs + restecg + thalach + exang + oldpeak + slope + ca + thal', data=test).fit() # 2. 예측 수행 (test 그대로 사용) pred_probs = model.predict(test) pred = (pred_probs > 0.5).astype(int) # 3. 정확도 → 오류율 계산 error_rate = 1 - accuracy_score(test['target'], pred) print(f'오류율: {error_rate:.4f}') Optimization terminated successfully. Current function value: 0.310865 Iterations 8 오류율: 0.1034 # model = logit('target~age+sex+cp+trestbps+chol+fbs+restecg+thalach+exang+oldpeak+slope+ca+thal',test).fit() import statsmodels.api as sm X2 = test.drop(columns = ['target']) X2 = sm.add_constant(X2) pred = model.predict(X2) pred = (pred>0.5).astype(int) pred from sklearn.metrics import accuracy_score 1-accuracy_score(test['target'],pred) 0.1954022988505747 문제는 test데이터의 독립변수로 target 예측 후 오류율을 구하여라 입니다. 근데 로짓이랑 sm이랑 차이가 좀 심하게 나는데 원래 로지스틱 회귀분석할때 sm으로 해야하나요..?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test data는 이상치와 결측치가 있어도 행을 삭제하면 안 된다고 하셨는데 그럼 만약에 이상치 혹은 결측치가 하나 정도 있어도 그냥 무시하고 진행해도 되나요?
해결됨
[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?
해결됨
[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
해결됨
[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):]
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 아래처럼 코드 짜도 되는지? m = df.loc[2000] > df.loc[2000].mean() print(sum(m))
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.
해결됨
[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??
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 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.
해결됨
[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?
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
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 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))
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 2개 차이점 설명 부탁드립니다.
해결됨
(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.
해결됨
[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..??
해결됨
[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.
