강의 영상을 보면서 따라하기에는 터미널 화면이 너무 작네요. 그냥 눈으로만 볼 수 있을 뿐...따라하면서 배우기는 어려운 강의라고 생각됩니다.

안녕하세요 백엔드 개발자를 희망하고 있는 학생입니다.유저별 포인트 같은 정합성이 중요한 데이터로 로그를 따로 관리 해야한다고 말씀 해 주셨는데 이런 경우(배치 도구를 스프링 배치를 사용할 경우에) 로그 테이블을 따로 만들어서 관리 해주는게 나중에 자소서 쓸 때도 도움이 되나요?   

체험환경에 코랩 노트북에서 제공한 데이터셋들을 올릴 수 있는 방법이 없을까요?예를 들어 6회 기출문제 작업형1 데이터는 아래 링크입니다. df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_1/data6-1-1.csv")

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")작업형1 연습문제마다 매번 파일 불러오는 게 친절하게 쉬프트 엔터만 누르면 되도록, 코드가 다 쓰여져 있더라구요. 실제 시험가도 파일 불러오는 거 코드는 따로 안외워가도 되나요??

위와 같이 코드 작성하면 해당 오류가 뜨는데, 이게 어떤 문제 때문인 건지 궁금합니다. 코드는 맞게 적지 않았나 해서요............

자료에서시험환경 체험링크 : https://bit.ly/3H64wpG 여기 들어가면 페이지를 찾을 수 없습니다.페이지의 주소가 잘못되었거나 변경되어요청한 페이지를 찾을 수 없습니다.입력하신 주소를 다시 한 번 확인해주시고문제가 반복되는 경우 아래 메일로 문의 부탁드립니다. 라고 에러가 뜹니다ㅠ어떻게 해결할 수 있죠?  11회 빅데이터분서기사 실기시험 가이드pdf파일에 나와있는https://dataq.goorm.io 여기에 미리 들어갈 수있는건가요? 로그인 하려니까 안되던데ㅠ 한국데이터산업진흥원 ID 비번이랑 동일한가요??감사합니다

하이퍼파라미터튜닝 잘 못하겠으면 안해도 되나요?? light gbm할때는 하는 것 같은데, 랜덤포레스트 사용경우에는 안하는건가 해서요 감사합니다 

6회 작업형 1 마지막 문제 총범죄율이 가장 많은 연도가 2024년이 아닌가요..?ㅠㅠ 

print(round(pred[0], 3)) 작업형 3번 답 제출할 때 pred[0]꼭 해야하나요?pred[0] 안하고, pred로 넣으면 인덱스까지 출력되어서 문의드립니다!

아래분처럼 저도 http://noaflow.kr:5678/ 이렇게 입력하면 위와 같이 접속이 안됩니다.

10회 작업형2타겟 변수(총가스사용량)는 일부 값이 0으로 기재되어 있으며, 이는 결측치를 대체한 값임. 관련하여두번째 방법인target=target[~cond] 로 했을때오류가 줄어들어 더 좋은 값이면이걸로 하는게 더 좋은건가요? 보통 결측치가 있을때는그럼 결측치를 다른 값으로 대체하거나, 그렇게 하라고 문제에서 주어지나요?그럼 fillna()로 사용해서 넣는건가요?

안녕하십니까 '더미 헤드를 갖는 리스트로 개선 및 검증' 학습하던 도중에, 마지막 노드인 'jang'을 삭제할 시에 읽기 엑세스 위반 오류가 뜨면서 정상적인 종료가 되지 않았습니다. 디버깅으로 살펴보니 pPrev->pNext도 마지막 노드이다 보니 NULL인 상태에서 pPrev->pNext 도 동일하게 NULL 인상태에서 발생한 문제인듯 합니다. 제생각에는 마지막 노드를 삭제할때는 pPrev->pNext NULL 경우에 대한 IF 절을 넣는게 맞아보이는데 맞는 조치일까요?   

10회 기출 작업형11. 문제 1에서df=df.groupby('sub_topic')['is_correct'].mean()df.sort_values('is_correct', ascending=False).drop_duplicates()이렇게 했는데 오류가 나타나던데,, 이렇게 하면 안되는건가요?해설에는result = acc.sort_values(ascending=False).drop_duplicates()sort_values('컬럼명', ~~)이라고 보아서,, 해설처럼 ('컬럼명')을 안해도되나요?2. 문제2-2에서cond=df['year-month']=='2024-10'targetdata=df[cond]df.groupby('category')['price'].sum()이렇게 해도 괜찮을까요?targetdata.groupby~df.groupby차이점을 정확하게 잘 르겠습니다ㅠ df를 일단 계속 쓰다보니까 헷갈려서요ㅠ변수명 설정? 하는게 좀 헷갈리는 것 같습니다ㅠgroupby나 cond하고 나서 새로운 변수?로 설정하는것인가요?뭔가 df=df~~랑 헷갈리는 것 같습니다ㅠ좋은강의 감사드립니다!

데이터 전처리 과정에서train= train.drop('customerID', axis=1)test = test.drop('customerID', axis=1)target=train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test) 이렇게 customerID를 drop하는 처리 진행 후 인코딩을 해서 학습 평가 까지는 잘 진행이 되는데, 예측단계(pred=rf.predict(test))에서 아래와같은value에러가 뜹니다.ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - customerID_CUST0001 이런 경우는 무조건 train과 test를 하나로 묶어서 원핫인코딩을 진행해야하나요? train, test 각각 개별로 진행하면 안되는 떄의 기준이 궁금합니다.

 포르테이너 접속했는데 로컬을 누르니까 오류가 뜨고 접속이 안되네요? 왜 그럴까요? 참고로 저는 우분투 24.04로 작업했습니다.

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rmse 할때 이전 강의에서는 mse 에 **1/2 인가? 해서 루트 씌어주라고 했는데from sklearn.metrics import root_mean_squared_error이렇게 rmse 로 써도되는건가요?

1. df.groupby(['지역코드','성별'])['총대출액'].sum()그룹화할떄 지역코드, 성별 둘다 할때 보통 groupby('컬럼명') 인데 이때는 ( ) 안에 [ ] 이걸 해야하는건가요?두개이상으로 그룹화할때 (['지역코드'], ['성별'] ) 이 아니라 (['지역코드', '성별'])인 이유가 있을까요2. 1) "발생건수"와 "검거건수"를 따로 분리cond1 = df['구분'] == "발생건수"cond2 = df['구분'] == "검거건수"df1 = df[cond1].iloc[:, 2:]df2 = df[cond2].iloc[:, 2:]검거율을 바로 계산하지 않고, 따로 분리하는 이유가? 이해가 잘 안갑니다3. df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].mean() 이것과df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].transform("mean")이것은 다른가요?transform("mean")으로 써야하는건가요?df.groupby('기준컬럼')['값컬럼'].mean()이랑df.groupby('기준컬럼')['값컬럼'].transform('mean')이랑 차이점을 잘 모르겠습니다그럼 그룹별로 합계? 이런거 할떄도 df.groupby('기준컬럼')['값컬럼'].transform('sum') 이렇게 해야하나요? 뒤에 transform('')괄호 부분에 max,min 등등을 넣는건가요? 4. 각 직원의 '연봉 / 근속연수' 값을 계산하여, 그 값이 세 번째로 큰 직원의 근속연수 구할때sort_values로 데이터 본 다음에 눈으로 본 값으로 알아서 1을 (loc 이런걸로 구하지 않고)a=1 이렇게 코딩해도 괜찮나요? 감사합니다

제 결과에서 블로그 제목을 불러오는 파이썬 명령어 구조가 맞는건지 잘 모르겠습니다.